DE10336590A1 - Verfahren zur fahrzeugindividuellen Verkehrsprognose - Google Patents

Verfahren zur fahrzeugindividuellen Verkehrsprognose Download PDF

Info

Publication number
DE10336590A1
DE10336590A1 DE10336590A DE10336590A DE10336590A1 DE 10336590 A1 DE10336590 A1 DE 10336590A1 DE 10336590 A DE10336590 A DE 10336590A DE 10336590 A DE10336590 A DE 10336590A DE 10336590 A1 DE10336590 A1 DE 10336590A1
Authority
DE
Germany
Prior art keywords
traffic
vehicle
information
forecasts
vehicles
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Withdrawn
Application number
DE10336590A
Other languages
English (en)
Inventor
Boris Prof. Dr. Kerner
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Mercedes Benz Group AG
Original Assignee
DaimlerChrysler AG
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by DaimlerChrysler AG filed Critical DaimlerChrysler AG
Priority to DE10336590A priority Critical patent/DE10336590A1/de
Publication of DE10336590A1 publication Critical patent/DE10336590A1/de
Withdrawn legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G08SIGNALLING
    • G08GTRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/09Arrangements for giving variable traffic instructions
    • G08G1/0962Arrangements for giving variable traffic instructions having an indicator mounted inside the vehicle, e.g. giving voice messages
    • G08G1/0968Systems involving transmission of navigation instructions to the vehicle
    • G08G1/096805Systems involving transmission of navigation instructions to the vehicle where the transmitted instructions are used to compute a route
    • G08G1/096811Systems involving transmission of navigation instructions to the vehicle where the transmitted instructions are used to compute a route where the route is computed offboard
    • GPHYSICS
    • G08SIGNALLING
    • G08GTRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/0104Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
    • GPHYSICS
    • G08SIGNALLING
    • G08GTRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/09Arrangements for giving variable traffic instructions
    • G08G1/0962Arrangements for giving variable traffic instructions having an indicator mounted inside the vehicle, e.g. giving voice messages
    • G08G1/0968Systems involving transmission of navigation instructions to the vehicle
    • G08G1/096833Systems involving transmission of navigation instructions to the vehicle where different aspects are considered when computing the route
    • G08G1/096838Systems involving transmission of navigation instructions to the vehicle where different aspects are considered when computing the route where the user preferences are taken into account or the user selects one route out of a plurality
    • GPHYSICS
    • G08SIGNALLING
    • G08GTRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/09Arrangements for giving variable traffic instructions
    • G08G1/0962Arrangements for giving variable traffic instructions having an indicator mounted inside the vehicle, e.g. giving voice messages
    • G08G1/0968Systems involving transmission of navigation instructions to the vehicle
    • G08G1/096833Systems involving transmission of navigation instructions to the vehicle where different aspects are considered when computing the route
    • G08G1/096844Systems involving transmission of navigation instructions to the vehicle where different aspects are considered when computing the route where the complete route is dynamically recomputed based on new data
    • GPHYSICS
    • G08SIGNALLING
    • G08GTRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/09Arrangements for giving variable traffic instructions
    • G08G1/0962Arrangements for giving variable traffic instructions having an indicator mounted inside the vehicle, e.g. giving voice messages
    • G08G1/0968Systems involving transmission of navigation instructions to the vehicle
    • G08G1/096855Systems involving transmission of navigation instructions to the vehicle where the output is provided in a suitable form to the driver
    • G08G1/096872Systems involving transmission of navigation instructions to the vehicle where the output is provided in a suitable form to the driver where instructions are given per voice

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)

Abstract

Die Erfindung bezieht sich auf ein Verfahren zur Erstellung fahrzeugindividueller Verkehrsprognosen, ausgehend vom momentanen Fahrzeugort, unter Berücksichtigung prognostizierter Verkehrsstörungsobjekte und/oder Berechnung optimaler Routen mit Verwendung von Gangliniendaten. DOLLAR A Erfindungsgemäß werden die Verkehrsprognosen unter zusätzlicher Einbeziehung von fahrzeugseitig erfassten und/oder von anderen Fahrzeugen erfassten und dem eigenen Fahrzeug übermittelten Verkehrszustandsdaten und/oder in zwei mehr unterschiedlichen Detaillierungsgraden bezüglich der erfassten und/oder vorausgeschätzten Verkehrsstörungsobjekte abhängig von der Entfernung vom momentanen Fahrzeugort erstellt. DOLLAR A Verwendung z. B. für Straßenfahrzeuge.

