EP1406226A2 - Verfahren zur Güteverbesserung von Verkehrsstörungsmeldeverfahren - Google Patents

Verfahren zur Güteverbesserung von Verkehrsstörungsmeldeverfahren Download PDF

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EP1406226A2
EP1406226A2 EP03016767A EP03016767A EP1406226A2 EP 1406226 A2 EP1406226 A2 EP 1406226A2 EP 03016767 A EP03016767 A EP 03016767A EP 03016767 A EP03016767 A EP 03016767A EP 1406226 A2 EP1406226 A2 EP 1406226A2
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EP
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traffic
quality indicator
traffic flow
measurement data
quality
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Klaus Bogenberger
Ronald Kates
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Bayerische Motoren Werke AG
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Bayerische Motoren Werke AG
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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
    • G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions

Definitions

  • the invention relates to traffic disturbance reporting methods and more particularly to the rating and optimization of such methods.
  • Such traffic disturbance reporting procedures take into account through processing locally measured data the spatial and temporal evolution of the traffic flow and apply the knowledge gained in the form of control algorithms for route control systems and alternate route systems on the one hand and for the automatic generation of traffic jamming messages, on the other hand around.
  • These messages are e.g. distributed by radio or by mobile phone.
  • the invention relates to a method for improving the quality of traffic jam reporting methods, especially with the aim to optimize this quality. This will achieved an improvement in traffic flow. This happens in several ways.
  • a reliable, i. spatially and temporally precise error notification provided This leads to the fact that the disturbance location is avoided if possible. For the road user exposed to the disturbance this also means a relief, as the inflow of other road users in the fault area decreases with the result of being able to leave the fault area faster again.
  • the automatic generation of traffic reports usually precedes a traffic jamming detection method in which measurement data from one or more several measuring stations, for example on induction loops, video cameras, Infrared detectors and the like access to be provided. These Measurement data may be in the form of time-averaged velocities, for example. time-averaged traffic densities, count rates of vehicles and the like available. Traffic disturbance detection methods determine from these data Switching states that make up the traffic disruption messages in a traffic control center be derived automatically.
  • FCD vehicle-generated data
  • FCD i.d.R. to messages that be obtained from vehicles and communicated by air to a central office become.
  • the vehicles function as "floating" in this mode Sensors. (see DE 10064934 A).
  • the pearl necklace contains i.d.R. estimates obtained from GPS signals a time series of georeferenced positions (i.e., a timestamp per point and latitude and longitude).
  • the data processing chain is endeavored by the so-called data fusion from several independent sources the blurring and error rates reduce and complete the incomplete information.
  • data fusion from several independent sources the blurring and error rates reduce and complete the incomplete information.
  • FCD Fibre Channel
  • traffic data from stationary detection devices which are used, for example, in traffic control systems, be used.
  • the spatial density and temporal frequency of detection and transmission is directly related to quality the information that results from the data refinement.
  • the driving variables along a route can affect, in particular the travel time or the potential danger, such as due to sharp speed gradients, understand.
  • navigation services in the vehicle is not just the current traffic situation, but also the future traffic situation of interest, because the ride will take place in the future.
  • traffic forecasts called generated.
  • a traffic forecast can be calculated, for example, on the basis of traffic flow models. The Traffic forecast goes but with additional blurring, incompleteness, and Associated error rates, which is usually the degradation of information quality increases with increasing forecast horizon.
  • Communication channels also influence the quality of the traffic reports. Because The traffic is a highly dynamic system, so that any delay in the Initially, a message chain means a loss of up-to-dateness. There Delays due to the communication channels but unavoidable, it is possible and also useful to use traffic forecasts to even these delays to compensate. The above-mentioned degradation of information quality through the additional forecasting horizon represents a lesser evil than the neglect of delays.
  • the object of the invention is to provide a method which has an automatic rating and optimization of traffic jamming notification procedures.
  • a quality indicator is determined, which is a measure It provides, how well the assignment of traffic reports to the actual Traffic disruption is.
  • FCD is about Messages that are obtained from vehicles and the airway to a Central will be communicated. These data will be referred to as "XFCD” below.
  • the test vehicles are on the track with a predetermined clocking cleverly.
  • the vehicles are equipped with telephone cards. These serve for Transmission of XFCD to a central computer.
  • the stationary traffic data is spatially and temporally selected for all Routes sorted and smoothed at 15-minute intervals.
  • FIG. 1 this is the example of the BAB A9 Kunststoff driving direction Nuremberg for the Illustrated March 11, 2002.
  • FIG. 1 shows a spatio-temporal representation of FIG Minutes aggregated velocity field v (x, t).
  • This (representation) figure R1 is representative of the existing traffic jam.
  • the speeds are linearly interpolated and a contour line calculated at 50 km / h. It results in a continuous Space-time velocity field that represents the real traffic flow.
  • Fig. 1 and Fig. 2 are two-dimensional, the actual and the from the Traffic reports derivable traffic events over the measuring cross-section and plotted based on the respective time of day.
  • the appropriate motorway junctions AS are supplemented.
  • the 7:45 starts and has a constant length between 8:00 and 9:30 and from km 11 (according to AS Garching south) to AS M-Freimann enough and also against 9:45 dissolves.
  • QKZ1 Intersection of events and messages as a percentage of events
  • QKZ 2 1 - ( intersection Events and messages) (Total messages) in percent
  • QKZ1 means the measure of the coverage of the figurehead of Fig. 1 for the actual traffic (congestion) events by which the traffic reports resulting representation figure and QKZ2 outside the Representation figure R1 lying amounts of the figurehead R2, related on the figurehead R2.
  • the issue of traffic reports may be in cases where due to previous Analyzes for the current case a lower quality indicator QKZ1 too is expected to be blocked automatically.
  • the current case be characterized by the failure of sensors.
  • Essential is the possibility of changing the process chain for different General conditions the selection of the individual components of the process chain to determine that the result in the form of issued traffic jams optimal. This not only means the best possible coverage the representation figures R1 and R2, but also refers to the Use of the means effective in the process chain. For example, for the respective n Framework conditions the number and position of the effective traffic flow sensors be automatically optimized or in the event of a disruption of the process chain (eg a sensor failure) are judged how high the resulting loss of quality is.

