EP0902405A2 - Verfahren zur Ermittlung von Verkehrsinformationen - Google Patents

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EP0902405A2
EP0902405A2 EP98117164A EP98117164A EP0902405A2 EP 0902405 A2 EP0902405 A2 EP 0902405A2 EP 98117164 A EP98117164 A EP 98117164A EP 98117164 A EP98117164 A EP 98117164A EP 0902405 A2 EP0902405 A2 EP 0902405A2
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EP
European Patent Office
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traffic
data
vehicle
calculation
speed
Prior art date
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EP98117164A
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English (en)
French (fr)
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EP0902405B1 (de
EP0902405A3 (de
Inventor
Thomas Sachse
Fritz Dr. Busch
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.)
Siemens AG
Original Assignee
Siemens AG
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Publication date
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First worldwide family litigation filed litigation Critical https://patents.darts-ip.com/?family=7842002&utm_source=google_patent&utm_medium=platform_link&utm_campaign=public_patent_search&patent=EP0902405(A2) "Global patent litigation dataset” by Darts-ip is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Application filed by Siemens AG filed Critical Siemens AG
Publication of EP0902405A2 publication Critical patent/EP0902405A2/de
Publication of EP0902405A3 publication Critical patent/EP0902405A3/de
Application granted granted Critical
Publication of EP0902405B1 publication Critical patent/EP0902405B1/de
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Revoked legal-status Critical Current

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    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled

Definitions

  • the invention relates to a method for determining Road routes, especially traffic information related to motorways, local detection cross sections by means of fixed detectors formed, traffic-related measured values recorded, preprocessed by means of local computers and to a given one Data protocol standardized, aggregated and sent to a higher-level radio Data processing system are transmitted.
  • a traffic control and Information system which uses stationary Beacons and transmitter or receiver units arranged in vehicles Traffic flow information determined. From these Traffic flow information becomes, in particular, interference information determined to switch control signals.
  • DE-P 44 08 547 describes a method for traffic detection and traffic situation detection on highways, preferably Motorways, known.
  • lane-related measuring points are set up, which are equipped with traffic sensors, for example induction loops, for vehicle detection and with a traffic data processing device are provided.
  • Traffic data such as vehicle speed, Traffic intensity and traffic density determined and from it certain traffic parameters in a traffic data preparation educated.
  • Two neighboring ones form Measuring points a measuring section with a certain distance. Traffic parameters become from the traffic data of two such measuring points educated.
  • This is a speed density difference, calculated from local traffic data of medium speed and traffic density, a trend factor over a period of time from the ratio of traffic volumes both measuring points as well as a traffic volume trend.
  • this data becomes the probability derived for a critical traffic situation.
  • Control signal for a variable message sign are generated.
  • Detectors are also known in the prior art that detect the presence and detect the speed of a moving object can. For example, such detectors work according to a passive infrared process, which may also be used with others Procedure can be combined.
  • Detectors In the state of the art No method is known to date, traffic information covering the entire area to record and evaluate. In particular, there are none Method known that the traffic information determination route section variable, event-oriented if necessary and enable with little data transfer effort.
  • An essential aspect of the present invention is the optimal one Evaluation and further processing of the received data in one Central unit to the from an economic point of view recorded and sent data so comprehensive and meaningful to process as possible, but also to produce results arrive, the information content as clear and reliable as possible is. In this regard, only individual solutions are known.
  • the present invention is based on the object of providing an area-wide traffic data acquisition of the generic type, through which reliable and sufficiently meaningful data bases for different traffic information services are provided with simple sensors and low data transmission and energy expenditure, in such a way that the recorded ones and sent data are analyzed and processed as comprehensively and meaningfully as possible, and the results are as clear and reliable as possible.
  • the invention proposes a method for determining traffic information related to road routes, in particular highways, wherein local detection cross sections are formed by means of fixed detectors, traffic-related measured values are recorded, preprocessed by means of local computers and standardized, aggregated and per using a predetermined data protocol wireless transmission are transmitted to a higher-level data processing system, the transmitted data being processed in at least two redundant, different and independent calculation methods for determining route-related traffic information.
  • the invention enables the implementation of a step organized processing system, being short term Results can be achieved by expanding into the individual levels can be consolidated and refined. Through the There is a resolution into individual subtasks or stages high degree of flexibility and reliability through the Formation of fallback levels. Through the local pre-analysis of the Traffic gives rise to extremely energy-saving, event-oriented data transmission to the parent Data processing systems or centers.
  • Fixed detectors are preferably used at connection points, Positioned nodes and the like. Beyond that the arrangement density of the fixed detectors depending determined by traffic expectation estimates. So you can through the arrangement of many local recording systems Build networks. With the invention it is also possible organize an overall network structure. On traffic technology critical positions are local detectors and preprocessing computers arranged by radio in preferably digital Technology the data to higher-level data processing systems forward or control centers. There can then be more Traffic models to which data are applied.
  • linking the data to neighboring local acquisition cross sections can be a so-called route-related level of service in a higher-level data processing system or one assigned to the overall network Central can be determined.
  • Measurement data are delivered, they are preprocessed, for example by calculating mean values, checking plausibility and trend factor determinations carried out become. From the changes in the data or the data itself status codes are then determined, for example in the form a numerical value for conditions such as free traffic flow, traffic jam, Stop and go, traffic jam or standstill etc. Evaluation cycles can be selected every 1 to 5 minutes, for example. However, the evaluation cycle can be set variably, for example depending on the status codes or Traffic conditions. The same applies to the data transfer rate, which, for example, depending on the determined Status code is applied, for example, with free flow of traffic Averaging every 30 minutes every 5 minutes. Depending on the fault condition, the transmission density increase. The data transfer rates neighboring acquisition cross-sections compared.
  • the measured values can be recorded in relation to the lane, but what is not absolutely necessary, other detection cross sections can also be used To be defined. It is also fundamental possible, vehicle type differentiation values, for example Detect trucks, cars and the like.
  • source-to-target relationships by analyzing the data of all acquisition cross sections of a network determines that the data for route search, evaluated for the output of traffic management information, for Clarification subjected to statistical analysis and that the data evaluated for the submission of traffic development forecasts become.
  • the invention provides methods for different Types and qualities of traffic information data to provide.
  • the main task is to provide such data for to prepare the motor vehicle drivers and expedient them Provide information. It can be, for example for travel time displays, route displays, traffic forecast, Act traffic jams and the like.
  • vehicles are arranged with information displays, on which the motorists use their planned routes and get the travel time information displayed. You can then, for example, under different alternatives choose the fastest route. Additionally or alternatively you can Indications of traffic jam developments, probabilities in relation on the further development on the upcoming section and the like are displayed.
  • the range of applications is extensive.
  • the invention provides an extremely flexible method, with which by linking different traffic models an almost network-wide, comprehensive traffic information system is buildable, which data for different Provides informational purposes. It can be conventional and already known models and processes used and be combined. Forecasts can be curve-based forecasts at measuring points, model-based forecasts for sections and Meshes and additions of immeasurable effects using be artificial intelligence. For the calculation of mean values usual formulas are used.
  • the transferred data in two different calculation methods Complexity. It is provided that one of the at least two calculation methods a simple interpolation procedure of low complexity is.
  • the input data of the calculation process is lower Complexity is vehicle speed v and traffic volume q, output data are a cruising speed and Traffic density k.
  • the calculation method low complexity an additional traffic jam message issues.
  • a procedure as described is required only a minimum of input data and can be very fast very reliable statements about the traffic conditions in the area of a measurement cross section. With interpolation it is assumed for simplicity that all vehicles behave the same.
  • the other one of the at least two calculation methods is based on the data analysis based on a fundamental diagram Is a highly complex process.
  • a fundamental diagram is a known, on a measurement cross section related curve.
  • the representation is the curve of traffic volume q above the assignment k.
  • the curve corresponds in simplified and highly smoothed form essentially one asymmetrical Gaussian distribution and leaves statements about critical and uncritical states too.
  • the invention strikes before that input data of the calculation method of high complexity Vehicle speed v, traffic strength q and Occupancy b are, based on a travel time Cruising speed and traffic density are k.
  • the calculation method be of high complexity additionally a traffic situation status signal, at least differentiates according to free / critical / traffic jam.
  • This second procedure also requires only a minimum of Input data and can very quickly make very reliable statements about the traffic condition in the area of a measurement cross-section to meet.
  • Impairment parameters such as construction sites, accidents and the like can be entered.
  • the 3 levels differ in the complexity of the used Process for evaluating traffic data and thus in the quality and type of the calculated traffic parameters.
