DE10350679A1 - Verfahren zur gangliniengestützten Verkehrsprognose - Google Patents

Verfahren zur gangliniengestützten Verkehrsprognose Download PDF

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Abstract

Die Erfindung bezieht sich auf ein Verfahren zur gangliniengestützten Verkehrsprognose, bei dem eine Ganglinien-Datenbank unter Berücksichtigung von Mustern dichten Verkehrs an effektiven Engstellen eines betrachteten Verkehrswegenetzes aufgebaut wird und Verkehrsprognosen unter Verwendung von aktuellen Verkehrsmessungen und Vergleich derselben mit Daten aus der Ganglinien-Datenbank erstellt werden. DOLLAR A Erfindungsgemäß wird zum Aufbau der Ganglinien-Datenbank eine Aggregation aller Verkehrsmuster an permanenten effektiven Engstellen des betrachteten Verkehrswegenetzes durchgeführt, bei Erkennen einer neu auftretenden, temporären effektiven Engstelle wird ein jeweils zugehöriges aggregiertes Verkehrsmuster ermittelt und die Ganglinien-Datenbank mit diesem aktualisiert, jedem aggregierten Verkehrsmuster der Ganglinien-Datenband wird eine bestimmte Reisezeit zugeordnet, und zur Erstellung der Verkehrsprognosen werden Reisezeiten für alle oder einen auswählbaren Teil der Streckenabschnitte des betrachteten Verkehrswegenetzes unter Berücksichtigung der den aggregierten Verkehrsmustern der jeweils aktualisierten Ganglinien-Datenbank zugeordneten Reisezeiten ermittelt und angezeigt. DOLLAR A Verwendung z. B. zur Verkehrsprognose im Straßenverkehr.

Description

  • Die Erfindung bezieht sich auf ein Verfahren zur gangliniengestützten Verkehrsprognose nach dem Oberbegriff des Anspruchs 1. Bei diesem Verfahren wird eine Ganglinien-Datenbank unter Berücksichtigung von Mustern dichten Verkehrs an effektiven Engstellen eines betrachteten Verkehrswegenetzes aufgebaut, und Verkehrsprognosen werden unter Verwendung von aktuellen Verkehrsmessungen und Vergleich derselben mit Daten aus der Ganglinien-Datenbank erstellt.
  • Derartige Verkehrsprognoseverfahren sind in verschiedenen früheren Patentanmeldungen der Anmelderin zu dieser Thematik beschrieben, siehe beispielsweise die DE 100 62 856 A1 , DE 100 57 796 A1 und die ältere deutsche Patentanmeldung 103 36 590.7. Wie dort und zum Beispiel auch in der DE 199 44 075 A1 eingehend beschrieben, lässt sich die Dynamik von dichtem Verkehr an den sogenannten effektiven Engstellen eines betrachteten Verkehrswegenetzes, z.B. eines Straßenverkehrsnetzes, innerhalb eines betrachteten Gebiets, durch die Bildung und das Verhalten der sogenannten Muster dichten Verkehrs beschreiben, vorliegend auch Verkehrsmuster bezeichnet. Solche Muster dichten Verkehrs bestehen aus den unterscheidbaren Zustandsphasen "synchronisierter Verkehr", "gestauchter synchronisierter Verkehr" und "sich bewegende breite Staus", mit denen sich die Verkehrsdynamik unter zusätzlicher Berücksichtigung des Zustands "freier Verkehr" adäquat beschreiben lässt.
  • In der DE 197 53 034 A1 wird ein Verfahren zur gangliniengestützten Verkehrsprognose beschrieben, bei dem eine Gangli nien-Datenbank anhand von Verkehrsdaten aufgebaut wird, die von mehreren Datenquellen geliefert werden, wie ortsfeste Detektoren und sich im Verkehr mitbewegende Stichprobenfahrzeuge, sogenannte FCD-Fahrzeuge. Zur Prognose wird durch eine probabilistische Selektion eine wahrscheinlichste Ganglinie ausgewählt.
