EP2447924B1 - System zur Ermittlung der Verkehrssituation auf einer Straßenstrecke - Google Patents

System zur Ermittlung der Verkehrssituation auf einer Straßenstrecke Download PDF

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EP2447924B1
EP2447924B1 EP11186461.7A EP11186461A EP2447924B1 EP 2447924 B1 EP2447924 B1 EP 2447924B1 EP 11186461 A EP11186461 A EP 11186461A EP 2447924 B1 EP2447924 B1 EP 2447924B1
Authority
EP
European Patent Office
Prior art keywords
traffic
road
vehicle
measuring
stretch
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Not-in-force
Application number
EP11186461.7A
Other languages
English (en)
French (fr)
Other versions
EP2447924A1 (de
Inventor
Peter Aicher
Jürgen Mück
Thomas Sachse
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 Mobility GmbH
Original Assignee
Siemens AG
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Siemens AG filed Critical Siemens AG
Publication of EP2447924A1 publication Critical patent/EP2447924A1/de
Application granted granted Critical
Publication of EP2447924B1 publication Critical patent/EP2447924B1/de
Not-in-force legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

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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
    • 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
    • G08G1/017—Detecting movement of traffic to be counted or controlled identifying vehicles
    • 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
    • G08G1/04—Detecting movement of traffic to be counted or controlled using optical or ultrasonic detectors
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/065—Traffic control systems for road vehicles by counting the vehicles in a section of the road or in a parking area, i.e. comparing incoming count with outgoing count

Definitions

  • the invention relates to a system for determining the traffic situation on a road section according to the preamble of claim 1.
  • the traffic situation On roads, for example on sections of a motorway, the traffic situation should be described as accurately as possible. This concerns both the current traffic situation and the tendency of a changing traffic situation in order to be able to recognize incidents as early as possible.
  • the vehicle traffic on the road has to be detected. This is done by trackside arranged traffic detectors, the local - ie at the point at which they are arranged - capture the traffic situation.
  • trackside arranged traffic detectors the local - ie at the point at which they are arranged - capture the traffic situation.
  • Data transmission means transmit the locally detected traffic data from the traffic detectors to an evaluation device.
  • the traffic volume and from the detected speeds an average speed for a measuring cross section is obtained.
  • levels of traffic quality can be determined.
  • a differential analysis of the traffic loads at the start of the line and at the end of the line can be used to conclude that a potential incident has occurred.
  • Document D1 a device for incident detection on a road running through a tunnel road is known.
  • vehicle detectors formed by video cameras and induction loops are arranged to detect feature data sets of passing vehicles.
  • a feature dataset includes microscopic feature data of individual vehicles, such as their passage time, speed and license plate numbers, and macroscopic feature data, such as average speeds at the track ends.
  • the feature data sets are transmitted from the tunnel ends to a monitoring center where they influence a monitoring queue for the tunnel: feature records of incoming vehicles are added to the monitoring queue and those of outgoing vehicles are removed again by means of matching means. For accident detection, the feature data records currently located in the monitoring queue are evaluated on the basis of decision-making means.
  • the invention is therefore based on the object to provide a system of the type mentioned, which allows an improved determination of the traffic situation on a road.
  • the object is achieved by a generic system for determining the traffic situation on a road with the features specified in the characterizing part of claim 1.
  • the evaluation device can be local be arranged on one of the two measuring cross sections or in a route station, a sub-center or a traffic center.
  • the evaluation device comprises analysis means which are designed to calculate an average travel time and / or an average travel speed for the road route from the passage times of matching recognition characteristics.
  • the travel time of this vehicle can be calculated. From a plurality of travel times calculated for individual vehicles, an average travel time for the road route can be calculated. With the mean travel time is then known route length and a mean cruising speed of the vehicles available, which can be compared for improved determination of the traffic situation with the local average speeds at the beginning and end of the road.
  • the analysis means are designed to calculate a speed profile for the road route from average speeds at the measuring cross sections and the average cruising speed.
