DE102022125910A1

DE102022125910A1 - System und prozess zum minimieren einer strassennetzüberlastung

Info

Publication number: DE102022125910A1
Application number: DE102022125910.2A
Authority: DE
Inventors: Fan Bai; Donald K. Grimm; Paul E. Krajewski; Jiang-Ling Du; Mason David Gemar
Original assignee: GM Global Technology Operations LLC
Current assignee: GM Global Technology Operations LLC
Priority date: 2022-01-13
Filing date: 2022-10-07
Publication date: 2023-07-13
Also published as: US20230222901A1; CN116486599A

Abstract

Es wird ein Computer für ein System zum Detektieren, Charakterisieren und Minimieren einer Straßennetzüberlastung geschaffen. Das System enthält mehrere Motorfahrzeuge. Jedes Motorfahrzeug enthält eine Telematiksteuereinheit (TCU) zum Erzeugen eines oder mehrerer Ortssignale für einen Ort des zugeordneten Motorfahrzeugs und eines oder mehrerer Ereignissignale für ein Ereignis, das mit dem zugeordneten Motorfahrzeug in Beziehung steht. Der Computer enthält einen oder mehrere Prozessoren zum Empfangen des Ortssignals und/oder des Ereignissignals der TCU der zugeordneten Motorfahrzeuge. Der Computer enthält ferner ein nichttransitorisches computerlesbares Speichermedium (CRM), das Befehle enthält, derart, dass der Prozessor programmiert ist, einen Ort der Straßennetzüberlastung in einem aktuellen Zeitschritt zu identifizieren. Der Prozessor ist ferner programmiert, die Straßennetzüberlastung zu verfolgen und die Straßennetzüberlastung in einem nächsten Zeitschritt vorherzusagen.

Description

EINFÜHRUNG
Die vorliegende Offenbarung bezieht sich auf eine Straßennetzüberlastung und insbesondere auf einen Computer, der fließende Fahrzeugdaten zum Identifizieren, Verfolgen und Vorhersagen einer Straßennetzüberlastung verwendet, um diese zu minimieren.
Kraftfahrzeughersteller und Verkehrsbehörden untersuchen ständig Systeme, die eine Straßenüberlastung, die mit Urbanisierungstrends verbunden ist, abzuschwächen. Diese Trends können in entsprechenden Verlusten der Produktivität, verschwendeter Energie und erhöhten Fahrzeugemissionen resultieren. Verkehrsbehörden implementieren gegenwärtig verstreut eingesetzte Überwachungssysteme wie z. B. Verkehrskameras und induktive Schleifendetektoren, die in Straßenoberflächen eingebettet sind. Allerdings können diese Überwachungssysteme teuer, schwer zu warten, ineffektiv beim Verfolgen hochdynamischer Straßenzustände, in der Abdeckung beschränkt und/oder anfällig für fehlende Daten sein. Weitere Systeme implementieren Smartphones und zugeordnete Smartphoneanwendungen, z. B. WAZE oder Google-Maps, zum Detektieren von Fahrbahngeometrien und Schätzen von Fahrzeugverhalten, die Geschwindigkeiten enthalten. Allerdings können diese Smartphones die Position des Smartphones auf einer Spurebene ungenau detektieren. Zusätzlich müssen einige Smartphoneanwendungen nicht in der Lage sein, Straßenereignisse, z. B. Fahrzeugkollisionen, zu detektieren.
Somit besteht, während bestehende Systeme zum Minimieren einer Straßenüberlastung ihren vorgesehenen Zweck erreichen können, ein Bedarf eines neuen und verbesserten Systems, das Fahrzeugdaten direkt verwendet, um ein Adressieren dieser Problematiken zu unterstützen.
ZUSAMMENFASSUNG
Gemäß mehreren Aspekten der vorliegenden Offenbarung wird ein System zum Minimieren einer Straßennetzüberlastung geschaffen. Das System enthält mehrere Motorfahrzeuge, wobei jedes der Motorfahrzeuge eine Telematiksteuereinheit (TCU) besitzt. Die TCU erzeugt ein oder mehrere Ortssignale für einen Ort des zugeordneten Motorfahrzeugs und ein oder mehrere Ereignissignale für ein Ereignis, das mit dem zugeordneten Motorfahrzeug in Beziehung steht. Das System enthält ferner eine Anzeigevorrichtung und einen Computer, der mit der Anzeigevorrichtung und der TCU der zugeordneten Motorfahrzeuge kommuniziert. Der Computer enthält einen oder mehrere Prozessoren, die das Ortssignal und/oder das Ereignissignal der TCU der zugeordneten Motorfahrzeuge empfangen. Der Computer enthält ferner ein nichttransitorisches computerlesbares Speichermedium (CRM), das Befehle enthält, derart, dass der Prozessor programmiert ist, einen Ort der Straßennetzüberlastung in einem aktuellen Zeitschritt auf der Grundlage des Ortssignals und/oder des Ereignissignals zu identifizieren. Der Prozessor ist ferner programmiert, die Straßennetzüberlastung auf der Grundlage des Ortssignals und/oder des Ereignissignals zu verfolgen. Der Prozessor ist ferner programmiert, in einem nächsten Zeitschritt die Straßennetzüberlastung auf der Grundlage des Ortssignals und/oder des Ereignissignals vorherzusagen. Der Prozessor ist ferner programmiert, ein Mitteilungssignal, das der Straßennetzüberlastung zugeordnet ist, zu erzeugen, derart, dass die Anzeigevorrichtung die Straßennetzüberlastung in Reaktion darauf anzeigt, dass die Anzeigevorrichtung das Mitteilungssignal vom Prozessor empfängt.
In einem Aspekt ist der Prozessor programmiert, den Ort der Straßennetzüberlastung durch Identifizieren eines Straßenrandüberlastungszustands und eines Straßenkreuzungsüberlastungszustands für die zugeordneten Motorfahrzeuge auf der Grundlage des Ortssignals und/oder des Ereignissignals zu identifizieren. Der Prozessor ist ferner programmiert, den Ort der Straßennetzüberlastung durch Bestimmen einer Zusammenfassung überlasteter Bereiche auf der Grundlage des Straßenrandüberlastungszustands und des Straßenkreuzungsüberlastungzustands zu identifizieren.
