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Die Erfindung betrifft Verkehrsstörungsmeldeverfahren
und insbesondere die Bewertung und Optimierung von derartigen Verfahren.
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Derartige Verkehrsstörungsmeldeverfahren
berücksichtigen
durch Verarbeitung lokal gemessener Daten die räumliche und zeitliche Entwicklung
des Verkehrsflusses und setzen die dadurch gewonnenen Kenntnisse
in Form von Steueralgorithmen für
Streckenbeeinflussungsanlagen und Wechselwegweisungsanlagen einerseits
und für
die automatische Erzeugung von Verkehrsstörungsmeldungen andererseits
um. Diese Meldungen werden z.B. per Funk oder per Mobiltelefon verbreitet.
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Die Erfindung betrifft ein Verfahren
zur Güteverbesserung
von Verkehrsstörungsmeldeverfahren,
insbesondere mit dem Ziel, diese Güte zu optimieren. Dadurch wird
eine Verbesserung des Verkehrsflusses erreicht. Dies geschieht in
mehrfacher Hinsicht. Eine zuverlässige,
d.h. räumlich
und zeitlich präzise
Störungsmeldung
vorausgesetzt führt
dies dazu, dass der Störungsort
nach Möglichkeit
umfahren wird. Für
die der Störung
ausgesetzten Verkehrsteilnehmer bedeutet dies insofern auch eine
Erleichterung, als der Zufluss weiterer Verkehrsteilnehmer in das
Störungsgebiet
abnimmt mit der Folge, das Störungsgebiet
wieder schneller verlassen zu können.
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Der automatischen Erzeugung von Verkehrsmeldungen
voraus geht in der Regel ein Verkehrsstörungserkennungsverfahren, bei
dem Messdaten von einer oder mehreren Messstationen, die beispielsweise auf
Induktionsschleifen, Videokameras, Infrarotdetektoren und dergleichen
zugreifen, zur Verfügung
gestellt werden. Diese Messdaten können beispielsweise in Form
von zeitlich gemittelten Geschwindigkeiten, zeitlich gemittelten
Verkehrsdichten, Zählraten
der Fahrzeuge und dergleichen vorliegen. Verkehrsstörungserkennungsverfahren
ermitteln aus diesen Daten Schaltzustände, aus denen die Verkehrsstörungsmeldungen
in einer Verkehrsmeldezentrale automatisch abgeleitet werden.
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Die dabei verwendeten Daten sind
mit Unschärfen,
Unvollständigkeiten,
und Fehlerquoten behaftet. Ein Beispiel stellen fahrzeuggenerierte
Daten, sogenannte „Floating-car-data" oder „FCD", dar. Bei FCD handelt
es sich i.d.R. um Meldungen, die aus Fahrzeugen gewonnen werden
und über
den Luftweg an eine Zentrale kommuniziert werden. Die Fahrzeuge
funktionieren in diesem Modus als „mitschwimmende" Sensoren. (s.
DE 10064934 A ).
Im einfachsten Fall wird, bedingt durch Auslösung eines Übertragungskriteriums im Fahrzeug,
eine sogenannte „Perlenkette" versendet. Die Perlenkette
enthält
i.d.R. aus GPS-Signalen gewonnenen Schätzungen einer Zeitreihe georeferenzierter
Positionen (d.h., pro Punkt einen Zeitstempel und geographische
Längen-
und Breitengrad).
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Diese Informationen führen vom
Standpunkt der weiteren Datenveredelung aus mehreren Gründen zu Unschärfen, Unvollständigkeiten,
und Fehlern: Zum einen ist nicht jedes Fahrzeug ausgerüstet. Wenn
also keine Meldung zu einem Zeitpunkt von einem Straßenelement
in der Zentrale ankommt, ist es zunächst unbekannt, welche der
nachfolgenden Situationen in Wirklichkeit vorherrscht:
Die
Bedingungen zur Auslösung
einer Meldung sind in Wirklichkeit nicht erfüllt.
Die Bedingungen zur
Auslösung
einer Meldung sind zum gegebenen Zeitpunkt an der gegebenen Stelle
erfüllt aber
kein
Sensorelement (Fahrzeug) ist vorhanden
die Meldung kommt nicht
an
das Straßenelement
wird falsch zugeordnet
die Bedingungen zur Auslösung werden
nicht korrekt erkannt.
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Umgekehrt bei Empfang einer relevanten
Meldung in der Zentrale, die etwa zur Vermutung einer Verkehrsstörung zum
betrachteten Zeitpunkt an einer Stelle beiträgt, gibt es u.a. folgende Möglichkeiten:
Eine
Störung
wird korrekt erkannt und lokalisiert.