Description

  • Die Erfindung bezieht sich auf ein Verfahren zur Erstellung von Verkehrsprognosen individuell für ein jeweiliges Fahrzeug nach dem Oberbegriff des Anspruchs 1 bzw. des Anspruchs 4.
  • Ein Verfahren nach dem Oberbegriff des Anspruchs 1 ist aus der Offenlegungsschrift DE 100 37 827 A1 bekannt. Ausgehend vom momentanen Fahrzeugort werden bei diesem Verfahren fahrzeugindividuelle Verkehrsprognosen autonom von einer fahrzeugseitigen Verkehrsrechnereinheit anhand einer Berechnung optimaler Routen vom momentanen Fahrzeugort zu Netzknoten eines Verkehrsnetzbereiches unter Verwendung abgespeicherter ganglinienartiger Verkehrslagemuster und einer vorgebbaren Kostenfunktion erstellt. Typischerweise verwendbare Kostenfunktionen sind z.B. die benötigte Reisezeit, die Routenlänge, der Kraftstoffverbrauch oder eine Kombination mehrerer dieser Größen. Für weitere Details hinsichtlich dieses Verfahrens und zur Bedeutung der vorliegend verwendeten Begriffe sei zur Vermeidung unnötiger Wiederholungen auf diese Druckschrift und den darin zitierten Stand der Technik verwiesen.
  • In der Offenlegungsschrift 100 51 777 A1 ist ein Verfahren zur fahrzeugindividuellen dynamischen Verkehrsprognose beschrieben, bei dem verkehrszustandsindikative Daten fahrzeugseitig erfasst und mit abgespeicherten historischen Ganglinien verglichen werden, um daraus eine jeweils bestpassende Ganglinie zu ermitteln und den von dieser repräsentierten Verkehrszustand in Fahrtrichtung des Fahrzeugs als zu erwartenden Verkehrszustand zu prognostizieren. Als verkehrszustandsindikative Daten können insbesondere solche über die mittlere Fahrzeuggeschwindigkeit, die Verkehrsdichte, den Verkehrsfluss und/oder individualisierbare Verkehrsstörungsobjekte berücksichtigt werden. Als individualisierbare Verkehrsstörungsobjekte können insbesondere Muster dichten Verkehrs an effektiven Engstellen eines Schnellstraßennetzes und/oder Warteschlangen-Verkehrsmuster eines Ballungsraum-Verkehrsstraßennetzes berücksichtigt werden. Auch bezüglich dieses Verfahrens und der auch vorliegend verwendeten Begriffe sei zur Vermeidung von Wiederholungen auf diese Druckschrift und den dort zitierten Stand der Technik verwiesen.
  • Aus der Offenlegungsschrift DE 100 62 856 A1 und der Offenlegungsschrift DE 100 57 796 A1 sind Verfahren zur fahrzeugindividuellen Verkehrsprognose beschrieben, bei denen außer vom eigenen Fahrzeug erfasste verkehrszustandsindikative Daten auch solche berücksichtigt werden, die von anderen Fahrzeugen erfasst und dem eigenen Fahrzeug übermittelt werden. Diese Daten werden dann zur Verkehrsprognose im jeweiligen eigenen Fahrzeug mit abgespeicherten Ganglinien verglichen und/oder zur Erkennung individualisierbarer Verkehrszustandsobjekte und Vorausschätzung von deren zeitlich-räumlicher Entwicklung genutzt. Als individualisierbare Verkehrszustandsobjekte können z.B. mindestens die Verkehrszustandsphasen „freier Verkehr", „synchronisierter Verkehr", „gestauchter synchronisierter Verkehr" und „sich bewegender breiter Stau" berücksichtigt werden. Auch bezüglich dieser Vorgehensweisen und der verwendeten Begrifflichkeiten sei zur Vermeidung von Wiederholungen auf die beiden Druckschriften und den dort zitierten Stand der Technik verwiesen. Für weitere Details sei ergänzend auf die anderen früheren Patentanmeldungen der Anmelderin zu dieser Thematik verwiesen, die auf den vorliegenden Erfinder zurückgehen.
  • Der Erfindung liegt als technisches Problem die Bereitstellung eines neuartigen Verfahrens der eingangs genannten Art zugrunde, mit dem sich mit vertretbarem Aufwand vergleichs weise zuverlässige und komfortable, fahrzeugindividuelle Verkehrsprognosen erstellen lassen.
  • Die Erfindung löst dieses Problem durch die Bereitstellung eines Verfahrens mit den Merkmalen des Anspruchs 1 oder 4.
  • Das Verfahren nach Anspruch 1 kombiniert in vorteilhafter Weise eine ganglinienbasierte fahrzeugautonome Prognose mit einer Nutzung von für den aktuellen, lokalen Verkehrszustand am Ort des eigenen Fahrzeugs und/oder anderer Fahrzeuge repräsentativen Daten, die durch fahrzeugseitige, d.h. vom eigenen Fahrzeug durchgeführte Messungen gewonnen oder von anderen Fahrzeugen erfasst und zum eigenen Fahrzeug übertragen werden. Diese Prognose erfolgt vorzugsweise gebietsbezogen für einen den momentanen Fahrzeugort enthaltenden Teilbereich eines Verkehrsnetzes.
  • In einer Weiterbildung dieses Verfahrens werden nach Anspruch 2 zusätzlich auch andere, fahrzeugextern z.B. von einer Verkehrszentrale oder über das Internet bereitgestellte Verkehrszustandsdaten für die Verkehrsprognose im Fahrzeug berücksichtigt.
  • In einer Weiterbildung des Verfahrens nach Anspruch 3 wird zusätzlich ein vorgebbarer Zielort für die Verkehrsprognose berücksichtigt, so dass z.B. die Prognosen schwerpunktmäßig in Richtung des Zielortes unter effektiver Nutzung der Rechenkapazität erstellt werden können, ohne letztere mit Prognosen für Verkehrsnetzbereiche zu belasten, die in vom Zielort abgewandten Richtungen liegen und daher für das Fahrzeug uninteressant sind.
  • Beim Verfahren nach Anspruch 4 werden in vorteilhafter Weise fahrzeugindividuelle Verkehrsprognosen unter Berücksichtigung von ermittelten aktuellen und/oder vorausgeschätzten Verkehrsstörungsobjekten in zwei oder mehr unterschiedlicher Detaillierungsgraden abhängig von der Entfernung vom momentanen Fahrzeugort erstellt. Dies ermöglicht eine effiziente Nutzung der vorhandenen Rechnerkapazität bei gleichzeitig hoher Qualität der Verkehrsprognose für das jeweilige Fahrzeug. Denn Verkehrsstörungsobjekte in der näheren Fahrzeugumgebung, auf die das Fahrzeug in Kürze treffen kann, können auf diese Weise mit einem höheren Detaillierungsgrad erstellt und entsprechend detailliert angezeigt werden, was für den Fahrzeugführer oder für Fahrassistenzsysteme eine große Unterstützung bei der Fahraufgabe auf kurze Distanz darstellt. Für weiter entfernte Verkehrsstörungsobjekte genügt ein geringerer Detaillierungsgrad, da sich das Fahrzeug momentan noch nicht in deren Einflussbereich befindet und diese Störungsobjekte noch keinen Einfluss auf die kurzreichweitigen Fahrentscheidungen, sondern eher auf die langreichweitige Routenwahl haben, für die lokale Detailinformationen z.B. über die innere Struktur der Verkehrsstörungsobjekte nicht so relevant sind.
  • In einer vorteilhaften Ausgestaltung dieses Verfahrens wird gemäß Anspruch 5 für einen Fahrzeugnahbereich ein höchster Detaillierungsgrad gewählt, für den je nach Bedarf diverse Detailinformationen gerade auch über die innere Struktur von ermittelten Verkehrsstörungsobjekten im Rahmen der Verkehrsprognose bereitgestellt werden, die den Fahrzeugführer, aber auch Fahrassistenzsysteme bei der aktuellen Fahraufgabe unterstützen.
  • In weiterer Ausgestaltung ist gemäß Anspruch 6 ein etwas niedrigerer Detaillierungsgrad für einen an den Nahbereich anschließenden Entfernungsbereich vorgesehen, der aber noch Informationen über die vollständige Struktur des jeweiligen Verkehrsstörungsobjektes und/oder über Zeitpunkte des Erreichens bzw. Verlassens eines Störungsobjektes und/oder über Verweilzeiten innerhalb des jeweiligen Störungsobjektes und/oder lokale Umfahrungsinformationen zum Umfahren des Störungsobjektes beinhalten.
  • In einer Weiterbildung des Verfahrens nach Anspruch 7 umfasst die Verkehrsprognoseerstellung eine Berücksichtigung von Straßenzustands- und/oder Witterungsdaten und eine Berechnung optimaler Routen unter Beschränkung auf solche Strecken des Verkehrsnetzes, die hinsichtlich Straßenzustand bzw. Witterung als unkritisch beurteilt werden. Dies ermöglicht Fahrtroutenempfehlungen, die witterungsbedingt sicherheitskritische Streckenabschnitte von vornherein vermeiden.