In einem weiteren Aspekt ist der Prozessor ferner programmiert, die Zusammenfassung überlasteter Straßen durch Zusammenfassen einer überlasteten Kreuzung und eines überlasteten Rands, die miteinander verbunden sind, in einem ersten Untergraphen zu bestimmen. Der Prozessor ist ferner programmiert, zwei überlastete Ränder, die miteinander verbunden sind, in einen zweiten Untergraphen zusammenzufassen. Der Prozessor ist ferner programmiert, den ersten und den zweiten Untergraphen zusammenzuführen, eine oder mehrere nicht überlastete Ränder zu löschen, eine oder mehrere nicht überlastete Kreuzungen zu löschen, einen Überlastungstyp zu bestimmen und einen Überlastungspegel zu bestimmen.
In einem weiteren Aspekt ist der Prozessor programmiert, eine Ausbreitung der Straßennetzüberlastung in einer zeitlichen und einer räumlichen Domäne auf der Grundlage eines raumzeitlichen diskreten Markov-Prozesses zu verfolgen und vorherzusagen.
In einem weiteren Aspekt ist der Prozessor programmiert zum Verwenden der partiellen Differenzgleichung (PDE) gemäß: $x (t) = F x (t - 1) + H_{B} x_{B} (t - 1),$
wobei x(t) ein raumzeitlicher regionaler Überlastungszustand in einem Zeitschritt t ist; x_B ein Überlastungszustand bei einer Randbedingung ist und F und H_B eine PDE-Diffusionsmatrix sind, die einem geographischen Nachbareinfluss zugeordnet ist.
Gemäß mehreren Aspekten der vorliegenden Offenbarung ist ein Computer für ein System vorgesehen, das mehrere Motorfahrzeuge enthält. Jedes der Motorfahrzeuge enthält eine Telematiksteuereinheit (TCU) zum Erzeugen eines oder mehrerer Ortssignale für einen Ort des zugeordneten Motorfahrzeugs und eines oder mehrerer Ereignissignale für ein Ereignis, das mit dem zugeordneten Motorfahrzeug in Beziehung steht. Der Computer enthält einen oder mehrere Prozessoren zum Empfangen des Ortssignals und/oder des Ereignissignals der TCU der zugeordneten Motorfahrzeuge. Der Computer enthält ferner ein nichttransitorisches computerlesbares Speichermedium (CRM), das Befehle enthält, derart, dass der Prozessor programmiert ist, einen Ort der Straßennetzüberlastung in einem aktuellen Zeitschritt auf der Grundlage des Ortssignals und/oder des Ereignissignals zu identifizieren. Der Prozessor ist ferner programmiert, die Straßennetzüberlastung auf der Grundlage des Ortssignals und/oder des Ereignissignals zu verfolgen. Der Prozessor ist ferner programmiert, in einem nächsten Zeitschritt die Straßennetzüberlastung auf der Grundlage des Ortssignals und/oder des Ereignissignals vorherzusagen. Der Prozessor ist ferner programmiert, ein Mitteilungssignal, das der Straßennetzüberlastung zugeordnet ist, zu erzeugen, derart, dass eine Anzeigevorrichtung in Reaktion darauf, dass die Anzeigevorrichtung das Mitteilungssignal vom Prozessor empfängt, die Straßennetzüberlastung anzeigt.
In einem Aspekt ist der Prozessor programmiert, den Ort der Straßennetzüberlastung durch Identifizieren eines Straßenrandüberlastungszustands und eines Stra-ßenkreuzungsüberlastungszustands auf der Grundlage des Ortssignals und/oder des Ereignissignals zu identifizieren. Der Prozessor ist ferner programmiert, den Ort der Straßennetzüberlastung durch Bestimmen einer Zusammenfassung überlasteter Bereiche auf der Grundlage des Straßenrandüberlastungszustands und des Straßenkreuzungsüberlastungzustands zu identifizieren.
In einem weiteren Aspekt ist der Prozessor ferner programmiert, den Straßenrandüberlastungszustand durch Bestimmen einer Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion pdf(v) auf der Grundlage von mehreren Geschwindigkeiten der Motorfahrzeuge, die auf dem zugeordneten Straßenrand fahren, zu identifizieren.
In einem weiteren Aspekt ist der Prozessor ferner programmiert, den Straßenrandüberlastungszustand durch Wählen einer vorgegebenen Statistikmetrik h(pdf(v)) auf der Grundlage der Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion pdf(v) als einen Indikator eines Überlastungspegels für den zugeordneten Straßenrand zu identifizieren.
In einem weiteren Aspekt ist der Prozessor ferner programmiert, den Straßenrandüberlastungszustand durch Bestimmen eines Bezugsnichtüberlastungs-Geschwindigkeitswerts g(v) für den zugeordneten Straßenrand zu identifizieren.
In einem weiteren Aspekt ist der Prozessor ferner programmiert, den Straßenrandüberlastungszustand durch Ausführen einer statistischen Regressionsprüfung R zwischen der vorgegebenen Statistikmetrik h(pdf(v)) und dem Bezugsnichtüberlastungs-Geschwindigkeitswert g(v) als einen geschätzten Überlastungswert zu identifizieren.
In einem weiteren Aspekt ist der Prozessor programmiert, den Straßenkreuzungsüberlastungszustand auf der Grundlage einer Steuerungsverzögerung, einer durchschnittlichen Annäherungsfahrtzeit für die zugeordnete Kreuzung, einer Fahrtzeit für ein zugeordnetes Motorfahrzeug über eine Annäherung an die zugeordnete Kreuzung, einer Fließverkehrfahrtzeit für die Annäherung, einer Zählung aller Fahrzeuge, die in einem Zeitintervall während der Annäherung aufgenommen wurde, und eines Satzes von allen Annäherungen bei der Kreuzung zu identifizieren.
In einem weiteren Aspekt ist der Prozessor ferner programmiert, die Zusammenfassung überlasteter Straßen durch Zusammenfassen einer überlasteten Kreuzung und eines überlasteten Rands, die miteinander verbunden sind, in einem ersten Untergraphen zu bestimmen. Der Prozessor ist ferner programmiert, zwei überlastete Ränder, die miteinander verbunden sind, in einen zweiten Untergraphen zusammenzufassen. Der Prozessor ist ferner programmiert, den ersten und den zweiten Untergraphen zusammenzuführen und eine oder mehrere nicht überlastete Ränder und eine oder mehrere nicht überlastete Kreuzungen zu löschen. Der Prozessor ist ferner programmiert, einen Überlastungstyp und einen Überlastungspegel zu bestimmen.
