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Die Erfindung betrifft ein Verfahren
zur Abbildung des Verkehrszustandes gemäß dem Oberbegriff des Anspruchs
1 und ein System zur Verkehrsorganisation gemäß dem Oberbegriff des Anspruchs 12
(
DE 100 36 364 A1 ).
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In der
DE 197 53 034 A1 wird ein
gattungsgemäßes Verfahren
zur Abbildung des Verkehrszustandes auf Ganglinien, sowie ein gattungsgemäßes System
zur Verkehrsorganisation beschrieben, bei dem Verkehrsdaten, die
einen Verkehrsparameter beschreiben, zu Ganglinien verdichtet werden.
Zur Verkehrsprognose erfolgt die Selektion einer zu einem ersten
Verkehrsparameter gehörenden
ersten Ganglinie unter der Berücksichtigung
des Kopplungsgrades der ersten Ganglinie zu einer zweiten Ganglinie,
die auf einen zweiten Verkehrsparameter am selben Ort und zum selben
Zeitpunkt bezogen ist.
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In der
DE 100 57 796 A1 wird ein
Verfahren zur fahrzeugindividuellen Verkehrsprognose unter Ve:rwendung
von Fahrzeug-Fahrzeug-Kommunikation beschrieben. Bei dem Verfahren
werden im Fahrzeug Verkehrsdaten ermittelt und an andere Fahrzeuge übermittelt.
Die im Fahrzeug ermittelten und die von anderen Fahrzeugen empfangenen
Verkehrsdaten werden für
die fahrzeugindividuelle Verkehrsprognose unter Verwendung von Ganglinien herangezogen,
wobei die Auswahl der Ganglinien für die Verkehrsprognose durch
die Ermittlung der aktuelle Verkehrssituation im Fahrzeug verbessert
wird.
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Automatische Streckenbeeinflussungsanlagen
zur kollektiven Steuerung des Verkehrs sind z. B. an deutschen Autobahnen
in Hessen und Nordrhein-Westphalen installiert und z. B. aus dem
Artikel „Fahrerverhalten
im Bereich von Streckenbeeinflussungsanlagen" aus Straßenverkehrstechnik No. 8, 1997,
S. 384–391
bekannt. Zur Verbesserung der Verkehrsorganisation zeigen diese
Anlagen dem Verkehrsteilnehmer zeitlich. veränderbare Geschwindigkeitsbegrenzungen
und weitere Verkehrsinformationen, z. B. Stau, Nebel, LKW-Überholverbote,
etc., an. Die Steuerung dieser Wechselverkehrszeichen erfolgt über eine
Interpretation der meistens in der Nähe der Streckenbeeinflussungsanlage,
die als Schilderbrücke
ausgebildet ist, gemessenen Verkehrsdaten. Beispiele für gemessene
Verkehrsdaten sind die Minutenwerte von mittlerer Geschwindigkeit und
Verkehrsmengen. Die Verkehrsdaten werden interpretiert und führen über eine
Steuerlogik zu einer Anzeige auf der Schilderbrücke.
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In dem aus der
DE 199 54 971 A1 bekannten Verfahren
zur Verkehrsorganisation werden Verkehrsdaten, die über ortsfeste
Messeinrichtungen und/oder über
im Verkehr mitschwimmende Fahrzeuge, z. B. über FCD (Floating Car Data),
gemessen werden, an eine Zentrale übermittelt. Die Zentrale empfängt die
gemesssenen Verkehrsdaten, verarbeitet sie zu Verkehrsbeeinflussungsdaten
und übermittelt
die Verkehrsbeeinflussungsdaten an Fahrzeuge. Die Verkehrsbeeinflussungsdaten
werden im Fahrzeug verwendet, um Eingriffe in die Steuerung des Fahrzeugs
vorzunehmen. Die Eingriffe in die Steuerung des Fahrzeugs erfolgen,
um die Fahrzeugsicherheit zu erhöhen
und/oder um Störungen
im Verkehrsfluss zu reduzieren bzw. zu beseitigen.
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Ein System zur Verkehrsbeeinflussung
durch den Eingriff in Steuerungssysteme eines Fahrzeugs wird in
der
DE 100 38 089
A1 beschrieben, wo die Steuerungen gezielt in Abhängigkeit
vom Verkehrszustand vorgenommen werden, in dem sich das Fahrzeug
befindet.
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Die Einteilung von dichtem Verkehr
in die drei Verkehrszustände
synchronisierter Verkehr, gestauchter synchronisierter Verkehr und
breite, sich bewegende Staus sind aus der
DE 199 40 957 A1 , sowie
aus den folgenden Veröffentlichungen
bekannt:
- – Kerner
B. S., „The
Physics of Traffic",
Physics World, Vol. 12, No. 8, p. 25–30, 1999;
- – Kerner
B. S., Rehborn H., „Experimental
Features and Characteristics of Traffic Jams" Phys. Rev. E, Vol. 53, No. 2, p. 1297–1300, 1996;
- – Kerner
B. S., Rehborn H., „Experimental
Properties of Complexity in Traffic Flow", Phys. Rev. E, Vol. 53, No. 5-A, p.
R4257-R4278, 1996;
- – Kerner
B. S., Rehborn H., „Experimental
Properties of Phase Transitions in. Traffic Flow", Phys. Rev. Letters, Vol. 79, No. 20,
p. 4030–4033,
1997;
- – Kerner
B. S., „Experimental
Features of Self-Organization in Traffic Flow" Phys. Rev. Letters, Vol. 81, No. 17,
p. 3197–3800,
1998;
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In der
DE 198 35 979 A1 wird ein
Verfahren zur Verkehrszustandsüberwachung
und Verkehrsflusssteuerung beschrieben, bei dem der Zufluss von Fahrzeugen
an Zufahrten einer Strecke gesteuert wird.