  • Preprocessing and plausibility checks are carried out in the individual stages of the incoming data. Get all results on sections of road between adjacent junctions or junctions (e.g. Federal Motorway (BAB) sections) and to the current one at the headquarters Measurement data interval. To travel times for selected Determining routes through the network are also the route-related travel speeds of different time intervals according to the route length and the total travel time required; these have to be from archived corridors taken or forecast on the basis thereof. Route-related travel times are not yet calculated here, can, however, be determined on the basis of all 3 levels if necessary become.
  • BAB Federal Motorway
  • the aim is to check and, if necessary, correct the aggregation modules upcoming measurement data.
  • the conversion takes place to track-related values. Extrapolation of directional variables Lane-related sizes.
  • Input is lane-related data from the aggregation module in 1 min intervals.
  • the standard deviation gives the fluctuation range of the speed again.
  • the calculation of the lane-related cruising speed from the cross-sectional cruising speed can also be used.
  • FIG. 2 shows how the detector D uses Section A of a main carriageway H between a first ramp R1 and a second ramp R2 is characterized.
  • the cruising speed in the section is calculated in a first approximation from the local directional average speed of the vehicles.
  • V Fz, mom 0.974
  • the travel time band indicates the bandwidth of the travel time, which is calculated from the standard deviation of the speed.
  • ⁇ t R ⁇ 1 S v ⁇ 60 [min / km]
  • FIG. 3 it is shown how a section A one Main roadway H between a first ramp R1 and one second ramp R2 by means of a first detector D1 and one second detector D2 is characterized.
  • Traffic volume in the section is the arithmetic mean of the local directional traffic volumes of the m measurement cross sections in the section
  • K Vehicle Q Vehicle V Fz, mom ⁇ Number of lanes ⁇ 60 [vehicle / km]
  • the travel time band is calculated as in case 1.
  • FIG 4 it is shown how a main carriageway H in 3 sections A1, A2 and A3 divided between different ramps R. is, in the first section A1 a first detector D1 and in the third section A3 a second detector D2 is provided is.
  • the standard deviation of the speed is calculated as in case 1.
  • Traffic volume in the section is the arithmetic mean of the local directional traffic volumes of the surrounding measuring cross-sections
  • Q i Vehicle [Vehicle / min]
  • K Vehicle Q Vehicle V Fz, mom ⁇ Number of lanes ⁇ 60 [vehicle / km]
  • the travel time band is calculated as in case 1.
  • k 1 and k 2 are adjustable.
  • V Q the forecast speed on the main carriageway
  • prog ⁇ V traffic jam on the condition that the difference between the forecast speeds of the cars and the trucks (as an absolute value) does not exceed a certain value.
  • V QP the forecast speed on the main carriageway
  • prog - V QL the condition that the difference between the forecast speeds of the cars and the trucks (as an absolute value) does not exceed a certain value.
  • V QP the forecast speed on the main carriageway
  • prog ⁇ V traffic jam the condition that the difference between the forecast speeds of the cars and the trucks (as an absolute value) does not exceed a certain value. ie:
  • Minimum number of vehicles The parameters V traffic jam , V diff and the minimum number of vehicles are adjustable.
  • the module performs an iterative calculation of the matrix elements based on the pre-weighting and the matrix row and column totals.
  • the FDG is shown in FIG.
  • the key data of the individual fundamental diagrams are in the appendix listed.
  • the reference interval is 1 minute.
  • Traffic mapping with ESE Extended Situation Detection: With the traffic model ESE, profiles of traffic volume, Speed and traffic density for individual segments of one Section generated. In addition, statements about the traffic situation made in the section made.
  • a section in ESE relates to the model approach always on the distance between two measuring cross sections.
  • Section used in the field test is limited by nodes or junctions.
  • the ESE sections or segments must correspond to the visualization sections be assigned.
  • FIG. 8 A federal highway BAB is shown in FIG. 8, which is divided into three sections A1, A2 and A3, each with a detector D1, D2 and D3.
  • ESE there is an ESE section ESE A1 between the first detector D1 and the second detector D2 in 3 segments S 1 m , S 2 m S 3 m and corresponding to the ESE section ESE-A2 between the second detector D2 and the third Detector D3 divided into three segments S 1 n , S 2 n and S 3 n .
  • a Visu ⁇ S m i + ⁇ S n i
  • the traffic situation is determined for the ESE section. To adapt to the BAB section is for the individual situations a corresponding logic is proposed. The Situation is set to zero in the next interval and with newly calculated ESE situations.
  • a traffic-technical bottleneck is defined as a situation in which the number of available lanes is reduced due to a traffic-related event, for example an accident or a broken down vehicle, and consequently there are discontinuities in the flow of traffic.
  • ESE A n-1 S3 S4 S5 S6 ESE A n S1 S1 S1 S1 S1 S1 ESE A n + 1 BAB A m-1 S4 BAB A m S3 S1 S5 BAB A m + 1 S1
  • a section is blocked when the traffic density in the entire section exceeds a defined size and the speed at the two section boundaries falls below a defined size.
  • ESE A n-1 S4 S5 S6 ESE A n S5 S5 S5 S5 ESE A n + 1 BAB A m-1 BAB A m S3 S5 S5 S6 BAB A m + 1 S3
  • the raw data of the detectors are written to a file per detector and day.
  • the parameterization data are for each change and for each detector or aggregation module with the date of the change save.
  • An off-line evaluation accesses the raw data of the detectors, on the results of the three tier models and on the Parameterization data back.

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Abstract

Der vorliegenden Erfindung liegt die Aufgabe zugrunde, eine flächendeckende Verkehrsdatenerfassung, durch welche mit Einfachsensorik und geringem Datenübertragungs- sowie Energieaufwand zuverlässige und hinreichend aussagekräftige Datengrundlagen für unterschiedliche Verkehrsinformationsdienste bereitgestellt werden, derart verbessert bereitzustellen, so daß die erfassten und gesendeten Daten so umfassend und aussagekräftig sowie vom Ergebnis her so eindeutig und sicher wie möglich analysiert und verarbeitet werden. Zur technischen Lösung dieser Aufgabe wird mit der Erfindung vorgeschlagen ein Verfahren zur Ermittlung von auf Straßenstrecken, insbesondere Autobahnen, bezogene Verkehrsinformationen, wobei mittels ortsfester Detektoren lokale Erfassungsquerschnitte gebildet, verkehrsbezogene Meßwerte erfaßt, mittels lokaler Rechner vorverarbeitet und auf ein vorgegebenes Datenprotokoll normiert, aggregiert und per drahtloser Übermittlung an eine übergeordnete Datenverarbeitungsanlage übertragen werden, wobei die übertragenen Daten in wenigstens zwei redundanten, zueinander unterschiedlichen und unabhängigen Berechnungsverfahren zur Ermittlung streckenbezogener Verkehrsinformationen bearbeitet werden. <IMAGE>

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Ermittlung von auf Straßenstrecken, insbesondere Autobahnen bezogene Verkehrsinformationen, wobei mittels ortsfester Detektoren lokale Erfassungsquerschnitte gebildet, verkehrsbezogene Meßwerte erfaßt, mittels lokaler Rechner vorverarbeitet und auf ein vorgegebenes Datenprotokoll normiert, aggregiert und per Funk an eine übergeordnete Datenverarbeitungsanlage übertragen werden.
Im Stand der Technik ist es bekannt, an einzelnen Meßstellen Verkehrsflußinformationen zu erfassen, um daraus direkte Störinformationen abzuleiten oder Verkehrsentwicklungsprognosen für benachbarte Streckenabschnitte zu entwickeln. Es sind jeweils nur Einzellösungen bekannt.
Beispielsweise ist in der EP 0 256 483 A1 ein Verkehrsleit- und Informationssystem offenbart, welches unter Verwendung ortsfester Leitbaken und in Fahrzeugen angeordneten Sende- bzw. Empfangseinheiten Verkehrsflußinformationen ermittelt. Aus diesen Verkehrsflußinformationen werden insbesondere Störinformationen ermittelt, um Leitsignale zu schalten.
Aus der DE-P 44 08 547 ist ein Verfahren zur Verkehrserfassung und Verkehrssituationserkennung auf Autostraßen, vorzugsweise Autobahnen, bekannt. Zur Bildung von sogenannten Meßquerschnitten werden spurbezogene Meßstellen eingerichtet, die mit Verkehrssensoren, beispielsweise Induktionsschleifen, zur Kfz.-Detektion und mit einer Verkehrsdaten-Verarbeitungs-Einrichtung versehen sind. Es werden regelmäßig Verkehrsdaten wie Kfz.-Geschwindigkeit, Verkehrsstärke und Verkehrsdichte ermittelt und daraus bestimmte Verkehrskenngrößen in einer Verkehrsdatenaufbereitung gebildet. Dabei bilden jeweils zwei benachbarte Meßstellen einen Meßabschnitt mit einer bestimmten Streckenlänge. Aus den Verkehrsdaten zweier solcher Meßstellen werden Verkehrskenngrößen gebildet. Diese sind eine Geschwindigkeitsdichte-Differenz, berechnet aus lokalen Verkehrsdaten mittlerer Geschwindigkeit und der Verkehrsdichte, ein Trendfaktor, ermittelt über einen bestimmten Zeitraum aus dem Verhältnis der Verkehrsstärken beider Meßstellen sowie ein Verkehrsstärketrend. Aus diesen Daten wird mittels einer Fuzzylogik die Wahrscheinlichkeit für eine kritische Verkehrssituation abgeleitet. Bei Erreichen eines Wahrscheinlichkeitsschwellwertes kann dann ein Steuersignal für ein Wechselverkehrszeichen erzeugt werden.
