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Die
vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren zum Sammeln von Daten
in einem anfragenden Fahrzeug von anderen Fahrzeugen in einem von
Kommunikationseinrichtungen der Fahrzeuge gebildeten dezentralen
Netzwerk mit Ad-hoc-Kommunikation zwischen den Fahrzeugen Bekannte
Verfahren, bei denen ein Fahrzeug mit seiner Außenwelt vernetzt wird, basieren
auf zentralen Ansätzen.
Die Kommunikation zwischen den Fahrzeugen und die Kommunikation
eines Fahrzeugs mit seiner Umwelt wird in diesem Fall über ein
Infrastrukturnetzwerk am Fahrbahnrand ermöglicht. Z.B. werden bei herkömmlichen
Verkehrsinformationssystemen Informationen über Sensoren gesammelt, die
am Fahrbahnrand installiert sind, diese Informationen werden in
einer zentralen Einrichtung ausgewertet und über einen bestimmten Radiokanal
(z.B. in Europa über den
sog. Traffic Message Channel; TMC) zurück an die Fahrzeuge verteilt.
Andere Anwendungen, wie Internetbrowsing, Short Message Service
(SMS), E-Mail oder Navigationssysteme, die in Fahrzeugen verfügbar sind,
verwenden auch zentralisierte Netzwerke, wie das GSM-Mobilfunknetz,
den allgemeinen paketorientierten Funkdienst (General Packet Radio
Service, GPRS), das UMTS-(Universal Mobile Telecommunication System)-Netz
oder satellitengestützte
Systeme, wie GPS (Global Positioning System). Da diese Anwendungen
in einer zentralisierten Weise organisiert sind, können sie
nicht in einem dezentralen fahrzeuggestützten Ad-hoc-Netzwerk verwendet
werden.
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Ferner
sind Verfahren bekannt, die ein fahrzeuggestütztes Ad-hoc-Netzwerk (Vehicular
ad hoc Network, VANET) verwenden. Eine solche Anwendung, die den
IEEE 802.11 Wireless-LAN-Standard
verwendet, ist ein selbstorganisierendes Fahrzeuginformationssystem,
wie es in folgender Veröffentlichung
beschrieben ist: Wischhof L,; Ebner A.; Rohling N.: SOTIS – A Self
Organizing Traffic Information System based on Car-to-Car Communication:
Prototype Implementation in Proceedings of the 1 st International
Workshop on Intelligent Transportation (WIT 2004), Hamburg; Germany,
March 2004. In diesem System senden die Fahrzeuge periodisch Nachrichten
an ihre unmittelbare Nachbarschaft. Jedes Fahrzeug kommuniziert
die Information, die in der empfangenen Nachricht enthalten ist,
mit Daten aus seiner Datenbank und erzeugt hieraus eine neue Nachricht
und verteilt sie. Obwohl dieses System einen dezentralen Ansatz
für das
Sammeln der Information verwendet, können nur Informationen verbreitet
werden, die von allgemeinem Interesse sind. Da jeder Knoten periodisch
im Voraus definierte Information verbreitet und keine netzwerkweiten
Führungsmöglichkeiten
implementiert sind, ist es nicht möglich, individuelle personalisierte
Anfragen zu erzeugen oder einen bestimmten Bereich oder ein bestimmtes
Fahrzeug mit dieser Art von Anwendungen zu adressieren.
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Außerdem können bekannte
Anwendungen zur dezentralisierten Informationsverbreitung in einem fahrzeugbasierten
Ad-hoc-Netzwerk nicht für
individuelle Anfragen, welche vom Fahrer ausgehen, verwendet werden,
da bekannte Mechanismen auf Rundfunknachrichten (broadcast messaging)
basieren und die verbreitete Information (z.B. Verkehrsinformation)
nur von allgemeinem Interesse ist. Die verbreiteten. Daten enthalten
somit keinen personalisierten Charakter.
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Es
ist die Aufgabe der vorliegenden Erfindung ein Verfahren der eingangs
genannten Art bereitzustellen mit dem die Information, die ein anfragendes
Fahrzeug von anderen Fahrzeugen erhalten kann, verbessert wird und
insbesondere die individuellen Bedürfnisse des Fahrers des anfragenden
Fahrzeugs berücksichtigt werden
können.
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Diese
Aufgabe wird erfindungsgemäß durch
ein Verfahren mit den Merkmalen des Anspruchs 1 gelöst. Vorteilhafte
Aus- und Weiterbildungen ergeben sich aus den Unteransprüchen.
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Bei
dem erfindungsgemäßen Verfahren
wird ein Zielgebiet bestimmt, ein Datenpaket mit einer individuellen
Anfrage von dem anfragenden Fahrzeug an eine Vielzahl von anderen
Fahrzeugen in dem Zielgebiet übertragen
und es werden die Daten, die als Antwort auf das anfragende Datenpaket
von den anderen Fahrzeugen in dem Zielgebiet übertragen worden sind, in dem
anfragenden Fahrzeug erfasst.
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Das
Datenpaket wird insbesondere von einem Fahrzeug an ein anderes Fahrzeug
mittels eines drahtlosen lokalen Netzwerks (Wireless LAN) übertragen.
Ferner werden die Datenpakete bevorzugt von einem Fahrzeug an andere
Fahrzeuge mittels sog. Multi-hop-Kommunikation übertragen. Unter einer Multi-hop-Kommunikation
wird im Sinne der Erfindung verstanden, dass das Datenpaket über Zwischenstationen
an das Ziel geleitet wird.
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Bei
dem dezentralen Netzwerk mit Ad-hoc-Kommunikation, das bei dem erfindungsgemäßen Verfahren
verwendet wird, sendet jedes Fahrzeug aktiv Anfragen an andere Fahrzeuge,
um individuelle Informationen über
eine spezielle und im Voraus definierte Region zu erhalten. Vielfältige Anfragen,
die spezielle Parameter des Senders umfassen, die den Anfragen einen
personalisierten Charakter verleihen, sind bei dem erfindungsgemäßen Verfahren
möglich.
Die Inhalte der Anfragen können
an die Fahrsituation angepasst werden. Es ist somit bei dem erfindungsgemäßen Verfahren
möglich,
dass jedes Fahrzeug verschiedene und unvorhersagbare Anfragen über das
dezentrale Netzwerk versendet, um spezielle Informationen zu erhalten.