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Ein Verfahren zur fahrzeugautonomen
Verkehrsprognose wird in der
DE 100 51 777 A1 beschrieben. Das Verfahren
stützt
sich für
die lokale Ganglinienauswahl auf aktuelle fahrzeugseitige Messungen.
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Aufgabe der Erfindung ist es, ein
Verfahren zur Abbildung des Verkehrszustandes und ein System zur
Verkehrsorganisation zu schaffen, das die Abhängigkeit von Verkehrsparametern
an verschiedenen Orten des Verkehrswegenetzes berücksichtigt.
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Diese Aufgabe wird für das Verfahren
durch die Merkmale des Anspruchs 1 und für das System zur Verkehrsorganisation
durch die Merkmale des Anspruchs 12 gelöst. Die abhängigen Ansprüche betreffen
vorteilhafte Aus- und Weiterbildungen der Erfindung.
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Der Grundgedanke des Verfahrens sowie des
Systems zur Verkehrsorganisation beruht auf der Verwendung von Ganglinien
zur Verkehrsprognose. Ganglinien sind historische Verkehrsinformationen, die
aus Verkehrsdaten gewonnen werden und orts- und zeitaufgelöst typische,
in der Regel zu erwartende Werte für den oder die Verkehrsparameter
beinhalten. Gemessene Verkehrsdaten, die zu Verkehrsparametern gehören, werden
dabei zu Ganglinien des Verkehrsparameters verdichtet. Ganglinien
beziehen sich. dabei auf einen ersten Ort eines Verkehrswegenetzes,
beispielsweise den Streckenabschnitt, an dem die Messungen der Verkehrsdaten erfolgt
sind. Verkehrsparameter sind beispielsweise die Reisezeit auf einem
ersten Streckenabschnitt, die mittlere Geschwindigkeit auf dem ersten
Streckenabschnitt oder die mitalere Verkehrsstärke auf dem ersten Streckenabschnitt.
Die Verdichtung der Verkehrsdaten zu Ganglinien erfolgt in Abhängigkeit
vom Verkehrszustand an einem anderen, also einem zweigen Ort, z.
B. einem zweiten Streckenabschnitt, des Verkehrswegenetzes. Der
Verkehrszustand an dem zweiten Ort des Verkehrswegenetzes kann durch den
gleichen Verkehrsparameter an dem zweiten Ort des Verkehrswegenetzes
oder durch einen anderen Verkehrsparameter an diesem zweiten Ort
charakterisiert sein. Die Verdichtung der Verkehrsdaten kann auch
in Abhängigkeit
vorn Verkehrszustand an einem zweiten Ort und einem dritten Ort
oder beliebig vieler weiterer Orte des Verkehrswegenetzes erfolgten.
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Die Verdichtung von Verkehrsdaten
zu Ganglinien kann insbesondere in Abhängigkeit von weiteren Attributen,
z. B. in Abhängigkeit
von der Fahrtrichtung, oder eines zeitlichen Attributs wie z. B. der
Uhrzeit oder dem Wochentag, geschehen.
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Die Verdichtung zu Ganglinien unter
Berücksichtigung
des Verkehrszustandes an einem anderen, einem zweiten Ort des Verkehrswegenetzes
hat den Vorteil, dass damit die Abhängigkeit des Verkehrszustandes
auf verschiedenen Streckenabschnitten abgebildet werden kann. Z.
B. besteht ein Zusammenhang zwischen dem Verkehrsaufkommen auf einer
Hauptstrecke und einer Nebenstrecken, wenn die Nebenstrecke als
Alternativroute zur Hauptstrecke verwendet werden kann. Tritt auf
der Hauptstrecke z. B. eine Verkehrsbehinderung auf, so hat dies
auch ein höheres
Verkehrsaufkommen auf der Alternativstrecke zur Folge, da einige
der Fahrzeuge versuchen werden, die Verkehrsbehinderung auf der
Hauptstrecke durch die Nutzung der Alternativstrecke zu umgehen.
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Besonders vorteilhaft ist das Verfahren
oder das System bei der Verwendung zur Verkehrsprognose. Besonders
bei einem fahrzeugautonomen Verfahren oder System zur Verkehrs rognose,
wie es in der
DE 100
51 777 A1 beschrieben ist, ist es durch diese Weiterbildung
des Verfahrens oder Systems möglich,
für die
Verkehrsprognose Ganglinien heranziehen zu können, die die räumliche
Korrelation zwischen dem Verkehrszustand an verschiedenen Orten des
Verkehrswegenetzes abbilden.
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Eine vorteilhafte Weiterbildung der
Erfindung besteht darin, unter Verwendung der erstellten Verkehrsprognose
eine Geschwindigkeitsempfehlung und/oder eine Routenempfehlung zu
erzeugen und im Fahrzeug auszugeben. Die Erzeugung der Geschwindigkeitsempfehlung
und/oder der Routenempfehlung kann fahrzeugautonom oder aber in
einer ortsfesten Zentrale erfolgen.
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Es kann eine auf der Basis der zeitlich-räumlichen
Korrelationen bestimmten Ganglinie und/oder auf der Basis von aktuellen
Messungen an anderen Strecken zur Verkehrsprognose und Routenwahl
für Fahrzeuge
in Verbindung mit einer fahrzeugseitigen Messung verwendet werden.
Wenn z.B. so gewonnene zeitlich-räumliche
Prognosen zeigen, dass an anderen Strecken noch größere Zeitverzögerungen entstehen
werden, wird die früher
cewählte
Route beibehalten, obwohl auf dieser Route Verkehrsstörungen durch
das Fahrzeug erkannt werden. Wenn aber an der anderen Strecken keine
oder geringere Zeitverluste prognostiziert werden, wird dem Fahrer eine
neue Route empfohlen.
