DE102022132629A1

DE102022132629A1 - Verfahren zur vorhersage einer kreuzungsdurchfahrtszeit unter berücksichtigung eines ungleichmässigen abbiegens und einer signalwartezeit und vorrichtung, die dieses verfahren anwendet

Info

Publication number: DE102022132629A1
Application number: DE102022132629.2A
Authority: DE
Inventors: Hyun Sang YOO; Sang Kyu Son; Ah Young Kang; Ru Da Rhee; Jae Hong EOM
Original assignee: Hyundai AutoEver Corp
Current assignee: Hyundai AutoEver Corp
Priority date: 2021-12-23
Filing date: 2022-12-08
Publication date: 2023-06-29
Also published as: KR20230097257A; US20230206754A1; CN116343468A

Abstract

Die vorliegende Ausführungsform bezieht sich auf eine Vorrichtung und ein Verfahren zur Vorhersage einer Durchfahrtszeit und ein Verfahren zur Vorhersage einer Fahrzeit unter Verwendung derselben. Genauer gesagt bezieht sich die vorliegende Offenbarung auf eine Technik zur Vorhersage von Durchfahrtszeiten von Fahrzeugen in einem Wartestreckenabschnitt, die den hinter einer Kreuzung liegenden Wartestreckenabschnitt durchfahren, indem Informationen über die Geschwindigkeiten der Fahrzeuge in ein trainiertes Vorhersagemodell eingegeben werden und die Zeit, die Nutzer benötigen, um an ihrem Ziel anzukommen, genauer vorhergesagt wird.

Description

QUERVERWEIS AUF VERWANDTE ANMELDUNG
Die vorliegende Anmeldung beansprucht die Priorität der koreanischen Patentanmeldung Nr. 10-2021-0186117 , die am 23. Dezember 2021 eingereicht wurde und durch Bezugnahme in vollem Umfang hiermit aufgenommen ist.
HINTERGRUND
1. Technisches Gebiet
Die vorliegende Offenbarung betrifft ein Verfahren zur Vorhersage einer Kreuzungsdurchfahrtszeit unter Berücksichtigung eines ungleichmäßigen Abbiegens und einer Signalwartzeit und eine Vorrichtung, die dieses Verfahren anwendet.
2. Verwandte Technik
Ein Verkehrsfluss ist die Anzahl der Fahrzeuge, die einen Punkt in einer Zeiteinheit durchfahren. Ein ununterbrochener Verkehrsfluss ist ein Verkehrsfluss, an dem kein äußerer Einfluss, der den Verkehrsfluss steuert, beteiligt ist. Ein unterbrochener Verkehrsfluss ist ein Verkehrsfluss, der nicht kontinuierlich ist und an dem eine Ampel oder ein anderer äußerer Einfluss beteiligt ist.
Beispiele für einen unterbrochenen Verkehrsfluss können eine Ampelkreuzung, eine Kreuzung ohne Ampel und ein Kreisverkehr sein. An einer solchen Kreuzung kann sich eine Wartestrecke bilden, in der sich der Verkehrsfluss staut, was z.B. das Warten auf das Abbiegen eines Fahrzeugs und das Warten auf ein Signal als Ursache haben kann.
Auch wenn eine Wartestrecke einen großen Einfluss auf die Fahrgeschwindigkeit und die voraussichtliche Ankunftszeit eines Fahrzeugs haben kann, besteht bei einer Wartestrecke, die sich in einem unterbrochenen Verkehrsfluss bildet, das Problem, dass die Erfassungsrate für Verkehrsinformationen gering ist. Dementsprechend besteht das Problem, dass es schwierig ist, eine genaue Fahrzeit bis zur Ankunft am Zielort vorherzusagen.
Da die Technik der künstlichen Intelligenz in jüngster Zeit in den Mittelpunkt gerückt ist, wird die Forschung im Bereich der künstlichen Intelligenz aktiv vorangetrieben. Wenn eine Technik genutzt wird, bei der ein künstliches neuronales Netzwerk aus derartigen Techniken der künstlichen Intelligenz angewendet wird, wird davon ausgegangen, dass einem Nutzer eine Führung mit einer zuverlässigen Durchfahrtszeit und Ankunftszeit am Zielort zur Verfügung gestellt werden kann, indem eine Verkehrssituation für einen unterbrochenen Verkehrsfluss, der schwer vorherzusagen ist, relativ genau vorhergesagt wird.
KURZFASSUNG
Vor diesem Hintergrund besteht eine Aufgabe der vorliegenden Ausführungsform darin, eine Durchfahrtszeit in einem Wartestreckenabschnitt entsprechend einer Fahrtrichtung eines Fahrzeugs an einer Kreuzung zu berechnen, eine Route zu berechnen, auf der das Fahrzeug ein Ziel mit einer minimalen Zeit erreichen kann, indem eine vorhergesagte Durchfahrtszeit in jeder zukünftigen Fahrtrichtung des Fahrzeugs unter Verwendung eines Vorhersagemodells abgeleitet wird, und die Route dem Nutzer zur Verfügung zu stellen.
Zur Lösung der Aufgabe kann eine Ausführungsform ein Verfahren zur Vorhersage einer Durchfahrtszeit bereitstellen, das das Erfassen von Verkehrsinformationen, die Geschwindigkeiten von Fahrzeugen, die einen hinter einer Kreuzung liegenden Wartestreckenabschnitt durchfahren, für jede Fahrtrichtung der Fahrzeuge im Wartestreckenabschnitt umfassen; das Berechnen von Durchfahrtszeiten von Fahrzeugen, die den Wartestreckenabschnitt durchfahren, für jede Fahrtrichtung auf der Grundlage der Verkehrsinformationen und einer Länge des Wartestreckenabschnitts und das Berechnen einer durchschnittlichen Durchfahrtszeit für jede Fahrtrichtung auf der Grundlage der Durchfahrtszeiten; das Eingeben der durchschnittlichen Durchfahrtszeit in ein Vorhersagemodell, das für die Vorhersage einer zukünftigen Durchfahrtszeit trainiert wurde; und das Ableiten einer vorhergesagten Durchfahrtszeit für jede Fahrtrichtung aus dem trainierten Vorhersagemodell umfasst.
Bei dem Verfahren zur Vorhersage einer Durchfahrtszeit kann die durchschnittliche Durchfahrtszeit abgeleitet werden, indem die Durchfahrtszeiten, die 10 Minuten vor und nach dem Ableitungszeitpunkt für die Fahrzeuge entsprechen, die den Wartestreckenabschnitt durchfahren haben, für jede Fahrtrichtung unter Verwendung eines arithmetischen Mittelungsverfahrens berechnet werden. Der Ableitungszeitpunkt kann den Zeitpunkt einer 5-Minuten-Einheit angeben, zu dem die durchschnittliche Durchfahrtszeit abgeleitet wird.
Bei einer Geschwindigkeit, die in einer 5-Minuten-Einheit erfasst wird, kann möglicherweise ein Wert fehlen. Da jedoch die Durchfahrtszeiten der Fahrzeuge vor und nach dem Ableitungszeitpunkt für die Fahrzeuge mit einem arithmetischen Mittelungsverfahren erneut verarbeitet werden, kann ein fehlender Wert korrigiert werden. Da Informationen über den Verkehr in der nahen Vergangenheit und den Verkehr in der nahen Zukunft gleichermaßen integriert werden, kann ein unregelmäßiger Verlauf in der Durchfahrtszeit des Fahrzeugs, der auf das Warten auf das Abbiegen oder das Warten auf das Signal an einer Kreuzung zurückgeführt werden kann, geglättet werden.
Bei dem Verfahren zur Vorhersage einer Durchfahrtszeit kann das Vorhersagemodell trainiert werden, indem die aus der Vergangenheit akkumulierten durchschnittlichen Durchfahrtszeiten entsprechend Zeitreihen empfangen werden. Die aus der Vergangenheit akkumulierten durchschnittlichen Durchfahrtszeiten können abgeleitet werden, indem die Durchfahrtszeiten, die 10 Minuten vor und nach dem Ableitungszeitpunkt für die Fahrzeuge entsprechen, die den Wartestreckenabschnitt durchfahren haben, für jede Fahrtrichtung unter Verwendung eines arithmetischen Mittelungsverfahrens berechnet werden. Der Ableitungszeitpunkt kann den Zeitpunkt einer 5-Minuten-Einheit angeben, zu dem die durchschnittliche Durchfahrtszeit abgeleitet wird. Die vorhergesagte Durchfahrtszeit kann abgeleitet werden, indem sie für jede Fahrtrichtung in einer 5-Minuten-Einheit bis zu einer Stunde in der Zukunft ausgehend von einer aktuellen Zeit geteilt wird.
Bei dem Verfahren zur Vorhersage einer Durchfahrtszeit kann der Wartestreckenabschnitt für jede Fahrtrichtung der Fahrzeuge unterschiedlich festgelegt werden.
Bei dem Verfahren zur Vorhersage einer Durchfahrtszeit kann das trainierte Vorhersagemodell ein Modell sein, das durch Deep Learning auf der Grundlage eines künstlichen neuronalen Netzes trainiert wurde.
Das Verfahren zur Vorhersage einer Durchfahrtszeit kann ferner das Erzeugen von Wartestreckenabschnittsinformationen umfassen, die eine Länge, eine Straßenneigung, einen Straßentyp und eine Anzahl von Fahrspuren des Wartestreckenabschnitts, einen Signaltyp der Kreuzung für jede Fahrtrichtung beinhalten, und von Umgebungsinformationen, die Informationen über einen Wochentag, eine Uhrzeit und einen Verwaltungsbezirk beinhalten, umfassen. Die durchschnittliche Durchfahrtszeit, die Wartestreckenabschnittsinformationen und die Umgebungsinformationen können in das trainierte Vorhersagemodell eingegeben werden.