Im Stand der Technik sind auch Detektoren bekannt, die das Vorhandensein und die Geschwindigkeit eines bewegten Objektes erfassen können. Beispielsweise arbeiten derartige Detektoren nach einem Passiv-Infrarot-Verfahren, welches ggf. auch mit anderen Verfahren kombiniert werden kann. Im Stand der Technik ist bisher kein Verfahren bekannt, flächendeckend Verkehrsinformationen zu erfassen und auszuwerten. Insbesondere sind keine Verfahren bekannt, die die Verkehrsinformationsermittlung streckenabschnittsbezogen variabel, ggf. ereignisorientiert und mit geringem Datenübertragungsaufwand ermöglichen.
Ein geringer Datenübertragungsaufwand ist einerseits zur Durchführung eines energiesparenden Verfahrens erforderlich, andererseits um möglichst transparente und leicht pflegbare Datenbestände zu erzeugen.
Wesentlicher Aspekt der vorliegenden Erfindung ist die optimale Auswertung und Weiterverarbeitung der empfangenen Daten in einer Zentraleinheit, um die unter wirtschaftlichen Gesichtspunkten erfassten und gesendeten Daten so umfassend und aussagekräftig wie möglich zu verarbeiten, aber auch zu Ergebnissen zu gelangen, deren Aussagegehalt so eindeutig und sicher wie möglich ist. Diesbezüglich sind nur Einzellösungen bekannt.
Ausgehend von diesem Stand der Technik liegt der vorliegenden Erfindung die Aufgabe zugrunde, eine flächendeckende Verkehrsdatenerfassung der gattungsgemäßen Art, durch welche mit Einfachsensorik und geringem Datenübertragungs- sowie Energieaufwand zuverlässige und hinreichend aussagekräftige Datengrundlagen für unterschiedliche Verkehrsinformationsdienste bereitgestellt werden, derart verbessert bereitzustellen, so daß die erfassten und gesendeten Daten so umfassend und aussagekräftig sowie vom Ergebnis her so eindeutig und sicher wie möglich analysiert und verarbeitet werden.
Zur technischen Lösung dieser Aufgabe wird mit der Erfindung vorgeschlagen ein Verfahren zur Ermittlung von auf Straßenstrecken, insbesondere Autobahnen, bezogene Verkehrsinformationen, wobei mittels ortsfester Detektoren lokale Erfassungsquerschnitte gebildet, verkehrsbezogene Meßwerte erfaßt, mittels lokaler Rechner vorverarbeitet und auf ein vorgegebenes Datenprotokoll normiert, aggregiert und per drahtloser Übermittlung an eine übergeordnete Datenverarbeitungsanlage übertragen werden, wobei die übertragenen Daten in wenigstens zwei redundanten, zueinander unterschiedlichen und unabhängigen Berechnungsverfahren zur Ermittlung streckenbezogener Verkehrsinformationen bearbeitet werden.
Die Erfindung ermöglicht die Realisierung eines stufenförmig organisierten Verarbeitungssystems, wobei bereits kurzfristig Ergebnisse erzielt werden können, die durch Ausweitung in die einzelnen Stufen konsolidiert und verfeinert werden. Durch die Auflösung in einzelne Teilaufgaben bzw. Stufen ergibt sich ein hohes Maß an Flexibilität und an Ausfallsicherheit durch die Bildung von Rückfallebenen. Durch die lokale Voranalyse des Verkehrs ergeben sich Möglichkeiten zur äußerst energiesparenden, ereignisorientierten Datenübertragung zu den übergeordneten Datenverarbeitungsanlagen bzw. -zentralen.
Vorzugsweise werden ortsfeste Detektoren an Anschlußstellen, Knotenpunkten und dergleichen positioniert. Darüber hinaus wird die Anordnungsdichte der ortsfesten Detektoren in Abhängigkeit von Verkehrserwartungsschätzungen bestimmt. Somit lassen sich durch die Anordnung vieler lokaler Erfassungssysteme flächendeckende Netze aufbauen. Mit der Erfindung ist es auch möglich, einen Gesamtnetzaufbau zu organisieren. An verkehrstechnisch kritischen Positionen werden lokale Detektoren und Vorverarbeitungsrechner angeordnet, die über Funk in vorzugsweise digitaler Technologie die Daten an übergeordnete Datenverarbeitungsanlagen bzw. -zentralen weiterleiten. Dort können dann weitere Verkehrsmodelle auf die Daten angewandt werden.
Aus der lokalen Auswertung ergibt sich die Möglichkeit der lokalen Zustandserkennung. Durch die Verknüpfung der Daten benachbarter lokaler Erfassungsquerschnitte kann ein sogenannter streckenbezogener Level of Service in einer übergeordneten Datenverarbeitungsanlage oder einer dem Gesamtnetz zugeordneten Zentrale ermittelt werden.
Die Verknüpfung dieser Daten, ggf. in Kombination mit den Daten der lokalen Erfassungsquerschnitte ermöglicht die Errechnung einer erweiterten Situationserkennung. Hier können dynamische Zustandsschätzungen erfolgen, um eine verbesserte Zustandsschätzung in kritischen Streckenabschnitten durch Zuschaltung eines angepaßten Systems zur erweiterten Situationserkennung zu erlangen. Die Ergebnisse sind detaillierte streckenbezogene Daten und feiner untergliederte Situationsklassifizierungen. Darüber hinaus lassen sich Angaben einer etwaigen Sicherheit der jeweiligen Schätzung erzielen. Eine Korrektur hinsichtlich stark verrauschter Daten wegen schlechter Datenübertragung, bei größeren Zeitintervallen oder nur sporadischen Daten ist mit der Erfindung vorgesehen.
Mit besonderem Vorteil wird vorgeschlagen, daß zur lokalen Vorverarbeitung der Daten deren Plausibilität anhand von Modellvergleichen überprüft wird, Mittelwertberechnungen durchgeführt, aus der Veränderung der Maßwerte Trendfaktoren ermittelt, und daß aus den ermittelten Daten taktweise Zustandscodes ermittelt werden. Als Meßwerte werden zumindest Fahrzeuggeschwindigkeit, Verkehrsstärke und querschnittsbezogene Belegung erfaßt.
Nachdem von einem Detektor, beispielsweise einem Passiv-Infrarot-Detektor, Meßdaten geliefert werden, werden diese vorverarbeitet, beispielsweise indem Mittelwertberechnungen, Plausibilitätskontrollen und Trendfaktorermittlungen durchgeführt werden. Aus den Veränderungen der Daten oder den Daten selbst werden dann Zustandscodes ermittelt, beispielsweise in der Form eines Zahlenwertes für Zustände wie freier Verkehrsfluß, Staugefahr, Stop and Go, Stau oder Stillstand u.s.w. Auswertungszyklen können beispielsweise alle 1 bis 5 Minuten gewählt werden. Der Auswertungszyklus kann jedoch variabel festgelegt werden, beispielsweise in Abhängigkeit von den Zustandscodes oder den Verkehrszuständen. Das gleiche gilt für die Datenübertragungsrate, die beispielsweise in Abhängigkeit von dem ermittelten Zustandscode angewandt wird, beispielsweise bei freiem Verkehrsfluß alle 30 Minuten eine Übertragung bei Mittelwertbildung alle 5 Minuten. Je nach Störzustand kann die Übertragungsdichte erhöht werden. Dabei werden die Datenübertragungsraten benachbarter Erfassungsquerschnitte aufeinander abgeglichen.
Die Meßwerte können fahrspurenbezogen erfaßt werden, was aber nicht zwingend erforderlich ist, es können auch andere Erfassungsquerschnitte definiert werden. Auch ist es grundsätzlich möglich, Fahrzeugtypunterscheidungswerte, also beispielsweise Lkw, Pkw und dergleichen zu erfassen.