  • the actual speed profile is a curve with a convex or concave section.
  • the analysis means are designed to conclude from a concave velocity profile to an accident on the road.
  • a concave velocity profile assumes that the mean cruising speed is less than the mean of the boundary values, and may even be less than both boundary values. For example, if the marginal values are the same, it was previously assumed that the cruising speed across the road is constant, and with a correspondingly high speed value, this resulted in a smooth traffic flow. With the additional information that the mean cruising speed is less than the margins, it can be concluded that the actual vehicle speed inside the road has to be well below the mean cruising speed. If these conditions are very pronounced, can be closed to a fault on the road.
  • the traffic detectors are adapted to record a series of digital video images of the respective measuring cross section and to capture by image evaluation means a passage of a vehicle, a passage time of the vehicle passage, a speed of the passing vehicle and a vehicle registration number of the passing vehicle as traffic data.
  • image evaluation algorithms known per se, in addition to the detection of a vehicle passage and its time, the speed of the vehicle and identification features, such as the official license plate number indicated on the license plate, can also be detected via optical pattern recognition, the color or the dimensions of a vehicle.
  • the traffic detectors may be implemented as a combination of known, possibly already installed detectors for detecting local traffic data and from video cameras with automatic number plate recognition. However, it is sufficient to arrange only one video detector at the measuring cross-sections, which then acquires all the traffic data mentioned via the image evaluation means, which is advantageous for new installations or for the replacement of defective traffic detectors.
  • the image evaluation means of the traffic detectors are further adapted to from the recorded series of digital video images of the respective measuring cross section a lane used by the passing vehicle and / or a Vehicle class of the passing vehicle to capture as traffic data.
  • these detect a plurality of lanes of a lane and, with appropriate image analysis, can provide traffic data for a more detailed analysis of the traffic situation, taking into account the individual lanes.
  • An improved analysis of the traffic situation is also possible by recording the vehicle class, ie two-wheelers, passenger cars, trucks, buses, etc., which can also be easily determined by digital image analysis from the recorded video images.
  • the vehicle class can also be used as part of the recognition feature of a vehicle in order to obtain greater security in the central comparison of the recognition features.
  • the analysis means are designed to calculate traffic densities and therefrom levels of traffic quality from traffic intensities and average speeds at the measurement cross sections.
  • the traffic density indicates the number of vehicles per kilometer of track length and results from the quotient of traffic volume and average speed for a measuring point. With medium speed, it forms the basis for determining the traffic quality according to six quality levels, as published in the "Manual for the Design of Road Traffic Facilities" (HBS 2001), the Research Association for Roads and Transportation eV, Cologne.
  • traffic density and average speed form the basis for determining the traffic situation according to four traffic levels, as published in "Leaflet for the equipment of traffic computer centers and sub-centers" (MARZ 99), the Federal Highway Research Institute, Bergisch Gladbach. It also contains the definition of the variable Vk diff for the section related accident detection, which also depends on the traffic densities and the mean speeds at the ends of the lines.
  • Vk diff variable for the section related accident detection, which also depends on the traffic densities and the mean speeds at the ends of the lines.
  • the analysis means are designed to calculate an individual travel time for the road route from the passage times of matching identification features and to determine from the standard deviation of the individual travel times indications of the traffic situation on the road. For example, a large spread of individual travel times can be an indication of unbound traffic on the road.
  • the analysis means are designed to calculate the traffic intensity on a ramp located between the measuring cross sections for lateral entry into the road or for exit therefrom by the recognition features of vehicles passing the first measuring cross section with the recognition features of be matched to the second measuring cross-section passing vehicles.
  • the ramp traffic intensities are of particular interest for traffic planning and traffic-dependent traffic control.
  • the traffic intensity on an entrance ramp results from the vehicles that leave the road section through the second measuring cross-section, but are not retracted there by the first measuring cross-section.
  • the traffic intensity on an exit ramp results from the vehicles which have entered the road section through the first measuring cross section, but do not extend through the second measuring cross section.
