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Stand der Technik
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Die Erfindung geht von einem Verfahren zum Steuern eines Verkehrsflusses nach Gattung der unabhängigen Ansprüche aus. Gegenstand der vorliegenden Erfindung ist auch ein Computerprogramm.
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Geschwindigkeitsregelanlagen oder Verkehrsflussregelanlagen sind auf Autobahnen weit verbreitet. Sie bieten eine gute und effiziente Möglichkeit, um je nach Fahrzeugfluss den Verkehr zu steuern. In der Vergangenheit konnte so über generelle Tempolimits hinaus eine adaptierbare Umsetzung geschaffen werden. Diese Geschwindigkeitsregelanlagen oder Verkehrsflussregelanlagen werden üblicherweise in über die Fahrbahn montierte Schilderbrücken integriert oder steuern adaptierbare Schilder am Straßenrand. Heutige Geschwindigkeitsregelanlagen oder Verkehrsflussregelanlagen basieren vornehmlich auf der Nutzung von direkt erfassten Inputdaten oder historischen Daten. Typischerweise sind dies in der Fahrbahn eingelassenen Erkennungsschleifen oder andere einfache Systeme. Eine Auswertung der Daten erfolgt dabei im System oder auch über eine zentrale Verkehrsleitzentrale. Die heutigen Systeme sind auf eine Optimierung des Verkehrsflusses ausgelegt und basieren vornehmlich auf einem Vergleich mit historischen Daten. Die Einstellungsmuster für die Geschwindigkeitsregelanlagen oder Verkehrsflussregelanlagen erfolgen auf Basis eines Vergleichs mit Look-Up Tabellen, in denen Schwellwerte definiert sind. Mit einer immer weiter ansteigenden Verkehrsdichte und insbesondere mit der starken Zunahme von Lastverkehr müssen diese Systeme allerdings weiterentwickelt werden.
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Offenbarung der Erfindung
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Vor diesem Hintergrund werden mit dem hier vorgestellten Ansatz ein verbessertes Verfahren zum Steuern eines Verkehrsflusses, weiterhin eine verbesserte Steuereinheit, die dieses Verfahren verwendet, sowie schließlich ein entsprechendes Computerprogramm gemäß den Hauptansprüchen vorgestellt. Durch die in den abhängigen Ansprüchen aufgeführten Maßnahmen sind vorteilhafte Weiterbildungen und Verbesserungen der im unabhängigen Anspruch angegebenen Vorrichtung möglich.
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Durch den hier vorgestellten Ansatz wird vorteilhafterweise eine Staubildung und ein Unfallrisiko reduziert. Weiterhin wird durch den hier vorgestellten Ansatz eine dynamische Anpassung an eine aktuelle Verkehrslage ermöglicht.
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Es wird ein Verfahren zum Steuern eines Verkehrsflusses vorgestellt. Das Verfahren umfasst dabei einen Schritt des Einlesens von Sensordaten von einer Schnittstelle zu zumindest einer Sensoreinrichtung. Die Sensordaten repräsentieren dabei zumindest eine aktuelle Umweltgröße, zumindest eine aktuelle Fahrzeuggröße, zumindest eine aktuelle kinematische Zustandsgröße zumindest eines Fahrzeugs und zusätzlich oder alternativ zumindest eine aktuelle Streckenzustandsgröße in einem Streckenabschnitt repräsentieren. In einem Schritt des Erstellens wird ein IST-Simulationsmodell unter Verwendung der eingelesenen Sensordaten als Verkehrsflussdaten erstellt, wobei das IST-Simulationsmodell eine aktuelle Verkehrslage in dem Streckenabschnitt repräsentiert. Ferner umfasst das Verfahren einen Schritt des Variierens der Sensordaten, um erste variierte Verkehrsflussdaten zu erhalten. Weiterhin werden im Schritt des Variierens die Sensordaten variiert, um zweite variierte Verkehrsflussdaten zu erhalten, die sich von den ersten variierten Verkehrsflussdaten unterscheiden. In einem Schritt des Berechnens wird ein erstes SOLL-Simulationsmodell unter Verwendung der ersten variierten Verkehrsflussdaten berechnet. Das erste SOLL- Simulationsmodell repräsentiert dabei eine simulierte erste Verkehrslage in dem Streckenabschnitt. Weiterhin wird ein zweites SOLL-Simulationsmodell unter Verwendung der zweiten variierten Verkehrsflussdaten berechnet, das eine simulierte zweite Verkehrslage in dem Streckenabschnitt repräsentiert. In einem Schritt des Bewertens wird das erste SOLL-Simulationsmodell und/oder das zumindest eine zweiten SOLL-Simulationsmodell unter Verwendung des IST-Simulationsmodells und einer Zielfunktion als Bewertungskriterium bewertet, um als Bewertungsergebnis zu erhalten, dass das erste SOLL-Simulationsmodell eine gegenüber der aktuellen Verkehrslage verbesserte Zielverkehrslage in dem Streckenabschnitt repräsentiert. In einem Schritt des Ausgebens werden die ersten variierten Verkehrsflussdaten als Zielverkehrsflussdaten für den Streckenabschnitt ausgegeben.
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Das Verfahren kann beispielsweise in Verbindung mit Regelanlagen durchgeführt werden, die beispielsweise an Schilderbrücken angeordnet sind, wie sie beispielsweise auf Schnellstraßen zu finden sind. Die Schnellstraßen können beispielsweise eine, aber auch eine Mehrzahl von Fahrspuren aufweisen, für die beispielsweise jeweils eine andere Verkehrsvorgabe gelten kann. Der Verkehrsfluss kann beispielsweise in Verbindung mit einer Verkehrslage gebracht werden. Das bedeutet, dass bei einem Stau beispielsweise der Verkehrsfluss stocken kann. Durch das Verfahren kann beispielsweise eine diesbezügliche Wahrscheinlichkeit einer Entstehung einer Gefahrensituation verringert werden. Die Sensoreinrichtung kann beispielsweise als eine Kamera realisiert sein oder als ein Messsensor. Die Verkehrsflussdaten können sich beispielsweise auf eine einzelne, aber auch auf die Mehrzahl von Fahrspuren beziehen, sodass das IST-Simulationsmodell vorteilhafterweise alle vorhandenen Fahrspuren berücksichtigt. Vorteilhafterweise werden die ersten und zweiten variierten Verkehrsflussdaten in einer gleichen Kategorie erstellt, der die Verkehrsflussdaten angehören. Durch das Verfahren kann vorteilhafterweise der Verkehrsfluss derart verbessert werden, dass beispielsweise eine Staubildung vermieden wird.
