DE69631629T2

DE69631629T2 - Erfassung und Vorhersage von Verkehrsbehinderungen

Info

Publication number: DE69631629T2
Application number: DE69631629T
Authority: DE
Inventors: Kjell Olsson
Original assignee: Dinbis AB
Current assignee: Dinbis AB
Priority date: 1995-05-19
Filing date: 1996-05-13
Publication date: 2004-12-23
Anticipated expiration: 2016-05-14
Also published as: WO1996036929A1; SE503515C2; DE69631629D1; EP0771447B1; EP0771447A1; SE9501919L; SE9501919D0

Description

Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren zur Erfassung und Vorhersage von Behinderungen im Straßenverkehr, z. B. der Bildung von Verkehrsstaus abhängig von einer Überlastung des Straßennetzes oder von Unfällen. In Verkehrsmanagementsystemen besteht eine wichtige Aufgabe in der Vermeidung von Überlastung, wo Verkehrszusammenbruch Staus mit reduzierter Passierbarkeit, erhöhter Unfallgefahr und verstärkter Umweltprobleme verursacht. Unfälle sollten früh erfasst werden, um in der Lage zu sein, die Schäden zu reduzieren. Das Ziel ist es, verletzte Menschen in Krankenhäuser zu bringen, um die sekundären verknüpften Unfälle zu reduzieren und den Verkehr in einer solchen Weise zu leiten, dass keine unnötigen Blockierungen entstehen, sondern dass das Straßennetz wirksam genutzt wird. Ein Hintergrund für Grundtechnologien ist in der veröffentlichten internationalen Patentanmeldung WO 94/11839 gegeben. Die vorliegende Erfindung setzt die Kenntnis dieser Technik voraus.
Derzeit gibt es Technik zur Erfassung von Staus und Unfällen. Traditionell hat man Unfälle unter Verwendung eines Verfahrens erfasst, bei dem die "Inanspruchnahme" und ggf. der Verkehrsfluss oder die Geschwindigkeit und möglicherweise Differenzen der Parameter zwischen den beiden letzten Zeitperioden gemessen werden. Diese Messungen sind an jeweils einem Sensor erfasst worden, und wenn die Werte zusammengenommen gemäß einem speziellen Algorithmus einen Schwellenwert überstiegen, hat man einen Unfall erfasst. Es gibt auch Beispiele, bei denen man das Verfahren an zwei aufeinanderfolgenden Sensoren verwendet hat und dann die Differenzen zwischen den Sensorwerten berechnet hat, bevor die Werte in einem Algorithmus zusammengenommen wurden. Die Algorithmen sind durch "Trial and Error" gebildet worden, d. h. man hat getestet und geändert, bis man nicht mehr viele Fehlalarme erhalten hat, gleichzeitig damit, dass man nicht die Erfassung vieler tatsächlicher Unfälle versäumt hat.
Die Mängel bei diesen traditionellen Verfahren verglichen mit der vorliegenden Erfindung sind die folgenden:
1A. Traditionelle Methode
Der freifließende Verkehr über einen Sensor enthält sehr große statistische Variationen, aus welchem Grunde sich gemessene Werte in einer Messperiode natürlich sehr stark von der nächsten Periode unterscheiden können, d. h. ohne ein Anzeichen irgendeines Unfalls darzustellen. Bei der Verwendung von zwei Sensoren (A und B), die sehr nahe sind, kann man den Prozess wie folgt verstehen: wenn man während der selben Zeitperiode Verkehr an A und B misst und der Verkehr eine kurze Zeit benötigt, um sich von A zu B zu bewegen, würde beinahe der gleiche Verkehr bei A und B gemessen werden, d. h. die Parameter können sich nicht stark ändern. Wenn sich Verkehr dennoch sehr stark geändert hat, würde dies ein Anzeichen von irgendeinem unnormalen Ereignis sein, dass ein Unfall zwischen A und B aufgetreten ist. Wenn es jedoch ein längerer Abstand zwischen A und B ist, dann misst man unterschiedlichen Verkehr und dann gibt es natürliche große Variationen. Da man Unfälle so schnell wie möglich ermitteln will, möchte man während einer sehr kurzen Zeitspanne messen. Gleichzeitig möchte man einen langen Abstand zwischen den Sensoren beibehalten, um eine geringe Anzahl zu haben, wodurch Kosten gespart werden. Dies ist ein Dilemma für die Funktion.
1B. Die Erfindung
In der vorliegenden Erfindung wird Vorhersage über den Verkehr benutzt. Wie oben erwähnt, kann der Verkehr am Sensor B stark variieren. Wenn z. B. während einer Periode kein einziges Fahrzeug vorbeifährt, obwohl viele Fahrzeuge während der vorhergehenden Periode vorbeigefahren sind, kann dies anzeigen, dass ein Unfall aufgetreten ist, welcher das Fließen des Verkehrs verhindert. Aber es kann auch eine natürliche Lücke im Verkehr sein, wenn man durch Messen des Verkehrs stromaufwärts feststellt, dass eine Lücke im Verkehr vorhanden ist, welche später bei B gemessen werden wird, kann dies für B vorhergesagt werden – und dann wird eine Messung von 0 Fahrzeugen, die an B vorbeifahren, kein Anzeichen eines Unfalls zwischen A und B, sondern eine Bestätigung sein, dass der Verkehr wie erwartet ist.
Dieses Verfahren erhöht die Freiheit, während kurzer Zeitperioden zu messen, und da man vorhersagt, verliert man keine Zeit. Direkt nach der Messung an B werden Differenzen zwischen vorhergesagten und gemessenen Werten erhalten und abschließende Differenzen zeigen einen Unfall an. Die Abstände zwischen den Sensoren A und B können auch vergrößert werden, und die Anzahl von Sensoren reduziert. Die Anforderung hier besteht stattdessen darin, dass es Möglichkeiten gibt, sinnvolle Vorhersagen zu machen. Grob gesagt sollten sogar schwächere Vorhersagen Verbesserungen bedeuten, z. B. auch, wenn man in dem obigen Beispiel nicht genau 0 Fahrzeuge vorhersagen könnte, würde dennoch eine Vorhersage einer Reduktion von Verkehrsfluss eine geringere Abweichung von dem gemessenen Wert bedeuten, als wenn man nichts weiß, und dadurch kann man die Gefahr von Fehlalarmen reduzieren.
2A. Traditionelle Verfahren
Ein weiterer Nachteil bei den traditionellen Verfahren besteht darin, dass sie sehr stark auf Experimentieren zum Finden eines geeigneten Algorithmus mit ausbalancierten Parametern basieren. Es ist sehr oft schwierig, zu verstehen, warum ein Weg besser als irgendein anderer sein soll, und es ist ferner schwierig, dies zu beweisen. Auch weiß man nicht, ob es möglich ist, das Verfahren durch Hinzufügen weiterer Tests und Zuschneidung zu verbessern.