Zur Lösung der Aufgabe kann eine weitere Ausführungsform eine Vorrichtung zur Vorhersage einer Durchfahrtszeit bereitstellen, die eine Erfassungsschaltung, die so konfiguriert ist, dass sie Verkehrsinformationen erfasst, die Geschwindigkeiten von Fahrzeugen, die einen hinter einer Kreuzung liegenden Wartestreckenabschnitt durchfahren, für jede Fahrtrichtung der Fahrzeuge im Wartestreckenabschnitt umfassen, eine arithmetische Schaltung, die so konfiguriert ist, dass sie Durchfahrtszeiten von Fahrzeugen, die den Wartestreckenabschnitt durchfahren, für jede Fahrtrichtung auf der Grundlage der Verkehrsinformationen und einer Länge des Wartestreckenabschnitts berechnet und eine durchschnittliche Durchfahrtszeit für jede Fahrtrichtung auf der Grundlage der Durchfahrtszeiten berechnet, und eine Vorhersageschaltung, die ein Vorhersagemodell umfasst, das so trainiert wurde, dass es eine zukünftige Durchfahrtszeit vorhersagt, und die so konfiguriert ist, dass sie die durchschnittliche Durchfahrtszeit in das trainierte Vorhersagemodell eingibt und eine vorhergesagte Durchfahrtszeit für jede Fahrtrichtung ableitet.
Bei der Vorrichtung zur Vorhersage einer Durchfahrtszeit kann die arithmetische Schaltung die durchschnittliche Durchfahrtszeit ableiten, indem die Durchfahrtszeiten, die 10 Minuten vor und nach dem Ableitungszeitpunkt für die Fahrzeuge entsprechen, die den Wartestreckenabschnitt durchfahren haben, für jede Fahrtrichtung unter Verwendung eines arithmetischen Mittelungsverfahrens berechnet werden. Der Ableitungszeitpunkt kann den Zeitpunkt einer 5-Minuten-Einheit angeben, zu dem die durchschnittliche Durchfahrtszeit abgeleitet wird. Bei einer Geschwindigkeit, die in einer 5-Minuten-Einheit erfasst wird, kann möglicherweise ein Wert fehlen. Da jedoch die Durchfahrtszeiten der Fahrzeuge vor und nach dem Ableitungszeitpunkt für die Fahrzeuge mit einem arithmetischen Mittelungsverfahren erneut verarbeitet werden, kann ein fehlender Wert korrigiert werden. Da Informationen über den Verkehr in der nahen Vergangenheit und den Verkehr in der nahen Zukunft gleichermaßen integriert werden, kann ein unregelmäßiger Verlauf in der Durchfahrtszeit des Fahrzeugs, der auf das Warten auf das Abbiegen oder das Warten auf das Signal an einer Kreuzung zurückgeführt werden kann, geglättet werden.
Die Vorrichtung zur Vorhersage einer Durchfahrtszeit kann ferner eine Managementschaltung umfassen, die so konfiguriert ist, dass sie Wartestreckenabschnittsinformationen, die eine Länge, eine Straßenneigung, einen Straßentyp und eine Anzahl von Fahrspuren des Wartestreckenabschnitts, einen Signaltyp der Kreuzung für jede Fahrtrichtung beinhalten, und Umgebungsinformationen, die Informationen über einen Wochentag, eine Uhrzeit und einen Verwaltungsbezirk beinhalten, erzeugt.
Die Vorrichtung zur Vorhersage einer Durchfahrtszeit kann ferner eine Übertragungsschaltung umfassen, die so konfiguriert ist, dass sie die vorhergesagte Durchfahrtszeit an einen Fahrzeugnavigations-Managementserver überträgt.
Die Vorrichtung zur Vorhersage einer Durchfahrtszeit kann ferner eine Lernschaltung umfassen, die so konfiguriert ist, dass sie das Vorhersagemodell trainiert, indem sie die aus der Vergangenheit akkumulierten durchschnittlichen Durchfahrtszeiten entsprechend Zeitreihen in das Vorhersagemodell eingibt. Die aus der Vergangenheit akkumulierten durchschnittlichen Durchfahrtszeiten können abgeleitet werden, indem die Durchfahrtszeiten, die 10 Minuten vor und nach dem Ableitungszeitpunkt für die Fahrzeuge entsprechen, die den Wartestreckenabschnitt durchfahren haben, für jede Fahrtrichtung unter Verwendung eines arithmetischen Mittelungsverfahrens berechnet werden. Der Ableitungszeitpunkt kann den Zeitpunkt einer 5-Minuten-Einheit angeben, zu dem die durchschnittliche Durchfahrtszeit abgeleitet wird.
Zur Lösung der Aufgabe kann eine weitere Ausführungsform ein Verfahren zur Vorhersage einer Fahrzeit bereitstellen, das das Erfassen von Verkehrsinformationen, die Geschwindigkeiten von Fahrzeugen, die hinter Kreuzungen liegende Wartestreckenabschnitte durchfahren, für jede Fahrtrichtung der Fahrzeuge in den Wartestreckenabschnitten, das Berechnen von Durchfahrtszeiten von Fahrzeugen, die die Wartestreckenabschnitte durchfahren, für jeden Wartestreckenabschnitt und für jede Fahrtrichtung auf der Grundlage der Verkehrsinformationen und der Längen der Wartestreckenabschnitte und das Berechnen einer durchschnittlichen Durchfahrtszeit für jede Fahrtrichtung auf der Grundlage der Durchfahrtszeiten, das Eingeben der durchschnittlichen Durchfahrtszeit in ein Vorhersagemodell, das für die Vorhersage einer zukünftigen Durchfahrtszeit trainiert wurde, das Ableiten von vorhergesagten Durchfahrtszeiten für jede Fahrtrichtung aus dem trainierten Vorhersagemodell und das Ableiten einer Route mit der kleinsten Summe der vorhergesagten Durchfahrtszeiten aus den Wartestreckenabschnitten, die die Fahrzeuge durchfahren, um an ihren Zielen anzukommen, umfasst.
Bei dem Verfahren zur Vorhersage einer Fahrzeit kann die durchschnittliche Durchfahrtszeit abgeleitet werden, indem die Durchfahrtszeiten, die 10 Minuten vor und nach dem Ableitungszeitpunkt für die Fahrzeuge entsprechen, die die Wartestreckenabschnitte durchfahren haben, für jede Fahrtrichtung unter Verwendung eines arithmetischen Mittelungsverfahrens berechnet werden. Der Ableitungszeitpunkt kann den Zeitpunkt einer 5-Minuten-Einheit angeben, zu dem die durchschnittliche Durchfahrtszeit abgeleitet wird. Bei einer Geschwindigkeit, die in einer 5-Minuten-Einheit erfasst wird, kann möglicherweise ein Wert fehlen. Da jedoch die Durchfahrtszeiten der Fahrzeuge vor und nach dem Ableitungszeitpunkt der Fahrzeuge mit einem arithmetischen Mittelungsverfahren erneut verarbeitet werden, kann ein fehlender Wert korrigiert werden. Da Informationen über den Verkehr in der nahen Vergangenheit und den Verkehr in der nahen Zukunft gleichermaßen integriert werden, kann ein unregelmäßiger Verlauf in der Durchfahrtszeit des Fahrzeugs, der auf das Warten auf das Abbiegen oder das Warten auf das Signal an einer Kreuzung zurückgeführt werden kann, geglättet werden.
Das Verfahren zur Vorhersage einer Fahrzeit kann ferner das Erzeugen von Wartestreckenabschnittsinformationen, die eine Länge, eine Straßenneigung, einen Straßentyp und eine Anzahl von Fahrspuren des Wartestreckenabschnitts, einen Signaltyp der Kreuzung für jede Fahrtrichtung beinhalten, und von Umgebungsinformationen, die Informationen über einen Wochentag, eine Uhrzeit und einen Verwaltungsbezirk, beinhalten, umfassen. Das trainierte Vorhersagemodell kann ein Modell sein, das durch Deep Learning auf der Grundlage eines künstlichen neuronalen Netzes trainiert wurde. Die durchschnittliche Durchfahrtszeit, die Wartestreckenabschnittsinformationen und die Umgebungsinformationen können in das trainierte Vorhersagemodell eingegeben werden.
Bei dem Verfahren zur Vorhersage einer Fahrzeit kann das Vorhersagemodell trainiert werden, indem die aus der Vergangenheit akkumulierten durchschnittlichen Durchfahrtszeiten entsprechend Zeitreihen empfangen werden. Die aus der Vergangenheit akkumulierten durchschnittlichen Durchfahrtszeiten können abgeleitet werden, indem die Durchfahrtszeiten, die 10 Minuten vor und nach dem Ableitungszeitpunkt für die Fahrzeuge entsprechen, die den Wartestreckenabschnitt durchfahren haben, für jede Fahrtrichtung unter Verwendung eines arithmetischen Mittelungsverfahrens berechnet werden. Der Ableitungszeitpunkt kann den Zeitpunkt einer 5-Minuten-Einheit angeben, zu dem die durchschnittliche Durchfahrtszeit abgeleitet wird. Die vorhergesagte Durchfahrtszeit kann abgeleitet werden, indem sie für jede Fahrtrichtung in einer 5-Minuten-Einheit bis zu einer Stunde in der Zukunft ausgehend von einer aktuellen Zeit geteilt wird.