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Das Verfahren kann beispielsweise auch in Verbindung mit einer streckenabhängigen Maut angewendet werden. In diesem Fall können beispielsweise eine, aber auch eine Mehrzahl von Fahrspuren, für die Nutzung eines Fahrzeugs welches einen höheren oder überhaupt einen Mautpreis entrichtet, zur Verwendung geöffnet werden. Hierzu werden die Verkehrsflussdaten beispielsweise auf eine einzelne, aber auch auf die Mehrzahl von Fahrspuren bezogen, sodass das IST-Simulationsmodell vorteilhafterweise alle vorhandenen Fahrspuren berücksichtigt. Vorteilhafterweise werden die ersten und zweiten variierten Verkehrsflussdaten in einer gleichen Kategorie erstellt, der die Verkehrsflussdaten angehören. Durch das Verfahren kann vorteilhafterweise die Mauteinnahmesituation durch Steuerung des Verkehrsflusses derart verbessert werden, dass beispielsweise die Einnahmen des Mautbetreibers maximiert werden.
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Eine hier vorgestellte Bewertung des ersten und/oder zweiten SOLL-Simulationsmodells kann beispielsweise auch ein Vergleich des ersten SOLL-Simulationsmodells mit dem zweiten SOLL-Simulationsmodell umfassen. In diesem Fall wird ermittelt, welches der beiden SOLL-Simulationsmodelle günstigere Eigenschaften im Hinblick auf die zugrunde gelegte Zielfunktion aufweist.
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Gemäß einer Ausführungsform kann im Schritt des Bewertens die Zielfunktion als Kategorie für die Mehrzahl von Fahrspuren mit dem ersten SOLL-Simulationsmodell und mit dem zweiten SOLL-Simulationsmodell unter Verwendung des IST-Simulationsmodells bewertet werden. Dabei kann die Zielfunktion eine Erhöhung des Verkehrsflusses, ein Verringern eines Unfallrisikos, ein Verringern einer Anzahl von Überholmanövern, ein Verringern einer Anzahl von Spurwechselmanövern und zusätzlich oder alternativ ein Verringern einer durchschnittlichen Differenzgeschwindigkeit von Fahrzeugen repräsentieren, die auf verschiedenen Fahrspuren fahren. Vorteilhafterweise kann dadurch eine Sicherheit für zumindest einen Verkehrsteilnehmer verbessert werden.
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In einer alternativen Ausführung kann die Zielfunktion aber auch eine Erhöhung der Einnahmen für den Streckenbetreiber für einen bestimmten Streckenabschnitt repräsentieren.
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Gemäß einer Ausführungsform können im Schritt des Einlesens Sensordaten eingelesen werden, die eine Klimainformation, eine Wetterinformation, eine Fahrbahnbeschaffenheit, eine Fahrzeugart, eine Fahrzeuggeschwindigkeit, eine Fahrzeugbeschleunigung, eine Anzahl von Verkehrsteilnehmern, eine Aufenthaltsdauer des zumindest einen Fahrzeugs und zusätzlich oder alternativ eine Anzahl von aktiven Mobiltelefonen repräsentieren. Dabei können insbesondere die ersten variierten Verkehrsflussdaten und die zweiten variierten Verkehrsflussdaten gleichen physikalischen Größen der Verkehrsflussdaten entsprechen. Die Fahrbahnbeschaffenheit kann beispielsweise mittels einer Reibung der Fahrzeugräder auf der Fahrbahn und zusätzlich oder alternativ mittels eines Belags der Fahrbahn eingelesen werden. Das bedeutet, dass beispielsweise durch die Reibung der Räder auf der Fahrbahn beispielsweise ein Belag der Fahrbahn erkennbar ist, da beispielsweise auf einem Feldweg andere als Sensordaten zu verarbeitende Werte entstehen als beispielsweise auf einer asphaltierten Straße. Anhand der Fahrzeugart kann beispielsweise zwischen einem Personenkraftwagen mit oder ohne Anhänger beispielsweise einem Nutzfahrzeug unterschieden werden. Die Fahrzeugbeschleunigung kann beispielsweise mittels Ortskoordinaten erkannt werden. Die Fahrzeugbeschleunigung kann beispielsweise mittels als Zeitreihe verfügbare Ortskoordinaten abgeleitet/errechnet werden.
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Im Schritt des Variierens können die Verkehrsflussdaten zu variierten Verkehrsflussdaten variiert werden, die eine Geschwindigkeitsveränderung auf einzelnen Fahrspuren, eine Belegung der einzelnen Fahrspuren, eine Zuordnung von Fahrzeugtypen auf den einzelnen Fahrspuren, einen Abstand zwischen den Fahrzeugen auf den einzelnen Fahrspuren, einen Lateralversatz der Fahrzeuge innerhalb einer Fahrspur, eine Geschwindigkeit innerhalb der einzelnen Fahrspuren, Beschleunigung innerhalb der einzelnen Fahrspuren, Fahrzeugart innerhalb der einzelnen Fahrspuren, Fahrzeugabstände innerhalb der einzelnen Fahrspuren, eine Anzahl der Verkehrsteilnehmer innerhalb der einzelnen Fahrspuren, Fahrtrichtung der Fahrspur und zusätzlich oder alternativ eine Aufenthaltsdauer jedes Fahrzeugs innerhalb der einzelnen Fahrspuren repräsentieren. Insbesondere bei mehrspurigen innerstädtischen Straßen ohne bauliche Trennung der Richtungsfahrbahnen kann die Anzahl der Fahrspuren in eine Richtung eine besonders wichtige Größe darstellen.Vorteilhafterweise kann dadurch eine Vielzahl von Szenarien ermittelt werden, die eine potenzielle Verbesserung des aktuellen Verkehrsflusses aufzeigen.
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Ferner kann das Verfahren einen Schritt des Generierens von Verkehrssteuerungsdaten für die einzelnen Fahrspuren, und Ausgeben der Verkehrssteuerungsdaten an eine fahrzeuginterne und zusätzlich oder alternativ fahrzeugexterne Anzeigeeinrichtung umfassen. Dabei können die Verkehrssteuerungsdaten als zumindest ein für je eine Fahrspur gültiges Verkehrszeichen visualisiert sein. Die fahrzeuginterne Anzeigeeinrichtung kann beispielsweise als ein fahrzeuginternes Display, wie beispielsweise ein Head-up-Display, eine Darstellung in einer auf einem Mobiltelefon befindliche
Navigation- /kartenbasierte App oder eine mit einem Bordcomputer verbundene Anzeige realisiert sein. Die fahrzeugexterne Anzeigeeinrichtung kann beispielsweise als eine Regelanlage oder als ein LED-Schild realisiert sein, wie sie beispielsweise an Schilderbrücken angeordnet oder anordenbar sind. Ziel der Verkehrssteuerungsdaten kann vorteilhafterweise die aktuelle Verkehrslage der Zielverkehrslage zumindest anzunähern.