  • Bei einem nach Anspruch 8 weitergebildeten Verfahren ist eine Anzeige nicht nur der Verkehrsprognosedaten und von entsprechenden Fahrtroutenempfehlungen vorgesehen, sondern auch der für die vorgeschlagenen optimalen Routen ursächlichen Kriterien und/oder Vorteile, gemäß denen die optimale Route Alternativrouten vorzuziehen ist. Dies macht dem Fahrzeugführer die Ermittlung der optimalen Routen transparent, so dass er selbst besser abschätzen kann, ob er der Routenempfehlung folgen will bzw. warum und/oder um wieviel eventuelle Alternativrouten „schlechter" als die vorgeschlagene optimale Route sind.
  • In weiterer Ausgestaltung des Verfahrens wird gemäß Anspruch 9 für den Nahbereich mit höchstem Detaillierungsgrad der Verkehrsprognose ein Entfernungsbereich bis zu höchstens einigen Kilometern vom Fahrzeugort gewählt, z.B. ein Fahrzeugumgebungsbereich bis 1 km Entfernung. Ein daran anschließender Entfernungsbereich mit nächstniedrigem Detaillierungsgrad der Verkehrsprognosen kann sich dann z.B. bis zu einer Entfernung von ca. 10 km oder höchstens einigen zehn Kilometern erstrecken.
  • Vorteilhafte Ausführungsbeispiele der Erfindung sind in den Zeichnungen dargestellt und werden nachfolgend beschrieben. Hierbei zeigen:
  • 1 ein schematisches Blockdiagramm eines fahrzeugseitigen Verkehrsprognosesystems mit Berechnung optimaler Routen anhand von Ganglinien und fahrzeugseitig gemessenen Verkehrszustandsdaten,
  • 2 eine schematische Darstellung eines fahrzeugseitigen Verkehrszustandsdaten-Messvorgangs und der Berücksichtigung dieser Messdaten bei der Verkehrsprognoseerstellung gemäß 1,
  • 3 ein schematisches Blockdiagramm eines Verkehrsprognosesystems unter Nutzung von Ganglinien, fahrzeugseitig gemessenen Verkehrszustandsdaten und von anderen Fahrzeug gemessenen Verkehrszustandsdaten,
  • 4 ein schematisches Blockdiagramm eines fahrzeugseitigen Prognosesystems unter Nutzung von Ganglinien, fahrzeugseitig und von anderen Fahrzeugen gemessenen Verkehrszustandsdaten sowie von fahrzeugextern bereitgestellten, aktuellen Verkehrszustandsdaten und
  • 5 eine schematische Darstellung verschiedener Fahrzeugentfernungsbereiche, für die Verkehrsprognosen unter Berücksichtigung von Verkehrsstörungsobjekten mit unterschiedlichem Detaillierungsgrad erstellt werden.
  • Das in 1 gezeigte System beinhaltet einen punktiert umrahmten Systemteil 9, wie er als solcher aus der oben zitierten DE 100 37 827 A1 bekannt ist. Dieser Systemteil beinhaltet einen Verkehrsdatenspeicher 1, in welchem Verkehrslagemuster, oder kurz Verkehrsmuster, in Form sogenannter Ganglinien mit Bezug auf ein betrachtetes Verkehrswegenetz, wie ein Straßennetz, abgespeichert sind, das in Form einer sogenannten digitalen Karte ebenfalls im Speicher 1 abgelegt ist. Des weiteren beinhaltet dieser Systemteil als Teil einer Verkehrsrechnereinheit Mittel 2 zur Berechnung optimaler Routen, Mittel 3 zur Auswahl der zur jeweiligen optimalen Route gehörigen Reisezeiten und Mittel 4 zur Aggregation ermittelter Verkehrsstörungen entsprechend deren Entfernung vom momentanen Fahrzeugort.
  • Die Verkehrsrechnereinheit ist zur Durchführung von Verkehrsprognosen anhand einer kostenfunktionsoptimierenden Auswahl der zu erwartenden, mittleren Streckenkanten-Reisezeiten in Abhängigkeit vom aktuellen Fahrzeugort, der aktuellen Zeit und den jeweiligen Netzknoten-Ankunftszeiten entsprechend den Gangliniendaten eingerichtet. Dazu berechnet sie ausgehend vom momentanen Fahrzeugort als dem Startort und vom momentanen Zeitpunkt als dem Startzeitpunkt mittels eines verkehrsabhängigen Routensuchverfahrens eine optimale Route vom Startort zu jeder Streckenkante des gesamten betrachteten Verkehrsnetzes oder vorzugsweise eines den Startort enthaltenden Teilbereichs desselben und bestimmt den zugehörigen Streckenkanten-Ankunftszeitpunkt. Bei Angabe eines Fahrziels kann das Routensuchverfahren optional richtungsbezogen durchgeführt werden. Dadurch können Routen bzw. Streckenkanten, die für das Erreichen des vorgegebenen Zielortes von vornherein irrelevant sind, aus der Routenberechnung ausgeklammert werden, was Rechenaufwand einspart. Als Optimierungskriterium dient eine vorgebbare Kostenfunktion, vorzugsweise die benötigte Reisezeit, alternativ oder zusätzlich können aber auch z.B. die Streckenlänge und/oder der Kraftstoffverbrauch als Kostenfunktionen verwendet werden.
  • Die im Verkehrsdatenspeicher 1 abgelegten Gangliniendaten enthalten auch die für die Streckenkanten zum jeweiligen Zeitpunkt als im Mittel gültig angenommenen, verkehrsabhängigen Kostenfunktionswerte als entsprechendes Kostenfunktionswertmuster, aus dem dann jeweils zeit- und ortsrichtig für jede Streckenkante der zum ermittelten Ankunftszeitpunkt gehörige Kostenfunktionswert von der Verkehrsrechnereinheit zum Konstruieren der optimalen Routen vom aktuellen Fahrzeugort zu den einzelnen Netzknoten herangezogen wird. Dazu erhält die Verkehrsrechnereinheit die benötigten Informationen über den aktuellen Fahrzeugort, die aktuelle Uhrzeit und, zur zu sätzlichen Berücksichtigung der üblicherweise je nach Tagestyp unterschiedlichen Verkehrsverhältnisse, den Tagestyp, wie Wochentag oder Sonn-/Feiertag, von entsprechenden herkömmlichen Detektionsmitteln 5 zur Detektion des momentanen Fahrzeugortes, der aktuellen Uhrzeit und des aktuellen Tagestyps.
  • Als weitere Option ist eine externe Schnittstelle 6 vorgesehen, über die zur Aktualisierung der abgelegten Verkehrsmuster bzw. Ganglinien fahrzeugextern generierte und gelieferte Verkehrs- bzw. Wegenetzdaten empfangen werden können. Diese Verkehrsinformationen können solche über verkehrsrelevante Ereignisse sein, z.B. Baustellen, Veranstaltungen oder Sperrungen, für die dann fahrzeugseitig neue ganglinienartige Verkehrsmuster erstellt werden, welche entsprechende bestehende ersetzen. Die Verkehrsinformation kann eine aktuelle Information über eine Verkehrsstörung und/oder eine direkte Angabe der verkehrsrelevanten Eigenschaften der Baustellen, Veranstaltungen oder Sperrungen sein. Die Verkehrsinformation kann alternativ auch direkt ein ganglinienartiges Verkehrsmuster sein, das zu einer Baustelle, Veranstaltung oder Sperrung gehört. Das Speichersystem 1 ist geeignet flexibel ausgelegt, um entweder verkehrsrelevante Ereignisse oder ganglinienartige Verkehrsmuster als fahrzeugexterne Information verarbeiten zu können.
  • Beim von der Verkehrsrechnereinheit durchgeführten Routensuchverfahren werden ausgehend vom Startort zum Startzeitpunkt anhand der gewählten Kostenfunktion sukzessive die optimalen Routen zu jedem Netzknoten und die sich für die optimalen Routen ergebenden Reisezeiten für das Befahren der jeweiligen Streckenkante ermittelt. Dabei wird für die Ermittlung der Reisezeit für die jeweilige Streckenkante zeitrichtig vom ermittelten Ankunftszeitpunkt ausgegangen, zu dem das Fahrzeug gemäß der bislang ermittelten optimalen Routen am Netzknoten zu Beginn der betreffenden Streckenkante ankommt.