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Abstract

Ein Verfahren zur Güteverbesserung von Verkehrsstörungsmeldeverfahren, bei dem zeitabhängige Verkehrsfluss-Messdaten aufgenommen und verarbeitet werden und bei dem ferner den Messdaten zeitabhängige Schaltzustände zur automatischen Ausgabe von Meldungen zur Beeinflussung des Verkehrsflusses zugeordnet werden, besteht aus den Schritten: Speichern der Messdaten über einen vorgegebenen Auswertezeitraum, Speichern der Schaltzustände über denselben Auswertezeitraum, Vergleichen der sich aus den Messdaten ergebenden tatsächlichen Verkehrsstörungen mit den aus den Schaltzuständen ableitbaren Verkehrsstörungen, Bestimmen eines Güteindikators durch Vergleichen der tatsächlichen mit den ableitbaren Verkehrsstörungen, Verändern der aus den Schritten Aufnehmen, Verarbeiten, Zuordnen und Wiedergeben bestehenden Prozesskette mindestens an einer Stelle, Bewerten der sich als Folge dieser Änderung einstellenden Änderung des Güteindikators.

Description

Die Erfindung betrifft Verkehrsstörungsmeldeverfahren und insbesondere die Bewertung und Optimierung von derartigen Verfahren.
Derartige Verkehrsstörungsmeldeverfahren berücksichtigen durch Verarbeitung lokal gemessener Daten die räumliche und zeitliche Entwicklung des Verkehrsflusses und setzen die dadurch gewonnenen Kenntnisse in Form von Steueralgorithmen für Streckenbeeinflussungsanlagen und Wechselwegweisungsanlagen einerseits und für die automatische Erzeugung von Verkehrsstörungsmeldungen andererseits um. Diese Meldungen werden z.B. per Funk oder per Mobiltelefon verbreitet.
Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Güteverbesserung von Verkehrsstörungsmeldeverfahren, insbesondere mit dem Ziel, diese Güte zu optimieren. Dadurch wird eine Verbesserung des Verkehrsflusses erreicht. Dies geschieht in mehrfacher Hinsicht. Eine zuverlässige, d.h. räumlich und zeitlich präzise Störungsmeldung vorausgesetzt führt dies dazu, dass der Störungsort nach Möglichkeit umfahren wird. Für die der Störung ausgesetzten Verkehrsteilnehmer bedeutet dies insofern auch eine Erleichterung, als der Zufluss weiterer Verkehrsteilnehmer in das Störungsgebiet abnimmt mit der Folge, das Störungsgebiet wieder schneller verlassen zu können.
Der automatischen Erzeugung von Verkehrsmeldungen voraus geht in der Regel ein Verkehrsstörungserkennungsverfahren, bei dem Messdaten von einer oder mehreren Messstationen, die beispielsweise auf Induktionsschleifen, Videokameras, Infrarotdetektoren und dergleichen zugreifen, zur Verfügung gestellt werden. Diese Messdaten können beispielsweise in Form von zeitlich gemittelten Geschwindigkeiten, zeitlich gemittelten Verkehrsdichten, Zählraten der Fahrzeuge und dergleichen vorliegen. Verkehrsstörungserkennungsverfahren ermitteln aus diesen Daten Schaltzustände, aus denen die Verkehrsstörungsmeldungen in einer Verkehrsmeldezentrale automatisch abgeleitet werden.