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Gemäß einer weiteren Ausführungsform des hier vorgestellten Ansatzes können im Schritt des Generierens in Abhängigkeit von den Verkehrssteuerungsdaten Mautpreisdaten generiert werden, die für die Benutzung einer der betreffenden Fahrspuren zu zahlen sind, insbesondere wobei im Schritt des Generierens die generierten Mautpreisdaten an eine fahrzeugexterne Einheit ausgesandt werden. Unter Mautpreisdaten können Daten verstanden werden, die örtlich oder zeitliche variierende Mautpreise für die Benutzung der jeweils betreffenden Fahrspuren repräsentieren. Auf diese Weise kann eine Steuerung eines möglichst gleichmäßigen kontinuierlichen Verkehrsflusses über die Kostensensitivität von Benutzern der Fahrzeuge auf den Fahrspuren erreicht werden, da in Zeiten mit hohen Mautpreisen, die meist bei einer starken Benutzung einzelner Fahrspuren erhoben werden, diese Fahrspuren erwartungsgemäß weniger benutzt werden. Wird jedoch ein Mautpreis für die betreffende Fahrspur gesenkt, werden mehr Fahrzeuge diese Fahrspur benutzen, sodass die Verkehrsdichte auf diesen Fahrspuren mit den gesenkten Mautpreisen wieder zunimmt. Als vorteilhafter Nebeneffekt kann auch mit dieser Maßnahme der Optimierung des Verkehrsflusses eine Optimierung der Mauteinnahmen eines Straßenbetreibers erreicht werden, wobei dieses Ziel für die technische Umsetzung der optimalen Steuerung des Verkehrsflusses auf den Fahrbahnen nicht leitend ist.
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Die Sensordaten können weiterhin von einer Sensoreinrichtung eingelesen werden, die fahrzeugintern oder fahrzeugextern angeordnet sein kann. Zusätzlich oder alternativ können die Sensordaten über eine Fahrzeugkommunikationsschnittstelle zwischen dem Fahrzeug und zumindest einem weiteren Fahrzeug eingelesen werden. Das bedeutet, dass die Sensordaten vorteilhafterweise mittels so genannter Car-to-Car-Kommunikation eingelesen werden können. Vorteilhafterweise kann ein Fahrzeug dadurch frühzeitig die Zielverkehrsflussdaten erhalten und zusätzlich oder alternativ beispielsweise im Falle eines hochautomatisierten Fahrzeugs umsetzen.
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Gemäß einer Ausführungsform kann der Schritt des Variierens, der Schritt des Berechnens, der Schritt des Bewertens und der Schritt des Ausgebens unter Verwendung des ersten SOLL-Simulationsmodells als IST-Simulationsmodell wiederholt ausgeführt werden. Vorteilhafterweise wird eine kaskadierte Schwellwertabfrage ermöglicht. Das bedeutet, dass der berechnete Wert die Basis für eine nachfolgende Berechnung repräsentiert. Vorteilhafterweise kann das Ergebnis auf diese verbessert werden.
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Ferner kann das Verfahren einen Schritt des Speicherns umfassen, um die ersten variierten Verkehrsflussdaten als Testdaten abzuspeichern. In einem nachfolgend ausgeführten Schritt des Berechnens kann das erste SOLL-Simulationsmodell unter Verwendung der Testdaten berechnet werden, um insbesondere ein Modul einer künstlichen Intelligenz zu trainieren. Vorteilhafterweise kann dadurch eine künstliche Intelligenz, die verkürzt auch als KI bezeichnet werden kann, stetig verbessert werden, was beispielsweise insbesondere im Hinblick auf hochautomatisiertes Fahren vorteilhaft ist.
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Der hier vorgestellte Ansatz schafft ferner eine Steuereinheit, die ausgebildet ist, um die Schritte einer Variante eines hier vorgestellten Verfahrens in entsprechenden Einrichtungen durchzuführen, anzusteuern bzw. umzusetzen. Auch durch diese Ausführungsvariante der Erfindung in Form einer Steuereinheit kann die der Erfindung zugrunde liegende Aufgabe schnell und effizient gelöst werden. Das Verfahren kann beispielsweise in Software oder Hardware oder in einer Mischform aus Software und Hardware beispielsweise in der Steuereinheit implementiert sein.
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Hierzu kann die Steuereinheit zumindest eine Recheneinheit zum Verarbeiten von Signalen oder Daten, zumindest eine Speichereinheit zum Speichern von Signalen oder Daten, zumindest eine Schnittstelle zu einem Sensor oder einem Aktor zum Einlesen von Sensorsignalen von dem Sensor oder zum Ausgeben von Steuersignalen an den Aktor und/oder zumindest eine Kommunikationsschnittstelle zum Einlesen oder Ausgeben von Daten aufweisen, die in ein Kommunikationsprotokoll eingebettet sind. Die Recheneinheit kann beispielsweise ein Signalprozessor, ein Mikrocontroller oder dergleichen sein, wobei die Speichereinheit ein Flash-Speicher, ein EEPROM oder eine magnetische Speichereinheit sein kann. Die Kommunikationsschnittstelle kann ausgebildet sein, um Daten drahtlos und/oder leitungsgebunden einzulesen oder auszugeben, wobei eine Kommunikationsschnittstelle, die leitungsgebundene Daten einlesen oder ausgeben kann, diese Daten beispielsweise elektrisch oder optisch aus einer entsprechenden Datenübertragungsleitung einlesen oder in eine entsprechende Datenübertragungsleitung ausgeben kann.
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Unter einer Steuereinheit kann vorliegend ein elektrisches Gerät verstanden werden, das Sensorsignale verarbeitet und in Abhängigkeit davon Steuer- und/oder Datensignale ausgibt. Die Steuereinheit kann eine Schnittstelle aufweisen, die hard- und/oder softwaremäßig ausgebildet sein kann. Bei einer hardwaremäßigen Ausbildung können die Schnittstellen beispielsweise Teil eines sogenannten System-ASICs sein, der verschiedenste Funktionen der Steuereinheit beinhaltet. Es ist jedoch auch möglich, dass die Schnittstellen eigene, integrierte Schaltkreise sind oder zumindest teilweise aus diskreten Bauelementen bestehen. Bei einer softwaremäßigen Ausbildung können die Schnittstellen Softwaremodule sein, die beispielsweise auf einem Mikrocontroller neben anderen Softwaremodulen vorhanden sind. Beispielsweise kann in diesem Fall die Steuereinheit nicht im Fahrzeug sondern extern, z. B. in der Verkehrsleitzentrale oder dezentral in der Schilderbrücke angeordnet sein.
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Von Vorteil ist auch ein Computerprogrammprodukt oder Computerprogramm mit Programmcode, der auf einem maschinenlesbaren Träger oder Speichermedium wie einem Halbleiterspeicher, einem Festplattenspeicher oder einem optischen Speicher gespeichert sein kann und zur Durchführung, Umsetzung und/oder Ansteuerung der Schritte des Verfahrens nach einer der vorstehend beschriebenen Ausführungsformen verwendet wird, insbesondere wenn das Programmprodukt oder Programm auf einem Computer oder einer Vorrichtung ausgeführt wird.
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Weiterhin wird ein Steuergerät für ein Fahrzeug vorgestellt, wobei das Steuergerät ausgebildet ist, um zumindest einen Antrieb des Fahrzeugs unter Verwendung von gemäß einem Verfahren in einer zuvor genannten Variante ausgegebenen Zielverkehrsflussdaten anzusteuern.