Wie oben beschrieben, hat die vorliegende Ausführungsform den Effekt, dass der Zeitpunkt, zu dem ein Nutzer an einem Ziel ankommt, genau vorhergesagt werden, indem der Zeitpunkt, zu dem ein Fahrzeug eine Kreuzung durchfährt, für jede Fahrtrichtung der Fahrzeuge genau vorhergesagt wird. Darüber hinaus kann das Problem gelöst werden, das darin besteht, dass die Erfassungsrate bei der Geschwindigkeit, die auf der Grundlage von Fahrzeugen, die eine Kreuzung vollständig durchfahren, für jede Fahrtrichtung der Fahrzeuge erfasst wird, niedrig sein kann und die Zuverlässigkeit gering sein kann, wenn die Zukunft auf der Grundlage von Informationen mit einer niedrigen Erfassungsrate vorhergesagt wird. Darüber hinaus besteht ein Effekt darin, dass eine stabile Durchfahrtszeit in einer Wartestrecke für jede Fahrtrichtung vorhergesagt werden kann, die für ein Fahrzeug in Bezug auf eine inkonsistente Durchfahrtszeit, die auf das unregelmäßige Auftreten von Abbiegevorgängen innerhalb eines Kreuzungsabschnitts oder das Warten auf ein Signal für jedes Fahrzeug zurückzuführen ist, degressiv zuverlässig sein kann.
Figurenliste

1 ist ein Schaubild zur schematischen Beschreibung der vorliegenden Ausführungsform, die sich auf eine Kreuzung und einen Wartestreckenabschnitt bezieht.
2 ist ein Schaubild zur Beschreibung einer Vorrichtung zur Vorhersage einer Durchfahrtszeit gemäß der vorliegenden Ausführungsform.
3 ist ein Schaubild zur Beschreibung eines Verfahrens zur Vorhersage einer Durchfahrtszeit gemäß der vorliegenden Ausführungsform.
4 ist ein Schaubild zur Beschreibung einer vorhergesagten Durchfahrtszeit, die unter Verwendung eines Vorhersagemodells gemäß der vorliegenden Ausführungsform abgeleitet wird.
5 ist ein beispielhaftes Schaubild einer Fahrroutenführung unter Verwendung des Verfahrens zur Vorhersage einer Fahrzeit gemäß der vorliegenden Ausführungsform.

AUSFÜHRLICHE BESCHREIBUNG DER AUSFÜHRUNGSFORMEN
Nachfolgend sind einige Ausführungsformen unter Bezugnahme auf beispielhafte Zeichnungen ausführlich beschrieben. Beim Hinzufügen von Bezugszeichen zu den Elementen jeder Zeichnung ist zu beachten, dass identische Elemente so weit wie möglich dieselben Bezugszeichen haben, auch wenn sie in verschiedenen Zeichnungen dargestellt sind. Wenn bei der Beschreibung von Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung festgestellt wird, dass eine ausführliche Beschreibung der verwandten bekannten Konfiguration oder Funktion das Verständnis einer Ausführungsform der vorliegenden Offenbarung erschwert, wird auf die ausführliche Beschreibung verzichtet.
Ferner können bei der Beschreibung von Elementen einer Ausführungsform der vorliegenden Offenbarung Begriffe wie ein(e) erste(r, s), ein(e) zweite(r, s) A, B, (a) und (b) verwendet werden. Solche Begriffe werden nur dazu verwendet, ein Bauteil von einem anderen Bauteil zu unterscheiden, und das Wesen, die Reihenfolge oder die Abfolge eines entsprechenden Bauteils wird durch diese Begriffe nicht eingeschränkt. Wenn ein Bauteil als mit einem anderen Bauteil „verbunden“, „kombiniert“ oder „gekoppelt“ bezeichnet wird, kann das eine Bauteil direkt mit einem anderen Bauteil verbunden oder gekoppelt sein, wobei jedoch auch zu verstehen ist, dass ein drittes Bauteil zwischen den beiden Bauteilen „verbunden“, „kombiniert“ oder „gekoppelt“ sein kann.
1 ist ein Schaubild zur schematischen Beschreibung der vorliegenden Ausführungsform, die sich auf eine Kreuzung und einen Wartestreckenabschnitt bezieht.
Bei einem Verfahren zur Vorhersage einer Durchfahrtszeit gemäß der vorliegenden Ausführungsform kann ein Wartestreckenabschnitt 120 hinter einer Kreuzung 110 vorgegeben sein. Die Geschwindigkeiten der Fahrzeuge, die die Kreuzung 110 durchfahren, können aus verschiedenen Gründen reduziert oder angehalten werden, wie z.B. Anhalten aufgrund des Wartens auf ein Signal einer in der Kreuzung angebrachten Ampel oder Anhalten aufgrund des Wartens auf das Abbiegen der Fahrzeuge durch Reduzierung der Geschwindigkeit der Fahrzeuge, um nach links oder rechts abzubiegen. Der Wartestreckenabschnitt 120 kann ein Abschnitt sein, in dem das Fahrzeug aus verschiedenen Gründen an der Kreuzung 110 angehalten werden oder fahren kann.
Der Wartestreckenabschnitt 120 kann für jede Fahrtrichtung (z.B. Linksabbiegen, Rechtsabbiegen oder Geradeausfahren) des Fahrzeugs an der Kreuzung unterschiedlich festgelegt sein. Dementsprechend kann die Durchfahrtszeit des Fahrzeugs genauer vorhergesagt werden, weil der Wartestreckenabschnitt 120 individuell auf der Grundlage der Fahrtrichtung des Fahrzeugs bestimmt wird, wenn die Durchfahrtszeit des Fahrzeugs im Wartestreckenabschnitt durch ein Vorhersagemodell vorhergesagt wird.
Die Länge, die Straßenneigung, der Straßentyp und die Anzahl der Fahrspuren des Wartestreckenabschnitts 120, ein Signaltyp, Informationen über einen Wochentag, eine Uhrzeit und einen Verwaltungsbezirk an der Kreuzung 110 usw. können vorab in einer Managementschaltung einer Vorrichtung zur Vorhersage einer Durchfahrtszeit gemäß der vorliegenden Ausführungsform gespeichert werden.
Geschwindigkeitsinformationen für den Wartestreckenabschnitt 120 können von einer Sensorvorrichtung erfasst werden, die für jede Richtung in den Wartestreckenabschnitt 120 eingefahren ist und diesen vollständig durchfahren hat, oder sie können von einer in einer Straße installierten Sensorvorrichtung erfasst werden.
Wie in 1 gezeigt, können an der Kreuzung 110 aus verschiedenen Gründen Wartestrecken erzeugt werden, wie z.B. eine Wartestrecke, die durch eine Ampel erzeugt wird, die ein Geradeausfahrt- oder Linksabbiegesignal anzeigt, und eine Wartestrecke, die für abbiegende Fahrzeuge erzeugt wird.
Darüber hinaus kann eine vorhergesagte Durchfahrtszeit berechnet werden, indem eine Durchfahrtszeit in einem Wartestreckenabschnitt unter Verwendung der Geschwindigkeit eines Fahrzeugs in dem Wartestreckenabschnitt berechnet und geglättet wird und die berechnete Durchfahrtszeit als Mittelwert verwendet wird. Dementsprechend kann die vorhergesagte Durchfahrtszeit eine Durchfahrtszeit sein, in der alle Wartezeiten, die einer an der Kreuzung 110 bestehenden Ampel zuzuordnen sind, und das Warten auf das Abbiegen des Fahrzeugs enthalten sind.
Eine Kreuzung gemäß der vorliegenden Ausführungsform kann zusätzlich zu der in 1 dargestellten Kreuzung 110 eine Kreuzung mit fünf Zufahrten oder mehr umfassen, an der ein Fahrzeug auch in einer Geradeausfahrtrichtung, einer Linksabbiegerichtung, einer Rechtsabbiegerichtung und einer Diagonalrichtung fahren kann.
2 ist ein Schaubild zur Beschreibung einer Vorrichtung zur Vorhersage einer Durchfahrtszeit gemäß der vorliegenden Ausführungsform.
Die Vorrichtung 200 zur Vorhersage einer Durchfahrtszeit gemäß der vorliegenden Ausführungsform kann eine Erfassungsschaltung 210, eine arithmetische Schaltung 220 und eine Vorhersageschaltung 230 sowie eine Managementschaltung 240 umfassen.
Die Erfassungsschaltung 210 kann Verkehrsinformationen erfassen, die Geschwindigkeiten von Fahrzeugen, die einen hinter einer Kreuzung liegenden Wartestreckenabschnitt durchfahren, für jede Fahrtrichtung der Fahrzeuge im Wartestreckenabschnitt umfassen. Die von der Erfassungsschaltung 210 erfassten Verkehrsinformationen können die Geschwindigkeiten der Fahrzeuge für jede Fahrtrichtung an der Kreuzung umfassen. Der Wartestreckenabschnitt kann für jede Fahrtrichtung der Fahrzeuge unterschiedlich eingestellt sein.
Die von der Erfassungsschaltung 210 erfassten Verkehrsinformationen können von einer in jedem Fahrzeug installierten Sensorvorrichtung oder einer in einer Straße installierten Sensorvorrichtung erfasst werden.
Die arithmetische Schaltung 220 kann die Durchfahrtszeiten der Fahrzeuge für jede Fahrtrichtung der Fahrzeuge, die einen Wartestreckenabschnitt durchfahren, auf der Grundlage der Verkehrsinformationen und der Länge des Wartestreckenabschnitts berechnen und eine durchschnittliche Durchfahrtszeit der Fahrzeuge für jede Fahrtrichtung auf der Grundlage der Durchfahrtszeiten berechnen. Die Länge des Wartestreckenabschnitts kann zuvor in der Vorrichtung 200 zur Vorhersage einer Durchfahrtszeit gespeichert werden. Insbesondere kann die Länge des Wartestreckenabschnitts zuvor in der arithmetischen Schaltung 220 der Vorrichtung 200 zur Vorhersage einer Durchfahrtszeit gespeichert werden. Wenn die Vorrichtung 200 zur Vorhersage einer Durchfahrtszeit außerdem die Managementschaltung 240 umfasst, kann die Länge des Wartestreckenabschnitts zuvor in der Managementschaltung 240 gespeichert werden.
