EP0884708B1 - Verfahren und Vorrichtung zur Verkehrszustandsprognose - Google Patents

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EP0884708B1
EP0884708B1 EP98250194A EP98250194A EP0884708B1 EP 0884708 B1 EP0884708 B1 EP 0884708B1 EP 98250194 A EP98250194 A EP 98250194A EP 98250194 A EP98250194 A EP 98250194A EP 0884708 B1 EP0884708 B1 EP 0884708B1
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EP
European Patent Office
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traffic
phase
border
speed
node
Prior art date
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EP98250194A
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English (en)
French (fr)
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EP0884708A3 (de
EP0884708A2 (de
Inventor
Ulrich Dr. Dipl.-Phys. Fastenrath
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
ATX Europe GmbH
Original Assignee
ATX Europe GmbH
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Publication date
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Publication of EP0884708A3 publication Critical patent/EP0884708A3/de
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Publication of EP0884708B1 publication Critical patent/EP0884708B1/de
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    • GPHYSICS
    • G08SIGNALLING
    • G08GTRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/0104Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions

Definitions

  • the invention relates to a method and a device for forecasting the traffic condition on the basis of detection data relating to the current traffic condition, which are transmitted by the detectors to a central station according to a set or adjustable reporting behavior
  • a method for traffic analysis and traffic forecast is known on the basis of data supplied by stationary recording devices and thus point-related data such as the local speed or the traffic volume.
  • point-related data such as the local speed or the traffic volume.
  • Such a method is very computationally intensive. In particular, it is not suitable for processing data from mobile recording devices.
  • the numerical solution of differential equations, interval arithmetic or even the modeling of the behavior of individual vehicles would be required.
  • a method for forecasting the flow of traffic in a traffic route network in which parameters such as traffic density and speed of the vehicles are obtained for traffic forecasting when the vehicles pass by sensors arranged on the traffic routes.
  • the calculation of the forecast is based on the comparison of the parameters determined at successive points. It is stated that the traffic condition at a point Y of a traffic route (edge) is predicted at a certain time on the basis of the actual condition of a point X at an earlier time.
  • the object of the present invention is to create a to predict the state of traffic, in particular due to mobile Detection devices ("floating cars”) determined suitable traffic data efficient process.
  • the object is achieved by a method according to claim 1.
  • the method according to the invention is basically based on the allocation of phases to edges or edge sections of the transport network, with a forecast of the Traffic condition based on the calculation of the movement of these phases in the Traffic network is created.
  • the edges are between two Sections of a road located at intersections or fatigue, as Edge sections parts of edges and as nodes intersections, descents and Confluence. The method according to the invention works very efficiently.
  • FCD floating car data
  • FCD floating car data
  • the traffic state forecasting method used by the invention Phases use discrete values to describe the traffic condition in an edge or an edge section at a certain time.
  • a phase can be simplest case with the coarsest quantization binary (ie “free”, “jammed”) to be discribed.
  • a phase description with higher resolution, in particular in five stages e.g. "free”, “lively”, “dense”, “tough”, “jammed” is also possible. It is appropriately assumed that each phase has its state (e.g. "free") retained unchanged in time.
  • the forecast of the future traffic condition is the speed of movement of the phase boundaries is calculated. This corresponds to a front phase boundary z.
  • B. a traffic jam start and a rear phase boundary a traffic jam.
  • phase boundary and the rear phase boundary of a phase i.e. beginning and end of a traffic jam or vice versa
  • Moving speed changes the size of a phase. Phases thus become larger or smaller, in extreme cases up to zero length. So can according to the invention also the change in the sizes of phases for forecasting the future traffic conditions can be used.
  • the current traffic situation is appropriately disjoint, the traffic network completely overlapping phases described to predict traffic conditions of the entire network. It is preferably in edges or Edge sections, in which, for example, because there are no vehicles in this Edge, there is no current detection data, the phase as "free” or according to the latest detection data from this section assumed to to receive a complete, current description of the traffic condition and one to allow complete traffic state forecasting, since this assumption is the same as the is most likely true.
  • phase boundary speeds to be used for the forecast can vary depending on the type of data available can be calculated using the following methods:
  • the calculation of the phase boundary speeds the phases based on the current detection data and the previous detection data e.g. through linear regression. It is possible to have two To determine the location of a phase boundary and the location and time To determine the phase boundary speed.
  • the rivers can (Unit: vehicles per time) in front of and behind the phase boundary directly that of one Detection data supplied stationary detection device are taken.
  • each Phase boundary based on its current location and its phase boundary speed calculated their location at the time of the forecast and the edge sections between Phase start and phase end at the time of the forecast of the phase state of this Phase assigned.
  • the phase boundary velocities according to the invention partial phases resulting from this phase in the others at this node adjacent edges due to the phase velocity of the node spreading phase in front of the node and in each case the flow in one at the node adjacent edge calculated in the event of a traffic jam and without traffic jam. This enables one realistic jam spread forecast across a node by inclusion the rivers in the knot in traffic jams and without traffic jams.
  • Phase boundary speed for example the speed of the Locomotion of a traffic jam
  • the position of a The phase limit at the time of the forecast results from the product of Phase boundary speed and the time between now and that Forecast time.
  • the edge sections which are spatially between the two predicted phase limits of a phase, the respective phase ("free” or “jammed” etc.) assigned, which is a simple and efficient forecast of Phases of edge sections in phase propagation across nodes allows.
  • edge k 1 shows a road 1 on which vehicles A, B, C, D, E, F, G move in the direction of the arrow labeled u vehicle .
  • intersections and junctions of roads are called nodes and parts of roads between two nodes are called edges.
  • the section of a road 1 located between two nodes is designated as edge k 1 in FIG. 1.
  • an edge k 1 can be divided into edge sections a 1 , a 2 , a 3 .
  • the traffic situation depicted is intended to provide a forecast of the in Fig. 1 below for the traffic situation shown as an example.
  • the current one shown as an example for the edge 1 above in FIG. 1 Traffic condition based on detection data detected by detectors in one Central in the form of traffic congestion covering the traffic jam in of a traffic phase representing an edge and for a future one Time a description of the traffic condition of the transport network Calculation of movements and thus of future positions as well as moreover changes in the size of the traffic phases are forecast.
  • Detection data about the current traffic condition can be measured by mobile detectors and / or stationary detectors. In any case, the type of data available depends on location and time. All or some vehicles can be used as mobile detectors, vehicles A, B, C and D being exemplified above in FIG. 1 each with an antenna 2, of which traffic data, in particular the vehicle speed and vehicle that can be detected via the speedometer of a vehicle and also transmit a position, for example via GPS (global processioning system), to a control center (not shown here), for example at regular time intervals, at certain times, on request by the control center and / or in the case of certain events, such as a reduction in the vehicle speed or a change in the speed variance become.
  • traffic data in particular the vehicle speed and vehicle that can be detected via the speedometer of a vehicle and also transmit a position, for example via GPS (global processioning system), to a control center (not shown here), for example at regular time intervals, at certain times, on request by the control center and / or in the case
  • FCD floating car data
  • the type of data obtained depends on the type of detection selected.
  • mobile detectors in the control data FCD
  • FCD control data
  • Stationary detectors 3 deliver the current flow entrée point-related, that is to say for a certain point on an edge, and, if they are equipped with speed measuring devices, can also measure the local vehicle speed.
  • sections for edges or Edge sections defined an assigned phase.
