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Die
Erfindung betrifft ein Verfahren zur Güteprüfung
von Verkehrsstörungsmeldeverfahren.
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Ein
solches Verfahren ist beispielsweise bekannt aus der
DE 10246184 A1 oder der
DE 10246185 A1 .
Die gemäß der Lehren der
DE 10246184 A1 und/oder
der
DE 10246185 A1 bestimmbaren
Güteindikatoren für Verkehrsstörungsmeldeverfahren
(QKZ1 und QKZ2) erlauben die Beurteilung einer Wahrscheinlichkeit
der erfolgreichen Meldung einer auftretenden Verkehrsstörung
(QKZ1) sowie die Beurteilung einer Wahrscheinlichkeit, dass eine
ausgegebene Meldung unzutreffend ist (QKZ2).
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Anhand
dieser beiden Güteindikatoren lässt sich die Güte
eines Verkehrsstörungsmeldeverfahrens sehr schnell und
einfach prüfen. Jedoch kann die Zuverlässigkeit
der Güteprüfung durch alternative oder zusätzliche
Maßnahmen weiter verbessert werden.
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Aufgabe
der Erfindung ist es, ein einfaches Verfahren zur Güteprüfung
von Verkehrsstörungsmeldeverfahren zu schaffen, durch welches
zumindest ein alternativer oder zusätzlicher Aspekt berücksichtigt
wird.
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Gelöst
wird diese Aufgabe durch ein Verfahren mit den Merkmalen des Anspruchs
1. Vorteilhafte Ausführungsformen und Weiterbildungen der
Erfindung ergeben sich aus den abhängigen Ansprüchen.
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Der
so ermittelte Güteindikator kann als eigenständiger
Güteindikator für ein zu prüfendes Verkehrsstörungsmeldeverfahren
dienen. Er kann jedoch auch in Kombination mit weiteren Güteindikatoren,
beispielsweise den aus der
DE
10246184 A1 oder der
DE 10246185 A1 bekannten Güteindikatoren
QKZ1 und QKZ2, ausgewertet werden. Bezüglich der Ermittlung
der Güteindikatoren QKZ1 und QKZ2 sei auf die Lehren der
DE 10246184 A1 und
der
DE 10246185 A1 verwiesen.
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Insbesondere
kann der erfindungsgemäß ermittelte Güteindikator
als Maß für die Zuverlässigkeit bzw.
Aussagekraft einer anhand der Güteindikatoren QKZ1 und
QKZ2 (oder anderer Güteindikatoren) bestimmten Verfahrensgüte
dienen. So wird wirkungsvoll vermieden, dass günstige Werte
bestimmter Güteindikatoren, beispielsweise QKZ1 und/oder QKZ2,
durch ein in erster Linie auf günstige Werte dieser Güteindikatoren
ausgerichtetes Verkehrsstörungsmeldeverfahren und/oder
eine in erster Linie auf günstige Werte dieser Güteindikatoren
ausgerichtete Auswertungsmethode erzielt werden.
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Das
erfindungsgemäße Verfahren sieht die Ermittlung
eines Güteindikators vor, der auf dem Ergebnis eines Vergleichs
zweier statistischer Häufigkeitsverteilungen beruht. Verglichen
werden dabei die Häufigkeitsverteilungen von Meldezuständen
und Istzuständen.
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Die
Meldezustände ergeben sich aus einer Gesamtmenge von Verkehrsstörungsmeldungen,
die durch das zu prüfende Verkehrsstörungsmeldeverfahren
für einen vorgegebenen Auswertezeitraum und einen vorgegebenen
Auswertebereich erzeugt werden. Es wird angenommen, dass sich diese
Verkehrsstörungsmeldungen jeweils auf zumindest einen bestimmten
Meldungszeitraum und zumindest einen bestimmten Meldungsstreckenabschnitt
beziehen (z. B. „stockender Verkehr auf der Autobahn A9 zwischenden
Anschlusstellen X und Y im Zeitraum von 8:30 h bis 9:00 h”).
Der Meldungszeitraum muss nicht zwingend in der Verkehrsstörungsmeldung
enthalten sein, sondern kann sich beispielsweise auch aus deren
Gültigkeitszeitraum ergeben.
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Der
Inhalt einer Verkehrsstörungsmeldung entspricht typischerweise
einer Zuordnung des jeweiligen zumindest einen Meldungszeitraums
und Meldungsstreckenabschnitts zu einer Verkehrssituations-Klasse.
Vorgesehen sein können beispielsweise die Werte bzw. Ausprägungen „dichter
Verkehr”, „stockender Verkehr”, „Stau” und „Stillstand”.
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Aus
den Verkehrsstörungsmeldungen werden die bereits genannten
Meldezustände ermittelt. Die Menge der Meldezustände
soll im Idealfall die Verkehrssituation auf allen für die
Güteprüfung relevanten Streckenabschnitten im
Auswertebereich über den gesamten Auswertezeitraum hinweg
repräsentieren. Sie stellt gewissermaßen ein meldungsbasiertes
Verkehrsmodell dar.
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Dementsprechend
sind die Meldezustände vorzugsweise analog zu denselben
oder ähnlichen Verkehrssituations-Klassen definiert wie
die Verkehrsstörungsmeldungen. Ein Meldezustand kann dann
beispielsweise ebenfalls die Werte bzw. Ausprägungen „dichter
Verkehr”, „stockender Verkehr”, „Stau”, „Stillstand” annehmen.