Die arithmetische Schaltung 220 berechnet eine Durchfahrtszeit für jede Fahrtrichtung eines Fahrzeugs. Dementsprechend kann die arithmetische Schaltung 220 eine zukünftige Durchfahrtszeit des Fahrzeugs in einem Wartestreckenabschnitt für jede Fahrtrichtung der Fahrzeuge vorhersagen, je nachdem, in welche Richtung das Fahrzeug fährt. Da geglättete Durchfahrtszeiten von Fahrzeugen in einem Wartestreckenabschnitt verwendet werden, kann davon ausgegangen werden, dass alle Informationen, wie etwa Informationen über das Wartesignal, das Warten auf das Abbiegen an einer Kreuzung usw., in eine durchschnittliche Durchfahrtszeit einbezogen wurden. Darüber hinaus kann die durchschnittliche Durchfahrtszeit der Fahrzeuge, die die Wartestreckenabschnitte durchfahren, mit einem arithmetischen Mittelungsverfahren berechnet und abgeleitet werden. Insbesondere wird die durchschnittliche Durchfahrtszeit abgeleitet, indem die Durchfahrtszeiten der Fahrzeuge, die 10 Minuten vor und nach dem Ableitungszeitpunkt für die Fahrzeuge entsprechen, die die Wartestreckenabschnitte durchfahren haben, für jede Fahrtrichtung unter Verwendung des arithmetischen Mittelungsverfahrens berechnet werden. Der Ableitungszeitpunkt kann den Zeitpunkt einer 5-Minuten-Einheit angeben, zu dem die durchschnittliche Durchfahrtszeit abgeleitet wird. Dementsprechend können genauere Durchfahrtszeiten von Fahrzeugen in Bezug auf ein unregelmäßiges Signal und das Warten auf das Abbiegen der Fahrzeuge an einer Kreuzung vorhergesagt werden, indem die Durchfahrtszeiten der Fahrzeuge in Wartestreckenabschnitten mit dem arithmetischen Mittelungsverfahren wie oben beschrieben berechnet und geglättet werden. Bei einer Geschwindigkeit, die in einer 5-Minuten-Einheit erfasst wird, kann somit möglicherweise ein Wert fehlen. Da jedoch die Durchfahrtszeiten der Fahrzeuge vor und nach dem Ableitungszeitpunkt der Fahrzeuge erneut mit dem arithmetischen Mittelungsverfahren verarbeitet werden, kann ein fehlender Wert korrigiert werden. Da außerdem Informationen über den Verkehr in der nahen Vergangenheit und Informationen über den Verkehr in der nahen Zukunft gleichermaßen integriert werden, kann ein unregelmäßiger Verlauf in der Durchfahrtszeit des Fahrzeugs, der auf das Warten auf das Abbiegen oder das Warten auf das Signal an einer Kreuzung zurückzuführen ist, geglättet werden.
Die Vorhersageschaltung 230 umfasst ein Vorhersagemodell, das für die Vorhersage einer zukünftigen Durchfahrtszeit trainiert wurde. Die Vorhersageschaltung 230 kann eine durchschnittliche Durchfahrtszeit von Fahrzeugen in das trainierte Vorhersagemodell eingeben und in das trainierte Vorhersagemodell auch die Länge, die Straßenneigung, den Straßentyp und die Anzahl der Fahrspuren eines Wartestreckenabschnitts, einen Signaltyp, Informationen über einen Wochentag, eine Uhrzeit und einen Verwaltungsbezirk eingeben, die in der Managementschaltung 240 gespeichert sind, einschließlich der durchschnittlichen Durchfahrtszeit. Die Vorhersageschaltung 230 kann die vorhergesagten Durchfahrtszeiten der Fahrzeuge für jede Fahrtrichtung der Fahrzeuge ableiten.
Die vorhergesagte Durchfahrtszeit, die von der Vorhersageschaltung 230 abgeleitet wird, kann für jede Fahrtrichtung der Fahrzeuge an der Kreuzung erzeugt werden und kann erzeugt werden, indem sie bis zu einer Stunde in der Zukunft ausgehend von einem aktuellen Zeitpunkt in der 5-Minuten-Einheit geteilt wird.
Das trainierte Vorhersagemodell, das in der Vorhersageschaltung 230 enthalten ist, kann ein Modell sein, das durch Deep Learning auf der Grundlage eines künstlichen neuronalen Netzes trainiert wurde.
Das Vorhersagemodell kann somit durchschnittliche Durchfahrtszeiten von Fahrzeugen für jede Fahrtrichtung der Fahrzeuge lernen, die in der Vergangenheit erzeugt wurden. Die Vorrichtung 200 zur Vorhersage einer Durchfahrtszeit kann ferner eine (nicht gezeigte) Lernschaltung für das Trainieren des Vorhersagemodells umfassen.
Die Lernschaltung kann das Vorhersagemodell trainieren, indem sie in das Vorhersagemodell durchschnittliche Durchfahrtszeiten von Fahrzeugen eingibt, die aus der Vergangenheit akkumuliert wurden. Die aus der Vergangenheit akkumulierten durchschnittlichen Durchfahrtszeiten können abgeleitet werden, indem die Durchfahrtszeiten der Fahrzeuge, die 10 Minuten vor und nach dem Ableitungszeitpunkt für die Fahrzeuge entsprechen, die einen Wartestreckenabschnitt durchfahren haben, für jede Fahrtrichtung der Fahrzeuge unter Verwendung des arithmetischen Mittelungsverfahrens berechnet werden. Der Ableitungszeitpunkt kann den Zeitpunkt einer 5-Minuten-Einheit angeben, zu dem die durchschnittliche Durchfahrtszeit abgeleitet wird. Die Durchfahrtszeit des Fahrzeugs im Wartestreckenabschnitt, in die das Warten auf ein unregelmäßiges Signal und das Warten auf das Abbiegen des Fahrzeugs einbezogen wurden, kann somit durch Glättung der Durchfahrtszeiten mit dem arithmetischen Mittelungsverfahren genauer vorhergesagt werden. Bei einer Geschwindigkeit, die in einer 5-Minuten-Einheit erfasst wird, kann möglicherweise ein Wert fehlen. Da jedoch die Durchfahrtszeiten der Fahrzeuge vor und nach dem Ableitungszeitpunkt der Fahrzeuge mit einem arithmetischen Mittelungsverfahren erneut verarbeitet werden, kann ein fehlender Wert korrigiert werden. Da Informationen über den Verkehr in der nahen Vergangenheit und den Verkehr in der nahen Zukunft gleichermaßen integriert werden, kann ein unregelmäßiger Verlauf in der Durchfahrtszeit des Fahrzeugs, der auf das Warten auf das Abbiegen oder das Warten auf das Signal an einer Kreuzung zurückgeführt werden kann, geglättet werden.
Wenn die Vorrichtung 200 zur Vorhersage einer Durchfahrtszeit ferner die Lernschaltung umfasst, kann die Lernschaltung das Vorhersagemodell unter Verwendung vergangener durchschnittlicher Durchfahrtszeiten trainieren. Die Vorhersageschaltung 230 kann unter Verwendung des trainierten Vorhersagemodells eine vorhergesagte Durchfahrtszeit ableiten. Wenn die Vorrichtung 200 zur Vorhersage einer Durchfahrtszeit die Managementschaltung 240 umfasst, kann die Lernschaltung außerdem Informationen lernen, die durch die Bearbeitung einer von der arithmetischen Schaltung 220 berechneten durchschnittlichen Durchfahrtszeit und von durch die Managementschaltung 240 erzeugten Wartestreckenabschnittsinformationen und Umgebungsinformationen erhalten werden. In diesem Fall können die vergangenen durchschnittlichen Durchfahrtszeiten abgeleitet werden, indem die Durchfahrtszeiten der Fahrzeuge, die 10 Minuten vor und nach dem Ableitungszeitpunkt für die Fahrzeuge entsprechen, die einen Wartestreckenabschnitt durchfahren haben, für jede Fahrtrichtung der Fahrzeuge unter Verwendung des arithmetischen Mittelungsverfahrens berechnet werden. Die Lernschaltung kann durch Lernen der vergangenen durchschnittlichen Durchfahrtszeiten eine genauere Durchfahrtszeit im Wartestreckenabschnitt ableiten, wenn sie die durchschnittlichen Durchfahrtszeiten erhält. Die Managementschaltung 240 kann Wartestreckenabschnittsinformationen erzeugen, die die Länge, die Straßenneigung, den Straßentyp und die Anzahl der Fahrspuren des Wartestreckenabschnitts und eine Signaltyp einer Kreuzung für jede Fahrtrichtung der Fahrzeuge beinhalten, sowie Umgebungsinformationen, die Informationen über einen Wochentag, eine Uhrzeit und einen Verwaltungsbezirk beinhalten.
Basisinformationen für Wartestreckenabschnittsinformationen und Umgebungsinformationen, die von der Managementschaltung 240 erzeugt werden, können zuvor in der Managementschaltung 240 gespeichert werden. Die Basisinformationen können von einer Sensorvorrichtung, die in jedem Fahrzeug, das auf einer Straße fährt, installiert ist, oder von einer Sensorvorrichtung, die in einer Straße installiert ist, erfasst werden.