  • Für die Ermittlung der jeweils optimalen Route macht die Verkehrsrechnereinheit einerseits von den abgespeicherten Ganglinien Gebrauch. Des weiteren werden für diese Verkehrsprognose fahrzeugseitig ermittelte Verkehrszustandsdaten herangezogen, wozu der besagte Systemteil 9 um entsprechende Systemkomponenten ergänzt ist, wie sie in den oben erwähnten Druckschriften DE 100 51 777 A1 , DE 100 62 856 A1 und DE 100 57 796 A1 näher beschrieben sind. Speziell sind dies Verkehrszustandsbestimmungsmittel 15, eine Ganglinien-Speichereinheit 10 und eine Prognoseganglinien-Auswahleinheit 11. Mit den Verkehrszustandsbestimmungsmitteln 15 wird der aktuelle, lokale Verkehrszustand fahrzeugseitig kontinuierlich in seinem zeitlich-örtlichen Verlauf anhand eines oder mehrerer gemessener Parameter und/oder daraus abgeleiteter Größen erfasst, wie der mittleren Fahrzeuggeschwindigkeit, der Verkehrsdichte, des Verkehrsflusses und/oder individualisierbarer Verkehrszustandsobjekte, insbesondere Verkehrsstörungsobjekte wie Stau, synchronisierter Verkehr, gestauchter synchronisierter Verkehr und freier Verkehr, Phasenübergänge zwischen solchen Zustandsphasen und zeitlich-räumliche Muster aus derartigen Zustandsphasen, insbesondere Muster dichten Verkehrs an effektiven Engstellen. Anhand der aufgenommenen Verkehrszustandsdaten können vorhandene individuelle verkehrliche Objekte erkannt und dann anhand ihrer bekannten Dynamik in ihrem zeitlich-örtlichen Verlauf zuverlässig prognostiziert werden. Dazu werden die empirischen Daten solcher Muster und Zustandsphasen und eventueller weiterer Verkehrszustandsdaten vorab ermittelt und zu sogenannten historischen Ganglinien verarbeitet, die zeit- und ortsabhängig für einen jeweiligen Streckenabschnitt den dort zum jeweiligen Zeitpunkt zu erwartenden Verkehrszustand widerspiegeln.
  • In der Prognoseganglinien-Auswahleinheit 11 werden die laufend während eines vorausgegangenen Zeitraums gemessenen und gegebenenfalls weiterverarbeiteten Verkehrszustandsdaten mit dem abgespeicherten Satz historischer Ganglinien einschließlich zeitlich-räumlicher Verkehrsmuster verglichen, um unter den abgespeicherten Ganglinien diejenige herauszufinden, die am besten zu den gemessenen bzw. weiterverarbeiteten Verkehrszustandsdaten passt. Diese Ganglinienauswahl erfolgt nach Art eines herkömmlichen „Matching"-Verfahrens.
  • Die durch dieses „Matching" ausgewählte, am besten zum fahrzeugseitig erfassten, zeitlich-örtlichen Verlauf des oder der verwendeten Verkehrszustandsparameter passende Ganglinie wird dann zusätzlich zu den im Speicher 1 abgelegten Ganglinien den Berechnungsmitteln 2 zur Berechnung der jeweils optimalen Routen zugeführt. Auf diese Weise kann auch die fahrzeugseitig erkannte Verkehrslage bei der Erstellung der Verkehrsprognosen berücksichtigt werden, insbesondere Verkehrsstörungsobjekte, wie Staus und Muster dichten Verkehrs an effektiven Engstellen, die lokal am Fahrzeugort vorhanden sind und durch die fahrzeugseitigen Messungen festgestellt werden.
  • Das Ergebnis des „Matching" wird zusätzlich je nach Bedarf einem Staumonitor 12 und einem oder mehreren Fahrzeugassistenzsystemen 13 zugeführt, um dem Fahrer die erkannten Verkehrsstörungsobjekte geeignet anzuzeigen bzw. die Fahrerassistenzsysteme über diese Störungsobjekte zu informieren, so dass von diesen geeignete Fahrassistenzmaßnahmen ergriffen werden können.
  • Als weitere Funktionalität beinhaltet der Systemteil 9, der sich auf die autonome, ganglinienbasierte, gebietsbezogene Verkehrsprognose bezieht, Mittel 7 zur Anzeige der von der Verkehrsrechnereinheit für den jeweiligen Netzknoten ermittelten Differenz zwischen der prognostizierten Reisezeit und der vorgegebenen Reisezeit im freien Verkehr, wobei die Anzeige z.B. optisch auf einem Bildschirm anhand einer zugehörigen Wegenetzkarte erfolgen kann. Des weiteren können Mittel 8 vorgesehen sein, mit denen auf einer derartigen Kartendarstellung auch zeitliche Äquidistanzlinien und/oder Angaben über eine empfohlene Route zu einem Zielort wiedergegeben werden können.
  • 2 zeigt etwas detaillierter die Arbeitsweise des Systems hinsichtlich der Durchführung der autonomen gebietsbezogenen Verkehrsprognosen durch den entsprechenden Systemteil 9 und die zusätzliche Berücksichtigung fahrzeugseitig gemessener Verkehrszustandsdaten. Beispielhaft ist in 2 die orts- und zeitaufgelöste Messung der eigenen Fahrzeuggeschwindigkeit v als ein für den lokalen Verkehrszustand am Ort des Fahrzeugs relevanter Verkehrszustandsparameter dargestellt, im linken oberen Diagramm als Zeitverlauf, im unteren, linken 3D-Diagramm in seiner Abhängigkeit von der Zeit t, genauer der Tageszeit, und dem Ort x. Wie durch die von den Diagrammen abgehenden Pfeile symbolisiert, werden die so fahrzeugseitig erfassten Verkehrszustandsdaten außer für den Staumonitor und Assistenzsysteme im Systemteil 9 für dessen Verkehrsprognosen genutzt, speziell in Verbindung mit dem Ganglinienspeicher 1 und den Baustelleninformationen 6 aus dem Internet.
  • Anhand der Mittel 5 zur Bestimmung von Uhrzeit und Datum sowie eines GPS-Empfängers generiert die Verkehrsrechnereinheit wie beschrieben, ausgehend vom momentanen Fahrzeugort und dem aktuellen Zeitpunkt, durch die gangliniengestützte Verkehrsprognose unter Berücksichtigung der fahrzeugseitig aufgenommenen Verkehrszustandsdaten Verkehrsinformationen für ein ausreichend großes Umfeld um den aktuellen Fahrzeugort und zeigt dann auf einem Bildschirm 19 dem Betrachter den Verkehrsnetzbereich als Wegenetzkarte zusammen mit voraussichtlichen Ankunftszeiten für wenigstens einen Teil der Netzknoten an. Damit kann der Fahrer abschätzen, zu welcher Uhrzeit er voraussichtlich am betreffenden Ort ankommen könnte. Des weiteren ermittelt die Verkehrsrechnereinheit, wie erwähnt, für den jeweiligen Netzknoten die Differenz zwischen der prognostizierten Reisezeit und der vorgegebenen Reisezeit im freien Verkehr und zeigt dies z.B. in einer Tabelle 14 an. Bei zu starker Abweichung wird auf das Vorliegen eines Staubereichs geschlossen, und solche Stauobjekte werden dann auf dem Staumonitor angezeigt, z.B. durch Einblenden in die Wegenetzkarte auf dem Bildschirm 19.
  • 3 zeigt eine Variante des Systems von 1, bei der ergänzend Fahrzeug-Fahrzeug-Kommunikationsmittel 16 vorgesehen sind, mit denen das eigene Fahrzeug mit einer Mehrzahl anderer Fahrzeuge direkt kommunizieren kann, wobei diese anderen Fahrzeuge jeweils ebenfalls Mittel zur fahrzeugseitigen Messung (FSM) von verkehrszustandsindikativen Daten lokal am Ort des jeweiligen Fahrzeugs aufweisen. Dadurch können diese von anderen Fahrzeugen lokal erfassten Verkehrszustandsdaten zum eigenen Fahrzeug übertragen und dort zusätzlich für das „Matching" und die gebietsbezogene, ganglinienbasierte Verkehrsprognose berücksichtigt werden, was die Prognosezuverlässigkeit weiter verbessert. Zweckmäßigerweise werden besonders die Verkehrszustandsdaten solcher Fahrzeuge berücksichtigt, die sich in einem für das eigene Fahrzeug interessierenden Wegenetzbereich befinden, d.h. in einem solchen, der für das eigene Fahrzeug während des Prognosezeithorizonts auf oder in der Umgebung einer voraussichtlich zu befahrenden Route liegt. Das eigene Fahrzeug sendet seinerseits die von ihm gemessenen Verkehrszustandsdaten über die Kommunikationsmittel 16 zu den anderen Fahrzeugen. Im übrigen entspricht die Vorgehensweise des Systems von 3 derjenigen des Systems von 1, wie sie oben erläutert wurde.
  • 4 zeigt eine Variante des Systems von 3, bei der zusätzlich außer Ganglinien, vom eigenen Fahrzeug und von den anderen Fahrzeugen gemessenen Verkehrszustandsdaten aktuelle Verkehrsinformationsdaten durch entsprechende Empfangsmittel 17 von einer Verkehrszentrale oder dem Internet empfangen und bei der Verkehrsprognose berücksichtigt werden. Speziell können diese fahrzeugextern gewonnenen und dem Fahrzeug zugeführten Daten direkt den Assistenzsystemen 13, dem „Matching"-Verfahren 11 und einer dynamischen Verkehrsprognose 18 zugeführt werden, die zusätzlich zum ganglinienbasierten Verkehrsprognosesystemteil 9 von den „Matching"-Resultaten Gebrauch macht und ihre Ergebnisse diesem Systemteil 9 und dem Staumonitor 12 sowie den Assistenzsystemen 13 zur Verfügung stellt.