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Gegenstand der Erfindung ist ferner ein Fahrzeug mit einem solchen Steuergerät. Das Fahrzeug kann beispielsweise als ein hochautomatisiertes Fahrzeug realisiert sein. Der Antrieb kann beispielsweise als der Motor des Fahrzeugs realisiert sein, durch den das Fahrzeug fahren kann.
Vorteilhafterweise kann ein Fahrer des Fahrzeugs mittels der Zielverkehrsflussdaten beispielsweise über geltende Geschwindigkeitsvorgaben für den Streckenabschnitt informiert werden.
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Ausführungsbeispiele des hier vorgestellten Ansatzes sind in den Zeichnungen dargestellt und in der nachfolgenden Beschreibung näher erläutert. Es zeigt:
- 1 eine schematische Darstellung eines Ausführungsbeispiels einer Zielverkehrslage auf einer Fahrbahn mit einer Mehrzahl von Fahrspuren;
- 2 eine schematische Darstellung eines Ausführungsbeispiels einer aktuellen Verkehrslage auf einer Fahrbahn mit einer Mehrzahl von Fahrspuren;
- 3 ein Ablaufdiagramm eines Verfahrens zum Steuern eines Verkehrsflusses gemäß einem Ausführungsbeispiel; und
- 4 ein Blockschaltbild einer Steuereinheit gemäß einem Ausführungsbeispiel.
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In der nachfolgenden Beschreibung günstiger Ausführungsbeispiele der vorliegenden Erfindung werden für die in den verschiedenen Figuren dargestellten und ähnlich wirkenden Elemente gleiche oder ähnliche Bezugszeichen verwendet, wobei auf eine wiederholte Beschreibung dieser Elemente verzichtet wird.
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1 zeigt eine schematische Darstellung eines Ausführungsbeispiels einer Zielverkehrslage 100 auf einer Fahrbahn 105 mit einer Mehrzahl von Fahrspuren 110. Die Fahrbahn 105 ist beispielsweise als eine Schnellstraße, Autobahn oder auch als eine mehrspurige innerstädtische Straße ausgeformt. Die Fahrspuren 110 sind dabei derart ausgerichtet, dass eine Fahrtrichtung 112 jeder einzelnen Fahrspur 110 in eine gleiche Richtung führt. Gemäß diesem Ausführungsbeispiel umfasst die Fahrbahn 105 vier Fahrspuren 110, für die jeweils eine andere Vorgabe gilt. Gemäß diesem Ausführungsbeispiel umfasst gilt für eine zweite der Fahrspuren 110 ein Verbot für Personenkraftwagen, sodass die zweite der Fahrspuren 110 nur von Lastkraftwagen (LKW) zu befahren ist, was gemäß diesem Ausführungsbeispiel anhand eines Verkehrszeichens 113 vorgegeben ist. Gemäß diesem Ausführungsbeispiel ist weiterhin die dritte der Fahrspuren 110 für alle Fahrzeuge 115 gesperrt. Die dritte der Fahrspuren 110 ist dabei beispielsweise als Rettungsgasse zu verstehen. Die erste und die vierte der Fahrspuren 110 hingegen sind gemäß diesem Ausführungsbeispiel von Personenkraftwagen (PKW) befahren. Dass die vierte der Fahrspuren 110 befahren ist, deutet beispielsweise darauf hin, dass dadurch beispielsweise eine Ausfahrtregelung möglich ist. Weiterhin gilt gemäß diesem Ausführungsbeispiel für alle Fahrzeuge 115 ein Spurwechselverbot, das mittels durchgezogener Linien zwischen den einzelnen Fahrspuren 110 gekennzeichnet ist.
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Um die Zielverkehrslage 100 gemäß diesem Ausführungsbeispiel zu erreichen, ist ein Verfahren zum Steuern eines Verkehrsflusses durchführbar, wie es in einer der nachfolgenden Figuren näher erläutert wird. Das Verfahren ist dabei beispielsweise von einer Steuereinheit durchführbar, die ausgebildet ist, um beispielsweise eine Regelanlage anzusteuern, die beispielsweise im Zusammenhang mit Schilderbrücken und/oder LED-Schildern steht.
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In anderen Worten ausgedrückt wird gemäß diesem Ausführungsbeispiel die durch das Verfahren erreichte Zielverkehrslage 100 dargestellt, die durch eine innovative Regelanlage zum Steuern von Geschwindigkeiten, Fahrspurennutzung und/oder Überholeinschätzungen erreicht wird. Dazu werden Sensordaten eingelesen, die beispielsweise über eine Messanordnung von vielfältigen Sensoreinrichtungen eingelesen werden. Die Sensordaten werden dabei beispielsweise über fest verbaute Sensoren, über cloudbasierte Systeme durch die Fahrzeuge 115 selbst eingelesen oder das Fahrzeug erhält die Information direkt, z. B. AD Fahrzeuge, AD-Funktionalität der Fahrzeuge wie eine Highway-Pilot-Funktion.
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Die Zielverkehrslage 100 ist beispielsweise über die Regelanlage in Form von mindestens einer adaptierbaren Schilderbrücke oder über die direkte Interaktion mit dem Fahrzeug 115 sowie durch das Verfahren als ein echtzeitfähiges Auswerteverfahren erreichbar, welches unter Berücksichtigung unterschiedlicher Zielfunktionen eine Anpassung im Ausgabeblock vornimmt und jederzeit dessen Effizienz überprüfen kann. Das bedeutet, dass mittels des Verfahrens eine Vorgabe für jede einzelne der Fahrspuren 110 dynamisch an die aktuelle Verkehrslage angepasst wird.
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Gemäß diesem Ausführungsbeispiel ist dabei eine Sicht auf die Fahrspuren 110 inklusive möglicher an einer Verkehrsregelungsanlage anzuzeigender Regelungsmöglichkeiten und/oder weiterer Anzeigemöglichkeiten, wie beispielsweise eine Witterungsinformation, dargestellt.
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2 zeigt eine schematische Darstellung eines Ausführungsbeispiels einer aktuellen Verkehrslage 200 auf einer Fahrbahn 105 mit einer Mehrzahl von Fahrspuren 110. Die hier abgebildete Fahrbahn 105 kann beispielsweise der in 1 beschriebenen Fahrbahn 105 entsprechen oder zumindest ähneln. Lediglich ist gemäß diesem Ausführungsbeispiel die Verkehrslage abweichend, da beispielsweise die hier dargestellte dritte der Fahrspuren 110 im Gegensatz zu der dritten der Fahrspuren 110 in 1 befahren ist. Das bedeutet, dass beispielsweise in 1 die Fahrspursperrung erzielt wurde. Dies ist beispielsweise wünschenswert, wenn sich beispielsweise auf der betroffenen Fahrspur 110 ein Unfall ereignet hat.