Darüber hinaus kann die Vorhersageschaltung 230 eine durchschnittliche Durchfahrtszeit von der arithmetischen Schaltung 220 empfangen, Wartestreckenabschnittsinformationen und Umgebungsinformationen von der Managementschaltung 240 empfangen und eine vorhergesagte Durchfahrtszeit ableiten, indem die durchschnittliche Durchfahrtszeit, die Wartestreckenabschnittsinformationen und die Umgebungsinformationen in das trainierte Vorhersagemodell eingegeben werden. Die durchschnittliche Durchfahrtszeit, die Wartestreckenabschnittsinformationen und die Umgebungsinformationen können miteinander verarbeitet werden, bevor sie in das trainierte Vorhersagemodell eingegeben werden. Die verarbeiteten Informationen können in das trainierte Vorhersagemodell eingegeben werden. Dementsprechend können die vorhergesagte Durchfahrtszeit, die Wartestreckenabschnittsinformationen für jeden Wartestreckenabschnitt und für jede Fahrtrichtung von Fahrzeugen sowie Informationen über eine Uhrzeit, einen Wochentag und einen Verwaltungsbezirk, wenn das Fahrzeug fährt, enthält, abgeleitet werden.
Die Vorrichtung 200 zur Vorhersage einer Durchfahrtszeit gemäß der vorliegenden Ausführungsform kann ferner eine (nicht gezeigte) Übertragungsschaltung umfassen. Die Übertragungsschaltung kann an einen Managementserver, der eine Fahrzeugnavigation verwaltet, Informationen über eine vorhergesagte Durchfahrtszeit übertragen, die von der Vorhersageschaltung 230 erzeugt wird. Darüber hinaus kann der Managementserver eine Route berechnen, auf der ein Nutzer unter Verwendung der vorhergesagten Durchfahrtszeit eine minimale Zeit benötigt, um zu einem Ziel zu gelangen, und kann dem Nutzer Informationen über die Route zur Verfügung stellen.
3 ist ein Schaubild zur Beschreibung eines Verfahrens zur Vorhersage einer Durchfahrtszeit gemäß der vorliegenden Ausführungsform.
Bei dem Verfahren zur Vorhersage einer Durchfahrtszeit gemäß der vorliegenden Ausführungsform kann ein Schritt S310 zur Erfassung von Verkehrsinformationen, die die Geschwindigkeiten von Fahrzeugen, die einen hinter einer Kreuzung liegenden Wartestreckenabschnitt durchfahren, für jede Fahrtrichtung der Fahrzeuge im Wartestreckenabschnitt umfassen, durchgeführt werden.
Die Verkehrsinformationen können gemessene Geschwindigkeiten der Fahrzeuge für jede Fahrtrichtung an der Kreuzung enthalten. Der Wartestreckenabschnitt kann für jede Fahrtrichtung der Fahrzeuge unterschiedlich eingestellt werden. Die Verkehrsinformationen können von einer in jedem Fahrzeug installierten Sensorvorrichtung oder von einer in der Straße installierten Sensorvorrichtung erfasst werden. Insbesondere können die Informationen über die Geschwindigkeit eines Fahrzeugs für einen Wartestreckenabschnitt für jede Richtung von einer Sensorvorrichtung erfasst werden, die in den Wartestreckenabschnitt 120 eingefahren ist und ihn vollständig durchfahren hat, oder sie können von einer in einer Straße installierten Sensorvorrichtung erfasst werden.
Schritt S320 kann zur Berechnung von Durchfahrtszeiten der Fahrzeuge für jede Fahrtrichtung von Fahrzeugen, die den Wartestreckenabschnitt durchfahren, auf der Grundlage von Verkehrsinformationen und der Länge des Wartestreckenabschnitts und zur Berechnung einer durchschnittlichen Durchfahrtszeit für jede Fahrtrichtung auf der Grundlage der Durchfahrtszeiten durchgeführt werden.
Im Schritt S320 zur Berechnung der durchschnittlichen Durchfahrtszeit werden die Durchfahrtszeiten für jede Fahrtrichtung der Fahrzeuge berechnet. Dementsprechend können zukünftige Durchfahrtszeiten des Fahrzeugs im Wartestreckenabschnitt für jede Fahrtrichtung der Fahrzeuge vorhergesagt werden, je nachdem, in welche Richtung das Fahrzeug fährt. Da geglättete Durchfahrtszeiten von Fahrzeugen in einem Wartestreckenabschnitt verwendet werden, kann davon ausgegangen werden, dass alle Informationen, wie etwa Informationen über das Warten auf ein Signal, das Warten auf das Abbiegen an einer Kreuzung usw., in eine durchschnittliche Durchfahrtszeit einbezogen wurden. Darüber hinaus kann die durchschnittliche Durchfahrtszeit der Fahrzeuge, die die Wartestreckenabschnitte durchfahren, mit einem arithmetischen Mittelungsverfahren berechnet und abgeleitet werden. Insbesondere kann die durchschnittliche Durchfahrtszeit abgeleitet werden, indem die Durchfahrtszeiten der Fahrzeuge in den Wartestreckenabschnitten, die 10 Minuten vor und nach dem Ableitungszeitpunkt für die Fahrzeuge entsprechen, die die Wartestreckenabschnitte durchfahren haben, für jede Fahrtrichtung unter Verwendung des arithmetischen Mittelungsverfahrens berechnet werden. Der Ableitungszeitpunkt kann den Zeitpunkt einer 5-Minuten-Einheit angeben, zu dem die durchschnittliche Durchfahrtszeit abgeleitet wird. Bei einer Geschwindigkeit, die in einer 5-Minuten-Einheit erfasst wird, kann somit möglicherweise ein Wert fehlen. Da jedoch die Durchfahrtszeiten der Fahrzeuge vor und nach dem Ableitungszeitpunkt der Fahrzeuge erneut mit dem arithmetischen Mittelungsverfahren verarbeitet werden, kann ein fehlender Wert korrigiert werden. Da außerdem Informationen über den Verkehr in der nahen Vergangenheit und Informationen über den Verkehr in der nahen Zukunft gleichermaßen integriert werden, kann ein unregelmäßiger Verlauf in der Durchfahrtszeit des Fahrzeugs, der auf das Warten auf das Abbiegen oder das Warten auf das Signal an einer Kreuzung zurückzuführen ist, geglättet werden.
Es kann ferner ein (nicht gezeigter) Schritt ausgeführt werden, bei dem das Vorhersagemodell vergangene durchschnittliche Durchfahrtszeiten lernt. Insbesondere kann das Vorhersagemodell trainiert werden, indem es aus der Vergangenheit akkumulierte durchschnittliche Durchfahrtszeiten erhält. Die aus der Vergangenheit akkumulierten durchschnittlichen Durchfahrtszeiten abgeleitet werden, indem die Durchfahrtszeiten der Fahrzeuge, die 10 Minuten vor und nach dem Ableitungszeitpunkt für die Fahrzeuge entsprechen, die den Wartestreckenabschnitt durchfahren haben, für jede Fahrtrichtung der Fahrzeuge unter Verwendung des arithmetischen Mittelungsverfahrens berechnet werden. Der Ableitungszeitpunkt kann den Zeitpunkt einer 5-Minuten-Einheit angeben, zu dem die durchschnittliche Durchfahrtszeit abgeleitet wird. Die Durchfahrtszeit im Wartestreckenabschnitt, in dem das Warten auf ein unregelmäßiges Signal und das Warten auf das Abbiegen des Fahrzeugs berücksichtigt wurden, kann durch Glättung der Durchfahrtszeiten mit dem arithmetischen Mittelungsverfahren genauer vorhergesagt werden.
Darüber hinaus kann das Vorhersagemodell Informationen lernen, die durch Bearbeiten der durchschnittlichen Durchfahrtszeit, der Wartestreckenabschnittsinformationen und der Umgebungsinformationen erhalten werden. Wenn die durchschnittlichen Echtzeit-Durchfahrtszeiten in das Vorhersagemodell eingegeben werden, kann das Vorhersagemodell so trainiert werden, dass es eine zukünftige durchschnittliche Durchfahrtszeit vorhersagt. In diesem Fall können vergangene durchschnittliche Durchfahrtszeiten abgeleitet werden, indem die Durchfahrtszeiten der Fahrzeuge, die 10 Minuten vor und nach dem Ableitungszeitpunkt für Fahrzeuge entsprechen, die den Wartestreckenabschnitt durchfahren, für jede Fahrtrichtung der Fahrzeuge mit dem arithmetischen Mittelungsverfahren berechnet werden. Der Ableitungszeitpunkt kann den Zeitpunkt einer 5-Minuten-Einheit angeben, zu dem die durchschnittliche Durchfahrtszeit abgeleitet wird. Die Lernschaltung kann durch Lernen des Ableitungszeitpunkts eine genauere Durchfahrtszeit im Wartestreckenabschnitt ableiten, wenn die durchschnittliche Durchfahrtszeit erhalten wird.
Es kann ein Schritt S330 zum Eingeben der durchschnittlichen Durchfahrtszeit in das Vorhersagemodell, das trainiert wurde, um eine zukünftige Durchfahrtszeit vorherzusagen, und zum Ableiten einer vorhergesagten Durchfahrtszeit für jede Fahrtrichtung der Fahrzeuge aus dem trainierten Vorhersagemodell durchgeführt werden.
Das trainierte Vorhersagemodell kann ein Modell sein, das durch Deep Learning auf der Grundlage eines künstlichen neuronalen Netzes trainiert wurde. Die vorhergesagte Durchfahrtszeit kann abgeleitet werden, indem sie ausgehend von einer aktuellen Zeit bis zu einer Stunde in der Zukunft in der 5-Minuten-Einheit geteilt wird.