  • a phase can be with a binary quantification have the value “free” or “jammed”.
  • Subdivisions can include the values "free”, “lively”, “dense”, “tough”, “jammed” can be assigned. Any other quantification is also possible.
  • the phase can be obtained in one from detection data obtained from mobile detectors 2 Edge or an edge section in which these detectors are located, for example due to the average speed of the detecting vehicles be determined.
  • the speed variance can possibly be used in particular exact phase division can be used. So an edge section, in which the vehicles move at high speed (and possibly lower temporal speed fluctuation) move, assigned the phase "free” and an edge section in which the vehicles with lower Speed (and possibly relatively high temporal speed fluctuation) move to be assigned the phase "jammed”.
  • With more than binary phase quantification it is possible in the speed and variance of the one Edge suitable moving space spanned parameter space Define state boundaries, which of the phase boundaries discussed here are different.
  • Fig. 1 results, for example, that in the left edge section a 1 , the vehicle A is moving at a relatively high speed (and possibly a low speed fluctuation), so that due to the data sent from the vehicle A via the antenna 2 to a center, the center in the Edge section a 1 the phase "free" can be assigned.
  • the edge section a 2 it can be assumed that the vehicles B, C, D, E and F move at lower speeds (and higher speed fluctuations). Accordingly, it can be expected that vehicles B, C, D equipped with an antenna 2 report a relatively low speed (and possibly high speed fluctuations) to a control center. The center would accordingly assign the phase section " 2 " to the edge section.
  • the vehicle G Only the vehicle G is located in the edge section 3, but not with it an antenna 2, so no detection data to one here shown control center sent. So it will be until later detection by a stationary detection device 3 is not detected. That is why the head office takes e.g. the Case, namely that there are only a few vehicles or none in the edge section a3 The vehicle is located and assigns the phase state "free" to this edge section a3. to. Alternatively, it is possible to phase an edge section or an edge based on the last measured detection data.
  • the age of the last measurement in one can certain section of the route can be a criterion, there the status "free" to accept.
  • data is only available from a small part of the vehicles to disposal.
  • Traffic network Due to the current traffic state of the vehicle shown in FIG. 1 above Traffic network should now be calculated, as in Fig. 1 below shown.
  • the forecast is the expected movement of the phase boundaries of each phase used within the transport network to determine the future location of the phase boundaries and thus the position and here also the size of the phases to a future one To determine the point in time.
  • a phase has two phase boundaries, namely that at the top left of the vehicle in FIG. 1 B located front phase boundary 4 and the top right of the vehicle F in FIG. 1 rear phase boundary 5.
  • vehicle G drives onto car column B, C, E, F on, so that phase 2 extends a little to the rear, even though it is in Direction of travel of the vehicles.
  • the speed v is the phase boundaries of the speeds u Distinguish vehicles.
  • FIG. 2 shows another example of the current traffic situation in FIG. 2 above and in FIG. 2 below the future traffic situation that develops from this.
  • the front phase boundary 4 has moved to the left at the speed v, the front phase boundary , and the rear phase boundary, that is to say the end of the traffic jam, has moved to the right at the speed V, the rear phase boundary .
  • the forecast phase is defined by calculating the two forecast phase limits.
  • v front phase boundary and V rear phase boundary can be calculated, for example by linear regression, from the positions of the phase boundaries at different times.
  • the phase boundaries are as above executed, a prognosis of the phase movement along an edge is possible.
  • FIG. 3 shows, by way of example, a hatched traffic jam in the upper edge k 1 , which has the front phase boundary 4 and the rear phase boundary 5 (indicated by thick arrows in the edges).
  • the vehicles move in a traffic jam in the direction of the thick arrow in the shaded area at the speed u vehicles .
  • the rear stowage limit 5 moves because, for example, more vehicles can drive onto the stowage limit from behind ( ⁇ ⁇ towards in FIG. 4) than from the stowage limit 5 towards the front ( ⁇ ⁇ down in FIG. 4), counter to the direction of the thick one Arrow, ie in the direction of the narrow arrow indicated next to the upper edge 1 at the speed v rear phase boundary towards the intersection.
  • the phase boundary speed of the rear phase 5 in edges 3 and 4 is to be calculated again.
  • the following relationship thus results for the velocity v rear phase boundary in the edges 3 and 4, in which the edge toward the rear phase boundary flows in one edge k Flow as ⁇ k and the flow flowing away from the rear phase boundary in the accumulation direction as ⁇ k s and the speed of the vehicles in the edge k before reaching the rear phase limit as u k and the speed of the vehicles in the edge k (i.e. k 3 or k 4 ) in the direction of travel after the rear phase boundary, i.e.
  • ⁇ k i.e. the flow in an edge k (k 3 or k 4 ) before reaching the jam
  • ⁇ k can be measured with stationary detectors, estimated from FCD or one with independent methods estimated dynamic OD matrix.
  • FCD computed dynamic OD matrix
  • the residual flow ⁇ s 1 transported in the traffic jam can be determined using the following relationship obtained from a formula above by shaping.
  • ⁇ 1 s ⁇ 1 * u 1 s / u 1 * (u 1 - v 1 ) / (u s 1 - v 1 ).
  • FCD measurement 7 In the case of pure FCD measurement 7, only the speeds and, for example, positions of the vehicles which can be measured with GPS, are transmitted from the vehicles to the control center. With FCD measurement and additional stationary detection, in addition to the FCD data u vehicle , the fluxes ⁇ are measured by the stationary detectors at the detector and transmitted to a control center. In the next common step 9, the two traffic methods are used to determine the current traffic condition through phases covering the network, a phase in an edge or an edge section being calculated in each case on the basis of the average vehicle speeds in this edge. The variance of the vehicle speeds u may also be included. High speed (and possibly additionally low variance) of the speed can, for example, be interpreted as a "free" phase.
  • the calculation of the propagation speed v s of a front or rear phase boundary within an edge depends on the type of detection data available.
  • the new phase limits (position phase limit ) can be determined from the phase limit speed (v phase limit in this edge) and the time difference between the forecast time and the current time. With the forecast of the phase boundaries, the forecast of the phases is possible within the edges.
  • phase boundary forecast location beyond a node i.e. one Phase spread across an account results in:
  • next step 15 is to to return to start 6. This is a continuously updated traffic forecast possible.
  • the method described above is a possible embodiment. Further This forecasting process can be optimized.
  • the Measurement method not only FCD or FCD / stationary, but also a complex one location / time-dependent mixture of these. It may also be advantageous to knot to be classified according to turn rates.
  • a phenomenological model can also be used be included.
  • the dynamics of phase boundaries can be macroscopic Model or be determined phenomenologically.
  • the forecast can ongoing or on service request, i.e. user request as part of a Traffic telematics service.
  • Fig. 5 shows a block diagram of a "floating car” (floating in traffic Vehicle) with the reference symbol A, which is via a wireless communication interface 20 is connected to a central Z.
  • the wireless Communication interface 20 can be, for example, mobile radio.
  • the speed of the vehicle is measured with a sensor system 21 and the position of the vehicle (e.g. using GPS or in another way) certainly.
  • a pre-processing of this data can possibly be carried out using e.g. by Remote configuration created preset and virtual environment by comparison and evaluation may be possible.
  • the raw or edited data u (and possibly the position) are via a communication interface 22, i.e. a Sender, sent to the receiver 23 of the control center.