2B. Die Erfindung
In der vorliegenden Erfindung wird das Verständnis über Verkehrsprozesse genutzt, und dies in einer direkten Weise. Ein wichtiger Teil ist das Verstehen großer Verkehrsvariationen. Diese können als Ergebnisse von Zufallsprozessen betrachtet werden, und wenn man z. B. Verkehrsfluss an einem Sensor misst, dann erfährt man diese als Rauschen. Unter Verwendung kurzer Messperioden erhält man relativ große Variationen um einen gegebenen Durchschnitt. Durch Ausnutzen des Wissens über "Rauschen" kann man verstehen, wie man die Informationen in diesen "Rauschvariationen" verwenden kann, und diese nicht nur als etwas betrachten, das die Möglichkeiten zerstört, einfache Erfassungen von Unfällen durchzuführen. Durch Messungen kann man Mittel und Standardabweichungen erhalten und mittels Theorie und Messungen kann man Annäherungsverteilungsfunktionen erzeugen, d. h. man weiß statistisch sehr viel über die Verkehrsvariationen. Zum Beispiel kann unter Annahme einer normalen Verteilung, eine gemessene Standardabweichung Informationen über die Wahrscheinlichkeit geben, dass eine Variation größer als ein gegebener Wert ist. Man erhält auch ein Verständnis davon, was man nicht weiß, und eine Messung dieser Ungewissheit.
(Und dass es keinen Nutzen hat, mit noch so langen und komplexen parametergefüllten Algorithmen zu arbeiten, wie bei der traditionellen Methode).
In der vorliegenden Erfindung wird das Wissen über die Wahrscheinlichkeit von Abweichungen einer bestimmten Größe zum Festlegen von Schwellenwerten genutzt, welche dadurch die gewünschte Fehlalarmrate liefern. Es ist auch möglich, dass eine durch einen Unfall hervorgerufene Abweichung nicht groß genug ist, um den Schwellenwert zu übersteigen. Dann kann man warten, bis die nächste gemessene Abweichung erhalten wird und untersuchen, ob diese beiden Werte zusammen so groß sind, dass die Wahrscheinlichkeitsanforderungen nun erfüllt ist; d. h. dass man nun den entsprechenden Schwellenwert übersteigt. Dies kann anschließend wiederholt werden, und wenn die natürlichen Variationen sehr groß sind, wird der Schwellenwert groß sein, und es können mehr durch Unfälle verursachte Abweichungen erforderlich sein, damit sie ihren Schwellenwert übersteigen. Die Zeit läuft jedoch, je mehr Messperioden benötigt werden, und die Unfallerfassung sollte schnell sein, um schwerwiegende sekundäre Auswirkungen zu verhindern. In der Erfindung kann z. B. der Schwellenwert automatisch auf die Weise festgelegt werden, dass ein Minimum zusätzlicher Messperioden verwendet werden muss.
Es ist auch aus diesem Grund wichtig, den Einfluss der natürlichen Verkehrvariationen auf einer niedrigen Höhe zu halten, und dies erfolgt in der Erfindung, wie oben erwähnt, durch den Prozess, bei dem nicht die Variationen von einem durchschnittlichen oder dem früheren Wert betrachtet werden – sondern die viel kleinere Abweichung zwischen den vorhergesagten und gemessenen Werten, welche den Schwellenwertpegel bestimmt. Hierdurch kann der Schwellenwertpegel bedeutend ohne Erhöhung der Fehlalarmrate reduziert werden, und eine unfallverursachte Abweichung übersteigt dann einfacher den Schwellenwert und der Unfall wird schneller erfasst werden.
3A. Traditionelle Verfahren
Ein dritter Nachteil bei der traditionellen Methode besteht darin, dass es schwierig ist, von einer Situation, wenn sie schließlich mit Trial and Error an Betrieb angepasst wurde, zu einer anderen Situation überzugehen. Dies kann geographisch bedeuten, Positionen, z. B. Übergang zu einem anderen Straßenabschnitt, wo Zufahrtsstraßen, Kreuzungen oder eine Anzahl von Spuren andere Verkehrsituationen bieten. Es kann Änderungen von Messperioden oder anderer Parameter bedeuten. Dieser Versuch kann sehr zeitverschwendend und mittelverbrauchend sein. Man muss den Verkehr parallel mit anderen genauen Messmitteln beobachten, um eine Schlüsselantwort zu erhalten, mit der ein Vergleich vorgenommen werden kann, was die Möglichkeit gibt, Parameter in dem Algorithmus zu einer besseren Übereinstimmung mit der Realität zu ändern. Auch Änderungen in der Verkehrslage können dazu führen, den Prozess erneut zu überarbeiten, um neue, besser angepasste Parameter zum Einsetzen in den Algorithmus zu erhalten.
3B. Die Erfindung
In der vorliegenden Erfindung kann ein großer Teil der Anpassung automatisch durchgeführt werden. Außerdem können die Ausgangswerte gut von Anfang an ausgewählt werden. Unabhängig von der Implementierung werden die örtlichen Abweichungen gemessen, und die entsprechenden statistischen Messungen werden erhalten, z. B. die Standardabweichung von den Verkehrsschwankungen. Basierend auf diesen Messungen können die jeweiligen Schwellenwerte automatisch festgelegt werden, und das Verfahren beginnt, Unfallerfassungen zu erzeugen, die die Bedienungsperson als wahr oder falsch betrachten kann. Da das Verfahren kontinuierlich die Abweichungen misst, kön nen die statistischen Parameter anschließend aktualisiert und an Änderungen in Verkehrssituationen angepasst werden.
Verkehrszusammenbruch und Staus
Überlastung des Straßennetzes, auch wenn nur für eine kurzfristige Verkehrsstoßzeit, ist ausreichend zum Erzeugen von Verkehrszusammenbruch und Stauaufbau. Diese Staus können dann durch einen etwas geringeren Verkehrsfluss aufrechterhalten werden, da die Straßennetzkapazität gewöhnlich durch den Staubildung sinkt. Wenn zum Beispiel eine Verkehrspitze auf der Autobahn zur gleichen Zeit vorliegt, wenn eine Verkehrsspitze auf der Zufahrtsstraße ankommt, die nicht ausreichenden Platz für alle Fahrzeuge bietet, müssen die Fahrzeuge bremsen, um ihre jeweiligen Zwischenräume während des Versuchs zu vergrößern, die beiden Verkehrsflüsse zusammenzuführen. Dann kann die Geschwindigkeit auf sehr niedrige Werte mit kleinen Zwischenräumen zwischen den Fahrzeugen gesenkt werden, was zu einem niedrigen Verkehrsfluss führt. In einigen Fällen kann er bedeutend niedriger als der maximale Verkehrsfluss sein, der bei höheren Geschwindigkeiten erhältlich ist, und der als die Straßenkapazität betrachtet wird.
Daher ist das Ergebnis von Überlastung Staubildung, was im Prinzip die Straßennetzkapazität senkt. In den großen Städten erfolgt dies täglich zu Hauptverkehrszeiten an Morgen und Nachmittagen, was impliziert, dass das Straßennetz auf seine niedrigste Kapazität gezwungen wird, wenn sie am größten sein müsste.
Es ist daher sehr wertvoll, in der Lage zu sein, Verkehr in solcher Weise zu leiten, dass Verkehrszusammenbruch vermieden wird. Besonders wichtig ist das Verhindern von Verkehrszusammenbruch an kritischen Stellen, wo Staus schwerwiegende Behinderungen an einer oder einer anderen der großen Verkehrsadern verursachen. Dies zu verhindern, kann eine Aufgabe für die Erfindung sein.
