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Die Erfindung betrifft ein computerimplementiertes Verfahren zu Verkehrssteuerung, ein computerimplementiertes Verfahren zum Bereitstellen eines Modellselektors zur Selektion eines Verkehrsmodells zur Verkehrssteuerung und eine Vorrichtung zum Durchführen der Schritte dieser Verfahren.
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Insbesondere in Städten und Ballungsräumen wird der Straßenverkehr zunehmend komplexer und damit anfälliger für Verkehrsstaus, Verkehrsbehinderungen und/oder Überlastung, insbesondere durch die Vielzahl und Vielfalt an Verkehrsteilnehmern, wie z.B. Individualverkehr, öffentlicher Personennahverkehr und/oder autonomer Verkehr. Verkehrstaus sind ineffizient, zeit-, ressourcen- und/oder kostenintensiv. Zur Verkehrssteuerung bzw. Verkehrsplanung kann der Verkehr modelliert werden, d.h. es wird ein Verkehrsmodell erstellt, dass einen Verkehrsfluss abbildet, um beispielsweise eine zukünftige Verkehrslage zu prognostizieren. Je nach betrachteter Detailtiefe können mikroskopische und makroskopische Verkehrsmodelle, die die Verkehrsnachfrage oder den Verkehrsfluss betrachten, genutzt werden. Die Erstellung und Wahl eines geeigneten bzw. optimalen Verkehrsmodells, insbesondere für einen multimodalen Verkehr, ist aber in der Regel zeitaufwändig und komplex.
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Es ist daher die Aufgabe der Erfindung, eine Verkehrsmodellierung für eine Verkehrssteuerung, insbesondere für einen multimodalen Verkehr, zu vereinfachen.
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Die Aufgabe wird durch die in den unabhängigen Ansprüchen beschriebenen Maßnahmen gelöst. In den abhängigen Ansprüchen sind vorteilhafte Weiterbildungen der Erfindung dargestellt.
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Gemäß einem ersten Aspekt betrifft die Erfindung ein computerimplementiertes Verfahren zur Verkehrssteuerung, umfassend die Verfahrensschritte:
- - Einlesen eines Verkehrsdatensatzes,
- - Einlesen einer Modellanforderung und einer Zielgröße für ein zu ermittelndes Verkehrsmodell,
- - Einlesen eines Modellselektors, der derart eingerichtet ist, abhängig von einem vorgegebenen Verkehrsdatensatz, einer vorgegebenen Modellanforderung und einer vorgegebenen Zielgröße mindestens ein Verkehrsmodell aus einer Menge an Verkehrsmodellen zu selektieren, das den vorgegebenen Verkehrsdatensatz gemäß der vorgegebenen Modellanforderung und der vorgegebenen Zielgröße approximiert, und das selektierte Verkehrsmodell auszugeben,
- - Ermitteln eines Verkehrsmodells mittels des Modellselektors abhängig von dem eingelesenen Verkehrsdatensatz, der eingelesenen Modellanforderung und der eingelesenen Zielgröße, und
- - Ausgeben des ermittelten Verkehrsmodells zur Verkehrssteuerung eines Verkehrsflusses.
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Sofern es in der nachfolgenden Beschreibung nicht anders angegeben ist, beziehen sich die Begriffe „durchführen“, „berechnen“, „rechnergestützt“, „rechnen“, „feststellen“, „generieren“, „konfigurieren“, „rekonstruieren“ und dergleichen vorzugsweise auf Handlungen und/oder Prozesse und/oder Verarbeitungsschritte, die Daten verändern und/oder erzeugen und/oder die Daten in andere Daten überführen, wobei die Daten insbesondere als physikalische Größen dargestellt werden oder vorliegen können.
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Unter „computerimplementiert“ kann im Zusammenhang mit der Erfindung beispielsweise eine Implementierung des Verfahrens verstanden werden, bei dem insbesondere ein Prozessor mindestens einen Verfahrensschritt des Verfahrens ausführt. Beispielsweise ist unter „computerimplementiert“ auch „rechnergestützt“ zu verstehen.