Vor Schritt S330 zum Ableiten der vorhergesagten Durchfahrtszeit kann ferner ein (nicht gezeigter) Schritt zur Erzeugung von Wartestreckenabschnittsinformationen, die die Länge, die Straßenneigung, den Straßentyp und die Anzahl der Fahrspuren des Wartestreckenabschnitts, einen Signaltyp der Kreuzung beinhalten, und von Umgebungsinformationen, die Informationen über einen Wochentag, eine Uhrzeit und einen Verwaltungsbezirk beinhalten, für jede Fahrtrichtung der Fahrzeuge ausgeführt werden. Basisinformationen für die Wartestreckenabschnittsinformationen und die Umgebungsinformationen können zuvor in der Managementschaltung der Vorrichtung zur Vorhersage einer Durchfahrtszeit gespeichert werden, die das Verfahren zur Vorhersage einer Durchfahrtszeit durchführt. Die Basisinformationen können von einer Sensorvorrichtung, die in jedem Fahrzeug, das auf einer Straße fährt, installiert ist, oder von einer Sensorvorrichtung, die in einer Straße installiert ist, erfasst werden.
Darüber hinaus können die durchschnittliche Durchfahrtszeit, die Wartestreckenabschnittsinformationen und die Umgebungsinformationen in das trainierte Vorhersagemodell eingegeben werden. Dementsprechend kann die vorhergesagte Durchfahrtszeit, die die Wartestreckenabschnittsinformationen für jeden Wartestreckenabschnitt und für jede Fahrtrichtung der Fahrzeuge und die Informationen über eine Uhrzeit, einen Wochentag und einen Verwaltungsbezirk, in dem das Fahrzeug fährt, umfasst, abgeleitet werden.
Es kann ferner ein (nicht gezeigter) Schritt zur Übertragung von Informationen über die vorhergesagte Durchfahrtszeit an einen Fahrzeugnavigations-Managementserver, nachdem die vorhergesagte Durchfahrtszeit abgeleitet wurde, durchgeführt werden. Der Management-Server kann eine Route berechnen, auf der ein Nutzer unter Verwendung der vorhergesagten Durchfahrtszeit eine minimale Zeit benötigt, um an einem Ziel anzukommen, und kann dem Nutzer Informationen über die Route zur Verfügung stellen.
4 ist ein Schaubild zur Beschreibung einer vorhergesagten Durchfahrtszeit, die unter Verwendung des Vorhersagemodells gemäß der vorliegenden Ausführungsform abgeleitet wird.
Um eine vorhergesagte Durchfahrtszeit 450 für die Durchfahrt durch einen hinter einer Kreuzung liegenden Wartestreckenabschnitt zu berechnen, kann eine durchschnittliche Durchfahrtszeit 410 von Fahrzeugen, die den Wartestreckenabschnitt durchfahren, in ein Vorhersagemodell 440 eingegeben werden. Wie in 4 gezeigt, können Wartestreckenabschnittsinformationen 420 und Umgebungsinformationen 430 zusammen mit der durchschnittlichen Durchfahrtszeit 410 in das Vorhersagemodell 440 eingegeben werden.
Bei der durchschnittlichen Durchfahrtszeit 410 kann es sich um Daten in Form einer Matrix handeln, in der die durchschnittliche Durchfahrtszeit der Fahrzeuge für jeden Wartestreckenabschnitt und für jeden Zeitpunkt angeordnet wurde. Bei den Wartestreckenabschnittsinformationen 420 und Umgebungsinformationen 430 kann es sich um Daten in Form einer Matrix oder eines Vektors handeln.
Die durchschnittliche Durchfahrtszeit 410 kann von der Vorrichtung zur Vorhersage einer Durchfahrtszeit auf der Grundlage von Verkehrsinformationen, die die Geschwindigkeiten von Fahrzeugen umfassen, die den Wartestreckenabschnitt durchfahren, erzeugt werden. Die Verkehrsinformationen können von einer in jedem Fahrzeug installierten Sensorvorrichtung oder einer in einer Straße installierten Sensorvorrichtung erfasst werden. Insbesondere können die Informationen über die Geschwindigkeiten der Fahrzeuge für den Wartestreckenabschnitt für jede Richtung von einer Sensorvorrichtung erfasst werden, die in den Wartestreckenabschnitt 120 eingefahren ist und diesen vollständig durchfahren hat, oder von einer in einer Straße installierten Sensorvorrichtung erfasst werden.
Die Wartestreckenabschnittsinformationen 420 können die Länge, die Straßenneigung, den Straßentyp und die Anzahl der Fahrspuren des Wartestreckenabschnitts sowie einen Signaltyp einer Kreuzung für jede Fahrtrichtung der Fahrzeuge umfassen. Die Umgebungsinformationen 430 können Informationen über einen Wochentag, eine Uhrzeit und einen Verwaltungsbezirk beinhalten.
Die Wartestreckenabschnittsinformationen 420 und die Umgebungsinformationen 430 können auf der Grundlage von Basisinformationen erzeugt werden, die zuvor in der Managementschaltung der Vorrichtung zur Vorhersage einer Durchfahrtszeit gespeichert wurden.
5 ist ein beispielhaftes Schaubild einer Fahrtroutenführung unter Verwendung des Verfahrens zur Vorhersage einer Fahrzeit gemäß der vorliegenden Ausführungsform.
Wie in 5 gezeigt, kann ein Fahrzeug während der Fahrt im Allgemeinen mehrere Kreuzungen durchfahren. Wenn die Durchfahrtszeiten der Fahrzeuge in den Wartestreckenabschnitten, die hinter den mehreren Kreuzungen liegen, vorhergesagt werden können, kann ein Nutzer, der das Fahrzeug fährt, die Zeit, die er benötigt, um an seinem Ziel anzukommen, genauer überprüfen, und er kann mit einer Fahrroute geführt werden, die eine minimale Zeit benötigt.
Dementsprechend kann bei dem Verfahren zur Vorhersage einer Fahrzeit gemäß der vorliegenden Ausführungsform ein Schritt zur Erfassung von Verkehrsinformationen, die die Geschwindigkeiten von Fahrzeugen umfassen, die hinter jeder Kreuzung liegende Wartestreckenabschnitte durchfahren, für jede Fahrtrichtung der Fahrzeuge in den Wartestreckenabschnitten durchgeführt werden. Die Wartestreckenabschnitte können für jede Kreuzung und in Abhängigkeit von der Fahrtrichtung der Fahrzeuge (z.B. Geradeausfahrt, Links- und Rechtsabbiegung) unterschiedlich festgelegt werden. Die Verkehrsinformationen können von einer in jedem Fahrzeug installierten Sensorvorrichtung oder von einer in einer Straße installierten Sensorvorrichtung erfasst werden. Insbesondere können Informationen über die Geschwindigkeit der Fahrzeuge für den Wartestreckenabschnitt für jede Richtung von einer Sensorvorrichtung erfasst werden, die in den Wartestreckenabschnitt 120 eingefahren ist und diesen vollständig durchfahren hat, oder von einer in einer Straße installierten Sensorvorrichtung erfasst werden. Außerdem können die Verkehrsinformationen Informationen über die Geschwindigkeiten der Fahrzeuge umfassen.
Es kann ein Schritt zur Berechnung der Durchfahrtszeiten von Fahrzeugen für jeden Wartestreckenabschnitt und für jede Fahrtrichtung von Fahrzeugen, die die Wartestreckenabschnitte durchfahren, auf der Grundlage von Verkehrsinformationen und der Länge der Wartestreckenabschnitte und zur Berechnung einer durchschnittlichen Durchfahrtszeit auf der Grundlage der Durchfahrtszeiten durchgeführt werden. Die durchschnittliche Durchfahrtszeit kann abgeleitet werden, indem die Durchfahrtszeiten der Fahrzeuge in den Wartestreckenabschnitten, die 10 Minuten vor und nach dem Ableitungszeitpunkt für Fahrzeuge entsprechen, die die Wartestreckenabschnitte durchfahren, für jede Fahrtrichtung mit dem arithmetischen Mittelungsverfahren berechnet werden. Der Ableitungszeitpunkt kann den Zeitpunkt einer 5-Minuten-Einheit angeben, zu dem die durchschnittliche Durchfahrtszeit abgeleitet wird. Bei einer Geschwindigkeit, die in einer 5-Minuten-Einheit erfasst wird, kann somit möglicherweise ein Wert fehlen. Da jedoch die Durchfahrtszeiten der Fahrzeuge vor und nach dem Ableitungszeitpunkt der Fahrzeuge mit einem arithmetischen Mittelungsverfahren erneut verarbeitet werden, kann ein fehlender Wert korrigiert werden. Da Informationen über den Verkehr in der nahen Vergangenheit und den Verkehr in der nahen Zukunft gleichermaßen integriert werden, kann ein unregelmäßiger Verlauf in der Durchfahrtszeit des Fahrzeugs, der auf das Warten auf das Abbiegen oder das Warten auf das Signal an einer Kreuzung zurückgeführt werden kann, geglättet werden.
Da die durchschnittliche Durchfahrtszeit durch Glättung und Verwendung der Durchfahrtszeiten der Fahrzeuge in den Wartestreckenabschnitten berechnet wird, können dementsprechend Informationen, wie etwa Informationen über das Warten des Fahrzeugs auf ein Signal, das einer Ampel an der Kreuzung zugeordnet werden kann, und das Warten auf ein Abbiegen des Fahrzeugs bereits in die durchschnittliche Durchfahrtszeit einbezogen worden sein.
Es kann ein Schritt zur Erzeugung von Wartestreckenabschnittsinformationen, die die Länge, die Straßenneigung, den Straßentyp und die Anzahl der Fahrspuren eines Wartestreckenabschnitts, einen Signaltyp einer Kreuzung für jede Fahrtrichtung von Fahrzeugen beinhalten, und von Umgebungsinformationen, die Informationen über einen Wochentag, eine Uhrzeit und einen Verwaltungsbezirk umfassen, durchgeführt werden.