Eine Schlüsselfunktion ist Vorhersage von Verkehrszusammenbruch und Staubildung. Durch Vorhersage wird ein Zeitspielraum erhalten, bevor das vorhergesagte Problem tatsächlich auftritt. Dieser Zeitspielraum kann zum Realisieren von Aktionen verwendet werden, die verhindern, dass das Problem in der Realität auftritt. Auch bei dem Erfassungsprozess von Staubildung ist es interessant, Vorhersage zu benutzen. Wenn zum Beispiel freier Verkehrsfluss vorhergesagt ist und sich dennoch ein Stau bildet, dann bieten die Sensoren Werte an, die die reale Verkehrslage zeigen (Stau). Die Abweichungen zwischen den vorhergesagten Freiflusswerten und den gemessenen Werten kann deshalb als eine Anzeige über die Bildung eines Staus verwendet werden.
In dieser Beschreibung der Erfindung werden manchmal andere Ausdrücke als "Vorhersage" verwendet, z. B. das Wort "erwartet". Allgemein ist gemeint, dass, wenn ein Verfahren einen Prozess enthält, bei dem ein gemessener Wert mit einem anderen, z. B. früher bekannten "entsprechenden Wert" verglichen werden soll, die Bezeichnung "entsprechender Wert" dann oft eine Verknüpfung einer Zeitrichtung von geänderter Kenntnis des Parameters impliziert, auch wenn der Wert gerade von historischen Werten erhalten worden ist. In diesem Dokument wird daher die Bezeichnung "vorhersagen" so verwendet, dass sie auch Schätzungen einschließt, die keine direkten Vorhersagen sind, aber eine entsprechende Aufgabe erfüllen. Zum Beispiel kann der Vergleichswert ein mittlerer Wert oder mittlerer Wert plus ein Wert basierend auf einer Standardabweichung, einem historisch geschätzten Wert, etc. sein. Unabhängig von der An, die zum Erhalten des Vergleichswerts verwendet worden ist, ist das Ziel in jedem Fall, dass dieser Wert einen Typ von erwartetem Vergleichswert bildet, durch den der gemessene Wert Kriterien zur Erfassung eines Staus erreichen kann. Hierdurch hat der erwartete Wert eine vorwärtsverknüpfte Funktion zu dem gemessenen Wert, und kann in einem äquivalenten Vorhersageprozess geschätzt werden, auch wenn der erwartete Wert danach geschätzt wird, d. h. nachdem der gemessene Wert erhalten wurde.
Eine Stauermittlung gemäß der Erfindung kann auch durchgeführt werden, wenn Staus auf Anschlussstellen zwischen Sensoren gebildet werden. Dies gilt auch für die Verwendung von Videosensoren, IR-Sensoren, Radar- und ähnlichen Sensoren, die z. B. mit einem Bild eine längere Straßenstrecke als die wenigen Meter abdecken können, die traditionelle Schleifensensoren abdecken. In der Praxis ist der Videosensorbereich jedoch viel kürzer als der Abstand, den man "sehen kann". Die Begrenzungen bezüglich der Höhenpositionen der Kameras implizieren z. B., dass ein Bus eine lange Schlange von Fahrzeugen verdecken kann. Videosensoren, die in Intervallen von 0,5 bis 1 km positioniert sind, können deshalb eine garantierte Abdeckung nur für ihren jeweiligen Nahbereich haben, und der größere Teil der dazwischenliegenden Strecke muss in der entsprechenden Weise wie mit Schleifensensoren behandelt werden.
Erfassungen können sowohl an stromabwärts angeordneten als auch stromaufwärts angeordneten Sensoren durchgeführt werden. An dem stromaufwärts angeordneten Sensor wird der Stau durch die Tatsache erfasst, dass der Stau sich innerhalb des direkten Messbereichs des Sensors befindet. Charakteristiken eines Staus sind, dass Verkehr dicht und die Geschwindigkeit niedriger als bei der freifließenden Art ist. Es ist bekannt, wenn sich der Verkehrsfluss dem Kapazitätslimit der Straße annähert, dass die Geschwindigkeit abnimmt, z. B. an einer Zufahrtsstraße, wo die Geschwindigkeitsbegrenzung auf der Autobahn 70 km/h beträgt, kann die Autobahngeschwindigkeit aufgrund der erhöhten Verkehrsdichte auf 55 km/h abfallen. Bei weiterem Anstieg der Verkehrsdichte bricht der Verkehr zu einem Stau zusammen, welcher noch niedrigere Geschwindigkeiten aufweisen kann. Der Erfindung zufolge kann der spätere Verkehrszustand durch Messungen für mindestens zwei Messperioden überwacht werden. Es scheint, dass, wenn es ein durch Verkehrszusammenbruch verursachter Stau ist, die Geschwindigkeit und der Verkehrsfluss in Phase sind, d. h. sowohl Verkehrsfluss als auch Geschwindigkeit nehmen beide zu bzw. ab. Wenn es jedoch dichter Verkehr ist, einschließlich Staus mit Staufronten, die sich bei hohen Geschwindigkeiten bewegen, dann ändern sich die Geschwindigkeit und der Verkehrsfluss in umgekehrten Phasen. Durch Verwendung dieses Verfahrens kann man auch definieren, bei welcher Geschwindigkeit dichter Verkehr typischerweise in Verkehrszusammenbruch übergeht. Messungen des Erfinders in Göteborg zeigen den Geschwindigkeitsknickpunkt bei einer Höhe von 55 km/h an. Dies war bei der typischen Straßennetzgeschwindigkeitsbegrenzung auf 70 km/h gut reproduzierbar.
Es gibt andere Definitionen eines Stauzustands, z. B. wenn bereits ein Fahrzeug so angesehen wird, dass es einen Stau aufbaut, wenn der Zeitzwischenraum zum davor fah renden Fahrzeug weniger als 2 Sekunden beträgt und das folgende Fahrzeug einen höheren Geschwindigkeitsbedarf hat. Staus und Staubildung erhalten ferner verschiedene Prozessverläufe auf gewöhnlichen Straßen mit einer Spur, verglichen mit zwei Spuren und verglichen mit Autobahnen. Die Staus, die am interessantesten für dieses Patent sind, sind solche, die auf Autobahnen und ähnlichen Hauptverkehrsadern für größere Städte auftreten.
Aus der Sicht von Verkehrsmanagement sind die wesentlichen Staus diejenigen, die große Probleme erzeugen. Deshalb werden kleine Gruppen nahe beieinander fahrender Fahrzeuge als dichter Verkehr betrachtet. Auch längere Ansammlungen von Fahrzeugen werden als dichter Verkehr betrachtet, wenn diese bei etwas reduzierten Geschwindigkeiten verglichen mit der Freiflussgeschwindigkeit (oft die auf Zeichen angegebene Geschwindigkeitsbegrenzung) fahren. Gewöhnlich sind diese Fahrzeugansammlungen dadurch gekennzeichnet, dass die Front der Ansammlung sich vorwärts entlang der Straße ("sich bewegender Stau") bewegt. Bei Geschwindigkeiten über dem Knickpunkt ist der Verkehr in so einer Ansammlung durch hohen Fluss und vernünftig hohe Geschwindigkeit gekennzeichnet, aus welchem Grunde ein ruhiges (homogenes) Fahren in einer solchen Ansammlung kein direktes Verkehrsproblem bilden muss.