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Es ist vorteilhaft, anhand der erstellten
Verkehrsprognose Eingriffe in ein oder mehrere Steuer- oder Regelsysteme
des Fahr zeugs vorzunehmen. Besonders geeignet ist hierfür ein Abstandsregelsystem
des Fahrzeugs, das dann vorteilhafterweise den Abstand zum vorausfahrenden
Fahrzeug in Abhängigkeit
von der Verkehrsprognose für
den vorausliegenden Abschnitt regelt. Diese Regelung erfolgt vorteilhafterweise
auf die in der
DE
100 38 089 A1 beschriebenen Weise.
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Vorteilhafterweise wird der Verkehrsparameter
durch Verkehrsmuster repräsentiert.
Dann erfolgt eine Verkehrszustandsüberwachung mittels einer Bestimmung
von Verkehrsmustern an effektiven Engstellen, z. B. wie in
DE 199 44 075 C2 beschrieben. Die
Erstellung der Datenbank von zeitlich-räumlichen Korrelationsgangliniensätzen wird
dann für
verkehrliche zeitlich-räumliche
Muster durchgeführt.
Die Erkennung effektiver Engstellen erfolgt vorteilhafterweise durch
Auswahl von Verkehrsmustern, wie z. B. wie in
DE 100 36 792 A1 beschrieben.
Die Auswahl eines verkehrlichen zeitlich-räumlichen Musters wird auf der
Basis der Datenbank von zeitlich-räumlichen Korrelationsgangliniensätzen durchgeführt.
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Bevorzugte Ausführungsbeispiele der Erfindung
werden anhand der zugehörigen
Zeichnungen nachfolgend beschrieben. Es zeigen jeweils in schematischer
Darstellung,
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1 eine Übersicht über die
Ermittlung einer zeitlich-räumlich korrelierten
Gangliniendatenbank,
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2 ein
weiteres Ausführungsbeispiel
zur Ermittlung einer zeitlich-räumlich
korrelierten Gangliniendatenbank,.
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3 die
Messung und Attributierung von Verkehrsparametern,
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4 eine
Vorgehensweise zur Erzeugung von zeitlich-räumlich Ganglinien,
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5 eine
erläuternde
Darstellung zum Aufbau einer zeitlich-räumlichen
Korrelations-Gangliniendatenbank
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6 eine
Anwendung korrelationsbasierter Ganglinien zur Routenwahl,
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7 die
Verwendung der zeitlich-räumlich korrelierten
Gangliniendatenbank durch ein Fahrzeug,
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8 die
Verwendung der zeitlich-räumlich korrelierten
Gangliniendatenbank durch mehrere Fahrzeuge,
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9 der
schematische Aufbau einer Verkehrsbeeinflussung durch Anzeigen,
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10 Beispiele
für zeitlich-räumliche
Korrelationen von zeitlich-räumlichen
Verkehrsmustern,
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11 eine
um die Kommunikation zu den Fahrzeugen erweiterte Verkehrsbeeinflussung,
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12 eine
um Verkehrszustandsprognosen erweiterte Verkehrsbeeinflussung,
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13 eine
erweiterte Verkehrsbeeinflussung, bei der zwieschen Zentrale und
den Fahrzeugen bidirektional kommuniziert wird,
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14 eine
um Fahrzeug-Fahrzeug-Kommunikation erweiterte Verkehrsbeeinflussung
und
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15 eine
erweiterte Verkehrsbeeinflussung, bei der zwischen Zentrale und
den Fahrzeugen bidirektional kommuniziert wird und die Fahrzeuge untereinander
durch Fahrzeug-Fahrzeug-Kommunikation
kommunizieren.
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1 zeigt
eine Übersicht über die
Ermittlung einer zeitlich-räumlich korrelierten
Gangliniendatenbank für
einen durch Erfassungsvorrichtungen 1 erfassten ersten
Verkehrsparameter. Der erste Verkehrsparameter wird durch Erfassungsvorrichtungen 1, z.
B. durch Verkehrssensoren oder durch im Verkehr mitschwimmende Fahrzeuge,
erfasst. In einem Rechner 3 wird eine Speicherung und eine
zeitliche Klassifikation des Zeitverlaufes eines Verkehrsparameters
durchgeführt.
Zeitliche Klassifikation bedeutet, dass die Zeitverläufe in Klassen
eingeteilt werden, wobei einer Klasse die Zeitverläufe des
Verkehrsparameters zu einem bestimmten prägnanten Zeitpunkt zugeordnet
werden. Beispiele für
solche prägnanten
Zeitpunkte sind z. B. Arbeitstage, ein Tag, an dem ein Fußballspiel
stattfindet etc.
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Der erste oder ein zweiter Verkehrsparameter
wird an einem anderen Ort des Verkehrswegenetzes durch Erfassungsvorrichtungen 2 erfasst.
In einem Rechner 4 wird eine zeitliche Klassifikation zu dem
durch die Erfassungsvorrichtungen 2 erfassten Verkehrsparameter
durchgeführt.
Die Klassifikation in dem Rechner 4 wird analog zu der
Klassifikation in Rechner 3 durchgeführt. In einem Rechner 5 werden korrelierte
Ganglinien zu den bei 1 und 2 erfassten Verkehrsparametern ermittelt,
wobei in den korrelierten Ganglinien die Abhängigkeit zwischen den bei 1 und
2 erfassten Verkehrsparametern abgebildet ist. Es ist ebenfalls
möglich,
die korrelierte Ganglinien zu bilden, die die Abhängigkeit
von Verkehrsparametern an mehr als zwei Orten des Verkehrswegenetzes
abbilden. In einer zeitlich-räumlich
korrelierten Gangliniendatenbank sind für jeden Verkehrsparameter eine oder
mehrere Ganglinien zugeordnet, die nach einem oder mehreren Attributen
der Verkehrsparameter an einem zweiten oder mehreren Orten und durch andere
Attribute einer Gangliniendatenbank klassifiziert worden sind. Beispiele
für Attribute
der Verkehrsparameter an einem zweiten oder mehreren Orten sind
z. B. „Stau
an einem zweiten Ort zwischen 9:00 und 10:00 Uhr und freier Verkehr
an einem dritten Ort zwischen 9:00 und 10:00 Uhr. Beispiele für andere Attribute
einer Gangliniendatenbank sind z. B. „Arbeitstag", „sportliches
Ereignis" etc.