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Die gemäß diesem Ausführungsbeispiel dargestellte aktuelle Verkehrslage 200 zeigt beispielsweise eine übliche Befahrung der Fahrbahn 105 auf. Gemäß diesem Ausführungsbeispiel sind weiterhin Beispiele für einzulesende Sensordaten visualisiert, auf deren Basis der Verkehrsfluss steuerbar oder gesteuert ist. Gemäß diesem Ausführungsbeispiel sind die Sensordaten als zumindest eine aktuelle kinematische Zustandsgröße Δx, Δy zumindest eines Fahrzeugs 115 mit Bezug zur Fahrbahn 105 und/oder Fahrspur 110 und/oder als zumindest eine aktuelle Fahrzeuggröße s, s2, die beispielsweise als ein Abstand zwischen Fahrzeugen 115 in Längsrichtung und/oder in Querrichtung realisiert. Weiterhin werden als Sensordaten aktuelle Umweltgrößen und/oder aktuelle Streckenzustandsgrößen in dem Streckenabschnitt 205 definiert. Die kinematische Zustandsgröße x wird dabei beispielsweise im Bezug auf einen Streckenabschnitt 205 der Fahrbahn 105 erfasst. Ein Streckenabschnitt 205 ist gemäß diesem Ausführungsbeispiel jeweils als ein Bereich zwischen zwei Referenzpunkten 210 charakterisiert. Als Δx ist dabei gemäß diesem Ausführungsbeispiel ein Abstand des Fahrzeugs 115 zu zumindest einem der Referenzpunkte 210 bezeichnet. Als Δy ist gemäß diesem Ausführungsbeispiel ein Abstand des Fahrzeugs 115 zu einem Fahrspurrand bezeichnet.
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Gemäß diesem Ausführungsbeispiel ist eine schematische Darstellung der Fahrspuren 110 inklusive der aktuellen Fahrzeuggröße s, s2 und der aktuellen kinematischen Zustandsgröße x, y, die auch als Kerngrößen zum Aufsetzen eines Simulationsmodells bezeichnet werden, aus Sicht eines Ego-Fahrzeugs 215 dargestellt.
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3 zeigt ein Ablaufdiagramm eines Verfahrens 300 zum Steuern eines Verkehrsflusses gemäß einem Ausführungsbeispiel. Durch das Verfahren 300 wird der Verkehrsfluss gesteuert, wie er beispielsweise in einer der 1 oder 2 als Verkehrslage beschrieben wurde. Dazu umfasst das Verfahren 300 einen Schritt 305 des Einlesens von Sensordaten von einer Schnittstelle zu zumindest einer Sensoreinrichtung. Die Sensordaten repräsentieren dabei zumindest eine aktuelle Umweltgröße, zumindest eine aktuelle Fahrzeuggröße, zumindest eine aktuelle kinematische Zustandsgröße zumindest eines Fahrzeugs und/oder zumindest eine aktuelle Streckenzustandsgröße in einem Streckenabschnitt. Diese sind beispielsweise als Wetterinformationen, Temperaturinformationen, Straßenbeschaffenheitsinformationen, Fahrbahninformationen bezüglich eines Belags der Fahrbahn, Mobilfunkinformationen, ortsabhängige Informationen, Geschwindigkeitsinformationen, Beschleunigungsinformationen, Informationen bezüglich einer Fahrzeugart und ob das Fahrzeug beispielsweise einen Anhänger aufweist, Abstandsinformationen zwischen mehreren Fahrzeugen, Informationen bezüglich einer Anzahl von Verkehrsteilnehmern und/oder Informationen bezüglich einer Aufenthaltsdauer pro Fahrzeug in dem Streckenabschnitt. Das Verfahren 300 umfasst weiterhin einen Schritt 310 des Erstellens eines IST-Simulationsmodells unter Verwendung der eingelesenen Sensordaten als Verkehrsflussdaten, die optional für eine Mehrzahl von Fahrspuren abbilden. Das IST-Simulationsmodell repräsentiert dabei eine aktuelle Verkehrslage in dem Streckenabschnitt. In einem Schritt 315 des Variierens werden die Sensordaten variiert, um erste variierte Verkehrsflussdaten und um zweite variierte Verkehrsflussdaten zu erhalten, wobei sich die zweiten variierten Verkehrsflussdaten von den ersten variierten Verkehrsflussdaten unterscheiden. Das Verfahren 300 umfasst ferner einen Schritt 320 des Berechnens, in dem ein erstes SOLL-Simulationsmodells unter Verwendung der ersten variierten Verkehrsflussdaten berechnet wird. Dabei repräsentiert das erste SOLL-Simulationsmodell eine simulierte erste Verkehrslage in dem Streckenabschnitt. Weiterhin wird im Schritt 320 des Berechnens ein zweites SOLL-Simulationsmodells unter Verwendung der zweiten variierten Verkehrsflussdaten berechnet, das eine simulierte zweite Verkehrslage in dem Streckenabschnitt repräsentiert. Das Verfahren 300 umfasst weiterhin einen Schritt 325 des Bewertens des ersten SOLL-Simulationsmodells mit dem zumindest einen zweiten SOLL-Simulationsmodell unter Verwendung des IST-Simulationsmodells und einer Zielfunktion als Bewertungskriterium. Dadurch wird als Bewertungsergebnis erhalten, dass das erste SOLL-Simulationsmodell eine gegenüber der aktuellen Verkehrslage verbesserte Zielverkehrslage in dem Streckenabschnitt repräsentiert. Um die aktuelle Verkehrslage zu verbessern, werden in einem Schritt 330 des Ausgebens die ersten variierten Verkehrsflussdaten als Zielverkehrsflussdaten für den Streckenabschnitt ausgegeben.