In einem weiteren Aspekt ist der Prozessor programmiert, eine Ausbreitung der Straßennetzüberlastung in einer zeitlichen und einer räumlichen Domäne auf der Grundlage eines raumzeitlichen diskreten Markov-Prozesses zu verfolgen und vorherzusagen.
In einem weiteren Aspekt ist der Prozessor programmiert zum Verwenden der partiellen Differenzgleichung (PDE) gemäß: $x (t) = F x (t - 1) + H_{B} x_{B} (t - 1),$
wobei x(t) ein raumzeitlicher regionaler Überlastungszustand in einem Zeitschritt t ist; x_B ein Überlastungszustand bei einer Randbedingung ist und F und H_B eine PDE-Diffusionsmatrix sind, die einem geographischen Nachbareinfluss zugeordnet ist.
Gemäß mehreren Aspekten der vorliegenden Offenbarung wird ein Prozess zum Betreiben eines Computers eines Systems zum Minimieren einer Straßennetzüberlastung geschaffen. Das System enthält eine Anzeigevorrichtung und mehrere Motorfahrzeuge und jedes der Motorfahrzeuge enthalten eine Telematiksteuereinheit (TCU). Der Computer enthält einen oder mehrere Prozessoren und ein nichttransitorisches computerlesbares Speichermedium (CRM), das Befehle enthält. Der Prozess enthält ein Erzeugen unter Verwendung der TCU der zugeordneten Motorfahrzeuge eines oder mehrerer Ortssignale für einen Ort der zugeordneten Motorfahrzeuge und eines oder mehrerer Ereignissignale für ein Ereignis, das mit den zugeordneten Motorfahrzeugen in Beziehung steht. Der Prozess enthält ferner ein Identifizieren unter Verwendung des Prozessors eines Orts der Straßennetzüberlastung in einem aktuellen Zeitschritt auf der Grundlage des Ortssignals und/oder des Ereignissignals. Der Prozess enthält ferner ein Verfolgen unter Verwendung des Prozessors der Straßennetzüberlastung auf der Grundlage des Ortssignals und/oder des Ereignissignals. Der Prozess enthält ferner ein Vorhersagen unter Verwendung des Prozessors der Straßennetzüberlastung in einem nächsten Zeitschritt auf der Grundlage des Ortssignals und/oder des Ereignissignals. Der Prozess enthält ferner ein Erzeugen unter Verwendung des Prozessors eines Mitteilungssignals, das der Straßennetzüberlastung zugeordnet ist. Der Prozess enthält ferner ein Anzeigen unter Verwendung der Anzeigevorrichtung der Straßennetzüberlastung in Reaktion darauf, dass die Anzeigevorrichtung das Mitteilungssignal vom Prozessor empfängt.
In einem Aspekt enthält der Prozess ferner ein Identifizieren unter Verwendung des Prozessors eines Straßenrandüberlastungszustands und eines Straßenkreuzungsüberlastungzustands für die zugeordneten Motorfahrzeuge auf der Grundlage des Ortssignals und/oder des Ereignissignals. Der Prozess enthält ferner ein Identifizieren unter Verwendung des Prozessors des Orts der Straßennetzüberlastung durch Bestimmen einer Zusammenfassung überlasteter Bereiche auf der Grundlage des Straßenrandüberlastungszustands und des Straßenkreuzungsüberlastungzustands.
In einem weiteren Aspekt enthält der Prozess ferner ein Zusammenfassen unter Verwendung des Prozessors einer überlasteten Kreuzung und eines überlasteten Rands, die miteinander verbunden sind, in einen ersten Untergraphen. Der Prozess enthält ferner ein Zusammenfassen unter Verwendung des Prozessors von zwei überlasteten Rändern, die miteinander verbunden sind, in einen zweiten Untergraphen. Der Prozess enthält ferner ein Zusammenführen unter Verwendung des Prozessors des ersten und des zweiten Untergraphen. Der Prozess enthält ferner ein Löschen unter Verwendung des Prozessors einer oder mehrerer nicht überlasteter Ränder und eines oder mehrerer nicht überlasteter Kreuzungen. Der Prozess enthält ferner ein Bestimmen unter Verwendung des Prozessors eines Überlastungstyps und eines Überlastungspegels.
In einem weiteren Aspekt enthält der Prozess ferner ein Verfolgen und ein Vorhersagen unter Verwendung des Prozessors einer Ausbreitung der Straßennetzüberlastung in einer zeitlichen und einer räumlichen Domäne auf der Grundlage eines raumzeitlichen diskreten Markov-Prozesses.
In einem weiteren Aspekt enthält der Prozess ferner ein Verwenden mit dem Prozessor der partiellen Differenzgleichung (PDE) gemäß: $x (t) = F x (t - 1) + H_{B} x_{B} (t - 1),$
wobei x(t) ein raumzeitlicher regionaler Überlastungszustand in einem Zeitschritt t ist; x_B ein Überlastungszustand bei einer Randbedingung ist und F und H_B eine PDE-Diffusionsmatrix sind, die einem geographischen Nachbareinfluss zugeordnet ist.
Weitere Anwendbarkeitsbereiche werden aus der Beschreibung, die hier vorgesehen ist, offensichtlich. Selbstverständlich sind die Beschreibung und konkrete Beispiele lediglich veranschaulichend vorgesehen und sind nicht dazu bestimmt, den Umfang der vorliegenden Offenbarung zu beschränken.
Figurenliste
Die hier beschriebenen Zeichnungen dienen lediglich zu Veranschaulichungszwecken und sind nicht dazu bestimmt, den Umfang der vorliegenden Offenbarung in irgendeiner Form zu beschränken.

1 ist eine schematische Ansicht eines Straßennetzes, das mehrere Straßenränder und mehrere Kreuzungen besitzt, mit einem Beispiel eines Systems, das mehrere Motorfahrzeuge enthält, die entlang der zugeordneten Straßenränder fahren und über die zugeordneten Kreuzungen fahren.
2 ist eine schematische Ansicht des Systems von 1, die das System veranschaulicht, das die Motorfahrzeuge mit zugeordneten Telematiksteuereinheiten (TCUs) und einen Computer, der mit den TCUs zum Minimieren einer Straßennetzüberlastung kommuniziert, enthält.
3 ist ein schematisches Modell des Straßennetzes von 1, das eine Ausbreitung der Straßennetzüberlastung sowohl in einer zeitlichen als auch einer räumlichen Domäne veranschaulicht.