Darüber hinaus wird weiterhin vorgeschlagen, daß Quelle-Ziel-Beziehungen durch die Analyse der Daten aller Erfassungsquerschnitte eines Netzes ermittelt, daß die Daten zur Routensuche, zur Ausgabe von Verkehrsleitungsinformationen ausgewertet, zur Präzisierung statistischen Analysen unterzogen und daß die Daten zur Abgabe von Verkehrsentwicklungsprognosen ausgewertet werden.
Mit der Erfindung werden Verfahren bereitgestellt, um unterschiedliche Arten und Qualitäten von Verkehrsinformationsdaten zur Verfügung zu stellen. Hauptaufgabe ist es, solche Daten für die Kraftfahrzeugführer aufzubereiten und diesen zweckmäßige Informationen bereitzustellen. Dabei kann es sich beispielsweise um Reisezeitanzeigen, Routenanzeigen, Verkehrsschlußprognosen, Stauanzeigen und dergleichen handeln. In den einzelnen Fahrzeugen werden beispielsweise Informationsdisplays angeordnet, auf welchen die Kraftfahrzeugführer ihre geplanten Routen und die Reisezeitinformationen angezeigt bekommen. Sie können dann beispielsweise unter verschiedenen Alternativen die jeweils schnellste Route wählen. Zusätzlich oder alternativ können Hinweise auf Stauentwicklungen, Wahrscheinlichkeiten in Bezug auf die weitere Entwicklung auf dem bevorstehenden Streckenabschnitt und dergleichen angezeigt werden. Die Anwendungsbreite ist umfangreich.
Mit der Erfindung wird ein äußerst flexibles Verfahren angegeben, mit welchem unter Verknüpfung unterschiedlichster Verkehrsmodelle ein nahezu netzumfassendes, flächendeckendes Verkehrsinformationssystem aufbaubar ist, welches Daten für unterschiedlichste Informationszwecke liefert. Es können herkömmliche und bereits bekannte Modelle und Verfahren eingesetzt und kombiniert werden. Prognosen können ganglinienbasierte Prognosen an Meßstellen, modellgestützte Prognosen für Abschnitte und Maschen und Ergänzungen nicht meßbarer Effekte unter Verwendung künstlicher Intelligenz sein. Für die Berechnung von Mittelwerten werden übliche Formeln eingesetzt.
Mit Vorteil wird mit der Erfindung vorgeschlagen, daß die übertragenen Daten in zwei Berechnungsverfahren unterschiedlicher Komplexität bearbeitet werden. Dabei ist vorgesehen, daß eines der wenigstens zwei Berechnungsverfahren ein einfaches Interpolationsverfahren geringer Komplexität ist. Die Eingangsdaten des Berechnungsverfahrens geringer Komplexität sind Fahrzeuggeschwindigkeit v und Verkehrsstärke q, Ausgangsdaten sind eine Reisegeschwindigkeit und Verkehrsdichte k. Weiterhin ist vorgesehen, daß das Berechnungsverfahren geringer Komplexität zusätzlich eine Staustörmeldung ausgibt. Ein wie beschriebenes Verfahren benötigt nur ein Minimum an Eingangsdaten und kann sehr schnell sehr verläßliche Aussagen über den Verkehrszustand im Bereich eines Meßquerschnittes treffen. Bei der Interpolation wird vereinfachend davon ausgegangen, daß sich alle Fahrzeuge gleich verhalten.
Weiterhin wird mit Vorteil vorgeschlagen, daß das andere der wenigstens zwei Berechnungsverfahren ein auf der Datenanalyse auf der Basis eines Fundamentaldiagramms basierendes Verfahren hoher Komplexität ist. Ein Fundamentaldiagramm ist eine an sich bekannte, auf einen Meßquerschnitt bezogene Kurve. Die Darstellung ist die Kurve der Verkehrsstärke q über der Belegung k. Die Kurve entspricht in vereinfachter und stark geglätteter Form im wesentlichen einer unsymetrischen Gaußverteilung und läßt Aussagen über kritische und unkritische Zustände zu. Die Erfindung schlägt vor, daß Eingangsdaten des Berechnungsverfahrens hoher Komplexität Fahrzeuggeschwindigkeit v, Verkehrsstärke q und Belegung b sind, Ausgangsdaten eine Reisezeit bezogen auf Reisegeschwindigkeit und Verkehrsdichte k sind. Weiterhin wird vorgeschlagen, daß das Berechnungsverfahren hoher Komplexität zusätzlich ein Verkehrssituationsstatussignal, wenigstens differenziert nach Frei/Kritisch/Stau ausgibt. Auch dieses zweite Verfahren benötigt nur ein Minimum an Eingangsdaten und kann sehr schnell sehr verläßliche Aussagen über den Verkehrszustand im Bereich eines Meßquerschnittes treffen.
Die redundante Anwendung von wenigstens zwei Verfahren erhöht erheblich die Sicherheit und ermöglicht eine Überprüfung der Ergebnisse hinsichtlich ihrer Qualität.
Zur Analyse der Daten in Bezug auf größere Abschnitte des Verkehrsnetzes wird vorgeschlagen, daß die übertragenen Daten in wenigstens einem dritten, hochkomplexen Berechnungsverfahren für eine erweiterte Situationserkennung bearbeitet werden. Dabei finden Eingang die Ergebnisse der vorhergehenden Berechnungsverfahren. Dabei ist es von Vorteil, daß bei dem hochkomplexen Berechnungsverfahren Fuzzylogik eingesetzt wird.
Zudem wird vorgeschlagen, daß in die Berechnungsverfahren Störstellenparameter wie Baustellen, Unfälle und dergleichen eingegeben werden.
Weitere Vorteile und Merkmale der Erfindung ergeben sich aus der folgenden Beschreibung einiger Beispiele.
Dabei zeigen
  • Fig.1 graphisch die Abhängigkeit von Geschwindigkeiten und Belegungen,
  • Fig.2 schematisch eine erste Anordnung von einem Detektoren und Fahrbahnabschnitten,
  • Fig. 3 schematisch eine zweite Anordnung von Detektoren und Fahrbahnabschnitten,
  • Fig. 4 schematisch eine dritte Anordnung von Detektoren und Fahrbahnabschnitten,
  • Fig. 5 schematisch eine vierte Anordnung von Detektoren und Fahrbahnabschnitten,
  • Fig. 6 ein Geschwindigkeit-Verkehrsstärke-Diagramm,
  • Fig. 7 ein Struktogramm zur Ermittlung der Geschwindigkeit,
  • Fig. 8 schematisch die Zuordnung von BAB-Abschnitten und ESE-Abschnitten und
  • Fig. 9 schematisch eine weitere Zuordnung von BAB-Abschnitten und ESE-Abschnitten.
    • Für die Verarbeitung der Daten in der Zentrale sind 3 Stufen vorgesehen:
  • 1. Einfache Lösung
  • 2. Konventionelle Lösung
  • 3. Erweiterte Lösung mit wissenschaftlichen Lösungsansätzen
    • Die 3 Stufen unterscheiden sich in der Komplexität der eingesetzten Verfahren zur Auswertung der Verkehrsdaten und damit in der Qualität und Art der errechneten Verkehrskenngrößen.
    Folgende Ergebnisse werden ermittelt:
    Stufe 1:
    • streckenbezogene Reisegeschwindigkeitsklassen
    • Reisezeitbänder (durchschnittliche Reisezeit +- Toleranz)
    • Verkehrsdichteklassen
    Stufe 2:
    • streckenbezogene Reisegeschwindigkeitsklassen unter Einbeziehung von Fundamentaldiagrammen
    • Verkehrsstromaufteilung an Knoten mit verbesserter Aussage der Verkehrssituation
    • Stau am Meßquerschnitt
    • Unruhe im Verkehrsablauf
    • Verkehrslage, einfach
    Stufe 3:
    • streckenbezogene Reisegeschwindigkeitsklassen
    • Verkehrsstromaufteilung an Knoten
    • detaillierte Situationserkennung für einzelne Streckenabschnitte
    In den einzelnen Stufen erfolgt eine Vorverarbeitung und Plausibilitätskontrolle der eingehenden Daten. Alle Ergebnisse beziehen sich auf Streckenabschnitte zwischen benachbarten Anschlußstellen oder Knotenpunkten (z.B. Bundesautobahn (BAB)-Abschnitte) und auf das jeweils aktuelle, in der Zentrale vorliegende Meßdaten-Intervall. Um Reisezeiten für ausgewählte Routen durch das Netz zu ermitteln, sind gleichzeitig die streckenbezogenen Reisegeschwindigkeiten unterschiedlicher Zeitintervalle entsprechend der Routenlänge und der Gesamtreisezeit erforderlich; diese müssen aus archivierten Ganglinien entnommen bzw. auf deren Basis prognostiziert werden. Routenbezogene Reisezeiten werden hier noch nicht berechnet, können jedoch bei Bedarf auf der Basis aller 3 Stufen ermittelt werden.