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Anfragen,
die von dem Fahrzeug oder dem Fahrer ausgelöst werden können, sind z.B. eine Suche nach
einer geeigneten Werkstatt entlang einer Reiseroute, das Auffinden
des Zustands des Verkehrs entlang der Reiseroute oder in einer bestimmten
Straße,
das Suchen nach Informationen über
Straßenzustände in einem
Zielgebiet, das Suchen nach Freizeitaktivitäten, die in einer Stadt angeboten
werden, wie z.B. Theater, Kino, gesellschaftliche Ereignisse, Informationen über aktuelle
Ampelphasen, lokale Warnmeldungen, Kraftstoffpreise oder das Suchen
nach einem freien Parkplatz in einem Zielgebiet. Insbesondere die
Suche nach einem freien Parkplatz ist eine Anwendung, die viele
personalisierte Parameter von dem Fahrer erfordert, wie z.B. die
Zielstraße,
eine tolerierbare Gehdistanz von dem exakten Ziel und spezielle
Wünsche,
wie reservierte Parkplätze
für behinderte
Personen oder solche mit der billigsten Parkgebühr. Kurz gesagt, sind das Zielgebiet, die
Art der gesuchten Information und sogar die Suchparameter für die Information
für jedes
Fahrzeug individuell und unterschiedlich. Durch das erfindungsgemäße Verfahren
kann Fahrzeit bis zum Auffinden eines Parkplatzes erheblich verkürzt, Staus
vermieden und die Unfallgefahr verringert werden.
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Die
Frage, ob eine Parklücke
in einem Parkbereich existiert oder nicht, kann erfindungsgemäß mit Hilfe
der sog. Multi-hop-Fahrzeug-zu-Fahrzeug-Kommunikation ohne den Aufbau
zusätzlicher
Infrastruktur beantwortet werden. Dieses auf einer Fahrzeug-zu-Fahrzeug-Kommunikation beruhende
Verfahren erweitert die Funktionalität heutiger Navigationssysteme
und füllt
die Lücke
zwischen dem Navigationssystem des Fahrzeugs und dem selbständig parkenden
Fahrzeug. Es kann hierdurch Beitrag zu einem personalisierten Navigationssystem
geleistet werden.
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Das
erfindungsgemäße Verfahren
zum Sammeln von Daten in einem im Voraus bestimmten Zielgebiet beinhaltet
mehrere Schritte, auf die im Folgenden näher eingegangen wird.
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Im
ersten Schritt wird ein Zielgebiet bestimmt. Ferner wird vorzugsweise
eine Route des Datenpakets, das von dem anfragenden Fahrzeug an
die anderen Fahrzeuge in dem Zielgebiet emittiert werden soll, vor
der Übertragung
des Datenpakets berechnet. Des Weiteren wird bevorzugt die Route
für ein
von dem anfragenden Fahrzeug zu emittierendes Datenpaket durch ein
Optimierungsverfahren berechnet, wobei die Straßensequenz im Voraus berechnet
wird, bei der so viele Fahrzeuge wie möglich das Datenpaket weiterleiten,
und die Möglichkeit,
dass das Datenpaket in dem gesamten Zielgebiet verbreitet wird,
maximiert wird.
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Das
Straßennetz
umfasst Straßen
und Abzweigungen, die auch Kreuzungen umfassen. Stellt man dieses
Straßennetz
als einen Graph dar, stellen die Straßen die Kanten und die Kreuzungen
bzw. Abzweigungen die Eckpunkte dar. Da im ungünstigsten Fall das Zielgebiet
von dem Datenpaket vollständig
gescannt werden muss, werden bevorzugt die im Folgenden beschriebenen
Graphalgorithmen verwendet, um das Zielgebiet zu beschreiben und
die optimale Route für
das Datenpaket zu bestimmen: Hromkovic, J.: Algorithmics for Hard
Problems, Introduction to Combinatorial Optimization, Randomization,
Approximation, and Heuristics, Springer Press, 2001 und Aarts, E
and Lenstra J.- K.: Local Search In Combinatorial Optimization,
Princeton University Press, 2003.
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Nimmt
man an, dass zwei Fahrzeuge im Kommunikationsbereich einen Teil
einer möglichen
Route bilden, welcher das Datenpaket folgt, kann das Optimierungsverfahren
wie folgt beschrieben werden: Man berechnet im Voraus die Straßenabfolge,
die so viele weiterleitende Fahrzeuge wie möglich für das Datenpaket enthält und maximiert
die Möglichkeit,
dass das Datenpaket durch alle Straßen des gegebenen Netzwerkes weitergeleitet
wird. Das Problem, das Zielgebiet zu durchsuchen ist somit bei dem
erfindungsgemäßen Verfahren
von besonderer Bedeutung. Erfindungsgemäß werden auf dieses Problem
in einem ersten Ansatz Lösungen
für das
sog. Problem des Handlungsreisenden (Traveling Salesman Problem,
TSP) angewandt, welches im Voraus die optimale Suchroute für das Datenpaket
berechnet. Es wird somit ein Informationssammelverfahren verwendet,
das auf Lösungen
zum in der Mathematik bekannten Problem des Handlungsreisenden beruht, wobei
Verkehrsdaten für
die Berechnung verwendet werden, die offline verfügbar sind.
In einem zweiten bevorzugten Schritt des erfindungsgemäßen Verfahrens
wird das Datenpaket bis zu den Grenzen des Zielgebiets übertragen.
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In
einem weiteren bevorzugten Schritt wird dann die Suche mit der individuellen
Anfrage innerhalb des Zielgebiets durchgeführt. Als letzten Schritt enthält das Verfahren
vorzugsweise das Wiederauffindendes anfragenden Fahrzeugs, nachdem
die Suche abgeschlossen wurde.