Zusätzlich kann es vorteilhaft sein, insbesondere für
den Fall, dass für einen bestimmten Streckenabschnitt innerhalb
eines bestimmten Zeitraums keine Verkehrsstörungsmeldung
vorliegt, diesen Streckenabschnitt für diesen Zeitraum
der Verkehrssituations-Klasse „freie Fahrt” zuzuordnen.
Es wird also die Menge der Meldezustände gegenüber
der Gesamtmenge der Verkehrsstörungsmeldungen erweitert
um eine Menge nicht durch Verkehrsstörungsmeldungen angezeigter
ungestörter Meldezustände. Dies beruht auf der
Anwendung des einfachen Umkehrschlusses, dass auf einem Streckenabschnitt,
für den keine Verkehrsstörung gemeldet ist, anscheinend „freie
Fahrt” möglich ist. So kann gegebenenfalls sogar
jeder einzelne Streckenabschnitt im Auswertebereich für
jeden erdenklichen Zeitraum im Auswertezeitraum einer bestimmten
Verkehrssituations-Klasse zugeordnet werden. Auf eine solche Erweiterung
bzw. Ergänzung kann selbstverständlich verzichtet
werden, wenn auch für die Verkehrssituation „freie
Fahrt” (oder ähnliche Verkehrssituationen) stets
eine Verkehrsstörungsmeldung ausgegeben wird, wenn also
die Verkehrsstörungsmeldungen an sich bereits im Wesentlichen
zeitvollständig im Auswertezeitraum und flächendeckend
im Auswertebereich sind. In diesem Fall können die Werte
der Verkehrsstörungsmeldungen gegebenenfalls auch selbst
unmittelbar als Meldezustände verwendet werden.
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Bei
der in den vorhergehenden Absätzen skizzierten Definition
der Meldezustände ergibt sich eine Menge von Meldezuständen,
die ein komplettes Abbild der gemeldeten Verkehrssituation im Auswertebereich
innerhalb des Auswertezeitraums bietet. Der Einfachheit halber wird
im Folgenden davon ausgegangen, dass ein solches komplettes Abbild
vorliegt. Die nachfolgenden Ausführungen gelten selbstverständlich
gleichermaßen, wenn das Abbild gewollt oder ungewollt lückenhaft
ist. Aus Effizienzgründen kann die Menge der Meldezustände
außerdem gegebenenfalls so definiert sein, dass sie nur
eine repräsentative Teilmenge der Gesamtmenge der Verkehrsstörungsmeldungen
umfasst oder auf einer solchen Teilmenge beruht.
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Für
die so ermittelte Menge von Meldezuständen wird eine statistische
Häufigkeitsverteilung bestimmt. Dabei kann im einfachsten
Fall die bloße Häufigkeit des Vorkommens eines
bestimmten Meldezustands (z. B. „Stau”) berücksichtigt
werden. Es kann jedoch auch die Länge des jeweiligen Meldungsstreckenabschnitts
gewichtend berücksichtigt werden. Beispielsweise erhöht
dann ein 3 km langer Stauabschnitt die Häufigkeit der Ausprägung „Stau” drei
mal so stark wie ein 1 km langer Stauabschnitt. Bei ungleich langen
Meldungszeiträumen kann entsprechend die Länge
der Meldungszeiträume gewichtend berücksichtigt
werden.
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Die
Erfindung basiert auf der technischen Überlegung, dass
die statistische Häufigkeitsverteilung der Meldezustände
in dem oben genannten kompletten Abbild der gemeldeten Verkehrssituation – bei
entsprechender Güte des Verkehrsstörungsmeldeverfahrens – grundsätzlich
der statistischen Häufigkeitsverteilung der tatsächlichen
Verkehrszustände in der realen Verkehrssituation im Auswertebereich
innerhalb des Auswertezeitraums entsprechen sollte. Schließlich
ist es der Anspruch eines Verkehrsstörungsmeldeverfahrens,
die reale Verkehrssituation möglichst exakt wiederzugeben.
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Zu
Vergleichszwecken wird als Referenz daher eine Häufigkeitsverteilung
von Istzuständen ermittelt.
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Hierzu
werden zunächst Referenzbeobachtungen gemacht, die jeweils
auf zumindest einen bestimmten Beobachtungszeitraum innerhalb des
Auswertezeitraums und zumindest einen bestimmten Beobachtungsstreckenabschnitt
innerhalb des Auswertebereichs bezogen sind. Vorzugsweise sind Beobachtungszeiträume
und Meldungszeiträume analog zueinander definiert, um eine
einfache Zuordnung zu ermöglichen. Entsprechendes gilt
für Beobachtungsstreckenabschnitte und Meldungsstreckenabschnitte.
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Gemäß einer
bevorzugten Ausführungsform der vorliegenden Erfindung
werden zur Erfassung der Referenzbeobachtungen dedizierte Messfahrten unternommen.
Es dienen dann also Messfahrzeuge als mobile Verkehrsfluss-Sensoren,
die Referenzbeobachtungen machen. Die Referenzbeobachtungen seien
jeweils auf zumindest einen bestimmten Beobachtungszeitraum innerhalb
des Auswertezeitraums und zumindest einen bestimmten Beobachtungsstreckenabschnitt
innerhalb des Auswertebereichs bezogen. Im Regelfall ist dies der
im Beobachtungszeitraum befahrene Beobachtungsstreckenabschnitt.