    Im folgenden wird das Datenpaket vom Aggregationsmodul beschrieben :
    Zeit [wt:hh:mm] Endzeitpunkt des Erfassungsintervalls
    MQ [-] Meßquerschnitts-Nr.
    pro Minute folgender Block:
    spurbezogene Werte:
    Q_Pkw [Fz/h] Verkehrsstärke, Pkw
    Q_Lkw [Fz/h] Verkehrsstärke, Lkw
    Q_ges [Fz/h] Verkehrsstärke, Kfz
    V_Pkw [km/h] lokale Geschwindigkeit, Pkw
    V_Lkw [km/h] lokale Geschwindigkeit, Lkw
    V_max [kmIh] maximale Einzelgeschwindigkeit
    SV [km/h] Standardabweichung V_Kfz
    B [%] Belegungsgrad
    Fehler-Länge [-] verschlüsselter Fehlercode
    Fehler-B [-] verschlüsselter Fehlercode
    Querschnittsbezogene Werte:
    A0_V [km/h] Trendfaktor für V_Kfz (konstant)
    A1_V [km/h] Trendfaktor für V_Kfz (linear)
    A2_V [km/h] Trendfaktor für V_Kfz (quadrat.)
    A0_Q [Fz/h] Trendfaktor für Q_Kfz (konstant)
    A1_Q [Fz/h] Trendfaktor für Q_Kfz (linear)
    A2_Q [Fz/h] Trendfaktor für Q_Kfz (quadrat.)
    N_Pulk [-] Pulkwert
    ZL [-] Verkehrszustand lokal
    Es werden die folgenden Parameter definiert :
    Parameter der lokalen Aggregationsmodule:
    V_max_P
    [km/h]
    V_max_L
    [km/h]
    L_PL
    [dm]
    Q_max_Spur
    [Fz/h]
    Z_Pulk
    [s]
    DV_Pulk
    [km/h]
    V_frei
    [km/h]
    B_frei
    [%]
    B_Stau
    [%]
    DT
    [s]
    Alpha
    [-]
    Beta
    [-]
    Q1
    [Fz/h]
    Q2
    [Fz/h]
    Q_max_Voll
    [Fz/h]
    B1
    [%]
    B2
    [%]
    Variablen
    q
    fahrstreifenbezogene Verkehrsstärke
    Q
    richtungsbezogene Verkehrsstärke
    v
    fahrstreifenbezogene mittlere Geschwindigkeit
    V
    richtungsbezogene mittlere Geschwindigkeit
    b
    fahrstreifenbezogener Belegungsgrad
    B
    richtungsbezogener Belegungsgrad
    k
    fahrstreifenbezogene Verkehrsdichte
    K
    richtungsbezogene Verkehrsdichte (Mittelwert) pro Spur
    σv
    fahrstreifenbez. Standardabweichung der Geschwindig.
    Sv
    richtungsbezogene Standardabweichung der Geschwindig.
    dxMQ-MQ
    Abschnittslänge zwischen Meßquerschnitten (Berechnung, sowie Eingaben)
    dxAS-AS
    Abschnittslänge zwischen Anschlußstellen (Berechnung, sowie Eingaben)
    f
    Verkehrsbeziehung
    Indizes
    li, mi, re
    Bezeichnung der Spur
    lok
    lokale Größe
    mom
    momentane, streckenbezogene Größe
    Fz
    Fahrzeuge Kfz
    Pkw
    Fahrzeuge mit Länge < L_Pkw_lkw
    Lkw
    Fahrzeuge mit Länge > L_Pkw_lkw
    H
    Hauptfahrbahn
    A
    Ausfahrt
    E
    Einfahrt
    N
    Nebenfahrbahn
    Ziel ist die Überprüfung und ggfs. Korrektur der von den Aggregationsmodulen kommenden Meßdaten. Es erfolgt die Umrechnung auf spurbezogene Werte. Hochrechnung von Richtungsgrößen aus fahrstreifenbezogenen Größen.
    Input sind fahrstreifenbezogene Daten des Aggregationsmoduls in 1 min Intervallen.
    Es erfolgt die Bestimmung der Anzahl der Pkw aus der gesicherten Anzahl der Fahrzeuge QPkw = QFz - QLkw pro Fahrstreifen und die Berechnung der richtungsbezogenen Kenngrößen Verkehrsstärke: QFz = ΣqFz [Fz/min]
    Mittlere lokale Geschwindigkeit: V Fz,lok = i=li,mi,re (qi Pkw · v i Pkw + qi Lkw · v i Lkw) QFz [km/h] V Pkw,lok = i=li,mi,re qi Pkw · v i Pkw QPkw [km/h] V Lkw,lok = i=li,mi,re qi Lkw · v i Lkw QLkw [km/h]
    Mittlere momentane Geschwindigkeit V Fz,mom ≈ 0,974·V Fz,lok
    Verkehrsdichte pro Fahrtrichtung KFz = QFz V Fz,mom · AnzahlFahrstreifen · 60 [Fz/km·Fahrstreifen]
    Belegung pro Fahrtrichtung B = 1n · i=1 n bi [%]
    Standardabweichung pro Fahrtrichtung Sv = 1 i=li,mi,re qi Fz - 1 · i=li,mi,re (σ2 i(qi Fz - 1) + (v i Fz - V Fz.lok) · qi Fz) [km/h] mit der mittleren lokalen fahrstreifenbezogenen Geschwindigkeit v i Fz = qi Pkw · v i Pkw + qi Lkw · v i Lkw qi Pkw + qi Lkw
    Die Standardabweichung gibt die Schwankungsbreite der Geschwindigkeit wieder.
    Dann erfolgt die Hochrechnung von Einspurerfassung auf Querschnitt 3 Fahrstreifen.
    Verkehrsstärke
    QFz = 2,04·qli Fz QFz = 2,63·qmi Fz QFz = 4,35·qre Fz
    Geschwindigkeit
    Fahrstreifenbezogene Verkehrsstärke in [Fz/min] V Fz,lok = 4,37 · qli Fz 1000 + 0,85) · v li Fz,lok = F mi · v li Fz,lok V Fz,lok = -1,87 · qmi Fz 1000 + 0,95) · v mi Fz,lok = Fmi · v mi Fz,lok V Fz,lok = 3,11 · qre Fz 1000 + 1,10) · v re Fz,lok = F re · v re Fz,lok
    In Fig.1. sind die belegungsabhängigen Faktoren Fli für die linke Fahrspur, Fmi für die mittlere Fahrspur und Fre für die rechte Fahrspur in Abhängigkeit der Belegungen qli, qmi, qre graphisch dargestellt.
    Zwei Fahrstreifen Verkehrsstärke
    Q Fz = 1,311 · q li Fz + 7,056 Q Fz = 4,219 · q re Fz - 22,717
    Geschwindigkeit
    Δv = - 6400 · QFz + 60 Q ≤ 40000 Δv = 0 Q ≥ 4000 v li Fz,lok = v re Fz,lok + Δv v re Fz,lok = v li Fz,lok - Δv sowie die Berechnung der gesicherten Maximalgeschwindigkeit (95%) eines Fahrzeugs
    Annahme der Normalverteilung der Geschwindigkeiten vmax,lok = max(vi Fz,lok + 1,96 · σi v) i = li,mi,re
    Die Rückrechnung der fahrstreifenbezogenen Reisegeschwindigkeit aus der querschnittsbezogenen Reisegeschwindigkeit kann ebenfalls benutzt werden.
    Ergebnisse sind:
  • Richtungsbezogene Verkehrsdaten QFz, V Fz,lok V Fz,mom, KFz,B
  • Fahrstreifenbezogene Verkehrsdaten Vmax,lok, sv, Sv
    • Im folgenden werden die Berechnungsverfahren erläutert.
    Stufe 1: Konzept
    • Reisegeschwindigkeit im Streckenabschnitt:
      harmonisches Mittel der lokalen Geschwindigkeiten Reisegeschwindigkeit in Knoten:
      • Hauptfahrbahn wie Streckenabschnitt
      • Rampen durch Vergleich der Randquerschnitte mit Logik und anschließende Zuordnung von Reduktionsfaktoren
    • Reisezeitband aus Geschwindigkeitsklasse und Abschnittslänge
    • Verkehrsdichte Streckenabschnitt:
      Verkehrsstärke stromauf durch Reisegeschwindigkeit (Angleich mit lokalen Verkehrsdichten, Plausibilitätsgrenzen)
    • Verkehrsdichte in Knoten:
      • Hauptfahrbahn: wie Streckenabschnitt, mit Reduktion entsprechend Rampen
      • Rampen: Einteilung nach Logik mit Randquerschnitten
      • Plausibilitätsgrenzen
    Eingabe :
  • Richtungsbezogene Verkehrsdaten QFz, V Fz,lok V Fz,mom, KFz ,B,Sv
    • Berechnung: Fall1:
    In Fig.2 ist dargestellt, wie mittels eines Detektors D der Abschnitt A einer Hauptfahrbahn H zwischen einer ersten Rampe R1 und einer zweiten Rampe R2 charakterisiert wird.