  • In allen oben beschriebenen Ausführungsvarianten kann für die Verkehrsprognosen optional die Vorgabe eines Zielortes vorgesehen sein, was den Rechenaufwand signifikant verringert, da die Routenberechnung auf einen gewissen, den Zielort enthaltenden Sektor des Wegenetzbereichs beschränkt werden kann. In allen Fällen kann das Verkehrsprognoseresultat insbesondere Informationen über die örtliche Lage und den Zeitraum bereits vorhandener sowie prognostizierter Verkehrsstörungsobjekte und auch über deren innere Struktur beinhalten, die beispielsweise zur Ermittlung von Reisezeiten ebenfalls von großer Bedeutung sein kann. Solche Verkehrsstörungsobjekte können von beliebiger bekannter Art sein, wie Staus, synchronisierter Verkehr, gestauchter synchronisierter Verkehr und Muster dichten Verkehrs an effektiven Engstellen, einschließlich Warteschlangenmustern an Knotenpunkten von Ballungsräumen.
  • Zur weiteren Effizienzsteigerung der vorhandenen Rechenkapazitäten, die speziell bei fahrzeugseitig arbeitenden Systemen relativ begrenzt sind, kann als weiterer Aspekt dieser Erfindung eine Vorgabe unterschiedlicher Detaillierungsgrade für die Behandlung von erkannten bzw. prognostizierten Verkehrsstörungsobjekten abhängig von der Entfernung vom momentanen Fahrzeugort vorgesehen sein. Dies beinhaltet insbesondere auch die Möglichkeit, die derartige Verkehrsstörungsobjekte charakterisierenden Informationen mit je nach Entfernung der Objekte vom Fahrzeug unterschiedlichem Detaillierungsgrad optisch z.B. an einem Bildschirm oder akustisch z.B. durch Sprachausgabe zur Anzeige zu bringen.
  • In einer beispielhaften, einfachen Realisierung, wie sie in 5 schematisch angedeutet ist, ist innerhalb eines Nahbereichs N des momentanen Fahrzeugortes S ein höchster Detail lierungsgrad D1 vorgesehen, der sehr detaillierte Prognoseinformationen auch über das fahrspurindividuelle Verhalten des Verkehrs und unter Berücksichtigung der Witterung bzw. des Fahrbahnzustands für verschiedene Assistenzfunktionen umfasst, z.B. automatische Spurwahl, Wahl der Abstandsregelung, Wahl des Verhaltens beim Überholen sowie beim Ein- und Ausscheren und Warnungen über verschiedene mögliche Gefahrensituationen, die z.B. mit einem plötzlichen Unfall oder einem anderen Verkehrsstörungsereignis verbunden sein können.
  • Im einzelnen beinhalten diese detaillierten Prognoseinformationen über den Verkehrszustand je nach Bedarf eine oder mehrere der folgenden Informationen: Informationen über die genaue zeitlich-räumliche Struktur, d.h. über den Fahrzeuggeschwindigkeitsverlauf und die mittleren Zeitlücken bzw. Fahrzeugdichten pro Fahrspur, innerhalb von sich bewegenden breiten Staus, von Bereichen synchronisierten Verkehrs und von Bereichen gestauchten synchronisierten Verkehrs; Informationen über die zeitlich-räumliche Entwicklung der Fronten dieser verschiedenen, unterscheidbaren Verkehrsstörungsbereiche; Informationen über die Entfernung von solchen Fronten und über die Geschwindigkeit derselben; Informationen über das Verhalten der Fahrzeuggeschwindigkeit innerhalb eines jeweiligen solchen Störungsbereiches und über dessen Ausdehnung; Warninformationen über Fronten, an denen stark abgebremst werden muss, z.B. an einer stromaufwärtigen Front zwischen freiem und synchronisiertem Verkehr oder zwischen freiem Verkehr und sich bewegendem breitem Stau oder zwischen synchronisiertem Verkehr und sich bewegendem breiten Stau; Informationen bzw. Vorschläge zum Verhalten des Fahrzeugs für ein sicheres Abbremsen in diesem Fall, wie hinsichtlich Fahrspurwahl und Wahl einer geeigneten Verzögerung; und Informationen bzw. Vorschläge zum Verhalten des Fahrzeugs zum schnellstmöglichen Verlassen eines sich bewegenden breiten Staus und/oder eines Bereichs synchronisierten Verkehrs, wie insbesondere Vorschläge hinsichtlich Fahrspurwahl, Wahl der Beschleunigung und Wahl der Zeitlücken bzw. des Fahrzeugabstands.
  • Diese Art der Auslotung vorhandener bzw. prognostizierter Verkehrsstörungsobjekte mit dem beschriebenen, höchsten Detaillierungsgrad ist beispielsweise für eine Nahbereichsentfernung bis zu 1 km vom momentanen Fahrzeugort zweckmäßig, alternativ bis zu einigen Kilometern. An diesen Nahbereich kann sich dann ein zweiter Entfernungsbereich E mit Entfernungen von z.B. 1 km bis 10 km, alternativ bis zu einigen 10 km, anschließen, in welchem die erkannten Verkehrsstörungsobjekte mit einem etwas geringeren Detaillierungsgrad D2 behandelt werden. Dieser etwas reduzierte Detaillierungsgrad umfasst vorzugsweise noch die Berücksichtigung von Verkehrsstörungsobjekten, insbesondere Mustern dichten Verkehrs an effektiven Engstellen, in ihrer vollständigen Gesamtstruktur und/oder die prognostische Berechnung der Ein- und Ausfahrtzeitpunkte in bzw. aus Bereichen sich bewegender Staus oder synchronisierten Verkehrs und/oder der Dauer des Verbleibens in einem jeweiligen derartigen Bereich. Des weiteren werden Vorschläge zu lokalen Umfahrungsstrategien optisch oder akustisch bereitgestellt, und zwar gerade auch dann, wenn diese Umfahrungsstrategien von der im übrigen angegebenen optimalen Route lokal abweichen.
  • Im übrigen Fernbereich F größerer Entfernungen vom momentanen Fahrzeugort genügt dann für zuverlässige Verkehrsprognosen ein noch etwas weiter reduzierter Detaillierungsgrad D3, wobei die in dessen Umfang jeweils noch zu ermittelnden bzw. anzuzeigenden Verkehrsstörungsinformationen nach Bedarf gewählt werden können, z.B. entsprechend herkömmlichen Verkehrsstörungsanzeigen.
  • Das beschriebene Verfahren der Bereitstellung von Verkehrsinformationen mit unterschiedlichem Detaillierungsgrad abhängig von der Entfernung vom Fahrzeug kann in Kombination mit jedem beliebigen Verfahren zur Gewinnung der entsprechenden Verkehrsprognosedaten kombiniert werden, insbesondere auch mit dem hier in Verbindung mit den 1 bis 4 erläuterten Prognoseverfahren.
  • Gleiches gilt für eine weitere erfindungsgemäße Verfahrensvariante, die eine Berechnung und Darstellung von Verkehrsprognosen bzw. Routenempfehlungen beinhaltet, die in Abhängigkeit vom Straßenzustand und der Witterung nur solche Streckenabschnitte des betrachteten Verkehrsnetzes berücksichtigt, die hinsichtlich des Fahrbahnzustands bzw. der Witterung unkritisch sind, d.h. mit ausreichend niedrigem, vorgebbarem Sicherheitsrisiko und/oder ausreichend hohem, vorgebbarem Fahrkomfort befahrbar sind. Beispielsweise können mit diesem Verfahren vereiste Streckenabschnitte bei der Berechnung optimaler Routen ausgeklammert werden. Die optische oder akustische Anzeige solcher Verkehrsprognosen umfasst bevorzugt auch die Mitteilung über die Ursachen der Verwendung einer eingeschränkten Auswahl von Streckenabschnitten im Vergleich zu einer witterungsmäßig unbehinderten Situation, in der alle Streckenabschnitte des Verkehrsnetzes berücksichtigt und eventuell eine viel schnellere optimale Route gewählt werden kann. So werden die Routenempfehlungen für den Fahrzeugführer transparent und plausibel. Hierfür ist es, wie auch für die anderen, vorliegend betrachteten Verfahrensvarianten, zudem zweckmäßig, wenn zusätzlich zur berechneten und vorgeschlagenen optimalen Route bzw. Fahrspur die damit verbundenen Vorteile im Vergleich zu Alternativrouten bzw. einer alternativen Fahrspurwahl angezeigt werden, beispielsweise Vorteile gegenüber einer Route, die der Fahrzeugführer ansonsten zwischen zwei bestimmten Netzpunkten normalerweise wählt.