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Die
Erfassung der Referenzbeobachtungen kann automatisiert durch die
Messfahrzeuge oder unter Mitwirkung der Fahrzeuginsassen erfolgen. Insbesondere
können im Falle der Mitwirkung der Fahrzeuginsassen wenig
aussagekräftige Messungen bzw. Beobachtungen manuell unterdrückt
werden, um das Verfahren nicht zu verfälschen. Beispielsweise
kann so eine – auch ohne Verkehrsbehinderung langsame – Fahrt
durch eine Schneckenkurve an einem Autobahn-Kreuz ausgeblendet werden.
Gegebenenfalls können die Referenzbeobachtungen sogar eigenständig
durch die Fahrzeuginsassen erfolgen. Die Messfahrzeuge können
dann konventionelle Kraftfahrzeuge sein.
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Grundsätzlich
kann die Ermittlung der Referenzbeobachtungen alternativ oder zusätzlich
auch vollständig oder teilweise auf der Basis gewöhnlicher Floating-Car-Data
(FCD) erfolgen, die nicht im Rahmen dedizierter Messfahrten gewonnen
werden. Ebenso kann die Ermittlung der Referenzbeobachtungen grundsätzlich
auch vollständig oder teilweise auf der Basis stationärer
Verkehrsflusssensoren erfolgen. In jedem Fall ist darauf zu achten,
dass die Referenzbeobachtungen die reale Verkehrssituation so gut
repräsentieren, dass sie als aussagekräftige „ground
truth” für den nachfolgenden Vergleich geeignet
sind. Am besten kann diese Anforderung im Rahmen dedizierter Messfahrten
erfüllt werden, deren Zeitpunkt, Dauer, Route, Streckenlänge,
Flächendeckung etc. entsprechend planbar ist. Zudem können
sich dedizierte Messfahrten auch auf unerschlossene Auswertebereiche
beziehen, die nicht mit stationären Verkehrsflusssensoren
ausgerüstet sind und/oder in denen keine bzw. zu wenige
FCD-Teilnehmer zur Verfügung stehen.
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Vorzugsweise
sind die Referenzbeobachtungen analog zu den oben genannten Verkehrsstörungsmeldungen
definiert. Der Inhalt einer Referenzbeobachtung entspricht dann
einer Zuordnung des jeweiligen zumindest einen Beobachtungszeitraums und
Beobachtungsstreckenabschnitts zu einer Verkehrssituations-Klasse.
Vorgesehen sein können wieder beispielsweise die Werte
bzw. Ausprägungen „dichter Verkehr”, „stockender
Verkehr”, „Stau” und „Stillstand”.
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Aus
der Gesamtmenge der Referenzbeobachtungen wird eine Menge von Istzuständen
abgeleitet. Im einfachsten Fall erfolgt dies genau wie die oben
beschriebene Ableitung der Meldezustände aus den Verkehrsstörungsmeldungen.
Es können also einerseits Referenzbeobachtungen unmittelbar in
Istzustände umgesetzt werden. Andererseits können
Istzustände (z. B. „freie Fahrt”) logisch
ergänzt werden für Beobachtungszeiträume
und Beobachtungsstreckenabschnitte, die beobachtet wurden, für die
aber keine Störung festgestellt wurde. Unter einem in einem
bestimmten Zeitraum beobachteten Streckenabschnitt ist dabei ein
Streckenabschnitt zu verstehen, auf dem sich im jeweiligen Zeitraum
ein Messfahrzeug aufgehalten hat. Durch eine solche Ergänzung
kann im Idealfall jeder einzelne im Rahmen der Messfahrten beobachtete
Streckenabschnitt im Auswertebereich für den jeweiligen
Beobachtungszeitraum einer bestimmten Verkehrssituations-Klasse
zugeordnet werden. Sofern bereits bei den Referenzbeobachtungen
die Ausprägung „freie Fahrt” vorgesehen
ist, ist eine solche Ergänzung bzw. Erweiterung freilich
nicht erforderlich.
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Bei
der oben skizzierten Definition der Istzustände ergibt
sich eine Menge von Istzuständen, die einen beobachteten
Ausschnitt der realen Verkehrssituation im Auswertebereich innerhalb
des Auswertezeitraums bietet. Der Einfachheit halber wird im Folgenden
davon ausgegangen, dass ein solcher Ausschnitt Istzustände
für die gesamten im Rahmen der Messfahrten befahrenen Beobachtungsstreckenabschnitte
in den jeweiligen Beobachtungszeiträumen umfasst. Die nachfolgenden
Ausführungen gelten selbstverständlich gleichermaßen,
wenn der Ausschnitt gewollt oder ungewollt lückenhaft ist.
Aus Effizienzgründen kann die Menge der Istzustände
außerdem gegebenenfalls nur eine repräsentative
Teilmenge der Gesamtmenge der Referenzbeobachtungen umfassen.
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Für
die so ermittelte Menge von Istzuständen wird eine statistische
Häufigkeitsverteilung bestimmt. Dabei kann im einfachsten
Fall die bloße Häufigkeit eines bestimmten Istzustands
(z. B. „Stau”) berücksichtigt werden.
Es kann jedoch auch die Länge des jeweiligen Beobachtungsstreckenabschnitts
gewichtend berücksichtigt werden. Bei ungleich langen Beobachtungszeiträumen
kann die Länge der Beobachtungszeiträume gewichtend
berücksichtigt werden.
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Im
nächsten Schritt des Güteprüfungsverfahrens
wird die statistische Häufigkeitsverteilung der Meldezustände
mit der statistischen Häufigkeitsverteilung der Istzustände
verglichen.