In Nahbereichen von Städten ist jedoch eine höhere Dichte von Zu- und Ausfahrten von den Autobahnen vorhanden, aus welchem Grund ein ruhiger dichter Verkehr selten auftritt. Stattdessen ist der Verkehr durch Übergänge auf Spuren "Einfädeln" gekennzeichnet, welche eher den Zusammenbruch eines dichten Verkehrs verursachen und zu Staus mit niedriger Geschwindigkeit in dem instabilen Staubildungszustand von Verkehr führen.
Auf Autobahnen sind "Strecksysteme" verwendet worden. Diese Systeme basieren traditionell auf variablen Geschwindigkeitsbegrenzungszeichen, die in Intervallen von 500 m entlang einer Autobahnverbindungsstrecke installiert sind. Sensoren messen die Verkehrlage, und wenn Verkehr als inhomogen angesehen wird, variierende und reduzierte Geschwindigkeiten etc., dann setzt das System die Zeichen ein, die verminderte Ge schwindigkeitsbegrenzungen für eine Reihe von Intervallen anzeigen. Der Zweck besteht darin, dass der Verkehr "beruhigt" werden und die Geschwindigkeit bei der jetzt vorliegenden niedrigeren Geschwindigkeitsbegrenzung homogen sein sollte. Es gibt Berichte, die besagen, dass große Verbesserungen in bezug sowohl zur Reduzierung von Unfällen als auch erhöhter Kapazitäten erreicht wurden. Es besteht jedoch ein Problem bei den traditionellen Verfahren darin, dass, wenn die Nichthomogenität im Verkehr auftritt, der Verkehrszusammenbruch dann bereits in Gang ist, und wenn die Messungen erhalten und Erfassung erreicht wird, der Zusammenbruch dann Fakt ist. Verschiedene Versuche können zum Verbessern der Lage unternommen werden, z. B. durch Verwendung viel kürzerer Messperioden zum schnelleren Erhalten von Informationen.
In der vorliegenden Erfindung wird der Verkehr stattdessen sukzessive vorhergesagt, und wenn die Wahrscheinlichkeit von Zusammenbruch über einem bestimmten gegebenen Wert liegt, dann werden die entsprechenden Geschwindigkeitsbegrenzungen auf den Zeichen herabgesetzt. Hierdurch werden Zeitspielräume zum Vermeiden von Verkehrszusammenbruch erzeugt, und der Maßnahmeneinfluss auf den Verkehr kann auf einer niedrigeren Höhe gehalten werden. Das Verfahren ist das gleiche wie das für Stau- und Unfallermittlung verwendete.
Die vorliegende Erfindung kann auch zum Steuern von Zufahrtsverkehr verwendet werden, z. B. zur Steuerung von "Auffahrtszuteilung". In Stadtbereichen ist Zufahrts- und Ausfahrtsverkehr eine schwerwiegende Quelle von Behinderungen auf den Autobahnen, wie oben beschrieben ist. Es treten oft Überlastung und Verkehrszusammenbruch auf, und beschwerliche Staus bilden sich. Vorhersage der Gefahr von Überlastung kann zur Senkung von Zufahrtsverkehr auf der betrachteten Auffahrt verwendet werden, und zum Senken von Verkehr auf der Autobahn, z. B. durch Reduzierung von Zufahrtsverkehr auf Auffahrten stromaufwärts von der ursprünglichen, Zufahrtsverkehr aufweisenden Auffahrt.
Die Vorhersage von Verkehrszusammenbruch kann auf Messungen an stromaufwärts angeordneten Sensoren gestützt werden, z. B. einen Sensor auf der Hauptstraße und einen Sensor auf der Zufahrtsstraße. Messungen von Verkehr durch den jeweiligen Sensor können zum Vorhersagen des Verkehrs in einem bestimmten späteren Zeitintervall gleich der Fahrzeit zum Einfädelbereich an dem Verbindungspunkt verwendet werden. Durch Anpassen oder Synchronisieren von Messungen können z. B. Ereignisse vorhergesagt werden, wenn zusammenfallende Verkehrsspitzen den Zufahrtsverbindungspunkt erreichen. Die vorhergesagten Verkehrsflüsse werden mit Schwellenwerten verglichen, um die Vorhersage von Überlastung zu erhalten. Eine Art zum Schätzen des Schwellenwerts für die Hauptstraße ist wie folgt dargestellt. Die Einfädelkapazität C_v = C₀ – a*I_c, wobei C₀ eine Konstante und I_c der Verkehrsfluss auf der Zufahrtsstraße ist. Der Faktor a zeigt, dass die Kapazität auf der Hauptstraße nicht durch eine einfache Summe der beiden Verkehrsflüsse bestimmt wird. Sowohl C₀ als auch a sollten für die vorliegende Zufahrtsstraße kalibriert werden. In einem Beispiel ist der Wert für eine zweispurige Autobahn C₀ = 4200/h und a = 2,5, d. h. a unterscheidet sich bedeutend vom Wert = 1. Diese Tatsache ist auch für den Wert von a für eine Abbiegestraße zu beobachten, wobei z. B. a = 1,5. In beiden Fällen ist es das Einfädeln, dass die kleinere Gesamtkapazität bei Ab- bzw. Zufluss verursacht. Diese vorliegenden Algorithmen haben gute Übereinstimmung bis hinunter zu kleinen Zuflusswerten gezeigt. Wenn Verkehr zusammengebrochen ist, gelten anderen Bedingungen. Bei erzeugten Stausituationen z. B., erfolgt das Einfädeln nach jeder Sekunde, was folglich eine entsprechende Beziehung zwischen dem Verkehr auf der Autobahn und der Zufahrtsstraße ergibt. Wenn Staus anwachsen und den stromaufwärts angeordneten Sensor erreichen, können die Algorithmen, wie die oben angeführten, bzw. Co sukzessive aktualisiert werden.
Das Stauanwachsen wird durch den Unterschied zwischen den Verkehrsflüssen hinter und vor dem Stau bestimmt. Der Verkehrsfluss vor dem Stau kann bei Bedarf anhand eines Models für Stauausfahrt vor dem Stau geschätzt werden. Ein Beispiel eines einfachen Algorithmus ist Iaq = b*(g)^–0,5, wobei g der Zwischenraum zwischen den Fahrzeugen an der Staufront und b eine Konstante ist, deren Wert annähernd festgelegt und durch Messungen aktualisiert werden kann. Iaq kann auch aus Iaq = (Va – Vq)/(Da – Dq) erhalten werden, wobei V die Geschwindigkeit und D der periodische Abstand für die Fahrzeuge ist, und a Parameter vor dem Stau und q im Stau anzeigt. Zusammen mit der Beziehung I = V/D kann der Abfluss an der Staufront und der Verkehrsfluss stromabwärts des Staus bestimmt werden, und mit Informationen über den Verkehrsfluss und die verknüpfte Geschwindigkeit stromabwärts des Staus können auch das Anwachsen und der Abbau des Staus bestimmt werden. Der Stauabflussalgorithmus gilt für viele gewöhnliche Situationen, und der Zwischenraum g kann typischerweise von den Beziehungen zwischen Zwischenraum, Verkehrsfluss und Geschwindigkeit bei Stauzuständen erhalten werden.