Ein Fehlalarm wird erzeugt:
Fehler
in der Ortung des Fahrzeuges führen
zu einer falschen Zuordnung der Meldung.
Das Fahrzeug fährt nicht
repräsentativ
für den
Verkehrsfluss, die Perlenkette täuscht
eine zu niedrige Geschwindigkeit vor.
Das FCD-Gerät des Fahrzeugs
enthält
einen Fehler.
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In der Praxis ist die Datenveredelungskette
bestrebt, durch die sogenannte Datenfusion aus mehreren unabhängigen Quellen
die Unschärfen
und Fehlerquoten zu verringern und die unvollständigen Informationen zu vervollständigen.
Beispielsweise können
nicht nur FCD, sondern auch Verkehrsdaten aus stationären Erfassungseinrichtungen,
die etwa in Streckenbeeinflussungsanlagen Verwendung finden, herangezogen
werden. Die räumliche
Dichte und zeitliche Frequenz der Erfassung und Übertragung steht hierbei in
unmittelbarem Zusammenhang mit der Qualität der Informationen, die aus
der Datenveredelung hervorgehen.
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Unter Verkehrslage sind hier alle
Aussagen, die Fahrtvariabeln entlang einer Route beeinflussen können, insbesondere
die Reisezeit oder das Gefahrenpotential, etwa aufgrund von scharfen
Geschwindigkeitsgefällen,
zu verstehen. Für
Routing- und Navigationsdienste im Fahrzeug ist darüber hinaus
nicht nur die gegenwärtige
Verkehrslage, sondern auch die zukünftige Verkehrslage von Interesse,
denn die Fahrt findet ja in der Zukunft statt. Im Rahmen der Datenveredelung
können
nicht nur gegenwärtige
Verkehrszustände,
sondern auch Aussagen über
zukünftige
Verkehrszustände,
hier Verkehrsprognosen genannt, erzeugt werden. Eine Verkehrsprognose
lässt sich
beispielsweise anhand von Verkehrsablaufsmodellen berechnen. Die
Verkehrsprognose geht aber mit zusätzlichen Unschärfen, Unvollständigkeiten,
und Fehlerquoten einher, wobei in der Regel die Degradierung der
Informationsqualität
mit wachsendem Prognosehorizont zunimmt.
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Auch Kommunikationswege beeinflussen
die Güte
der Verkehrsmeldungen. Denn der Verkehr stellt ein höchstdynamisches
System dar, so dass jede Verzögerung
im Rahmen einer Meldungskette zunächst einen Verlust an Aktualität bedeutet.
Da Verzögerungen
aufgrund der Kommunikationswege aber unvermeidbar sind, ist es möglich und
auch sinnvoll, Verkehrsprognosen zu verwenden, um auch diese Verzögerungen
zu kompensieren. Die obengenannte Degradierung der Informationsqualität durch
den zusätzlichen
Prognosehorizont stellt dabei ein kleineres Übel als die Vernachlässigung
der Verzögerungen
dar.
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Aufgabe der Erfindung ist es, ein
Verfahren zu schaffen, das eine automatische Bewertung und Optimierung
von Verkehrsstörungsmeldeverfahren
ermöglicht.
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Diese Aufgabe wird gelöst durch
ein Verfahren zur Güteprüfung von
Verkehrsstörungsmeldeverfahren, bei
denen zeitabhängigen
Verkehrssituations-Messdaten zeitabhängige Schaltzustände zur
automatischen Ausgabe von Meldungen zur Beeinflussung des Verkehrsflusses
zugeordnet sind, mit den Schritten:
Speichern der Messdaten über einen
vorgegebenen Auswertezeitraum,
Speichern der Schaltzustände über denselben
Auswertezeitraum,
Vergleichen der sich aus den Messdaten ergebenden
tatsächlichen
Verkehrsstörungen
mit den aus den Schaltzuständen
ableitbaren Verkehrsstörungen,
Bestimmen
eines Güteindikators
durch Vergleichen der tatsächlichen
mit den ableitbaren Verkehrsstörungen.
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In dem erfindungsgemäßen Verfahren
werden demnach über
den Beobachtungszeitraum hinweg die sich aus den Messdaten ableitbaren
Verkehrsstörungen
mit den sich aus den Verkehrsstörungsmeldungen
ergebenden sog. ableitbaren Verkehrsstörungen verglichen. Daraus wird
ein Güteindikator
bestimmt, der ein Maß dafür liefert,
wie gut die Zuordnung der Verkehrsmeldungen zu den tatsächlichen
Verkehrsstörungen
ist.
