DE60219473T2

DE60219473T2 - Verbessertes verfahren und system zum abbilden von verkehrsvoraussagen in bezug auf telematik- und routenleitanwendungen

Info

Publication number: DE60219473T2
Application number: DE60219473T
Authority: DE
Inventors: Yosef Mintz
Original assignee: Individual
Current assignee: Individual
Priority date: 2001-02-09
Filing date: 2002-02-08
Publication date: 2007-12-20
Anticipated expiration: 2022-02-09
Also published as: CA2437993A1; US20040249559A1; JP4464045B2; ES2284862T3; EP2287819A3; US7103470B2; WO2002077945A2; US20120245840A1; EP1402496B1; EP1835473B1; EP2287819A2; EP1835473A3; WO2002077945A3; US20140143053A1; US20110191012A1; DE60219473D1; US20060293836A1; EP1835473A2; JP2004523852A; EP1402496A4

Description

VERWANDTE ANMELDUNGEN
Die vorliegende Anmeldung beansprucht die Priorität der vorläufigen US-Anmeldung Nr. 60/267,693, eingereicht am 9. Februar 2001, der vorläufigen US-Anmeldung Nr. 60/274,323, eingereicht am 8. März 2001, und der vorläufigen US Anmeldung Nr. 60/269,083, eingereicht am 7. Mai 2001.
BEREICH DER ERFINDUNG
Die vorliegende Erfindung betrifft allgemein ein Verfahren und System zum Abbilden potentieller Verkehrsaufkommen in Vorwärtszeitintervallen gemäß verschiedenen Kriterien, die sporadischen Verkehr anzeigen könnten, als Ergebnis eines erwarteten Anstiegs der Anzahl von Anwendern mobiler Telematikeinheiten (Mobile Telematics Units, MTU) und bordeigener Navigationssysteme (In-Car Navigation Systems, CNS), die dynamische Routenführung (Dynamic Route Guidance, DRG) verwenden. Insbesondere haben das Verfahren und System zum Ziel, ein wirksames Mittel bereitzustellen, um den potentiellen Anstieg oder Rückgang der Anzahl von Fahrzeugen an ausgewählten Stellen (inkonsistentes Verkehrsaufkommen) durch Verwendung eines Funksystems zu schätzen und so zur Bestimmung von Niveaus eines potentiellen sporadischen Verkehrsverhaltens aufgrund der Verwendung von DRG durch eine signifikante Zahl Fahrzeuge beizutragen. Des Weiteren können das vorliegende System und das vorliegende Verfahren dazu beitragen, Quellen von Ursachen für sporadischen Verkehr und das Niveau ihrer Wirkung zu untersuchen, einschließlich der Verwendung von Verkehrsinformationen und der Reaktionen von Autofahrern auf Telematikanwendungen. Dies könnte dazu beitragen, Verkehrsvoraussagen zur Verwendung durch Verkehrslenkung und DRG zu verbessern. Insbesondere stellt dieses Verfahren die Fähigkeit zur Verfügung, eine Abbildungssystemplattform zu verwenden, die vorab zugewiesene Slots (Schlitze) oder Gruppen von Slots für die Erkennung von Signalantworten von Mobileinheiten (mobiles) zuordnen kann, welche Test-Antwort-(probe-response)-Fähigkeit aufweisen. Das oben genannte System ist in erster Linie durch die Fähigkeit der Mobileinheiten gekennzeichnet, Zeit/Frequenz-Slots für Antwortsignale entsprechend einer Abbildungssystemabfrage und entsprechend einem vorgegebenen Protokoll auszuwählen. Die Erkennung von Mobileinheit-Sendesignalen ist im Wesentlichen durch Energieerkennung von durch Mobileinheiten gesendeten Signalen in zugewiesenen Slots gekennzeichnet, und dementsprechend besteht keine Notwendigkeit einer Wiederholung von Mobileinheits-Übertragungen als Ergebnis von Signalkollisionen in demselben Slot. Die nichtmobile Plattform eines solchen Abbildungssystems, das im Folgenden als Slot-orientiertes (schlitzorientiertes) Unterscheidungs Abbildungssystem (Slot Oriented Discrimination Mapping System, SODMS) bezeichnet werden kann oder auch anders bezeichnet wird, sowie die Antwortfähigkeit der Mobileinheit (Test-Antwort-Fähigkeit) werden in den US-Anmeldungen 09/945,257 und 09/998,061, eingereicht am 30. November 2001, und der PCT/IB00/002339 sowie in den darin zitierten Dokumenten beschrieben.
BESCHREIBUNG DES STANDES DER TECHNIK
Zum Beispiel beschreibt die PCT-Veröffentlichung WO 96/14586, veröffenilicht am 17. Mai 1996, unter anderem ein System zum Abbilden von gestauten Fahrzeugen. In einer auf die Abbildungssystemplattform anwendbaren Ausführungsform, die in der oben genannten Veröffentlichung beschrieben wird, sendet eine Zentralstation einen Ruf an alle Fahrzeuge, in dem beispielsweise an diejenigen Fahrzeuge, die angehalten haben oder deren Durchschnittsgeschwindigkeit unter einem bestimmten Wert liegt, die Aufforderung ergeht, ein Signal zu senden, das ihre Position anzeigt. Solche Signale werden in Slots (Schlitzen) gesendet, die jeweils für ein Bit (ja oder nein) stehen, das sich auf eine Position bezieht. Vorzugsweise wird nur ein logischer Slot (für den ein oder mehrere tatsächliche Slots stehen können) verwendet, um die entsprechende Position zu definieren. Solche Signale werden dann dazu verwendet, eine Karte der Bereiche zu generieren, in denen der Verkehr stockt oder anderweitig langsam fließt.
Im oben genannten Stand der Technik wird der mögliche Aufbau von Datenbanken über konsistenten Verkehr zur möglichen Verwendung mit Verkehrsvoraussagen beschrieben. Solche Datenbanken könnten durch die Verkehrsabbildung bezüglich Staus aufgebaut werden, wenn eine quasi ruhende (vorübergehend ruhende) Statistik des Verkehrsflusses in einer abgebildeten Straße in bestimmten Zeiträumen während eines Tages und für Tage vorliegt, an denen die Verkehrsbedingungen für repetitiv gehalten werden. Solche gesammelten Informationen, z.B. durchschnittliche Ankunftsgeschwindigkeiten, könnten als Online-Datenbanken für die Verkehrsvoraussage in Verbindung mit Echtzeit Aktualisierungen bezüglich abgebildeter Staus mit Hilfe von statistischen Verfahren verwendet werden, die dem Fachmann bekannt sind. Durch Verwendung des Abbildungsverfahrens in dieser Ausführungsform zum Abbilden der potentiellen Auswirkungen von sporadischem Verkehr, entweder als Teil der aktuellen Verkehrsabbildungsawendung der Abbildungssystemplattform (wie im oben genannten Stand der Technik beschrieben) oder mit einer separaten Plattform mit ähnlichen Kommunikationsfähigkeiten, ist es möglich, die Datenbank über konsistenten Verkehr durch Aufnahme von Voraussagen über inkonsistenten Verkehr zu aktualisieren.
HINTERGRUND DER ERFINDUNG
Der erwartete Anstieg der Anzahl von Telematikanwendungen durch MTUs, die mit externer oder bordeigener Routenführung verwendet werden, und der Anstieg der Anzahl von CNS-Anwendern würde den Anteil von Fahrzeugen, die dynamische Routenführung verwenden, erhöhen, was zu unvorhergesehenen Veränderungen des Verkehrsaufommens führen würde, wodurch potentiell sporadischer Verkehr entstehen könnte.
Für herkömmliche Verkehrsvoraussagen konnte eine Datenbank mit konsistentem Verkehr verwendet werden, um Verkehr gemäß erwarteten Verkehrsaufkommen, möglicherweise auch entsprechend dem Vorwissen über das Verhalten des Verkehrs und den gegenwärtigen Verkehrsbedingungen, vorauszusagen. Die Auswirkungen von DRG auf den Verkehr könnten jedoch für eine solche Datenbank weitgehend unvoraussagbar sein. Dies könnte das Ergebnis sein, obwohl A-Priori-Informationen über externe DRG vorliegen (Routenpläne, die von gemeinsamen Servicezentralen zur Verfügung gestellt werden), da Abweichungen von der Routenplanung und die mögliche Verwendung von Alternativrouten innerhalb kurzer Zeit dazu führen könnten, dass das Vorwissen für die Verkehrsvoraussage irrelevant wird. Somit wäre es von Nutzen, über ein Mittel zum Akrualisieren einer Verkehrsdatenbank zu verfügen, das in Verbindung mit Informationen über konsistenten Verkehr und möglicherweise mit anderem Vorwissen einschließlich aktueller Verkehrsinformationen verwendet würde, um die Fähigkeit zur Voraussage möglicher Verkehrsveränderungen zu verbessern.
Konsistenter Verkehr ist als solcher Verkehr definiert, der hinsichtlich bestimmter Zeiträume und Orte eine repetitive Charakteristik aufweist (z.B. bestimmte Stunden an einem bestimmten Wochentag auf einer bestimmten Straße). Konsistenter Verkehr ist ein Ergebnis von Verhaltensmustern, die aus statistischer Sicht als gewöhnlich und allgemein charakterisiert werden können. Solche Verkehrscharakteristiken können in einer Offline-Datenbank gespeichert werden, die zu Verkehrsvoraussagen beitragen kann.
Inkonsistenter Verkehr ist als solcher Verkehr definiert, der hinsichtlich bestimmter Zeiträume und Orte eine nicht-repetitive und sporadische Charakteristik aufweist. Solcher Verkehr kann zum Beispiel aus der Fähigkeit des einzelnen Autofahrers entstehen, je nach aktuellen Verkehrsaufkommen die Route zu wechseln. Die Anzahl der Autofahrer mit Zugang zu detaillierten Informationen über aktuell veränderlichen Verkehr nimmt ebenso zu wie die Anzahl der Autofahrer, die zum individuellen Variieren ihrer bisherigen Routenpläne hoch entwickelte Möglichkeiten an Bord haben, und je weniger Koordination zwischen verschiedenen Autofahrern stattfindet, sofern dies überhaupt der Fall ist, desto weniger konsistent würde daher solcher Verkehr. Wenn überhaupt, ist inkonsistenter Verkehr auf statistischer Basis schwer zu charakterisieren. Tendenziell ist solcher Verkehr allgemein nicht voraussagbar und führt zu nicht voraussagbaren Verkehrsaufkommen.
Es wird erwartet, dass der inkonsistente Verkehr bei der Verkehrssteuerung zu einem erheblichen Problem wird, wenn ein beträchtlicher Anteil Kraftfahrzeuge dynamische Routenführung verwendet und dadurch selbst wahrscheinlich unerwartete Verkehrsaufkommen an bestimmten Stellen hervorruft, die sich auf den Verkehr auswirken und die Wirksamkeit dynamischer Routenführung verringern würden. Verkehrsinformationen, die mit dynamischer Routenführung (DRG) verwendet werden, könnten ein Grund für die Inkonsistenz des Verkehrs aufgrund von Veränderungen geplanter Routen sein, während Präferenzen der Autofahrer, Abweichungen vom Zeitplan oder Reaktion auf lokal basierte Dienste andere Gründe für eine Inkonsistenz der Verkehrsbedingungen sein könnten.
Ein allgemeiner Ansatz zur Lösung des Problems der Voraussage von inkonsistentem Verkehr ist eine Zentralisierung der Steuerung der Routen der einzelnen Autofahrer. Dies ist nicht der in der folgenden Ausführungsform der Erfindung erwogene Ansatz, da es zu zentralisierter DRG führt, die neben Machbarkeitsproblemen bei der Implementierung in großem Maßstab zahlreiche Nachteile mit sich bringt.