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Gemäß diesem Ausführungsbeispiel werden die Sensordaten im Schritt 305 des Einlesens von beispielsweise einer Sensoreinrichtung eingelesen, die fahrzeugintern oder fahrzeugextern angeordnet ist. Zusätzlich oder alternativ werden die Sensordaten über eine Fahrzeugkommunikationsschnittstelle zwischen dem Fahrzeug und zumindest einem weiteren Fahrzeug eingelesen. Die Fahrzeugkommunikationsschnittstelle ist beispielsweise ausgebildet, um eine Car-to-Car-Kommunikation (Car2Car) zwischen zumindest zwei Fahrzeugen zu ermöglichen. Beispielsweise ist es denkbar, dass eine bereits vorhandene Schnittstelle in dem Fahrzeug verwendet wird. Die Sensordaten werden beispielsweise, wie bereits erwähnt, als Klimainformation, Wetterinformation, Fahrbahnbeschaffenheit, Fahrzeugart, Fahrzeuggeschwindigkeit, Fahrzeugbeschleunigung, Anzahl von Verkehrsteilnehmern, Aufenthaltsdauer des zumindest einen Fahrzeugs und/oder als Anzahl von aktiven Mobiltelefonen eingelesen. Die ersten variierten Verkehrsflussdaten und die zweiten variierten Verkehrsflussdaten entsprechen beispielsweise gleichen physikalischen Größen der Verkehrsflussdaten, das bedeutet der Sensordaten. Die variierten Verkehrsflussdaten repräsentieren dabei eine Geschwindigkeitsveränderung auf einzelnen Fahrspuren, eine Belegung der einzelnen Fahrspuren, eine Zuordnung von Fahrzeugtypen auf den einzelnen Fahrspuren, einen Abstand zwischen den Fahrzeugen auf den einzelnen Fahrspuren, einen Lateralversatz der Fahrzeuge innerhalb einer Fahrspur, eine Geschwindigkeit innerhalb der einzelnen Fahrspuren, Beschleunigung innerhalb der einzelnen Fahrspuren, Fahrzeugart innerhalb der einzelnen Fahrspuren, Fahrzeugabstände innerhalb der einzelnen Fahrspuren, eine Anzahl der Verkehrsteilnehmer innerhalb der einzelnen Fahrspuren und/oder eine Aufenthaltsdauer jedes Fahrzeugs innerhalb der einzelnen Fahrspuren. Das bedeutet, dass die variierten Verkehrsflussdaten in einer gleichen Kategorie variiert werden, die auf die Verkehrsflussdaten zutrifft. Wenn die Verkehrsflussdaten beispielsweise einen Abstandswert zwischen zwei Fahrzeugen repräsentiert, dann repräsentieren die variierten Verkehrsflussdaten ebenso zumindest einen Abstandswert zwischen zwei Fahrzeugen. In einem solchen Fall handelt es sich lediglich um unterschiedliche Werte innerhalb derselben Kategorie. Lediglich optional umfasst das Verfahren 300 einen Schritt 335 des Speicherns. Gemäß diesem Ausführungsbeispiel werden im Schritt 335 des Speicherns die ersten variierten Verkehrsflussdaten als Testdaten abgespeichert und im nachfolgend ausgeführten Schritt 320 des Berechnens das erste SOLL-Simulationsmodell unter Verwendung der Testdaten berechnet. Dadurch wird gemäß diesem Ausführungsbeispiel insbesondere ein Modul einer künstlichen Intelligenz trainiert, die auch als Kl bezeichnet wird. Das bedeutet, dass beispielsweise kontinuierlich Sensordaten eingelesen und verarbeitet werden.
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Weiterhin optional wird im Schritt 325 des Bewertens die Zielfunktion als Kategorie für die Mehrzahl von Fahrspuren mit dem ersten SOLL-Simulationsmodell und mit dem zweiten SOLL-Simulationsmodell unter Verwendung des IST-Simulationsmodells bewertet, das die aktuelle Verkehrslage widerspiegelt. Dabei repräsentiert die Zielfunktion eine Erhöhung des Verkehrsflusses, ein Verringern eines Unfallrisikos, ein Verringern einer Anzahl von Überholmanövern, ein Verringern einer Anzahl von Spurwechselmanövern und/oder ein Verringern einer durchschnittlichen Differenzgeschwindigkeit von Fahrzeugen, die auf verschiedenen Fahrspuren fahren. Gemäß diesem Ausführungsbeispiel werden die Schritte 315, 320, 325, 330 des Variierens, des Berechnens, des Bewertens und des Ausgebens unter Verwendung des ersten SOLL-Simulationsmodells als IST-Simulationsmodell wiederholt ausgeführt. Dadurch wird beispielsweise eine kaskadierte Schwellwertabfrage ermöglicht, sodass die Zielverkehrsflussdaten immer weiter verbessert werden. Ferner umfasst das Verfahren 300 lediglich optional einen Schritt 340 des Generierens von Verkehrssteuerungsdaten für die einzelnen Fahrspuren, die im Schritt 330 des Ausgebens an eine fahrzeuginterne und/oder fahrzeugexterne Anzeigeeinrichtung ausgegeben werden. Die Verkehrssteuerungsdaten sind dabei beispielsweise als zumindest ein für je eine Fahrspur gültiges Verkehrszeichen visualisiert. Die Anzeigeeinrichtung ist optional als eine Regelanlage für eine Schilderbrücke realisiert oder aber als ein Display, das in einem Innenraum des Fahrzeugs angeordnet ist. Ein solches Display ist beispielsweise ein Head-Up-Display.
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Denkbar ist auch, dass im Schritt des Generierens 340 in Abhängigkeit von den Verkehrssteuerungsdaten Mautpreisdaten generiert werden, die für die Benutzung einer der betreffenden Fahrspuren 110 zu zahlen sind. Auf diese Weise kann eine Optimierung der Benutzung der betreffenden Fahrspur erreicht werden, da bei einem hohen Mautpreis meist weniger Fahrzeuge diese Fahrspur verwenden, als wenn der Mautpreis niedriger ist. Durch eine derartige Preissetzungsstrategie kann ein Verhalten der Fahrer oder eines Fahrzeugsteuerungsalgorithmus bei der Benutzung der jeweils betreffenden Fahrspur beeinflusst werden, was zu der optimalen Auslastung der jeweils zur Verfügung stehenden Fahrspuren führt. Nebenbei kann auch eine Optimierung der Mauteinnahmen erreicht werden.
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In anderen Worten ausgedrückt wird durch den hier vorgestellten Ansatz ein Verfahren 300 zur Echtzeitverkehrsflussregelung pro Fahrspur unter Berücksichtigung einer Bewertungsmetrik vorgestellt, welche anhand vorausgewählter Kriterien zugrunde gelegt wird. Die Steuereinheit sieht dazu einen Eingabeblock, einen Verarbeitungsblock und einen Ausgabeblock vor. Diese Blöcke umfassen optional eine Mehrzahl von Einheiten der Steuereinheit, wie sie in der nachfolgenden Fig. näher erläutert werden. Im Schritt 305 des Einlesens werden aus typisch, mittels verschiedener an und über der Fahrbahn verbauten Sensoreinrichtungen und für eine Auswertung der entsprechenden Werte und Zeitreihen, Daten als Sensordaten an einem bestimmten Ort erfasst und eingelesen. Diese Sensordaten werden in einem zweiten Block, dem Logikblock mittels Bewertungsmetrik unter Zuhilfenahme unterschiedlicher Zielfunktionen wie beispielsweise eine Erhöhung des Verkehrsflusses, eine Verringerung des Unfallrisikos, eine Verringerung einer Anzahl von Überholmanövern, einer Verringerung einer Anzahl von Spurwechselmanövern, einer Verringerung der durchschnittlichen Differenzgeschwindigkeit zwischen den einzelnen Fahrspuren und/oder einer Trennung der Fahrzeugkategorien auf den einzelnen Fahrspuren bewertet. Gemäß diesem Ausführungsbeispiel werden zusammengefasst im Logikblock die Schritte 310, 315, 320, 325 des Erstellens, des Variierens, des Berechnens und des Bewertens durchgeführt. Das bedeutet, dass mittels des Logikblocks die als Sensordaten bezeichneten Inputgrößen unter Zugrundelegung des hier beschriebenen Verfahrens 300 und unter Zuhilfenahme verschiedener geeigneter Zielfunktionen einen für jede Fahrspur adaptierbaren Output ermittelt werden.
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Im Ausgabeblock erfolgt der Transfer der aus dem Logikblock erstellten Vorgaben für jede Fahrspur zu der dafür vorgesehenen Regelanlage. Das bedeutet, dass im Ausgabeblock der Schritt 330 des Ausgebens durchgeführt wird. Lediglich optional wird im Schritt 330 des Ausgebens eine Vorgabe direkt an das Fahrzeug, an eine Fahrzeugregeleinheit und/oder an eine Fahrzeugzentraleinheit ausgegeben.