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Um
die letzten drei Schritte auszuführen,
wird ein sog. Unicast-Mechanismus in Verbindung mit einem Positionsdienst
verwendet, um das anfragende Fahrzeug wieder aufzufinden. Der Unicast-Mechanismus,
insbesondere positionsbasiertes Unicast, beschreibt die Übertragung
einer Nachricht von einem Sender an einen bekannten Empfänger, wie
es z.B. in folgenden Veröffentlichungen
angegeben ist: Mauve M; Hartenstein H; Füßler, N.; Widmer, J.; Effelsberg,
W.: Positionsbasiertes Routing für
die Kommunikation zwischen Fahrzeugen, it + ti (Informationstechnik
und Technische Informatik 44), Oldenburg Verlag, May 2002; Lochert,
C.; Hartenstein, H.; Tian, J.; Füßler, H.;
Hermann, D.; Mauve, M.: A Routing Strategy for Vehicular Ad Hoc,
Networks in City Environments, IEEE Intelligent Vehicles Symposium
(IEEE IV 2003), Columbus, Ohio, June 2003 und E.M. Belding-Royer,
C.-K. Toh.: A review of current routing protocols for ad hoc mobile
wireless networks, IEEE Personal Communications Magazine, pages
46–55,
April 1999.
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Gemäß einer
bevorzugten Weiterbildung des erfindungsgemäßen Verfahrens werden vor der Übertragung
des Datenpakets mit der individuellen Anfrage von dem anfragenden
Fahrzeug an die Vielzahl von anderen Fahrzeugen in dem Zielgebiet
Informationen über
das Zielgebiet durch 1-Hop-Broadcasting gewonnen. Ferner können alternativ
oder zusätzlich
die Informationen über
das Zielgebiet durch Multi-hop-Broadcasting gewonnen werden.
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Der
Broadcastmechanismus verbessert die gewünschte. Suche im Zielgebiet.
Unter Broadcasting von Datenpaketen in einem Netzwerk wird verstanden,
dass die Datenpakete in einem Rundruf von einem Punkt zu allen anderen
Teilnehmern übertragen
werden. Broadcastmechanismen in Fahrzeug-zu-Fahrzeug-Netzwerken
können
in zwei Varianten verwendet werden. Bei einer Variante wird ein
Bereich mit Nachrichten durch Multi-hop-Broadcasting, d.h. unter Weitervermittlung
durch Zwischenstationen, geflutet und bei der anderen Variante wird
ein Sender und 1-Hop-Broadcasting verwendet. Bei dem erfindungsgemäßen Verfahren
kann ein 1-Hop-Broadcastingmechanismus verwendet werden, um Vorabinformation über das
Zielgebiet zu generieren. Das Arbeitsprinzip eines solchen Mechanismus
kann dem in folgender Veröffentlichung
beschriebenen Mechanismus ähneln:
Wischhof L,; Ebner A.; Rohling H.: SOTIS – A Self Organizing Traffic
Information System based on Car-to-Car Communication: Prototype
Implementation, in Proceedings of the 1 st International Workshop
on Intelligent Transportation (WIT 2004), Hamburg, Germany, March
2004.
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Es
hat sich herausgestellt, dass es mit dem erfindungsgemäßen Verfahren
zum Sammeln von Daten möglich
ist, bestimmte Informationen aus einem im Voraus definierten Bereich
in der Stadt zu erhalten. Ferner kann ein Datenpaket durch einen
definierten Bereich einer Stadt unter Verwendung eines dezentralen
Netzwerks mit Ad-hoc-Kommunikation geführt werden, wobei annehmbare
Suchzeiten erreicht werden können. Wenn
die Suchstrategie nur auf einem einzigen Datenpaket beruht, benötigt sie
eine geringe Bandbreite. Allerdings könnte sich hier der Nachteil
ergeben, dass die Suche instabil ist. Wenn das Datenpaket verloren
geht, geht die gesamte gesammelte Information verloren. Der Grund
hierfür
ist, dass eine Netzwerkaufteilung relativ häufig auftritt, da sich das
Fahrzeugmuster bewegt. Es ist daher erforderlich, eine robuste Wiederherstellungsstrategie
zu verwenden, um zu verhindern, dass Datenpakete verloren gehen.
Dabei hängt
der Erfolg der Gesamtsuche stark von dem Bewegungsszenario der Fahrzeuge
ab. Es können
sich beispielsweise Unterschiede bei einem Szenario um 6.00 Uhr
morgens zu einem Szenario um 7.30 Uhr ergeben. Erfindungsgemäß wird daher
die, Effektivität
des Verfahrens dadurch verbessert, dass es sich auf mehr als ein
einziges Datenpaket stützt:
Gemäß einer
bevorzugten Ausgestaltung des. erfindungsgemäßen Verfahrens wird das zu
der Anfrage gehörige
Datenpaket zunächst
in die Mitte des Zielgebiets geführt,
von wo aus das Datenpaket beginnt, sich kreisförmig auszubreiten. Dieser Ansatz
hat den Vorteil, dass die Information aus der Mitte des Zielgebiets
zumeinst am wichtigsten ist.
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Gemäß einer
bevorzugten Weiterbildung wird das Datenpaket geklont, nachdem es
eine bestimmte Strecke durchlaufen hat. Vorzugsweise werden Zwischenergebnisdaten
an das anfragende Fahrzeug übertragen,
nachdem das Datenpaket einen bestimmte Strecke zurückgelegt
hat. Z.B. kann das Datenpaket alle drei Straßen geklont werden und dann
ein Zwischenergebnis zurück
an das anfragende Fahrzeug übertragen.
Beginnt man die Suche in der Mitte des Zielgebiets, werden die relevantesten
Suchergebnisse zuerst zurück übertragen.
Wenn das anfragende Fahrzeug innerhalb eines vordefinierten Zeitintervalls
keine Antwort empfängt,
ist das Datenpaket wahrscheinlich verloren gegangen und es sollte
von dem anfragenden Fahrzeug fallengelassen werden. Das anfragende
Fahrzeug sendet dann erneut ein Datenpaket, bei dem Punkt beginnend,
bei dem das zu einem Zwischenergebnis gehörende Datenpaket versandt wurde.
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Gemäß einer
weiteren Ausgestaltung des erfindungsgemäßen Verfahrens wird das Zielgebiet
in separate Teile unterteilt. Das Datenpaket, welches der Anfrage
zugeordnet ist, wird in die Mitte des Zielgebiets geführt und
dann geklont und schließlich
an die separaten Teile des Zielgebiets gesandt. Die separaten Teile
des Zielgebiets werden somit von individuellen Suchpaketen durchsucht.
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Es
hat sich herausgestellt, dass Positionsinformationen und Straßendaten
ausreichend Information liefern, um ein Datenpaket das Zielgebiet
durchsuchen zu lassen. Bei dem erfindungsgemäßen Verfahren besucht ein Datenpaket
z.B. die geographische Position jeder Kreuzung oder Abzweigung der
optimalen Route. Die im Voraus berechnete Route für das Datenpaket
kann z.B. auf durchschnittlichen Verkehrsbedingungen beruhen, die
im Voraus an das Fahrzeug gesandt werden können.