    Die Reisegeschwindigkeit im Abschnitt wird in erster Näherung aus der lokalen richtungsbezogenen mittleren Geschwindigkeit der Fahrzeuge errechnet. V Fz,mom = 0,974 · V Fz,lok
    Die Standardabweichung der momentanen Geschwindigkeit wird gleich der Standardabweichung der lokalen Geschwindigkeit angenommen.
  • Verkehrsstärke ist die richtungsbezogene Verkehrsstärke Q
  • Verkehrsdichte ist die richtungsbezogene Dichte K pro Fahrstreifen
    • Reisezeit
    Bestimmung der normierten Reisezeit (pro km) im Abschnitt tR = 1 V Fz,mom · 60 [min/km]
    Reisezeitband
    Das Reisezeitband gibt die Bandbreite der Reisezeit an, die sich aus der Standardabweichung der Geschwindigkeit errechnet. ΔtR = ± 1Sv · 60 [min/km]
    Fall 2:
    In Fig.3 ist dargestellt, wie ein Abschnitt A einer Hauptfahrbahn H zwischen einer ersten Rampe R1 und einer zweiten Rampe R2 mittels eines ersten Detektors D1 und eines zweiten Detektors D2 charakterisiert wird.
    Reisegeschwindigkeit im Abschnitt ist das arithmetische Mittel aus den mittleren momentanen Geschwindigkeiten der m Meßquerschnitte im Abschnitt V Fz,mom = 1m · i=1 m V i Fz,mom [km/h]
    Standardabweichung der Geschwindigkeit
    Die Standardabweichung ergibt sich aus den n Standardabweichungen der zu berücksichtigenden Meßquerschnitte. Sv = 1( i=1 n Qi Fz ) - 1 · i=1 n (S2 i(Qi Fz - 1) + (V i Fz,lok - V Fz) · Qi Fz) [km/h] mit der mittleren Geschwindigkeit über alle betrachteten Meßquerschnitte V Fz = i=1 n Qi Fz · V i Fz,lok i=1 n Qi Fz
    Verkehrsstärke im Abschnitt ist das arithmetische Mittel der lokalen richtungsbezogenen Verkehrsstärken der m Meßquerschnitte im Abschnitt QFz = 1m · i=1 m Qi Fz [Fz/min]
    Verkehrsdichte
    KFz = QFz V Fz,mom · AnzahlFahrstreifen · 60 [Fz/km]
    Reisezeit
    Bestimmung der normierten Reisezeit (pro km) im Abschnitt tR = 1 V Fz,mom · 60 [min/km]
    Das Reisezeitband errechnet sich wie in Fall 1.
    Fall 3:
    In Fig.4 ist dargestellt, wie eine Hauptfahrbahn H in 3 Abschnitte A1, A2 und A3 zwischen verschiedenen Rampen R eingeteilt ist, wobei im ersten Abschnitt A1 ein ersten Detektor D1 und im dritten Abschnitt A3 ein zweiter Detektor D2 vorgesehen ist.
    Reisegeschwindigkeit im Abschnitt ist das arithmetische Mittel aus den mittleren Geschwindigkeiten der benachbarten Abschnitte V Fz,mom = 12 · ( V Abschnitt1 Fz,mom + V Abschnitt2 Fz,mom ) [km/h]
    Die Standardabweichung der Geschwindigkeit errechnet sich wie in Fall 1.
    Verkehrsstärke im Abschnitt ist das arithmetische Mittel der lokalen richtungsbezogenen Verkehrsstärken der m umliegenden Meßquerschnitte QFz = 1m · i=1 m Qi Fz [Fz/min]
    Verkehrsdichte
    KFz= QFz V Fz,mom · AnzahlFahrstreifen · 60 [Fz/km]
    Reisezeit
    Bestimmung der normierten Reisezeit (pro km) im Abschnitt tR = 1 V Fz,mom · 60 [min/km]
    Das Reisezeitband errechnet sich wie in Fall 1.
    Fall 4:
    In Fig.5 ist Fall 4 dargestellt, wobei zwei Detektoren D1 und D2 jeweils in den Abschnitten A1 und A2 angeordnet sind.
  • Fall 4 entspricht Fall 3 mit einem konstanten Abminderungsfaktor f für die Geschwindigkeit auf der Rampe f=f(Anz. FS, v_zul, Rampenart)
    • Ausgabe :
  • Richtungsbezogene Größen pro Abschnitt
  • Verkehrsstärke
  • Reisegeschwindigkeit
  • Verkehrsdichte
  • Reisezeit
    • Ermittlung Bemessungsverkehrsstärke QB aus Q_Pkw, Q_Lkw, V_Pkw, V_Lkw
    • Stau am Meßquerschnitt: BABSY-Modul mit Grenzgeschwindigkeit und Berücksichtigung von V_Pkw, V_Lkw
    • Unruhe im Streckenabschnitt: BABSY-Modul mit SV_links
    • Grobe Schätzung der Aufteilungsverhältnisse am Knoten mit Furness
      Korrektur der Werte aus Stufe 1 Logik
    Stufe 2: Konzept
  • Richtungsbezogene Verkehrsdaten: QFz,VFz,KFz,Sv
    • Berechnung:
  • Glättung und Kurzzeitprognose
  • Die nach Abschnitt 5 ermittelten aktuellen Meßgrößen Zmess (= QP, QL, VQP, VQL und VQ) werden in jedem Meßintervall durch folgendes Verfahren (exponentielle Glättung mit Trendextrapolation) in Prognosewerte Zprog umgewandelt: Zprog = Zneu + Δ Zneu wobei
  • Zneu = α · Zmess + (1 - α) Zalt
  • Δ Zneu = β (Zmess - Zalt) + (1 - β) Δ Zalt
    (Zneu und Δ Zneu werden im neuen Meßintervall zu Zalt und Δ Zalt).
    • Die Glättungsparameter sind einstellbar.
  • Voreingestellt: α = 0,2 β = 0,1
    • Berechnung der Bemessungsverkehrsstärke für den Querschnitt. Die Prognoseverkehrsstärken für Pkw und Lkw werden mit Hilfe eines Äquivalenzfaktors fL in eine Pkw-Einheiten-Verkehrsstärke QB umgerechnet, die als Bemessungsverkehrsstärke herangezogen wird. Es gilt: fL = k1 + k2 (VQP,prog - VQL,prog) QB = QP,prog + fL · QL,prog [PkwE/h]
    Die Parameter k1 und k2 sind justierbar. Erstversorgung: k1 = 2,0 k2 = 0,01
    Fall 1:
    Der Fall 1 bezieht sich auf die in Fig. 3 dargestellte Situation.
  • Bestimmung von QB für jeden MQ
  • arithmetisches Mittel der Werte von QB im Abschnitt
    • Fall 2:
    Der Fall 2 bezieht sich auf die in Fig. 4 dargestellte Situation.
  • arithmetisches Mittel der QB der benachbarten MQ
    • Staudetektion
    Stau an einem Meßquerschnitt wird erkannt, wenn die Prognosegeschwindigkeit auf der Hauptfahrbahn: VQ,prog < VStau unter der Nebenbedingung, daß die Differenz zwischen den Prognosegeschwindigkeiten der Pkw und der Lkw (als Absolutwert) einen bestimmten Wert nicht übersteigt. d.h.: | VQP,prog - VQL,prog | ≤ VDiff sowie QP + QL > Mindest-Kfz-Anzahl Die Parameter VStau , VDiff und die Mindest-Kfz-Anzahl sind justierbar.
    Voreingestellt:
  • VStau = 35 km/h
  • VDiff = 25 km/h
  • Mindest-Kfz-Anzahl = 600 Kfz/ h
    • Für die Aufhebung der Staumeldung gilt: VQ, prog > VStau,aus
  • Grenzwert VStau,aus ist justierbar. Voreingestellt: 50 km/h.
    • Unruhedetektion
    Unruhe an einem MQ wird erkannt, wenn für den linken Fahrstreifen gilt: Sv > Sgrenz unter der Nebenbedingung QP + QL > Qgrenz und QP,prog + QL,prog > Qprog,grenz
    Die Grenzwerte Sgrenz, Qgrenz und Qprog,grenz sind justierbar. Voreingestellt:
  • Sgrenz = 20 km/h.