  • the information about the strength of the traffic streams interlinking or dividing at a ramp further improves the determination of the traffic situation on such a road section.
  • an inventive system for determining the traffic situation on a road S for example, a section of a highway with a right lane S1 and a left lane S2, as roadside infrastructure at least a first traffic detector 10 and downstream of a second traffic detector 20.
  • the first traffic detector 10 is arranged on a first measuring cross-section 1 of the road section S in order to detect vehicles F entering the road S when they pass the first measuring cross-section 1.
  • the second traffic detector 20 is arranged on a second measuring cross-section 2 of the road S to detect vehicles F exiting the road S when passing through the second measuring cross-section 2.
  • the measuring sections 1 and 2 limit the road S with a length d of several kilometers.
  • the traffic detectors 10 and 20 are designed as video detectors which record a series of digital video images of the first or second measuring cross section 1 or 2 and forward them to digital image evaluation means connected to image evaluation means 11 and 21, respectively.
  • the image evaluation means 11 and 21 have computer and memory means, not shown, which are set up to execute image evaluation algorithms.
  • the evaluation of a series of images belonging to a vehicle F passing through a measuring cross-section 1 or 2 delivers the passage time t, the speed v, an identification feature z, the vehicle class k and the used lane Sn, n stands for 1 or 2 as a local traffic data set , of the passing vehicle F.
  • the detected traffic data are analyzed in an evaluation device 30, which may be located locally at one of the two measuring sections 1 or 2 or in a route station, a sub-center, a motorway control center or other traffic control center, to determine the traffic situation on the road section S.
  • the evaluation device 30 is in communication communication with the traffic detectors 10 and 20, for example for wireless data transmission according to the general packet-oriented radio service, in short GPRS.
  • the data transmission means 40 required for this purpose are known per se and are not shown in detail.
  • Local traffic intensities and average speeds are calculated from the detection of the number of vehicles F passing through a measuring cross-section 1 or 2 in a measuring interval and their velocities v. From this, local traffic densities are calculated as the quotient of traffic intensity and average speed.
  • the previously collected with known traffic detectors local traffic data for the determination of the traffic situation are provided. Qualified statements about the traffic quality (level of service) and the traffic situation according to the traffic levels "free traffic”, “dense traffic”, “slow-moving traffic” and "traffic jam” can already be made from these traffic variables.
  • a distance analysis of the traffic loads at the beginning and at the end of the road S for example on the Störkennster Vk diff , feasible. Through them, if in a time interval significantly more vehicles F drive into the road S than move out of it, be closed to a fault.
  • the traffic detectors 10 and 20 are designed to record further traffic data, which contribute to a more accurate determination of the traffic situation.
  • the traffic detectors 10 and 20 identify features z of the respective measuring cross section 1 and 2, respectively Vehicles F detects what allows recognition of a vehicle F detected on the first measuring cross section 1 at the second measuring cross section 2.
  • Identification feature z that uniquely identifies a vehicle F can be the official motor vehicle license plate, which can be read out of the video images via optical pattern recognition algorithms.
  • the color or the dimensions of a vehicle F can serve as alternative or additional recognition features z.
  • the passage time t and the speed v of the passing vehicle F are detected as a local traffic data set and transmitted to analysis means 31 of the evaluation device 30, these traffic data sets can be checked centrally for matching recognition features z.
  • the difference of the passage times t from data records with matching recognition features z then gives the individual travel time of the traffic data sets associated vehicle F for the road S. From the known route length d then follows directly the individual cruising speed of the vehicle. If the average of individual travel times and travel speeds originating from a measurement interval is formed, one obtains an average travel time and a mean cruising speed v 12 for the road route S. From the scattering or standard deviation of the individual travel times, further conclusions can be drawn regarding the traffic situation on the road S to be pulled. Thus, a strong spread of travel times is an indication of an unbound traffic on the road S is.