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Vorzugsweise
werden die Häufigkeitswerte der einzelnen Meldezustände
und/oder Istzustände vor oder bei dem Vergleich auf eine
gemeinsame Größenordnung normiert. Beispielsweise
kann die Häufigkeit jeder einzelnen Ausprägung
als Prozentsatz der jeweiligen Gesamtmenge verfügbarer
Zustandswerte bestimmt werden.
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Vorzugsweise
erfolgt der Vergleich der beiden Häufigkeitsverteilungen
anhand des Chi-Quadrat-Verteilungstests.
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Dabei
kann insbesondere die Hypothese getestet werden, dass die Häufigkeitsverteilung
der Meldezustände der Häufigkeitsverteilung der
Meldezustände entspricht.
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Das
Ergebnis des Vergleichs kann als quantitativer oder binärer
Güteindikator für das Verkehrsstörungsmeldeverfahren,
auf dem die Meldezustände beruhen, angesehen und verwendet
werden.
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Im
Fall der Anwendung des Chi-Quadrat-Tests dient vorzugsweise das
Verwerfen oder Annehmen der Hypothese als binärer Güteindikator. Gegebenenfalls
kann alternativ oder zusätzlich der Wert von χ2 (Chi-Quadrat) als quantitativer Güteindikator
dienen. Im letztgenannten Fall stehen kleine Werte von χ2 (Chi-Quadrat) für eine hohe Verfahrensgüte.
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Durch
das erfindungsgemäße Verfahren wird es möglich,
grundlegende Verfahrensfehler bei der Erzeugung von Verkehrsstörungsmeldungen
aufzudecken. Wird beispielsweise erkannt, dass die statistische
Häufigkeitsverteilung der auf den Verkehrsstörungsmeldungen
basierenden Meldezustände dahingehend von der Häufigkeitsverteilung
der Istzustände abweicht, dass der Anteil der Störungszustandswerte,
d. h. aller Zustandswerte die nicht den Wert „freie Fahrt” besitzen,
bei den Meldezuständen wesentlich kleiner ist als bei den
Istzuständen, kann auf eine grundlegend unzureichende Erkennung
geschlossen werden, beispielsweise infolge einer unzureichenden
Flächendeckung. Wird hingegen gemäß einem
anderen Beispiel erkannt, dass die statistische Häufigkeitsverteilung
der auf den Verkehrsstörungsmeldungen basierenden Meldezustände
dahingehend von der Häufigkeitsverteilung der Istzustände abweicht,
dass der Anteil starker Störungszustandswerte, z. B. „Stau” und „Stillstand”,
bei den Meldezuständen höher als bei den Istzuständen
ist, der Anteil leichter Störungszustandswerte, z. B. „dichter
Verkehr” und „stockender Verkehr”, hingegen
bei den Meldezuständen geringer als bei den Istzuständen ist,
kann auf eine übertriebene Beurteilung des Ausmaßes
einer Störung als Ursache der Abweichung geschlossen werden.
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Vorzugsweise
ist bei dem Güteprüfungsverfahren die Mehrzahl
der Meldungs- bzw. Beobachtungsstreckenabschnitte oder sämtliche
Meldungs- bzw. Beobachtungsstreckenabschnitte definiert als Streckenabschnitt
zwischen zwei aufeinander folgenden Anschlussstellen (Einfahrt und/oder
Ausfahrt) einer Schnellstraße (z. B. Landstraße oder
Autobahn). Eine weitere räumliche Granulation ist in der
Regel nicht zielführend, da es für den Fahrer
unerheblich ist, wo genau innerhalb des Streckenabschnitts ein durch
eine Verkehrsstörung bedingter Zeitverlust entsteht.
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Vorzugsweise
sind die verwendeten Verkehrssituations-Klassen in Anlehnung an
bestimmte Geschwindigkeitsintervalle definiert. Beispielsweise kann
einer Verkehrssituation mit durchschnittlichen Geschwindigkeitswerten
im Geschwindigkeitsintervall von 0 bis 10 km/h die Ausprägung „Stillstand” zugeordnet
werden. Geschwindigkeitswerten im Geschwindigkeitsintervall von
0 bis 50 km/h kann die Ausprägung „Stau” zugeordnet
werden, Geschwindigkeitswerten über 110 km/h die Ausprägung „freie Fahrt”,
etc. Die Geschwindigkeitsintervalle können auch überlappen.
Im Ergebnis bedeutet dies, dass eine sich im Überlappungsbereich
abspielende Hysterese in der zeitlichen Meldefolge des geprüften
Verkehrsstörungsmeldeverfahrens in der Auswertung nicht
bestraft wird.
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Als
Grundlage für die Bestimmung eines Werts der Referenzbeobachtung
für einen bestimmten Beobachtungsstreckenabschnitt und
einen bestimmten Beobachtungszeitraum dient dementsprechend vorzugsweise
die Durchschnittsgeschwindigkeit eines Messfahrzeugs auf dem Beobachtungsstreckenabschnitt.
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Gemäß einer
bevorzugten Ausführungsform der vorliegenden Erfindung
wird der Auswertezeitraum als Tagesabschnitt, z. B. mit einer Dauer
von mehreren Stunden, definiert. Da die Verkehrssituation im gleichen
Tagesabschnitt an verschiedenen Tagen, insbesondere gleichartigen
Tagen (z. B. Werktag), insbesondere gleichen Wochentagen (z. B. Montag),
in der Regel vergleichbar ist, kann die obige Güteprüfung
sich auf Verkehrsstörungsmeldungen und daraus abgeleitete
Meldezustände und/oder auf Referenzbeobachtungen und daraus
abgeleitete Istzustände beziehen, die an mehreren Tagen
gewonnen werden.