Die dabei verwendeten Daten sind mit Unschärfen, Unvollständigkeiten, und Fehlerquoten behaftet. Ein Beispiel stellen fahrzeuggenerierte Daten, sogenannte "Floating-car-data" oder "FCD", dar. Bei FCD handelt es sich i.d.R. um Meldungen, die aus Fahrzeugen gewonnen werden und über den Luftweg an eine Zentrale kommuniziert werden. Die Fahrzeuge funktionieren in diesem Modus als "mitschwimmende" Sensoren. (s. DE 10064934 A). Im einfachsten Fall wird, bedingt durch Auslösung eines Übertragungskriteriums im Fahrzeug, eine sogenannte "Pehenkette" versendet. Die Perlenkette enthält i.d.R. aus GPS-Signalen gewonnenen Schätzungen einer Zeitreihe georeferenzierter Positionen (d.h., pro Punkt einen Zeitstempel und geographische Längen- und Breitengrad).
Diese Informationen führen vom Standpunkt der weiteren Datenveredelung aus mehreren Gründen zu Unschärfen, Unvollständigkeiten, und Fehlern: Zum einen ist nicht jedes Fahrzeug ausgerüstet. Wenn also keine Meldung zu einem Zeitpunkt von einem Straßenelement in der Zentrale ankommt, ist es zunächst unbekannt, welche der nachfolgenden Situationen in Wirklichkeit vorherrscht:
  • Die Bedingungen zur Auslösung einer Meldung sind in Wirklichkeit nicht erfüllt.
  • Die Bedingungen zur Auslösung einer Meldung sind zum gegebenen Zeitpunkt an der gegebenen Stelle erfüllt aber
    kein Sensorelement (Fahrzeug) ist vorhanden
    die Meldung kommt nicht an
    das Straßenelement wird falsch zugeordnet
    die Bedingungen zur Auslösung werden nicht korrekt erkannt.
    • Umgekehrt bei Empfang einer relevanten Meldung in der Zentrale, die etwa zur Vermutung einer Verkehrsstörung zum betrachteten Zeitpunkt an einer Stelle beiträgt, gibt es u.a. folgende Möglichkeiten:
  • Eine Störung wird korrekt erkannt und lokalisiert.
  • Ein Fehlalarm wird erzeugt:
  • Fehler in der Ortung des Fahrzeuges führen zu einer falschen Zuordnung der Meldung.
  • Das Fahrzeug fährt nicht repräsentativ für den Verkehrsfluss, die Perlenkette täuscht eine zu niedrige Geschwindigkeit vor.
  • Das FCD-Gerät des Fahrzeugs enthält einen Fehler.
    • In der Praxis ist die Datenveredelungskette bestrebt, durch die sogenannte Datenfusion aus mehreren unabhängigen Quellen die Unschärfen und Fehlerquoten zu verringern und die unvollständigen Informationen zu vervollständigen. Beispielsweise können nicht nur FCD, sondern auch Verkehrsdaten aus stationären Erfassungseinrichtungen, die etwa in Streckenbeeinflussungsanlagen Verwendung finden, herangezogen werden. Die räumliche Dichte und zeitliche Frequenz der Erfassung und Übertragung steht hierbei in unmittelbarem Zusammenhang mit der Qualität der Informationen, die aus der Datenveredelung hervorgehen.
    Unter Verkehrslage sind hier alle Aussagen, die Fahrtvariabeln entlang einer Route beeinflussen können, insbesondere die Reisezeit oder das Gefahrenpotential, etwa aufgrund von scharfen Geschwindigkeitsgefällen, zu verstehen. Für Routing- und Navigationsdienste im Fahrzeug ist darüber hinaus nicht nur die gegenwärtige Verkehrslage, sondern auch die zukünftige Verkehrslage von Interesse, denn die Fahrt findet ja in der Zukunft statt. Im Rahmen der Datenveredelung können nicht nur gegenwärtige Verkehrszustände, sondern auch Aussagen über zukünftige Verkehrszustände, hier Verkehrsprognosen genannt, erzeugt werden. Eine Verkehrsprognose lässt sich beispielsweise anhand von Verkehrsablaufsmodellen berechnen. Die Verkehrsprognose geht aber mit zusätzlichen Unschärfen, Unvollständigkeiten, und Fehlerquoten einher, wobei in der Regel die Degradierung der Informationsqualität mit wachsendem Prognosehorizont zunimmt.