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Zusammengefasst bedeutet das, dass basierend auf den an einem oder mehreren Punkten entlang des Streckenabschnittes gemessenen und eingelesenen Sensordaten im Schritt 310 des Erstellens ein simulierbares Setting des Ist-Zustandes auf dem Streckenabschnitt, das bedeutet der aktuellen Verkehrslage, erstellt wird. Mit anderen Worten wird parallel zum laufenden Verkehr und der sich verändernden Verkehrssituation eine echtzeitfähige Simulation des Streckenabschnitts ermöglicht. Im Schritt 315 des Variierens werden nun die Verkehrsflussdaten beispielsweise durch entsprechende stochastische Variation, wie beispielsweise durch eine Verteilung der Geschwindigkeiten und/oder Bremsverzögerungen, in eine Vielzahl an möglichen, realistischen Zukunftssetups der Fahrsituation auf dem Streckenabschnitt oder eines folgenden Streckenabschnittes multipliziert. Diese abgeleiteten Settings werden im Schritt 320 des Berechnens schneller als in Echtzeit als SOLL- Simulationsmodelle simuliert, die im Schritt 325 des Bewertens optional mittels Aufbereitung der resultierenden Daten beispielsweise in Form von Verteilungen der Fahrzeuge über die Fahrspuren, entsprechende aggregierte Abstandsinformationen und/oder in Form einer Ermittlung eines Unfallrisikos oder einer Verteilung dessen ermittelt werden. Dabei wird beispielsweise ein Anteil potentieller Kollisionen berücksichtigt. Eine dabei eingesetzte Metrik bildet gemäß diesem Ausführungsbeispiel die Zielgröße, die auch als Zielfunktion bezeichnet ist und beispielsweise einen maximal erwünschten Verkehrsfluss oder ein minimales Unfallrisiko repräsentiert. Mit Hilfe einer so genannten „Applikation“ wird dies lediglich optional in einen resultierenden Maßnahmenkatalog überführt. Diese generiert im Schritt 340 des Generierens eine entsprechende Regelung und/oder Steuerung für die jeweilige Fahrspur, wie beispielsweise die Zuordnung einer Fahrzeugklasse auf eine bestimmte Fahrspur. Weiterhin ist es denkbar, unter Hinzuziehung einer oder mehrerer weiter zu definierenden Zielfunktionen die entsprechende Ausgabe für den Schritt 330 des Ausgebens zu generieren.
Dabei werden die zuvor erhaltenen Ergebnisse an den konstanten oder veränderlichen Zielfunktionen gespiegelt. In diesem Fall ist beispielsweise eine simple kaskadierte Schwellwertabfrage durch den Schritt 335 des Speicherns hinterlegbar, um den Verkehrsfluss auf dem Streckenabschnitt zu erhöhen. Denkbar ist es, ein Grenzunfallrisiko zu definieren, welches in Abhängigkeit verschiedener Variablen beispielsweise eine durchschnittliche Verkehrsdichte und/oder eine durchschnittliche Auslastung der Fahrspuren durch unterschiedliche Verkehrsteilnehmer (beispielsweise PKW, LKW, Motorrad) vorgegeben wird und je nach bestem Fit, das bedeutet mittels eines bestmöglichen SOLL-Simulationsmodells, eine Anpassung vorgenommen wird.
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Gemäß diesem Ausführungsbeispiel ist es lediglich optional denkbar, ein Verfahren und/oder Verfahrensschritt aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz (Kl) einzusetzen. Dabei ist es beispielsweise denkbar, den Logikblock primär dazu zu verwenden, um Testdaten zu erzeugen. Diese Testdaten sind beispielsweise für eine erste Form an Regelmechanismen und Regelset verwendbar. Sobald mit diesem ersten Regelset ein „Go Live“ des hier vorgestellten Ansatzes erfolgt ist, wird eine regelmäßige Überprüfung und Anpassung des Regelmechanismus ermöglicht. Das bedeutet, dass das Verfahren 300 gemäß diesem Ausführungsbeispiel auf Basis der Testdaten wiederholt wird, um die Zielverkehrsflussdaten stetig an den aktuellen Verkehrsfluss anzupassen. Dazu ist es denkbar, sowohl im Logikblock selbst wie auch an einem externen Ort, beispielsweise einer Cloud und/oder Verkehrsleitzentrale, vorhandene Kl-Ansätze zu verwenden und unter Berücksichtigung der zuvor beschriebenen Zielfunktionen Anpassungen am Regelmechanismus vorzunehmen.
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Als Alternative zu einer simulationsbasierten Auswertung ist es lediglich optional denkbar, eine im Vorfeld ermittelte Look-Up Table zu definieren und zu verwenden. Wesentliche Variablen der auch als Haupteingangs- und Hauptausgangsgrößen bezeichneten Sensordaten sind beispielsweise Umweltgrößen, wie Klima- und Wetterinformationen, die Luftdruck, Temperatur, Sonnenscheindauer und/oder Niederschlag beinhalten, sowie daraus abgeleitete Größen. Weiterhin sind die Sensordaten als ein Zustand der Fahrbahnoberfläche in Bezug auf Reibung, als ein Zustand der Fahrbahnoberfläche in Bezug auf den Belag, beispielsweise Asphalt oder Beton, als Fahrzeuggrößen wie eine Fahrzeugart (PKW, Güterkraftfahrzeug, Zweirad), eine Detaillierung der Fahrzeugart, beispielsweise Liefer- oder Pritschenwagen, Anhänger, sowie beispielsweise als kinematische Zustandsgrößen des Fahrzeugs, wie beispielsweise Ortskoordinaten x(t), y(t) mit Bezug zur Fahrbahn, Geschwindigkeit v(t), Beschleunigung a(t) und daraus abgeleiteten Größen. Außerdem sind beispielsweise Zustandsgrößen der Fahrzeuge, wie beispielsweise Abstände von Fahrzeugen zueinander in Längs- und Querrichtung, in Bezug zu deren Geschwindigkeiten abgeleitete Größen, wie beispielsweise Time Headway (Zeit für die Durchfahrt einer Strecke) und/oder Time to Collision (Zeit-zu Kollision), sowie Zustandsgrößen eines Streckenabschnitts als Sensordaten bezeichnet. Zustandsgrößen eines Streckenabschnitts sind dabei beispielsweise Mobiltelefonsignale und/oder eine Erfassung einer eingebuchten Anzahl von Mobiltelefonen, daraus abgeleitete Größen, eine Anzahl von Verkehrsteilnehmern in Form von einer Anzahl von Fahrzeugen sowie eine Dauer des Aufenthalts pro Fahrzeug.