  • a communication interface 22 i.e. a Sender, sent to the receiver 23 of the control center.
  • a communication interface 22 i.e. a Sender
  • At the headquarters are from a computer 24 identifies traffic phases on the basis of this data (25) and the Movement of the phase boundaries predicted (26).
  • phase forecasts obtained can be used for a traffic jam prognosis and / or for a forecast of Travel times (27) can be used.

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren und eine Vorrichtung zur Prognose des Verkehrszustandes aufgrund von durch Detektoren erfaßten, den aktuellen Verkehrszustand betreffenden Detektionsdaten, welche von den Detektoren gemäß einem eingestellten oder einstellbaren Meldeverhalten an eine Zentrale übermittelt werden
Aus "Adolf May, 'Traffic Flow Fundamentals', Eastwood Cliffs 1990" ist ein Verfahren zur Verkehrsanalyse und Verkehrsprognose aufgrund von von stationären Erfassungseinrichtungen gelieferten und damit punktbezogenen Daten wie der lokalen Geschwindigkeit oder der Verkehrsstärke bekannt.
Ein derartiges Verfahren ist jedoch sehr rechenintensiv. Insbesondere ist es zur Verarbeitung von Daten von mobilen Erfassungseinrichtungen nicht geeignet. Die numerische Lösung von Differentialgleichungen, Intervalarithmetik oder sogar die Modellierung des Verhaltens einzelner Fahrzeuge wären erforderlich.
Aus der Schrift WO 94/11839 ist ein Verfahren zur Prognose des Verkehrsflusses in einem Verkehrswegenetz bekannt, bei dem Parameter, wie Verkehrsdichte und Geschwindigkeit der Fahrzeuge, zur Verkehrsprognose beim Passieren der Fahrzeuge von an den Verkehrswegen angeordneten Sensoren gewonnen werden. Dabei basiert die Berechnung der Prognose auf dem Vergleich der an aufeinanderfolgenden Punkten ermittelten Parameter.
Es wird ausgesagt, dass eine Prognose des Verkehrszustandes an einem Punkt Y einer Verkehrsstrecke (Kante) zu einer bestimmten Zeit auf der Basis des Ist-Zustandes eines Punktes X zu einer früheren Zeit erfolgt.
Hiervon ausgehend ist die Aufgabe der vorliegenden Erfindung die Schaffung eines zur Prognose des Verkehrszustandes insbesondere aufgrund von durch mobile Erfassungseinrichtungen ("floating cars") ermittelten Verkehrsdaten geeigneten, effizienten Verfahrens.
Die Aufgabe wird durch ein Verfahren gemäß dem Anspruch 1 gelöst.
Das erfindungsgemäße Verfahren basiert im Grunde auf der Zuweisung von Phasen zu Kanten oder Kantenabschnitten des Verkehrsnetzes, wobei eine Prognose des Verkehrszustandes aufgrund der Berechnung der Bewegung dieser Phasen im Verkehrsnetz erstellt wird. Dabei werden als Kanten jeweils zwischen zwei Kreuzungen oder Einmüdungen befindliche Abschnitte einer Straße, als Kantenabschnitte Teile von Kanten und als Knoten Kreuzungen, Abfahrten und Einmündungen bezeichnet. Das erfindungsgemäße Verfahren arbeitet sehr effizient. Es liefert bei relativ geringer Rechenleistung gute Ergebnisse aufgrund von Daten von mobilen Erfassungseinrichtungen (= "FCD = floating car data"), kann aber auch sehr effizient Daten von stationären, beispielsweise neben einer Straße montierten Detektoren und/oder eine vorhandene, vorzugsweise dynamische OD-Matrix (origin-destination-matrix), welche angibt, wieviele Fahrzeuge von welchem Ausgangsort wann zu welchem Ziel fahren, zur Prognose verwenden.
Die vom erfindungsgemäßen Verkehrszustands-Prognoseverfahren verwendeten Phasen beschreiben mit diskreten Werten den Verkehrszustand in einer Kante oder einem Kantenabschnitt zu einem bestimmten Zeitpunkt. Eine Phase kann dabei im einfachsten, die gröbste Quantisierung aufweisenden Fall binär (also "frei", "gestaut") beschrieben werden. Eine Phasenbeschreibung mit höherer Auflösung, insbesondere in fünf Stufen (z.B. "frei", "lebhaft", "dicht", "zäh", "gestaut") ist ebenfalls möglich. Dabei wird zweckmäßig angenommen, daß jede Phase ihren Zustand (z.B. "frei") zeitlich unverändert beibehält. Zur Prognose des künftigen Verkehrszustandes wird die Geschwindigkeit der Bewegung der Phasengrenzen berechnet. Dabei entspricht eine vordere Phasengrenze z. B. einem Stauanfang und eine hintere Phasengrenze einem Stauende.
Wenn sich die vordere Phasengrenze und die hintere Phasengrenze einer Phase (also Stauanfang und Stauende oder umgekehrt) mit unterschiedlicher Geschwindigkeit bewegen, verändert sich die Größe einer Phase. Phasen können somit größer oder kleiner, im Extremfall bis zur Länge Null, werden. Somit kann erfindungsgemäß auch die Veränderung der Größen von Phasen zur Prognose des zukünftigen Verkehrszustandes verwendet werden.
Die aktuelle Verkehrssituation wird zweckmäßig durch disjunkte, das Verkehrsnetz vollständig überdeckende Phasen beschrieben, um eine Verkehrszustandsprognose des Gesamtnetzes zu ermöglichen. Dabei wird vorzugsweise in Kanten oder Kantenabschnitten, in welchen, beispielsweise weil sich keine Fahrzeuge in dieser Kante befinden, keine aktuellen Detektionsdaten vorliegen, die Phase als "frei" oder entsprechend der letzten Detektionsdaten aus diesem Abschnitt angenommen, um eine vollständige, aktuelle Verkehrszustandsbeschreibung zu erhalten und eine vollständige Verkehrszustandsprognose zu erlauben, da diese Annahme die mit der höchsten Wahrscheinlichkeit zutreffende ist.
Die Berechnung der zur Prognose zu verwendenden Phasengrenzengeschwindigkeiten jeder Phase können in Abhängigkeit von der Art der vorliegenden Daten nach den folgenden Verfahren berechnet werden:
Wenn nur Detektionsdaten von im Verkehr mitschwimmenden Detektoren vorliegen, erfolgt nach einer Ausgestaltung der Erfindung die Berechnung der Phasengrenzengeschwindigkeiten der Phasen aufgrund der aktuellen Detektionsdaten und der vorherigen Detektionsdaten z.B. durch lineare Regression. Es ist möglich, zu zwei Zeitpunkten den Ort einer Phasengrenze zu bestimmen und aus Ort und Zeit die Phasengrenzengeschwindigkeit zu bestimmen.
Ferner ist es möglich, die Detektionsdaten von stationären Detektoren zumindest in bestimmten Ortsbereichen zur Berechnung der Phasengrenzengeschwindigkeit zu verwenden. Dies erfordert relativ geringe Rechenleistung. Dabei wird eine Phasengrenzengeschwindigkeit zweckmäßig als Quotient aus der Differenz des Zuflusses und Abflusses an der Phasengrenze und aus der Differenz der Dichten vor und hinter der Phasengrenze (v = Δ Φ / Δ ρ) berechnet. Dabei können die Flüsse (Einheit: Fahrzeuge pro Zeit) vor und hinter der Phasengrenze direkt den von einer stationären Detektionseinrichtung gelieferten Detektionsdaten entnommen werden. Die Dichtedifferenz an der Phasengrenze kann mit Hilfe der lokalen Approximation: "Fluß = Dichte * mittlere Fahrzeuggeschwindigkeit" (Φ = ρ * u) gewonnen werden.