Neben dem Beitrag, den Verkehrsvoraussagen bezüglich inkonsistenten Verkehrs zur Verkehrssteuerung leisten, könnten die Voraussagen, wie noch erläutert wird, auch zu einer relativ kostengünstigen Implementierung eines anonymen, prädiktiven DRG-Ansatzes führen, der auf verteilter Intelligenz in den Bordcomputern beruht, und auch zur Implementierung effizienterer Telematikanwendungen beitragen.
Voraussagen über inkonsistenten Verkehr beruhen auf einem Vorgang der Schätzung des Verkehrsaufkommens für vorgegebene Orte und Zeitintervalle (beispielsweise eine Schätzung der Anzahl Fahrzeuge, die bordeigene Navigationscomputer verwenden und von denen erwartet wird, dass sie innerhalb eines bestimmten Vorwärtszeitintervalls eine bestimmte Straße durchfahren). Wenn die Quelle solcher Informationen jedoch ausschließlich auf Bordnavigationssysteme beschränkt ist, die dynamische Routenführung verwenden, und der Schätzungsvorgang das einzige Mittel zu solchen Voraussagen ist, wäre es erforderlich, dass die meisten Kraftfahrzeuge Bordnavigationssysteme verwenden. Es ist zweifelhaft, ob eine solche Lösung in der Praxis anwendbar wäre. Dagegen kann man die Situation, dass ein beträchtlicher Anteil der Fahrzeugsysteme höchstwahrscheinlich dynamische Routenführung (DRG) verwendet, für die nicht allzu ferne Zukunft für realistisch halten, und daher würde inkonsistenter Verkehr sich schon in einem frühen Stadium zu zeigen beginnen, während eine zuverlässige Verkehrsvoraussage für diese Situation noch nicht zur Verfügung stünde. Angesichts der fehlenden Verkehrsvoraussagen könnten die in solchen Stadien auftretenden Probleme für die einzelnen Fahrer zu einem beträchtlichen Dilemma führen, was die Effizienz dynamischer Routenführung angeht. Das Dilemma bestünde darin, ob empfohlene DRG gemäß dem aktuellen Verkehr berücksichtigt und dabei nicht voraussagbarer Verkehr ignoriert werden soll, der aufgrund der beträchtlichen Anzahl DRG-Anwender auftreten könnte, oder ob die empfohlene DRG ignoriert werden soll. Für solche frühen Stadien inkonsistenten Verkehrs wird in der folgenden Ausführungsform ein abgewandeltes Verfahren für Verkehrsvoraussagen vorgeschlagen, um zuverlässige Voraussagen in solchen frühen Stadien zu ermöglichen. Voraussagen über das Verkehrsaufkommen würden sich vorzugsweise vor allem auf sensible Straßen beziehen, auf denen es immer wieder zu Verkehrsstaus kommt.
ZUSAMMENFASSUNG DER ERFINDUNG
Die vorliegende Erfindung stellt ein bevorzugtes Verfahren und System zum differentiellen Abbilden von potentiellen Verkehrsaufkommen in Vorwärtszeitintervallen an ausgewählten Orten bereit, die ein Ergebnis von DRG sein könnten, um schnelle und wirksame Mittel zur Verkehrsvoraussage bereitzustellen. Das Abbildungssystem, in dem Slots zu Test-Antworten zugeordnet werden und mobile Einheiten, die mit Routenführung mit Test Antwort-Fähigkeit in zugeordneten Slots ausgestattet sind, könnten als Plattform für das folgende, abgewandelte Voraussageverfahren verwendet werden. Die mobile Einheit würde als Abbildungssystem für potentielle Mobileinheiten (Potential Mobile Mapping System, PMMS) bezeichnet. Die Routenführungsfähigkeit eines PMMS könnte entweder auf bordeigener oder auf externer Routenführung beruhen. Das im Folgenden beschriebene Voraussageverfahren könnte mit solchen Plattformen implementiert werden, entweder mit oder ohne Implementierung der Anwendung des Abbildens von aktuellem Verkehr als Teil dieser Plattform. Der nichtmobile Teil des Abbildungssystems (nichtmobile Systeme), einschließlich des Funksystems und des Abbildungssystems, wird im Folgenden als die nichtmobile Systemplattform bezeichnet. Alle anwendbaren Begriffe, die im oben genannten Stand der Technik im Zusammenhang mit der Verkehrsabbildung verwendet werden und die anwendbar sind und zu der Implementierung der folgenden Ausführungsform der Erfindung beitragen würden, gelten auch für die vorliegende Anmeldung.
Ziel des differentiellen Abbildungsverfahrens zum Bestimmen von potentiellen Verkehrsaufkommen ist die Aktualisierung einer Verkehrsinformations-Datenbank mit Informationen über Abweichungen von erwarteten Verkehrsaufkommen in Vorwärtszeitintervallen für ausgewählte Straßensegmente, um größere Genauigkeit und Voraussagefähigkeit bei der Verwendung einer Verkehrsinformationsdatenbank zu ermöglichen. Auf der Grundlage der inhärenten Beschränkungen der Voraussagefähigkeit der Datenbank (vor Aktualisierungen hinsichtlich Abweichungen) werden Voraussagekriterien formuliert und könnten mittels der nichtmobilen Plattform an die PMMS-Einheiten übertragen werden. Solche Kriterien sollen die Voraussage von erwarteten, potentiellen Abweichungen von Zeitplan und zuvor geplanten Routen auf der Ebene der Datenbankanforderungen ermöglichen. Die PMMS-Einheiten könnten feststellen, ob sie mit den übertragenen Kriterien übereinstimmen, und würden, falls eine Übereinstimmung besteht, entsprechend antworten. Dies könnte auch als Verfahren zur Verbesserung der Genauigkeitsniveaus von Informationen in Datenbanken in Betracht gezogen werden, die dazu beitragen könnten, Verkehr entsprechend der vorangegangenen Untersuchung lokaler, potentieller Aufkommen, die durch DRG beeinflusst werden, in ausgewählten Vorwärtszeitintervallen vorauszusagen. Zu der Ebene grundlegender Informationen in solchen Datenbanken könnten zum Beispiel konsistenter Verkehr oder Voraussagefähigkeiten bezüglich höherer Niveaus gehören.
Beruht die Verwendung der Datenbanken beispielsweise auf Voraussagefähigkeiten entsprechend konsistentem Verkehr, so könnten Kraftfahrzeuge, die ihre geplante Route entsprechend Verkehrsinformationen ändern, und zwar am wahrscheinlichsten von der nach Entfernung und Zeit kürzesten Route zu der nach Zeit wahrscheinlich kürzesten Route, oder nach anderen dynamischen Präferenzen, dazu verwendet werden, möglicherweise erwarteten inkonsistenten Verkehr anzuzeigen, der im Rahmen der Statistik über konsistenten Verkehr nicht berücksichtigt wird. Es würde sich also lohnen, diese Gruppe von Kraftfahrzeugen zunächst zu isolieren, um ihren Beitrag zu den inkonsistenten Verkehrsaufkommen in spezifischen Straßensegmenten zu schätzen. Vorzugsweise würden diese Informationen dann in Verbindung mit einer Datenbank mit Statistik über konsistenten Verkehr berücksichtigt, vorzugsweise mit laufenden Aktualisierungen in Echtzeit hinsichtlich des Verkehrs, um Informationen bezüglich aktuellen und vorausgesagten Verkehrs zu bestimmen, die entsprechend laufend aktualisiert würden. Für den Vorgang des Isolierens würden Voraussageabfragen verwendet, die sich selektiv an Kraftfahrzeuge richten würden, welche entsprechend Verkehrsinformationen oder aus anderen vorbestimmten, möglichen Gründen wie z.B. einer Reaktion von Fahrern auf eine Telematikanwendung eine Änderung an ihrer Route vorgenommen hätten oder von dem Zeitplan abgewichen wären. Die Abfragen bestimmen die Antwortkriterien, zu denen, allerdings nicht ausschließlich, folgende gehören

-a) Fahrzeuge, die laut ihrem abgeänderten Routenplan bzw. Zeitplan planen, in einem bestimmten Vorwärtszeitintervall eine bestimmte Straße zu durchfahren, und die dies entsprechend einer Referenzroute nicht geplant hatten (z.B. eine Standardroute oder eine beliebige andere Route, die das PMSS als Referenz verwenden könnte, welche entsprechend den Kriterien als Teil eines vorgegebenen Protokolls bestimmt werden kann), und
-b) Fahrzeuge, die entsprechend der Referenzroute geplant hatten, diese Straße in dem oben erwähnten Vorwärtszeitintervall zu durchfahren, dies aber laut dem geänderten Routenplan bzw. Zeitplan nicht planen.

Fahrzeuge, die ihre Referenzroute (z.B. Standardroute) benutzen, antworten nicht auf Abfragen.
Kriterien für die Entscheidung, ob eine Route innerhalb der Referenzbedingungen (z.B. Standard) liegt oder nicht, könnten von einer gemeinsamen, externen Quelle geliefert werden, welche das ermittelte Niveau einer möglichen Auswirkung auf die Verkehrsstatistik berücksichtigt. Die Informationen über die Referenzroute (z.B. Standardroute) können entweder in den bordeigenen Systemen im Fahrzeug erstellt werden oder aus externen Quellen außerhalb des Fahrzeuges empfangen werden und würden vorzugsweise nach Routenplan und Zeitplan bestimmt. Dementsprechend würde eine Route durch eine Abweichung der Route oder des Zeitplans gemäß einem vorgegebenen Protokoll von der Bezugnahme als Referenzroute ausgeschlossen und als Nicht-Referenzroute bestimmt. Das Protokoll würde vorzugsweise Schwellenniveaus für die Abweichung enthalten.
Typische Standardrouten sind, allerdings nicht ausschließlich, solche, die als dem konsistenten Verkehr entsprechend angesehen werden könnten. Standardrouten könnten für mobile Einheiten, die an den folgenden Prozessen beteiligt sind, entsprechend gemeinsamen Kriterien bestimmt werden (z.B. die kürzeste Route, vorzugsweise mit Zeitplänen). Nicht-Standard-Routen sind solche, die infolge einer Abweichung vom Zeitplan oder vom ursprünglichen Routenplan, die als Standardrouten angesehen werden könnten, eine signifikante Auswirkung auf bekannte Verkehrsstatistiken haben.
Das bordeigene System verfügt über eine vorgegebene Entscheidungsprozedur, die im Folgenden beschrieben wird.
Im Prinzip könnte ein differentielles Verkehrsaufkommensvoraussage-(Differential Traffic Load Prediction, DTLP-)-Verfahren hinsichtlich eines untersuchten, auf ein Vorwärtszeitintervall bezogenen Routensegmentes (Forward Time Interval related Route Segment, FTIRS, bezieht sich auf ein Zeitintervall hinsichtlich eines Routensegmentes, in der Regel eines Straßensegmentes) mit Hilfe zweier Arten von Verkehrsvoraussageabfragen implementiert werden, die durch ein Abbildungssystem an die PMMS-Einheiten übertragen würden. Die Voraussageabfragen enthalten die Voraussagekriterien und sollen auf Gruppen von Kraftfahrzeugen abzielen, von denen entweder erwartet wird, dass sie die untersuchten FTIRS durchfahren, und von denen dies aufgrund von Datenbankinformationen zuvor nicht erwartet wurde (nicht erwartete Fahrzeuge – non expected vehicles, NEV), oder von denen nicht erwartet wird, dass sie die untersuchten FTIRS durchfahren, und von denen dies zuvor aufgrund der Datenbankinformationen erwartet wurde (erwartete Fahrzeuge – expected vehicles, EV):
Abfrage A): – eine Abfrageart mit dem Ziel der Schätzung der Anzahl Fahrzeuge, von denen auf ihrer Referenzroute nicht erwartet wird, dass sie die untersuchten FTIRS durchfahren, und auf ihrer Nicht-Referenzroute erwartet wird, dass sie die untersuchten FTIRS durchfahren (nicht erwartete Fahrzeuge – NEV), und
Abfrage B): – eine Abfrageart mit dem Ziel der Schätzung der Anzahl Fahrzeuge, von denen auf ihrer Referenzroute erwartet wird, dass sie die untersuchten FTIRS durchfahren, und auf ihrer Nicht-Referenzroute nicht erwartet wird, dass sie die untersuchten FTIRS durchfahren (erwartete Fahrzeuge – EV).