  • Meist arbeiten die herkömmlichen gangliniengestützten Prognoseverfahren auf der Basis stationärer Fahrzeugzählstellen und anderer Mittel zur Messung von Verkehrsströmen, die dann in mittlere Geschwindigkeiten und schließlich benötigte Reisezeiten umgerechnet werden. Untersuchungen zeigen, dass diese Methode zwar bei frei fließendem Verkehr meist zu befriedigenden Resultaten führt, da in diesem Fall dem Verkehrsfluss über das sogenannte Fundamentaldiagramm eine mittlere Geschwindigkeit eindeutig zugeordnet werden kann. Hingegen ist die Zuverlässigkeit dieser Methode begrenzt, wenn Zustände dichten Verkehrs vorliegen. Bei diesen können je nach den sonstigen Gegebenheiten unterschiedliche der oben erwähnten, individualisierbaren Zustände "synchronisierter Verkehr", "gestauchter synchronisierter Verkehr" und "sich bewegende breite Staus" bei gleichem Verkehrsfluss vorliegen. Andererseits sind die mittlere Geschwindigkeit und die Reisezeit stark davon abhängig, welcher dieser dichten Verkehrszustände vorliegt, siehe die Zeitschriftenaufsätze B.S. Kerner und P. Konhäuser, Phys. Rev. E, 48, S. R2335, 1993 und Phys. Rev. E, 50, S. 54, 1994 sowie B.S. Kerner und H. Rehborn, Phys. Rev. E, 53, S. 1297, 1996.
  • Zwar kann als eine Abhilfe daran gedacht werden, statt der Messung von Verkehrsflüssen und der darauf aufbauenden Abschätzung der mittleren Geschwindigkeiten und Reisezeiten eine direkte Messung von Reisezeiten unabhängig von der Verkehrsflüssen zum Beispiel durch FCD-Fahrzeuge vorzunehmen. Diese Vorgehensweise wird bei feststehender Verkehrsinfrastruktur häufig gut funktionieren, trifft jedoch auf Schwierigkeiten bei Veränderungen der Infrastruktur, z.B. bei neu entstehenden Baustellen und anderen temporären effektiven Engstellen. Denn eine Prognose der Reisezeiterhöhung durch eine neu entstandene Baustelle erfordert bei dieser Methode neue, aufwendige Reisezeitmessungen an verschiedenen Tagen durch FCD-Fahrzeuge, so dass auf diese Weise Reisezeit-Ganglinienprognosen nicht innerhalb kurzer Zeit nach Einrichtung einer Baustelle erstellt werden können.
  • Der Erfindung liegt als technisches Problem die Bereitstellung eines Verfahrens der eingangs genannten Art zugrunde, mit dem sich gangliniengestützte Verkehrsprognosen vergleichsweise zuverlässig erstellen lassen, auch bei temporär auftretenden effektiven Engstellen des betrachteten Verkehrswegenetzes.
  • Die Erfindung löst dieses Problem durch die Bereitstellung eines Verfahrens mit den Merkmalen des Anspruchs 1. Bei diesem Verfahren wird zum Aufbau der Ganglinien-Datenbank eine Aggregation aller Verkehrsmuster an permanenten effektiven Engstellen des betrachteten Verkehrswegenetzes durchgeführt. Zudem wird bei Erkennen einer neu auftretenden temporären effektiven Engstelle ein jeweils zugehöriges aggregiertes Verkehrsmuster ermittelt und die Ganglinien-Datenbank mit diesem aktualisiert. Jedem aggregierten Verkehrsmuster wird eine bestimmte Reisezeit zugeordnet, und zur Erstellung der Verkehrsprognosen werden auf dieser Grundlage Reisezeiten für alle oder einen auswählbaren Teil der Streckenabschnitte des betrachteten Verkehrswegenetzes ermittelt und angezeigt.