    Auch Kommunikationswege beeinflussen die Güte der Verkehrsmeldungen. Denn der Verkehr stellt ein höchstdynamisches System dar, so dass jede Verzögerung im Rahmen einer Meldungskette zunächst einen Verlust an Aktualität bedeutet. Da Verzögerungen aufgrund der Kommunikationswege aber unvermeidbar sind, ist es möglich und auch sinnvoll, Verkehrsprognosen zu verwenden, um auch diese Verzögerungen zu kompensieren. Die obengenannte Degradierung der Informationsqualität durch den zusätzlichen Prognosehorizont stellt dabei ein kleineres Übel als die Vernachlässigung der Verzögerungen dar.
    Aufgabe der Erfindung ist es, ein Verfahren zu schaffen, das eine automatische Bewertung und Optimierung von Verkehrsstörungsmeldeverfahren ermöglicht.
    Diese Aufgabe wird gelöst durch ein Verfahren zur Güteprüfung von Verkehrsstörungsmeldeverfahren, bei denen zeitabhängigen Verkehrssituations-Messdaten zeitabhängige Schaltzustände zur automatischen Ausgabe von Meldungen zur Beeinflussung des Verkehrsflusses zugeordnet sind, mit den Schritten:
  • Speichern der Messdaten über einen vorgegebenen Auswertezeitraum,
  • Speichern der Schaltzustände über denselben Auswertezeitraum,
  • Vergleichen der sich aus den Messdaten ergebenden tatsächlichen Verkehrsstörungen mit den aus den Schaltzuständen ableitbaren Verkehrsstörungen,
  • Bestimmen eines Güteindikators durch Vergleichen der tatsächlichen mit den ableitbaren Verkehrsstörungen.
    • In dem erfindungsgemäßen Verfahren werden demnach über den Beobachtungszeitraum hinweg die sich aus den Messdaten ableitbaren Verkehrsstörungen mit den sich aus den Verkehrsstörungsmeldungen ergebenden sog. ableitbaren Verkehrsstörungen verglichen. Daraus wird ein Güteindikator bestimmt, der ein Maß dafür liefert, wie gut die Zuordnung der Verkehrsmeldungen zu den tatsächlichen Verkehrsstörungen ist.
    Anschließend wird die gesamte Prozesskette, die von der Daten-Generierung bis zur Wiedergabe der Verkehrsstörungsinformation reicht, zumindest an einer Stelle verändert und die Auswirkungen auf das Ergebnis bewertet. Das Ergebnis selbst wird durch mindestens eine im folgenden näher erläuterte Qualitätskennzahl selbsttätig gewonnen.
    Bedingt durch die automatische Ermittlung des Güteindikators lassen sich über diesen Güteindikator verschiedene Verfahren zur Erzeugung von Verkehrsstörungsmeldungen objektiv miteinander vergleichen und / oder die optimalen Arbeitspunkte der einzelnen Verfahren objektiv ermitteln. Auf diese Weise ist es möglich, für den jeweiligen Einsatzbereich das optimale Verfahren zu verwenden, wodurch die Effektivität des Verfahrens zur automatischen Erzeugung von Verkehrsstörungsmeldungen erheblich gesteigert und der Verkehrsfluss insgesamt verbessert werden kann.
    Die Erfindung ist an Hand eines Ausführungsbeispiels näher erläutert.