  • the average cruising speed v 12 is used to obtain a more accurate velocity profile v (s).
  • the diagram shows the course of the speed v (s) as a function of the distance s along the road S.
  • the speed v (0) and v (d) is the mean velocities v 1 and v 2 .
  • v 1 is slightly larger as v 2 , indicating a slowdown in traffic towards the exit.
  • a linear progression has been assumed hitherto, which is represented by the solid line.
  • the traffic situation analyzes can be further refined by taking into account the vehicle class k and / or the traffic lane Sn used in the recorded traffic data. All statements can then be made specifically for the different vehicle classes or groups of vehicle classes or separately for each of a multi-lane road segment S.
  • a ramp R for lateral entry into the road S, as in FIG. 1 represented, or for the exit therefrom, the traffic volume on the ramp R can be calculated with the system according to the invention in an advantageous manner.
  • the identification features z of the first measuring cross section 1 passing vehicles F with the recognition features z of the second measuring cross section 2 passing vehicles F are to be compared.
  • the traffic intensity on the entry ramp R shown results from the vehicles F, which leave the road S through the second measuring cross-section 2, but not retracted by the first measuring section 1. Accordingly, the traffic intensity results on an exit ramp from the vehicles F, which are retracted into the road S through the first measuring cross section 1, but do not extend through the second measuring cross section 2.
  • the traffic situation determined according to the invention and its tendency to change are included in the traffic-dependent control of, for example, variable traffic signs, which impose speed restrictions - possibly lane-related - or can also output information texts about a prevailing dangerous situation in order to influence drivers of vehicles F on or upstream of the road stretch S.
  • the system according to the invention also contributes considerably to traffic safety.
  • the traffic situation is more accurate with only one type of traffic detector and thus can be determined inexpensively.

Description

  • Die Erfindung betrifft ein System zur Ermittlung der Verkehrssituation auf einer Straßenstrecke gemäß dem Oberbegriff des Patentanspruches 1.
  • Auf Straßenstrecken, beispielsweise auf Streckenabschnitten einer Autobahn, soll die Verkehrssituation möglichst genau beschrieben werden. Dies betrifft sowohl die aktuelle Verkehrssituation als auch die Tendenz einer sich ändernden Verkehrssituation, um Störfälle möglichst frühzeitig erkennen zu können. Um die Verkehrssituation beschreiben zu können, muss der Fahrzeugverkehr auf der Straßenstrecke erfasst werden. Dies erfolgt durch streckenseitig angeordnete Verkehrsdetektoren, die lokal - also an der Stelle, an der sie angeordnet sind, - die Verkehrssituation erfassen. Bekannt sind hier im Straßenbelag eingelassene Schleifendetektoren oder überkopf an Bücken oder Masten montierte Infrarotdetektoren. Diese Verkehrsdetektoren erfassen die Anzahl und die Geschwindigkeiten der innerhalb eines Messintervalls den Messquerschnitt passierenden Fahrzeuge. Datenübertragungsmittel übertragen die lokal erfassten Verkehrsdaten von den Verkehrsdetektoren an eine Auswertungseinrichtung. Aus den Anzahlen erfasster Fahrzeuge, die innerhalb des Messintervalls einen Messquerschnitt passiert haben, wird die Verkehrsstärke und aus den erfassten Geschwindigkeiten eine mittlere Geschwindigkeit für einen Messquerschnitt gewonnen. Anhand der Größe und des zeitlichen Verlaufs der Verkehrsstärken und mittleren Geschwindigkeiten an Beginn und Ende der Straßenstrecke können Stufen der Verkehrsqualität bestimmt werden. Durch eine Differenzanalyse der Verkehrsbelastungen an Streckenbeginn und am Streckenende kann auf einen möglichen Störfall geschlossen werden.