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Der
Auswertezeitraum kann auch aus mehreren Tagesabschnitten zusammengefügt
sein, z. B. können eine morgendliche Stoßzeit
6 Uhr bis 9 Uhr und eine abendliche Stoßzeit 16 Uhr bis
19 Uhr gemeinsam den Auswertezeitraum „Stoßzeiten” bilden.
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Gemäß einer
besonders vorteilhaften Ausführungsform der vorliegenden
Erfindung wird das Güteprüfungsverfahren separat
für verschiedene Auswertezeiträume eines übergeordneten Hauptzeitraums
durchgeführt. Die Auswertezeiträume innerhalb
des Hauptzeitraums können überlappend oder disjunkt
definiert sein. Vorzugsweise ist der Hauptzeitraum ebenfalls ein
Tagesabschnitt, gegebenenfalls sogar ein Tagesabschnitt von 24 Stunden
Länge. Beispielsweise kann der Hauptzeitraum 16 Stunden umfassen
und von 4 Uhr morgens bis 22 Uhr abends reichen. Darin können
beispielsweise separate Güteprüfungen für
die folgenden Auswertezeiträume vorgenommen werden:
- – Stoßzeiten (z. B. 6 Uhr
bis 9 Uhr und 16 Uhr bis 19 Uhr)
- – Nebenzeit morgens (z. B. 4 Uhr bis 6 Uhr)
- – Nebenzeit abends (z. B. 19 Uhr bis 22 Uhr)
- – Mittagszeit (z. B. 9 Uhr bis 16 Uhr)
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Diese
Aufteilung der gesamten Güteprüfung in separate
Güteprüfungen für die verschiedenen Auswertezeiträume
(auch Zeitzonen des Hauptzeitraums genannt) beruht auf der Überlegung,
dass die statistische Häufigkeitsverteilung der realen
Verkehrszustände erfahrungsgemäß sowohl
quantitativ als auch qualitativ für unterschiedliche Zeitzonen
des Tages sehr unterschiedlich ausfällt. Durch die Aufteilung
können diese Effekte und ihre Auswirkung auf die Güte
des zu prüfenden Verkehrsstörungsmeldeverfahrens
verbessert berücksichtigt werden. Durch eine Zusammenführung
der unterschiedlichen Häufigkeitsverteilungen der einzelnen
Zeitzonen in eine einzige gemeinsame Häufigkeitsverteilung – auf
den gesamten Hauptzeitraum bezogen – würde die
Aussagekraft der Güteprüfung demgegenüber
verringert.
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Durch
die separate Güteprüfung für jede Zeitzone
wird die jeweilige Aussagekraft erhöht. So kann gegebenenfalls
auch herausgefunden werden, dass bzw. ob die Qualität des
geprüften Verkehrsstörungsmeldeverfahrens tageszeitabhängig
ist und/oder ob das geprüfte Verkehrsstörungsmeldeverfahren
für die Repräsentation der Verkehrssituation in
unterschiedlichen Zeitzonen unterschiedlich gut geeignet ist.
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Ebenso
kann durch die Aufteilung in Zeitzonen erkannt werden, wenn die
Verkehrssituation in bestimmten Zeitzonen eine Bewertung mittels
des erfindungsgemäßen Güteprüfungsverfahrens
und/oder mittels eines anderen Güteprüfungsverfahrens
unmöglich macht oder zumindest erschwert und/oder die Aussagekraft
der Ergebnisse beeinträchtigt. Beispielsweise macht eine
nahe an 100% heranreichende Rate des Istzustands „freie
Fahrt” und eine dementsprechend geringe Häufigkeit
anderer Istzustände, wie sie insbesondere in Nebenzeiten
in bestimmten Auswertebereichen auftritt, eine aussagekräftige Güteprüfung
sehr schwer bzw. unmöglich.
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Sofern
der Chi-Quadrat-Test Anwendung findet, lässt sich ein Kriterium
definieren, welches das Güteprüfungsverfahren
erfüllen muss, um Aussagekraft zu besitzen. Für
die Stichprobengröße N eines aussagekräftigen
Chi-Quadrat-Tests sind aus der Literatur verschiedene Mindestgrößen
bekannt, die sich an dem kleinsten in einer Häufigkeitsverteilung vertretenen
Häufigkeitswert orientieren. Als eine bekannte solche Mindestgröße
N wird in der Folge beispielhaft das Kriterium N = 5/p_min herangezogen.
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Dabei
ist p_min der kleinste vertretene Wahrscheinlichkeitswert (= prozentuale
Häufigkeit) einer Verkehrssituations-Klasse in der Häufigkeitsverteilung
der Istzustände.
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Ist
p_min beispielsweise gleich 2 Prozent, ergibt sich für
die Stichprobengröße N die dimensionslose Zahl
250.
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Wenn
eine Menge von Istzuständen bereits vorliegt, kann diese
dahingehend überprüft werden, ob ein aussagekräftiger
Chi-Quadrat-Test durchführbar ist.
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Gemäß einer
an sich erfinderischen Weiterbildung der vorliegenden Erfindung
kann aus der dimensionslosen Stichprobengröße
N eine Richtgröße zur Planung weiterer Messfahrten
abgeleitet werden.