  • Erfindungsgemäß sind folglich Verkehrsmuster, die auf der Zusammensetzung der verschiedenen individualisierbaren Zustände dichten Verkehrs basieren, die grundlegenden Bausteine einer aggregierten Ganglinienprognose. Die Erfindung nutzt die Erkenntnis, dass jedem derartigen Verkehrsmuster an einer effektiven Engstelle eine bestimmte Reisezeiterhöhung im Vergleich zum Zustand freien Verkehrs zugeordnet werden kann. Deshalb lassen sich streckenbezogene Reisezeiten, gerade auch für das Passieren effektiver Engstellen, direkt und automatisch aus den Verkehrsmustern der Ganglinien-Datenbank ermitteln. Im Falle einer neu auftretenden, temporären effektiven Engstelle, wie einer Baustelle, kann dieser relativ rasch ein bestimmtes Verkehrsmuster zugeordnet werden, wenn die Verkehrsströme im Bereich dieser temporären effektiven Engstelle feststellbar sind.
  • In einer Weiterbildung der Erfindung nach Anspruch 2 wird der Einfluss eines Verkehrsmusters, das einer neu aufgetretenen, temporären effektiven Engstelle zugeordnet wird, auf die anderen Verkehrsmuster stromaufwärts und stromabwärts von der neuen temporären effektiven Engstelle im Rahmen der Aktualisierung der Ganglinien-Datenbank prognostiziert und berücksichtigt. Damit lässt sich die Genauigkeit der gangliniengestützten Verkehrsprognose weiter steigern.
  • In weiterer Ausgestaltung der Erfindung nach Anspruch 3 werden Verkehrsmuster- und Reisezeitdaten bei einer Aktualisierung der Ganglinien-Datenbank aufgrund einer neu aufgetretenen, temporären effektiven Engstelle selbsttätig ermittelt, und die auf diese Weise automatisch erzeugten Ganglinien werden bei Aufhebung der temporären effektiven Engstelle selbsttätig wieder gelöscht. Damit kann der Einfluss temporärer effektiver Engstellen auf die Verkehrslage bei der gangliniengestützten Verkehrsprognose verhältnismäßig rasch und beschränkt auf die Dauer der Existenz dieser Engstelle berücksichtigt werden.
  • Eine Weiterbildung der Erfindung nach Anspruch 5 sieht vorteilhafte Möglichkeiten der Anzeige des prognostizierten Verkehrszustands für den Benutzer, insbesondere einen Fahrzeugführer, vor.
  • Vorteilhafte Ausführungsformen der Erfindung sind in den Zeichnungen dargestellt und werden nachfolgend beschrieben. Hierbei zeigen:
  • 1 eine schematische Darstellung eines ersten, verfahrensgemäß zur gangliniengestützten Verkehrsprognose und insbesondere zur Reisezeitprognose im Bereich effektiver Engstellen benutzten aggregierten Verkehrsmusters aus synchronisiertem Verkehr und gestauchtem synchronisiertem Verkehr,
  • 2 eine Darstellung entsprechend 1 für ein zweites aggregiertes Verkehrsmuster aus synchronisiertem Verkehr, gestauchtem synchronisiertem Verkehr und sich bewegenden breiten Staus,
  • 3 eine Darstellung entsprechend 1, jedoch für ein weiteres aggregiertes Verkehrsmuster in Form eines übergreifenden Musters über mehrere Engstellen aus synchronisiertem Verkehr und gestauchtem synchronisiertem Verkehr und
  • 4 eine Darstellung entsprechend 3, jedoch für ein viertes aggregiertes Verkehrsmuster in Form eines übergreifenden Musters über mehrere Engstellen aus synchronisiertem Verkehr, gestauchtem synchronisiertem Verkehr und sich bewegenden breiten Staus.
  • Das vorliegende Verfahren macht zur gangliniengestützten Verkehrsprognose von aggregierten Verkehrsmustern an permanenten und temporären effektiven Engstellen eines betrachteten Verkehrswegenetzes Gebrauch. Auf einige wesentliche Verkehrsmuster wird unten unter Bezugnahme auf die Figuren näher eingegangen. Zur Verfahrensdurchführung dienen beliebige geeignete Mittel, wie sie dem Fachmann für diesen Zweck gebräuchlich sind und die daher keiner näheren Erläuterung bedürfen. Es kann dazu insbesondere auch auf die eingangs erwähnten Druckschriften und die dort zitierte Literatur verwiesen werden.