  • Diese Differenzanalyse zur abschnittsbezogenen Störfallerkennung leidet aber unter dem Nachteil, dass Störfälle auf der Straßenstrecke nicht erkannt werden, solange sich die Verkehrsbelastungen an Streckenbeginn und -ende nicht unterscheiden. Mit der gleichen Unsicherheit sind die aus den mittleren Geschwindigkeiten an Beginn und Ende der Straßenstrecke sowie aus deren Streckenlänge abgeleiteten Reisezeiten für die Straßenstrecke behaftet.
  • Aus der Veröffentlichung der internationalen Anmeldung WO 2010/097325 A1 (Dokument D1) ist eine Vorrichtung zur Störfallerkennung auf einer durch einen Tunnel verlaufenden Straßenstrecke bekannt. An den Streckenenden der Straßenstrecke sind durch Videokameras und Induktionsschleifen gebildete Fahrzeugdetektoren angeordnet, um von passierenden Fahrzeugen Merkmalsdatensätze zu erfassen. Ein Merkmalsdatensatz umfasst mikroskopische Merkmalsdaten einzelner Fahrzeuge, etwa deren Passagezeitpunkt, Geschwindigkeit und Kfz-Kennzeichen, und makroskopische Merkmalsdaten, etwa mittlere Geschwindigkeiten an den Streckenenden. Die Merkmalsdatensätze werden von den Tunnelenden an eine Überwachungszentrale übertragen, wo sie eine Überwachungsschlange für den Tunnel beeinflussen: Merkmalsdatensätze von einfahrenden Fahrzeugen werden der Überwachungsschlange hinzugefügt und solche von ausfahrenden Fahrzeugen werden mittels Abgleichmitteln wieder entfernt. Zur Störfallerkennung werden die aktuell in der Überwachungsschlange befindlichen Merkmalsdatensätze anhand von Entscheidungsmitteln bewertet.
  • Der Erfindung liegt daher die Aufgabe zugrunde, ein System der eingangs genannten Art bereitzustellen, welches eine verbesserte Ermittlung der Verkehrssituation auf einer Straßenstrecke erlaubt.
  • Die Aufgabe wird erfindungsgemäß gelöst durch ein gattungsgemäßes System zur Ermittlung der Verkehrssituation auf einer Straßenstrecke mit den im Kennzeichen des Patentanspruches 1 angegebenen Merkmalen. Die Auswertungseinrichtung kann lokal an einem der beiden Messquerschnitte oder in einer Streckenstation, einer Unterzentrale oder einer Verkehrszentrale angeordnet sein. Die Auswertungseinrichtung umfasst Analysemittel, die dazu ausgebildet sind, aus den Passagezeitpunkten übereinstimmender Erkennungsmerkmale eine mittlere Reisezeit und/oder eine mittlere Reisegeschwindigkeit für die Straßenstrecke zu berechnen. Durch die Erfassung eines Fahrzeugerkennungsmerkmals, das auch anonymisiert - also ohne Rückschlussmöglichkeit auf den Fahrer oder den Halter des Fahrzeugs - erfassbar ist, kann ein individuelles Fahrzeug, das durch den ersten Messquerschnitt in die Straßenstrecke eingefahren ist, bei seiner Ausfahrt durch den zweiten Messquerschnitt wiedererkannt werden. Aus der Differenz der zugehörigen