4 ist ein Ablaufplan eines nicht einschränkenden Beispiels eines Prozesses zum Betreiben des Systems von 1.

GENAUE BESCHREIBUNG
Die folgende Beschreibung ist lediglich beispielhafter Natur und ist nicht vorgesehen, um die vorliegende Offenbarung, Anmeldung oder Verwendungen zu beschränken. Obwohl die Zeichnungen Beispiele repräsentieren, sind die Zeichnungen nicht notwendigerweise maßstabsgetreu und einige Merkmale können übertrieben sein, um einen bestimmten Aspekt eines veranschaulichenden Beispiels besser zu veranschaulichen. Einer oder mehrere dieser Aspekte können alleine oder in Kombination miteinander verwendet werden. Ferner sind die beispielhaften Veranschaulichungen, die hier beschrieben sind, nicht derart vorgesehen, dass sie erschöpfend sind oder in anderer Weise auf die konkrete Form und Konfiguration, die in den Zeichnungen gezeigt sind und in der folgenden genauen Beschreibung offenbart sind, beschränken oder einschränken. Beispielhafte Veranschaulichungen werden unter Bezugnahme auf die Zeichnungen genau beschrieben wie folgt:

Es wird auf 1 Bezug genommen, die ein nicht einschränkend Beispiel eines Systems 100 ist, das Echtzeitfahrzeugtelemetriedaten, die im Umfang einer Stadt gesammelt werden, verwendet, um einen oder mehrere Orte einer Überlastung aktiv zu identifizieren, die Ausbreitung der Überlastung zu verfolgen und die Entwicklung einer Überlastung vorherzusagen, derart, dass Verkehrsbehörden Verkehr managen können und/oder Motorfahrzeuge im Hinblick auf die Überlastung alternative Routen nehmen können.

In diesem nicht einschränkenden Beispiel enthält das System 100 mehrere Motorfahrzeuge 102, die entlang zugeordneter Straßenränder 104 fahren und über zugeordnete Kreuzungen 106 fahren. Wie unten genau beschrieben ist, kann das System 100 bestimmen, dass eine überlastete Kreuzung und ein überlasteter Rand, die miteinander verbunden sind, einen ersten Untergraphen 108 mit Straßenüberlastung bilden, und kann das System 100 ferner bestimmen, dass zwei überlastete Ränder, die miteinander verbunden sind, einen zweiten Untergraphen 110 mit Straßenüberlastung bilden.
Unter Bezugnahme auf 2 enthält jedes der Motorfahrzeuge 102 eine Telematiksteuereinheit 112 (TCU) für in Anspruch genommene Telematikdienste, um ein oder mehrere Ortssignale für einen Ort des zugeordneten Motorfahrzeugs 102 und ein oder mehrere Ereignissignale für ein Ereignis, das mit dem zugeordneten Motorfahrzeug in Beziehung steht, zu erzeugen. In diesem nicht einschränkenden Beispiel ist die TCU 112 ein Mikrocontroller (ein vollständiger Computer auf einem einzelnen Elektronikchip), ein Mikroprozessor oder ein feldprogrammierbares Gate-Array (FPGA). Die TCU 112 verbindet drahtlos das zugeordnete Motorfahrzeug 102 mit Cloud-Diensten oder weiteren Fahrzeuge mittels V2X- oder P2P-Normen über ein Mobilfunknetz. Die TCU 112 verbindet und kommuniziert mit verschiedenen Untersystemen über Daten und Steuerbusse (CAN) in dem Motorfahrzeug 102 und sammelt Telemetriedaten. Diese Daten enthalten Elemente wie z. B. Position, Geschwindigkeit, Kraftmaschinendaten und Konnektivitätsqualität. Sie können auch eine fahrzeuginterne Konnektivität über WIFI und BLUETOOTH bereitstellen und in relevanten Märkten eine e-Anruffunktion ermöglichen. Die TCU 112 kommuniziert mit geeigneten Komponenten des Motorfahrzeugs 102 zum Sammeln von Telemetriedaten. Nicht einschränkende Beispiele dieser Komponenten können eine GPS-Einheit 114 enthalten, die die Breitengrad- und Längengradwerte des Motorfahrzeugs 102 derart protokolliert, dass die TCU 112 die Ortssignale auf der Grundlage der Breitengrad- und Längengradwerte erzeugen kann. Ein weiteres nicht einschränkendes Beispiel dieser Komponenten kann einen Beschleunigungsaufnehmer 116 zum Detektieren einer Kollision enthalten, derart, dass die TCU die Ereignissignale auf der Grundlage eines Zusammenstoßes, der mit dem Kollisionswert verbunden ist, erzeugen kann. Weitere nicht einschränkende Beispiele dieser Komponenten können eine Mensch-Maschine-Schnittstelle 118 (HMI), eine oder mehrere Kameras 120, eine RADAR-Einheit 122, eine LI-DAR-Einheit 124 und eine oder mehrere Mobilkommunikationseinheiten 126 und eine externe Schnittstelle für mobile Kommunikation (GSM, GPRS, Wi-Fi, WiMax, LTE oder 5G) enthalten, die die verfolgten Werte zu einem zentralisierten Computer 128 oder Datenbank-Server liefert, wie unten beschrieben ist. Die Motorfahrzeuge 102 enthalten ferner eine Speichermenge 130 zum Speichern von GPS-Werten im Fall mobilfunkfreier Zonen oder zum intelligenten Speichern von Informationen über die Sensordaten eines Fahrzeugs. Während in diesem nicht einschränkenden Beispiel die TCU eine fest eingebaute Steuereinheit als Teil eines Fahrzeugsystems ist, ist vorgesehen, dass die TCU entsprechende Komponenten in einer Mobilkommunikationsvorrichtung wie z. B. einem Smartphone sein kann.