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Bei den Rechnern 3, 4 und 5 in 1 kann es sich um verschiedene
Rechner oder um ein und denselben Rechner handeln. Es werden räumlich-zeitliche
Korrelationen zwischen dem zeitlichen Verlauf gleicher oder verschiedener
Verkehrsparameter an verschiedenen Orten des Verkehrswegenetzes
an verschiedenen Tagen untersucht und systematisiert. In die Ermittlung
in 5 fließt
der durch 1 und 2 erfasste Verkehrsparameter unter Berücksichtigung
der in 3 und 4 ermittelten Zeitverläufe ein. Falls in 1 und 2 verschiedene
Verkehrsparameter ermittelt werden, fließen diese in die Ermittlung
in 5 unter Berücksichtigung
ihrer in 3 und 4 ermittelten Zeitverläufe ein.
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In einer weiteren Ausführungsform
zeigt 2 eine Erfassung
der Verkehrsparameter durch 1, 2 und deren Verschmelzung zu Ganglinien
in den Rechnern 6, 7. Der Rechner 8 erzeugt
dann eine zeitlich-räumlich
korrelierte Gangliniendatenbank auf der Basis von Ganglinienkorrelationen.
Im Unterschied zum Ausführungsbeispiel
von 1, wo Zeitverläufe auf
Korrelationen untersucht werden, werden in diesem Ausführungsbeispiel
Ganglinien auf Korrelationen untersucht. Hierdurch kann ein gewisser
Informationsverlust auftreten, da bestimmte Zeitverläufe zeitlich-räumlich korrelieren,
die in 6, 7 verschmolzenen Ganglinien diese Information nicht mehr
enthalten.
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In 3 ist
eine Vorgehensweise zur Erzeugung von zeitlich-räumlich
korrelierten Ganglinien dargestellt. Es ist mit M.1 die Messung
eines Verkehrsparameters am Ort x1 bezeichnet. Mit M.2 ist die Messung
des Verkehrsparameters oder eines anderen Verkehrsparameters am
Ort x2 bezeichnet. Es können
noch Verkehrsparameter an weiteren Orten ermittelt werden. Die Messung
an einem Ort xn ist mit M.N bezeichnet. In dem Schritt A.1 erfolgt
die Attributierung der Messung am Ort x1 mit den Attributen wie z.
B. Ort, Verkehrsparameter, Zusatzinformationen, etc. Analog erfolgt
in den Schritten A.2 bis A.N die Attributierung der Messungen an
den Orten x2 bis xn mit den Attributen wie z. B. Zeit, Ort, Verkehrsparameter,
Zusatzinformationen, etc. In Schritt K erfolgt die Bestimmung der
Korrelationen der Verkehrsparameter zwischen x1, x2,..... xn. Ein
mögliches
Beispiel hierfür
ist z.B. Stauentstehung freitags an x1 korreliert mit Stauentstehung
freitags 20 min später
an x2. Mögliche
Attribute hierbei sind die Bezeichnung des anderen Orts, die Ereignisart
an diesem Ort, die Parameter des Ereignisses, der Zeitraum des Ereignisses,
die Zeitverschiebung zwischen den Verkehrsereignissen an den verschiedenen
Orten, etc. In Schritt G erfolgt dann die Ganglinienerzeugung unter Beachtung
der Korrelationen.
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In 4 ist
beispielhaft eine Vorgehensweise zur Erzeugung von Ganglinien aus
Zeitverläufen dargestellt.
Zeitlich-räumlich
korrelierten Zeitverläufe von
Verkehrsparametern an verschiedenen Orten sind in Speicher 11 gespeichert.
In dem dargestellten Fall werden in 12 Ganglinien aus zeitlich-räumlich korrelierten
Zeitverläufen
von Verkehrsparametern an verschiedenen Orten verschmolzen. In 12
werden die so ermittelten Ganglinien gespeichert, um dann für eine historische
Ganglinienauswahl zur Verfügung
zu stehen. In 13 findet dann die eigentliche Ganglinienauswahl statt.
Diese Ganglinienauswahl 13 basiert auf aktuellen Ganglinien
und findet über eine
historische Ganglinienauswahl eine ergänzende Anwendung. Eine weitere
ergänzende
Anwendung besteht in einer Aktualisierung der Ganglinienauswahl
durch aktuelle Verkehrsinformationen.
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In 5 ist
ein Verkehrswegenetz schematisch dargestellt, anhand dessen die
Verwendung einer zeitlich-räumlichen
Korrelations-Gangliniendatenbank erläutert wird. Ein Fahrzeug 20 befindet
sich auf einem Streckenabschnitt p2p7 zwischen dem Punkt p2 und
dem Punkt p7 des Verkehrswegenetzes. Ein Verkehrsparameter R auf
dem Streckenabschnitt p3p4 ist mit Rp3p4 bezeichnet. Ein Verkehrsparameter R auf
dem Streckenabschnitt p2p7 ist analog mit Rp2p7 bezeichnet.
Die anderen Bezeichnungen sind entsprechend gewählt. Das Fahrzeug 20 umfasst
eine Ortsbestimmungseinrichtung, z. B. GPS, eine digitale Karte
und eine Anzeigeeinheit.