Claims (9)

  1. Verfahren zur fahrzeugindividuellen Verkehrsprognose, bei dem – ausgehend vom momentanen Fahrzeugort von einer fahrzeugseitigen Verkehrsrechnereinheit fahrzeugindividuelle Verkehrsprognosen anhand einer Berechnung optimaler Routen vom momentanen Fahrzeugort zu Netzknoten eines Verkehrsnetzbereiches unter Verwendung abgespeicherter ganglinienartiger Verkehrslagemuster und einer vorgebbaren Kostenfunktion erstellt werden, dadurch gekennzeichnet, dass – die Verkehrsprognosen von der Verkehrsrechnereinheit unter zusätzlicher Einbeziehung von ihr zugeführten verkehrzustandsindikativen Daten erstellt werden, die fahrzeugseitig erfasst und/oder von anderen Fahrzeugen erfasst und dem eigenen Fahrzeug übermittelt werden.
  2. Verfahren nach Anspruch 1, weiter dadurch gekennzeichnet, dass zur Erstellung der Verkehrsprognosen zusätzlich fahrzeugextern bereitgestellte aktuelle Verkehrszustandsdaten berücksichtigt werden.
  3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, weiter dadurch gekennzeichnet, dass die Erstellung der Verkehrsprognosen unter Vorgabe eines Zielortes durchgeführt wird.
  4. Verfahren zur fahrzeugindividuellen Verkehrsprognose, insbesondere nach einem der Ansprüche 1 bis 3, bei dem – fahrzeugindividuelle Verkehrsprognosen unter Berücksichtigung von ermittelten aktuellen und/oder vorausgeschätzten Verkehrsstörungsobjekten erstellt werden, dadurch gekennzeichnet, dass – die Verkehrsprognosen in zwei oder mehr unterschiedlichen Detaillierungsgraden (D1, D2, D3) bezüglich der erfassten aktuellen und/oder vorausgeschätzten Verkehrsstörungsobjekte abhängig von deren Entfernung vom momentanen Fahrzeugort erstellt werden.
  5. Verfahren nach Anspruch 4, weiter dadurch gekennzeichnet, dass in einem höchsten Detaillierungsgrad (D1) für einen Nahbereich eine oder mehrere der folgenden Informationen bereitgestellt werden: Informationen über die zeit- und ortsaufgelöste Struktur von Bereichen sich bewegender breiter Staus, synchronisierten Verkehrs und gestauchten synchronisierten Verkehrs; Informationen über die zeitlich-räumliche Entwicklung von Fronten zwischen solchen Bereichen; Informationen über die Entfernung solcher Fronten; Informationen über die Geschwindigkeit solcher Fronten; Informationen über das Fahrzeuggeschwindigkeitsverhalten innerhalb solcher Fronten und die Ausdehnung solcher Fronten; Abbremsungswarninformationen für solche Fronten und zugehörige Informationen zum Abbremsverhalten; und Informationen über das Fahrzeugverhalten zum schnellsten Verlassen solcher Bereiche.
  6. Verfahren nach Anspruch 5, weiter dadurch gekennzeichnet, dass ein gegenüber dem Nahbereich reduzierter Detaillierungsgrad (D2) für einen anschließenden Entfernungsbereich vorgesehen wird, der Informationen über die vollständige Struktur von Mustern dichten Verkehrs an effektiven Engstellen und/oder Informationen über prognostizierte Ein- und Ausfahrtzeiten bezüglich Bereichen sich bewegender breiter Staus oder synchronisierten Verkehrs und/oder über die Aufenthaltsdauer in solchen Bereichen und/oder Informationen zu lokalen Umfahrungsstrategien umfasst.
  7. Verfahren nach einem der Ansprüche 4 bis 6, weiter dadurch gekennzeichnet, dass für eine Berechnung optimaler Routen zur Erstellung der Verkehrsprognosen nur hinsicht lich Fahrbahnzustand und Witterung unkritische Streckenabschnitte des Verkehrsnetzes berücksichtigt werden.
  8. Verfahren nach einem der Ansprüche 4 bis 7, weiter dadurch gekennzeichnet, dass die Erstellung der Verkehrsprognosen eine Anzeige optimaler Routen und der zugehörigen Kriterien und/oder Unterschiede zu Alternativrouten umfasst.
  9. Verfahren nach einem der Ansprüche 5 bis 8, weiter dadurch gekennzeichnet, dass als Nahbereich mit höchstem Detaillierungsgrad ein Fahrzeugumgebungsbereich bis zu einer Entfernung von höchstens einigen Kilometern vom momentanen Fahrzeugort und für einen nächstniedrigeren Detaillierungsgrad ein anschließender Entfernungsbereich bis zu höchstens einigen zehn Kilometern gewählt werden.
DE10336590A 2003-08-08 2003-08-08 Verfahren zur fahrzeugindividuellen Verkehrsprognose Withdrawn DE10336590A1 (de)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
DE10336590A DE10336590A1 (de) 2003-08-08 2003-08-08 Verfahren zur fahrzeugindividuellen Verkehrsprognose