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Unter einem Prozessor kann im Zusammenhang mit der Erfindung beispielsweise eine Maschine oder eine elektronische Schaltung verstanden werden. Bei einem Prozessor kann es sich insbesondere um einen Hauptprozessor (engl. Central Processing Unit, CPU), einen Mikroprozessor oder einen Mikrokontroller, beispielsweise eine anwendungsspezifische integrierte Schaltung oder einen digitalen Signalprozessor, möglicherweise in Kombination mit einer Speichereinheit zum Speichern von Programmbefehlen, etc. handeln. Bei einem Prozessor kann es sich beispielsweise auch um einen IC (integrierter Schaltkreis, engl. Integrated Circuit), insbesondere einen FPGA (engl. Field Programmable Gate Array) oder einen ASIC (anwendungs-spezifische integrierte Schaltung, engl. Application-Specific Integrated Circuit), oder einen DSP (Digitaler Signal-prozessor, engl. Digital Signal Processor) oder einen Grafikprozessor GPU (Graphic Processing Unit) handeln. Auch kann unter einem Prozessor ein virtualisierter Prozessor, eine virtuelle Maschine oder eine Soft-CPU verstanden werden. Es kann sich beispielsweise auch um einen programmierbaren Prozessor handeln, der mit Konfigurationsschritten zur Ausführung des genannten erfindungsgemäßen Verfahrens ausgerüstet wird oder mit Konfigurationsschritten derart konfiguriert ist, dass der programmierbare Prozessor die erfindungsgemäßen Merkmale des Verfahrens realisiert.
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Unter „bereitstellen“, insbesondere in Bezug auf Daten und/oder Informationen, kann im Zusammenhang mit der Erfindung beispielsweise ein rechnergestütztes Bereitstellen verstanden werden. Das Bereitstellen erfolgt beispielsweise über eine Schnittstelle (z. B. eine Datenbankschnittstelle, eine Netzwerkschnittstelle, eine Schnittstelle zu einer Speichereinheit) der erfindungsgemäßen Vorrichtung. Über diese Schnittstelle können beispielsweise beim Bereitstellen entsprechende Daten und/oder Informationen übermittelt und/oder gesendet und/oder abgerufen und/oder empfangen werden.
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Unter einem „Verkehrsdatensatz“ kann insbesondere eine Vielzahl von Datenpunkten eines Verkehrszustands oder einer Verkehrssituation verstanden werden. Insbesondere kann ein Verkehrsdatensatz einen multimodalen Verkehr beschreiben. Ein Verkehrsdatensatz umfasst beispielsweise Daten, wie z.B. Bewegungsdaten, von unterschiedlichen Verkehrsteilnehmern. Die Daten können insbesondere mittels Sensoren erfasst werden. Bei Sensoren kann es sich beispielsweise um Bewegungssensoren in mobilen, einem Verkehrsteilnehmer zugeordneten Geräten, oder um statische Sensoren, wie z.B. an Verkehrssteuerungsanlagen, handeln. Außerdem kann ein Verkehrsdatensatz Informationen zu einem Pendelverkehr, von Verkehrsnetzkarten, Wetterdaten, Steuerungsdaten von Signalanlagen und/oder Daten des öffentlichen Nahverkehrs umfassen.
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Unter einem „Verkehrsmodell“ kann sowohl ein physikalisches als auch ein datengetriebenes Modell verstanden werden, das dazu geeignet ist, einen Verkehrsfluss und/oder eine Verkehrssituation rechnergestützt abzubilden. Ein Verkehrsmodell ist somit insbesondere computergestützt. Ein Verkehrsmodell ist insbesondere derart eingerichtet, dass damit ausgehend von einem gegebenen Verkehrsdatensatz ein zukünftiger Verkehrsfluss und/oder ein zukünftiger Verkehrszustand bestimmt werden kann. Ein solche Prognose kann insbesondere mittels einer computergestützten Simulation und/oder mittels eines datengetriebenen Modells erfolgen. Unter einer „Modellanforderung“ eines Verkehrsmodells kann insbesondere ein Modelltyp, wie z.B. ein CFD-Modell (CFD: Computational Fluid Dynamics), oder eine Randbedingung verstanden werden. Unter einer „Zielgröße“ eines Verkehrsmodells kann insbesondere eine Größe, die gemäß einem Zielkriterium optimiert werden soll, verstanden werden. Einem jeweiligen Verkehrsmodell ist vorzugsweise eine Modellanforderung und eine Zielgröße zugeordnet.
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Ein Modellselektor ist insbesondere computergestützt. Unter einem „Modeilselektor“ kann insbesondere ein trainiertes Selektionsmodell, wie z.B. ein künstliches Neuronales Netz, eine künstliche Intelligenz oder ein Entscheidungsbaum verstanden werden. Ein Modellselektor ist derart eingerichtet, in Abhängigkeit von Eingabedaten Daten aus einer Menge von Daten zu selektieren und diese auszugeben. Eingabedaten sind hierbei insbesondere ein Verkehrsdatensatz, eine Modellanforderung und eine Zielgröße. Davon abhängig wird mittels des Modellselektors ein geeignetes Verkehrsmodell selektiert und ausgegeben.