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Geschwindigkeits- und Reisezeitverläufe können in
Zeit und Raum stark korrelieren. Z.B. wird die Reisezeit eines Fahrzeuges 20 auf
dem Streckenabschnitt p2p7 5 gemessen.
Weiterhin wird untersucht, ob und wann eine Verkehrsstörung an dem
Streckenab schnitt p2p7 mit welcher Verzögerung mit einer Verkehrsstörung an
dem anderen Abschnitt korreliert und ob und wann eine Art von Verkehrsstörung an
einem Streckenabschnitt mit der gleichen oder anderen Art der Verkehrsstörung an dem
anderen Abschnitt korreliert oder nicht. Diese räumlich-zeitlichen Korrelationseigenschaften
werden als die wichtigsten Attribute für die Ganglinienerstellung
und Prognose verwendet. Z.B. wird zu jedem Verlauf der Verkehrsparameter
auf Strecke p2p7 zugeordnet, dass dieser Verlauf der Situation entspricht,
dass auf einem anderen Abschnitt ein Stau mit einer Länge von
x km und einer Dauer von y Minuten mit einer Zeitdifferenz von z.B. –15 Minuten
zu der Verkehrsstörung
auf Abschnitt p2p7 auftritt. Es werden Verkehrsereignisse auf anderen
Streckenabschnitten in diese zeitlich-räumliche Korrelationsanalyse
einbezogen, falls diese Korrelationen einen vorgegebenen Wert überschreiten.
Somit wird ein anderer unabhängiger
Gangliniensatz aufgebaut, in dem räumliche Korrelationen zwischen
zwei oder mehreren Ganglinien eine Basis der Ganglinienerstellung sind.
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In dem Diagramm in 5 sind beispielhaft Geschwindigkeitsverläufe dargestellt,
die das Fahrzeug 20 zum Auswahlzeitpunkt t0 auf der Strecke p2p7
gemessen hat. Angenommen das Fahrzeug 20 habe B1 gemessen,
dann erfolgt für
die Verkehrsprognose die Auswahl der Korrelations-Gangliniensätze an z.B.
Strecke p3p4 aus den zeitlich-räumlich
korrelierten Ganglinien G1 in 6.
Im Fall B2 dagegen aus den Ganglinien G2 in 6. Die Rcutenwahl mit Ziel p4 erfolgt
dann über
die den Streckenzug p7p3-p3p4
bei B1 an p2p7 und über
den Streckenzug p7p1–p1p4
bei. B2 an p2p7. Die Ganglinien G1 und G2 sind Beispiele von Gangliniensätzen, wie
sie in der Recheneinrichtung 5 der 1 ermittelt werden. Die zeitlichen Verläufe B1 und
B2 sind Beispiele für zeitliche
Verläufe,
wie sie z. B. in der Recheneinrichtung 3 der 1 ermittelt werden.
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In
7 ist
die Verwendung der zeitlich-räumlichen
Korrelations-Gangliniendatenbank an einem Beispiel erläutert. In
den Fahrzeugen des Verkehrswegenetzes, beispielsweise dem Fahrzeug
20,
liegen zwei Arten von Gangliniendatenbanken vor, die z. B. zur Ermittlung
des Verkehrszustandes auf der vor dem Fahrzeug liegenden Strecke
herangezogen werden. In der herkömmlichen
Gangliniendatenbank liegen Ganglinien vor, wie sie z. B. durch die
Recheneinrichtung
3 von
1 gewannen
werden. In der zeitlich-räumlichen
Korrelations-Gangliniendatenbank liegen Ganglinien vor, wie sie
z. B. durch die Recheneinrichtung
5 von
1 gewonnen werden. Die Ganglinien in
der zeitlich-räumlichen Korrelations-Gangliniendatenbank
hängen
somit vom Verkehrszustand an einem anderen Ort oder mehreren anderen
Orten des Verkehrswegenetzes ab. In Fahrzeug
20 erfolgt
die Auswahl von Ganglinien für
den aktuell befahrenen Streckenabschnitt p1p2 aus der herkömmlichen
Gangliniendatenbank unter Verwendung von fahrzeugseitig ermittelten
Daten, z. B. Messungen und/oder Daten, die als Fahrzeugdaten im
Fahrzeug vorliegen, z. B. Schalterstellungen, Betriebszuständen. Für die Auswahl
der Ganglinien für
die Streckenabschnitte, die das Fahrzeug aktuell nicht befährt, wird
im Fahrzeug
20 die zeitlich-räumliche Korrelations-Gangliniendatenbank
verwendet. Aus der zeitlich-räumlichen
Korrelations-Gangliniendatenbank werden Ganglinien, sogenannte Korrelationsganglinien,
für die
anderen Strecken unter Verwendung der aus der herkömmlichen
Gangliniendatenbank gewählten
Ganglinien für die
aktuelle Strecke p1p2 ausgewählt.
Es werden also für
die anderen Streckenabschnitte des Verkehrswegenetzes Ganglinien
ausgewählt,
die vom Verkehrszustand auf dem aktuellen Streckenabschnitt abhängen. Der
aktuelle Verkehrszustand auf dem aktuellen Streckenabschnitt p1p2
wird durch die ausgewählte
Ganglinie aus der herkömmlichen Gangliniendatenbank
repräsentiert.
Für die
Auswahl der Ganglinien aus der herkömmlichen Gangliniendatenbank
wird z. B. ein Verfahren nach
DE 100 37 827 A1 eingesetzt, das durch Verweis
aufgenommen wird, und bei dem die fahrzeugseitige Messung zur Auswahl
der aktuell besten Ganglinie herangezogen wird.