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Die
Erfindung wird nun anhand eines Ausführungsbeispiels mit Bezug zu
den Figuren erläutert.
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1 zeigt
ein Beispiel für
ein Straßennetz,
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2 zeigt
ein transformiertes Straßennetz,
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3 zeigt
ein Beispiel für
eine Transformation eines Straßennetzwerks
in eine Graphendarstellung,
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4 zeigt
ein Beispiel für
eine Transformation von einem Straßengraphen in einen anders
dargestellten Graphen,
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5 zeigt
einen vollständig
verbundenen Graphen,
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6 zeigt
ein Beispiel für
eine Route,
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7 zeigt
ein Beispiel für
eine Route auf einer Straßenkarte
mit einer Lösung
für das
Problem des Handlungsreisenden,
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8 zeigt
Gewichtungsfaktoren für
Straßen,
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9 zeigt
die Interaktion eines Netzwerksimulators ns-2 und eines mikroskopischen
Verkehrssimulators VISSIN,
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10 zeigt
ein Straßennetzmodell
der Stadt Braunschweig,
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11 zeigt
eine Architektur für
das Verfahren zum Sammeln von Daten,
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12 zeigt
einen Graph, bei dem die Schritte des Verfahrens der 11 über die
Zeit während
einer erfolgreichen Suche aufgetragen ist,
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13 zeigt
eine kreisförmige
Suche mit Zwischenberichten und
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14 zeigt
eine parallele Suche in Teilen des Zielgebiets.
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In
dem Ausführungsbeispiel
wird ein Verfahren beschrieben, bei dem ein anfragendes Fahrzeug
von anderen Fahrzeugen Daten für
die Parkplatzsuche in einem Zielgebiet sammelt. Dabei werden Verkehrsbedingungen
berücksichtigt,
wie sie in Städten
herrschen.
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Das
Problem der Parkplatzsuche in Städten
stellt ein ernsthaftes Verkehrsproblem dar. Es wurde beispielsweise
die Parkplatzproblematik im Stadtteil Schwabing in München untersucht.
Es ergaben sich erhebliche Schäden,
welche von dem Verkehr herrühren,
der nach einem Parkplatz sucht:
Beidem vorliegenden Ausführungsbeispiel
erfolgt die Datenkommunikation für
die Suche nach einem freien Parkplatz in einem von Kommunikationseinrichtungen
der Fahrzeuge gebildeten dezentralen Netzwerk mit Ad-hoc-Kommunikation
zwischen den Fahrzeugen. Für
die Durchführung
des Verfahrens sind die Fahrzeuge so ausgerüstet, dass sie miteinander
kommunizieren können,
d.h. Daten drahtlos austauschen können. Ferner umfasst zumindest
ein Teil der Fahrzeuge oder alle Fahrzeuge eine Einrichtung, die
einen Parkplatz in der direkten Umgebung oder an der Straßenseite
erkennen kann. Das Erkennen des freien Parkplatzes kann z.B. durch
Funkerkennung (Radio Frequency Identification Tag; RFID), Drucksensoren
oder Bilderkennungseinrichtungen oder einer anderen geeigneten Technologie
durchgeführt
werden. Ferner umfasst jedes Fahrzeug ein Navigationssystem oder
eine digitale Straßenkarte.
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Auf
diese Weise können
die Fahrzeuge die Koordinaten der detektierten freien Parkplätze in ein
Datenpaket codieren, so dass andere Fahrzeuge zu diesen Koordinaten
fahren können.
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Die
Route für
das Datenpaket des anfragenden Fahrzeugs wird in einem Optimierungsverfahren
bestimmt. Als Ansatz für
die Optimierung der Route werden bekannte Lösungen für das Problem des Handlungsreisenden
verwendet, wie sie in folgenden Veröffentlichungen beschrieben
sind: Hromkovic, J.: Algorithmics for Hard Problems, Introduction
to Combinatorial Optimization, Randomization, Approximation, and
Heuristics, Springer Press, 2001 sowie Aarts, E and Lenstra J.-
K.: Local Search In Combinatorial Optimization, Princeton University
Press, 2003.
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Bei
einem Verfahren zum Sammeln von Daten, welches auf Lösungen für das Problem
des Handlungsreisenden beruht, durchläuft ein Datenpaket die Straßen gemäß einer
optimalen oder nahezu optimalen Route, anstatt alle Straßen in einem
Zielgebiet in einer undefinierten Reihenfolge zu besuchen. Die Verfahrensschritte
und die Berechnung der optimalen Route werden später erläutert. Danach wird erläutert, wie
die Übertragungskosten
der Kanten bestimmt werden. Schließlich wird das benötigte Abbruchkriterium
für eine
erfolgreiche Suche dargestellt.
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Bei
einer gegebenen Lösung
für die
optimale Route wird bemerkt, dass das Problem des Handlungsreisenden
NP-vollständig
ist. Die NP-Vollständigkeit
wird im Detail in Hromkovic, J.: Algorithmics for Hard Problems,
Introduction to Combinatorial Optimization, Randomization, Approximation,
and Heuristics, Springer Press, 2001, beschrieben und bedeutet,
dass es im Allgemeinen nicht möglich
ist, einen Algorithmus zu finden, der ein gegebenes Problem in akzeptabler
Zeit und bei bestimmten Speicherplatzgrenzen lösen kann. Aus diesem Grund
muss bestimmt werden, ob die Speicherkapazität und die Rechenleistung, die
in den Fahrzeugen zur Verfügung
steht, ausreichend sind, um derartige Algorithmen auszuführen, d.h.
ob die Berechnung in einer akzeptablen Zeit durchgeführt werden
kann oder nicht. Falls dies nicht der Fall ist, müssen geeignete
heuristische Methoden angewandt werden, die eine geringe Rechenzeit
und einen geringen Speicherplatzverbrauch garantieren.
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Das
Problem des Handlungsreisenden sucht den kürzesten Weg, der jeden Knoten
eines gegebenen Knotensatzes besucht und zu dem Startknoten zurückkehrt.