Um Antworten in Bezug auf Vorwärtszeitintervalle zu ermöglichen, ist es erforderlich, dass die PMMS-Einheiten mit den Referenzmitteln oder Mitteln zum Berechnen von Referenz auf Segmente geplanter Routen und geschätzter Fahrtzeitintervalle entlang entsprechender Routensegmente ausgestattet wären. Vorzugsweise ist ein geschätztes Zeitintervall mit entsprechenden Konfidenzintervallen versehen.
Fahrzeuge, die eine Nichtreferenz-Planroute benutzen, aktivieren die Antwortprozedur entsprechend der folgenden Entscheidungsprozedur:
Wird die empfangene Abfrage als Abfrage A identifiziert, so wird entsprechend dem Ergebnis des sich anschließenden differentiellen Verkehrsaufkommensabgleichsprozesses, wenn eine Übereinstimmung zwischen FTIRS in der Abfrage und der geplanten Nicht-Referenz-(z.B. Standard-)-Route (benutzte Route) besteht und keine Übereinstimmung zwischen FTIRS in der Abfrage und der Referenzroute besteht, die Antwortprozedur aktiviert.
Wird die empfangene Abfrage als Abfrage B identifiziert, so wird entsprechend dem Ergebnis des sich anschließenden differentiellen Verkehrsaufkommensabgleichsprozesses, wenn eine Übereinstimmung zwischen FTIRS in der Abfrage und ihrer Referenzroute besteht und keine Übereinstimmung zwischen FTIRS in der Abfrage und der Nicht-Referenzroute (benutzte Route) besteht, die Antwortprozedur aktiviert.
Die Aktivierung der Antwortprozedur in der vorgegebenen Entscheidungsprozedur würde vorzugsweise um zusätzliche Kriterien ergänzt, gemäß denen Fahrzeuge zum Ziel genommen würden. Beispielsweise würden mit Bezug auf Abfrage A vorzugsweise zusätzliche Kriterien als Teil der Entscheidungsprozedur berücksichtigt, indem eine Intervallschätzung für die Wahrscheinlichkeit des Eintreffens innerhalb der untersuchten FTIRS geprüft würde.
Um die Rechenlast in dem Bordsystem zu verringern, die das häufige Abgleichen in Reaktion auf die oben genannten Abfragen mit sich bringt, wäre es vorzuziehen, Routen auf vorgegebene Bereichszonen zu beziehen, und aufgrund einer vorausgehenden, vorgegebenen Testprozedur, die der obigen Entscheidungsprozedur vorangeht, setzen Fahrzeuge, deren geplante (Referenz- und Nicht-Referenz-)-Routen nicht durch Bereichszonen führen, in denen das FTIRS enthalten ist, nicht mit dem detaillierteren Abgleichsverfahren in der obigen Entscheidungsprozedur fort.
Vorzugsweise ist in der Antwortprozedur eine Anzahl Kommunikations-Slots (Kommunikationsschlitze) für Antwortgeber (Kraftfahrzeuge, die in den zugewiesenen Slots senden) separat hinsichtlich jeder Abfrage zugewiesen. Jedes der zum Ziel genommenen Fahrzeuge (Antwortgeber), in dem die Antwortprozedur aktiviert ist, verwendet eine vorgegebene Antwortprozedur, um einen Slot auszuwählen, in dem geantwortet werden soll. Diese vorgegebene Prozedur würde vorzugsweise eine gleichmäßig verteilte, zufällige Auswahl eines Slots aus allen zugewiesenen Slots verwenden, um ein Signal zu übertragen.
Entsprechend einer Ausführungsform der Erfindung wird somit das in Anspruch 1 definierte Verfahren zur Verfügung gestellt. Bevorzugte Aspekte und Merkmale des erfindungsgemäßen Verfahrens sind in den abhängigen Ansprüchen definiert.
Die Erfindung stellt auch das in Anspruch 16 definierte System zur Verfügung. Bevorzugte Merkmale des Systems sind in den abhängigen Ansprüchen definiert.
KURZE BESCHREIBUNG DER ZEICHNUNGEN
1 beschreibt eine iterative Schätzungsprozedur, die vorzugsweise mit mehr als einer einzelnen Iteration der Schätzung verwendet wird (separate Zuweisung von Slots bei jeder Iteration). Die iterative Schätzungsprozedur zielt vorzugsweise darauf ab, ein geschätztes Resultat der Anzahl von Antwortgebern mit einem eingeschränkten akzeptierten Fehlerniveau zu erhalten und Verzerrungen zu reduzieren. Das Fehlerniveau der Schätzung in einer einzelnen Iteration ist eine Funktion des Verhältnisses zwischen der Anzahl Slots, in denen Antworten erkannt werden (Antwort-Slots), und der gegebenen Anzahl zugewiesener Slots. Da das Verhältnis von Antwort-Slots zu einer gegebenen Anzahl zugewiesener Slots ein Ergebnis der Anzahl von Antwortgebern wäre, ist es wünschenswert, vorab einen realistischen, erwarteten Antwortgeber-Bereich festzustellen, um eine Mindestzahl anfangs zugewiesener Slots zu bestimmen.
DETAILLIERTE BESCHREIBUNG DER ZEICHNUNGEN
1 beschreibt eine iterative Schätzungsprozedur, die vorzugsweise mit mehr als einer einzelnen Schätzungsiteration verwendet wird (separate Zuweisung von Slots mit jeder durchgeführten Iteration). Die iterative Schätzungsprozedur ist vorzugsweise darauf ausgerichtet, ein geschätztes Resultat der Anzahl Antwortgeber mit einem eingeschränkten akzeptierten Fehlerniveau zu erhalten, Verzerrungen zu verringern und die Konsistenz zu überprüfen. Das Fehlerniveau der Schätzung in einer einzelnen Iteration ist eine Funktion des Verhältnisses zwischen der Anzahl Slots, in denen Antworten erkannt werden (Antwort-Slots), und der gegebenen Anzahl zugewiesener Slots. Da das Verhältnis von Antwort-Slots zu einer gegebenen Anzahl zugewiesener Slots ein Resultat der Anzahl von Antwortgebern wäre, ist es wünschenswert, zuvor einen realistischen, erwarteten Antwortgeber-Bereich festzustellen, um eine Mindestzahl anfangs zugewiesener Slots zu bestimmen. Da solche realistischen Antwortgeberbereiche anhand statistischer Daten nach Zeit und Ort erwartet werden könnten, würde vorzugsweise eine Datenbank mit möglichen Ausgangsbereichen für jede spezielle urbane Einheit aufgebaut, vorzugsweise als Wahrscheinlichkeitsverteilung, von der Bereiche von Konfidenzintervallen abgeleitet werden könnten. Kombinierte Schätzungen, die gemeinsame Wahrscheinlichkeiten und Bayesianische Verfahren verwenden, wie oben mit Bezug auf 1 beschrieben, werden in der detaillierten Beschreibung der bevorzugten Ausführungsform der Erfindung detaillierter beschrieben.
DETAILLIERTE BESCHREIBUNG EINER BEVORZUGTEN AUSFÜHRUNGSFORM
Die vorliegende Erfindung stellt ein bevorzugtes Verfahren und System zum differentiellen Abbilden potentieller Verkehrsaufkommen in Vorwärtszeitintervallen an ausgewählten Orten, die ein Ergebnis von DRG sein könnten, bereit, um schnelle und wirksame Mittel für Verkehrsvoraussagen bereitzustellen. Das Abbildungssystem, in dem Slots zu Test-Antworten zugewiesen werden, und mobile Einheiten, die mit Routenführung mit Test Antwort-Fähigkeit in zugewiesenen Slots ausgestattet sind, könnten als Plattform für das folgende, abgewandelte Voraussageverfahren verwendet werden. Die mobile Einheit würde als Abbildungssystem für potentielle mobile Einheiten (PMMS) bezeichnet. Die Routenführungsfähigkeit eines PMMS könnte entweder auf bordeigener oder auf externer Routenführung basieren. Das im Folgenden beschriebene Voraussageverfahren könnte mit solchen Plattformen implementiert werden, entweder mit oder ohne Implementierung der Anwendung der Abbildung von aktuellem Verkehr als Teil dieser Plattform. Der nichtmobile Teil des Abbildungssystems (nichtmobile Systeme) einschließlich des Funksystems und des Abbildungssystems wird als die nichtmobile Systemplattform bezeichnet. Alle anwendbaren Begriffe, die im oben genannten Stand der Technik im Zusammenhang mit der Verkehrsabbildung verwendet werden und die anwendbar sind und zu der Implementierung der folgenden Ausführungsform der Erfindung beitragen würden, gelten auch für die vorliegende Anmeldung.
Ziel des differentiellen Abbildungsverfahrens zum Bestimmen von potentiellen Verkehrsaufkommen ist die Aktualisierung einer Verkehrsinformations-Datenbank mit Informationen über Abweichungen von erwarteten Verkehrsaufkommen in Vorwärtszeitintervallen für ausgewählte Straßensegmente, um größere Genauigkeit und Voraussagefähigkeit bei der Verwendung einer Verkehrsinformationsdatenbank zu ermöglichen. Auf der Grundlage der inhärenten Beschränkungen der Voraussagefähigkeit der Datenbank (vor Aktualisierungen hinsichtlich Abweichungen) werden Voraussagekriterien formuliert und könnten mittels der nichtmobilen Plattform an die PMMS-Einheiten übertragen werden. Solche Kriterien sollen die Voraussage von erwarteten, potentiellen Abweichungen von Zeitplan und zuvor geplanten Routen auf der Ebene der Datenbankanforderungen ermöglichen. Die PMMS-Einheiten könnten feststellen, ob sie mit den übertragenen Kriterien übereinstimmen, und würden, falls eine Übereinstimmung besteht, entsprechend antworten. Dies könnte auch als Verfahren zur Verbesserung der Genauigkeitsniveaus von Informationen in Datenbanken in Betracht gezogen werden, die dazu beitragen könnten, Verkehr entsprechend der vorangegangenen Untersuchung lokaler, potentieller Aufkommen, die durch DRG beeinflusst werden, in ausgewählten Vorwärtszeitintervallen vorauszusagen. Zum Niveau grundlegender Informationen in solchen Datenbanken könnten zum Beispiel konsistenter Verkehr oder Voraussagefähigkeiten bezüglich höherer Niveaus gehören.
Beruht die Verwendung der Datenbanken beispielsweise auf Voraussagefähigkeiten entsprechend konsistentem Verkehr, so könnten Kraftfahrzeuge, die ihre geplante Route entsprechend Verkehrsinformationen ändern, und zwar am wahrscheinlichsten von der nach Entfernung und Zeit kürzesten Route zu der nach Zeit wahrscheinlich kürzesten Route, oder nach anderen dynamische Präferenzen, dazu verwendet werden, möglicherweise erwarteten inkonsistenten Verkehr anzuzeigen, der im Rahmen der Statistik über konsistenten Verkehr nicht berücksichtigt wird. Es würde sich also lohnen, diese Gruppe von Kraftfahrzeugen zunächst zu isolieren, um ihren Beitrag zu den inkonsistenten Verkehrsaufkommen in spezifischen Straßensegmenten zu schätzen. Vorzugsweise würden diese Informationen dann in Verbindung mit einer Datenbank mit Statistik über konsistenten Verkehr berücksichtigt, vorzugsweise mit laufenden Aktualisierungen in Echtzeit hinsichtlich des Verkehrs, um Informationen bezüglich aktuellen und vorausgesagten Verkehrs zu bestimmen, die entsprechend laufend aktualisiert würden. Für den Vorgang des Isolierens würden Voraussageabfragen verwendet, die sich selektiv an Kraftfahrzeuge richten würden, welche entsprechend Verkehrsinformationen oder aus anderen vorbestimmten, möglichen Gründen wie z.B. einer Reaktion von Fahrern auf eine Telematikanwendung eine Änderung an ihrer Route vorgenommen hätten oder von dem Zeitplan abgewichen wären. Die Abfragen bestimmen die Antwortkriterien, zu denen, allerdings nicht ausschließlich, folgende gehören:

Fahrzeuge, die ihre Referenzroute (z.B. Standardroute) benutzen, antworten nicht auf Abfragen.