Bestimmungen von Wahrscheinlichkeiten für Staus und Unfälle
Bei der Vorhersage eines Ereignisses ist das Interessanteste nicht immer die Beurteilung, ob es das wahrscheinlichste Ergebnis sein würde, dass das Ereignis auftritt, d. h. ob diese Wahrscheinlichkeit über 50% liegt. Wenn die Gefahr von Staubildung 30% beträgt oder die Gefahr eines Unfalls 10% beträgt, dann kann dies ausreichend für das Ergreifen von Maßnahmen sein, um das Auftreten des Ereignisses zu verhindern, d. h. obwohl die größte Wahrscheinlichkeit weder ein Stau noch ein Unfall ist. Im folgenden sind Beispiele für die Art angeführt, mit der Wahrscheinlichkeitsbestimmung gemäß der Erfindung zu arbeiten.
Eine typische Verteilungsfunktion innerhalb Statistiken ist die Normal- oder Gauß-Verteilung. Wenn man diese als annähernd gültig für den Verkehr auf einem bestimmten Teil des Straßennetzes annimmt, dann kann die Funktion von Messungen und Schätzungen der Varianz von Verkehr um den Durchschnittswert kalibriert werden. Die Wahrscheinlichkeit zum Erhalten eines bestimmten Werts kann berechnet oder gewöhnlich von Tabellen abgerufen werden. Abhängig von dem Erfassungsprozess kann eine Notwendigkeit an Modifikationen der Verteilungen oder Anpassungen mit der Verwendung anderer Verteilungsfunktionen bestehen. Die Rayleigh-Verteilung z. B. ist interessant bei Hüllkurvenenmittlung und gefilterten Rauschabweichungen. Zum Darstellen der Erfindung verwenden wir eine Annäherungsverteilung der "Rausch"-Abweichungen gemäß P{y(t) ≥ x} = exp(–x²/σ²), d. h. die Wahrscheinlichkeit, dass eine Ab weichung y(t) größer als ein gegebener Wert x ist, ist exp(–x²/σ²). Die Amplitudennormierung ist vernachlässigt.
Dann stellen wir fest, dass die Wahrscheinlichkeit während einer Messperiode für eine größere Abweichung als die Standardabweichung exp(–1) = 37% ist. Ferner können wir fragen, wie groß die Abweichung sein muss, damit die Wahrscheinlichkeit so klein wie 10^–4 ist. Von 10^–4 = exp(–9,2) wird x = 3σ erhalten. Dies impliziert auch, dass für 10⁴ Messperioden eine Wahrscheinlichkeit von 37% besteht, eine Abweichung über dem Wert 3σ zu finden. Wenn eine große Abweichung die Möglichkeit eines Unfalls anzeigt, dann bedeutet eine Schwellenwerteinstellung von x = 3σ eine Fehlalarmrate von 10^–4.
In dem obigen Beispiel können x und y Verkehrsflüsse sein. Dann wird erwartet, dass Unfälle niedrigere Verkehrsflusswerte stromabwärts des Staus hervorrufen, und dadurch sind es nur einseitige Abweichungen, die berücksichtigt werden müssen, wodurch die Wahrscheinlichkeitswerte nur 50% der oben genannten betragen.
Bei Sammlung mehrerer Messperioden werden die Rauschabweichungen quadriert hinzugefügt, d. h. nach n Perioden σ(n) = (n)^0,5*σ(1). Das Signal wird linear hinzugefügt, d. h. im Vergleich s(n) = n*s(1). Hierdurch wird ein Integrationseffekt erhalten s(n)/σ(n) = n^0,5*s(1)/σ(1).
Bei einer Fehlalarmrate 10^–4 wird nun erhalten, dass der Schwellenwert bezogen auf eine Periode bei akkumulierten Messperioden gemäß (9,2/n)^0,5 gesenkt werden kann, d. h. x = 3*n^–5*σ. Auf diese Weise hat der akkumulierte mittlere Wert einen niedrigeren Schwellenwert erhalten.
In einem anwendbaren Beispiel beträgt z. B. der Verkehrsfluss von Fahrzeugen während einer Periode von 30 Sekunden beträgt im Durchschnitt 16 Fahrzeuge und der verknüpfte σ-Wert ist 4. Wenn ein Unfall eine von zwei Spuren blockiert und Staubildung den Verkehrsfluss auf 8 Fahrzeuge reduziert, dann beträgt die Abweichung 8 Fahrzeuge = 2σ, und die Bedingung zum Übersteigen des Schwellenwerts bei einer Fehlalarmrate von etwa 10^–4 ist, dass 2σ größer als (9,2/n)^0,5*σ ist. Die Anzahl von Messperioden muss daher über 9,2/4, d. h. größer als 3 sein. Wenn die Verteilung stattdessen einfach linear war, d. h. exp(–x/σ), dann wurden mehr als 20 Perioden benötigt.
Der Erfindung zufolge kann man stattdessen die Abweichungen zwischen dem vorhergesagten und gemessenen Wert als die Grundlage für die Verteilungsfunktion verwenden. Dadurch können die benötigten Abweichungen beträchtlich reduziert werden. Wenn zum Beispiel angenommen wird, dass 70% der Abweichungsgröße vorhergesagt werden kann, dann ist σ = 30% von 4, was den neuen σ = 1,2 ergibt. Dann ist es erforderlich, dass das Signal größer als 9,2^0,5*1,2 = 3,6 Fahrzeuge ist. Mit der unfallverursachten Abweichung von 8 Fahrzeugen wird nun eine akzeptable Unfallerfassung bereits in der ersten Messperiode erhalten.
Bei Vorliegen mehrerer Sensoren in einem großen Straßennetz, ist es noch wichtiger, die Fehlalarmrate niedrig zu halten. Wenn man mit 100 Sensoren die Anzahl von Fehlalarmen auf einen pro Tag begrenzen will, erhält man insgesamt 100*24*60*2 Perioden, und die entsprechende Anforderung an Fehlalarm ist 3,5*10^–6.
Traditionelle Verfahren gemäß Berichten haben Probleme mit langen Erfassungszeiten, was auch oben dargestellt wurde. Die Innovation bietet, wie gezeigt, sehr große Zeiteinsparungen.
Im folgenden sind einige Beispiele für die Verwendung des erfundenen Verfahrens im Verkehrsmanagementprozess angeführt. Im Vergleich würden traditionelle Verfahren zur Steuerung von Verkehr z. B. an einer Zufahrtsstraße eine isolierte punktartige Steuerung von Verkehr an der Auffahrt bedeuten.
Mit der Erfindung und ihrer Verwendung von Vorhersage werden Zeitspielräume geschaffen für die Steuerung von Verkehr, wie er in einem Straßennetz verknüpft ist. Dies ist ein großer Schritt vorwärts, da Verkehr inhärent ein Netzphänomen darstellt. Probleme entstehen in Engpässen, Flaschenhälsen, aber die Lösungen des Problems sollte netzgestützt sein, ansonsten wird das Problem oft nur zu einem anderen Punkt übertragen.