Flüsse (Φ) werden zweckmäßig aus FCD geschätzt, stationär gemessen oder aus einer mit unabhängigen Methoden geschätzten, vorzugsweise dynamischen OD-Matrix (origin-destination-matrix = Matrix, die angibt, wann wieviele Fahrzeuge von welchem Anfang zu welchem Ziel fahren) erhalten.
Der Verkehrszustand in Kantenabschnitten, in welche Phasengrenzen nur entlang einer Kante eintreten, also in Kantenabschnitten, in welche keine Phasen über einen Knoten (= Kreuzung, Einmündung) hinweg eintreten, wird zweckmäßig aufgrund der Phasengrenzengeschwindigkeiten berechnet. Dabei wird vorzugsweise für jede Phasengrenze aufgrund ihres aktuellen Ortes und ihrer Phasengrenzengeschwindigkeit ihr Ort zum Prognosezeitpunkt berechnet und den Kantenabschnitten zwischen Phasenanfang und Phasenende zum Prognosezeitpunkt der Phasenzustand dieser Phase zugewiesen.
Wenn aufgrund des prognostizierten Ortes einer Phasengrenze festgestellt wird, daß sich eine Phase über einen Knoten hinweg, also über das Ende einer Kante hinaus ausbreitet, werden erfindungsgemäß die Phasengrenzengeschwindigkeiten der sich aus dieser Phase ergebenden Teil-Phasen in den anderen an diesem Knoten anliegenden Kanten aufgrund der Phasengeschwindigkeit der sich über den Knoten ausbreitenden Phase vor dem Knoten und jeweils dem Fluß in einer am Knoten anliegenden Kante bei Stau und ohne Stau berechnet. Dies ermöglicht eine realistische Stauausbreitungsprognose über einen Knoten hinweg durch Einbeziehung der Flüsse im Knoten bei Stau und ohne Stau. Zweckmäßig wird dabei die Phasengrenzengeschwindigkeit in einer Kante aus dem Quotient aus der Differenz der Flüsse in dieser Kante mit und ohne Stau und der Differenz des Verhältnisses des Flusses in der Kante ohne Stau zur Geschwindigkeit in der Kante ohne Stau und dem Verhältnis des Flusses in der Kante bei Stau und der Geschwindigkeit in der Kante ohne Stau berechnet, wobei zweckmäßig die Geschwindigkeit in der Kante bei Stau angenommen wird als Minimum aus der Geschwindigkeit der Fahrzeuge bei Stau in der Kante, aus welcher sich eine Phase über den Knoten hinweg ausbreitet und der Hälfte des Produkts aus der Fahrzeuggeschwindigkeit in der Kante und dem Verhältnis der Summe der vom Knoten abfließenden zur Summe der zum Knoten zufließenden Flüsse. Ferner wird zweckmäßig für den Fluß in einer Kante bei Stau das Produkt aus dem Fluß in der Kante ohne Stau und dem Verhältnis der Summe der vom Knoten abfließenden Flüsse zur Summe der zum Knoten zufließenden Flüsse verwendet.
Damit läßt sich aus den vorhandenen Größen realitätsnah die jeweilige Phasengrenzengeschwindigkeit, also beispielsweise die Geschwindigkeit der Fortbewegung eines Stauendes, hinter einem Knoten berechnen. Die Position einer Phasengrenze zum Prognosezeitpunkt ergibt sich aus dem Produkt der Phasengrenzengeschwindigkeit und der Zeit zwischen jetzt und dem Prognosezeitpunkt. Den Kantenabschnitten, welche räumlich zwischen den beiden prognostizierten Phasengrenzen einer Phase liegen, wird die jeweilige Phase ("frei" oder "gestaut" etc.) zugewiesen, was eine einfache und effiziente Prognose von Phasen von Kantenabschnitten bei Phasenausbreitungen über Knoten hinweg ermöglicht.
Weitere Merkmale und Vorteile der Erfindung ergeben sich aus der nachfolgenden Beschreibung eines Ausführungsbeispiels anhand der Zeichnung. Dabei zeigt
Fig. 1
schematisch eine in mehrere Kantenabschnitte unterteilte Straße mit darauf fahrenden Fahrzeugen zum jetzigen und zum Prognosezeitpunkt,
Fig. 2
ebenfalls eine Straße zum jetzigen und zum Prognosezeitpunkt, wobei sich die jetzige Stauphase vergrößert,
Fig. 3
schematisch eine Kreuzung, über welche hinweg in ihre Zuflüsse sich ein Stau zurückstaut,
Fig. 4
als Flußdiagramm ein Beispiel der Berechnung des Phasenzustandes eines Verkehrsnetzes in Abhängigkeit von der Art der vorliegenden Detektionsdaten und
Fig. 5
als Blockschaltbild eine Verkehrsüberwachungszentrale, ein Fahrzeug und deren Kommunikation.
Fig. 1 zeigt eine Straße 1, auf welcher sich in Richtung des mit uFahrzeug bezeichneten Pfeiles Fahrzeuge A, B, C, D, E, F, G fortbewegen. Im folgenden werden Kreuzungen und Einmündungen von Straßen als Knoten und zwischen zwei Knoten befindliche Teile von Straßen als Kanten bezeichnet. Entsprechend wird in Fig. 1 der zwischen zwei nicht dargestellten Knoten befindliche Abschnitt einer Straße 1 als Kante k1 bezeichnet. Zur weiteren Unterteilung kann eine Kante k1 in Kantenabschnitte a1, a2, a3 unterteilt sein.
Aus der in Fig. 1 oben für den jetzigen Zeitpunkt beispielhaft für die Kante 1 dargestellten Verkehrssituation soll für einen künftigen Zeitpunkt eine Prognose der in Fig. 1 unten beispielhaft für die Kante 1 dargestellten Verkehrssituation erfolgen. Dazu wird der aktuelle, in Fig. 1 oben beispielhaft für die Kante 1 dargestellte Verkehrszustand aufgrund von durch Detektoren erfaßten Detektionsdaten in einer Zentrale in Form von das Verkehrsnetz überdeckenden, jeweils den Stauzustand in einer Kante repräsentierenden Verkehrsphasen bestimmt und für einen künftigen Zeitpunkt eine Beschreibung des Verkehrszustandes des Verkehrsnetzes durch Berechnung der Bewegungen und damit der zukünftigen Positionen sowie überdies der Größenveränderungen der Verkehrsphasen prognostiziert.