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Anschließend wird die gesamte Prozesskette,
die von der Daten-Generierung bis zur Wiedergabe der Verkehrsstörungsinformation
reicht, zumindest an einer Stelle verändert und die Auswirkungen
auf das Ergebnis bewertet. Das Ergebnis selbst wird durch mindestens
eine im folgenden näher
erläuterte
Qualitätskennzahl selbsttätig gewonnen.
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Bedingt durch die automatische Ermittlung
des Güteindikators
lassen sich über
diesen Güteindikator verschiedene
Verfahren zur Erzeugung von Verkehrsstörungsmeldungen objektiv miteinander
vergleichen und/oder die optimalen Arbeitspunkte der einzelnen Verfahren
objektiv ermitteln. Auf diese Weise ist es möglich, für den jeweiligen Einsatzbereich
das optimale Verfahren zu verwenden, wodurch die Effektivität des Verfahrens
zur automatischen Erzeugung von Verkehrsstörungsmeldungen erheblich gesteigert
und der Verkehrsfluss insgesamt verbessert werden kann.
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Die Erfindung ist an Hand eines Ausführungsbeispiels
näher erläutert.
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Es werden stationäre und mobile Verkehrsdaten
eines Testfeldes auf einer Bundesautobahn über einen Zeitraum von 2 × 2 Wochen
erhoben und zugrunde gelegt . Es handelt sich dabei um die BAB A9
München Schwabing
bis AK Neufahrn in beiden Richtungen.
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Stationäre Verkehrsdaten:
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Über
einen vorgegebenen Messquerschnitt (MQ), d.h. eine vorgegebene Streckenlänge wurden
folgende stationäre
Verkehrsdaten erhoben:
- a) Für den gesamten MQ über alle
Spuren und Fahrzeugklassen gemittelte Geschwindigkeit, aggregiert
für jede
Minute
- b) Für
den gesamten MQ über
alle Spuren und Fahrzeugklassen die gemittelte Verkehrsstärke (Anzahl
der Fahrzeuge pro Zeiteinheit), aggregiert für jede Minute
- c) als unvollständig
erkannte Daten werden durch lineare Interpolation vervollständigt. Kleine
Zeitlücken bzw.
Weglücken
in den Datensätzen
werden durch lineare Interpolation geschlossen.
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Mobile Verkehrsdaten:
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Ergänzend und/oder alternierend
werden für
jeweils 2 × 2
Woche fahrzeuggenerierte Daten, sogenannte „Floating-car-data" oder „FCD", von mehreren (="X") Versuchsfahrzeugen erhoben. Wie bereits
ausgeführt,
handelt es sich bei FCD um Meldungen, die aus Fahrzeugen gewonnen
werden und über
den Luftweg an eine Zentrale kommuniziert werden. Diese Daten werden
im folgenden als „XFCD" bezeichnet. Die
Versuchsfahrzeuge werden mit vorgegebener Taktung auf die Strecke
geschickt. Die Fahrzeuge sind mit Telefonkarten ausgestattet. Diese
dienen zur Übertragung
von XFCD an einen zentralen Computer.
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Aufarbeitung
der Verkehrsdaten
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Die stationären Verkehrsdaten werden räumlich und
zeitlich für
alle ausgewählten
Strecken sortiert und zeitlich zu 15-Minuten Intervallen geglättet.
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In 1 ist
dies am Beispiel der BAB A9 München
Fahrrichtung Nürnberg
für den
11. März
2002 illustriert. 1 zeigt
eine räumlich-zeitliche
Darstellung des auf 15 Minuten aggregierten Geschwindigkeitsfeldes v(x,t).
Diese (Repräsentations-)Figur
R1 ist repräsentativ
für den
vorhandenen Stau.
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Zwischen den sich ergebenden Raum-Zeitzellen,
die den Verkehrszustand auf der ausgewählten Strecke wiedergeben,
werden die Geschwindigkeiten linear interpoliert und eine Höhenlinie
bei 50 km/h errechnet. Es ergibt sich ein kontinuierliches Raum-Zeit-Geschwindigkeitsfeld,
das den wirklichen Verkehrsfluss abbildet.
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Aufarbeitung
der Meldungen
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Die für diese Strecke relevanten
Verkehrsmeldungen wurden aufgearbeitet und zusammengefasst. Die
dabei ausgegebenen Verkehrsstörungsmeldungen
wurden inhaltlich ausgewertet und ebenfalls in einem Raum-Zeit-Geschwindigkeitsfeld
als Repräsentationsfigur
R2 wiedergegeben. Dies ist in 2 gezeigt. 2 zeigt die interpretierten
Verkehrszustände
in demselben räumlich-zeitlichen
Gebiet von
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1.