Eng verknüpfte Netzsteuerung leitet den Verkehr zwischen verschiedenen Strecken. Wenn bei Vorhersage von Verkehr auf einem Straßennetz Verkehrsprobleme, z. B. Überlastung vorhergesagt werden, dann kann dieses Problem oft durch rechtzeitiges Ergreifen von Maßnahmen vermieden werden, z. B. kann Verkehr zu einer anderen Strecke geleitet werden, wodurch das Verkehrsvolumen auf der Originalstrecke auf eine Größe unter Überlastung reduziert wird.
Streckenführung kann z. B. durch Verwendung von "VMS" [variable message signs], variablen Mitteilungszeichen durchgeführt werden. Die Mitteilung kann z. B. Informationen über verschiedene Problemgrade auf der gegebenen Strecke enthalten. Je größer das Problem ist, desto größer ist die Anzahl von Fahrern, die die Wahl einer alternativen Strecke in Erwägung ziehen werden. Durch Sensormessungen, die direkt mit der Position für die Auswahl von Strecken zugeordnet sind, wird eine schnelle Rückmeldung des Anteils von Fahrern erhalten, die die alternative Straßenstrecke wählen. Diese Messung wird auch zum Aktualisieren des Werts der Stärke der momentan gezeigten Mitteilung verwendet, wodurch das System anschließend eine aktualisierte Messung der Stärke für die jeweiligen Mitteilungen speichert. Auf diese Weise kann das System vorhergehend eine Mitteilung auswählen, die zu diesem Anteil der Fahrer passt, was zum Auswählen einer neuen Strecke erwünscht ist.
Es ist ein Bestandteil der Erfindung, das Ergebnis der Maßnahmen vorherzusagen. Dies ist wichtig, da keine Maßnahme gewählt werden sollte, die neue Probleme hervorruft. Kalibrierung und Aktualisierung werden durch anschließendes Messen der Folgen der Maßnahmen und dann Anpassen der gespeicherten Werte der Stärke für eine Mitteilung bezüglich der Maßnahmen durchgeführt. In diesem Prozess wird vorzugsweise eine langsamere Geschwindigkeit von Aktualisierung in einer Weise gewählt, dass Abweichungen nur teilweise den vorherigen Wert ändern.
Die Innovation ist auch für das Management von "Park and Ride" geeignet, d. h. Parken des Fahrzeugs und Fahren mit Zug oder Bus – wobei die Steuerinformation teilweise auf vorhergesagten Problemen auf dem Straßennetz basiert. Ein anderer Einsatzbereich ist die Steuerung des Fahrtbeginns, z. B. können Informationen über Verkehrprobleme einige Fahrer beeinflussen, ein anderes Transportmittel zu wählen oder die Fahrt später zu beginnen.

Claims

Verkehrsmanagementverfahren zur Verwendung in elektronischen Verkehrssystemen, wobei das Verfahren die Staubildung von Fahrzeugen in einem Straßennetz unter Verwendung von Sensorinformationen von einer Anzahl von Sensoren feststellt, wobei die Staubildung innerhalb des Messbereichs eines ersten Sensors auf einer Strecke stromaufwärts oder stromabwärts eines zweiten Sensors auftreten kann, oder Staubildung auf einer Strecke zwischen zwei Sensoren auftreten kann, und die Staubildung oder die Gefahr von Staubildung unter Verwendung mindestens eines stromaufwärts bzw. stromabwärts angeordneten Sensors ermittelt wird und durch die Sensoren ermittelte Messergebnisse unter Verwendung von Algorithmen mit Parametern verarbeitet werden, gekennzeichnet durch: a. Verwendung eines stromabwärts angeordneten Sensors gemäß mindestens einem der nachfolgend aufgeführten Punkte b oder c; b. Erfassung der entstandenen Differenz im Verkehrsfluss bei Stausituationen verglichen zu keinem Stau, wobei der erfasste Verkehrsfluss diese Differenz anzeigt; c. Erhalten von Verkehrsbeziehungen aus Messergebnissen von den stromaufwärts und stromabwärts angeordneten Sensoren und Verwendung dieser Beziehung zusammen mit aktualisierten oder vorliegenden Verkehrsparametern zum Vorhersagen oder Einschätzen von Verkehrsparametern auf der genannten Strecke und zum Vorhersagen oder Erfassen von Staubildung oder Gefahr von Staubildung; d. Kalibrieren und Aktualisieren mindestens eines Parameters der Algorithmen durch einen Prozess, der vorhergesagte oder geschätzte Verkehrsparameterwerte mit entsprechenden, von Messwerten der Sensoren erhaltenen Werten vergleicht, wobei eine Anzahl von Messungen, die sich auf die Zeitspanne einer Anzahl von Messperioden beziehen, für die Änderungen, die die Kalibrierung korrigieren und die Algorithmusparameter aktualisieren, benutzt werden.
Verfahren nach Anspruch 1, das Staubildung anzeigt, gekennzeichnet durch die Verwendung von mindestens einem der folgenden Punkte a und b, a. Vergleichen vorhergesagter oder geschätzter Verkehrsparameterwerte mit Verkehrsparameterwerten, die auf Messungen für eine entsprechende Zeitprotokollierung basieren, und Verwendung der Größe von Abweichungen für die Anzeige eines Verkehrszusammenbruchs, bei dem Staubildung beginnt; b. Vergleichen vorliegender oder vorhergesagter Verkehrsflusswerte mit bestimmten entsprechenden Schwellenwerten unter der Annahme, dass, wenn der Verkehr noch freifließend wäre, der Verkehrsfluss die Schwellenwerte überschreiten würde, und Verwendung dieses für die Anzeige eines Verkehrszusammenbruchs, bei dem Staubildung beginnt.
Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, gekennzeichnet durch: a. Verwenden eines stromaufwärts angeordneten Sensors zum Erfassen einer Geschwindigkeitsabnahme oder Dichtezunahme in bezug zu einer freifließenden Situation unter Verwendung von Messungen mindestens eines Verkehrsparameters der Parametergruppe, die aus Verkehrsfluss, Verkehrsgeschwindigkeit und Verkehrsdichte besteht; b. Kalibrieren und Aktualisieren mindestens eines Parameters des Algorithmus in mindestens einem der Ansprüche 1, 2 und 3 unter Verwendung dieser Erfassung.