Der kürzeste
Weg beschreibt die optimale Route durch das gegeben Netzwerk. Das
Optimierungskriterium sind die Kosten, welche jeder Kante in dem
gegebenen Graphen zugeordnet sind. Die Berechnung der optimalen
Route wird durch Minimierung der Gesamtkosten auf der Basis der
vorab zugeordneten Kantenkosten berechnet. In einem gegebenen Straßennetz
sollten alle Straßen
zumindest einmal besucht werden. Da bei Lösungen zu dem Problem des Handlungsreisenden alle
Knoten in einem gegebenen Graphen besucht werden, ist eine Transformation
des gegebenen Straßennetzwerks
in eine Darstellung, die mit dem Problem des Handlungsreisenden
konform ist, erforderlich, bevor Lösungsansätze für das Problem des Handlungsreisenden
gefunden werden können.
Aus diesem Grund wird ein neuer Graph erzeugt, bei dem Straßen in Eckpunkte
und Kreuzungen bzw. Abzweigungen in Kanten transformiert werden.
Formal wird ein gegebenes Straßennetzwerk
innerhalb des Zielgebiets als ein Graph G = (V, E) betrachtet, bei
dem die Kreuzungen die Eckpunkte V sind und die Straßen E die
Kanten des Graphen G.
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Als
Nächstes
wird erläutert,
wie die optimale Route für
ein Datenpaket bestimmt wird, wenn man von bestimmten Verkehrsbedingungen
in einer Stadt ausgeht und Lösungsansätze für das Problem
des Handlungsreisenden verwendet. Hierfür wird das Problem zum Auffinden
einer optimalen Route für
das Datenpaket in eine Darstellung transformiert, die mit dem Problem
des Handlungsreisenden kompatibel ist. Die Transformation umfasst
zwei Schritte.
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Erstens,
die Transformation des Straßennetzwerks:
Der Graph G wird in G' =
(V', E') konvertiert, wobei V' = E und E' = V des Graphen
G = (V, E) ist, d.h. die Kanten (Straßen) des ursprünglichen
Graphen (Straßennetzwerks)
werden die Eckpunkte und die ursprünglichen Eckpunkte (Kreuzungen/Abzweigungen)
werden Kanten.
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Zweitens
werden den Straßen
Kostenwerte zugeordnet. In dem Straßennetzwerk werden die Kosten für jede Kante
durch einen zugeordneten Qualitätswert
RQ(r) (Route Quality Value für
Straße
r) für
jede Straße berechnet.
In der Darstellung für
das Problem des Handlungsreisenden des Straßennetzwerks wird dieser Wert
durch eine spezielle Metrik gewichtet gewichtet und den Kanten in
dem Graphen zugeordnet.
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Die
folgenden Regeln definieren die Transformationsfunktion. Sie werden
schrittweise auf alle Eckpunkte und Kanten des Straßennetzwerks
angewandt. Die Transformationsregeln sind:
- 1.
Jede Straße
ri innerhalb des Zielgebiets bekommt einen Eckpunkt vi.
- 2. Jeder mögliche Übergang
von der Straße
i zur Straße
j über
eine Kreuzung oder Abzweigung bekommt die Kante i_i in dem Graphen.
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Die
Zielstraße,
die Route, die von dem Navigationssystem berechnet wurde, und das
Zielgebiet werden markiert.
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1 zeigt
das Straßennetzwerk
mit nummerierten Straßen.
Nach Anwendung der zuvor beschriebenen Regeln wechselt das nummerierte
Straßennetzwerk
in eine Graphdarstellung, wie sie in 2 gezeigt
ist.
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Ein
einfaches Beispiel für
die Transformation wird im Folgenden gegeben:
Die optimale
Route sollte so berechnet werden, dass ein Datenpaket erfolgreich
durch sein Zielgebiet geht. Diese optimale Route muss als erstes
bestimmt werden. Bei der Berechnung sollten aktuelle Straßenzustände und
Straßenmerkmale
berücksichtigt
werden. Die Beschreibung einer optimalen Route für ein Datenpaket ist wie folgt:
Die optimale Route ist durch einen Pfad in dem Zielgebiet gegeben.
Dies wird durch eine Kantensequenz, d.h. Straßen r1, r2, ..., rn beschrieben.
Alle Straßen
innerhalb des Zielgebiets werden von dem anfragenden Datenpaket
besucht. Falls möglich,
wird keine Straße
zweimal besucht. Die Suche beginnt mit der am Besten geeigneten
Straße
zum Parken und endet mit den am wenigsten geeigneten Straßen.
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Die
Suche ist erfolgreich, wenn die Anfrage, welche von dem Datenpaket
codiert ist, beantwortet werden konnte. Dies passiert, wenn entweder
die Höchstzahl
an angefragten freien Parkplätzen
gefunden wurde oder das Zielgebiet vollständig abgesucht wurde, aber
eine ungenügende
Anzahl an Parkplätzen
gefunden wurde. Die Anfrage ist andererseits nicht erfolgreich,
weil z.B. die maximale Antwortzeit überschritten wurde. In diesem
Fall wird das Datenpaket zurückgewiesen.
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In
dem bestimmten Zielgebiet ist es erforderlich, dass jede Straße zumindest
einmal besucht wird. Dieses Problem ähnelt dem Problem des Handlungsreisenden
sehr, welches erfordert, dass die kürzestes Tour in einem Netzwerk
gefunden werden soll, die jeden Eckpunkt eines Graphen zumindest
einmal besucht. Das Optimierungskriterium sind Kosten, die jeder
Kante zugeordnet sind.
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Der
Unterschied zu dem Problem des Handlungsreisenden ist, dass das
Verfahren zum Sammeln von Daten versucht, jede Straße oder
Kante des Netzwerks zu besuchen, wohingegen eine Lösung des
Problems des Handlungsreisenden jede Kreuzung/Abzweigung oder jeden
Eckpunkt besucht. Somit wird der Graph so transformiert, dass er
das Straßennetzwerk
beschreibt und im Einklang mit dem Problem des Handlungsreisenden
ist. In diesem Graphen stellt jeder Eckpunkt eine Kante oder eine
Straße
des ursprünglichen
Netzwerks dar. Gewichtungsfaktoren, die Kostenfaktoren darstellen,
werden den Kanten zugeordnet, um die Qualität der entsprechenden Straße zu reflektieren.