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In
8 ist
beispielhaft die Verwendung der zeitlich-räumlichen
Korrelations-Gangliniendatenbank durch mehrere Fahrzeuge erläutert. Die
Fahrzeuge befinden sich auf dem gleichen Streckenabschnitt oder,
wie im Beispiel von
8 dargestellt
auf verschiedenen Streckenabschnitten des Verkehrswegenetzes. In
den Fahrzeugen
20,
25,
30, liegen die
herkömmliche
Gangliniendatenbank sowie die zeitlich-räumliche Korrelations-Gangliniendatenbank
vor. Die Ganglinien in der zeitlich-räumlichen Korrelations-Gangliniendatenbank
hängen
vom Verkehrszustand an einem anderen Ort oder mehreren anderen Orten
des Verkehrswegenetzes ab. In Fahrzeug
20 erfolgt die Auswahl
vor, Ganglinien für
den aktuell befahrenen Streckenabschnitt p1p2 aus der herkömmlichen
Gangliniendatenbank unter Verwendung von fahrzeugseitig ermittelten
Daten, z. B. Messungen und/oder Daten, die als Fahrzeugdaten im Fahrzeug
vorliegen, z. B. Schalterstellungen, Betriebszuständen. Auf
die gleiche Weise erfolgt die Auswahl von herkömmlichen Ganglinien für das Fahrzeug
25 für den aktuell
befahrenen Streckenabschnitt p5p6 und für das Fahrzeug
30 für den aktuell befahrenen
Streckenabschnitt p4p7. Die Auswahl der herkömmlichen Ganglinien für den vom
Fahrzeug
20 aktuell befahrenen Streckenabschnitt p1p2 wird über Kommunikationsvorrichtungen
an die anderen Fahrzeuge
25,
30 des Verkehrswegenetzes
und/oder an eine ortsfeste Zentrale übertragen. Auf die gleiche Weise übermittelt
das Fahrzeug
25 seine Auswahl von herkömmlichen Ganglinien für den aktuell
befahrenen Streckenabschnitt p5p6 über Kommunikationsvorrichtungen
an die anderen Fahrzeuge
20,
30 des Verkehrswegenetzes
und/oder an eine ortsfeste Zentrale. Das Fahrzeug
30 übermittelt
seine Auswahl von herkömmlichen
Ganglinien für
den aktuell befahrenen Streckenabschnitt p4p7 über Kommunikationsvorrichtungen
an die anderen Fahrzeuge
20,
25 des Verkehrswegenetzes
und/oder an eine ortsfeste Zentrale. Für die Auswahl der Ganglinien
für die
Streckenabschnitte, die das Fahrzeug aktuell nicht befährt, wird
in den Fahrzeugen
20,
25,
30 die zeitlich-räumliche
Korrelations-Gangliniendatenbank verwendet. Aus der zeitlich-räumlichen Korrelations-Gangliniendatenbank
werden im Fahrzeug
20 Ganglinien, sogenannte Korrelationsganglinien,
für die
anderen Strecken des Verkehrswegenetzes ausgewählt. Die Auswahl der Korrelationsganglinien
erfolgt unter Verwendung der aus der herkömmlichen Gangliniendatenbank
gewählten
Ganglinien für
die aktuell befahrene Strecke sowie unter Verwendung der empfangenen
Auswahl von herkömmlichen Ganglinien
und/oder der empfangenen Auswahl von aktuellen Messungen von Fahrzeugen
25,
30.
In Fahrzeug
20 wird also eine Ganglinie für den aktuell befahrenen
Streckenabschnitt p1p2 aus der im Fahrzeug
20 gespeicherten
herkömmlichen
Gangliniendatenbank ausgewählt.
In Fahrzeug
20 wird weiter die Auswahl an herkömmlichen
Ganglinien und/oder aktuelle Messungen von Fahrzeugen
25,
30 für die Streckenabschnitte
p5p6 und p4p7 empfangen. Dieser Empfang erfolgt entweder über Fahrzeug-Fahrzeug-Kommunikation
direkt von der Fahrzeugen 25 für
p5p6 und 30 für
p4p7 oder von einer Zentrale. Für Streckenabschnitt,
die das Fahrzeug
20 aktuell nicht befährt und für die direkt keine herkömmlichen
Ganglinien empfangen werden, werden Korrelationsganglinien aus der
räumlich-zeitlichen Korrelationsdatenbank
ausgewählt.
Diese Auswahl aus der räumlich-zeitlichen
Korrelationsdatenbank erfolgt im vorliegenden Beispiel unter Verwendung
der herkömmlichen
Ganglinien für
den aktuellen Streckenabschnitt p1p2, sowie unter Verwendung der
empfangenen Ganglinien und/oder aktuellen Messungen von Fahrzeugen
25,
30 für die Streckenabschnitte
p5p6 und p4p7. Es werden also für
die anderen Streckenabschnitte Ganglinien ausgewählt, die vom Verkehrszustand
auf dem aktuellen Streckenabschnitt sowie weiteren Streckenabschnitten
des Verkehrswegenetzes abhängen.
Auf die entsprechende Weise erfolgt die Korrelationsganglinienauswahl
in den Fahrzeugen
25 und
30. Diese Vorgehensweise
ist auf beliebig viele Fahrzeuge des Verkehrswegenetzes anwendbar.
Ein Verfahren zur fahrzeugindividuellen Verkehrsprognose unter Verwendung
von Fahrzeug-Fahrzeug-Kommunikation
ist beispielsweise in der
DE 100
57 796 A1 beschrieben, die hierin durch Verweis aufgenommen
wird: Dabei umfasst jedes der Fahrzeuge
20,
25,
30 eine
Ortsbestimmungseinrichtung, z. B. GPS, eine digitale Karte und eine
Anzeigeeinheit. Die Kommunikation zwischen den Fahrzeugen erfolgt
beispielsweise durch eine Fahrzeug-Fahrzeug-Kommunikation, über Baken oder über eine Zentrale.