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Die
Stichprobengröße steht für die Anzahl von
bei den Messfahrten gesammelten Istzuständen, die sich
jeweils auf einen Beobachtungsstreckenabschnitt und einen Beobachtungszeitraum
beziehen.
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Der
Einfachheit halber wird im Folgenden davon ausgegangen, dass die
Beobachtungsstreckenabschnitte – wie bereits weiter oben
angedeutet – jeweils definiert sind als Streckenabschnitt
einer Schnellstraße zwischen zwei aufeinander folgenden Anschlussstellen.
Bei jeder Fahrt zwischen zwei Anschlussstellen wird dann ein Istzustandswert
für den betreffenden Beobachtungsstreckenabschnitt gesammelt,
der sich auf den betreffenden Beobachtungszeitraum bezieht, welcher
wiederum im einfachsten Fall definiert ist als gleich dem Zeitraum
des Aufenthalts auf dem Beobachtungsstreckenabschnitt. Es wird bei
solcher Definition zwischen zwei Anschlussstellen genau ein Istzustandswert
gewonnen. Auch bei anderer Definition des Beobachtungszeitraums – beispielsweise
derart, dass die Dauer eines typischen Beobachtungszeitraums deutlich
länger ist als die typische Zeit des Aufenthalts auf einem Beobachtungsstreckenabschnitt – kann
im Normalfall von der Erfassung eines Istzustandswerts pro befahrenem
Beobachtungsstreckenabschnitt ausgegangen werden. Sind die Beobachtungszeiträume
kürzer definiert, kann die Erfassung eines Istzustandswerts pro
befahrenem Beobachtungsstreckenabschnitt als „worst case” betrachtet
werden.
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Um
eine bestimmte Stichprobengröße N zu erreichen,
muss eine entsprechende Anzahl von Beobachtungsstreckenabschnitten
befahren werden, d. h. es muss eine ebenso große Anzahl
N_AS von Anschlussstellen während der Messfahrten passiert werden.
Diese nach wie vor dimensionslose Anzahl N_AS kann in eine konkrete
Planungsgröße für zu planende zukünftige
Messfahrten umgesetzt werden, indem der durchschnittliche Abstand
D zwischen zwei Anschlussstellen berücksichtigt wird. Das
Produkt aus der oben genannten Anzahl N_AS zu passierender Anschlussstellen
mit dem Abstand D ergibt die erforderliche Kilometerzahl (Länge)
für die Messfahrten im Auswertebereich innerhalb des Auswertezeitraums,
die für die Durchführung eines aussagekräftigen
Chi-Quadrat-Tests zumindest erforderlich ist. Es wird also als Richtgröße
für die Planung weiterer Messfahrten eine erforderliche
Länge der Messfahrten abgeleitet aus einem Anwendbarkeitskriterium
des Verfahrens, das zum Vergleichen der beiden Häufigkeitsverteilungen
angewendet wird.
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Für
andere Verteilungstests als den Chi-Quadrat-Test lassen sich in
entsprechender Art und Weise ähnliche Kriterien ableiten.
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Durch
die oben beschriebene Weiterbildung der Erfindung wird die Planung
von Messfahrten erheblich verbessert. Testkilometer aus Messfahrten, die
bei Anwendung bekannter Planungsverfahren häufig fehlen,
können rechtzeitig eingefahren werden. Überflüssige
Messfahrten können unterbleiben, wodurch immense Kosteneinsparungen
möglich sind. Zudem werden Kraftstoffverbrauch, Verkehrs- und
Umweltbelastung gesenkt.
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Wird
bei der oben beschriebenen Berechnung eine unpraktikabel hohe Zahl
erforderlicher Testkilometer ermittelt, so kann im entsprechenden Auswertebereich
auch ganz von Testfahrten im entsprechenden Auswertezeitraum (z.
B. in einer von mehreren Zeitzonen) abgesehen werden, da mit überschaubarem
Aufwand kein aussagekräftiges Ergebnis ermittelbar sein
wird.
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Es
können alternativ oder zusätzlich auch weitere
Kriterien herangezogen werden, die erfüllt sein müssen,
damit überhaupt Testfahrten in einem bestimmten Auswertebereich
in einem bestimmten Auswertezeitraum durchgeführt werden.
Diese Kriterien können sich beispielsweise unmittelbar
auf das Erreichen einer Mindestwahrscheinlichkeit für jede einzelne
Verkehrssituations-Klasse beziehen oder auf eine Gesamtwahrscheinlichkeit
für das Auftreten gestörter Verkehrssituationen
(alle Zustände außer „freie Fahrt”).
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Zur
weiteren Verbesserung der Planung von Messfahrten kann die Flächendeckung
in einem Auswertebereich kontrolliert werden durch grafische Darstellung
von passierten Anschlussstellen (covered location codes) und nicht
passierten Anschlussstellen (non-covered location codes).
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Im
Folgenden wird anhand der beigefügten Zeichnungen ein bevorzugtes
Ausführungsbeispiel der Erfindung beschrieben. Daraus ergeben
sich weitere Details, bevorzugte Ausführungsformen und Weiterbildungen
der Erfindung. Im Einzelnen zeigen
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1 eine
exemplarische Menge von Meldezuständen bei einem erfindungsgemäßen
Verfahren und
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2 eine
exemplarische Menge von Istzuständen bei einem erfindungsgemäßen
Verfahren.
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Für
das Gebiet in und um die Stadt A (Auswertebereich) werden von einem
Service-Provider SP Verkehrsstörungsmeldungen gesendet.