Kriterien für die Entscheidung, ob eine Route innerhalb der Referenzbedingungen (z.B. Standard) liegt oder nicht, könnten von einer gemeinsamen externen Quelle geliefert werden, welche das ermittelte Niveau einer möglichen Auswirkung auf die Verkehrsstatistik berücksichtigt. Die Informationen über die Referenzroute (z.B. Standardroute) können entweder in den bordeigenen Systemen im Fahrzeug erstellt werden oder aus externen Quellen außerhalb des Fahrzeuges empfangen werden und würden vorzugsweise nach Routenplan und Zeitplan bestimmt. Dementsprechend würde eine Route durch eine Abweichung der Route oder des Zeitplans gemäß einem vorgegebenen Protokoll von der Bezugnahme als Referenzroute ausgeschlossen und als Nicht-Referenzroute bestimmt. Das Protokoll würde vorzugsweise Schwellenniveaus für die Abweichung enthalten.
Typische Standardrouten sind, allerdings nicht ausschließlich, solche, die als dem konsistenten Verkehr entsprechend angesehen werden könnten. Standardrouten könnten für mobile Einheiten, die an den folgenden Prozessen beteiligt sind, entsprechend gemeinsamen Kriterien bestimmt werden (z.B. die kürzeste Route, vorzugsweise mit Zeitplänen). Nicht-Standard-Routen sind solche, die infolge einer Abweichung vom Zeitplan oder vom ursprünglichen Routenplan, die als Standardrouten angesehen werden könnten, eine signifikante Auswirkung auf bekannte Verkehrsstatistiken haben.
Das bordeigene System verfügt über eine vorgegebene Entscheidungsprozedur, die im Folgenden beschrieben wird.
Im Prinzip könnte ein differentielles Verkehrsaufkommensvoraussage-(DTLP-)-Verfahren hinsichtlich eines untersuchten, auf ein Vorwärtszeitintervall bezogenen Routensegmentes (FTIRS, bezieht sich auf ein Zeitintervall hinsichtlich eines Routensegmentes, in der Regel eines Straßensegmentes) mit Hilfe zweier Arten von Verkehrsvoraussageabfragen implementiert werden, die durch ein Abbildungssystem an die PMMS-Einheiten übertragen würden. Die Voraussageabfragen beinhalten die Voraussagekriterien und sollen auf Gruppen von Kraftfahrzeugen abzielen, von denen entweder erwartet wird, dass sie die untersuchten FTIRS durchfahren, und von denen dies aufgrund von Datenbankinformationen zuvor nicht erwartet wurde (nicht erwartete Fahrzeuge – NEV), oder von denen nicht erwartet wird, dass sie die untersuchten FTIRS durchfahren, und von denen dies zuvor aufgrund der Datenbankinformationen erwartet wurde (erwartete Fahrzeuge – EV):
Abfrage A): – eine Abfrageart mit dem Ziel der Schätzung der Anzahl Fahrzeuge, von denen auf ihrer Referenzroute nicht erwartet wird, dass sie die untersuchten FTIRS durchfahren, und auf ihrer Nicht-Referenzroute erwartet wird, dass sie die untersuchten FTIRS durchfahren (nicht erwartete Fahrzeuge – NEV), und
Abfrage B): – eine Abfrageart mit dem Ziel der Schätzung der Anzahl Fahrzeuge, von denen auf ihrer Referenzroute erwartet wird, dass sie die untersuchten FTIRS durchfahren, und auf ihrer Nicht-Referenzroute nicht erwartet wird, dass sie die untersuchten FTIRS durchfahren (erwartete Fahrzeuge – EV).
Um Antworten in Bezug auf Vorwärtszeitintervalle zu ermöglichen, ist es erforderlich, dass die PMMS-Einheiten mit den Referenzmitteln oder Mitteln zum Berechnen von Referenz auf Segmente geplanter Routen und geschätzter Fahrtzeitintervalle entlang entsprechender Routensegmente ausgestattet wären. Vorzugsweise ist ein geschätztes Zeitintervall mit entsprechenden Konfidenzintervallen versehen.
Fahrzeuge, die eine Nichtreferenz-Planroute benutzen, aktivieren die Antwortprozedur entsprechend dem folgenden Entscheidungsverfahren:
Wird die empfangene Abfrage als Abfrage A identifiziert, so wird entsprechend dem Ergebnis des sich anschließenden differentiellen Verkehrsaufkommensabgleichsprozesses, wenn eine Übereinstimmung zwischen FTIRS in der Abfrage und der geplanten Nicht-Referenz-(z.B. Standard-)-Route (benutzte Route) besteht und keine Übereinstimmung zwischen FTIRS in der Abfrage und der Referenzroute besteht, die Antwortprozedur aktiviert.
Wird die empfangene Abfrage als Abfrage B identifiziert, so wird entsprechend dem Ergebnis des darauffolgenden differentiellen Verkehrsaufkommensabgleichsprozesses, wenn eine Übereinstimmung zwischen FTIRS in der Abfrage und ihrer Referenzroute besteht und keine Übereinstimmung zwischen FTIRS in der Abfrage und der Nicht-Referenzroute (benutzte Route) besteht, die Antwortprozedur aktiviert.
Die Aktivierung der Antwortprozedur in der vorgegebenen Entscheidungsprozedur würde vorzugsweise um zusätzliche Kriterien ergänzt, gemäß denen Fahrzeuge zum Ziel genommen würden. Beispielsweise würden mit Bezug auf Abfrage A vorzugsweise zusätzliche Kriterien als Teil der Entscheidungsprozedur berücksichtigt, indem eine Intervallschätzung für die Wahrscheinlichkeit des Eintreffens innerhalb des untersuchten FTIRS geprüft würde.
Um die Rechenlast in dem Bordsystem zu verringern, die das häufige Abgleichen in Reaktion auf die oben genannten Abfragen mit sich bringt, wäre es vorzuziehen, Routen auf vorgegebene Bereichszonen zu beziehen, und durch eine vorausgehende, vorgegebene Testprozedur, die der obigen Entscheidungsprozedur vorangeht, setzen Fahrzeuge, deren geplante (Referenz- und Nicht-Referenz-)-Routen nicht durch Bereichszonen führen, in denen das FTIRS enthalten ist, nicht mit dem detaillierteren Abgleichsverfahren in der obigen Entscheidungsprozedur fort.
Vorzugsweise ist eine Anzahl Kommunikations-Slots für Antwortgeber (Kraftfahrzeuge, die in den zugewiesenen Slots senden) in der Antwortprozedur separat hinsichtlich jeder Abfrage zugewiesen. Jedes der zum Ziel genommenen Fahrzeuge (Antwortgeber), in dem die Antwortprozedur aktiviert ist, verwendet eine vorgegebene Antwortprozedur, um einen Slot auszuwählen, in dem geantwortet werden soll. Diese vorgegebene Prozedur würde vorzugsweise eine gleichmäßig verteilte, zufällige Auswahl eines Slots aus allen zugewiesenen Slots verwenden, um ein Signal zu übertragen.
In der nichtmobilen Systemplattform wird eine vorgegebene Schätzungsprozedur verwendet, um die geschätzte Anzahl von Antwortgebern entsprechend der Gesamtzahl Slots (Schlitze) zu bestimmen, in denen Antworten in einer gegebenen Anzahl Antwort-Slots erkannt werden. Die Schätzungsprozedur würde vorzugsweise eine Anzahl sekundärer Prozeduren verwenden, wie im Folgenden beschrieben und in 1 dargestellt. Vorzugsweise hat sie zum Ziel, die geschätzte Anzahl von Antwortgebern mit einem akzeptablen Fehlerniveau zu ermitteln; jedoch ist das Fehlerniveau eine Funktion des Verhältnisses zwischen der Anzahl Antwortgeber und der gegebenen Anzahl zugewiesener Slots. Je größer die Anzahl zugewiesener Slots im Verhältnis zu der Anzahl Antwortgeber, desto niedriger wäre das Fehlerniveau. Das Fehlerniveau lässt sich als die maximale kumulative Wahrscheinlichkeit definieren, mit der ein ähnliches Ergebnis durch eine Anzahl Antwortgeber erzielt werden könnte, die entweder höher oder niedriger ist als das akzeptable Schätzintervall von Antwortgebern. Das akzeptable Fehlerniveau würde vorzugsweise entsprechend der Sensibilität der Schätzung in der jeweiligen Anwendung bestimmt. Da um die häufigste Anzahl von Antwort-Slots (Slots, in denen Antworten erkannt werden) eine Variation besteht, die von der Anzahl zugewiesener Slots und der Anzahl der Antwortgeber abhängt, ist es wünschenswert, vorab einen realistischen, erwarteten Bereich der Zahlen von Antwortgebern zu bestimmen, um eine Mindestzahl anfangs zugewiesener Slots für eine akzeptable Varianz zu ermitteln. Da solche realistischen Antwortgeberbereiche anhand statistischer Daten gemäß Zeit und Ort erwartet werden könnten, würde vorzugsweise eine Datenbank mit möglichen Ausgangsbereichen für jede bestimmte urbane Einheit aufgebaut (vorzugsweise als Wahrscheinlichkeitsverteilung, von der Bereiche von Konfidenzintervallen abgeleitet werden könnten). Die Datenbank mit Bereichen würde vorzugsweise unter Berücksichtigung von Bedingungen aufgebaut, die für eine solche Einheit spezifisch sind, wie zum Beispiel (allerdings nicht ausschließlich) charakteristische Verkehrsbedingungen, charakteristische Infrastruktur für den Verkehrsfluss sowie bestehende Entscheidungsprozesse, die von Routenführungsprozeduren verwendet werden. Die Technik zum Aufbau einer Datenbank mit Bereichen für Ausgangszahlen von erwarteten Antwortgebern würde vorzugsweise auf statistischen und empirischen Verfahren und Computersimulationen basieren. Um die erforderliche Ausgangsanzahl zugewiesener Slots auf der Basis der Datenbank mit Bereichen zu bestimmen, ist es vorzugsweise auch erforderlich, die im verfügbaren Funk-Kommunikationsspektrum herrschenden Bedingungen, Beschränkungen durch die Notwendigkeit der Ermittlung der bevorzugten Anzahl FTIRS in einer einigermaßen sinnvollen, kurzen Zykluszeit sowie einen akzeptablen, zulässigen Fehler in den so entstehenden Voraussagen zu berücksichtigen. Da die ermittelte Ausgangsanzahl zugewiesener Slots (Schlitze) das vorzugsweise akzeptable Fehlerniveau möglicherweise nicht erreicht, könnten aufeinanderfolgende, repetitive Iterationen bei der Zuweisung von Slots und der erneuten Schätzung der Anzahl von Antwortgebern erforderlich sein. Um die mögliche Notwendigkeit einer Anpassung der Anzahl zugewiesener Slots mit einer minimalen Anzahl Iterationen festzustellen, würden vorzugsweise eine Fehlerschätzungsfunktion und eine optimierte Anpassungsfunktion entwickelt. Die Fehlerschätzungsfunktion würde vorzugsweise den Fehler in der als Ergebnis erhaltenen, geschätzten Anzahl von Antwortgebern schätzen (z.B. anhand des Konfidenzintervalls), und zwar als Funktion des Verhältnisses zwischen der Anzahl der erkannten Anzahl der Antwort-Slots (Antworten) und der Anzahl zugewiesener Slots (vorzugsweise unter Berücksichtigung der Wahrscheinlichkeitsverteilung der Antwortgeber). Auf der Basis der Fehlerschätzungsfunktion muss möglicherweise die erforderliche bevorzugte Anzahl zugewiesener Slots für eine weitere Iteration eingestellt werden und kann auch während einer möglichen Reihe von Iterationen variieren. Das optimierte Einstellungsverfahren würde beim Ermitteln der bevorzugten Anzahl zugewiesener Slots mit einer minimalen Anzahl Iterationen vorzugsweise frühere Ergebnisse (mit einem nicht akzeptablen zulässigen Fehler) verwenden, um entsprechend statistischer Kombination die erforderliche Verbesserung des Fehlerniveaus vorauszusagen (z.B. Berechnung von Schätzungen maximaler Wahrscheinlichkeit oder Schätzungen) und entsprechend die bevorzugte erforderliche Anzahl von zugewiesenen Slots, die in der darauffolgenden Iteration zu verwenden ist, zu bestimmen, um weitere Iterationen zu vermeiden. Abgesehen von dem Potential für die Senkung des Fehlerniveaus liegt die Bedeutung der Durchführung von Iterationen in der Überprüfung der Konsistenz, insbesondere in Fällen, in denen wenig oder kein A-Priori-Wissen bezüglich der Wahrscheinlichkeitsverteilung von Antwortgebern vorhanden ist, die eine bestimmte Anzahl Antworten liefern. Somit würden vorzugsweise wenigstens zwei Iterationen zugelassen, auch wenn vielleicht das erste Verhältnis zwischen der Anzahl der Antworten und der zugewiesenen Slots zufriedenstellend ist; d.h. ein akzeptables Fehlerniveau angezeigt wird.