Wie unten genau beschrieben ist, kann das System 100 ein lokales Straßenmodell mit Peer-to-Partner (P2P) oder Edge-Computing enthalten, das die TCU 112 von Motorfahrzeugen, die mit den TCU 112 von weiteren Motorfahrzeugen 102 kommunizieren, verwendet. Edge-Computing ist ein verteiltes Rechenparadigma, das die Berechnung und Datenspeicherung näher zu den Quellen von Daten bringt, um Reaktionszeiten zu verbessern und Bandbreite zu sparen. Das System 100 kann ferner Cloud-Computing mit einem globalen Straßenmodell enthalten, das einen entfernten Computer 128 oder Server verwendet. Der Computer 128 enthält einen oder mehrere Prozessoren 134 und ein nichttransitorisches computerlesbares Speichermedium 132 („CRM“), das Befehle enthält, derart, dass der Prozessor 130 programmiert ist, die Ortssignale und/oder die Ereignissignale der TCUs 112 eines oder mehrerer Motorfahrzeuge 102 zu empfangen. Der Prozessor 134 ist ferner programmiert, einen Ort der Straßennetzüberlastung in einem aktuellen Zeitschritt auf der Grundlage der Ortssignale und/oder der Ereignissignale zu identifizieren. Der Prozessor 134 ist programmiert, den Ort der Straßennetzüberlastung durch Identifizieren eines Straßenrandüberlastungszustands und eines Straßenkreuzungsüberlastungszustands zu identifizieren. Der Prozessor 134 ist ferner programmiert, den Ort der Straßennetzüberlastung durch Bestimmen einer Zusammenfassung überlasteter Bereiche auf der Grundlage des Straßenrandüberlastungszustands und des Straßenkreuzungsüberlastungzustands zu identifizieren.
Der Prozessor 134 ist ferner programmiert, den Straßenrandüberlastungszustand durch Bestimmen einer Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion pdf (v), auf der Grundlage von mehreren Geschwindigkeiten der Motorfahrzeuge 102, die auf dem zugeordneten Straßenrand 104 fahren, zu identifizieren. Der Prozessor 134 ist ferner programmiert, den Straßenrandüberlastungszustand durch Wählen einer vorgegebenen Statistikmetrik h(pdf(v)) auf der Grundlage der Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion pdf(v) als einen Indikator eines Überlastungspegels des zugeordneten Straßenrands 104 zur Zeit (t, t + 1) zu identifizieren. Der Prozessor 134 ist ferner programmiert, den Straßenrandüberlastungszustand durch Bestimmen eines Bezugsnichtüberlastungs-Geschwindigkeitswerts g(v) für den zugeordneten Straßenrand zu identifizieren. Der Prozessor 134 ist ferner programmiert zum Identifizieren des Straßenrandüberlastungszustands durch Ausführen einer statistischen Regressionsprüfung R (z. B. logistische oder Lasso-Regression) zwischen der vorgegebenen Statistikmetrik h(pd/(v)) und dem Bezugsnichtüberlastungs-Geschwindigkeitswert g(v) als einen geschätzten Überlastungswert Cong(i, t) gemäß: $C o n g (i, t) = R [h (p d f (v (i, t))), g (v)]$
Für Personen, die in dieser Domäne der technischen Praxis qualifiziert sind, selbstverständlich können beliebige Varianten von Gl. 1 oder weitere Lösungsversuche verwendet werden, um dieselbe Aufgabe zu lösen.
Der Prozessor 134 ist programmiert zum Identifizieren der Straßenkreuzungsüberlastungsbedingung auf der Grundlage einer Steuerungsverzögerung d_k und einer durchschnittlichen Annäherungsfahrtzeit tt _k für die zugeordnete Kreuzung k gemäß: $d_{k} = \frac{[\sum_{\forall \in J, t} \frac{\sum_{\forall j \in n, t} t t_{i} - f f t t_{j}}{n}]}{j}$
${\bar{t t}}_{k} = \frac{[\sum_{\forall \in J, t} \frac{\sum_{\forall i \in n, t} t t_{i}}{n}]}{j}$
wobei tt_i eine Fahrtzeit für ein zugeordnetes Motorfahrzeug i über eine Annäherung j an die zugeordnete Kreuzung repräsentiert; fftt_j eine Fließverkehrfahrtzeit für die Annäherung j repräsentiert; n eine Zählung aller Fahrzeuge repräsentiert, die in einem Zeitintervall t während der Annäherung j aufgenommen werden; und J ein Satz aller Annäherungen bei der Kreuzung ist. Für Personen, die in dieser Domäne der technischen Praxis qualifiziert sind, selbstverständlich können beliebige Varianten von Gl. 2 und Gl. 3 oder weitere Lösungsversuche verwendet werden, um dieselbe Aufgabe zu lösen.
Der Prozessor 134 ist ferner programmiert, die Zusammenfassung überlasteter Straßen durch Zusammenfassen einer überlasteten Kreuzung und eines überlasteten Rands, die miteinander verbunden sind, in einem ersten Untergraphen zu bestimmen. Der Prozessor 134 ist ferner programmiert, zwei überlastete Ränder, die miteinander verbunden sind, in einen zweiten Untergraphen zusammenzufassen. Der Prozessor 134 ist ferner programmiert, den ersten und den zweiten Untergraphen zusammenzuführen. Der Prozessor 134 ist ferner programmiert, eine oder mehrere nicht überlastete Ränder und eine oder mehrere nicht überlastete Kreuzungen zu löschen. Der Prozessor 134 ist ferner programmiert zum Bestimmen eines Überlastungstyps c_t und eines Überlastungspegels c_l gemäß: $c_{t} = f (n_{c s}, s_{c s})$
wobei $c_{l} = g (\frac{C E}{O E}, \frac{C V}{O V})$
n_cs eine Anzahl überlasteter Untergraphen repräsentiert; s_cs eine Größe überlasteter Untergraphen repräsentiert; CE den überlasteten Rand repräsentiert; OE den Gesamtrand repräsentiert; CV den überlasteten Scheitelpunkt repräsentiert und OV den gesamten Scheitelpunkt repräsentiert. Für Personen, die in dieser Domäne der technischen Praxis qualifiziert sind, selbstverständlich können beliebige Varianten von Gl. 4 und Gl. 5 oder weitere Lösungsversuche verwendet werden, um dieselbe Aufgabe zu lösen.
Der Prozessor 134 ist programmiert, die Straßennetzüberlastung auf der Grundlage der Ortssignale und/oder der Ereignissignale in mehreren Zeitschritten zu verfolgen. Der Prozessor 134 ist programmiert, die Straßennetzüberlastung in einem nächsten Zeitschritt vorherzusagen. Insbesondere ist der Prozessor 134 programmiert, eine Ausbreitung der Straßennetzüberlastung in einer zeitlichen und einer räumlichen Domäne auf der Grundlage eines dreidimensionalen raumzeitlichen diskreten Markov-Prozesses (TS-DMP) zu verfolgen und vorhersagen. Der Prozessor 134 verwendet den TS-DMP, um die Überlastungsausbreitung sowohl in der zeitlichen als auch der räumlichen Domäne zu modellieren.