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
DE10336590A DE10336590A1 (de) 2003-08-08 2003-08-08 Verfahren zur fahrzeugindividuellen Verkehrsprognose

Publications (1)

Publication Number Publication Date
DE10336590A1 true DE10336590A1 (de) 2005-02-24

Family

ID=34089138

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
DE10336590A Withdrawn DE10336590A1 (de) 2003-08-08 2003-08-08 Verfahren zur fahrzeugindividuellen Verkehrsprognose

Country Status (1)

Country Link
DE (1) DE10336590A1 (de)

Cited By (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP1657693A3 (de) * 2004-11-16 2007-05-30 Microsoft Corporation Verkehrsvorhersagen durch Modellierung und Analyse von probabilistischen gegenseitigen Abhängigkeiten und mit kontextuellen Daten
WO2007103123A3 (en) * 2006-03-03 2008-12-31 Inrix Inc Dynamic time series prediction of future traffic conditions
US7519564B2 (en) 2004-11-16 2009-04-14 Microsoft Corporation Building and using predictive models of current and future surprises
US7610560B2 (en) 2004-11-16 2009-10-27 Microsoft Corporation Methods for automated and semiautomated composition of visual sequences, flows, and flyovers based on content and context
US7880644B2 (en) 2006-12-13 2011-02-01 Daubner & Stommel GbR Bau-Werk -Planung Method and system for influencing the traffic flow within a route section
US7908076B2 (en) 2006-08-18 2011-03-15 Inrix, Inc. Representative road traffic flow information based on historical data
WO2014029598A1 (de) * 2012-08-23 2014-02-27 Robert Bosch Gmbh Spurwahlassistent zur optimierung des verkehrsflusses (verkehrsflussassistent)
US8700296B2 (en) 2006-03-03 2014-04-15 Inrix, Inc. Dynamic prediction of road traffic conditions
US9257041B2 (en) 2009-04-22 2016-02-09 Inrix, Inc. Predicting expected road traffic conditions based on historical and current data
DE102022111969A1 (de) 2022-05-12 2023-11-16 Cariad Se System und Verfahren zum Bereitstellen einer Zeitverzögerungsprognose einer Verkehrsbehinderung