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Vorteilhafterweise erfolgt die Auswahl
von Streckenabschnitten, die in die Ermittlung mit einbezogen werden,
kundenspezifisch, d.h. z. B. nur für spezifische Alternativstrecken
in einer Fahrzeugumgebung. Alternativ oder zusätzlich können speziell vom spezifischen
Kunden häufig
befahrene Gebiete berücksichtigt
werden.
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Es kann somit eine auf der Basis
der zeitlich-räumlichen
Korrelationen bestimmten Ganglinie und/oder aktuellen Messungen
an anderen Strecken zur Verkehrsprognose und Routenwahl für diese Fahrzeug
in Verbindung mit der fahrzeugseitigen Messung verwendet werden.
Wenn z.B. so gewonnene zeitlich-räumliche Prognosen zeigen, dass
an anderen Strecken noch größere Zeitverzögerungen entstehen
werden, wird die früher
gewählte
Route beibehalten, obwohl auf dieser Route Verkehrsstörungen durch
das Fahrzeug erkannt werden. Wenn aber an den anderen Strecken keine
oder geringere Zeitverluste prognostiziert werden, wird dem Fahrer eine
neue Route empfohlen.
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In 9 ist
schematisch dargestellt, wie durch Verkehrsmessung gewonnene Daten
aufbereitet und für
Anzeigezwecke verwendet werden. Hierfür wird das erfindungsgemäße Verfahren
zur Abbildung des Verkehrszustandes in einer ortsfesten Zentrale
eingesetzt. Straßen
des Verkehrswegenetzes sind vorteilhafterweise mit elektronisch
gesteuerten Wechselverkehrszeichen, z.B. variable Geschwindigkeitsbegrenzungen,
Abstandsbegrenzungen, an Schilderbrücken und/oder mit einer automatischen Anzeige
der Geschwindigkeit und/oder Abstandsregelung, die abhängig von
der aktuell gemessenen Geschwindigkeit und/oder Verkehrsflüssen gegeben sein
kann, ausgestattet. Die automatische Anzeige einer Geschwindigkeitsbegrenzung
und/oder die Anzeige minimaler Fahrzeugabstände erfolgt entsprechend ermittelter
Verkehrszustände.
Die Verkehrszustände
werden unter Verwendung von gemessenen Verkehrsdaten und unter Verwendung
von herkömmlichen
Ganglinien und räumlich-zeitlich
korrelierten Ganglinien, wie zu 1 bis 8 beschrieben, ermittelt.
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Zeitlich-räumlich korrelierte Ganglinien
basieren auf der Tatsache, dass das Verkehrsgeschehen mit seinem
Zeitverlauf an einem Ort von dem Verkehrsgeschehen und seinem Zeitverlauf
an einem oder mehreren anderen Orten abhängt. Das Verkehrsgeschehen
an jedem Ort hat außer
dem zeitlichen Verlauf auch einen räumlichen Verlauf, d.h. z.B.
zeitlich-räumliche
Abhängigkeiten
der Fahrzeuggeschwindigkeiten auf einer Strecke. Häufig interessiert
man sich nur für
mittlere Charakteristiken der letztgenannten Abhängigkeiten, z.B. nur über den zeitlichen
Verlauf der mittleren Geschwindigkeit oder Reisezeiten auf dieser
Strecke. In diesem Fall sind zeitlich-räumlich korrelierte Ganglinien
Abhängigkeiten
von der Zeit einer solchen mittleren Charakteristik des Verkehrsgeschehens
auf der Strecke. Ein Beispiel dazu zeigen 5 und 6.
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Es gibt aber eine völlig andere
Möglichkeit zur
Erstellung zeitlich-räumlich
korrelierter Ganglinien, wenn zeitlich-räumliche
Eigenschaften der Verkehrsereignisse auf einer Strecke von Interesse
sind. Dadurch entstehen zeitlich-räumliche korrelierte Ganglinien
von zeitlich-räumlichen
Verkehrsmustern. Ein Beispiel zu zeitlich-räumlichen Korrelationen von zeitlich-räumlichen Verkehrsmustern ist
in
10 zu sehen. Im oberen
Bild wird gezeigt wie ein Muster „General pattern" GP1, das an einer
Zufahrt Z1 entstanden ist, später
durch seine stromaufwärtige
Fortbewegung eine Entstehung eines GP2 auslöst. Im unteren zweiten Beispiel
wird gezeigt, wie ein Muster GP3 an einer Zufahrt Z durch ein weiteres
Aufstauen von Fahrzeugen auf der Zufahrt und damit weiter auf der
Abfahrt A der kreuzenden Autobahn dort ein Muster GP4 an dieser
Abfahrt A auslöst.
Es handelt sich um eine zweidimensionale zeitlich-räumliche
Korrelation. Das hier beschriebene „General pattern" wird in
DE 199 44 075 A1 ausführlich behandelt.
Es wird in
DE 199
44 075 A1 als „ausgeprägtes volles
Muster" bezeichnet.
Ein Beispiel dieses „General
pattern" oder „vollen
Musters" ist in
3 in der
DE 199 44 075 A1 dargestellt.
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Zeitlich-räumliche Muster entstehen in
der Regel an effektiven Engstellen. Es gibt zwei Arten von effektiven
Engstellen im Verkehr zum einen auf Schnellstrassen und zum anderen
an verkehrsgeregelten Netzknoten. Effektive Engstellen werden ausführlich in
DE 100 367 92 A1 beschrieben.