Dabei können Detektionsdaten über den aktuellen Verkehrszustand durch mobile Detektoren und/oder stationäre Detektoren gemessen werden. In jedem Fall ist die Art der vorliegenden Daten orts- und zeitabhängig. Als mobile Detektoren können alle oder einige Fahrzeuge eingesetzt werden, wobei in Fig. 1 oben beispielhaft die Fahrzeuge A, B, C und D jeweils mit einer Antenne 2 ausgestattet sind, von welcher Verkehrsdaten, insbesondere die über den Geschwindigkeitsmesser eines Fahrzeuges erfaßbare Fahrzeuggeschwindigkeit uFahrzeug und auch eine z.B. über GPS (global processioning system) erfaßbare Position an eine hier nicht dargestellte Zentrale, z.B. in regelmäßigen Zeitabständen, zu bestimmten Zeiten, auf Anfrage durch die Zentrale und/oder bei bestimmten Ereignissen, wie Verringerung der Fahrzeuggeschwindigkeit oder Veränderung der Geschwindigkeitsvarianz übertragen werden. Da die Detektoren bei diesem Verfahren mit den Fahrzeugen, in welchen sie angeordnet sind, im Verkehr mitschwimmen, werden die mit diesem Verfahren erhaltenen Daten auch als FCD (floating car data) bezeichnet. Alternativ oder zusätzlich ist es möglich, durch über oder neben einer Straße angeordnete stationäre Detektoren 3 Detektionsdaten zu erhalten.
Es hängt von der Art der gewählten Detektion ab, welche Art von Daten erhalten werden. Durch mobile Detektoren werden in der Regel Daten (FCD) über die Geschwindigkeit uFahrzeug und die Position PosFahrzeug unmittelbar erhalten. Stationäre Detektoren 3 liefern punktbezogen, also für einen bestimmten Punkt an einer Kante den aktuellen Fluß Φ und können, falls sie mit Geschwindigkeitsmeßeinrichtungen ausgestattet sind, überdies die lokale Fahrzeuggeschwindigkeit messen.
Aufgrund der Detektionsdaten wird nun abschnittsweise für Kanten oder Kantenabschnitte eine zugeordnete Phase definiert. Eine Phase kann bei einer binären Quantifizierung den Wert "frei" oder "gestaut" aufweisen. Bei einer 5-fachen Unterteilung können einer Phase beispielsweise die Werte "frei", "lebhaft", "dicht", "zäh", "gestaut" zugewiesen werden. Auch jede andere Quantifizierung ist möglich.
Aus von mobilen Detektoren 2 gewonnenen Detektionsdaten kann die Phase in einer Kante oder einem Kantenabschnitt, in welchem sich diese Detektoren befinden, beispielsweise aufgrund der mittleren Geschwindigkeit der detektierenden Fahrzeuge bestimmt werden. Eventuell kann die Geschwindigkeitsvarianz insbesondere zur genauen Phasenunterteilung herangezogen werden. So kann einem Kantenabschnitt, in welchem sich die Fahrzeuge mit hoher Geschwindigkeit (und eventuell geringer zeitlicher Geschwindigkeitsschwankung) fortbewegen, die Phase "frei" zugeordnet werden und einem Kantenabschnitt, in welchem sich die Fahrzeuge mit niedriger Geschwindigkeit (und eventuell relativ hoher zeitlicher Geschwindigkeitsschwankung) fortbewegen, die Phase "gestaut" zugeordnet werden. Bei mehr als binärer Phasen-Quantifizierung ist es möglich, im durch Geschwindigkeit und Varianz der in einer Kante sich fortbewegenden Fahrzeuge aufgespannten Parameterraum geeignete Zustandsgrenzen zu definieren, welche von den hier diskutierten Phasengrenzen zu unterscheiden sind.
In Fig. 1 ergibt sich beispielsweise, daß im linken Kantenabschnitt a1 sich das Fahrzeug A mit relativ hoher Geschwindigkeit (und eventuell niedriger Geschwindigkeitsschwankung) fortbewegt, so daß aufgrund der vom Fahrzeug A über die Antenne 2 an eine Zentrale gesendeten Daten in der Zentrale dem Kantenabschnitt a1 die Phase "frei" zugeordnet werden kann. Im Kantenabschnitt a2 ist zu vermuten, daß sich die Fahrzeuge B, C, D, E und F mit niedrigerer Geschwindigkeit (und höheren Geschwindigkeitsschwankungen) fortbewegen. Demgemäß ist zu erwarten, daß die mit einer Antenne 2 ausgestatteten Fahrzeuge B, C, D an eine Zentrale relativ niedrige Geschwindigkeit (und eventuell hohe Geschwindigkeitsschwankungen) melden. Die Zentrale würde demgemäß dem Kantenabschnitt a2 die Phase "gestaut" zuordnen.
Im Kantenabschnitt 3 befindet sich nur das Fahrzeug G, welches jedoch nicht mit einer Antenne 2 ausgestattet ist, also keine Detektionsdaten an eine hier nicht gezeigte Zentrale übersendet. Also wird es bis zur späteren Detektion durch eine stationäre Detektionseinrichtung 3 nicht erfaßt. Deshalb nimmt die Zentrale z.B. den Fall an, nämlich daß sich im Kantenabschnitt a3 nur wenige Fahrzeuge oder kein Fahrzeug befindet und ordnet diesem Kantenabschnitt a3 den Phasenzustand "frei" zu. Alternativ ist es möglich, einem Kantenabschnitt oder einer Kante die Phase aufgrund der letzten gemessenen Detektionsdaten zuzuordnen.
Im oben ausgeführten Beispiel wurden festen Kantenabschnitten gleicher Länge auf einer Kante jeweils Phasen zugeordnet. Ferner ist es möglich, entlang einer Kante mit beliebiger Auflösung Phasen unterschiedlicher Länge zu definieren, indem beispielsweise zwischen zwei um mehr als einen Schwellwert beabstandeten Fahrzeugen die Phase "frei" angenommen wird und entlang einer beliebig langen Fahrzeugkolonne die Phase "Stau" angenommen wird.
Mangels vollständiger Daten kann auch das Alter der letzten Messung in einem bestimmten Streckenabschnitt ein Kriterium sein, dort den Zustand "frei" anzunehmen. In der Regel stehen Daten nur von einem kleinen Teil der Fahrzeuge zur Verfügung.
Aufgrund des in Fig. 1 oben dargestellten aktuellen Verkehrszustandes des Verkehrsnetzes soll nun eine Prognose berechnet werden, wie in Fig. 1 unten dargestellt.
Zur Prognose wird die erwartete Bewegung der Phasengrenzen jeder Phase innerhalb des Verkehrsnetzes verwendet, um die künftige Lage der Phasengrenzen und damit die Position und hier auch der Größe der Phasen zu einem zukünftigen Zeitpunkt zu bestimmen.
Eine Phase hat zwei Phasengrenzen, nämlich die in Fig. 1 oben links vom Fahrzeug B befindliche vordere Phasengrenze 4 und die in Fig. 1 oben rechts vom Fahrzeug F befindliche hintere Phasengrenze 5.
Die vordere Phasengrenze kann sich beispielsweise im Falle eines Unfalles an der Position des Fahrzeuges B in Fig. 1 mit der Geschwindigkeit Vvordere Phasengrenze = Null bewegen, in welchem Falle sich die hintere Phasengrenze 5 in Fig. 1 oben nach rechts mit der Geschwindigkeit Vhintere Phasengrenze bewegen würde, wobei sich die Länge der Phase 2 = "Stau" vergrößern würde.
Selten ist der Fall, daß der Stau, wie in Fig. 1 oben, durch niedrige Geschwindigkeiten der Fahrzeuge B, C etc. erzeugt wird, wobei sich die vordere Phasengrenze mit der Geschwindigkeit Vvordere Phasengrenze in Bildrichtung nach links bewegt. Häufiger ist eine Bewegung der vorderen und hinteren Phasengrenze entgegen der Flußrichtung, also in Fig. 1 nach rechts.