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Es ist insbesondere ein Vorteil der Erfindung, dass ein für einen Verkehrsdatensatz geeignetes Verkehrsmodell unter der Berücksichtigung einer Modellanforderung und einer vorgegebenen Zielgröße bestimmt werden kann, welches für eine Modellierung der Verkehrssituation bzw. des Verkehrsflusses genutzt werden kann. Vorzugsweise kann mittels des Modellselektors eine Kombination aus verschiedenen Verkehrsmodellen selektiert werden, so dass eine situationsgerechte und automatisierte Erzeugung von einem multimodalen und hybriden Gesamtmodell zum optimalen Einsatz in einer Verkehrssituation erfolgen kann.
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In einer Ausführungsform des computerimplementierten Verfahrens kann mittels des ermittelten Verkehrsmodells eine computergestützte Simulation eines Verkehrsflusses zur Prognose eines zukünftigen Verkehrszustands durchgeführt werden.
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In einer Ausführungsform des computerimplementierten Verfahrens kann ausgehend vom eingelesenen Verkehrsdatensatz ein zukünftiger Verkehrszustand mittels des Verkehrsmodells prognostiziert und abhängig von dem prognostizierten Verkehrszustand mindestens ein Steuerbefehl zur Verkehrssteuerung ausgegeben werden.
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Mittels des Verkehrsmodells, welches gemäß der Modellanforderung und der Zielgröße zur Modellierung der Verkehrsdaten geeignet ist, können beispielsweise eine zukünftige Verkehrslage prognostiziert oder verschiedene Verkehrsszenarien berechnet werden.
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Ausgehend vom Prognoseergebnis kann beispielsweise ein Steuerbefehl zur Verkehrssteuerung ausgegeben werden.
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In einer Ausführungsform des computerimplementierten Verfahrens kann ein jeweiliger Verkehrsdatensatz mindestens eine der folgenden datensatzspezifischen Informationen umfasst:
- - eine Ortsinformation,
- - eine Zeitinformation,
- - eine Verkehrsteilnehmertypinformation,
- - eine Verkehrstypinformation, oder
- - eine Verkehrssituationsinformation.
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Eine Verkehrsteilnehmertypinformation kann beispielsweise Daten zu einem Verkehrsteilnehmer, z.B. Fußgänger oder Fahrzeug, umfassen. Eine Verkehrstypinformation kann beispielsweise Daten zum Typ von Verkehrsdaten umfassen, wie z.B. Individualverkehr oder Daten eines öffentlichen Nahverkehrs. Eine Verkehrssituationsinformation kann beispielsweise Informationen zu einer Hauptverkehrszeit umfassen.
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In einer Ausführungsform des computerimplementierten Verfahrens können Verkehrsdaten des eingelesenen Verkehrsdatensatz gemäß einer datenspezifischen Information geordnet und in dieser geordneten Form zum Ermitteln eines Verkehrsmodells bereitgestellt werden.
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In einer Ausführungsform des computerimplementierten Verfahrens kann der eingelesene Verkehrsdatensatz auf Basis einer datensatzspezifischen Information reduziert werden und der reduzierte Verkehrsdatensatz zum Ermitteln eines Verkehrsmodells bereitgestellt werden.
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Die Verkehrsdaten können somit vorzugsweise abhängig von einer Verkehrssituation gruppiert werden, so dass für den Teildatensatz mit weniger Rechenaufwand ein geeignetes Verkehrsmodell gefunden werden kann.
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In einer Ausführungsform des computerimplementierten Verfahrens kann ein jeweiliges Verkehrsmodell ein datengetriebenes Verkehrsmodell oder ein physikbasiertes Simulationsmodell zum Approximieren eines Verkehrsdatensatz sein.
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Es kann beispielsweise ein Neuronales Netz, eine Systemsimulation, eine Navier Stokes-Gleichung, ein Lattice-Boltzmann-Verfahren oder ein Zustandsraummodell genutzt werden.
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In einer vorteilhaften Ausführungsform des computerimplementierten Verfahrens können mehr als ein Verkehrsmodell mittels des Modellselektors selektiert und die jeweiligen selektierten Verkehrsmodelle als kombiniertes Verkehrsmodell ausgegeben werden.
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Es können insbesondere für komplexe Verkehrssituationen mehrere geeignete Verkehrsmodelle oder eine Kombination aus Verkehrsmodellen selektiert werden. So können beispielsweise hybride Simulationsmodelle erzeugt werden.