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An verkehrsgeregelten Netzknoten
werden die Muster an effektiven Engstellen durch Übersättigungsbereiche, „Warteschlangen", beschrieben. Die Musterentstehung
im Ballungsraum an verkehrsgeregelten Knoten ist durch das Entstehen
von Übersättigungsbereichen,
d.h. während
einer Umlaufzeit der Verkehrsregelung kann die gesamte Warteschlange
nicht mehr abfließen,
und den Aufbau von Warteschlangen zu kennzeichnen. Im Gegensatz
zu effektiven Engstellen durch verkehrsgeregelten Knoten in einem
Ballungsraum, führt
eine effektive Engstelle auf Schnellstrassen zu verschiedene zeitlich-räumlichen
Mustern wie z.B. „General
pattern" oder auch
der „synchronisierte
Verkehr" in einem „Synchronized
pattern" SP, also
einem synchronisierten Muster. Deshalb müssen zeitlich-räumliche
Muster auf Schnellstrassen, die durch die drei Phasen des Verkehrs,
freier Verkehr, sieh bewegende breite Staus und synchronisierter
Verkehr, beschrieben werden können,
von den Mustern an verkehrsgeregelten Netzknoten in Ballungsräumen unterschieden werden.
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Die Korrelationsdatenbank kann auch
zeitlich-räumliche
Korrelationen von Mustern an verkehrsgeregelten Knoten, „Übersättigungsbereiche", verwenden. In einem
Netz mit verkehrsgeregelten Knoten bestehen analog zum Schnellstrassennetz zeitlich-räumliche Korrelationen zwischen
den Übersättigungsbereichen
an verschiedenen Strecken. Auch zeitlich-räumliche Korrelationen zwischen
Mustern auf Schnellstrassen und Mustern an verkehrsgeregelten Knoten
sind möglich.
Zum Beispiel kann die Entwicklung eines „General Patterns" GP, also vollen Musters,
auf einer Schnellstrasse mit dem Aufbau einer Warteschlange an einer
benachbarten ampelgeregelten Strasse korrelieren.
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In 11 ist
das System aus 9 erweitert um
die Kommunikation der Zentrale in Richtung Fahrzeuge. Hierfür ist 11 der dargestellte Block 50 in
einer ortsfesten Zentrale realisiert. Die in der Zentrale ermittelten
Verkehrszustände
und die ermittelten Phasenübergänge werden
für die
automatische Anzeige der Geschwindigkeitsbegrenzung und/oder Anzeige
minimaler Fahrzeugabstände durch
einen beliebigen Kommunikationskanal allen Fahrzeugen zur Verfügung gestellt
und in der Anzeigeeinheit jedes Fahrzeugs angezeigt. In der Zentrale können alternativ
oder zusätzlich
die Geschwindigkeitsbegrenzung und/oder die minimalen Fahrzeugabstände ermittelt
werden und über
einen beliebigen Kommunikationskanal an alle Fahrzeugen übermittelt
werden. Die Geschwindigkeitsbegrenzung und/oder die minimalen Fahrzeugabstände werden
dann in der Anzeigeeinheit der Fahrzeuge angezeigt. Die Anzeige
erfolgt vorteilhafterweise auf der Basis einer digitalen Karte zusammen
mit dem Fahrzeugort und ggf. den Zielführungshinweisen. Die Information über die
Geschwindigkeitsbegrenzung und/oder die minimalen Fahrzeugabstände wird
vorteilhafterweise für
verschiedene Fahrerassistenzsysteme, insbesondere Fahrzeugabstands-
und Fahrzeuggeschwindigkeitsregelung sowie Fahrspurauswahl, angewendet.
Dies erhöht
die Sicherheit, den Komfort, reduziert den Verbrauch und die Motor- und Getriebebelastungen.
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In
12 ist
ein um eine Verkehrsprognose
70 erweitertes Verkehrsbeeinflussungssystem
dargestellt. Hier werden die aktuellen Informationen über den
Verkehrszustand und die Erkennung der Phasenübergänge der Verkehrszustände für eine Prognose
der künftigen
Entwicklung der Verkehrszustände
für eine
zeitlich-räumliche
Auswahl der Anzeigeprogramme verwendet. Diese Prognose wird auch an
die Fahrzeuge übertragen
und in den Fahrzeugen durch eine Anzeigeeinheit angezeigt. Die Verkehrsprognose
erfolgt z. B. mit Verfahren, wie sie in
DE 100 38 089 A1 ,
DE 198 35 979 A1 oder
der
DE 100 51 777
A1 beschrieben sind und die hierin durch Verweis aufgenommen
werden.
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In 13 ist
ein System zur Verkehrsbeeinflussung dargestellt, bei dem in den
Fahrzeugen Verkehrszustände
durch die Auswahl herkömmlicher und
zeitlich-räumlich
korrelierter Ganglinien, ermittelt werden. Die im Fahrzeug ermittelten
Verkehrszustände
werden der Verkehrszentrale zur Verfügung gestellt und für die zeitlich-räumliche
Auswahl der Anzeigeprogramme als auch für die Verkehrsorganisation
verwendet. Die Zentrale kann hierfür wiederum mit den Fahrzeugen
kommunizieren und Anweisungen bezüglich der Fahrweise an die
Fahrzeug übermitteln.
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Das System von 14 ermöglicht den Austausch von Informationen
betreffend aktuelle und/oder prognostizierte Verkehrszustände und
die Erkennung von Phasenübergängen, durch
Fahrzeug-Fahrzeug-Kommunikation
zwischen verschiedenen Fahrzeugen, z.B. über das Internet.
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Im System von 15 wird die aktuelle und prognostizierte
zeitlich-räumliche
Auswahl der Anzeigeprogramme den Fahrzeugen direkt übermittel. Weiter
werden Information über
aktuelle und prognostizierte Verkehrszustände und die Erkennung der Phasenübergänge autonom
durch Fahrzeuge ermittelt. Maßnahmen
zur Verkehrsorganisation, die durch Fahrzeuge angewendet werden,
werden von den Fahrzeugen an die Verkehrszentrale übermittelt
und für
eine zeitlich-räumliche
Auswahl der Anzeigeprogramme durch die Zentrale verwendet.