Ferner fährt im in Fig. 1 dargestellten Beispiel das Fahrzeug G auf die Autokolonne B, C, E, F auf, so daß sich die Phase 2 nach hinten etwas verlängert, obwohl sie sich in Fahrtrichtung der Fahrzeuge fortbewegt.
Dabei ist die Geschwindigkeit v der Phasengrenzen von den Geschwindigkeiten u der Fahrzeuge zu unterscheiden.
In Fig. 2 ist ein weiteres Beispiel der aktuellen Verkehrssituation in Fig. 2 oben und in Fig. 2 unten der sich daraus entwickelnden künftigen Verkehrssituation dargestellt. In diesem Beispiel hat sich die vordere Phasengrenze 4 mit der Geschwindigkeit vvordere Phasengrenze nach links bewegt und die hintere Phasengrenze, also das Stauende mit der Geschwindigkeit Vhintere Phasengrenze nach rechts bewegt.
Die Fahrzeuge B, C aus der Phase 6 in Fig. 2 oben sind in Fig. 2 unten bereits nach links aus dem Stau herausgefahren.
Obige Beispiele veranschaulichen, daß aufgrund des aktuellen Verkehrszustandes eine Prognose des künftigen Verkehrszustandes möglich ist, wenn die Geschwindigkeiten Vstau = Vvordere Phasengrenze und Vstau = Vhintere Phasengrenze berechnet werden, mit welchen sich jeweils eine Phase fortbewegt. Aus den berechneten Phasengrenzengeschwindigkeiten läßt sich dann zumindest längs einer Kante für eine Prognose der Ort der Phasengrenze zum Prognosezeitpunkt aus der Beziehung "Weg = Geschwindigkeit mal Zeit" und dem aktuellen Ort der Phasengrenze bestimmen. Mit der Berechnung der beiden prognostizierten Phasengrenzen ist die prognostizierte Phase definiert.
Die Berechnung der Geschwindigkeit einer Phasengrenze hängt von der Art der vorliegenden Daten ab.
Liegen nur Daten von mobilen Detektoren (FCD) vor, so kann vvordere Phasengrenze und Vhintere Phasengrenze z.B. durch lineare Regression aus den Positionen der Phasengrenzen zu verschiedenen Zeiten berechnet werden. Falls überdies Daten Φ) von stationären Quellen vorliegen, können die Phasengrenzengeschwindigkeiten v aus der Beziehung v = Δ Φ / Δ ρ (Δ Φ = Abfluß von der Phasengrenze minus Zufluß zur Phasengrenze; Δ p = Dichte auf der Abflußseite der Phasengrenze minus Dichte auf der Zuflußseite der Phasengrenze) berechnet werden; hier kann mit je einem Detektor vor und hinter der Staufront die lokale Dichtedifferenz Δ ρ aus der Beziehung Δ ρ = ΦDetektor 1 / u Detekor 1 - ΦDetektor 2 / u Detekor 2 (u = mittlere Geschwindigkeit der Fahrzeug an dieser Position) berechnet werden.
Mit den zu erhaltenden Geschwindigkeiten v der Phasengrenzen ist damit, wie oben ausgeführt, eine Prognose der Phasen-Bewegung längs einer Kante möglich.
Jedoch kann sich aus dem wie oben berechneten Produkt der Geschwindigkeit der betrachteten Phasengrenze und der Zeitdifferenz zwischen jetzt und dem Prognosezeitpunkt, also aus dem derart prognostizierten Phasengrenzenort, auch ergeben, daß sich eine Phase über einen Knoten, also eine Kreuzung, einen Zufluß zur Straße oder einen Abfluß von der Straße hinwegbewegt. In diesem Falle ist eine Betrachtung der Kanten, welche mit dem Knoten verbunden sind, über welchen sich die betrachtete Phase hinwegbewegt, erforderlich.
Fig. 3 zeigt dabei beispielhaft einen schraffiert dargestellten Stau in der oberen Kante k1, welcher die in (durch dicke Pfeile in den Kanten jeweils angedeuteter) Fahrtrichtung vordere Phasengrenze 4 und die hintere Phasengrenze 5 aufweist. Dabei bewegen sich die Fahrzeuge im Stau in Richtung des dicken Pfeiles in der schraffierten Fläche mit der Geschwindigkeit uFahrzeuge fort. Die hintere Staugrenze 5 bewege sich, weil beispielsweise mehr Fahrzeuge auf die Staugrenze von hinten auffahren (Σ Φzu in Fig. 4) als von der Staugrenze 5 nach vorne wegfahren können (Σ Φab in Fig. 4), entgegen der Richtung des dicken Pfeiles, also in Richtung des neben der oberen Kante 1 angedeuteten schmalen Pfeiles mit der Geschwindigkeit vhintere Phasengrenze auf die Kreuzung zu.
Bei Rückstau aus der Kante k1 in die Kreuzung hinein ist zu erwarten, daß in der unteren Kante k3 und der linken Kante k4, aus welchen sich Fahrzeuge auf die Kreuzung zubewegen, ebenfalls Rückstau in Form einer Bewegung einer hinteren Phasengrenze einer "Stau"-Phase entgegen der Fahrtrichtung in diesen Kanten ausbreitet.
Hierzu soll nun wieder die Phasengrenzengeschwindigkeit der hinteren Phase 5 in den Kanten 3 und 4 berechnet werden. Mit der oben angegebenen bekannten Beziehung v = Δ Φ / Δ ρ und Φ = ρ * u ergibt sich somit für die Geschwindigkeit vhintere Phasengrenze in den Kanten 3 und 4 folgende Beziehung, in welcher in einer Kante k jeweils der auf die hintere Phasengrenze zufließende Fluß als Φk und der von der hinteren Phasengrenze in Staurichtung abfließende Fluß als Φk s und die Geschwindigkeit der Fahrzeuge in der Kante k vor dem Erreichen der hinteren Phasengrenze als uk und die Geschwindigkeit der Fahrzeuge in der Kante k (also k3 oder k4) in Fahrtrichtung nach der hinteren Phasengrenze, also im Stau, als uk s bezeichnet wird: vk = (Φk - Φk s) / (Φk / uk - Φk s / uk s), k = 3 oder 4.
Dabei werden die Variablen in dieser Formel z.B. folgendermaßen bestimmt: Φk, also der Fluß in einer Kante k (k3 oder k4) vor dem Erreichen des Staus, kann mit stationären Detektoren gemessen werden, aus FCD geschätzt werden oder einer mit unabhängigen Methoden geschätzten dynamischen OD-Matrix entnommen werden. Ferner kann, wenn ausschließlich FCD-Daten vorliegen, ein Fluß Φ aus der Beziehung Φ = ρ * u bestimmt werden, wobei die Dichte mittels der Geschwindigkeits-Dichte-Beziehung des Fundamentaldiagramms ρ = ρ (u) aufgrund der mit mobilen Detektoren gemessenen Geschwindigkeit uFahrzeug bestimmt werden kann.
Der im Stau transportierte Restfluß Φs 1 kann mit der aus einer obigen Formel durch Umformen erreichten folgenden Beziehung bestimmt werden. Φ1 s = Φ1 * u1 s / u1 * (u1 - v1) / (us 1 - v1).