Heuristische Verfahren werden verwendet, um eine Straßensequenz
zu berechnen, die von dem Datenpaket durchlaufen wird. Da Routenführungsentscheidungen
an den Kreuzungen/Abzweigungen gemacht werden müssen und nicht auf Straßen, wird
die sich ergebende Tour auf den ursprünglichen Graphen projiziert,
um eine Liste der Kreuzungen/Abzweigungen zu erhalten. Dieses Verfahren
wird durch die folgenden Schritte beschrieben:
Schritt 1: Eine
Graphendarstellung des Straßennetzwerks
wird konstruiert. 3 zeigt die Transformation eines
Beispiels eines Straßennetzwerks
in einer Graphendarstellung.
Schritt 2: Die Graphendarstellung
einer Straßenkarte
wird dann in einen Graphen konvertiert. Jede Kante des ursprünglichen
Graphen wird ein Knoten in dem Graphen. Eine Kante wird zwischen
zwei Eckpunkten (Straßen)
hinzugefügt,
wenn der ursprüngliche
Graph ein Eckpunkt (Kreuzung/Abzweigung) zwischen zwei Kanten (Straßen) aufwies.
Schritt
3: Kostenwerte werden jeder Kante in dem transformierten Graphen
zugeordnet. Diese Werte reflektieren die Kosten, um von einer Straße zu einer
anderen zu gelangen. In 4 ist die Transformation eines
Straßengraphen
in einen anders dargestellten Graphen gezeigt.
Schritt 4: Da
das Problem des Handlungsreisenden einen vollständig verbundenen Eingangsgraphen
erfordert, werden weitere Kanten dem transformierten Graphen hinzugefügt, um ihn
vollständig
verbunden zu machen. Die Kostenwerte der neuen Kanten stellen die
Minimalkosten des Weges zwischen den neuen Kanten dar.
Schritt
5: Die Christoffides-Heuristik, wie sie in Aarts, E and Lenstra
J.- K.: Local Search in Combinatorial Optimization, PrincetonUniversity
Press, 2003 beschrieben ist, wird auf den transformierten Graphen
angewandt. Dies führt
zu einer Hamilton-Tour, die eine Straßensequenz enthält. Unter
einem Hamilton-Kreis wird eine Tour durch einen Graphen verstanden,
der jeden Knoten exakt einmal besucht. In 5 ist ein
vollständig
verbundener Graph gezeigt. In 6 eine Beispieltour
durch diesen Graphen. Die Beispieltour ist v(1, 3); v(2, 3), v(3, 7),
v(4, 7), v(7, 5), v(7, 6), v(3, 7), v(1, 3).
Schritt 6: Die
Straßensequenz
wird dann auf den Originalgraphen zurückgerechnet. Wenn die Route
eine der in Schritt 4 hinzugefügten
Kanten passiert, muss dieses dadurch aufgelöst werden, dass ein Verfahren
zur Bestimmung des kürzesten
Weges, wie es in Hromkovic, J.: Algorithmics for Hard Problems,
Introduction to Combinatorial Optimization, Randomization, Approximation,
and Heuristics, Springer Press, 2001, beschrieben ist, angewendet
wird. Wenn die Tour z.B. von v(2, 3) nach v(7, 6) die Kante e(v(2,
3), v(7, 6)) passiert, könnte
dies in v(4, 7), v(3, 7), v(4, 7), v(7, 6) (in diesem Fall sehr
unwahrscheinlich) aufgelöst
werden. Das in Schritt 5 erwähnte
Beispiel würde
zu der folgenden Knotensequenz führen:
1, 3, 2, 3, 7, 4, 7, 5, 7, 6, 7, 3 (vgl. 7).
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Damit
eine optimale Route berechnet werden kann, müssen den Kanten Kosten zugeordnet
werden. In dem Straßengraph
stellen die zugeordneten Kostenwerte die Qualität der Straße dar. „Gute Straßen" sind Straßen, bei denen es wahrscheinlich
ist, dass sie von einem Datenpaket leicht passiert werden können. Faktoren,
die verwendet werden, um die Gewichtung für jede Straße zu bestimmen sind:
- – Die
mittlere Anzahl an Fahrzeugen: Straßen mit einer hohen Verkehrsdichte
bieten mehr Weiterleitungsmöglichkeiten.
- – Die
Länge eine
Straße:
Die Distanz, über
die ein Datenpaket von einem Knoten zu einem anderen übertragen
werden kann, hängt
von der Reichweite der Knoten ab und wird hierdurch begrenzt. Längere Straßen führen zu
mehr Sprüngen
zwischen den Knoten.
- – Typ
und relative Position: Man kann erwarten, dass Sackgassen und Einbahnstraßen nur
wenige Weiterleitungsmöglichkeiten
bieten. Straßen,
die relativ nah der Zielstraße
sind, sind attraktiv und es lohnt sich, dass das Datenpaket diese
mehr als einmal passiert.
- – Geschwindigkeitsbegrenzung:
Höhere
Relativgeschwindigkeiten zwischen Knoten verringern die Zuverlässigkeit
eines entsprechenden Routingprotokolls.
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Der
Qualitätswert
einer gegebenen Straße
RQ(r) drückt
die Relevanz der Straße
für die
Suche in dem Zielgebiet aus und wird in einen bestimmten Kostenwert
transformiert. Formal wird der Wert RQ(r) durch das Tripel, d.h.
RQ(r)=(i, j, RQ_allgemein) ausgedrückt, wobei i die relative Position
der Straße
zu der Reiseroute ist, j die relative Position zu der Zielstraße und RQ_allgemein
der für
die Straßenqualität erwartete
Wert. Dieser Wert umfasst Parameter, wie z.B. die Anzahl der erwarteten
Fahrzeuge in dieser Straße,
die Anzahl der verfügbaren
Parkplätze,
die Weiterleitungsqualität
der Straße
in Abhängigkeit
von der Verkehrsdichte, die Mobilität der Knoten, Ampeln, die Straßenkapazität, die Spurkapazität der Straße etc.
Die Werte für
diese Parameter werden auf der Basis vorhergehender Beobachtungen
und Messungen ermittelt.
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Bei
dem in 8 gezeigten Beispiel wurde die Qualität RQ(r)
einiger Straßen
in dem beispielhaften Straßennetzwerk
auf der Basis vorstehender Erläuterungen
abgeleitet. Z.B. gibt der Wert RQ(26) = (2, 2, RQ_allgemein) den
Straßenqualitätsparameter
für Straße 26 wieder.