  • Qgrenz = 1200 Fz/h
  • Qprog,grenz = 2000 Fz/h (2streifiger Bereich)
    = 3000 Fz/h (3streifiger Bereich)
    • Schätzung der Aufteilungsverhältnisse am Knoten mit einem Verfahren nach FURNESS Beschreibung:
    Das Modul führt eine iterative Berechnung der Matrixelemente auf Grund der Vorgabe einer Vorgewichtung und der Matrixzeilen- und -spaltensummen durch. FURNESS (1965)
    Algorithmen:
    Vereinfachung der allgemeinen Entropieformel für Knotenpunkte (keine Vorgaben von Strecken) fkl = wkl · Xk · Xl
    Iterative Berechnung der Ausgleichsfaktoren Xk und Xl nach einer beliebigen Initialisierung eines dieser Faktoren Xk = Qk k Xl · wkl Xl = Zi l Xk · wkl
    Definitionen: Input:
    Qk
    int Zeilensummen der Matrix
    Zl
    int Spaltensummen der Matrix
    wkl
    int Gewichtungsmatrix (absolut) Defaultwerte
    siehe Anhang
    n_k
    int Anzahl der Matrixzeilen
    n_l
    int Anzahl der Matrixspalten
    Parameter:
    iter
    int Anzahl der Iterationsschritte
    Variablen:
    xkk
    double Ausgleichsfaktoren
    xll
    double Ausgleichsfaktoren
    Hilfsvariablen:
    sum_w
    int Summe der Gewichte multipl. mit der Zeilen oder
    Spaltensumme einer Zeile oder Spalte
    k
    int Schleifenzähler Zeilen
    l
    int Schleifenzähler Spalten
    n
    int Schleifenzähler Iterationen
    Output:
    fkl
    int ausgeglichene Matrix der Verkehrsstärken
    Figure 00260001
    Figure 00270001
    Berechnung von fehlenden Querschnittsbelastungen
    Da nicht alle Zufahrt- und Abfahrtbelastungen über Detektoren erfaßt werden können, ist es erforderlich, daß fehlende Querschnittszählungen für das Schätzverfahren aus historischen Daten bestimmt werden. Hierfür kann an Stelle der nicht erfaßten MQs ein fiktiver MQ treten, dessen Meßwert aus Standardganglinien oder aus vorhandenen Meßwerten und Aufteilungsraten bestimmt wird.
    Standardganglinien
    Nutzung von Standardganglinien für die fiktiven Meßquerschnitte. Die Standardganglinien müssen vorgehalten werden. In Abhängigkeit von der Uhrzeit ist der zugehörige Wert zu entnehmen.
    Aufteilungsraten f
    Vorgabe von Q z.B. aus Meßquerschnitt auf der Hauptfahrbahn und bestimmung von Q in der nachfolgenden Ausfahrt durch konstanten oder wenn vorhandenen zeitabhängigen Faktor fA. QA = fA · QH
    Bestimmung der Reisegeschwindigkeit
    Reisegeschwindigkeit aus Standardfundamentaldiagrammen mit Streckeneinteilung entsprechend der Stolz-Mäcke-Systematik. Ermittlung der Geschwindigkeit im Abschnitt aus dem FDG unter Verwendung der Bemessungsverkehrsstärke QB [Pkw-E] und der Belegungszeit.
    In Abhängigkeit vom Streckentyp der Meßstelle oder des Abschnitts werden die standardisierten Parameter des Fundamentaldiagramms sowie die frei parametrierbaren Schwellwerte für die Belegungszeit aus einer Liste (Datei) gelesen.
    Das FDG (Geschwindigkeit-Verkehrsstärke-Diagramm) wird über 5 Stützstellen (q; v) beschrieben
    0:
    (0; v0)
    A:
    (qA; vA)
    B:
    (qB; vB)
    C:
    (qC; vC)
    D:
    (qB; 0,5vC)
    In Fig.6 ist das FDG dargestellt.
    Die Eckdaten der einzelnen Fundamentaldiagramme sind im Anhang aufgeführt. Das Bezugsintervall ist 1 Minute.
    *Streckentyp
  • 1. Ziffer : planfreie Kreuzungen
  • 2. Ziffer : 1= mit Standstreifen, 2= ohne Standstreifen
  • 3. Ziffer : Anzahl der Spuren
  • 4. Ziffer : Qualitätsstufe 1 bis 7
    • Vorgehen:
    In Fig.7 ist das Vorgehen in einem Struktogramm dargestellt.
    Die Standardabweichung der Geschwindigkeit und somit das Reisezeitband ergeben sich entsprechend Kapitel 6.
    Ausgabe:
  • Richtungsbezogene Größen
  • Reisegeschwindigkeit
  • Reisezeit
  • Fahrtenmatrix Knoten
  • BABSY(Bundesautobahnsystem)-Meldungen
    • Stufe 3: Konzept
    • Berechnung der Profile von Verkehrsdichte und Streckengeschwindigkeit mit ESE
      auf durchgehenden Streckenabschnitten, Zu- und Abflüsse innerhalb der Abschnitte werden fest versorgt (zukünftig auch als Ganglinie vorgebbar)
    • Ermittlung der Verkehrssituationen, inklusive Störfall in Streckenabschnitten
    Eingabe:
  • Richtungsbezogene Verkehrsdaten der Meßquerschnitte:QFz,VFz,Sv
    • Berechnung:
  • Schätzung der Aufteilungsverhältnisse am Knoten
    • wie in Stufe 2.
    Verkehrsabbildung mit ESE (Erweiterte Situationserkennung): Mit dem Verkehrsmodell ESE werden Profile der Verkehrsstärke, Geschwindigkeit und Verkehrsdichte für einzelne Segmente eines Abschnitts erzeugt. Darüberhinaus werden Aussagen über die Verkehrssituation gemacht im Abschnitt gemacht.
    Ein Abschnitt in ESE bezieht sich auf Grund des Modellansatzes immer auf die Strecke zwischen zwei Meßquerschnitten. Der Abschnitt der im Feldversuch (Visualisierung) verwendet wird ist begrenzt durch Knotenpunkte oder Anschlußstellen. Zur Visualisierung müssen die ESE-Abschnitte bzw. Segmente den Visualisierungsabschnitten zugeordnet werden.
    Zuordnungsvorschrift
    In Fig.8 ist eine Bundesautobahn BAB dargestellt, die in 3 Abschnitte A1, A2 und A3 mit jeweils einem Detektor D1, D2 und D3 eingeteilt ist. Für die ESE ist ein ESE-Abschnitt ESE A1 zwischen dem ersten Detektor D1 und dem zweiten Detektor D2 in 3 Segmente S1 m, S2 m S3 m und entsprechend des ESE-Abschnitt ESE-A2 zwischen dem zweiten Detektor D2 und dem dritten Detektor D3 in drei Segmente S1 n, S2 n und S3 n eingeteilt. AVisu = ΣSm i + ΣSn i
    Segmentbezogene Daten
  • Verkehrsstärke im Segment ist die errechnete Verkehrsstärke des Anfangsquerschnitts des Segments
  • Geschwindigkeit im Segment ist die errechnete Geschwindigkeit des Anfangsquerschnitts des Segments
  • Verkehrsdichte im Segment ist die errechntete Verkehrsdichte Abschnittsbezogene Daten (werden aus den Daten der n einzelnen Segmente ermittelt)
  • Verkehrsstärke QFz = 1n · i=1 n Qi
  • Geschwindigkeit VFz = 1n · i=1 n Vi
  • Verkehrsdichte KFz = 1n · i=1 n Ki
    • Die Standardabweichung der Geschwindigkeit und somit das Reisezeitband ergeben sich entsprechend Kapitel 6.
    Ermittlung der Verkehrssituation
    Die Verkehrssituation wird für den ESE-Abschnitt ermittelt. Zur Anpassung an den BAB-Abschnitt wird für die einzelen Situationen jeweils eine entsprechende Logik vorgeschlagen. Die Situation wird im nächsten Intervall auf Null gesetzt und mit den neu berechneten ESE-Situationen neu bestimmt.
    In Fig.9 ist die Anpassung der BAB-Abschnitte Am-1, Am und Am+1 und der ESE-Abschnitte ESE-An-2, ESE An-1, ESE An, ESE An+1 dargestellt.
    Situation S1: Verkehrstechnischer Engpaß
    Als verkehrstechnischer Engpaß ist eine Situation definiert, bei der sich die Anzahl der verfügbaren Fahrstreifen durch ein verkehrstechnisches Ereignis, z.B. einen Unfall oder ein liegengebliebenes Fahrzeug, reduziert, und sich infolgedessen sich Unstetigkeiten im Verkehrsfluß ergeben.