Es kann ein Schritt zum Eingeben einer durchschnittlichen Durchfahrtszeit in das Vorhersagemodell, das für die Vorhersage einer zukünftigen Durchfahrtszeit trainiert wurde, durchgeführt werden. Das trainierte Vorhersagemodell kann ein Modell sein, das durch Deep Learning auf der Grundlage eines künstlichen neuronalen Netzes trainiert wurde. Wenn sowohl Wartestreckenabschnittsinformationen als auch Umgebungsinformationen in dem Verfahren zur Vorhersage einer Fahrzeit verwendet werden, können die durchschnittliche Durchfahrtszeit, die Wartestreckenabschnittsinformationen und die Umgebungsinformationen in das trainierte Modell eingegeben werden. Die durchschnittliche Durchfahrtszeit, die Wartestreckenabschnittsinformationen und die Umgebungsinformationen können miteinander verarbeitet werden, bevor sie in das trainierte Modell eingegeben werden.
Um das trainierte Vorhersagemodell zu erzeugen, kann außerdem ein Lernschritt zum Trainieren des Vorhersagemodells durch Eingabe vergangener durchschnittlicher Durchfahrtszeiten in das Vorhersagemodell durchgeführt werden. Wenn sowohl Wartestreckenabschnittsinformationen als auch Umgebungsinformationen bei dem Verfahren zur Vorhersage einer Fahrzeit verwendet werden, kann das Vorhersagemodell trainiert werden, indem in das Vorhersagemodell Informationen eingegeben werden, die durch das Bearbeiten einer durchschnittlichen Durchfahrtszeit, der Wartestreckenabschnittsinformationen und der Umgebungsinformationen miteinander erhalten werden. In diesem Fall kann die vergangene durchschnittliche Durchfahrtszeit abgeleitet werden, indem Durchfahrtszeiten berechnet werden, die 10 Minuten vor und nach dem Ableitungszeitpunkt für Fahrzeuge entsprechen, die einen Wartestreckenabschnitt durchfahren, für jede Fahrtrichtung der Fahrzeuge mit einem arithmetischen Mittelungsverfahren berechnet werden. In diesem Fall kann der Ableitungszeitpunkt den Zeitpunkt einer 5-Minuten-Einheit angeben, zu dem eine durchschnittliche Durchfahrtszeit abgeleitet wird.
Das Vorhersagemodell kann trainiert werden, indem durchschnittliche Durchfahrtszeiten, die aus der Vergangenheit akkumuliert wurden, erhalten werden. Die aus der Vergangenheit akkumulierten durchschnittlichen Durchfahrtszeiten können abgeleitet werden, indem Durchfahrtszeiten der Fahrzeuge, die 10 Minuten vor und nach dem Ableitungszeitpunkt für Fahrzeuge entsprechen, die den Wartestreckenabschnitt durchfahren haben, für jede Fahrtrichtung der Fahrzeuge mit dem arithmetischen Mittelungsverfahren berechnet werden. Der Ableitungszeitpunkt kann den Zeitpunkt einer 5-Minuten-Einheit angeben, zu dem die durchschnittliche Durchfahrtszeit abgeleitet wird. Die Durchfahrtszeit im Wartestreckenabschnitt, in dem das Warten auf ein unregelmäßiges Signal und das Warten auf das Abbiegen des Fahrzeugs berücksichtigt wurden, kann somit durch Glättung der Durchfahrtszeiten mit dem arithmetischen Mittelungsverfahren genauer vorhergesagt werden. Bei einer Geschwindigkeit, die in einer 5-Minuten-Einheit erfasst wird, kann somit möglicherweise ein Wert fehlen. Da jedoch die Durchfahrtszeiten der Fahrzeuge vor und nach dem Ableitungszeitpunkt für die Fahrzeuge mit einem arithmetischen Mittelungsverfahren erneut verarbeitet werden, kann ein fehlender Wert korrigiert werden. Da Informationen über den Verkehr in der nahen Vergangenheit und den Verkehr in der nahen Zukunft gleichermaßen integriert werden, kann ein unregelmäßiger Verlauf in der Durchfahrtszeit des Fahrzeugs, der auf das Warten auf das Abbiegen oder das Warten auf das Signal an einer Kreuzung zurückgeführt werden kann, geglättet werden.
Es kann ein Schritt zum Ableiten von vorhergesagten Durchfahrtszeiten aus dem trainierten Vorhersagemodell für jeden Wartestreckenabschnitt und für jede Fahrtrichtung durchgeführt werden. Die vorhergesagte Durchfahrtszeit kann erzeugt werden, indem sie in der 5-Minuten-Einheit innerhalb einer Stunde in der Zukunft ab einem aktuellen Zeitpunkt geteilt wird. Dementsprechend kann eine Durchfahrtszeit in einem Wartestreckenabschnitt für jede Kreuzung vorhergesagt werden.
Es kann ein Schritt zum Ableiten einer Route mit der kleinsten Summe der vorhergesagten Durchfahrtszeiten aus den Wartestreckenabschnitten durchgeführt werden, durch die Fahrzeuge fahren können, um zu ihren Zielen zu gelangen. Eine Fahrroute mit einer minimalen Zeit kann durch die Summe der vorhergesagten Durchfahrtszeiten in Wartestreckenabschnitten für jede Kreuzung abgeleitet werden, über die die Nutzer ihre Fahrzeuge fahren müssen, um an ihrem Ziel anzukommen.
Dementsprechend kann das Problem einer Wartestrecke mit unterbrochenem Verkehrsfluss mit einer geringen Informationserfassungsrate gelöst werden, und ein Nutzer kann mit einer genauen und geplanten Ankunftszeit für ein Ziel geführt werden.
Der oben beschriebene Begriff „enthalten“, „bilden“ oder „haben“ bedeutet, sofern nicht ausdrücklich anders genannt, dass ein entsprechendes Bauteil enthalten sein kann. Dementsprechend ist der Begriff so zu verstehen, dass er auch ein anderes Bauteil einschließen kann, ohne eine anderes Bauteil auszuschließen. Alle hierin verwendeten Begriffe, einschließlich technischer oder wissenschaftlicher Begriffe, haben die gleiche Bedeutung, wie sie von einem Durchschnittsfachmann auf dem Gebiet, auf das sich die vorliegende Offenbarung bezieht, gemeinhin verstanden wird, sofern in der vorliegenden Offenbarung nichts anderes definiert ist. Allgemein gebräuchliche Begriffe, wie sie in Wörterbüchern definiert sind, sind so auszulegen, dass sie dieselbe Bedeutung haben wie im Kontext einer verwandten Technik, und sind nicht als ideale oder übermäßig formale Bedeutungen zu verstehen, es sei denn, sie werden in der Anmeldung ausdrücklich anders definiert.
Die obige Beschreibung ist lediglich eine Beschreibung des technischen Gedankens der vorliegenden Offenbarung, und Fachleute können die vorliegende Offenbarung auf verschiedene Weise ändern und modifizieren, ohne von den wesentlichen Merkmalen der vorliegenden Offenbarung abzuweichen. Dementsprechend sind die in der vorliegenden Offenbarung beschriebenen Ausführungsformen nicht als Einschränkung des technischen Gedankens der vorliegenden Offenbarung zu verstehen, sondern als Beschreibung des technischen Gedankens der vorliegenden Offenbarung. Der technische Gedanke der vorliegenden Offenbarung wird durch die Ausführungsformen nicht eingeschränkt. Der Schutzbereich der vorliegenden Offenbarung ist auf der Grundlage der folgenden Ansprüche auszulegen, und jeglicher technische Gedanke innerhalb eines gleichwertigen Bereichs der vorliegenden Offenbarung ist als in den Rechtsbereich der vorliegenden Offenbarung einbezogen auszulegen.
ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
Diese Liste der vom Anmelder aufgeführten Dokumente wurde automatisiert erzeugt und ist ausschließlich zur besseren Information des Lesers aufgenommen. Die Liste ist nicht Bestandteil der deutschen Patent- bzw. Gebrauchsmusteranmeldung. Das DPMA übernimmt keinerlei Haftung für etwaige Fehler oder Auslassungen.
Zitierte Patentliteratur

KR 1020210186117 [0001]

Claims

Verfahren zur Vorhersage einer Durchfahrtszeit, das Folgendes umfasst: Erfassen von Verkehrsinformationen, die Geschwindigkeiten von Fahrzeugen, die einen hinter einer Kreuzung liegenden Wartestreckenabschnitt durchfahren, für jede Fahrtrichtung der Fahrzeuge im Wartestreckenabschnitt umfassen; Berechnen von Durchfahrtszeiten von Fahrzeugen, die den Wartestreckenabschnitt durchfahren, für jede Fahrtrichtung auf der Grundlage der Verkehrsinformationen und einer Länge des Wartestreckenabschnitts und Berechnen einer durchschnittlichen Durchfahrtszeit für jede Fahrtrichtung auf der Grundlage der Durchfahrtszeiten; Eingeben der durchschnittlichen Durchfahrtszeit in ein Vorhersagemodell, das für die Vorhersage einer zukünftigen Durchfahrtszeit trainiert wurde; und Ableiten einer vorhergesagten Durchfahrtszeit für jede Fahrtrichtung aus dem trainierten Vorhersagemodell.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei: die durchschnittliche Durchfahrtszeit abgeleitet wird, indem die Durchfahrtszeiten, die 10 Minuten vor und nach dem Ableitungszeitpunkt für die Fahrzeuge entsprechen, die den Wartestreckenabschnitt durchfahren haben, für jede Fahrtrichtung unter Verwendung eines arithmetischen Mittelungsverfahrens berechnet werden, und der Ableitungszeitpunkt den Zeitpunkt einer 5-Minuten-Einheit angibt, zu dem die durchschnittliche Durchfahrtszeit abgeleitet wird.