    Es werden stationäre und mobile Verkehrsdaten eines Testfeldes auf einer Bundesautobahn über einen Zeitraum von 2 x 2 Wochen erhoben und zugrunde gelegt. Es handelt sich dabei um die BAB A9 München Schwabing bis AK Neufahrn in beiden Richtungen.
    Stationäre Verkehrsdaten:
    Über einen vorgegebenen Messquerschnitt (MQ), d.h. eine vorgegebene Streckenlänge wurden folgende stationäre Verkehrsdaten erhoben:
  • a) Für den gesamten MQ über alle Spuren und Fahrzeugklassen gemittelte Geschwindigkeit, aggregiert für jede Minute
  • b) Für den gesamten MQ über alle Spuren und Fahrzeugklassen die gemittelte Verkehrsstärke (Anzahl der Fahrzeuge pro Zeiteinheit), aggregiert für jede Minute
  • c) als unvollständig erkannte Daten werden durch lineare Interpolation vervollständigt. Kleine Zeitlücken bzw. Weglücken in den Datensätzen werden durch lineare Interpolation geschlossen.
    • Mobile Verkehrsdaten:
    Ergänzend und/oder alternierend werden für jeweils 2 x 2 Woche fahrzeuggenerierte Daten, sogenannte "Floating-car-data" oder "FCD", von mehreren (="X") Versuchsfahrzeugen erhoben. Wie bereits ausgeführt, handelt es sich bei FCD um Meldungen, die aus Fahrzeugen gewonnen werden und über den Luftweg an eine Zentrale kommuniziert werden. Diese Daten werden im folgenden als "XFCD" bezeichnet. Die Versuchsfahrzeuge werden mit vorgegebener Taktung auf die Strecke geschickt. Die Fahrzeuge sind mit Telefonkarten ausgestattet. Diese dienen zur Übertragung von XFCD an einen zentralen Computer.
    Aufarbeitung der Verkehrsdaten
    Die stationären Verkehrsdaten werden räumlich und zeitlich für alle ausgewählten Strecken sortiert und zeitlich zu 15-Minuten Intervallen geglättet.
    In Fig. 1 ist dies am Beispiel der BAB A9 München Fahrrichtung Nürnberg für den 11. März 2002 illustriert. Figur 1 zeigt eine räumlich-zeitliche Darstellung des auf 15 Minuten aggregierten Geschwindigkeitsfeldes v(x,t). Diese (Repräsentations-)Figur R1 ist repräsentativ für den vorhandenen Stau.
    Zwischen den sich ergebenden Raum-Zeitzellen, die den Verkehrszustand auf der ausgewählten Strecke wiedergeben, werden die Geschwindigkeiten linear interpoliert und eine Höhenlinie bei 50 km/h errechnet. Es ergibt sich ein kontinuierliches Raum-Zeit-Geschwindigkeitsfeld, das den wirklichen Verkehrsfluss abbildet.
    Aufarbeitung der Meldungen
    Die für diese Strecke relevanten Verkehrsmeldungen wurden aufgearbeitet und zusammengefasst. Die dabei ausgegebenen Verkehrsstörungsmeldungen wurden inhaltlich ausgewertet und ebenfalls in einem Raum-Zeit-Geschwindigkeitsfeld als Repräsentationsfigur R2 wiedergegeben. Dies ist in Figur 2 gezeigt. Fig. 2 zeigt die interpretierten Verkehrszustände in demselben räumlich-zeitlichen Gebiet von Fig. 1. Analog zu Fig. 1 sind die Meldungen hinsichtlich des Geschwindigkeits-Schwellenwert V = 50 km/h und die Meldung "Stau" aufgetragen. Ferner ist in Fig. 2 ebenfalls die in Fig. 1 dargestellte Repräsentationsfigur R1 wiedergegeben.
    In Fig. 1 und Fig. 2 sind zweidimensional das tatsächliche und das sich aus den Verkehrsmeldungen ableitbare Verkehrsgeschehen über dem Messquerschnitt und bezogen auf die jeweilige Tageszeit aufgetragen. Die entsprechenden Autobahnanschlussstellen AS sind ergänzt.