    ESE An-1 S3 S4 S5 S6
    ESE An S1 S1 S1 S1 S1
    ESE An+1
    BAB Am-1 S4
    BAB Am S3 S1 S5
    BAB Am+1 S1
    Situation S2 : Störung an einem baulichen Engpaß
    Hierbei handelt es sich um eine Situation, bei der die Anzahl der Fahrstreifen durch bauliche Einschränkungen reduziert ist (z.B. Spursubtraktion). Da ein baulicher Engpaß an einer definierten Stelle eingerichtet wird, kann hier eine eindeutige Zuordnung zu einem BAB-Abschnitt gemacht werden.
    Situation S3 : Verdichtung
    Hierbei handelt es sich um die bereichsweise Verdichtung in einem Abschnitt.
    ESE An-1 S3 S4 S5 S6
    ESE An S3 S3 S3 S3
    ESE An+1
    BAB Am-1
    BAB Am S3 S3 S3 S6
    BAB Am+1
    Situation S4 : Einwandernder Stau
    Es handelt sich dabei um Stauungen, die vom stromabwärts liegenden Abschnitt in den betrachteten Abschnitt einwandern. Im betrachteten Abschnitt sind daher nur die Wirkungen zu erkennen, die Störungsursache liegt in einem stromabwärts liegenden Abschnitt.
    ESE An-1
    ESE An S4 S4 S4
    ESE An+1 S5 S6
    BAB Am-1
    BAB Am
    BAB Am+1 S3 S6 S6
    Situation S5 : Zugestauter Abschnitt
    Ein Abschnitt ist dann zugestaut wenn die Verkehrsdichte im gesamten Abschnitt eine definierte Größe überschreitet und die Geschwindigkeit an den beiden Abschnittsgrenzen eine definierte Größe unterschreitet.
    ESE An-1 S4 S5 S6
    ESE An S5 S5 S5 S5
    ESE An+1
    BAB Am-1
    BAB Am S3 S5 S5 S6
    BAB Am+1 S3
    Situation S6 : Stockender Verkehr
    Dieser bezeichnet Situationen mit Unruhe im Verkehrsablauf.
    ESE An-1 S3 S4 S5 S6
    ESE An S6 S6 S6 S6 S6
    ESE An+1
    BAB Am-1
    BAB Am S6 S3 S6 S6 S6
    BAB Am+1 S6
    Output:
  • Richtungsbezogene Größen
  • Reisegeschwindigkeit
  • Reisezeit
  • Fahrtenmatrix Knoten
  • ESE-Meldungen (Verkehrssituationen)
  • Wahrscheinlichkeit der Meldung
    • Baustellenversorgung
    Eingabe von Baustellen und/oder Straßenarbeiten mit Einfluß auf die Anzahl der Fahrstreifen und den Verkehrsablauf.
    Visualisierung der Reisegeschwindigkeit
  • Einteilung in 4 Klassen (Vgrenz: 20-60-90)
    • Visualisierung der Verkehrsdichte
  • Einteilung in 4 Klassen (Kgrenz: 30-60-90) für die Visualisierung
    • Verkehrstechnischer Meldungsblock
  • BABSY und ESE Meldungen
    • Betrieblicher Meldungsblock
    Im Meßwertarchiv werden die Rohdaten der Detektoren und die Daten der Parametrierung der Detektoren und des Aggregationsmoduls sowie der Zentrale gespeichert. Die Rohdaten der Detektoren werden pro Detektor und Tag in eine Datei geschrieben. Die Parametrierungsdaten sind für jede Änderung und für jeden Detektor bzw. Aggregierungsmodul mit dem Datum der Änderung zu speichern.
    Rohdaten der Detektoren
    Zeit [wt:hh:mm] Endzeitpunkt des Erfassungsintervalls
    MQ [-] Meßquerschnitts-Nr.
    pro Minute folgender Block:
    spurbezogene Werte:
    Q_Pkw [Fz/h] Verkehrsstärke, Pkw
    Q_Lkw [Fz/h] Verkehrsstärke, Lkw
    Q_ges [Fz/h] Verkehrsstärke, Kfz
    V_Pkw [km/h] lokale Geschwindigkeit, Pkw
    V_Lkw [km/h] lokale Geschwindigkeit, Lkw
    V_max [kmIh] maximale Einzelgeschwindigkeit
    SV [km/h] Standardabweichung V_Kfz
    B [%] Belegungsgrad
    Fehler-Länge [-] verschlüsselter Fehlercode
    Fehler-B [-] verschlüsselter Fehlercode
    Detektorparameter
    V_max_P
    [km/h]
    V_max_L
    [km/h]
    L_PL
    [dm]
    Eine off-line Auswertung greift auf die Rohdaten der Detektoren, auf die Ergebnisse der drei Stufenmodelle und auf die Parametrierungsdaten zurück.
    Die beschriebenen Bespiele dienen der Erläuterung und sind nicht beschränkend.

    Claims (22)

    1. Verfahren zur Ermittlung von auf Straßenstrecken, insbesondere Autobahnen, bezogene Verkehrsinformationen, wobei mittels ortsfester Detektoren lokale Erfassungsquerschnitte gebildet, verkehrsbezogene Meßwerte erfaßt, mittels lokaler Rechner vorverarbeitet und auf ein vorgegebenes Datenprotokoll normiert, aggregiert und per drahtloser Übermittlung an eine übergeordnete Datenverarbeitungsanlage übertragen werden, dadurch gekennzeichnet, daß die übertragenen Daten in wenigstens zwei redundanten, zueinander unterschiedlichen und unabhängigen Berechnungsverfahren zur Ermittlung streckenbezogener Verkehrsinformationen bearbeitet werden.
    2. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, daß die übertragenen Daten zur Erstellung eines standardisierten Basisdatensatzes vorverarbeitet werden.
    3. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, daß die übertragenen Daten in zwei Berechnungsverfahren unterschiedlicher Komplexität bearbeitet werden.
    4. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, daß zur Verarbeitung der Daten deren Plausibilität überprüft wird.
    5. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, daß eines der wenigstens zwei Berechnungsverfahren ein einfaches Interpolationsverfahren geringer Komplexität ist.
    6. Verfahren nach Anspruch 5, dadurch gekennzeichnet, daß Eingangsdaten des Berechnungsverfahrens geringer Komplexität Fahrzeuggeschwindigkeit v und Verkehrsstärke q, Ausgangsdaten eine Reisegeschwindigkeit und Verkehrsdichte k sind.
    7. Verfahren nach Anspruch 6, dadurch gekennzeichnet, daß das Berechnungsverfahren geringer Komplexität zusätzlich eine Staustörmeldung ausgibt.
    8. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, daß eines der wenigstens zwei Berechnungsverfahren ein auf der Datenanalyse auf der Basis eines Fundamentaldiagramms basierendes Verfahren hoher Komplexität ist.
    9. Verfahren nach Anspruch 8, dadurch gekennzeichnet, daß Eingangsdaten des Berechnungsverfahrens hoher Komplexität Fahrzeuggeschwindigkeit v, Verkehrsstärke q und Belegung b sind, Ausgangsdaten eine Reisezeit bezogen auf Reisegeschwindigkeit und Verkehrsdichte k sind.
    10. Verfahren nach Anspruch 9, dadurch gekennzeichnet, daß Berechnungsverfahren hoher Komplexität zusätzlich ein Verkehrssituationsstatussignal, wenigstens differenziert nach Frei/Kritisch/Stau ausgibt.
    11. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, daß die übertragenen Daten in wenigstens einem dritten, hochkomplexen Berechnungsverfahren für eine erweiterte Situationserkennung bearbeitet werden.
    12. Verfahren nach Anspruch 11, dadurch gekennzeichnet, daß bei dem hochkomplexen Berechnungsverfahren Fuzzylogik eingesetzt wird.
    13. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, daß in die Berechnungsverfahren Störstellenparameter wie Baustellen, Unfälle und dergleichen eingegeben werden.
    14. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, daß als Meßwerte Fahrzeuggeschwindigkeit, Verkehrsstärke und Belegung erfaßt werden.
    15. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, daß die Meßwerte fahrspurenbezogen erfaßt werden.
    16. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, daß als Meßwerte Fahrzeugtypunterscheidungswerte erfaßt werden.
    17. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, daß in der übergeordneten Datenverarbeitungsanlage streckenbezogene Verkehrsinformationen durch Verknüpfung der übertragenen Daten benachbarter Erfassungsquerschnitte errechnet werden.
    18. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, daß die Daten zur Routensuche ausgewertet werden.
    19. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, daß die Daten zur Ausgabe von Verkehrsleitungsinformationen ausgewertet werden.
    20. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, daß die Daten zur Abgabe von Verkehrsentwicklungsprognosen ausgewertet werden.
    21. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, daß die Daten zur Ausgabe von Reisezeitinformationen ausgewertet werden.
    22. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, daß die Daten zur Ausgabe von Stauinformationen ausgewertet werden.
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