  • Verfahrensgemäß werden zunächst zum Aufbau einer Ganglinien-Datenbank die erforderlichen Eingangsdaten gewonnen und dazu entsprechende Verkehrsmessungen zum Beispiel über Verkehrsmenge, Reisegeschwindigkeiten und Reisezeiten für ein betrachtetes Verkehrswegenetz, zum Beispiel ein Straßennetz in einem bestimmten Gebiet, gewonnen. Dabei werden im Bereich von permanenten effektiven Engstellen des Verkehrswegenetzes Verkehrsmuster, die sich aus den individualisierbaren dichten Verkehrszuständen "synchronisierter Verkehr", "gestauchter synchronisierter Verkehr" und "sich bewegende breite Staus" zusammensetzen, ermittelt und als grundlegende Bausteine einer aggregierten Ganglinienprognose verwendet.
  • Zu diesem Zweck wird eine Aggregation aller Verkehrsmuster an jeder effektiven Engstelle im Verkehrswegenetz durchgeführt, und jedem aggregierten Verkehrsmuster wird eine Reisezeit bzw. eine Reisezeiterhöhung im Vergleich mit der Reisezeit im Zustand freien Verkehrs zugeordnet. Zusätzlich wird bei Erkennung einer neu auftretenden, temporären effektiven Engstelle, zum Beispiel beim Empfang einer Meldung über eine neu errichtete Baustelle oder eine länger andauernde Unfallstelle, dieser temporären effektiven Engstelle ein entsprechendes zugehöriges Verkehrsmuster zugeordnet und der Einfluss dieses Verkehrsmusters auf die anderen Verkehrsmuster stromaufwärts und stromabwärts von der neuen temporären effektiven Engstelle prognostiziert.
  • Mit diesen Informationen wird die Ganglinien-Datenbank jeweils automatisch aktualisiert, d.h. es werden automatisch zu der neuen temporären effektiven Engstelle gehörende Ganglinien für die besagten Verkehrsmuster und zugehörige Reisezeiten erzeugt und in der Ganglinien-Datenbank verwaltet. Dies beinhaltet bevorzugt auch eine Prognose des Einflusses des Verkehrsmusters der neuen temporären effektiven Engstelle auf die anderen Verkehrsmuster in der Ganglinien-Datenbank von permanenten oder derzeitigen temporären effektiven Engstellen stromaufwärts und stromabwärts der neuen Engstelle. Außerdem ist bevorzugt vorgesehen, dass die in der geschilderten Weise automatisch erzeugten Ganglinien des bestimmten Verkehrsmusters einer neu aufgetretenen, temporären effektiven Engstelle automatisch in der Ganglinien-Datenbank wieder gelöscht werden, sobald diese Engstelle nicht mehr existiert, zum Beispiel wenn eine neue Baustelle wieder aufgehoben wurde.
  • Als weitere Option ist vorgesehen, die aggregierten Verkehrsmuster zum Aufbau der entsprechenden Ganglinien-Datenbank bzw. der entsprechenden verkehrsmustergestützten Ganglinienprognosen zusammen mit automatisch zum Beispiel von einer Zentrale generierten Verkehrsmeldungen, insbesondere solche auf RDS/TMC-Basis, zu verarbeiten und ein solches Zusammenspiel von Verkehrsmeldungen, wie RDS/TMC-Meldungen, und aggregierten Verkehrsmustern auch zur aktualisierenden Pflege der Ganglinien-Datenbank zu verwenden.
  • Die auf der Basis von Verkehrsmustern an effektiven Engstellen erstellte Ganglinien-Datenbank bildet dann Teil eines entsprechenden ganglinienbasierten Verkehrsprognosesystems, bei dem aus einem Vergleich aktueller Verkehrsmessdaten mit den abgespeicherten Ganglinien eine bestpassende Ganglinie nach einem der dem Fachmann hierfür geläufigen Algorithmen ausgewählt wird. Optional kann zusätzlich eine Datenbank für die erwähnten Verkehrsmeldungen zum Beispiel im RDS/TMC-Format vorgesehen sein. Die repräsentativen Muster dichten Verkehrs an effektiven Engstellen können ebenfalls nach einem der hierfür bekannten Algorithmen aus geeigneten Verkehrsmessdaten bestimmt und in ihrem zeitlich/örtlichen Verlauf prognostiziert werden.