    Es zeigt sich beispielsweise, dass der in Fig. 1 dargestellte Stau etwa um 7:15h beginnt, gegen 8:15h seine maximale Länge besitzt und von km 9,5 (Entfernung von km = 0 entsprechend der Anschlussstelle Neufahrn) bis kurz vor der AS Frankfurter Ring reicht, und sich gegen 10:00 auflöst. Die sich aus den Staumeldungen ergebende Repräsentationsfigur hingegen entspricht einem Stau, der erst gegen 7:45 beginnt und zwischen 8:00 und 9:30 eine konstante Länge besitzt und von km 11 (entsprechend AS Garching-Süd) bis AS M-Freimann reicht und sich ebenfalls gegen 9:45 auflöst.
    Erfindungsgemäß werden zwei Güteindikatoren QKZ1 und QKZ2 ermittelt. Dabei ist QKZ1 = Schnittmenge Ereignisse und Meldungen als Prozentsatz der Ereignisse und QKZ2 = 1 - (Schnittmenge Ereignisse und Meldungen) (Gesamtmenge Meldungen) in Prozent
    Grafisch bedeutet QKZ1 das Maß der Bedeckung der Repräsentationsfigur von Fig. 1 für das tatsächlich Verkehrs-(Stau-)Geschehen durch die sich aus den Verkehrsmeldungen ergebende Repräsentationsfigur und QKZ2 die außerhalb der Repräsentationsfigur R1 liegenden Umfänge der Repräsentationsfigur R2, bezogen auf die Repräsentationsfigur R2. Je höher (maximal 1) QKZ1 ist, desto besser entsprechen die Verkehrsmeldungen dem tatsächlichen Geschehen. Je niedriger QKZ2 ist (minimal gleich 0), desto weniger Fehlinformationen (über vermeintliche Staus, die sich z.B. bereits aufgelöst haben) werden ausgegeben.
    Die Güteindikatoren können somit, wie oben beschrieben, eindeutig berechnet werden und ergeben sich im Ausführungsbeispiel, 11.03.2002 BAB A9 München Richtung Nürnberg, zu QKZ1 = 0.81 bzw. QKZ2 = 0.15 (Figur 2).
    Damit ist es objektiv möglich, eine zuverlässige Aussage über die Güte von Verkehrsmeldungen zu erhalten und die Zuverlässigkeit des Systems, mit dem diese Verkehrsmeldungen erzeugt werden, zu überprüfen. Änderungen des Systems, beispielsweise der Ausfall von Sensoren für die Ausgabe von Verkehrsstörungsinformationen, können in ihrer Auswirkung auf die Güte der Verkehrsmeldungen bewertet werden.
    Die Ausgabe von Verkehrsmeldungen kann in den Fällen, in denen auf Grund vorausgehender Analysen für den aktuellen Fall ein niedriger Güteindikator QKZ1 zu erwarten ist, selbsttätig blockiert werden. Der aktuelle Fall kann beispielsweise durch den Ausfall von Sensoren geprägt sein.
    Wesentlich ist die Möglichkeit, durch Veränderung der Prozesskette für verschiedene Rahmenbedingungen die Auswahl der einzelnen Komponenten der Prozesskette so zu bestimmen, dass das Ergebnis in Form der ausgegebenen Verkehrsstörungsmeldungen optimal ist. Dies bedeutet nicht nur eine möglichst gute Überdeckung der Repräsentationsfiguren R1 und R2, sondern bezieht sich auch auf den Einsatz der in der Prozesskette wirksamen Mittel. Beispielsweise kann für die jeweiligen n Rahmenbedingungen die Anzahl und Position der wirksamen Verkehrsfluss-Sensoren selbsttätig optimiert werden bzw. bei einer Störung der Prozesskette (z. B. einem Sensorausfall) beurteilt werden, wie hoch die daraus resultierende Qualitätseinbuße ist.