Cited By (20)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8386946B2 (en) 2004-11-16 2013-02-26 Microsoft Corporation Methods for automated and semiautomated composition of visual sequences, flows, and flyovers based on content and context
US10184803B2 (en) 2004-11-16 2019-01-22 Microsoft Technology Licensing, Llc Methods for automated and semiautomated composition of visual sequences, flows, and flyovers based on content and context
US7519564B2 (en) 2004-11-16 2009-04-14 Microsoft Corporation Building and using predictive models of current and future surprises
US7610560B2 (en) 2004-11-16 2009-10-27 Microsoft Corporation Methods for automated and semiautomated composition of visual sequences, flows, and flyovers based on content and context
US7698055B2 (en) 2004-11-16 2010-04-13 Microsoft Corporation Traffic forecasting employing modeling and analysis of probabilistic interdependencies and contextual data
EP1657693A3 (de) * 2004-11-16 2007-05-30 Microsoft Corporation Verkehrsvorhersagen durch Modellierung und Analyse von probabilistischen gegenseitigen Abhängigkeiten und mit kontextuellen Daten
US7831532B2 (en) 2004-11-16 2010-11-09 Microsoft Corporation Precomputation and transmission of time-dependent information for varying or uncertain receipt times
US8706651B2 (en) 2004-11-16 2014-04-22 Microsoft Corporation Building and using predictive models of current and future surprises
US7813870B2 (en) 2006-03-03 2010-10-12 Inrix, Inc. Dynamic time series prediction of future traffic conditions
US8065073B2 (en) 2006-03-03 2011-11-22 Inrix, Inc. Dynamic time series prediction of future traffic conditions
US8275540B2 (en) 2006-03-03 2012-09-25 Inrix, Inc. Dynamic time series prediction of traffic conditions
US8700296B2 (en) 2006-03-03 2014-04-15 Inrix, Inc. Dynamic prediction of road traffic conditions
WO2007103123A3 (en) * 2006-03-03 2008-12-31 Inrix Inc Dynamic time series prediction of future traffic conditions
US7908076B2 (en) 2006-08-18 2011-03-15 Inrix, Inc. Representative road traffic flow information based on historical data
US8700294B2 (en) 2006-08-18 2014-04-15 Inrix, Inc. Representative road traffic flow information based on historical data
US7880644B2 (en) 2006-12-13 2011-02-01 Daubner & Stommel GbR Bau-Werk -Planung Method and system for influencing the traffic flow within a route section
US9257041B2 (en) 2009-04-22 2016-02-09 Inrix, Inc. Predicting expected road traffic conditions based on historical and current data
WO2014029598A1 (de) * 2012-08-23 2014-02-27 Robert Bosch Gmbh Spurwahlassistent zur optimierung des verkehrsflusses (verkehrsflussassistent)
US9576483B2 (en) 2012-08-23 2017-02-21 Robert Bosch Gmbh Lane change assistant for optimizing the traffic flow (traffic flow assistant)
DE102022111969A1 (de) 2022-05-12 2023-11-16 Cariad Se System und Verfahren zum Bereitstellen einer Zeitverzögerungsprognose einer Verkehrsbehinderung

Similar Documents

Publication Publication Date Title
DE112016006157B4 (de) Informationsbereitstellungsvorrichtung, Informationsbereitstellungsserver und Informationsbereitstellungsverfahren
DE10037827B4 (de) Fahrzeugautonomes Verkehrsinformationssystem
EP1198697B1 (de) Verfahren und vorrichtung zur verwaltung von verkehrsstörungen für navigationsgeräte
EP1259778B1 (de) Navigationssystem und verfahren zur konfigurierung eines navigationssystems
DE102015215605B4 (de) Verfahren zum Steuern einer Verkehrssteueranlage
DE102014223242A1 (de) Autonome fahrzeugbetriebsweisen
DE102015223656A1 (de) Fahrerassistenzsystem und -Verfahren zur Fahrspurempfehlung
DE112017007882T5 (de) Fahrzeug und navigationssystem
DE102016119136A1 (de) Fahrerarbeitslastvorhersage und Fahrroutung
DE102012213048A1 (de) Verfahren und Vorrichtung zum Aktualisieren einer Fahrzeitabschätzung
DE10057796B4 (de) Verfahren zur fahrzeugindividuellen Verkehrszustandsprognose
DE102013000385A1 (de) Verfahren und Navigationssystem zum Ermitteln eines Fahrroutenvorschlags für eine bevorstehende Fahrt mit einem Kraftwagen
DE102021005764A1 (de) Vorrichtung und Verfahren zu einer Abstands- und Geschwindigkeitsregelung eines Fahrzeugs
DE102018219103A1 (de) Vorrichtung und Verfahren zum Ermitteln eines Aufmerksamkeitserforderlichkeitsgrades eines Fahrers eines Fahrzeugs
EP3371792B1 (de) Verfahren zum betreiben einer detektionsvorrichtung eines kraftfahrzeugs
DE10101651A1 (de) Verfahren zur verkehrs- und/oder witterungsabhängigen Fahrzeugsteuerung
DE102017209347A1 (de) Verfahren und Vorrichtung zum Steuern eines Fahrzeugs
DE102009053982A1 (de) System zur Berechnung einer verbrauchsoptimierten Route eines Kraftfahrzeugs, Kraftfahrzeug mit einem entsprechenden System sowie Verfahren zur Berechnung einer verbrauchsoptimierten Route
DE10062856A1 (de) Verfahren zur fahrzeugindividuellen Verkehrsprognose
WO2024008399A1 (de) Verfahren zur bestimmung einer geeigneten kurvengeschwindigkeit von fahrzeugen, vorrichtung zur durchführung desselben und dessen verwendung
DE10336590A1 (de) Verfahren zur fahrzeugindividuellen Verkehrsprognose
EP3717326A1 (de) Verfahren zum betreiben einer steuervorrichtung eines kraftfahrzeugs, um einen nächsten anhaltevorgang vorauszusagen, sowie steuervorrichtung und kraftfahrzeug
DE102018122472A1 (de) Konzentrationsbestimmungsvorrichtung, konzentrationsbestimmungsverfahren und programm zur konzentrationsbestimmung
DE10108611A1 (de) Verfahren zur Simulation und Prognose der Bewegung von Einzelfahrzeugen auf einem Verkehrswegenetz
DE102014100569A1 (de) Navigationsverfahren und Navigationssystem

Legal Events

Date Code Title Description
8127 New person/name/address of the applicant

Owner name: DAIMLERCHRYSLER AG, 70327 STUTTGART, DE

8127 New person/name/address of the applicant

Owner name: DAIMLER AG, 70327 STUTTGART, DE

8141 Disposal/no request for examination