Unter Bezugnahme auf 3 kann der TS-DMP in einem nicht einschränkenden Beispiel drei Zustandsübergänge aufweisen. Insbesondere kann der TS-DMP einen Selbstübergang aufweisen, wobei der Bereich A nach einem Ereignis wie z. B. einem Zusammenstoß überlastet wird. Der TS-DMP kann ferner eine räumliche Ausbreitung aufweisen, wobei sich die Überlastung eines Bereichs A zu einem stromaufseitigen Bereich B ausbreitet. Der TS-DMP kann ferner eine zeitliche Ausbreitung aufweisen, wobei die Überlastung eines Bereichs A im Zeitschritt t + 1 wahrscheinlich gleich oder ähnlich dem Zeitschritt t ist.
Der Prozessor 134 ist programmiert zum Verwenden einer partiellen Differenzgleichung (PDE) gemäß: $x (t) = F x (t - 1) + H_{B} x_{B} (t - 1)$
x(t) ein raumzeitlicher regionaler Überlastungszustand in einem Zeitschritt t ist; x_B ein Überlastungszustand bei einer Randbedingung ist und F und H_B eine PDE-Diffusionsmatrix sind, die einem geographischen Nachbareinfluss zugeordnet ist. Für Personen, die in dieser Domäne der technischen Praxis qualifiziert sind, selbstverständlich können beliebige Varianten von Gl. 6 oder weitere Lösungsversuche verwendet werden, um dieselbe Aufgabe zu lösen.
In einem nicht einschränkenden Beispiel für 3-Bereichsflächen und 2 Begrenzungsbereichsflächen erfasst die PDE den TS-DMP gemäß: $[\begin{matrix} x_{t} (A) \\ x_{t} (B) \\ x_{t} (C) \end{matrix}] = [\begin{matrix} θ_{1} & θ_{2} & θ_{3} \\ θ_{4} & θ_{5} & θ_{6} \\ θ_{7} & θ_{8} & θ_{9} \end{matrix}] [\begin{matrix} x_{t - 1} (A) \\ x_{t - 1} (B) \\ x_{t - 1} (C) \end{matrix}] + [\begin{matrix} \propto_{1} & \propto_{2} \\ \propto_{3} & \propto_{4} \\ \propto_{5} & \propto_{6} \end{matrix}] [\begin{matrix} x_{B, t - 1} (A) \\ x_{B, t - 1} (C) \end{matrix}]$

wobei
(θ₁, .... θ₉) sind die Elemente in der PDE-Diffusionsmatrixfunktion F sind und (∝₁, ..., ∝₆) die Elemente in der PDE-Diffusionsmatrixfunktion H_B im Begrenzungsbereich sind. Für Personen, die in dieser Domäne der technischen Praxis qualifiziert sind, selbstverständlich ist Gl. 7 lediglich ein Beispiel, wie die partielle Differenzgleichung für eine Überlastungsvorhersage in einem bestimmten Aufbau verwendet werden könnte.
Der Prozessor 134 ist programmiert, ein Mitteilungssignal zu erzeugen, das der Straßennetzüberlastung während mindestens eines der Zeitschritte zugeordnet ist. Das System enthält ferner eine Anzeigevorrichtung 136, die mit dem Prozessor 134 kommuniziert, derart, dass die Anzeigevorrichtung 136 die Straßennetzüberlastung in Reaktion darauf anzeigt, dass die Anzeigevorrichtung 136 das Mitteilungssignal vom Prozessor 134 empfängt. In einem nicht einschränkenden Beispiel kann die Anzeigevorrichtung ein Anzeigebildschirm im Motorfahrzeug zum Informieren des Fahrzeuginsassen über die Straßenüberlastung sein, derart, dass der Insasse das Motorfahrzeug entlang einer alternativen Route antreiben kann, die keine Straßenüberlastung aufweist. In einem weiteren nicht einschränkenden Beispiel kann die Anzeigevorrichtung ein Anzeigebildschirm in einem autonomen Fahrzeug zum Informieren des Fahrzeuginsassen über die Straßenüberlastung und Angeben, dass das autonome Fahrzeug entlang der alternativen Route ohne die Straßenüberlastung fährt, sein. In nochmals einem weiteren nicht einschränkenden Beispiel kann die Anzeigevorrichtung eine Überwachungsvorrichtung eines Desktop-Computers sein, der durch eine Verkehrsbehörde zum Analysieren einer Straßenüberlastung und Modifizieren einer Verkehrssteuerungsinfrastruktur zum besseren Managen von Stadtverkehr verwendet wird. In nochmals einem weiteren Beispiel kann die Anzeigevorrichtung ein Bildschirm an einer Mobilkommunikationsvorrichtung wie z. B. einem Smartphone sein.
Unter Bezugnahme auf 4 wird ein nicht einschränkendes Beispiel eines Prozesses 200 zum Betreiben des Systems 100 von 1 geschaffen. Der Prozess 200 beginnt in Block 202 damit, dass die TCU 112 der zugeordneten Motorfahrzeuge 102 ein oder mehrere Ortssignale für einen Ort des zugeordneten Motorfahrzeugs 102 und ein oder mehrere Ereignissignale für ein Ereignis, das mit dem zugeordneten Motorfahrzeug 102 in Beziehung steht, erzeugt.
In Block 204 enthält der Prozess 200 ferner ein Identifizieren unter Verwendung des Prozessors 134 (2) des Orts der Straßennetzüberlastung im aktuellen Zeitschritt auf der Grundlage des Ortssignals und/oder des Ereignissignals. Insbesondere enthält der Prozess 200 ein Identifizieren unter Verwendung des Prozessors 134 eines Straßenrandüberlastungszustands und eines Straßenkreuzungsüberlastungzustands für die zugeordneten Motorfahrzeuge 102 gemäß den Gleichungen 1-3 oben. Der Prozess 200 enthält ferner ein Identifizieren unter Verwendung des Prozessors 134 des Orts der Straßennetzüberlastung durch Bestimmen einer Zusammenfassung überlasteter Bereiche auf der Grundlage des Straßenrandüberlastungszustands und des Straßenkreuzungsüberlastungzustands.