Das Schätzungsverfahren würde vorzugsweise statistische Verfahren verwenden, die akzeptable Schätzintervalle erzeugen könnten (auf der Basis eines Ansatzes zur Intervallschätzung wie z.B. Konfidenz- und Toleranzintervallen mit Ober- und Untergrenzen). Ein einzelner Punkt, der die häufigste Anzahl von Anrworten (Antwort-Slots) in einer vorgegebenen Anzahl Slots für eine vorgegebene, simulierte (oder analytisch berechnete) Anzahl von Antwortgebern darstellt, könnte die Verteilung der Anzahl von Antworten um diesen Punkt liefern und könnte ein Toleranzintervall für die Intervallschätzung bestimmen. Die häufigste Anzahl Antworten wird im Folgenden als Einzelpunktschätzung für die Anzahl der Antwortgeber in einer vorgegebenen Anzahl Slots bezeichnet. Eine konservative Art der Bestimmung eines akzeptablen Schätzintervalls zur Entscheidungsfindung hinsichtlich des möglichen Bereiches von Antwortgebern, die mit einer bestimmten Anzahl Antworten in einer vorgegebenen Anzahl zugewiesener Slots antworten, besteht darin, zunächst ein Toleranzintervall gemäß einer entsprechenden Einzelpunktschätzung zu bestimmen, das entweder durch eine Simulation von Antworten entsprechend einer bestimmten, wiederholt auftretenden Anzahl Antwortgeber in einer bestimmten Anzahl zugewiesener Slots oder durch analytische Berechnung erzeugt wird, und dann entsprechend der Antwortverteilung der Antworten ein akzeptables Toleranzintervall zu bestimmen. Auf der Basis des akzeptablen Toleranzintervalls wird es ermöglicht, entweder durch Simulation oder durch analytische Berechnung zwei andere Antwortverteilungen für dieselbe Anzahl zugewiesener Slots zu bestimmen, die das Potential einer oberen und einer unteren Anzahl Antwortgeber anzeigen, innerhalb des akzeptablen Toleranzintervalls Antworten zu erzeugen, indem der akzeptable Fehler z.B. gemäß der kumulativen Wahrscheinlichkeit der Überschneidung (analog zu Fehlertyp II in der Überprüfung von Hypothesen hinsichtlich einer Akzeptanzregion) bestimmt wird. Als Ergebnis der Einzelpunktschätzungen der oberen und der unteren Verteilung von Antworten, die sich mit dem Toleranzintervall innerhalb eines akzeptablen Fehlers überschneiden, würde es ermöglicht, obere und untere Zahlen von Antwortgebern zu bestimmen, die dazu verwendet werden könnten, Ober- und Untergrenzen eines akzeptablen Intervalls für die Schätzung potentieller Antwortgeber weiter zu bestimmen, welche dieselbe Anzahl Antworten in den zugewiesenen Slots erzeugen könnten. Die Ober- und Untergrenze dieses Intervalls könnte hinsichtlich der Sensibilität der Entscheidungen bestimmt werden, die dementsprechend getroffen werden müssen. Solche Grenzen könnten auch so interpretiert werden, dass sie die ausgeschlossenen Regionen potentieller Antwortgeber bestimmen. Vom Standpunkt der Definition akzeptabler Schätzintervalle würde für einen signifikant breiten Bereich unterschiedlicher Zahlen von Antworten für eine ausreichende Anzahl Slots um die genannten Einzelpunktschätzungen für einen betreffenden Antwortgeberbereich Konsistenz hinsichtlich des Fehleranteils erwartet, und zwar aufgrund eines nahezu linearen Verhältnisses zwischen den Einzelpunktschätzungen und den jeweiligen Antwortgebern in diesem Bereich. Ein alternativer Ansatz zum Bestimmen von Schätzintervallen besteht in der Erzeugung einer Wahrscheinlichkeitsverteilungsfunktion (probability distribution function, PDF) potentieller Antwortgeber um eine solche Einzelpunktschätzung, entweder analytisch oder durch Simulation, aus welcher das akzeptable Schätzintervall abgeleitet werden könnte; z.B. entsprechend dem Konfidenzintervall dieser PDF. Eine solche PDF könnte zur Verkehrsverhaltensanalyse gemäß verschiedenen Kriterien verwendet werden, z.B. Kriterien, welche die Reaktion mobiler Einheiten auf Telematikanwendungen charakterisieren, die zu sporadischem Verkehr führen können. Jede PDF könnte für eine bestimmte Anzahl zugewiesener Slots durch Normalisierung simulierter Verteilungen der relativen Häufigkeit einer bestimmten Anzahl von Antworten abgeleitet werden, die durch eine solche auf eine bestimmte Anzahl Antwortgeber bezogene Einzelpunktschätzung bestimmt würde, die mit einer anderen (niedrigeren) relativen Häufigkeit durch Antwortgeber erzeugt werden kann, deren Anzahl von der auf die genannte Punktschätzung bezogenen Anzahl der Antwortgeber abweicht. Es sollte ein ausreichend großer Bereich der Zahl der Antwortgeber verwendet werden, um die Normalisierung der relativen Häufigkeiten der Antworten zu ermöglichen, um eine solche PDF zu bestimmen. Zum Zweck einer hohen Genauigkeit der relativen Häufigkeiten, die auch für eine hohe Anzahl potentieller Antwortgeber bestimmt werden sollten (theoretisch unbegrenzt, praktisch aber durch die Anwendung begrenzt), sollte, um die relative Anzahl Antworten zu bestimmen, für die genannte Anzahl Antworten, die durch die genannte Einzelpunktschätzung von Antwortgebern bestimmt wird (getestet entsprechend einer Anzahl zugewiesener Slots), eine ausreichend hohe Zahl an Wiederholungen von Antwortprozeduren verwendet werden. Durch Wiederholung der Simulation für einen ausreichenden Bereich von Antwortgeberzahlen, um relative Häufigkeiten derselben Anzahl von Antworten um eine relative Häufigkeit, die entsprechend der genannten Einzelpunktschätzung abgeleitet wurde, zu liefern, würde eine Verteilung der genannten Anzahl Antworten entsprechend dem (praktischen) Bereich der Zahlen der potentiellen Antwortgeber bestimmt. Entsprechend der akkumulierten Anzahl der Antworten, welche die relativen Häufigkeiten der Antworten erzeugen (entsprechend der genannten, ausreichend hohen Anzahl Wiederholungen hinsichtlich derselben Anzahl Antwortgeber), kann eine Normalisierungsphase eine solche PDF erzeugen. Die Simulation könnte außerdem erweitert werden, um solche Verteilungen für verschiedene Zahlen zugewiesener Slots um verschiedene Zahlen von Antwortgebern zu bestimmen (durch die genannte Einzelpunktschätzung bestimmt). Solche PDFs könnten dazu verwendet werden, Konfidenzintervalle für Einzelschätzungen von Antwortgebern mit einzelne Zuweisung von Slots zu liefern. Für Schätzungen, die mehr als eine Einzelzuweisung von Slots verwenden, wäre es von Nutzen, gemeinsame PDFs für Kombinationen aus verschiedenen Zahlen von Slots mit verschiedenen Zahlen von Antwortgebern, bezogen auf die genannten Einzelpunktschätzungen, zu erstellen. Es könnten weiterhin Fehlerschätzungsfunktionen entsprechend statistischen Verfahren und durch Simulationen formuliert werden, die A-Priori-Wissen über die Wahrscheinlichkeitsverteilung von Antwortgebern berücksichtigen könnten (Bayesianischer Ansatz). Der Schätzungsprozess würde die Anzahl der Slots zählen, von denen erkannt wurde, dass sie von wenigstens einem Antwortgeber verwendet werden, und diese Anzahl als Eingabe in eine vorgegebene Schätzungsfunktion verwenden (z.B. auf Basis einer vorab gespeicherten Tabelle, die PDFs, Konfidenzintervalle und die Ober- und Untergrenzen der genannten akzeptablen Schätzintervalle enthält, aufgebaut gemäß Simulationen), welche die erforderlichen Schätzungen als eine Funktion der Anzahl von Slots bereitstellen könnte, von denen erkannt wurde, dass sie von Antwortgebern in den zugewiesenen Slots verwendet werden. Die Schätzung würde als die Schätzung der Anzahl von Fahrzeugen entsprechend den Abfragedaten betrachtet. Schätzungsfunktionen (Tabellen) könnten vorzugsweise durch Verwendung des beschriebenen Verfahrens zur Simulation und andere, dem Fachmann bekannte, statistische Verfahren vorbestimmt werden. Vorzugsweise würden separate Schätzungsfunktionen für unterschiedliche Bereiche von Zahlen zugewiesener Slots entwickelt. Eine Erhöhung der Anzahl zugewiesener Slots sollte das akzeptable Schätzintervall verkürzen. In der Praxis würde dadurch ermöglicht, die zugewiesenen Kommunikationsressourcen effizienter zu nutzen. Zu den Antwort- und Erkennungsprozeduren könnte des Weiteren eine mögliche Unterscheidung zwischen der Anzahl der Antwortgeber in den einzelnen Slots gehören. Dazu wäre jedoch eine genaue Leistungssteuerung in den Sendern der Antwortgeber erforderlich, deren Implementierung für kurze Burst-Übertragungen kostenaufwendiger sein könnte (z.B. CDMA). Von den Antwortgebern würden vorzugsweise Nicht-Informationssignale verwendet. Werden von den Antwortgebern jedoch informationstragende Signale verwendet, so könnten zur Unterscheidung zwischen den Slots auch Capture-Effekte berücksichtigt werden. Dennoch könnten kurze Energie-Bursts in Slots die Erkennungszeit minimieren und daher vorzugsweise für die Antwortprozedur geeignet sein, wobei die Antwortgeber zugewiesene Slots nach dem Zufallsprinzip verwenden und der Erkennungsprozess für ihre gesendeten Signale nur die Energieerkennung berücksichtigen könnte.