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In einer Ausführungsform des computerimplementierten Verfahrens kann das ermittelte Verkehrsmodell oder das kombinierte Verkehrsmodell anhand des eingelesenen Verkehrsdatensatzes kalibriert und das kalibrierte Verkehrsmodell zur Verkehrssteuerung ausgegeben werden.
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In einer Ausführungsform des computerimplementierten Verfahrens kann der Verkehrsfluss abhängig von einer Prognose eines zukünftigen Verkehrszustands des ermittelten Verkehrsmodells gesteuert werden.
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Beispielsweise kann ein Steuerbefehl abhängig von einem Prognoseergebnis abgeleitet und zur Verkehrssteuerung an ein Steuermodul, z.B. einer Signalanlage, zum Steuern des Verkehrsflusses oder als eine Routenempfehlung an ein mobiles Steuergerät für einen Verkehrsteilnehmer ausgegeben werden. Eine Routenempfehlung kann beispielsweise als Datensatz bereitgestellt werden, der insbesondere Informationen zu einer Route für einen entsprechenden Verkehrsteilnehmer umfasst.
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Gemäß einem weiteren Aspekt betrifft die Erfindung ein computerimplementiertes Verfahren zum Bereitstellen eines Modellselektors zur Selektion eines Verkehrsmodells zur Verkehrssteuerung, umfassend die Verfahrensschritte:
- - Einlesen einer Vielzahl von Verkehrsdatensätzen und einer Menge von Verkehrsmodellen als Trainingsdaten, wobei ein jeweiliges Verkehrsmodell derart eingerichtet ist, gemäß einer jeweils zugeordneten Modellanforderung und einer jeweils zugeordneten Zielgröße mindestens einen der Verkehrsdatensätze zu approximieren,
- - Generieren eines Modellselektors mittels der Trainingsdaten, wobei der Modellselektor derart eingerichtet wird, einem jeweiligen Verkehrsdatensatz abhängig von einer Modellanforderung und einer Zielgröße dasjenige Verkehrsmodell aus der Menge an Verkehrsmodellen zuzuordnen, welches abhängig von der Modellanforderung und der Zielgröße diesen Verkehrsdatensatz approximiert, und
- - Ausgeben des Modellselektors zur Selektion eines Verkehrsmodells zur Verkehrssteuerung in Abhängigkeit eines Verkehrsdatensatzes, einer Modellanforderung und einer Zielgröße.
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Unter „Bereitstellen“ kann in diesem Zusammenhang insbesondere trainieren eines computergestützten Selektionsmodells oder generieren des Modellselektors verstanden werden. Der Modellselektor wird somit mit Trainingsdaten derart trainiert, eine Zuordnung eines gemessenen Verkehrsdatensatzes zu einem geeigneten Verkehrsmodell unter Vorgabe einer Modellanforderung und einer Zielgröße zu reproduzieren. Das trainierte bzw. generierte Modellselektor wird für die Auswahl von geeigneten Verkehrsmodellen für eine Verkehrssteuerung bereitgestellt. Insbesondere kann der Modellselektor vorzugsweise vorab auf Basis von gemessenen, beispielsweise historischen, Verkehrsdaten trainiert werden. Der trainierte Modellselektor erleichtert und beschleunigt eine Modellauswahl für die Verkehrsmodellierung.
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In einer Ausführungsform des computerimplementierten Verfahrens zum Bereitstellen eines Modellselektors kann ein jeweiliges Verkehrsmodell iterativ für einen vorgegebenen Verkehrsdatensatz angepasst werden, indem
- - das jeweilige Verkehrsmodell ausgeführt wird, um einen simulierten Verkehrsdatensatz zu erzeugen,
- - der simulierte Verkehrsdatensatz mit dem vorgegebenen Verkehrsdatensatz verglichen wird, um eine Zielgröße auszugeben, und
- - das jeweilige Verkehrsmodell abhängig von der Zielgröße angepasst oder zusammen mit der Zielgröße ausgegeben wird.