Verfahren nach Anspruch 1 oder Anspruch 2, wobei: das Vorhersagemodell trainiert wird, indem die aus der Vergangenheit akkumulierten durchschnittlichen Durchfahrtszeiten entsprechend Zeitreihen empfangen werden, die aus der Vergangenheit akkumulierten durchschnittlichen Durchfahrtszeiten abgeleitet werden, indem die Durchfahrtszeiten, die 10 Minuten vor und nach dem Ableitungszeitpunkt für die Fahrzeuge entsprechen, die den Wartestreckenabschnitt durchfahren haben, für jede Fahrtrichtung unter Verwendung eines arithmetischen Mittelungsverfahrens berechnet werden, der Ableitungszeitpunkt den Zeitpunkt einer 5-Minuten-Einheit angibt, zu dem die durchschnittliche Durchfahrtszeit abgeleitet wird, und die vorhergesagte Durchfahrtszeit abgeleitet wird, indem sie für jede Fahrtrichtung in einer 5-Minuten-Einheit bis zu einer Stunde in der Zukunft ausgehend von einer aktuellen Zeit geteilt wird.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei der Wartestreckenabschnitt für jede Fahrtrichtung der Fahrzeuge unterschiedlich festgelegt wird.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei das trainierte Vorhersagemodell ein Modell ist, das durch Deep Learning auf der Grundlage eines künstlichen neuronalen Netzes trainiert wurde.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, das ferner das Erzeugen von Wartestreckenabschnittsinformationen, die eine Länge, eine Straßenneigung, einen Straßentyp und eine Anzahl von Fahrspuren des Wartestreckenabschnitts, einen Signaltyp der Kreuzung für jede Fahrtrichtung beinhalten, und von Umgebungsinformationen, die Informationen über einen Wochentag, eine Uhrzeit und einen Verwaltungsbezirk beinhalten, umfasst, wobei die durchschnittliche Durchfahrtszeit, die Wartestreckenabschnittsinformationen und die Umgebungsinformationen in das trainierte Vorhersagemodell eingegeben werden.
Vorrichtung zur Vorhersage einer Durchfahrtszeit, die Folgendes umfasst: eine Erfassungsschaltung, die so konfiguriert ist, dass sie Verkehrsinformationen erfasst, die Geschwindigkeiten von Fahrzeugen, die einen hinter einer Kreuzung liegenden Wartestreckenabschnitt durchfahren, für jede Fahrtrichtung der Fahrzeuge im Wartestreckenabschnitt umfassen; eine arithmetische Schaltung, die so konfiguriert ist, dass sie Durchfahrtszeiten von Fahrzeugen, die den Wartestreckenabschnitt durchfahren, für jede Fahrtrichtung auf der Grundlage der Verkehrsinformationen und einer Länge des Wartestreckenabschnitts berechnet und eine durchschnittliche Durchfahrtszeit für jede Fahrtrichtung auf der Grundlage der Durchfahrtszeiten berechnet; und eine Vorhersageschaltung, die ein Vorhersagemodell umfasst, das so trainiert wurde, dass es eine zukünftige Durchfahrtszeit vorhersagt, und die so konfiguriert ist, dass sie die durchschnittliche Durchfahrtszeit in das trainierte Vorhersagemodell eingibt und eine vorhergesagte Durchfahrtszeit für jede Fahrtrichtung ableitet.
Vorrichtung nach Anspruch 7, wobei: die arithmetische Schaltung so konfiguriert ist, dass sie die durchschnittliche Durchfahrtszeit ableitet, indem die Durchfahrtszeiten, die 10 Minuten vor und nach dem Ableitungszeitpunkt für die Fahrzeuge entsprechen, die den Wartestreckenabschnitt durchfahren haben, für jede Fahrtrichtung unter Verwendung eines arithmetischen Mittelungsverfahrens berechnet werden, und der Ableitungszeitpunkt den Zeitpunkt einer 5-Minuten-Einheit angibt, zu dem die durchschnittliche Durchfahrtszeit abgeleitet wird.
Vorrichtung nach Anspruch 7 oder Anspruch 8, die ferner eine Managementschaltung umfasst, die so konfiguriert ist, dass sie Wartestreckenabschnittsinformationen, die eine Länge, eine Straßenneigung, einen Straßentyp und eine Anzahl von Fahrspuren des Wartestreckenabschnitts, einen Signaltyp der Kreuzung für jede Fahrtrichtung beinhalten, und von Umgebungsinformationen, die Informationen über einen Wochentag, eine Uhrzeit und einen Verwaltungsbezirk beinhalten, erzeugt.
Vorrichtung nach einem der Ansprüche 7 bis 9, das ferner eine Übertragungsschaltung umfasst, die so konfiguriert ist, dass sie die vorhergesagte Durchfahrtszeit an einen Fahrzeugnavigations-Managementserver überträgt.
Vorrichtung nach einem der Ansprüche 7 bis 10, die ferner eine Lernschaltung umfasst, die so konfiguriert ist, dass sie das Vorhersagemodell trainiert, indem sie die aus der Vergangenheit akkumulierten durchschnittlichen Durchfahrtszeiten entsprechend Zeitreihen in das Vorhersagemodell eingibt, wobei die aus der Vergangenheit akkumulierten durchschnittlichen Durchfahrtszeiten abgeleitet werden, indem die Durchfahrtszeiten, die 10 Minuten vor und nach dem Ableitungszeitpunkt für die Fahrzeuge entsprechen, die den Wartestreckenabschnitt durchfahren haben, für jede Fahrtrichtung unter Verwendung eines arithmetischen Mittelungsverfahrens berechnet werden, und der Ableitungszeitpunkt den Zeitpunkt einer 5-Minuten-Einheit angibt, zu dem die durchschnittliche Durchfahrtszeit abgeleitet wird.
Verfahren zur Vorhersage einer Fahrzeit, das Folgendes umfasst: Erfassen von Verkehrsinformationen, die Geschwindigkeiten von Fahrzeugen, die hinter Kreuzungen liegende Wartestreckenabschnitte durchfahren, für jede Fahrtrichtung der Fahrzeuge in den Wartestreckenabschnitten umfassen; Berechnen von Durchfahrtszeiten von Fahrzeugen, die die Wartestreckenabschnitte durchfahren, für jeden Wartestreckenabschnitt und für jede Fahrtrichtung auf der Grundlage der Verkehrsinformationen und der Längen der Wartestreckenabschnitte und Berechnen einer durchschnittlichen Durchfahrtszeit für jede Fahrtrichtung auf der Grundlage der Durchfahrtszeiten; Eingeben der durchschnittlichen Durchfahrtszeit in ein Vorhersagemodell, das für die Vorhersage einer zukünftigen Durchfahrtszeit trainiert wurde; Ableiten von vorhergesagten Durchfahrtszeiten für jede Fahrtrichtung aus dem trainierten Vorhersagemodell; und Ableiten einer Route mit der kleinsten Summe der vorhergesagten Durchfahrtszeiten aus den Wartestreckenabschnitten, die die Fahrzeuge durchfahren, um an ihrem Ziel anzukommen.
Verfahren nach Anspruch 12, wobei: die durchschnittliche Durchfahrtszeit abgeleitet wird, indem die Durchfahrtszeiten, die 10 Minuten vor und nach dem Ableitungszeitpunkt für die Fahrzeuge entsprechen, die die Wartestreckenabschnitte durchfahren haben, für jede Fahrtrichtung unter Verwendung eines arithmetischen Mittelungsverfahrens berechnet werden, und der Ableitungszeitpunkt den Zeitpunkt einer 5-Minuten-Einheit angibt, zu dem die durchschnittliche Durchfahrtszeit abgeleitet wird.
Verfahren nach Anspruch 12 oder Anspruch 13, das ferner das Erzeugen von Wartestreckenabschnittsinformationen, die eine Länge, eine Straßenneigung, einen Straßentyp und eine Anzahl von Fahrspuren des Wartestreckenabschnitts, einen Signaltyp der Kreuzung für jede Fahrtrichtung beinhalten, und von Umgebungsinformationen, die Informationen über einen Wochentag, eine Uhrzeit und einen Verwaltungsbezirk, beinhalten, umfasst, wobei das trainierte Vorhersagemodell ein Modell ist, das durch Deep Learning auf der Grundlage eines künstlichen neuronalen Netzes trainiert wurde, und die durchschnittliche Durchfahrtszeit, die Wartestreckenabschnittsinformationen und die Umgebungsinformationen in das trainierte Vorhersagemodell eingegeben werden.
Verfahren nach einem der Ansprüche 12 bis 14, wobei: das Vorhersagemodell trainiert wird, indem die aus der Vergangenheit akkumulierten durchschnittlichen Durchfahrtszeiten entsprechend Zeitreihen empfangen werden, die aus der Vergangenheit akkumulierten durchschnittlichen Durchfahrtszeiten abgeleitet werden, indem die Durchfahrtszeiten, die 10 Minuten vor und nach dem Ableitungszeitpunkt für die Fahrzeuge entsprechen, die den Wartestreckenabschnitt durchfahren haben, für jede Fahrtrichtung unter Verwendung eines arithmetischen Mittelungsverfahrens berechnet werden, der Ableitungszeitpunkt den Zeitpunkt einer 5-Minuten-Einheit angibt, zu dem die durchschnittliche Durchfahrtszeit abgeleitet wird, und die vorhergesagte Durchfahrtszeit abgeleitet wird, indem sie für jede Fahrtrichtung in einer 5-Minuten-Einheit bis zu einer Stunde in der Zukunft ausgehend von einer aktuellen Zeit geteilt wird.