Die Schätzungen, die gemäß einer Abfrageart selektiv für eine zusätzliche Anzahl Fahrzeuge stehen, von denen nicht erwartet wurde (vorzugsweise gemäß Wahrscheinlichkeitsniveaus), dass sie am FTIRS eintreffen (NEV), und gemäß einer anderen Abfrageart für die Anzahl von Fahrzeugen stehen, von denen erwartet wurde (vorzugsweise gemäß Wahrscheinlichkeitsniveaus), dass sie am FTIRS eintreffen, und die nicht am FTIRS eintreffen würden (EV), würden eine Veränderung des erwarteten Aufkommens im FTIRS anzeigen. Dies könnte in Verbindung mit einer Offline-Datenbank mit Verkehrsstatistiken verwendet werden, um entsprechend dem erwarteten Verkehr und dem nicht erwarteten Verkehr (vorausgesagtes differentielles Verkehrsaufkommen) die gewichtete Summe der fehlenden EVs und der zusätzlichen NEVs mit dem voraussagbaren Verkehrsaufkommen in dem Straßensegment zu bestimmen (z.B. würde durch Verwendung von dem Fachmann bekannten, statistischen Verfahren wie etwa der Konvolution zwischen PDF der Schätzung des erwarteten Aufkommens in der Datenbank und der geschätzten Anzahl NEVs eine PDF der aktualisierten Schätzung bereitgestellt, die zur Berechnung eines neuen, erwarteten Aufkommens aufgrund von NEVs verwendet werden könnte).
Zu diesem Zweck wäre es sinnvoll, entsprechende PDFs in Verbindung mit den Funktionstabellen aufzubauen, die dazu erstellt werden, Schätzungsintervalle bereitzustellen, wie in der detaillierten Beschreibung näher beschrieben.
Dies ist die Basis für eine verbesserte Art der Voraussage von Verkehr in Verbindung mit Offline-Datenbarikstatistiken, vorzugsweise solchen, die durch Abbildung des aktuellen Verkehrs adaptiv korrigiert werden.
Zusätzlich zu dem potentiellen Beitrag einer solchen Verbesserung zur zentralen Verkehrssteuerung hätte sie das Potential, zuverlässige dynamische Routenführung zu verbessern oder überhaupt erst zu ermöglichen. Jedoch ist die Art, wie solche Voraussagen zu verwenden sind, von großer Bedeutung angesichts der vermehrten Verwendung von Fahrzeugnavigationssystemen, in denen die geplanten Routen gemäß solchen Voraussagen unabhängig abgewandelt werden. Im Folgenden wird ein bevorzugtes Verfahren umrissen, durch das solche Voraussagen effiziente verteilte DRG ermöglichen könnten.
Zur Erklärung des Nutzens dieses Ansatzes bei der Implementierung verteilter DRG wäre es sinnvoll, herkömmliche Ansätze zum Vergleich zu beschreiben.
Um unvoraussagbare Verkehrsprobleme in Zukunft zu beheben, wird gemäß herkömmlichen Ansätzen ein System in Betracht gezogen, das nahezu vollständig gesteuert würde; d.h. nicht die bordeigenen Computer treffen die Entscheidungen hinsichtlich ihrer besten Route, sondern dies geschieht nach einem "Big Brother"-Ansatz durch Bereitstellung der empfohlenen Routen, um prädiktiven Verkehr aufrechtzuerhalten. Gemäß diesem Ansatz würde ein zentrales Berechnungsverfahren verwendet, das eine Kenntnis des Zielortes für jedes Fahrzeug sowie dessen aktuelle Position auf der Straße enthält. Neben den zahlreichen Berechnungen, die dafür notwendig wären, würde eine Kommunikationsplattform gebraucht, die ein riesiges Datenvolumen unterbringen müsste, um die Fahrzeuge mit der Leitzentrale zu verbinden. In der Praxis werden zu diesem Zweck Signalsender (beacons) an der Straße mit Zwei-Wege-Kommunikationsfähigkeiten in Betracht gezogen. Neben der datenschutzrechtlich bedenklichen Eigenschaften eines solchen Systems wird es auch enorme Kosten mit sich bringen und eine Rechenleistung erfordern, welche die Idee für flächendeckende Implementierung wahrscheinlich unpraktikabel macht. Dieses Problem verschärft sich, wenn eine beträchtliche Anzahl Autofahrer der zentralen Routenführung nicht folgen würden, und somit verringert es die Effizienz des Systems und könnte dieses sogar unzuverlässig machen. Aus solchen Gründen sollte vorzugsweise ein Konzept der prädiktiven dynamischen Routenführung auf Basis von verteilter Intelligenz verwendet werden, wobei bordeigene Computer Entscheidungen über ihre bevorzugten Routen treffen würden. Mit einem solchen Ansatz würde der Verkehr jedoch wahrscheinlich noch weniger voraussagbar. Zur Behebung dieses Problems bestünde die Notwendigkeit, unvorhergesehenen Verkehr auf eine Weise wie die oben vorgeschlagene zu bewältigen und regelmäßige Korrekturen an statistischen Verkehrsdatenbanken zu verwenden. Zur Umsetzung eines solchen Ansatzes müssten Informationen über vorausgesagten Verkehr regelmäßig geschätzt und dann den Fahrzeugnavigationscomputern zugeführt werden, so dass ein auf Versuch und Fehlschlag basierendes Verfahren verwendet würde, um ein Gleichgewicht zwischen den individuellen Bedürfnissen und den angebotenen Verkehrsrouten zu verbessern. Hierdurch würde ein auf verteilter Intelligenz basierendes System implementiert, in dem zusätzlich zur Berücksichtigung aktueller Verkehrsinformationen die Bordcomputer einen vorgegebenen Aufgabeprozess verwenden müssten, bei welchem jedes Kraftfahrzeug entsprechend den Informationen über vorausgesagten Verkehr und ihrer geplanten Route versuchen würde, zu erkennen, ob seine geplante Route Teil einer vorausgesagten Verkehrsstörung oder eines vorausgesagten Staus würde. Die Identifizierung einer solchen Situation wäre das Ergebnis eines Vergleichs zwischen den Informationen über vorausgesagten Verkehr und der geplanten Route. Würde durch den Vergleich eine vorausgesagte Verkehrsstörung auf der geplanten Route identifiziert, so würde die geplante Route automatisch aufgegeben, sofern eine sinnvollere Alternativroute zur Verfügung stünde. Der Aufgabeprozess würde vorzugsweise gemäß Prioritäten verwendet und könnte verschiedene Kriterienniveaus berücksichtigen. Z.B. würden in einer ersten Iteration eines solchen Versuch- und Fehlschlags-Zyklus Kraftfahrzeuge, die eine Alternativroute hätten, welche die Länge ihrer geplanten Route um beispielsweise 5 Prozent erhöhen könnte, sich aber nicht wesentlich auf die Fahrtzeit auswirken würde, ihre geplante Route automatisch auf die Alternativroute ändern, die a priori eine niedrigere Priorität aufweisen würde. Ein weiterer Zyklus von Voraussagen und Aktualisierung für die Kraftfahrzeuge, der wahrscheinlich Veränderungen hinsichtlich Verkehrsvoraussagen entsprechend den Reaktionen der Kraftfahrzeuge auf den vorherigen Aufgabeprozedurzyklus anzeigen würde, könnte entweder dazu führen, dass weitere Kraftfahrzeuge mit einem höheren Grad des Aufgabeniveaus (z.B. Alternativroute mit beispielsweise 10% Anstieg der Länge bezüglich des Restes der geplanten Route) die geplante Route aufgeben, wenn die zuvor vorausgesagte Verkehrsstörung weiterhin vorausgesagt wird. Solche Prozeduren könnten in manchen Fällen ermöglichen, dass Kraftfahrzeuge zu einer früheren, günstigeren Route zurückkehren (verringerter Grad des Aufgabeniveaus), falls zu viele Kraftfahrzeuge ihre geplanten Routen bei einer früheren Iteration aufgegeben haben, und dementsprechend werden die Verkehrsaufkommen verringert. Neben vorgegebenen Aufgabeprozessen auf Basis von Parametern der Erhöhung und Senkung der Aufgabeniveaus könnten vorzugsweise willkürliche Parameter verwendet werden, um den iterativen Konvergenzprozess zu verfeinern und sogar zu steuern. Als Ergebnis einer ausreichenden Anzahl solcher Iterationen könnte dieser Prozess zu einer Konvergenz in Richtung Gleichgewicht führen, wobei der Grad des Aufgabeniveaus und seiner Verringerung schwinden würden. Vorzugsweise würde ein Ausgleich zwischen niedrigen und hohen Niveaus von Aufgabegraden bei den Parametern des iterativen Prozesses berücksichtigt.
Nimmt man an, dass Bordnavigationssysteme (CNS) mit bordeigener DRG-Fähigkeit verwendet werden, so wäre der Nutzen eines solchen Ansatzes leicht erkennbar, da eine periodische Verarbeitung solcher Voraussageprozesse dazu beitragen könnte, die bevorzugte Route durch ein bordeigenes DRG der CNS-Einheiten zu verfeinern. Einer der Trends in der Telematik besteht jedoch darin, externe DRG Telematik-Computern (TC) zuzuführen, die in Kraftfahrzeugen installiert sind. Solche TC wären mit einer empfohlenen Route versehen, und entsprechend bordeigenen Positionierungsmitteln könnte das TC den Autofahrer über die Route lotsen. Um den Umgang mit den Verkehrsvoraussagen in einer Umgebung zu ermöglichen, die zum einen Teil TC mit externer DRG und zu einem anderen Teil CNS-Einheiten mit bordeigener DRG verwendet, wäre es somit notwendig, die TC-Einheiten mit erweiterten Fähigkeiten auszustatten. Zum Beispiel wird ein TC mit einigen Alternativrouten versehen (z.B. Umgehungssegmente für Routen), um mögliche Verkehrsaufkommensprobleme in vorgegebenen Segmenten zu beheben, die im Voraussageprozess ermittelt wurden. Diese Alternativen würden entsprechend Prioritäten durch das TC verwendet, das mit einer Funkschnittstelle ausgestattet wäre, wie sie bei dem CNS mit bordeigener DRG verwendet wird, wodurch es in die Lage versetzt würde, an Voraussageprozessen teilzunehmen. Somit würde der Routenplan durch Beteiligung an den Voraussageprozessen durch Verwendung einer Aufgabeprozedur entsprechend einem Gleichgewicht zwischen aktuellem und vorausgesagtem Verkehr verfeinert.
Die Voraussageinformationen würden vorzugsweise durch einen Übertragungskanal, z.B. RDS/TMC, an Bordnavigations-Endanwender und externe DRG-Dienstleister sowie an Verkehrsleitzentralen übermittelt.
Ein weiterer Aspekt der Implementierung des differentiellen Verkehrsvoraussageverfahrens betrifft Auswirkungen auf Verkehrsaufkommen infolge von Telematikanwendungen wie z.B. lokal basierten Diensten (Local Based Services). Eine Art einer solchen Telematikanwendung ist der positionsbezogene Handelsdienst (position related commerce service), manchmal als P-Commerce, M-Commerce oder L-Commerce bezeichnet. Mit einer solchen Dienstanwendung würde ein Anwender des Dienstes vorzugsweise eine Abfrage initiieren, gemäß derer nach Kriterien Punkte von Interesse ausfindig zu machen sind. Zum Beispiel könnte eine Abfrage nach Orten fragen, wo ein bestimmtes Produkt zu finden ist, und zwar möglicherweise eingeschränkt auf eine Preisspanne und möglicherweise eine bestimmte Entfernung von der Position des Anwenders. Eine weitere Anwendung der Telematik ist eher werbeorientiert und könnte durch einen Händler initiiert werden, der Autofahrern, möglicherweise für kurze Zeit, gängige Angebote oder Spezialangebote machen möchte. Um dem Händler die effiziente Unterbreitung solcher Angebote zu ermöglichen, wäre es von Nutzen, über A-Priori-Wissen hinsichtlich der potentiellen Nachfrage nach einem Angebot zu verfügen. Eine Möglichkeit zum Erlangen solcher Informationen ist die Verwendung von gespeicherten Informationen über von den potentiellen Käufern initiierte Abfragen, um das Nachfragepotential für ein oder mehrere bestimmte Preisniveaus zu beurteilen. Ein Problem im Zusammenhang mit Spezialangeboten könnte darin bestehen, dass den Händlern A-Priori-Wissen hinsichtlich der potentiellen Käufer fehlt, die sonst vielleicht Interesse an vielen verschiedenen Produkten zeigen würden, neben denjenigen, die Gegenstand eines Spezialangebotes sind.