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Vorzugsweise wird somit eine Menge an Verkehrsmodellen erzeugt, die abhängig von vorgegebenen Zielkriterien, wie z.B. Modellgenauigkeit oder Performance, an mindestens einen Verkehrsdatensatz angepasst werden. Die Anpassung erfolgt iterativ, d.h. es wird ein optimiertes Verkehrsmodell bzw. eine Kombination aus Verkehrsmodellen für einen Verkehrsdatensatz ermittelt. Wenn ein Optimierungskriterium bzw. Zielkriterium erfüllt ist, kann das optimierte Verkehrsmodell zusammen mit der ermittelten Zielgröße, z.B. eine erzielte Modellgenauigkeit, ausgegeben werden. Das durch diesen iterativen Optimierungsprozess ermittelte Verkehrsmodell zusammen mit der ausgegeben Zielgröße ist dem entsprechenden Verkehrsdatensatz zugeordnet und kann als Teil der Trainingsdaten für die Generierung bzw. das Training des Modellselektor genutzt werden.
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In einer Ausführungsform des computerimplementierten Verfahrens zum Trainieren eines Modellselektors kann der Modellselektor mittels eines maschinellen Lernverfahrens eingerichtet werden.
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Gemäß einem weiteren Aspekt betrifft die Erfindung eine Vorrichtung zur computergestützten Verkehrssteuerung, umfassend mindestens einen Prozessor, die derart eingerichtet ist, die Schritte des Verfahrens zur Verkehrssteuerung und/oder zum Generieren eines Modellselektors zur Selektion eines Verkehrsmodells zur Verkehrssteuerung durchzuführen.
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Des Weiteren betrifft die Erfindung ein Computerprogrammprodukt, das direkt in einen programmierbaren Computer ladbar ist, umfassend Programmcodeteile, die bei der Ausführung des Programms durch einen Computer diesen veranlassen, die Schritte eines erfindungsgemäßen Verfahrens auszuführen.
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Ein Computerprogrammprodukt kann beispielsweise auf einem Speichermedium, wie z.B. Speicherkarte, USB-Stick, CD-ROM, DVD, ein nichtflüchtiger/dauerhaftes Speichermedium (engl. Non-transitory storage Medium) oder auch in Form einer herunterladbaren Datei von einem Server in einem Netzwerk bereitgestellt oder geliefert werden.
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Ausführungsbeispiele der erfindungsgemäßen Verfahren und der Vorrichtung sind in den Zeichnungen beispielhaft dargestellt und werden anhand der nachfolgenden Beschreibung näher erläutert. Es zeigen:
- 1: ein erstes Ausführungsbeispiel des Verfahrens gemäß dem ersten Aspekt der Erfindung;
- 2: ein zweites Ausführungsbeispiel des Verfahrens gemäß dem ersten Aspekt der Erfindung;
- 3: ein erstes Ausführungsbeispiel des Verfahrens gemäß dem zweiten Aspekt der Erfindung; und
- 4: ein zweites Ausführungsbeispiel des Verfahrens gemäß dem zweiten Aspekt der Erfindung.
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Einander entsprechende Teile sind in allen Figuren mit den gleichen Bezugszeichen versehen.
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Insbesondere zeigen die nachfolgenden Ausführungsbeispiele lediglich beispielhafte Realisierungsmöglichkeiten, wie insbesondere solche Realisierungen der erfindungsgemäßen Lehre aussehen könnten, da es unmöglich und auch für das Verständnis der Erfindung nicht zielführend oder notwendig ist, all diese Realisierungsmöglichkeiten zu benennen.
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Auch sind insbesondere einem (einschlägigen) Fachmann in Kenntnis des/der Verfahrensanspruchs/Verfahrensansprüche alle im Stand der Technik üblichen Möglichkeiten zur Realisierung der Erfindung selbstverständlich bekannt, sodass es insbesondere einer eigenständigen Offenbarung in der Beschreibung nicht bedarf.
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1 zeigt ein erstes Ausführungsbeispiel des computerimplementierten Verfahrens zur Verkehrssteuerung als Ablaufdiagramm. Das Verfahren kann beispielsweise dazu genutzt werden, einen Verkehrsfluss in einem Stadtgebiet zu simulieren, um aus der Simulation mindestens einen Steuerbefehl zur Verkehrssteuerung abzuleiten, um den Verkehrsfluss zu optimieren, um z.B. Verkehrsstaus zu verringern.
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Im ersten Schritt S1 des Verfahrens wird ein Verkehrsdatensatz eines Verkehrszustands oder einer Verkehrssituation eingelesen. Der Verkehrsdatensatz wird von einer Vielzahl von Sensoren bereitgestellt, die beispielsweise über das Stadtgebiet verteilt sind. Beispielsweise wird für ein definiertes Stadtgebiet ein Verkehrsfluss verschiedener Verkehrsteilnehmer in einem definierten Zeitraum erfasst und als Verkehrsdatensatz gespeichert und bereitgestellt. Zusätzlich kann der Verkehrsdatensatz auch Informationen zu Verkehrssignalen des Stadtgebiets, wie z.B. Schaltzeiten von Ampelanlagen, umfassen.