Verfahren nach Anspruch 1, 2 oder 3, dadurch gekennzeichnet, dass der vorhergesagte oder geschätzte Verkehrsfluss, der für eine gegebene Zeitprotokollierung an der Position des stromabwärts angeordneten Sensors gültig ist, mit dem entsprechenden gemessenen Verkehrsfluss für die gleiche Zeitprotokollierung verglichen wird oder durch Verwendung angepasst an entsprechende Zeitperioden verglichen wird, und bei dem die Differenz zwischen den vorhergesagten oder geschätzten und den gemessenen Werten, gegebenenfalls über eine Anzahl von Messperioden gesammelt, als Anzeige für Staubildung verwendet wird; und bei dem einer oder beide der Verkehrszustände, Stau oder kein Stau, in der Vorhersage oder Schätzung von Verkehrsflüssen verwendet werden, die für den Vergleich mit den Messwerten verwendet werden.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 4, bei dem die Differenzen zwischen den vorhergesagten oder geschätzten und gemessenen Werten als Elemente von Zufallsverteilungen betrachtet werden, die von Verkehrsituationen abhängen, welche freifließenden Verkehr oder einen Stau enthaltenden Verkehr darstellen können, und wobei die Differenzen, wenn sie größer als eine Standardabweichung σ sind, desto unwahrscheinlicher werden, je größer sie sind, soweit sie keine Anzeigen entsprechender Änderungen in der Verkehrssituation sind; wobei das Verfahren ferner durch Verwendung einer einzigen Differenz oder gesammelter Differenzen als Elemente solcher Zufallsverteilungen gekennzeichnet ist, und Differenzen, die größer als ein vorbestimmter Schwellenwert sind, als eine Anzeige oder Wahrscheinlichkeit des Auftretens einer entsprechenden Änderung in der Verkehrssituation beurteilt werden.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 5, gekennzeichnet durch a. Einschätzen der Wahrscheinlichkeit von Staubildung durch; b. Schätzen von Werten für mindestens einen Verkehrsparameter aus der Gruppe Verkehrsfluss, Dichte und Geschwindigkeit anhand von gemessenen Werten, und Betrachten von mindestens einem von (b1) bis (b3) als Elemente von Zufallsverteilungen; b1. die geschätzten Werte, b2. Differenzen zwischen den geschätzten Werten und vorbestimmten Werten, b3. Differenzen zwischen den geschätzten Werten und Werten bezüglich der gleichen Verkehrsparameter, die anhand eines anderen Satzes gemessener Werte geschätzt werden, c. Verwendung einer Messung bezüglich der Abweichungen von einer der Zufallsverteilung; der Messung gemäß mindestens einem von (c1) bis (c3); der Zufallsverteilung gemäß mindestens einem von (c4) bis (c5); c1. eine Standardabweichung c2. ein oberes Quartil oder eine andere Pegelmessung bezüglich der Verteilung, c3. eine vorbestimmte Messung, c4. eine vorbestimmte Zufallsverteilung, c5. eine Zufallsverteilung, die von den Elementen in (b) erhalten oder an diese angepasst wird, d. Beziehen eines Faktors q1* (die Messung in c) auf die Wahrscheinlichkeit, einen kleineren oder größeren Wert für das Element in (b) zu erhalten, e. Schätzen der Wahrscheinlichkeit für das Auftreten von Staubildung in bezug zu dem Wert eines Elements in (b) durch Verwendung der Wahrscheinlichkeitsbeziehungen in (d).
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 6, ferner gekennzeichnet durch die Bestimmung des Auftretens von Unfällen, wobei die Erfassung eines Staus in einer Situation, wo die Wahrscheinlichkeit gering ist, dass dieser auf einer anderen Ursache als einem Unfall beruht, als Anzeige dafür interpretiert wird, das ein Unfall aufgetreten sein kann.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 7, ferner gekennzeichnet durch die Bestimmung des Auftretens von Unfällen gemäß mindestens einem von a, b und c; a. wobei eine unerwartete stationäre Staufront bei einer Verkehrssituation mit geringem Verkehrsfluss als Anzeige dafür interpretiert wird, dass ein Unfall aufgetreten sein kann; b. wobei das Auftreten einer nichtstationären Staufront als Anzeige dafür interpretiert wird, dass kein Unfall aufgetreten sein kann; c. wobei das Auftreten eines Staus in einer Verkehrssituation mit großen Verkehrsflüssen entweder auf einem Unfall oder einer Überlastung eines Teils des Verkehrsnetzes beruhen kann, was die Verwendung von Zusatzinformationen zum Bestimmen des Falls erfordert, wobei die Erfassung von wesentlich blockiertem Verkehr während einer vorbestimmten Zeitspanne als Anzeige für das Auftreten eines Unfalls unter solchen Umständen interpretiert wird, bei denen eine Überlastung des Netzes erwartungsgemäß einen Stau mit begrenztem, jedoch deutlich größerem Verkehrsdurchsatz hervorrufen würde.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 8, ferner gekennzeichnet durch Verwenden der Standardabweichung oder einer ähnlichen Messung bezüglich der Abweichung zwischen den vorhergesagten oder geschätzten Werten und entsprechenden gemessenen Werten multipliziert mit einem Faktor q, um eine q-bezogene Messung der Wahrscheinlichkeit zu erhalten, dass eine einzelne oder gesammelt gemessene Abweichungen mit dem Wert (q* das Maß der Abweichung) die vorausgesetzte Verkehrssituation darstellt; wobei die p-Beziehung zu der Wahrscheinlichkeit durch die angenommene Verteilung bestimmt wird; und durch Verwendung einer Wahrscheinlichkeitsfunktion definiert oder mit verknüpften Werten in Tabellen gespeichert werden kann.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 9, das zum Reduzieren der Anzahl von Fehlalarmen von Unfällen unter eine vorbestimmte Fehlalarmrate verwendet wird, ferner dadurch gekennzeichnet, dass die entsprechende Wahrscheinlichkeit eines Fehlalarms in Bezug zu einem ersten Abweichungsschwellenwertpegel bestimmt wird, wobei wahlweise ein verknüpfter erster q-Wert zum Bestimmen des Schwellenpegels verwendet wird (q* die Messung von Abweichung); und die Abweichungen zwischen den vorhergesagten und gemessenen Verkehrsflusswerten mit dem Schwellenwert. für Annahme einer möglichen Unfallerfassung verglichen werden; und, wenn gesammelte Abweichungen verwendet werden, diese Abweichungen unter Verwendung eines zweiten Schwellenwerts oder eines zweiten q-Werts verglichen werden, der sich auf die Anzahl gesammelter Werte bezieht.
Verfahren nach Anspruch 10, ferner gekennzeichnet durch Verwenden eines Annäherungsverfahrens, bei dem der gesammelte Wert geteilt durch die Quadratwurzel der Anzahl gesammelter Werte unter Verwendung des ersten Schwellenwerts oder des ersten q-Werts verglichen wird, der dann als im wesentlichen unabhängig von Variationen der Anzahl gesammelter Werte angesehen werden kann.
Verfahren nach einem der Ansprüche 6 bis 11, dadurch gekennzeichnet, dass die Verkehrssituation ferner anhand der Annahme vorhergesagt wird, dass ein Unfall auf getreten ist und dass gemessene Abweichungen von dieser vorhergesagten Situation zum Beurteilen verwendet werden, ob ein Unfall aufgetreten ist.
Verfahren nach einem der Ansprüche 10, 11 oder 12, ferner dadurch gekennzeichnet, dass Stauerfassung in einer Weise durchgeführt wird, die der Erfassung von Unfällen entspricht.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 13, ferner dadurch gekennzeichnet, dass eine Bestimmung der Verkehrssituation an einer gegebenen Straßenverbindungsstelle unter Verwendung von Flussbeziehungen durchgeführt wird, die von stromaufwärts angeordneten Sensoren abgeleitet werden, vorzugsweise einem Sensor auf der Hauptstraße und einem Sensor auf der Zufahrtsstraße, und bei dem Vorhersage über den Verkehrsfluss an der Verbindungsstelle über die gleiche Zeitspanne synchronisiert ist, so dass die Vorhersage zwei Verkehrsflüssen entspricht, die in dem Verbindungspunkt zusammenfließen, wodurch dynamische Verkehrsbedingungen und eine größere Gefahr von Verkehrszusammenbruch und Staubildung erhalten werden, wenn Verkehrsflusshauptzeiten einschließende größere Verkehrsflüsse zusammenfließen, und bei dem die vorhergesagten Verkehrsflüsse mit Schwellenwerten verglichen werden.