Der Fluß in einer Knoten-Zufluß-Kante k3 oder k4 kann bei Abwesenheit von Schockwellen im Bereich des Knotens aufgrund von Flußerhaltung (Φ1 + Φ2 = Φ3 + Φ4) berechnet werden. Mit der Annahme, daß
Φs k = Φk1 s + Φ1 2) / (Φ3 + Φ4) entsprechend Φk s = Φk * (Σ Φab /Σ Φzu), k = 3 oder 4 ergibt sich der von den Zuflüssen in den Stau abgebbare Fluß. Φ1 2 kann dabei kleiner als Φ2 ohne Stau sein und insbesondere auf Φ1 2 = Φ2 * Φ1 s / Φ1 sinken, wenn die Staufront den Knoten passiert. Es kann durch stauvermeidenden Abfluß auch größer als dieser Wert sein. Bei der Festlegung des konkreten Wertes können die lokale Netztopologie und mögliche Umleitungen in Betracht gezogen werden.
Die Geschwindigkeit der Fahrzeuge in der Kante k im Stau zu berechnen ist schwieriger. Einerseits ist davon auszugehen, daß die Dichte im neuen Stau hinter dem Knoten größer als im freien Verkehr in dieser Kante ist, andererseits ist eine Staugeschwindigkeit uk s zur Berechnung erforderlich. Deshalb wird die Geschwindigkeit uk s folgendermaßen angenommen: Uk s = min (u1 s; α uk * (Σ Φab) / (Σ Φzu)), wobei α (0< α<1) phänomenologisch festlegbar ist.
Damit ist auch eine Prognose der Bewegung von Phasengrenzen bei Rückstau einer hinteren Phasengrenze 5 über einen Knoten hinweg in andere Kanten möglich. In die Abflußkante k2 breitet sich zumindest ein Rückstau nicht aus.
Zur Berechnung der Ausbreitung von Phasen über Knoten hinweg ist die Einbeziehung insbesondere von phänomologischen Daten wie dem Abbiegeverhalten an Knoten ohne Stau und/oder bei Stau vorteilhaft.
Fig. 4 zeigt anhand eines Flußdiagramms die Berechnung einer Phasenprognose. Nach Eintritt in das Programm an einer mit "Start" bezeichneten Stelle 6 werden eventuell die aktuellen Fahrzeuggeschwindigkeiten u (und eventuelle die Fahrzeugpositionen pos) in Variablen als vorherige Fahrzeuggeschwindigkeiten und Positionen gespeichert. Das weitere Verfahren hängt von der Art der praktizierten Meßmethode ab:
Bei reiner FCD-Messung 7 werden von den Fahrzeugen an die Zentrale lediglich die Geschwindigkeiten, und z.B. mit GPS meßbare Positionen der Fahrzeuge, übermittelt. Bei FCD-Messung und zusätzlicher stationärer Erfassung werden zusätzlich zu den FCD-Daten uFahrzeug von den stationären Detektoren jeweils die Flüsse Φ am Detektor gemessen und an eine Zentrale übermittelt. Bei beiden Meßmethoden wird im nächsten gemeinsamen Schritt 9 der aktuelle Verkehrszustand durch das Netz überdeckende Phasen bestimmt, wobei eine Phase in einer Kante oder einem Kantenabschnitt jeweils aufgrund der mittleren Fahrzeuggeschwindigkeiten in dieser Kante berechnet wird. Eventuell kann auch die Varianz der Fahrzeuggeschwindigkeiten u mit einbezogen werden. Hohe Geschwindigkeit (und eventuell zusätzlich niedrige Varianz) der Geschwindigkeit kann beispielsweise als Phase "frei" interpretiert werden.
Die Berechnung der Fortpflanzungsgeschwindigkeit vs einer vorderen oder hinteren Phasengrenze innerhalb einer Kante hängt von der Art der vorliegenden Detektionsdaten ab.
Liegen nur FCD-Daten, also Fahrzeuggeschwindigkeiten jetzt und zu mindestens einem früheren Zeitpunkt vor, kann die Fortpflanzungsgeschwindigkeit v einer Phasengrenze innerhalb einer Kante z.B. durch lineare Regression bestimmt werden. Ferner wäre sogar aus Daten eines einzelnen "Floating Car" die Bestimmung der Fortpflanzungsgeschwindigkeit v einer Phasengrenze aus der Beziehung Fluß = Dichte mal Geschwindigkeit (Φ = ρ * u) und der Dichte-Geschwindigkeits-Korrelation des Phasendiagramms (ρ = ρ(u) ) möglich. Falls Daten durch FCD und durch stationäre Detektoren erfaßt werden, kann die Fortpflanzungsgeschwindigkeit vs einer Phasengrenze innerhalb einer Kante aus den Flüssen in dieser Kante vor und hinter der Phasengrenze, also beispielsweise vor und hinter einem Stauende und der Fahrzeuggeschwindigkeit vor und hinter der Phasengrenze, also ebenfalls beispielsweise vor und hinter einem Stauende bestimmt werden.
Die Phasenausbreitungsprognose 12 innerhalb einer Kante (also zwischen Kreuzungen und Einmündungen) aufgrund der Phasengrenzengeschwindigkeit ergibt sich aus der Beziehung Weg = Geschwindigkeit mal Zeit und der aktuellen Phasengrenzen-Position (Position aktuell). Damit lassen sich die neuen Phasengrenzen (PositionPhasengrenze)aus der Phasengrenzengeschwindigkeit (v Phasengrenze in dieser Kante) und der Zeitdifferenz zwischen dem Prognosezeitpunkt und der jetzigen Zeit bestimmen. Mit der Prognose der Phasengrenzen ist innerhalb der Kanten die Prognose der Phasen möglich.
Es kann sich ein Phasengrenzen-Prognose-Ort jenseits eines Knotens, also eine Phasenausbreitung über einen Konten hinweg, ergeben:
Die Phasenausbreitungsprognose über Knoten (Kreuzungen, Einmündungen, Abfahrten) hinweg in an diesem Knoten anliegende Kanten ergibt sich mit der im Kasten 13 angegebenen Formel.
Hiermit ist die Ausgabe 14 der Phasenprognose für das gesamte Verkehrsnetz möglich, anhand derer sich der Verkehrszustand zum Prognosezeitpunkt im Verkehrsnetz beurteilen läßt.
Bei zyklischem Durchlaufen des Verfahrens besteht der nächste Schritt 15 darin, wieder zum Start 6 zurückzukehren. Damit ist eine laufend aktualisierte Verkehrsprognose möglich.
Das oben beschriebene Verfahren ist ein mögliches Ausführungsbeispiel. Weitere Optimierungen dieses Prognoseverfahrens sind möglich. Insbesondere kann die Meßmethode nicht nur FCD oder FCD/stationär, sondern auch eine komplexe orts-/zeitabhängige Mischung hiervon sein. Ferner kann es vorteilhaft sein, Knoten nach Abbiegequoten zu klassifizieren. Auch kann ein phänomenologisches Modell mit einbezogen werden. Die Dynamik von Phasengrenzen kann aus einem makroskopischen Modell oder phänomenologisch bestimmt werden. Die Prognose kann laufend oder auf Dienstanfrage, also Benutzeranfrage im Rahmen eines Verkehrstelematikdienstes, hin erfolgen.
Fig. 5 zeigt als Blockschaltbild ein "floating car" (im Verkehr mitschwimmendes Fahrzeug) mit dem Bezugszeichen A, welches über eine drahtlose Kommunikationsschnittstelle 20 mit einer Zentrale Z in Verbindung steht. Die drahtlose Kommunikationsschnittstelle 20 kann beispielsweise Mobilfunk sein.