Insbesondere enthält der Prozess 200 ein Zusammenfassen unter Verwendung des Prozessors 134 einer überlasteten Kreuzung 106 und eines überlasteten Rands 104, die miteinander verbunden sind, in den ersten Untergraphen 108. Der Prozess 200 enthält ferner ein Zusammenfassen unter Verwendung des Prozessors 134 von zwei überlasteten Rändern 104, die miteinander verbunden sind, in den zweiten Untergraphen 110. Der Prozess 200 enthält ferner ein Zusammenführen unter Verwendung des Prozessors 134 des ersten und des zweiten Untergraphen 108, 110. Der Prozess 200 enthält ferner ein Löschen unter Verwendung des Prozessors 134 eines oder mehrerer nicht überlasteter Ränder 104 und einer oder mehrerer nicht überlasteter Kreuzungen 106. Der Prozess 200 enthält ferner ein Bestimmen unter Verwendung des Prozessors 134 des Überlastungstyps und des Überlastungspegels gemäß den Gleichungen 4 und 5 oben.
In Block 206 enthält der Prozess 200 ferner ein Verfolgen unter Verwendung des Prozessors 134 der Straßennetzüberlastung in mehreren Zeitschritten auf der Grundlage des Ortssignals und/oder des Ereignissignals. Der Prozess 200 enthält ferner ein Verfolgen und ein Vorhersagen unter Verwendung des Prozessors 134 der Ausbreitung der Straßennetzüberlastung in der zeitlichen und der räumlichen Domäne auf der Grundlage des raumzeitlichen diskreten Markov-Prozesses. Der Prozess 200 enthält ein Verwenden mit dem Prozessor 134 der partiellen Differenzgleichung (PDE) gemäß den Gleichungen 6 und 7 oben.
In Block 208 enthält der Prozess 200 ferner ein Vorhersagen unter Verwendung des Prozessors 134 der Straßennetzüberlastung in einem nächsten Zeitschritt auf der Grundlage des Ortssignals und/oder des Ereignissignal.
In Block 210 enthält der Prozess 200 ferner ein Erzeugen unter Verwendung des Prozessors 134 eines Mitteilungssignals, das der Straßennetzüberlastung zugeordnet ist, für mindestens einen der Zeitschritte.
In Block 212 enthält der Prozess 200 ferner ein Anzeigen unter Verwendung der Anzeigevorrichtung 136 der Straßennetzüberlastung in Reaktion darauf, dass die Anzeigevorrichtung 136 das Mitteilungssignal vom Prozessor 134 empfängt.
Computer und Rechenvorrichtungen enthalten im Allgemeinen computerausführbare Befehle, wobei die Befehle durch eine oder mehrere Rechenvorrichtungen wie z. B. die oben Gelisteten ausführbar sein können. Computerausführbare Befehle können aus Computerprogrammen kompiliert oder interpretiert werden, die unter Verwendung einer Vielzahl von Programmiersprachen und/oder -techniken erstellt wurden, die ohne Einschränkung und entweder allein oder in Kombination JAVA, C, C++, MATLAB, SIMUEDGE, STATEFLOW, VISUAL BASIC, JAVA SCRIPT, PERL, HTML, TENSORFLOW, PYTHON, PYTORCH, KERAS usw. enthalten. E Einige dieser Anwendungen können in einer virtuellen Maschine wie z. B. der JAVA Virtual Machine, der DALVIK Virtual Machine oder dergleichen kompiliert und ausgeführt werden. Im Allgemeinen empfängt ein Prozessor (z. B. ein Mikroprozessor) Befehle, z. B. aus einem Arbeitsspeicher, einem computerlesbaren Medium usw., und führt diese Befehle aus, wodurch er einen oder mehrere Prozesse durchführt, die einen oder mehrere der Prozesse enthalten, die hier beschrieben sind. Derartige Befehle und weitere Daten können unter Verwendung einer Vielzahl computerlesbarer Medien gespeichert und gesendet werden. Eine Datei in einer Rechenvorrichtung ist im Allgemeinen eine Sammlung von Daten, die in einem computerlesbaren Medium wie z. B. einem Speichermedium, einem Schreib-/Lese-Speicher usw. gespeichert sind.
Das CRM (das auch als ein prozessorlesbares Medium bezeichnet wird) ist am Bereitstellen von Daten (z. B. Befehlen), die durch einen Computer (z. B. durch einen Prozessor eines Computers) gelesen werden können, beteiligt. Ein derartiges Medium kann viele Formen annehmen, die nichtflüchtige Medien und flüchtige Medien enthalten, jedoch nicht darauf beschränkt sind. Nichtflüchtige Medien können z. B. optische Datenträger oder Magnetdatenträger und weitere beständige Speicher enthalten. Flüchtige Medien können z. B. einen dynamischen Schreib-/LeseSpeicher (DRAM) enthalten, der typischerweise einen Hauptarbeitsspeicher bildet. Derartige Befehle können durch ein oder mehrere Übertragungsmedien übertragen werden, die Koaxialkabel, Kupferdraht und Faseroptik enthalten, was die Drähte enthält, die einen Systembus umfassen, der an einen Prozessor einer ECU gekoppelt ist. Übliche Formen computerlesbarer Medien enthalten z. B. eine Diskette, einen flexiblen Datenträger, eine Festplatte, Magnetband, ein sonstiges Magnetmedium, eine CD ROM, eine DVD, sonstige optische Medien, Lochkarten, Papierband, sonstige physische Medien mit Mustern von Löchern, einen RAM, einen PROM, einen EPROM, einen FLASH-EEPROM, sonstige Speicherchips oder Kartuschen oder sonstige Medien, von denen ein Computer lesen kann.
In einigen Beispielen können Systemelemente als computerlesbare Befehle (z. B. Software) an eine oder mehrere Rechenvorrichtungen implementiert sein, die in computerlesbaren Medien (z. B. Platten, Arbeitsspeicher usw.) gespeichert sind, die ihnen zugeordnet sind. Ein Computerprogrammprodukt kann derartige Befehle, die in computerlesbaren Medien gespeichert sind, zum Ausführen der Funktionen, die hier beschrieben sind, umfassen.