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Beispielsweise soll der Verkehrsfluss an einer Verkehrskreuzung des Stadtgebiets optimiert werden, um Verkehrstaus zu vermeiden. Dazu soll ein Verkehrsmodell, das ausgehend von dem Verkehrsdatensatz den Verkehrsfluss geeignet approximiert, ermittelt werden.
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Im nächsten Schritt S2 wird dafür eine Modellanforderung an das zu ermittelnde Verkehrsmodell und eine zugehörige Zielgröße eingelesen. Die Modellanforderung kann beispielsweise ein Modelltyp sein, wie z.B. ein modifiziertes CFD-Simulationsmodell. Die Zielgröße gibt beispielsweise an, wie genau das Verkehrsmodell die Verkehrsdaten abbilden soll. In anderen Worten, die Zielgröße bezieht sich beispielsweise auf die Modellgenauigkeit, d.h. auf den Toleranzbereich, inwieweit ein selektiertes Verkehrsmodell von den eingelesenen Verkehrsdaten abweichen darf.
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Im nächsten Schritt S3 wird ein Modellselektor eingelesen. Der Modellselektor kann beispielsweise ein trainiertes künstliches neuronales Netz sein. Der Modellselektor ist vorzugsweise mittels eines maschinellen Lernverfahren darauf trainiert, abhängig von einem vorgegebenen Verkehrsdatensatz, einer vorgegebenen Modellanforderung und einer vorgegebenen Zielgröße mindestens ein geeignetes Verkehrsmodell aus einer Menge von Verkehrsmodellen zu selektieren, wobei das geeignete Verkehrsmodell den vorgegebenen Verkehrsdatensatz gemäß der vorgegebenen Modellanforderung und der vorgegebenen Zielgröße approximieren soll. In anderen Worten, der Modellselektor ist derart eingerichtet, aus einer Menge von möglichen Verkehrsmodellen oder Kombinationen von Verkehrsmodellen ein für den eingelesenen Verkehrsdatensatz geeignetes Verkehrsmodell unter Berücksichtigung der Modellanforderung und der Zielgröße zu selektieren.
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Im nächsten Schritt S4 wird ein geeignetes Verkehrsmodell mittels des Modellselektors abhängig von dem eingelesenen Verkehrsdatensatz, der eingelesenen Modellanforderung und der eingelesenen Zielgröße bestimmt.
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Im nächsten Schritt S5 wird das ermittelte Verkehrsmodell ausgegeben. Das ermittelte Verkehrsmodell kann insbesondere zur Verkehrssteuerung des Verkehrsflusses genutzt werden.
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Beispielsweise kann mittels des ermittelten Verkehrsmodells eine computergestützte Simulation zur Prognose eines zukünftigen Verkehrsflusses durchgeführt werden, Schritt S6, um die zukünftige Verkehrsdichte zu bestimmen. So kann ausgehend von den eingelesenen Verkehrsdaten ein zukünftiger Verlauf der Verkehrsflussdichte prognostiziert und abhängig davon mindestens ein Steuerbefehl und/oder eine Routenempfehlung zur Verkehrssteuerung abgeleitet und ausgegeben werden, Schritt S7. Der Steuerbefehl kann beispielsweise derart eingerichtet sein, dass damit eine Verkehrsflussdichte in dem Stadtgebiet modifiziert wird. Der Verkehrsfluss kann dann gemäß dem Steuerbefehl geregelt werden, Schritt S8. Dazu kann der mindestens eine Steuerbefehl an eine oder mehrere Lichtsignalanlagen im Stadtgebiet übermittelt werden, um den Verkehr derart zu steuern, dass sich die eine Verteilung der Verkehrsteilnehmer in dem Stadtgebiet ändert. Alternativ oder zusätzlich kann die Routenempfehlung an ein mobiles Gerät zur Verkehrssteuerung bzw. Verkehrsplanung eines Verkehrsteilnehmers, wie z.B. ein Navigationsgerät eines Fahrzeugs, übermittelt werden, um beispielsweise dem entsprechenden Verkehrsteilnehmer eine optimierte Route vorzuschlagen.
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2 zeigt ein weiteres Ausführungsbeispiel der Erfindung in schematischer Darstellung.