Dabei soll das gesamte Schnellstraßen-Netz im Auswertebereich
abgedeckt sein.
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Durch
ein Güteprüfungsverfahren soll ein Güteindikator
ermittelt werden, der eine Aussage erlaubt bezüglich der
Frage, ob die Verkehrsstörungsmeldungen die reale Verkehrssituation
in der morgendlichen Stoßzeit (6 Uhr bis 8 Uhr = Auswertezeitraum)
adäquat wiedergeben.
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Aus
den Verkehrsstörungsmeldungen wird zunächst ein
meldungsbasiertes Verkehrsmodell (VM_M) des Auswertebereichs im
Auswertezeitraum abgeleitet. Der Auswertezeitraum wird hierzu in
Zeitabschnitte (Meldungszeiträume) von jeweils 15 Minute
Dauer granuliert. Die Schnellstraßen im Auswertebereich
werden in Abschnitte (Meldungsstreckenabschnitte) unterteilt, die
jeweils definiert sind als Streckenabschnitt einer Schnellstraße
zwischen zwei aufeinander folgenden Anschlussstellen. Bei einer Anzahl
M1 Meldungsstreckenabschnitten und einer Anzahl M2 von Meldungszeiträumen
ergeben sich M1·M2 zu betrachtende Tupel aus jeweils einem
Meldungsstreckenabschnitt und einem Meldungszeitraum.
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1 zeigt
exemplarisch die Struktur des meldungsbasierten Verkehrsmodells
VM_M für M2 = 8 und M1 = 7 (in der Praxis ist der Wert
insbesondere von M1 selbstverständlich sehr viel größer).
Nach rechts entlang der Achse s sind die Meldungsstreckenabschnitte
aufgetragen, nach unten entlang der Achse t die Meldungszeiträume.
Es ergeben sich die 56 als Blöcke in 1 erkennbaren
Tupel.
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Die
vom Service-Provider ausgegebenen Verkehrsstörungsmeldungen
umfassen Meldungen zu Störungen, deren Ausprägungen
in Anlehnung an bestimmte Geschwindigkeitsintervalle definiert sind. Einer
Verkehrssituation mit durchschnittlichen Geschwindigkeitswerten
im Geschwindigkeitsintervall von 0 bis 10 km/h wird die Ausprägung
K4 zugeordnet. Geschwindigkeitswerten im Geschwindigkeitsintervall
von 10 km/h bis 50 km/h wird die Ausprägung K3 zugeordnet,
Geschwindigkeitswerten im Geschwindigkeitsintervall von 50 km/h
bis 110 km/h wird die Ausprägung K2 zugeordnet, Geschwindigkeitswerten über
110 km/h ist die Ausprägung K1 zugeordnet.
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Die
Verkehrsstörungsmeldungen beruhen in der Regel ihrerseits
auf einem von dem Service-Provider unterhaltenen Verkehrsmodell
(VM_SP). Ihre Herkunft kann grundsätzlich jedoch dahingestellt bleiben,
da die Verkehrsstörungsmeldungen an sich nicht als „wahr” betrachtet
werden. Gerade ihre Zuverlässigkeit und Aussagekraft soll
ja durch das Güteprüfungsverfahren überprüft
werden.
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Es
wird unterstellt, dass für jedes der oben genannten M1·M2
Tupel beim Service-Provider anhand des VM_SP eine Verkehrssituations-Klasse
K1, K2, K3 oder K4 bestimmt wird. Verkehrsstörungsmeldungen
werden jedoch nur ausgegeben für die Verkehrssituations- Klassen
K2, K3 und K4. Für alle übrigen Tupel kann somit
unterstellt werden, dass diese der Verkehrssituations-Klasse K1
angehören.
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Dementsprechend
wird im Verkehrsmodell VM_M jedem von einer Verkehrsstörungsmeldung betroffenen
Tupel der entsprechende Meldezustand K2, K3 oder K4 zugewiesen.
Alle Tupel, die von keiner Verkehrsstörungsmeldung betroffen
sind, erhalten den Meldezustand K1. In 1 ist beispielhaft
für jedes Tupel ein Meldezustand eingetragen.
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Das
meldungsbasierte Verkehrsmodell VM_M bietet somit ein komplettes
Abbild der gemeldeten Verkehrssituation im Auswertebereich innerhalb
des Auswertezeitraums.
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Als
Vergleichsbasis werden anhand von Messfahrten Referenzbeobachtungen
vorgenommen und aus diesen werden Istzustände der Schnellstraßen
im Auswertebereich innerhalb des Auswertezeitraums abgeleitet.
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Die
Istzustände bilden ein beobachtungsbasiertes Verkehrsmodell
VM_B.
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Die
Definition der dabei verwendeten Beobachtungsstreckenabschnitte
ist identisch mit der Definition der Meldungsstreckenabschnitte.
Die Definition der Beobachtungszeiträume ist identisch
mit der Definition der Meldungszeiträume. 2 zeigt
exemplarisch die Struktur des beobachtungsbasierten Verkehrsmodells
VM_B.
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Bei
den Messfahrten wird für jeden Beobachtungsstreckenabschnitt
anhand der Durchschnittsgeschwindigkeit des Messfahrzeugs auf dem
Beobachtungsstreckenabschnitt eine Verkehrssituations-Klasse bestimmt.