Im Hinblick auf die Medien, Prozesse, Systeme, Verfahren, Heuristiken usw., die hier beschrieben sind, versteht sich, dass, obwohl die Schritte derartiger Prozesse usw. als gemäß einer bestimmten geordneten Abfolge auftretend beschrieben wurden, derartige Prozesse praktiziert werden können, wobei die beschriebenen Schritte in einer Reihenfolge außer der Reihenfolge, die hier beschrieben ist, durchgeführt werden. Es versteht sich ferner, dass bestimmte Schritte gleichzeitig durchgeführt werden können, dass weitere Schritte hinzugefügt werden können oder dass bestimmte Schritte, die hier beschrieben sind, ausgelassen werden können. Mit anderen Worten sind die Beschreibungen von Prozessen hier zum Zweck des Veranschaulichens von bestimmten Ausführungsformen vorgesehen und sollten keinesfalls als die Ansprüche begrenzend ausgelegt werden.
Entsprechend versteht sich, dass beabsichtigt ist, dass die Beschreibung oben veranschaulichend und nicht einschränkend ist. Viele Ausführungsformen und Anwendungen außer den bereitgestellten Beispielen werden für Fachleute aufgrund des Lesens der Beschreibung oben offensichtlich sein. Der Umfang der Erfindung sollte nicht unter Bezugnahme auf die Beschreibung oben bestimmt werden, sondern sollte stattdessen unter Bezugnahme auf die beigefügten Ansprüche zusammen mit dem gesamten Umfang von Entsprechungen, zu denen derartige Ansprüche berechtigt sind, bestimmt werden. Es wird erwartet und ist beabsichtigt, dass künftige Entwicklungen im hier diskutierten Fachgebiet auftreten und dass die offenbarten Systeme und Verfahren in derartige künftige Ausführungsformen einbezogen werden. Zusammenfassend versteht sich, dass die Erfindung für Abwandlungen und Varianten geeignet ist und lediglich durch die folgenden Ansprüche beschränkt ist.
Es ist beabsichtigt, dass alle Begriffe, die in den Ansprüchen verwendet werden, ihre einfachen und herkömmlichen Bedeutungen, wie sie durch Fachleute verstanden werden, erhalten, sofern hier nicht eine ausdrückliche Angabe des Gegenteils vorgenommen wird. Insbesondere soll eine Verwendung der Singularartikel wie z. B. „eine“, „die“, „besagte“ usw. derart gelesen werden, dass sie eines oder mehrere der angegebenen Elemente rezitiert, sofern nicht ein Anspruch eine ausdrückliche Begrenzung auf das Gegenteil rezitiert.

Claims

System zum Detektieren, Charakterisieren und Minimieren einer Straßennetzüberlastung, wobei das System Folgendes umfasst: mehrere Motorfahrzeuge, wobei jedes der Motorfahrzeuge eine Telematiksteuereinheit (TCU) zum Erzeugen mindestens eines Ortssignals für einen Ort des zugeordneten Motorfahrzeugs und mindestens eines Ereignissignals für ein Ereignis, das mit dem zugeordneten Motorfahrzeug in Beziehung steht, aufweist; eine Anzeigevorrichtung und einen Computer, der mit der Anzeigevorrichtung und der TCU der zugeordneten Motorfahrzeuge kommuniziert, wobei der Computer umfasst: mindestens einen Prozessor, der das Ortssignal und/oder das Ereignissignal der TCU der zugeordneten Motorfahrzeuge empfängt und ein nichttransitorisches computerlesbares Speichermedium, das Befehle enthält, derart, dass der mindestens eine Prozessor programmiert ist zum: Identifizieren eines Orts der Straßennetzüberlastung in einem aktuellen Zeitschritt auf der Grundlage des mindestens einen Ortssignals und des mindestens einen Ereignissignals auf der Grundlage des mindestens einen Ortssignals und des mindestens einen Ereignissignals; Verfolgen der Straßennetzüberlastung auf der Grundlage des mindestens einen Ortssignals und des mindestens einen Ereignissignals; Vorhersagen der Straßennetzüberlastung in einem nächsten Zeitschritt auf der Grundlage des mindestens einen Ortssignals und des mindestens einen Ereignissignals und Erzeugen eines Mitteilungssignals, das der Straßennetzüberlastung zugeordnet ist, für mindestens einen der Zeitschritte, derart, dass die Anzeigevorrichtung die Straßennetzüberlastung in Reaktion darauf anzeigt, dass die Anzeigevorrichtung das Mitteilungssignal von dem mindestens einen Prozessor empfängt.
System nach Anspruch 1, wobei der mindestens eine Prozessor programmiert ist, den Ort der Straßennetzüberlastung durch Identifizieren eines Straßenrandüberlastungszustands und eines Straßenkreuzungsüberlastungszustands für die zugeordneten Motorfahrzeuge auf der Grundlage des mindestens einen Ortssignals und des mindestens einen Ereignissignals zu identifizieren, und der mindestens eine Prozessor ferner programmiert ist, den Ort der Straßennetzüberlastung durch Bestimmen einer Zusammenfassung überlasteter Bereiche auf der Grundlage des Straßenrandüberlastungszustands und des Straßenkreuzungsüberlastungzustands zu identifizieren.
System nach Anspruch 2, wobei der mindestens eine Prozessor ferner programmiert ist, die Zusammenfassung überlasteter Straßen durch Folgendes zu bestimmen: Zusammenfassen einer überlasteten Kreuzung und eines überlasteten Rands, die miteinander verbunden sind, in einen ersten Untergraphen; Zusammenfassen von zwei überlasteten Rändern, die miteinander verbunden sind, in einen zweiten Untergraphen; Zusammenführen des ersten und des zweiten Untergraphen; Löschen mindestens eines nicht überlasteten Rands und mindestens einer nicht überlasteten Kreuzung; Bestimmen eines Überlastungstyps und Bestimmen eines Überlastungspegels.
System nach Anspruch 3, wobei der mindestens eine Prozessor programmiert ist, eine Ausbreitung der Straßennetzüberlastung in einer zeitlichen und einer räumlichen Domäne auf der Grundlage eines raumzeitlichen diskreten Markov-Prozesses zu verfolgen und vorherzusagen.
System nach Anspruch 4, wobei der mindestens eine Prozessor programmiert ist zum Verwenden der partiellen Differenzgleichung (PDE) gemäß: $x (t) = F x (t - 1) + H_{B} x_{B} (t - 1),$
wobei x(t) ein raumzeitlicher regionaler Überlastungszustand in einem Zeitschritt t ist; x_B ein Überlastungszustand bei einer Randbedingung ist und F und H_B eine PDE-Diffusionsmatrix sind, die einem geographischen Nachbareinfluss zugeordnet ist.