  • Passagezeitpunkte kann die Reisezeit dieses Fahrzeugs berechnet werden. Aus einer Mehrzahl von für individuelle Fahrzeuge berechneten Reisezeiten kann eine mittlere Reisezeit für die Straßenstrecke berechnet werden. Mit der mittleren Reisezeit steht dann bei bekannter Streckenlänge auch eine mittlere Reisegeschwindigkeit der Fahrzeuge zur Verfügung, die zur verbesserten Ermittlung der Verkehrssituation mit den lokalen mittleren Geschwindigkeiten am Beginn und am Ende der Straßenstrecke verglichen werden kann. Die Analysemittel sind dazu ausgebildet, aus mittleren Geschwindigkeiten an den Messquerschnitten und der mittleren Reisegeschwindigkeit ein Geschwindigkeitsprofil für die Straßenstrecke zu berechnen. Bisher ist es üblich, ein über die Straßenstrecke linear verlaufendes Geschwindigkeitsprofil anzunehmen, das als Randwerte die lokal gemessenen mittleren Geschwindigkeiten an den Messquerschnitten aufweist. Von den Randwerten wird weiterhin ausgegangen, allerdings kann sich das Geschwindigkeitsprofil ändern, wenn die mittlere Reisegeschwindigkeit nicht dem Mittelwert der Randwerte entspricht. Ist die mittlere Reisegeschwindigkeit größer oder kleiner als der Mittelwert der Randwerte, so ergibt sich als tatsächliches Geschwindigkeitsprofil ein Kurvenverlauf mit konvexem bzw. konkavem Abschnitt. Die Analysemittel sind dazu ausgebildet, aus einem konkaven Geschwindigkeitsprofil auf einen Störfall auf der Straßenstrecke zu schließen. Ein konkaves Geschwindigkeitsprofil setzt voraus, dass die mittlere Reisegeschwindigkeit kleiner als der Mittelwert der Randwerte ist, sie kann sogar kleiner als beide Randwerte sein. Sind die Randwerte beispielsweise gleich groß, so ging man bislang davon aus, dass die Reisegeschwindigkeit über die Straßenstrecke hinweg konstant ist, und bei entsprechend hohem Geschwindigkeitswert schloss man daraus auf einen störungsfreien Verkehrsablauf. Mit der zusätzlichen Information, dass die mittlere Reisegeschwindigkeit kleiner als die Randwerte ist, kann darauf geschlossen werden, dass die tatsächliche Fahrzeuggeschwindigkeit im Inneren der Straßenstrecke sogar deutlich unter der mittleren Reisegeschwindigkeit liegen muss. Wenn diese Verhältnisse sehr ausgeprägt sind, kann auf einen Störfall auf der Straßenstrecke geschlossen werden.
  • In einer vorteilhafte Ausgestaltung des erfindungsgemäßen Systems sind die Verkehrsdetektoren dazu ausgebildet, eine Serie digitaler Videobilder des jeweiligen Messquerschnittes aufzunehmen und durch Bildauswertungsmittel eine Passage eines Fahrzeugs, einen Passagezeitpunkt der Fahrzeugpassage, eine Geschwindigkeit des passierenden Fahrzeugs und ein Fahrzeugkennzeichen des passierenden Fahrzeugs als Verkehrsdaten zu erfassen. Durch an sich bekannte Bildauswertungsalgorithmen können neben der Detektion einer Fahrzeugpassage und deren Zeitpunkt auch die Geschwindigkeit des Fahrzeugs und Erkennungsmerkmale, wie zum Beispiel das auf dem Nummernschild angegebene amtliche Kraftfahrzeugkennzeichen über optische Mustererkennung, die Farbe oder die Abmessungen eines Fahrzeugs, erfasst werden. Die Verkehrsdetektoren können als Kombination aus bekannten, gegebenenfalls bereits installierten Detektoren zur Erfassung lokaler Verkehrsdaten und aus Videokameras mit automatischer Nummernschilderkennung ausgeführt sein. Es genügt aber, an den Messquerschnitten nur jeweils einen Videodetektor anzuordnen, der dann über die Bildauswertungsmittel alle genannten Verkehrsdaten erfasst, was bei Neuinstallationen oder bei erforderlichem Austausch defekter Verkehrsdetektoren von Vorteil ist.