Die hierbei verwendeten Verkehrssituations-Klassen sind die gleichen,
die bereits oben im Zusammenhang mit der Ausgabe der Verkehrsstörungsmeldungen
angegeben wurden: Einer Verkehrssituation mit durchschnittlichen
Geschwindigkeitswerten im Geschwindigkeitsintervall von 0 bis 10
km/h wird die Ausprägung K4 zugeordnet. Geschwindigkeitswerten
im Geschwindigkeitsintervall von 10 km/h bis 50 km/h wird die Ausprägung
K3 zugeordnet, Geschwindigkeitswerten im Geschwindigkeitsintervall
von 50 km/h bis 110 km/h wird die Ausprägung K2 zugeordnet,
Geschwindigkeitswerten über 110 km/h ist die Ausprägung
K1 zugeordnet.
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Jedem
Beobachtungsstreckenabschnitt wird für jeden Beobachtungszeitraum,
in dem sich ein Messfahrzeug zumindest zeitweise in diesem Beobachtungsstreckenabschnitt
aufgehalten hat, und in dem die Durchschnittsgeschwindigkeit auf
dem Beobachtungsstreckenabschnitt geringer als 110 km/h war, also
eine der Klassen K2, K3 oder K4 festgestellt wurde, der entsprechende
Wert als Referenzbeobachtung zugeordnet.
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Die
Referenzbeobachtungen werden vollständig als Istzustände
für die entsprechenden Tupel aus jeweils einem Beobachtungsstreckenabschnitt und
einem Beobachtungszeitraum übernommen. Zusätzlich
wird für jeden Beobachtungsstreckenabschnitt für
jeden Beobachtungszeitraum, in dem sich ein Messfahrzeug zumindest
zeitweise in diesem Beobachtungsstreckenabschnitt aufgehalten hat,
und für den kein Istzustand der Ausprägung K2,
K3 oder K4 registriert ist, der Istzustand K1 vermerkt. In 2 ist
beispielhaft für jedes beobachtete Tupel ein Istzustand
eingetragen. Die beiden „Spuren” in 2 stammen
von zwei unterschiedlichen Messfahrzeugen. Nicht beobachtete Tupel
(d. h. Kombinationen aus jeweils einem Beobachtungsstreckenabschnitt und
einem Beobachtungszeitraum, für die gilt, dass sich auf
dem Beobachtungsstreckenabschnitt im jeweiligen Beobachtungszeitraum
kein Messfahrzeug aufgehalten hat) erhalten keinen Istzustand (schraffiert
dargestellt in 2).
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Als
Folge der oben beschriebenen Art und Weise der Bildung des beobachtungsbasierten
Verkehrsmodells VM_B treten unter Umständen Paare von Tupeln
bzw. Istzuständen auf, die von demselben Messfahrzeug herrühren,
denselben Beobachtungszeitraum, aber unterschiedliche (benachbarte) Beobachtungsstreckenabschnitte
betreffen (z. B. zweite Zeile in 2). Sofern
dieser Effekt unerwünscht ist, kann er vermieden werden
durch eine alternative Definition der Beobachtungszeiträume,
beispielsweise anhand der Zeitpunkte, zu denen die Anschlussstellen
passiert werden. Unter der Annahme langsamer Veränderungen
der Verkehrssituation und demgegenüber knapp bemessener
Beobachtungszeiträume ergibt sich aus dem genannten Effekt
jedoch keine Verfälschung der Verfahrensergebnisse.
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Die
Menge der Istzustände des beobachtungsbasierten Verkehrsmodells
VM_B stellt einen beobachteten Ausschnitt der realen Verkehrssituation
im Auswertebereich innerhalb des Auswertezeitraums dar.
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Nun
wird die Häufigkeitsverteilung der Meldezustände
mit der Häufigkeitsverteilung der Istzustände
verglichen, um einen Güteindikator für das Verkehrsstörungsmeldeverfahren,
auf dem die Verkehrsstörungsmeldungen beruhen, zu bestimmen.
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Es
ergibt sich für die Meldezustände die Häufigkeitsverteilung:
K1
= 73,2% (41 mal vertreten in 56 Werten)
K2 = 8,9% (5 mal vertreten
in 56 Werten)
K3 = 8,9% (5 mal vertreten in 56 Werten)
K4
= 8,9% (5 mal vertreten in 56 Werten)
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Für
die Istzustände ergibt sich die Häufigkeitsverteilung:
K1
= 56,3% (9 mal vertreten in 16 Werten)
K2 = 6,3% (1 mal vertreten
in 16 Werten)
K3 = 12,5% (2 mal vertreten in 16 Werten)
K4
= 25,0% (4 mal vertreten in 16 Werten)
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Der
Güteindikator sei im vorliegenden Fall binär definiert.
Er besteht in der Annahme oder Ablehnung einer Hypothese bei einem
vorgegebenen Signifikanzniveau. Die Hypothese besteht darin, dass die
Häufigkeitsverteilung der Verkehrsflussklassen K1, K2,
K3, K4 in der Menge der Meldezustände in VM_M einer bestimmten
Verteilung unterliegt, nämlich der Häufigkeitsverteilung
der Verkehrsflussklassen K1, K2, K3, K4 in der Menge der Istzustände
in VM_B.
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Die Überprüfung
der Hypothese erfolgt in an sich bekannter Weise anhand des Chi-Quadrat-Tests.
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ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
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Zitierte Patentliteratur
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- - DE 10246184
A1 [0002, 0002, 0006, 0006]
- - DE 10246185 A1 [0002, 0002, 0006, 0006]