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Ausgehend von gemessenen Verkehrsdaten D1 von verschiedenen Verkehrsteilnehmern und/oder aus verschiedenen Verkehrsinformationsquellen kann eine Verkehrsmodellierung erfolgen, um eine optimierte Verkehrssteuerung zu ermitteln. Für die Verkehrsmodellierung soll ein geeignetes Verkehrsmodell oder eine Kombination aus verschiedenen Verkehrsmodellen ermittelt werden.
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Ein Verkehrsdatensatz D1 kann beispielsweise Bewegungsprofile von Fußgängern oder Fahrzeugen, Informationen aus Netzplänen eines öffentlichen Nahverkehrs, Schaltpläne von Signalanlagen und/oder Messinformationen von zeitabhängigen Verkehrsströmen umfassen.
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Ein jeweiliger Verkehrsdatensatz D1 umfasst somit insbesondere datensatzspezifische Informationen, unter anderem:
- - eine Ortsinformation, wie z.B. Position einer Messstation bzw. eines Sensors,
- - eine Zeitinformation, wie z.B. ein Zeitpunkt oder ein Zeitintervall einer Messung,
- - eine Verkehrsteilnehmertypinformation, wie z.B. eine Zuordnung eines jeweiligen Verkehrsteilnehmers,
- - eine Verkehrstypinformation, wie z.B. Informationen zum öffentlichen Nahverkehr und/oder
- - eine Verkehrssituationsinformation, wie z.B. Informationen zur Hauptverkehrszeit an einem Ort zu einer gegebenen Zeit.
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Der Verkehrsdatensatz D1 kann insbesondere anhand der datensatzspezifischen Information verwaltet werden, wie z.B. anhand der Zeit- oder Ortsinformation reduziert werden. Somit kann eine Priorisierung bzw. Fokussierung auf einen bestimmten Teil des Verkehrsdatensatzes erzielt werden. Außerdem ist so eine Gruppierung der Rohdaten möglich, um die Suche nach einem geeigneten Verkehrsmodell zu erleichtern.
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Der Verkehrsdatensatz D1 wird von einer Vorrichtung 100 eingelesen. Die Vorrichtung 100 umfasst mindestens einen Prozessor, und ist derart eingerichtet, die Schritte eines erfindungsgemäßen Verfahrens durchzuführen. Zusätzlich wird eine Modellanforderung MA1, d.h. beispielsweise eine Modelltypinformation, und eine Zielgröße T1, beispielsweise eine Modellgenauigkeit, eingelesen.
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Die Vorrichtung 100 umfasst vorzugsweise einen trainierten Modellselektor SM, z.B. ein künstliches neuronales Netz. Der Modellselektor SM ist insbesondere darauf trainiert, in Abhängigkeit von einem eingelesenen Verkehrsdatensatz, einer Modellanforderung und einer Zielgröße, ein geeignetes Verkehrsmodell oder eine Kombination aus geeigneten Verkehrsmodellen bereitzustellen. Die Vorrichtung 100 ist dazu vorzugsweise mit einer Datenbank oder einem Speicher verbunden, auf dem eine Vielzahl von Verkehrsmodellen VM1, ..., VMi, ...VMn, gespeichert sind.
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Die Vorrichtung 100 ist derart eingerichtet, den Modellselektor SM auszuführen, wobei dem Modellselektor SM der eingelesene Verkehrsdatensatz D1, die Modellanforderung MAI und die Zielgröße T1 übergeben werden. Der Modellselektor SM ermittelt ausgehend von diesen Eingabegrößen ein geeignetes Verkehrsmodell VM1, das derart eingerichtet ist, den Verkehrsdatensatz D1 abzubilden. Dabei genügt das Verkehrsmodell VM1 der Modellanforderung MA1 und der Zielgröße T1. Das selektierte Verkehrsmodell VM1 wird ausgegeben. Dabei kann das Verkehrsmodell VM1 beispielsweise als Datei, als ausführbare Datei, oder als Link zu einer Datei ausgegeben werden. Es ist auch möglich, dass lediglich eine Identifikationskennung des Verkehrsmodells VM1 ausgegeben wird.
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Das Verkehrsmodell VM1 kann anhand der eingelesenen Verkehrsdaten D1 kalibriert werden. Anschließend kann das kalibrierte Verkehrsmodell VM1 an eine Steuereinheit CTL zur Verkehrssteuerung ausgegeben werden. Beispielsweise wird mittels des Verkehrsmodells VM1 ausgehend vom gemessenen Verkehrsdatensatz D1 ein zukünftiger Verkehrszustand ermittelt und davon ein Steuerbefehl zur Verkehrssteuerung und/oder Verkehrsplanung ausgegeben.