Analog zu 1 sind die
Meldungen hinsichtlich des Geschwindigkeits-Schwellenwert V = 50 km/h und die Meldung „Stau" aufgetragen. Ferner
ist in 2 ebenfalls die
in 1 dargestellte Repräsentationsfigur
R1 wiedergegeben.
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In 1 und 2 sind zweidimensional das
tatsächliche
und das sich aus den Verkehrsmeldungen ableitbare Verkehrsgeschehen über dem
Messquerschnitt und bezogen auf die jeweilige Tageszeit aufgetragen.
Die entsprechenden Autobahnanschlussstellen AS sind ergänzt.
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Es zeigt sich beispielsweise, dass
der in 1 dargestellte
Stau etwa um 7:15h beginnt, gegen 8:15h seine maximale Länge besitzt
und von km 9,5 (Entfernung von km = 0 entsprechend der Anschlussstelle Neufahrn)
bis kurz vor der AS Frankfurter Ring reicht, und sich gegen 10:00
auflöst.
Die sich aus den Staumeldungen ergebende Repräsentationsfigur hingegen entspricht
einem Stau, der erst gegen 7:45 beginnt und zwischen 8:00 und 9:30
eine konstante Länge
besitzt und von km 11 (entsprechend AS Garching-Süd) bis AS M-Freimann
reicht und sich ebenfalls gegen 9:45 auflöst.
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Erfindungsgemäß werden zwei Güteindikatoren
QKZ1 und QKZ2 ermittelt. Dabei ist QKZ1 = Schnittmenge Ereignisse
und Meldungen als Prozentsatz der Ereignisse und
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Grafisch bedeutet QKZ1 das Maß der Bedeckung
der Repräsentationsfigur
von 1 für das tatsächlich Verkehrs-(Stau-)Geschehen
durch die sich aus den Verkehrsmeldungen ergebende Repräsentationsfigur und
QKZ2 die außerhalb
der Repräsentationsfigur
R1 liegenden Umfänge
der Repräsentationsfigur
R2, bezogen auf die Repräsentationsfigur
R2. Je höher
(maximal 1) QKZ1 ist, desto besser entsprechen die Verkehrsmeldungen
dem tatsächlichen
Geschehen. Je niedriger QKZ2 ist (minimal gleich 0), desto weniger
Fehlinformationen (über
vermeintliche Staus, die sich z.B. bereits aufgelöst haben)
werden ausgegeben.
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Die Güteindikatoren können somit,
wie oben beschrieben, eindeutig berechnet werden und ergeben sich
im Ausführungsbeispiel,
11.03.2002 BAB A9 München
Richtung Nürnberg,
zu QKZ1 = 0.81 bzw. QKZ2 = 0.15 (2).
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Damit ist es objektiv möglich, eine
zuverlässige
Aussage über
die Güte
von Verkehrsmeldungen zu erhalten und die Zuverlässigkeit des Systems, mit dem
diese Verkehrsmeldungen erzeugt werden, zu überprüfen. Änderungen des Systems, beispielsweise
der Ausfall von Sensoren für
die Ausgabe von Verkehrsstörungsinformationen,
können
in ihrer Auswirkung auf die Güte
der Verkehrsmeldungen bewertet werden.
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Die Ausgabe von Verkehrsmeldungen
kann in den Fällen,
in denen auf Grund vorausgehender Analysen für den aktuellen Fall ein niedriger
Güteindikator
QKZ1 zu erwarten ist, selbsttätig
blockiert werden. Der aktuelle Fall kann beispielsweise durch den
Ausfall von Sensoren geprägt
sein.
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Wesentlich ist die Möglichkeit,
durch Veränderung
der Prozesskette für
verschiedene Rahmenbedingungen die Auswahl der einzelnen Komponenten
der Prozesskette so zu bestimmen, dass das Ergebnis in Form der
ausgegebenen Verkehrsstörungsmeldungen
optimal ist. Dies bedeutet nicht nur eine möglichst gute Überdeckung
der Repräsentationsfiguren
R1 und R2, sondern bezieht sich auch auf den Einsatz der in der Prozesskette
wirksamen Mittel. Beispielsweise kann für die jeweiligen n Rahmenbedingungen
die Anzahl und Position der wirksamen Verkehrsfluss-Sensoren selbsttätig optimiert
werden bzw. bei einer Störung
der Prozesskette (z. B. einem Sensorausfall) beurteilt werden, wie
hoch die daraus resultierende Qualitätseinbuße ist.