    Claims (9)

    1. Verfahren zur Güteverbesserung von Verkehrsstörungsmeldeverfahren, bei dem zeitabhängige Verkehrsfluss-Messdaten aufgenommen und verarbeitet werden und bei dem ferner den Messdaten zeitabhängige Schaltzustände zur automatischen Ausgabe von Meldungen zur Beeinflussung des Verkehrsflusses zugeordnet werden, mit den Schritten:
      Speichern der Messdaten über einen vorgegebenen Auswertezeitraum,
      Speichern der Schaltzustände über denselben Auswertezeitraum,
      Vergleichen der sich aus den Messdaten ergebenden tatsächlichen Verkehrsstörungen mit den aus den Schaltzuständen ableitbaren Verkehrsstörungen,
      Bestimmen eines Güteindikators durch Vergleichen der tatsächlichen mit den ableitbaren Verkehrsstörungen,
      Verändern der aus den Schritten Aufnehmen, Verarbeiten, Zuordnen und Wiedergeben bestehenden Prozesskette mindestens an einer Stelle,
      Bewerten der sich als Folge dieser Änderung einstellenden Änderung des Güteindikators.
    2. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass die Verkehrsfluss-Messdaten von stationären Verkehrsfluss-Sensoren geliefert werden.
    3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass die Verkehrsfluss-Messdaten von mobilen Verkehrsfluss-Sensoren geliefert werden.
    4. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 3, dadurch gekennzeichnet, dass aus den Messdaten und den Schaltzuständen Repräsentationsfiguren gewonnen und zur Bildung des Güteindikators einander gegenübergestellt werden.
    5. Verfahren nach Anspruch 4, dadurch gekennzeichnet, dass als ein erster Güteindikator der Grad der gegenseitigen Bedeckung der Repräsentationsfiguren bestimmt wird.
    6. Verfahren nach Anspruch 4 oder 5, dadurch gekennzeichnet, dass als ein zweiter Güteindikator der Grad der Nicht-Bedeckung der Repräsentionsfiguren bestimmt wird.
    7. Verfahren nach Anspruch 5 oder 6, dadurch gekennzeichnet, dass die Güteindikatoren gespeichert werden.
    8. Verfahren nach einem der Ansprüche 4 bis 7, dadurch gekennzeichnet, dass jeder Güteindikator mit einem vorgegebenen entsprechenden Güteindikator verglichen wird.
    9. Verfahren nach Anspruch 8, dadurch gekennzeichnet, dass der vorgegebene Güteindikator aus der Durchführung des Verfahrens zur Güteverbesserung nach einem der Ansprüche 1 bis 8 für mehrere Zeiträume gewonnen wird, die hinsichtlich des Verkehrsflusses vergleichbare Rahmenbedingungen besitzen.
    EP03016767A 2002-10-02 2003-07-23 Verfahren zur Güteverbesserung von Verkehrsstörungsmeldeverfahren Expired - Lifetime EP1406226B1 (de)