Neben der Auswirkung von P-Commerce auf das Verkehrsaufkommen könnte es verschiedene Arten geben, P-Commerce zu implementieren und dementsprechend das Niveau von nicht vorausgesagtem Verkehr zu erhöhen. Beispielsweise wäre es, um P-Commerce-Anwendungen zu verbessern, für große Anteilseigner und andere vorteilhaft, über ein Abfrage-Tool zu verfügen, das ihnen bei der Ermittlung einer ausreichenden Nachfrage nach Spezialangeboten helfen könnte; vorzugsweise nach Preisen und einschließlich unaufgefordert angebotener Produkte. Hierdurch könnte eine "Jagdausflugs-Umgebung" (hunting trip environment) entstehen. Mit einem solchen Tool könnten Abfragen ähnlich wie in einem Versteigerungsverfahren, vorzugsweise durch eine an die Telematikanwender übertragene Nachricht, hinsichtlich Produkten mit möglicherweise einer oder mehreren Preisspannen zur Verfügung gestellt werden. Der Anwender, in der Regel ein Autofahrer, verfügt über eine gespeicherte Liste mit Produktpräferenzen in seinem Telematik-Computer (TC), die mit übertragenen Nachrichten entsprechend den Präferenzen auf der Liste abgeglichen würde. Beispielsweise könnte eine gespeicherte Produktliste (Stored Product List, SPL), die etwa Produkte mit Preisspannen enthält, dem TC ermöglichen, auf eine übertragene Abfrage zu antworten. Wenn solche Antworten Informationen über die geschätzte Anzahl der potentiellen Kunden und möglicherweise die Verteilung ihrer Positionen enthielten, wäre es dem Händler dadurch möglich, ein Zeitfenster und einen Preis für ein Spezialangebot entsprechend der Nachfrage zu bestimmen. Das Angebot könnte sich dann an die potentiellen Kunden und möglicherweise auch an andere richten. Höchstwahrscheinlich wäre es an die Anwortgeber gerichtet, die zur Entscheidungsfindung beitrügen. Wenn eine Systemplattform mit Fähigkeiten in angenommen wird, wie sie für ein Verkehrsabbildungssystem und eine mobile Telematik-Einheit mit PMMS-Fähigkeiten vorgeschlagen wurde (die vorab zugeteilte Slots zur Bestimmung von Positions- und anderen Verteilungen von Antwortgebern gemäß Abfragen verwendet, und möglicherweise um die Anzahl von Antwortgebern auf eine Abfrage durch zufällige Antwort in einer vorgegebenen Anzahl Slots zu schätzen), wäre es möglich, eine "Jagdausflugs-Anwendung" auf effiziente Weise zu implementieren.
Ein mögliches Szenario könnte mit einer Aktualisierung eines oder mehrerer Produkte in der SPL (im TC) gemäß vorgegebenen Kriterien (z.B. ein Produktname und eine Preisspanne, die von Interesse sind) beginnen. Ein Autofahrer, der die Jagdausflugs-Anwendung des TC aktiviert, würde ermöglichen, dass der TC übertragene Abfragen empfängt und an der Beantwortung solcher Abfragen teilnimmt. Die Abfragen würden mit der SPL abgeglichen und würden eine Antwort des TC auf eine erkannte Übereinstimmung ermöglichen. Handelt es sich bei der Abfrage um eine verteilungsbezogene Abfrage, so würde der TC entsprechend einem vorgegebenen Protokoll eine Antwort in einem Kommunikations-Slot initiieren, der sein Attribut gemäß einem charakteristischen Wert am besten wiedergibt. Beispielsweise würde er auf eine Abfrage, welche die Verteilung potentieller Kunden in einem begrenzten Gebiet untersucht und die Aktivierung von Antworten in vorgegebenen Slots (Schlitzen) bestimmt, in einem Slot antworten, der seine Position in einem durch den Slot bestimmten Bereich am besten wiedergibt. In diesem Fall entspricht der charakteristische Wert unmittelbar der Position. Eine weitere Möglichkeit könnte die Verwendung eines charakteristischen Wertes sein, der einer Schätzung der Ankunftszeit entspricht, wozu die berechnete Fahrtzeit erforderlich wäre, wobei sich dann die Abfrage auf die Verteilung der Ankunftszeit anstelle der Anwenderposition bezöge. Gemäß einer weiteren Möglichkeit könnte die Anzahl potentieller Kunden statistisch geschätzt werden, indem nach einem vorgegebenen Protokoll zufällig in einer bestimmten Anzahl Slots geantwortet wird, wodurch entsprechend dem Verhältnis zwischen der Anzahl von Slots, die von den Antwortgebern benutzt wurden, und der Anzahl der den Antworten zugewiesenen Slots eine Schätzung der Anzahl des Potentials jeweils angeschlossener Fahrzeuge erfolgen könnte (eine solche Schätzung könnte den Intervallschätzungsansatz verwenden, der bei dem differentiellen Verkehrsaufkommens-Voraussageverfahren der Schätzung von Verkehrsaufkommen in FTIRS beschrieben wurde). Eine Beurteilung der Nachfrage könnte dem Händler dabei helfen, festzustellen, ob und zu welchem Preis ein Angebot zu machen ist. Die obigen Verfahren können unabhängig voneinander oder in Kombination miteinander verwendet werden, um einen Händler in die Lage zu versetzen, über die Unterbreirung eines Angebotes zu entscheiden.
Zur Implementierung eines Angebotes könnte möglicherweise eine übertragene Nachricht verwendet werden, die sich auf eine spezifische, zuvor erfolgte Ermittlungsabfrage beziehen würde, und Anwenderfahrzeuge, die zuvor auf diese Abfrage geantwortet hätten, würden aufgrund ihrer Übereinstimmung mit der Aufzeichnung in dem TC bezüglich der Antwort auf die Abfrage zum Ziel genommen. Der zum Ziel genommene Anwender könnte dann aufgefordert werden, durch manuelles Eingreifen zu antworten und möglicherweise seinen Wunsch zu bestätigen, das Angebot anzunehmen. In diesem Stadium könnte der Händler möglicherweise zusätzlich eine zweite übertragene Abfrage initiieren, welche an die Anwender gerichtet wäre, die das Angebot angenommen hätten, und zwar gemäß der im TC gespeicherten Aufzeichnung, hinsichtlich der spezifischen Nachricht, um schließlich die Nachfrage zu beurteilen. Die Anwenderfahrzeuge, bei denen eine Übereinstimmung zwischen der zweiten übertragenen Abfrage und der gespeicherten Aufzeichnung im TC besteht, würden in Slots entsprechend dem vorgegebenen Protokoll hinsichtlich dieser Abfrage antworten. Der Händler könnte das Angebot dann durch Implementierung einer übertragenen Nachricht an die Antwortgeber auf die zweite Abfrage bestätigen. In diesem Stadium wäre es eine bevorzugte Möglichkeit, einen Registrierungsprozess zu ermöglichen, um den Einkauf sicherzustellen. Zu diesem Zweck kann jedes mit dem TC verwendete Kommunikationsverfahren verwendet werden. Solche Prozesse und andere Telematikanwendungen haben jedoch das Potential, aufgrund von Änderungen an geplanten Routen nicht vorausgesagten Verkehr zu erzeugen. Dementsprechend könnte ein weiterer Prozess verwendet werden, der Schätzungen der durch solche Prozesse verursachten Abweichungen der Verkehrsaufkommen enthalten würde. Zum Beispiel könnten TC-Einheiten, die jeweils ein Teil eines PMMS (Telematik-PMMS – TPMMS) sein könnten, der eine Veränderung an den Routenplänen vorgenommen hat, gemäß einer Telematikanwendung wie etwa einem "Jagdausflug" durch Verkehrsvoraussageabfragen nach Kriterien zum Ziel genommen werden, zu denen kürzliche Veränderungen an dem Routenplan gemäß der Telematikanwendung gehören. Die Implementierung solcher Verkehrsvoraussagen würde a) bei der Ermittlung der Einflüsse solcher Telematikanwendungen auf den Verkehr helfen und b) mögliche Prozesse der Steuerung solcher Einflüsse, z.B. durch Steuerung des Umfangs der Angebote, ermöglichen, um entstehende Verkehrsstörungen zu umgehen. (In Jagdausflugs Anwendungen könnte dies in der Form erfolgen, dass der Umfang von Angeboten auf einen bestimmten akzeptablen Bereich begrenzt wird oder das potentielle Eintreffen aus bestimmten Richtungen oder über bestimmte Straßensegmente begrenzt wird).
Die Erfindung ist vorliegend unter Verwendung von Beispielen beschrieben worden, bei denen die von den Antwortgebern in den zugewiesenen (Übertragungs-)-Slots übertragenen Anzeigesignale in Zeit-, Frequenz- oder Zeit- und Frequenz-Slots übertragen werden; vorzugsweise als RF-(Radiofrequenz-)-Impuls. Auch andere Typen von Übertragungs-Slots sind erfindungsgemäß sinnvoll, z.B. Frequenzspringen (frequency hopping) und andere Spreizspektrums-Übertragungs-Slots. Der Ausdruck "Übertragungs-Slots" oder "Slots", wie er vorliegend verwendet wird, umfasst all diese Slot-Typen.
In einem Fall, in dem möglicherweise die Notwendigkeit besteht, Verkehrsstaus im lokalen Bereich weiter abzubilden, um das Niveau von Informationen über Verkehr des konsistenten Typs zu ergänzen oder zu verbessern, möglicherweise als Ergebnis der Notwendigkeit einer Verwendung zusammen mit der Notwendigkeit, sporadischen Verkehr als Ergebnis lokal basierter Telematik-Dienste abzubilden, wie sie in einer oben genannten Ausführungsform erwähnt wurden. Ein gemäß dem oben genannten Stand der Technik vorgeschlagenes Verfahren war das Abbilden von Verkehrsstaus. Diesbezüglich könnte eine weitere Ausführungsform, die durch das Folgende bereitgestellt wird, die Effizienz der Funkkommunikation zur Abbildung von Staus für ein Slotorientiertes Abbildungssystem (SODMS) verbessern, das im oben genannten Stand der Technik beschrieben wird.