Im Fahrzeug A werden mit einer Sensorik 21 die Geschwindigkeit des Fahrzeuges und die Position des Fahrzeuges (z.B. anhand von GPS oder in anderer Weise) bestimmt. Eventuell kann eine Vorbearbeitung dieser Daten anhand einer z.B. durch Fernkonfiguration erstellten Voreinstellung und virtuellen Umgebung durch Vergleich und Auswertung möglich sein. Die unbearbeiteten oder bearbeiteten Daten u (und evtl. die Position) werden über eine Kommunikationsschnittstelle 22, also einen Sender, an den Empfänger 23 der Zentrale gesendet. In der Zentrale werden von einem Rechner 24 aufgrund dieser Daten Verkehrsphasen identifiziert (25) und die Bewegung der Phasengrenzen prognostiziert (26).
Aus der Identifikation von Verkehrsphasen (25) ist die Entwicklung von Verkehrsmeldungen und Berechnung von Reisezeiten (28) möglich. Die gewonnenen Phasen-Prognosen können für eine Stauverlaufsprognose und/oder für eine Prognose von Reisezeiten (27) verwendet werden.
Ferner ist es vorstellbar, aufgrund der identifizierten Verkehrsphasen (z.B. Stau) und der Prognose der Bewegung der Phasengrenzen von einer Steuerung 29 aus über die Kommunikationsschnittstelle 23 in Form eines Senders und Empfängers z.B. per Funk (20) ein Fahrzeug A über dessen Kommunikationsschnittstelle 22 in Form eines Senders und Empfängers von A vor Staus zu warnen und evtl. Umleitungsvorschläge zu geben. Auch ist eine Fernkonfiguration der virtuellen Umgebung im Fahrzeug A von der Zentrale aus möglich. Hier wäre in Figur 5 noch ein Pfeil vom gestrichelten Kasten "Verkehrsinformation" zur Kommunikationseinheit der Zentrale und eine Dienstleistungskomponente im Fahrzeug A einzufügen.

Claims (14)

  1. Verfahren zur Prognose des Verkehrszustandes in einem aus einer Vietzahl von Kanten und Knoten gebildeten Verkehrsnetz aufgrund von durch Detektoren erfaßten, den aktuellen Verkehr betreffenden Detektionsdaten, welche von den Detektoren gemäß einem eingestellten oder einstellbaren Meldeverhalten an. eine Zentrale übermittelt werden, wobei
    die Zentrale aus der Vielzahl der eingehenden Meldungen eine Beschreibung des aktuellen Verkehrszustandes des Verkehrsnetzes in Form das Verkehrsnetz überdeckender, jeweils den Zustand in einer Kante oder einem Kantenabschnitt repräsentierender Verkehrsphasen bestimmt
    und wobei die Zentrale für einen künftigen Zeitpunkt eine Beschreibung des Verkehrszustandes des Verkehrsnetzes durch Berechnung zumindest der Bewegungen und der zukünftigen Positionen der Verkehrsphasen im Verkehrsnetz prognostiziert
    dadurch gekennzeichnet, daß, wenn sich eine Verkehrsphase über einen Knoten hinweg ausbreitet, die Phasengrenzengeschwindigkeiten der Phasen in den an diesem Knoten anliegenden kanten (k) mit Zufluß zum Knoten aufgrund der Phasengrenzengeschwindigkeit (vk) in der Verkehrsphase, die sich über den Knoten hinweg ausbreitet, vor dem Knoten und jeweils dem Fluß Φ in einer am knoten anliegenden Kante bei Stau (Φk s) und ohne Stau (Φk) berechnet wird.
  2. Verfahren nach Anspruch 1,
    dadurch gekennzeichnet, daß die Verkehrsphasen in fünf Stufen quantisiert werden.
  3. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche,
    dadurch gekennzeichnet, daß die Verkehrsphase in einem Kantenabschnitt aufgrund der Geschwindigkeiten der Fahrzeuge in diesem Kantenabschnitt bestimmt wird.
  4. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche,
    dadurch gekennzeichnet, daß zur Bestimmung der Verkehrsphase in einem Kantenabschnitt nur oder auch eine Fahrzeuggeschwindigkeitsvarianz verwendet wird.
  5. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche,
    dadurch gekennzeichnet, daß die Prognose überdies auf der Berechnung der Größenveränderung von Verkehrsphasen basiert.
  6. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche,
    dadurch gekennzeichnet, daß disjunkte, das Verkehrsnetz vollständig überdeckende Verkehrsphasen zur Verkehrszustandsprognose verwendet werden.
  7. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche,
    dadurch gekennzeichnet, daß in Kantenabschnitten, in welchen keine Detektionsdaten vorliegen, die Verkehrsphase als "frei" angenommen wird.
  8. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche,
    dadurch gekennzeichnet, daß die Berechnung der Phasengrenzengeschwindigkeit der Phasengrenzen alleine aufgrund von durch im Verkehr mitschwimmende Detektoren gemeldeten, aktuellen und vorherigen Detektionsdaten durch lineare Regression erfolgt.
  9. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 7,
    dadurch gekennzeichnet, daß zur Berechnung der Phasengrenzengeschwindigkeit der Phasengrenzen einer Verkehrsphase zumindest in einigen Ortsbereichen Detektionsdaten von im Verkehr mitschwimmenden Detektoren und Detektionsdaten von stationären Detektoren verwendet werden.
  10. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche,
    dadurch gekennzeichnet, daß die Berechnung des Verkehrszustandes von Kantenabschnitten, in welchen sich Phasengrenzen nur entlang dieser Kante fortbewegen, aufgrund der Phasengrenzengeschwindigkeit erfolgt.
  11. Verfahren nach Anspruch 1,
    dadurch gekennzeichnet, daß die Phasengrenzengeschwindigkeit vk in einer Kante nach folgender Beziehung berechnet wird: vk = (Φk - Φk s) / (Φk / uk - Φk s / uk s), wobei vk die Geschwindigkeit der Fahrzeuge in der Kante k ohne Stau und Φk s die Geschwindigkeit der Fahrzeuge in der Kante bei Stau ist.
  12. Verfahren nach Anspruch 1 oder 11,
    dadurch gekennzeichnet, daß für die Geschwindigkeit uk s der Fahrzeuge in der Kante k durch Stau eingesetzt wird: uk s = min (u1 s, α * uk * Φab / Φzu), wobei Φab die Summe der Abflüsse vom Knoten, Φzu die Summe der Zuflüsse zum Knoten, u1 s die Geschwindigkeit der Fahrzeuge in der Kante, aus welcher sich ein Stau in den Knoten zurückstäut, und Uk die Geschwindigkeit der Fahrzeuge in der Kante k ist.
  13. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 oder 11 oder 12,
    dadurch gekennzeichnet, daß der Fluß Φk s in einer Kante k bei Stau aus dem Fluß Φk in der Kante ohne Stau und den Zuflüssen Φzu zum Knoten und den Abflüssen Φab vom Knoten berechnet wird zu: Φk s = Φk * Φab / Φzu.
  14. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche,
    dadurch gekennzeichnet, daß zur Berechnung der Ausbreitung und/oder Größenveränderung einer Verkehrsphase die benachbarten Verkehrsphasen mitberücksichtigt werden.
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