  • Durch ein herkömmliches Visualisierungssystem werden dem Benutzer die Resultate der gangliniengestützten Verkehrsprognose in gewünschter Weise angezeigt, zum Beispiel als textliche und/oder grafische Anzeige aktueller und/oder zukünftiger Verkehrsstörungen auf einem Bildschirm. Insbesondere kann dies als grafische und/oder textliche Anzeige von Verkehrsin formationen über den zeitlich und örtlichen Verlauf der aggregierten Verkehrsmuster von effektiven Engstellen auf einer digitalen Wegenetzkarte erfolgen, zum Beispiel in Form von aktuellen und zukünftigen Reiseverlustzeiten, die aufgrund des Musters dichten Verkehrs an der betreffenden effektiven Engstelle prognostiziert werden. Anstelle oder zusätzlich zur Verlustzeit kann auch die jeweilige aktuelle bzw. zukünftige Reisezeit für betreffende Streckenabschnitte textlich und/oder grafisch auf der digitalen Wegenetzkarte dargestellt werden. Eine weitere Darstellungsoption besteht darin, den zeitlichen und örtlichen Verlauf der aggregierten Verkehrsmuster in Form von aktuellen und zukünftigen aggregierten Symbolen textlich und/oder grafisch auf einer Karte für entsprechende Streckenabschnitte wiederzugeben. Beispielsweise können die aggregierten Symbole Zustände mit dichtem Verkehr durch "Stau" und "zähfließender Verkehr" oder durch "hohe Staugefahr", "mittlere Staugefahr" und "geringe Staugefahr" oder durch andere derartige Einklassifizierungen unterscheidend anzeigen.
  • In den 1 bis 4 sind zur Veranschaulichung repräsentative Typen aggregierter Verkehrsmuster gezeigt, die aus den individualisierbaren dichten Verkehrszuständen "synchronisierter Verkehr", "gestauchter synchronisierter Verkehr" und "sich bewegende breite Staus" aufgebaut sind und für das erfindungsgemäße Verfahren verwendet werden, insbesondere zur raschen gangliniengestützten, prognostischen Ermittlung von Reisezeiten auf Streckenabschnitten mit permanenten und/oder temporären effektiven Engstellen.
  • Speziell zeigt 1 ein erstes mögliches aggregiertes Verkehrsmuster, das aus einem Bereich BS synchronisierten Verkehrs und einem stromaufwärts anschließenden Bereich BGS gestauchten synchronisierten Verkehrs zusammengesetzt ist und sich stromaufwärts einer effektiven Engstelle an einem Streckenpunkt xS,F bilden kann. Dieser Streckenpunkt xS,F der effektiven Engstelle bildet die Grenze zu einem stromabwärts anschließenden Bereich BF freien Verkehrs. Der Übergangspunkt zwischen synchronisiertem Verkehr und gestauchtem synchronisiertem Verkehr ist mit xGS,S bezeichnet. Stromaufwärts der stromaufwärtigen Flanke xF,GS des Bereichs BGS gestauchten synchronisierten Verkehrs schließt sich ebenfalls ein Bereich BF freien Verkehrs an. Wie oben erwähnt und in der eingangs zitierten Literatur ausführlich erläutert, stellen die einzelnen Bereiche freien Verkehrs BF, synchronisierten Verkehrs BS und gestauchten synchronisierten Verkehrs BGS individualisierbare Verkehrszustände mit prognostizierbarem zeitlichörtlichem Verlauf dar. Ebenso ist es daraus bekannt, dass sich Verkehrsmuster aus den individualisierbaren Zuständen dichten Verkehrs stromaufwärts einer jeweiligen effektiven Engstelle in einer von den Gegebenheiten der effektiven Engstelle und dem Verkehrsaufkommen abhängigen Art bilden.