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3 zeigt ein Ausführungsbeispiel des computergestützten Verfahrens zum Generieren eines Modellselektors zur Selektion eines Verkehrsmodells zur Verkehrssteuerung als Ablaufdiagramm.
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Im ersten Schritt 10 des Verfahrens werden vorzugsweise eine Vielzahl von Verkehrsmodellen und/oder Kombinationen aus verschiedenen Verkehrsmodellen bereitgestellt, um zu vorgegebenen Verkehrsdatensätzen jeweils mindestens ein optimiertes Verkehrsmodell oder eine Kombination aus Verkehrsmodellen zu bestimmen. In anderen Worten, zu einem jeweiligen vorgegebenen Verkehrsdatensatz wird ein optimiertes Verkehrsmodell bzw. eine Kombination aus Verkehrsmodellen ermittelt.
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Die Verkehrsdatensätze und die jeweils gemäß einer Modellanforderung und einer Zielgröße zugeordneten Verkehrsmodelle werden als Trainingsdaten eingelesen, Schritt 20.
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Anhand der Trainingsdaten wird ein Modellselektor trainiert, Schritt 30. Beispielsweise wird ein künstliches neuronales Netz mittels der Trainingsdaten trainiert. Der Modellselektor wird derart eingerichtet, dass damit einem jeweiligen Verkehrsdatensatz abhängig von einer jeweiligen Modellanforderung und einer jeweiligen Zielgröße dasjenige Verkehrsmodell aus der Menge an Verkehrsmodellen zugeordnet wird, welches abhängig von der Modellanforderung und der Zielgröße diesen Verkehrsdatensatz approximiert. Beim Modellselektor kann es sich beispielsweise um ein künstliches neuronales Netz handeln, so dass der Trainingsprozess mittels der Trainingsdaten ein Anpassen der Gewichte der künstlichen Neuronen umfasst. Der Modellselektor wird somit derart trainiert, dass es die Zuordnung von Verkehrsdaten zu Verkehrsmodell gemäß der Trainingsdaten reproduziert.
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Sobald der Modellselektor generiert bzw. trainiert ist, kann dieser zur Selektion eines Verkehrsmodells zur Verkehrssteuerung in Abhängigkeit eines eingelesenen Verkehrsdatensatzes, einer Modellanforderung und einer Zielgröße angewandt werden.
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4 zeigt die Schritte eines Optimierungsverfahrens zur Generierung eines geeigneten Verkehrsmodells bzw. einer geeigneten Verkehrsmodellkombination für einen Verkehrsdatensatz als Ablaufdiagramm. Ein derart optimiertes Verkehrsmodell zu einem gegebenen Verkehrsdatensatz kann zum Training eines Modellselektors, wie beispielhaft anhand 3 erläutert, genutzt werden.
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In Schritt 21 wird zu einem vorgegebenen Verkehrsdatensatz beispielsweise eine Verkehrsmodellkombination aus einer Vielzahl von Verkehrsmodellen gewählt. Diese Verkehrsmodellkombination wird im Folgenden iterativ an den Verkehrsdatensatz angepasst, so dass ein Zielkriterium erfüllt wird. Dazu wird in Schritt 22 die Verkehrsmodellkombination ausgeführt, um einen simulierten Verkehrsdatensatz zu erzeugen. Dieser simulierte Verkehrsdatensatz wird im Schritt 23 mit dem vorgegebenen Verkehrsdatensatz verglichen bzw. anhand von vorgegebenen Zielkriterien geprüft. In anderen Worten, es wird durch den Vergleich der simulierten mit den gemessenen Daten eine Zielgröße bestimmt. Die Zielgröße soll beispielswiese iterativ durch die Modellanpassung optimiert werden. Im Schritt 24 wird die Verkehrsmodellkombination und die erzielte Zielgröße ausgegeben.
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Die Verkehrsmodellkombination kann iterativ an den Verkehrsdatensatz angepasst werden bis beispielsweise eine Differenz zwischen dem simulierten und dem vorgegebenen Verkehrsdatensatz unter einen vordefinierten Schwellwert fällt bzw. ein vorgegebenes Zielkriterium erfüllt ist. Die angepasste Verkehrsmodellkombination kann dann zusammen mit der erzielten Zielgröße ausgegeben werden.
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Alle beschriebenen und/oder gezeichneten Merkmale können im Rahmen der Erfindung vorteilhaft miteinander kombiniert werden. Die Erfindung ist nicht auf die beschriebenen Ausführungsbeispiele beschränkt.