Verfahren nach Anspruch 14, ferner gekennzeichnet durch Schätzen der Schwellenwerte für die Hauptstraße ungefähr als C_v = C₀ – a*I_c, wobei I_c der Verkehrsfluss auf der Zufahrtsstraße oder der Ausfahrtsstraße ist und "a" der verknüpfte Faktor ist und C₀ eine Konstante ist; und wobei C₀ und "a" empirisch erhalten und zusätzlich für jeweilige Straßenverbindungsstellen aktualisiert werden können, indem die vorhergesagten Werte mit tatsächlichen verglichen werden, die von Messungen an den Sensoren erhalten werden.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 15, ferner dadurch gekennzeichnet, dass der Abfluss vor einem Stau durch Verwendung im wesentlichen der Faktoren in b*(g)^–0,5 angenähert wird, wobei g der Zwischenraum zwischen Fahrzeugen an der Front des Staus und b ein Faktor ist, der als eine Konstante gegeben sein kann, und der durch Vergleich mit gemessenen Werten aktualisiert werden kann; und bei dem der Abfluss aus (Va – Vq)/(Da – D_q) bestimmt werden kann, wobei V die Geschwindigkeit ist und D der periodische Abstand der Fahrzeuge ist und "a" die Lage stromabwärts des Staus und "q" im Stau anzeigt; und wobei diese Beziehungen zusammen mit den Verkehrsflüssen, I = V/D, zur Bestimmung des Abflusses an der Front des Staus verwendet werden; und bei dem wahlweise Anwachsen und Abnahme des Staus durch die Verwendung von Informationen über den Verkehrsfluss auch hinter dem Stau bestimmt werden können.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 16 zur Verwendung in Autobahnsystemen, bei den Anzeigen gesteuert werden können, um Warnungen bezüglich Verkehrsproblemen anzuzeigen, wahlweise mit empfohlenen Geschwindigkeitsbegrenzungen, ferner dadurch gekennzeichnet, dass, wenn Verkehrsbehinderungen vorhergesagt werden, in der Nähe der Behinderungen vorhandene Fahrzeuge eine Warnung erhalten, die eine Geschwindigkeitsabnahme empfiehlt, und, wenn als geeignet erachtet, stromaufwärts angeordnete Zeichen zum Anzeigen von Warnungen geändert werden, wahlweise mit empfohlener Geschwindigkeitsabnahme, die stromaufwärts fahrende Fahrzeuge bezüglich der bevorstehenden Problemsituation warnen, und, wenn Verkehrsbehinderungen erfasst werden, stromaufwärts fahrende Fahrzeuge gewarnt werden, wahlweise mit empfohlenen niedrigeren Geschwindigkeitsbegrenzungen, und die Zeicheninformationen wahlweise auf einzelne Spuren gerichtet werden können.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 17 zur Verwendung in der Steuerung von Zufahrtsverkehr, vorzugsweise mit der Verwendung von Auffahrtszuteilung, ferner dadurch gekennzeichnet, dass Ampelanzeigen an Zufahrtsstraßen auf der Grundlage einer Vorhersage von Verkehrsbehinderungen derart gesteuert werden, dass die Ampeln ihre Rot-Grün-Zeitintervalle ändern, um die Zufahrt während des relevanten Verkehrslast-Zeitintervalls zu senken, wodurch die Gefahr, dass Verkehrbehinderungen tatsächlich auftreten, gesenkt wird; und wobei die genannten Ampeln basierend auf der Erfassung von Verkehrsbehinderungen gesteuert werden, um den Zufluss zu ändern und die Verkehrslast zu senken, wodurch die Behinderungen reduziert oder aufgelöst werden.
Verfahren nach Anspruch 18, bei dem mehrere Zufahrtsstraßen entlang der selben Straße oder gewählten Strecke gesteuert werden können, wobei das genannte Verfahren ferner dadurch gekennzeichnet ist, dass die Vorhersage von Verkehrsbehinderungen zu einer bestimmten Zeit, eine oder mehrere von stromaufwärts liegenden Zufahrten steuert, indem reduzierter Zufluss während einer früheren Zeitspanne erlaubt wird, entsprechend der stromabwärts ablaufenden Verkehrslast-Zeitspanne, und dadurch das Risiko gesenkt wird, dass Verkehrsstörungen tatsächlich auftreten; und bei dem die Wahl der Art, in der der Zufluss reduziert wird, durch die Folgen für den Verkehr auf dem Straßennetz an der jeweiligen Zufahrtsstraße bestimmt wird, und bei dem das Ergebnis von stromaufwärts erfolgender Zuflusssteuerung an einer Zufahrtsstraße an stromabwärts liegenden Zufahrten zu einer entsprechenden späteren Zeit korrigiert werden kann; und bei Erfassung von Verkehrsstörungen, ein entsprechendes Verfahren an stromaufwärtsliegenden Zufahrten verwendet werden kann, um die Verkehrslast zu senken und dadurch die Behinderung zu reduzieren oder aufzulösen.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 19 zur Verwendung bei der Streckenführung, wobei ein Straßenbenutzer eine Strecke basierend auf Mitteilungsinformationen über vorhergesagte oder erfasste stromabwärts auftretende Verkehrsbehinderungen wählen kann, ferner dadurch gekennzeichnet, dass die Reaktion des Straßenbenutzers auf die Mitteilungsinformationen mit Vorhersagefaktoren vorhergesagt wird, die durch ein Rückmeldeverfahren bestimmt werden, bei dem stromabwärts angeordnete Sensoren Messwerte liefern, die die Reaktion des Straßenbenutzers auf Mitteilungsinformationen anzeigen; und bei dem die Vorhersagefaktoren anschließend im Betrieb aktualisiert werden, so dass Änderungen in der Streckenwahl liefernde Mitteilungsinformationen vorgewählt werden können, um vorhergesagte Verkehrbehinderungen, die tatsächlich auftreten, zu reduzieren oder verhindern, und die Sensoren ferner Rückmeldung bezüglich der Reaktion auf die Mitteilungsinformationen geben, so dass Korrekturen durch die Wahl neuer Mitteilungsinformationen vorgenommen werden können.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 20 zur Verwendung in Verkehrssteuerung in einem Straßennetz, ferner dadurch gekennzeichnet, dass Ergebnisse von Aktionen durch Verwendung von Vorhersagefaktoren vorhergesagt werden können, die die Aktion mit den Folgen der Aktion in Beziehung bringen, in der die anschließenden Messungen von Ergebnissen zum Aktualisieren der Vorhersagefaktoren verwendet werden.
Verfahren nach Anspruch 21, ferner dadurch gekennzeichnet, dass das Verfahren in mindestens einem der Punkte (a) und (b) verwendet wird: (a) wobei Aktionen auf mehrere Verbindungsstellen in einem Straßennetz einwirken; (b) wobei mehrere Aktionen verbunden werden können und das kombinierte Ergebnis durch Verwendung relevanter Vorhersagefaktoren vorhergesagt werden kann.