Wenn zugeteilte Slots zugewiesen werden, um eine Abbildungsprobe gemäß einem Abstand von einem Abbildungsfokus zu erstellen, gibt es eine Vorgehensweise, durch die eine Ersparnis in der Anzahl zugewiesener Slots ermöglicht wird, indem berücksichtigt wird, dass es in jeder weiteren Abbildungsprobe beim Abbilden eines Fahrzeugstaus lediglich erforderlich ist, zu prüfen, ob ein neuer Test (probe), der nach einer vorangegangenen Abbildungsprobe an dem Stau eintrifft, weiter von dem Abbildungsfokus entfernt ist als der am weitesten entfernte Test in einer vorangegangenen Abbildungsprobe. Somit kann in einem bevorzugten Implementierungsprozess der Abbildung die Zuteilung zugewiesener Slots einer anschließend genommenen Abbildungsprobe (nach einer Abbildungsprobe, in welcher der am weitesten entfernte Test erkannt wurde), für ein Segment in der Straße begrenzt werden, das an einer Position beginnt, die in einer vorangegangenen Abbildungsprobe als die Position des am weitesten (von dem Abbildungsfokus) entfernten Tests erkannt wurde. Die darauffolgende Probe würde den abgebildeten Bereich in einer Richtung von dem Abbildungsfokus weg über eine Länge abdecken, die vorzugsweise aus statistischen Daten abgeleitet werden kann. Vorzugsweise können zusätzliche Slots exklusiv dem am weitesten entfernten erkannten Test in einer Abbildungsprobe zugeordnet werden, um die Bewegungsrate in einem Stau anhand der Bewegungsdistanz dem am weitesten entfernten Test zwischen aufeinanderfolgenden Abbildungsproben zu bestimmen. Diese Slots könnten von einem solchen Test zur Übertragung von Daten auf eine von zwei Arten verwendet werden: entweder durch regelmäßige, modulierte Datenkommunikation oder durch Erstellung eines entsprechenden Codes, durch den eine solcher Test mehr als einen dieser exklusiv zugeteilten Slots verwenden kann, um seine Bewegungsdistanz zu bestimmen.
Durch Anordnung der zugewiesenen Slots in umgekehrter Reihenfolge des Staus, d.h. einer Reihenfolge, in welcher der Anstieg der Zeit einem Rückgang der Distanz vom Abbildungsfokus entspricht (und damit der erste zugeteilte Slot der von dem Abbildungsfokus in dem abgebildeten Straßensegment am weitesten entfernt gelegenen Position zugewiesen würde), und durch Verwendung einer Rückmeldung an den Test, die es ermöglicht, den Prozess der Abbildung in jeder einzelnen Abbildungsprobe zu unterbrechen, können Kommunikationsressourcen gespart werden. Die Rückmeldungsnachricht, die an den Test übertragen würde, würde es ermöglichen, den Abbildungsprozess für eine Abbildungsprobe zu unterbrechen, wenn der erste Test (in dem umgekehrten Stau) erkannt würde, der per definitionem der am weitesten entfernte Test für die Abbildungsprobe ist. Außerdem könnte auch die umgekehrte Reihenfolge zugewiesener Slots zugeteilt werden, um die Abbildung des Staus auf einen vorgegebenen, interessanten Minimalbereich von dem Abbildungsfokus zu begrenzen, so dass auf eine Zuweisung von Slots für Staus verzichtet wird, die zu kurz sind, um von Interesse zu sein. Jede Rückmeldungsnachricht, z.B. "Busy"-Bits (die mit DSMA verwendet werden) oder andere geeignete Nachrichten gemäß einem vorgegebenen Protokoll durch den Übertragungskanal kann dazu verwendet werden, in jeder Abbildungsprobe weitere Antworten aus dem Test zu beenden.
Für eine weitere Ersparnis an Kommunikationsressourcen hinsichtlich der Zuweisung von Slots könnte vorzugsweise von Nutzen sein, die Möglichkeit zu erlauben, das Erkennen eines Tests in einer Situation zu übergehen, in der erwartet wird, dass der Test, wenn er erkannt würde, keine signifikante Auswirkung auf die Bestimmung der Staulänge hätte. Ist beispielsweise A-Priori-Wissen über den Testanteil unter den ankommenden Fahrzeugen in einem Straßensegment vorhanden, so würde, wenn z.B. die Wahrscheinlichkeit einer aufeinanderfolgenden Ankunft der Tests innerhalb einer sinnvollen kürzeren Distanz (kürzeren Zeitspanne) verglichen mit der Erwartung nicht ausreichend hoch ist, auf eine Zuweisung von Slots zu einem solchen Straßensegment vorzugsweise verzichtet. In solchen Fällen, in denen für die Erkennung von Tests eher eine geringe Signifikanz der Auswirkungen als gar keine Signifikanz besteht, könnten die Slots für eine kürzere Zeit zugewiesen werden, um Zeit zu sparen und dafür die Wahrscheinlichkeit der Erkennung eines Tests zu verringern.
Wenn die Zuweisung benachbarter Frequenz-Slots hinsichtlich verschiedener Bereiche erfolgt, würde es sich vorzugsweise lohnen, solche Slots den jeweiligen Bereichen zuzuweisen, um die erwartete Differenz in der Funkwellenausbreitungsdämpfung zwischen den jeweiligen Wegen von diesen bereichsbezogenen Slots und einer gemeinsamen Basisstation zu minimieren. Hierdurch würde eine bessere Unterscheidung zwischen Signalen ermöglicht, die mit zueinander sehr unterschiedlich starken des Empfangssignalen empfangen werden, und dabei ermöglicht, dass das schwache Signal empfangen wird.

Claims

Verfahren zum differentiellen Voraussagen des Verkehrsaufkommens auf einem mit einem Vorwärtszeitintervall zusammenhängenden Routensegment durch Abschätzen der Zahl der fahrenden Fahrzeuge gemäß einem Nichtreferenz-Routenplan, wobei die Fahrzeuge mit mobilen Einheiten ausgestattet sind, die in der Lage sind, mindestens ein Funksignal an eine mit einem Abbildungssystem assoziierte Kommunikationsplattform zu übertragen, wobei das Verfahren folgende Schritte umfasst: Empfangen durch eine oder mehrere der mobilen Einheiten einer Verkehrsvoraussageabfrage von der mit dem Abbildungssystem assoziierten Kommunikationsplattform; Ausführen eines vorherbestimmten differentiellen Verkehrsaufkommens-Abgleichprozesses, der einer oder mehreren der mobilen Einheiten entspricht; und wenn dieser Abgleichprozess in einer Übereinstimmung resultiert, Übertragen eines Signals an das Abbildungssystem gemäß einem vorherbestimmten Antwortverfahren.
Verfahren nach Anspruch 1, umfassend das Abschätzen einer Abweichung im Verkehrsaufkommen basierend auf mindestens einem Signal, das von mindestens einer der einen oder mehreren mobilen Einheiten empfangen wurde.
Verfahren nach Anspruch 2, wobei das Abschätzen einer Abweichung im Verkehrsaufkommen das Abschätzen der Abweichung in Bezug auf Datenbankstatistiken umfasst.
Verfahren nach Anspruch 2 oder Anspruch 3, wobei das Abschätzen das Abschätzen einer Abweichung im Verkehrsaufkommen in Bezug auf ein Verhältnis einer Zahl von Kommunikationsschlitzen, die von übertragenen Signalen belegt sind, zu einer Zahl von Kommunikationsschlitzen, die nicht von übertragenen Signalen belegt sind, umfasst.
Verfahren nach einem der Ansprüche 2–4, wobei das Abschätzen das Abschätzen einer Abweichung im Verkehrsaufkommen in Bezug auf Energiebündel umfasst, die von den mobilen Einheiten in Kommunikationsschlitzen empfangen werden, die von übertragenen Signalen belegt sind.
Verfahren nach einem der Ansprüche 2–5, umfassend das Aktualisieren von Datenbankstatistiken gemäß einem Ergebnis des Abschätzens der Abweichung.
Verfahren nach Anspruch 6, wobei das Aktualisieren das adaptive Korrigieren früherer Daten umfasst, die ungenügende Informationen zu sporadischem Verkehr enthalten.
Verfahren nach einem der Ansprüche 2–7, wobei das Abschätzen der Abweichung das Abschätzen in Bezug auf mindestens ein Signal umfasst, das von mindestens einem Fahrzeug empfangen wurde, von dem nicht erwartet wird, dass es sich zu dem Vorwärtszeitintervall auf dem Routensegment befindet, wobei von dem mindestens einen Fahrzeug gemäß statistischer Datenbankinformationen erwartet wird, dass es sich zu dem Vorwärtszeitintervall auf dem Routensegment befindet.
Verfahren nach einem der Ansprüche 2–7, wobei das Abschätzen der Abweichung das Abschätzen in Bezug auf mindestens ein Signal umfasst, das von mindestens einem Fahrzeug empfangen wurde, von dem erwartet wird, dass es sich zu dem Vorwärtszeitintervall auf dem Routensegment befindet, wobei von dem mindestens einen Fahrzeug gemäß statistischer Datenbankinformationen erwartet wird, dass es sich zu dem Vorwärtszeitintervall nicht auf dem Routensegment befindet.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1–9, umfassend das zufällige Auswählen mindestens eines Kommunikationsschlitzes zum Übertragen des Signals.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1–10, wobei das Übertragen des mindestens einen Signals das Übertragen des mindestens einen Signals, wenn sich das Fahrzeug nicht auf einer Referenzroute des Fahrzeugs befindet, umfasst.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1–10, wobei das Übertragen des mindestens einen Signals das Übertragen des mindestens einen Signals, wenn sich das Fahrzeug nicht auf einer Standardroute des Fahrzeugs befindet, umfasst.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1–12, wobei das Empfangen der Verkehrsvoraussageabfrage das Empfangen der Verkehrsvoraussageabfrage von einer mobilen Einheit mit einer Fähigkeit eines potenziellen mobilen Abbildungssystems umfasst.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1–13, umfassend das Abschätzen einer Abweichung von erwartetem Verkehrsaufkommen auf dem Routensegment in Bezug auf das Vorwärtszeitintervall.
Verfahren nach Anspruch 1–14, wobei das Empfangen einer Verkehrsvoraussageabfrage das Empfangen der Verkehrsvoraussageabfrage von mindestens einer mobilen Einheit umfasst, die zu Routenführung fähig ist.
System zum differentiellen Voraussagen eines Verkehrsaufkommens auf einem mit einem Vorwärtszeitintervall zusammenhängenden Routensegment durch Abschätzen der Zahl von fahrenden Fahrzeugen gemäß einem Nichtreferenz-Routenplan, wobei das System Folgendes umfasst: ein Abbildungssystem; und mindestens eine mobile Einheit, die jeweils mit mindestens einem der Fahrzeuge assoziiert ist, wobei die mobile Einheit dazu angepasst ist, eine Verkehrsvoraussageabfrage von einem nicht mobilen Teil des Abbildungssystems zu empfangen, um einen vorherbestimmten differentiellen Verkehrsaufkommens-Abgleichprozess auszuführen, und, wenn der Abgleichprozess in einer Übereinstimmung resultiert, mindestens ein Signal gemäß einem vorherbestimmten Antwortverfahren an den nicht mobilen Teil des Abbildungssystems zu übertragen.
System nach Anspruch 16, wobei die mindestens eine mobile Einheit zu Routenführung in der Lage ist.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1–15, wobei das Abbildungssystem ein schlitzorientiertes Diskriminierungs Abbildungssystem umfasst.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1–15 und 18, umfassend: Ausführen von der einen oder den mehreren mobilen Einheiten eines Aufgabeprozesses nach dem, wenn eine mobile Einheit einen vorausgesagten Verkehrsstau entlang einer geplanten Route des Fahrzeug identifiziert, und wenn die mobile Einheit feststellt, dass das Fahrzeug eine oder mehrere alternative Routen hat, die mobile Einheit dann die geplante Route des Fahrzeugs zu einer alternativen Route mit a-priori niedrigerer Priorität ändert.
Verfahren nach Anspruch 19, umfassend: Ändern von einer mobilen Einheit, basierend auf aus dem Aufgabeprozess resultierendem Verkehrsnachlassen und basierend auf einem vorherbestimmten Kriterium, des Routenplans des damit assoziierten Fahrzeugs zu einer alternativen Route mit einer höheren Priorität.
Verfahren nach einem der Ansprüche 18–20, umfassend: iteratives Empfangen von Verkehrsvoraussageinformationen und Ausführen des Aufgabeprozesses.
Verfahren nach einem der Ansprüche 18–21, umfassend: iteratives Empfangen von Verkehrsvoraussageinformationen und Ausführen des Aufgabeprozesses, bis ein Gleichgewicht zwischen einzelnen Bedürfnissen der mobilen Einheiten und den vom Abbildungssystem angebotenen Routen erreicht ist.