  • 2 zeigt einen Fall, bei dem sich ein aggregiertes Verkehrsmuster stromaufwärts des Ortes xS,F einer effektiven Engstelle bildet, das aus einem Bereich Bs synchronisierten Verkehrs, einem daran stromaufwärts anschließenden Bereich BGS gestauchten synchronisierten Verkehrs und einem daran stromaufwärts anschließenden Bereich BSt sich bewegender breiter Staus zusammengesetzt ist, während stromabwärts der effektiven Engstelle und stromaufwärts des aggregierten Verkehrsmusters wiederum Bereiche BF freien Verkehrs vorliegen. Die Übergangsstellen zwischen synchronisiertem Verkehr BS und gestauchtem synchronisiertem Verkehr BGS sowie zwischen letzterem und dem Bereich BSt sind mit xGS,S bzw. xSt,GS bezeichnet, die stromaufwärtige Übergangsstelle zum freien Verkehr ist mit xF ,St bezeichnet.
  • 3 zeigt als einen weiteren möglichen Fall eines für das vorliegende Verfahren und insbesondere die Ganglinien-Datenbank verwendeten aggregierten Verkehrsmusters ein sogenanntes übergreifendes, d.h. sich stromaufwärts über mehrere effektive Engstellen erstreckendes Muster. Speziell erstreckt sich dieses über vier effektive Engstellen, die in Fahrtrichtung mit Abstand aufeinanderfolgend im betrachteten Streckenabschnitt liegen und deren Ortslagen mit xS,F1, xS,F2, xS,F3 bzw. xS,F4 bezeichnet sind. Stromaufwärts und stromabwärts des übergreifenden, aggregierten Verkehrsmusters liegt wiederum jeweils ein Bereich BF freien Verkehrs vor. Das übergreifende Muster besteht im gezeigten Beispiel aus einem stromabwärtigen Bereich synchronisierten Verkehrs und einem stromaufwärtigen Bereich gestauchten synchronisierten Verkehrs.
  • 4 zeigt als weiteres mögliches Beispiel eines aggregierten Verkehrsmusters an einer effektiven Engstelle ein solches, das sich wie dasjenige von 3 übergreifend über vier effektive Engstellen xS,F1, xS,F2, xS,F3, xS,F4 zwischen Bereichen BF freien Verkehrs erstreckt und das in diesem Fall aus einem stromaufwärts an die am weitesten stromabwärtig gelegene effektive Engstelle xS,F4 anschließenden Bereich synchronisierten Verkehrs, einem daran stromaufwärts anschließenden Bereich gestauchten synchronisierten Verkehrs und einem sich an diesen stromaufwärts anschließenden Bereich sich bewegender breiter Staus besteht.
  • Es zeigt sich, dass durch die erfindungsgemäße Aggregation von Verkehrsinformationen unter Benutzung aggregierter Muster dichten Verkehrs an effektiven permanenten und temporären Engstellen in der geschilderten Weise zuverlässige Prognosen aktueller und zukünftig zu erwartender Verkehrszustände mit Hilfe gangliniengestützt ermittelter Reisezeiten für die einzelnen Streckenabschnitte eines betrachteten Verkehrswegenetzes auch dann erzielt werden können, wenn der Verkehrszustand signifikant von Mustern dichten Verkehrs an effektiven Engstellen beeinflusst wird.

Claims (5)

  1. Verfahren zur gangliniengestützten Verkehrsprognose, bei dem – eine Ganglinien-Datenbank unter Berücksichtigung von Mustern dichten Verkehrs an effektiven Engstellen eines betrachteten Verkehrswegenetzes aufgebaut wird und – Verkehrsprognosen unter Verwendung von aktuellen Verkehrsmessungen und Vergleich derselben mit Daten aus der Ganglinien-Datenbank erstellt werden, dadurch gekennzeichnet, dass – zum Aufbau der Ganglinien-Datenbank eine Aggregation aller Verkehrsmuster an permanenten effektiven Engstellen des betrachteten Verkehrswegenetzes durchgeführt wird, – bei Erkennen einer neu auftretenden, temporären effektiven Engstelle ein jeweils zugehöriges aggregiertes Verkehrsmuster ermittelt und die Ganglinien-Datenbank mit diesem aktualisiert wird, – jedem aggregierten Verkehrsmuster der Ganglinien-Datenbank eine bestimmte Reisezeit zugeordnet wird und – zur Erstellung der Verkehrsprognosen Reisezeiten für alle oder einen auswählbaren Teil der Streckenabschnitte des betrachteten Verkehrswegenetzes unter Berücksichtigung der den aggregierten Verkehrsmustern der jeweils aktualisierten Ganglinien-Datenbank zugeordneten Reisezeiten ermittelt und angezeigt werden.