Die Straßenqualitätsparameter
jeder Straße
RQ(r) werden während
des Optimierungsverfahrens auf Kantenkosten abgebildet. Der Kostenwert,
der sich aus dem Qualitätswert
der Straßen
RQ(r) in einem gegebenen Straßennetzwerk
ableitet, wird verwendet, um den Kanten in dem Graphen Gewichtungsfaktoren
zuzuordnen.
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Nachdem
die Eingabewerte für
das Problem des Handlungsreisenden erzeugt worden sind, fährt man wie
folgt fort:
- 1. In dem Graph wird der Weg mit
den geringsten Gesamtkosten min(Ctotal)
für die
Eckpunkte 1, 2, ..., n bestimmt, d.h. dass das definierte Beispiel
für das
Problem des Handlungsreisenden gelöst wird.
- 2. Die Lösung
des Problems für
den Graphen mit den Eingangsdaten für das Problem des Handlungsreisenden
(Eckpunkte, Kanten, Kostenfunktion) wird zurück in den ursprünglichen
Graphen transformiert.
- 3. Der sich ergebende Pfad stellt die optimale Route für das gegebene
Straßennetzwerk
dar.
- 4. Der sich ergebende Startknoten entspricht der Eingangsstraße für das Fahrzeug
in dem zu durchsuchenden Zielgebiet bzw. in dem ursprünglichen
Straßennetzwerk.
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Die
Parameterwerte basieren auf Erwartungswerten und vagen Daten. Diese
Werte müssen
verfügbar sein,
bevor die Berechnung der optimalen Route durch das anfragende Fahrzeug
startet. Die benötigten
Daten könnten
fest codiert auf der Navigations-DVD sein oder sie könnten im
Voraus über
ein Broadcast-Kommunikationsmedium an alle Fahrzeuge verteilt werden.
In diesem Fall wird die Bewertung der empfangenen Daten durch die
empfangenen Fahrzeuge durchgeführt
und dann dazu verwendet, den Straßen in dem Straßennetzwerk
Kosten zuzuordnen.
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Nachdem
eine optimale Route berechnet worden ist, d.h. die Reihenfolge und
die Frequenz der zu besuchenden Straßen durch das Datenpaket erlangt
worden ist, wird diese Route in ein Datenpaket gepackt und in das
zu durchsuchende Zielgebiet gesandt. Diese Route wird von den Fahrzeugen
verwendet, die das Datenpaket empfangen, um die Richtung zu bestimmen,
in welche das Datenpaket beim nächsten
Schritt weitergeleitet werden sollte. In dem Zielgebiet durchläuft das
Paket die Straßen
unter Verwendung der Fahrzeuge als Relais, bis ein Abbruchkriterium
erfüllt
ist. Ein Abbruchkriterium könnte
erfüllt
sein, wenn die erfragte Information gesammelt worden ist. Ein anderes
Abbruchkriterium könnte
sein, dass das Paket die vollständige
Tour durchlaufen hat. Letzteres ist allerdings ein Szenario, welches
im ungünstigsten
Fall auftritt. Wenn das Abbruchkriterium erfüllt ist, kehrt das Datenpaket
zu dem anfragenden Fahrzeug zurück.
Dies kann mittels herkömmlicher
mobiler Ad-hoc-Routingprotokolle,
wie z.B. GPSR, wie es in Karp B.-N.: Geographic Routing for Wireless
networks, The Division of Engineering and Applied Sciences, Harvard
Universiy, Cambridge Massachusetts (2000), beschrieben ist, oder
DSR, wie es in Josh Boch, David B. Johnson, and David A. Maltz:
The Dynamic Source Routing Protocol for Mobile Ad Hoc Networks.
Internet-Draft,
draft-ietf-manet-dsr-03.txt, October 1999, Work in progress, Earlier
revisions published June 1999, December 1998, and March 1998, beschrieben
ist, in Kombination mit einem Ortsnachschlagdienst für das anfragende
Fahrzeug durchgeführt
werden.
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Um
abzubrechen, muss das Verfahren bestimmten Regeln gehorchen. Erstens
hat das Verfahren sicherzustellen, dass das Datenpaket zwischen
den Fahrzeugen weitergeleitet wird, d.h. die Fahrzeuge müssen erkennen,
dass andere Fahrzeuge in ihrem Kommunikationsbereich sind. Zweitens
hat das Verfahren sicherzustellen, dass das Datenpaket systematisch
der optimalen Route folgt. Falls z.B. ein Datenpaket sich aus der im
Voraus berechneten optimalen Route herausbewegt, sollte der nächste optimale
Kandidat im Voraus bestimmt werden und das Datenpaket sollte im
Takt an dieses Fahrzeug weitergeleitet werden. Falls das anfragende
Fahrzeug keine Antwort innerhalb eines vordefinierten Zeitrahmens
erhält,
sollte eine neue Anfrage erzeugt werden. In diesem Fall wird das
Datenpaket mit der alten Anfrage abgewiesen. Falls ein zusätzliches Abbruchkriterium
in dem Datenpaket codiert ist, wie z.B. die maximale Anzahl der
zu suchenden Parkplätzen, wird
das Datenpaket an das anfragende Fahrzeug zurückgesandt, nachdem diese Bedingung
erfüllt
worden ist und die Suchanfrage erfolgreich abgeschlossen werden
konnte.
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Für die Umsetzung
und Beurteilung des Verfahrens wurde eine Simulationsumgebung implementiert. Die
Hauptbestandteile dieser Simulationsumgebung sind der an sich bekannte
mikroskopische Verkehrssimulator VISSIM und der bekannte Netzwerksimulator
ns-2, wie er in Kevin Fall and Kannan Varadhan (editors): ns Notes
and Documentation, The VINT Project, UC Berkeley, LBL, USC/ISI,
und Xerox PARC, November 1997, beschrieben ist. Um realistische
interaktive Simulationen durchzuführen, wurden VISSIM und ns-2 über ein
Kopplungsprogramm gekoppelt, das SimulationControl genannt wird.
Die Interaktion zwischen ns-2 und VISSIM ist in 9 gezeigt.