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Der Outputblock ist charakterisiert durch eine im Schritt 330 des Ausgebens erfolgende Ausgabe von beispielsweise Geschwindigkeitsvorgaben, wie beispielsweise eine Höchst- und/oder Grenzgeschwindigkeit für eine Fahrspur oder eines Streckenabschnitts, eine Fahrspurempfehlung nach Fahrzeugart, eine Fahrspurfreigabe und/oder Fahrspursperrung sowie eine Fahrtrichtung, zugelassene Streckenaktivitäten, wie beispielsweise Überholverbot, Spurwechselverbot nach einer Fahrzeugart und/oder Handlungsempfehlungen, wie beispielsweise Umleitungen nach Fahrzeugarten. Andere aus den Eingabegrößen abgeleitete Ausgaben sind ebenfalls denkbar. Insbesondere bei erhöhten Fahrzeug-Fahrzeugkommunikationsmöglichkeiten, die auch als Car-to-Car-Kommunikation bezeichnet ist. Optional wird die Information aus dem Logikblock direkt auf die entsprechenden Schilderbrücken und/oder direkt in das Fahrzeug mittels einer direkten Kommunikation transferiert. Dabei ist es beispielsweise denkbar, dass eine „Kopie“ der Ausgabegrößen, das bedeutet der Zielverkehrsflussdaten beispielsweise in einem HMI/Display im Fahrzeug und/oder einem Mobiltelefon/Smartphone visualisiert werden.
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In einer weiterführenden Ausprägung des hier vorgestellten Ansatzes ist es denkbar, dass ein Ausgabesignal oder die Ausgabeinformation zusätzlich eine Kontrolle und/oder Fahraufgabe des Fahrzeugs oder selektiver Fahrzeuge, beispielsweise im Hinblick auf hochautomatisierte Fahrzeuge oder automatisch fahrende Fahrzeuge mit Führerschaft der Infrastruktur und zentraler Systeme, wie beispielsweise Infrastruktur-Headquarter oder eine Verkehrsleitzentrale, bewirkt.
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Vorteile für den Nutzer sind beispielsweise eine Reduktion eines Unfallrisikos durch fahrstreckenabhängige Detailinformationen, eine Anpassung an lokale Gegebenheiten insbesondere für nicht ortskundige Nutzer, beispielsweise bei einer Fahrbahnwahl, Optimierung des Verkehrsflusses mit Bezug auf reduzierte Reisezeit und somit eine Vermeidung von Gas/Bremse-Handlungen und damit eine Reduktion von Staubildung. Denkbar ist auch die Berücksichtigung von ökologischen Aspekten wie einer Verringerung eines Energieverbrauchs z. B. Kraftstoff- oder Stromverbrauch. Das Verfahren 300 ist beispielsweise derart für Flottenbetreiber, Dienstanbieter, Stadt und/oder Verkehrsleitzentrale vorteilhaft, da eine Reduktion von Emissionen durch den optimierten Verkehrsfluss, eine Reduktion von Unfällen aller Art und damit eine Vermeidung von Staubildung, Emissionen sowie Folgeunfälle, eine Informationen über den Zustand des Streckenabschnitts an einen Streckenbetreiber bereitgestellt wird und/oder da bei einer Wartung und/oder bei einer Baustelleneinrichtung eine abgeleitete Verkehrsführung ermöglicht wird.
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4 zeigt ein Blockschaltbild einer Steuereinheit 400 gemäß einem Ausführungsbeispiel. Die Steuereinheit ist beispielsweise ausgebildet, um ein Verfahren zum Steuern eines Verkehrsflusses durchzuführen, wie es beispielsweise in 4 beschrieben wurde. Die Steuereinheit 400 kann dabei einen aktuellen Verkehrsfluss, wie er beispielsweise in 2 beschrieben wurde derart ansteuern, um einen Zielverkehrsfluss zu erhalten, wie er beispielsweise in 1 beschrieben wurde. Dabei ist zu beachten, dass es sich in 1 und 2 lediglich um beispielhafte Momentaufnahmen handelt.
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Gemäß diesem Ausführungsbeispiel weist die Steuereinheit 400 eine Einleseeinheit 405 auf, die ausgebildet ist, um die Sensordaten 410 von einer Schnittstelle zu zumindest einer Sensoreinrichtung 415 einzulesen. Weiterhin weist die Steuereinheit 400 gemäß diesem Ausführungsbeispiel eine Erstelleinheit 420 auf, die ausgebildet ist, um unter Verwendung der eingelesenen Sensordaten 410 als Verkehrsflussdaten 425 ein IST-Simulationsmodell zu erstellen, das eine aktuelle Verkehrslage in einem Streckenabschnitt repräsentiert. Gemäß diesem Ausführungsbeispiel weist die Steuereinheit 400 weiterhin eine Variiereinheit 430 und eine Berechnungseinheit 435 auf, die lediglich optional als Teil der Erstelleinheit 420 ausgeformt sind. Die Variiereinheit 430 ist dabei ausgebildet, um unter Verwendung der Verkehrsflussdaten 425 erste variierte Verkehrsflussdaten 440 und zweite variierte Verkehrsflussdaten 445 zu erhalten. Die zweiten variierten Verkehrsflussdaten 445 unterscheiden sich dabei gemäß diesem Ausführungsbeispiel von den ersten variierten Verkehrsflussdaten 440. Die Berechnungseinheit 435 ist ausgebildet, um ein erstes SOLL-Simulationsmodell 450 unter Verwendung der ersten variierten Verkehrsflussdaten 440 und ein zweites SOLL-Simulationsmodell 455 unter Verwendung der zweiten variierten Verkehrsflussdaten 445 zu berechnen. Dabei repräsentiert das erste SOLL-Simulationsmodell 450 eine simulierte erste Verkehrslage in dem Streckenabschnitt und wobei das zweite SOLL- Simulationsmodell 455 eine simulierte zweite Verkehrslage in dem Streckenabschnitt.
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Die Steuereinheit 400 weist weiterhin eine Bewertungseinheit 460 auf, die ausgebildet ist, um das erste SOLL-Simulationsmodell 450 mit dem zumindest einen zweiten SOLL-Simulationsmodell 455 unter Verwendung des IST-Simulationsmodells und einer Zielfunktion 465 als Bewertungskriterium zu bewerten, um als Bewertungsergebnis 470 zu erhalten, dass das erste SOLL-Simulationsmodell 450 eine gegenüber der aktuellen Verkehrslage verbesserte Zielverkehrslage in dem Streckenabschnitt repräsentiert. Mittels einer Ausgabeeinheit 475 gibt die Steuereinheit 400 gemäß diesem Ausführungsbeispiel die ersten variierten Verkehrsflussdaten 440 als Zielverkehrsflussdaten 480 für den Streckenabschnitt über eine Schnittstelle zu einer Anzeigeeinrichtung 485 aus.
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Umfasst ein Ausführungsbeispiel eine „und/oder“-Verknüpfung zwischen einem ersten Merkmal und einem zweiten Merkmal, so ist dies so zu lesen, dass das Ausführungsbeispiel gemäß einer Ausführungsform sowohl das erste Merkmal als auch das zweite Merkmal und gemäß einer weiteren Ausführungsform entweder nur das erste Merkmal oder nur das zweite Merkmal aufweist.