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    DE10246184A DE10246184A1 (de) 2002-10-02 2002-10-02 Verfahren zur Güteverbesserung von Verkehrsstörungsmeldeverfahren
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    Publications (3)

    Publication Number Publication Date
    EP1406226A2 true EP1406226A2 (de) 2004-04-07
    EP1406226A3 EP1406226A3 (de) 2004-06-09
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    Families Citing this family (1)

    * Cited by examiner, † Cited by third party
    Publication number Priority date Publication date Assignee Title
    DE102008021260A1 (de) 2008-04-29 2009-11-05 Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft Verfahren zur Güteprüfung von Verkehrsstörungsmeldeverfahren

    Citations (6)

    * Cited by examiner, † Cited by third party
    Publication number Priority date Publication date Assignee Title
    DE19737440A1 (de) * 1997-02-14 1998-08-27 Mannesmann Ag Verfahren zur Bestimmung von Verkehrsdaten und Verkehrsinformationszentrale
    EP0902404A2 (de) * 1997-09-11 1999-03-17 Siemens Aktiengesellschaft Verfahren zur Ermittlung von Verkehrsinformationen
    DE19833614A1 (de) * 1998-07-25 2000-01-27 Bayerische Motoren Werke Ag Verfahren zur Verkehrsqualitätserkennung und Fahrzeug als Mittel dazu
    EP1071057A1 (de) * 1999-07-23 2001-01-24 DDG Gesellschaft für Verkehrsdaten mbH Verfahren und Vorrichtung zur Verkehrszustandsprognose durch rückgekoppelte Zustandskaskade
    EP1174842A1 (de) * 2000-07-18 2002-01-23 DDG Gesellschaft für Verkehrsdaten mbH Verfahren zur Erstellung prognostizierter Verkehrsdaten für Verkehrsinformationen
    DE10062856A1 (de) * 2000-12-16 2002-06-20 Daimler Chrysler Ag Verfahren zur fahrzeugindividuellen Verkehrsprognose

    Family Cites Families (3)

    * Cited by examiner, † Cited by third party
    Publication number Priority date Publication date Assignee Title
    DE19730794A1 (de) * 1997-07-18 1999-01-21 Bosch Gmbh Robert Verfahren und Telematikgerät zum Erstellen und Aussenden von verkehrsrelevanten Daten
    DE19944889A1 (de) * 1998-02-19 2000-11-23 Ddg Ges Fuer Verkehrsdaten Mbh Verkehrslageerfassung mit Fuzzy-Klassifikation und mehrdimensionaler morphologischer Datenfilterung und dynamischer Domänenbildung
    DE19937894B4 (de) * 1999-08-15 2010-08-12 Marcus Hoops Verfahren zur Bewertung und Verfahren zur Optimierung von Verkehrsstörungserkennungsverfahren

    Patent Citations (6)

    * Cited by examiner, † Cited by third party
    Publication number Priority date Publication date Assignee Title
    DE19737440A1 (de) * 1997-02-14 1998-08-27 Mannesmann Ag Verfahren zur Bestimmung von Verkehrsdaten und Verkehrsinformationszentrale
    EP0902404A2 (de) * 1997-09-11 1999-03-17 Siemens Aktiengesellschaft Verfahren zur Ermittlung von Verkehrsinformationen
    DE19833614A1 (de) * 1998-07-25 2000-01-27 Bayerische Motoren Werke Ag Verfahren zur Verkehrsqualitätserkennung und Fahrzeug als Mittel dazu
    EP1071057A1 (de) * 1999-07-23 2001-01-24 DDG Gesellschaft für Verkehrsdaten mbH Verfahren und Vorrichtung zur Verkehrszustandsprognose durch rückgekoppelte Zustandskaskade
    EP1174842A1 (de) * 2000-07-18 2002-01-23 DDG Gesellschaft für Verkehrsdaten mbH Verfahren zur Erstellung prognostizierter Verkehrsdaten für Verkehrsinformationen
    DE10062856A1 (de) * 2000-12-16 2002-06-20 Daimler Chrysler Ag Verfahren zur fahrzeugindividuellen Verkehrsprognose

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