Die zwischen VISSIM und ns-2 ausgetauschten Daten werden synchronisiert
und es wird eine Interaktion mit VISSIM über die angebotenen Schnittstellen
COM (Componend Object Model) und Drivermodel.dII durchgeführt, wobei
das Fahrverhalten geändert
werden kann, eine Anfrage für
Fahrzeugdaten erzeugt werden kann und weitere Parameter geändert werden
können.
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Um
ein realistisches Simulationsszenario zu erhalten, wurde ein existierendes
und verlässliches
Stadtmodell der deutschen Stadt Braunschweig verwendet, um das Ausführungsbeispiel
des erfindungsgemäßen Verfahrens
zu beurteilen. In dem von VISSIM verwendeten Modell für Braunschweig
wurde der Verkehr realistisch von 6.00 Uhr bis 12.00 Uhr für einen
durchschnittlichen Wochentag simuliert. Das Modell der Stadt Braunschweig
ist in 10 gezeigt. Zusätzlich wurden
die Parkplätze
in die Simulation integriert. Es wurde jedoch nur der Ort und die
Kapazität
jedes großen öffentlichen
Parkplatzes in Braunschweig berücksichtigt.
Um die Füllrate
zu einem bestimmten Zeitpunkt zu berechnen, wurde folgende einheitliche
Verteilungsfunktion verwendet: FP(t) =
C – (R(t) + random(–T, T))wobei t ein Zeitschritt
ist, C die Kapazität,
T die Toleranz, R(t) die Füllrate beim
Zeitschritt t und FP(t) die freien Parkplätze beim
Zeitschritt t. Diese Funktion erzeugt alle 20 Sekunden eine zufällige Füllrate,
basierend auf einer gleichmäßigen Verteilung
mit einer erwarteten Anzahl von Fahrzeugen und einem Varianzwert,
der für jeden
Parkplatz spezifisch ist.
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Eine
Implementierung des Verfahrens zum Sammeln von Daten ist in 11 dargestellt.
Es unterscheidet zwischen drei Teilen:
- 1. Gewinnen
der Ressourcen: Die Implementierung benötigt den Zugriff auf eine Vielzahl
von Ressourcen. Die Bewegungen der Fahrzeuge müssen erfasst werden. Diese
werden von dem VISSIM-Verkehrssimulator an den ns-2-Netzwerksimulator
gesandt, der diese Bewegungen den richtigen mobilen Knoten zuführt. Es
wird angenommen, dass jedes Fahrzeug mit einem Navigationssystem
ausgerüstet
ist; dies gibt den mobilen Knoten Zugang zu detaillierten Karteninformationen.
Diese Karteninformationen werden in dem ns-2-Simulator implementiert und jeder
mobile Knoten hat Zugang zu dieser Karte. Diese Daten sind statisch
und sie werden auf der Basis von Daten von VISSIM erzeugt. Jedem
Fahrzeug muss es möglich
sein, mit Parkplätzen
zu kommunizieren. Die Belegstatistik der Parkplätze wird in dem ns-2-Simulator
moduliert und basiert auf realen Daten. Diese Daten sind jedem Fahrzeug
verfügbar,
wenn es in Kommunikationsreichweite zu dem Parkplatz ist.
- 2. Simulation des Sammelns der Daten: Die Simulation des Verfahrens
zum Sammeln von Daten wird unter Verwendung des ns-2-Netzwerksimulators
durchgeführt.
Das Verhalten dieses Verfahrens wird von den gesammelten Daten beeinflusst.
Das Verfahren kann in drei Teile oder Schichten unterteilt werden:
– Die Anwendung
ist individuell für
die Art von Information, die vom Benutzer angefragt wurde. Die Funktion der
Anwendung ist zweifaltig. Sie bietet eine Schnittstelle für den Benutzer
an und sie sammelt und vereinigt die Daten während der Informationssuche.
Bei dem Ausführungsbeispiel
für die
Suche nach freien Parkplätzen
sammelt die Anwendung Parkplatzinformationsdaten, die von den Parkplätzen in
Kommunikationsreichweite erlangt werden.
– Die Schicht, welche das Problem
des Handlungsreisenden betrifft, greift auf Karteninformationen
zu und berechnet die optimale Route für das Datenpaket der Anfrage.
Diese Schicht bestimmt, über
welche Route das Datenpaket von Knoten zu Knoten gelangt. Diese
Schicht benötigt
Zugang zu Bewegungsdaten des eigenen mobilen Knotens und die Straßeninformationen.
– Um entscheiden
zu können,
welche Knoten im Kommunikationsbereich sind, werden die Bewegungsdaten
verarbeitet. Eine Routingschicht sendet das Suchpaket zu dem nächsten Fahrzeug.
– Nachdem
die Suche abgeschlossen wurde, findet die Schicht das anfragende
Fahrzeug wieder auf, wobei ein Ortsnachschlagdienst verwendet wird.
Die Daten werden dann zurück
zu dem Erzeuger gesandt.
- 3. Die Ergebnisse werden analysiert und visualisiert.
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12 zeigt
die Zeit, die von dem Datenpaket benötigt wurde, um von Knoten zu
Knoten zu springen. Es ergibt sich aus 12, dass
eine erfolgreiche Suche der Stadt Braunschweig 80 Sekunden benötigt. Dieses
Ergebnis entspricht dem Simulationsmodell für Braunschweig, das 112 Straßen im Stadtzentrum
mit etwa 1.400 Fahrzeugen während
eines Werktages in der Stoßzeit
umfasst. Innerhalb dieser 80 Sekunden sucht das Paket alle Straßen in dem
Zielgebiet nach verfügbaren
Parkplätzen
ab und kehrt mit den gesammelten Ergebnissen zum Ursprungsfahrzeug
zurück.
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Die
Konfigurationen für
die Simulationen für
das Verfahren sind in Tabelle 1 gezeigt. Die Simulationen wurden
zwischen 6.00 Uhr und 9.30 Uhr an einem gewöhnlichen Werktag gestartet.
Die mit 22 verschiedenen Simulationskonfigurationen gesammelten
Ergebnisse der Simulationen sind in Tabelle 2 aufgelistet.
Tabelle
1
- 2Der initiale Startwert
beeinflusst die Verteilungsfunktionen, welche den Fahrzeugverkehr
erzeugt.
- 3Die maximal tolerierte Zeit, um eine
Bestätigungsnachricht
zwischen einem Sender und einem Empfänger im Kommunikationsbereich
zu erlangen.
Tabelle
2
Tabelle 1