  2. Verfahren nach Anspruch 1, weiter dadurch gekennzeichnet, dass zur Aktualisierung der Ganglinien-Datenbank durch ein aggregiertes Verkehrsmuster einer neu auftretenden, temporären effektiven Engstelle der Einfluss dieses aggregierten Verkehrsmusters auf die anderen aggregierten Verkehrsmuster stromaufwärts und stromabwärts der neu auftretenden, temporären effektiven Engstelle prognostiziert wird.
  3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, weiter dadurch gekennzeichnet, dass zu dem aggregierten Verkehrsmuster einer neu auftretenden, temporären effektiven Engstelle zur Aktualisierung der Ganglinien-Datenbank neue zugehörige Ganglinien für Verkehrsmuster und Reisezeiten selbsttätig erzeugt und gespeichert werden und bei Aufhebung der neu aufgetretenen, temporären effektiven Engstelle die durch ihr Auftreten neu erzeugten Ganglinien selbsttätig wieder in der Ganglinien-Datenbank gelöscht werden.
  4. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 3, weiter dadurch gekennzeichnet, dass für die Ganglinien-Datenbank die aggregierten Verkehrsmuster zusammen mit automatisch generierten Verkehrsmeldungen verarbeitet werden.
  5. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 4, weiter dadurch gekennzeichnet, dass die aus der gangliniengestützten Verkehrsprognose mit Hilfe des zeitlichen und örtlichen Verlaufs der Verkehrsmuster erhaltenen Prognosedaten textlich oder grafisch auf einer digitalen Wegenetzkarte als aktuelle und zukünftige Reisezeiten für Streckenabschnitte und/oder als aktuelle und zukünftige, von einem jeweiligen Verkehrsmuster bedingte Reiseverlustzeiten und/oder in Form von den Verkehrszustand klassifizierenden Symbolen angezeigt werden.
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102005055245A1 (de) * 2005-11-19 2007-05-31 Daimlerchrysler Ag Verfahren zur Erstellung einer Verkehrsmusterdatenbank
DE102009034376A1 (de) 2009-07-23 2010-03-25 Daimler Ag Verfahren zur kartenbasierten Verkehrsprognose für eine Navigationsvorrichtung in einem Fahrzeug
US8180557B2 (en) 2006-09-27 2012-05-15 Xanavi Informatics Corporation Traffic state predicting apparatus

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102009037087A1 (de) 2009-08-11 2011-02-17 Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft Übertragung bzw. Verarbeiten einer Verkehrsinformation
CN115037642B (zh) * 2022-03-30 2023-11-21 武汉烽火技术服务有限公司 一种识别流量瓶颈的方法和装置

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP0908861A3 (de) * 1997-09-16 2000-08-23 Siemens Aktiengesellschaft Verfahren zur Ermittlung von Verkehrsinformationen
DE10036789A1 (de) * 2000-07-28 2002-02-07 Daimler Chrysler Ag Verfahren zur Bestimmung des Verkehrszustands in einem Verkehrsnetz mit effektiven Engstellen
DE10062856B4 (de) * 2000-12-16 2008-01-10 Daimlerchrysler Ag Verfahren zur fahrzeugindividuellen Verkehrsprognose

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102005055245A1 (de) * 2005-11-19 2007-05-31 Daimlerchrysler Ag Verfahren zur Erstellung einer Verkehrsmusterdatenbank
US8180557B2 (en) 2006-09-27 2012-05-15 Xanavi Informatics Corporation Traffic state predicting apparatus
DE102007037920B4 (de) * 2006-09-27 2012-09-13 Xanavi Informatics Corp. Verkehrszustands-Vorhersagevorrichtung
DE102009034376A1 (de) 2009-07-23 2010-03-25 Daimler Ag Verfahren zur kartenbasierten Verkehrsprognose für eine Navigationsvorrichtung in einem Fahrzeug

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Publication number Publication date
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EP1528524A2 (de) 2005-05-04
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EP1528524A3 (de) 2007-12-26

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