  • In einer bevorzugten Ausgestaltung des erfindungsgemäßen Systems sind die Bildauswertungsmittel der Verkehrsdetektoren ferner dazu ausgebildet, aus der aufgenommenen Serie digitaler Videobilder des jeweiligen Messquerschnittes einen vom passierenden Fahrzeug benutzten Fahrstreifen und/oder eine Fahrzeugklasse des passierenden Fahrzeugs als Verkehrsdaten zu erfassen. Durch geeignete Anordnung und Ausrichtung der Verkehrsdetektoren erfassen diese mehrere Fahrstreifen einer Fahrbahn und können mit entsprechender Bildauswertung Verkehrsdaten für eine detailliertere Analyse der Verkehrssituation unter Berücksichtigung der einzelnen Fahrstreifen liefern. Eine verbesserte Analyse der Verkehrssituation ist auch durch die Erfassung der Fahrzeugklasse, also Zweiräder, Personenkraftwagen, Lastkraftwagen, Busse, etc., möglich, die sich ebenfalls durch digitale Bildauswertung aus den aufgenommenen Videobildern einfach ermitteln lässt. Die Fahrzeugklasse kann auch als Bestandteil des Erkennungsmerkmals eines Fahrzeugs herangezogen werden, um beim zentralen Vergleich der Erkennungsmerkmale eine größere Sicherheit zu erhalten. In einer vorteilhaften Ausführungsform des erfindungsgemäßen Systems sind die Analysemittel dazu ausgebildet, aus Verkehrsstärken und mittleren Geschwindigkeiten an den Messquerschnitten Verkehrsdichten und daraus Stufen der Verkehrsqualität zu berechnen. Die Verkehrsdichte gibt die Anzahl an Fahrzeugen pro Kilometer Streckenlänge an und ergibt sich aus dem Quotienten aus Verkehrsstärke und mittlerer Geschwindigkeit für eine Messstelle. Sie bildet mit der mittleren Geschwindigkeit die Grundlage für eine Ermittlung der Verkehrsqualität nach sechs Qualitätsstufen, wie sie im "Handbuch für die Bemessung von Straßenverkehrsanlagen" (HBS 2001), der Forschungsgesellschaft für Straßen- und Verkehrswesen e.V., Köln, veröffentlicht sind. Ebenso bilden Verkehrsdichte und mittlere Geschwindigkeit die Grundlage zur Ermittlung der Verkehrssituation nach vier Verkehrsstufen, wie sie in "Merkblatt für die Ausstattung von Verkehrsrechnerzentralen und Unterzentralen" (MARZ 99), der Bundesanstalt für Straßenwesen, Bergisch Gladbach, veröffentlicht sind. Darin findet sich auch zur abschnittsbezogenen Störfallerkennung die Definition der Größe Vkdiff, die ebenfalls von den Verkehrsdichten und den mittleren Geschwindigkeiten an den Streckenenden abhängt. Somit können mit dem erfindungsgemäßen System auch die bekannten Verkehrssituationsanalysen, vorzugsweise mit den Verkehrsdaten von einem Videodetektor je Messquerschnitt, durchgeführt werden.
  • In einer weiteren vorteilhaften Ausführungsform des erfindungsgemäßen Systems sind die Analysemittel dazu ausgebildet, aus den Passagezeitpunkten übereinstimmender Erkennungsmerkmale eine individuelle Reisezeit für die Straßenstrecke zu berechnen und aus der Standardabweichung der individuellen Reisezeiten Hinweise auf die Verkehrssituation auf der Straßenstrecke zu ermitteln. So kann beispielsweise eine starke Streuung der individuellen Reisezeiten ein Hinweis auf einen ungebundenen Verkehr auf der Straßenstrecke sein.
  • In noch einer weiteren vorteilhaften Ausführungsform des erfindungsgemäßen Systems sind die Analysemittel dazu ausgebildet, die Verkehrsstärke auf einer zwischen den Messquerschnitten liegenden Rampe zur seitlichen Einfahrt in die Straßenstrecke oder zur Ausfahrt daraus zu berechnen, indem die Erkennungsmerkmale von den ersten Messquerschnitt passierenden Fahrzeugen mit den Erkennungsmerkmalen von den zweiten Messquerschnitt passierenden Fahrzeugen abgeglichen werden. In den Fällen von Straßenstrecken mit solchen Knotentopologien sind die Rampenverkehrsstärken für die Verkehrsplanung und für die verkehrsabhängige Verkehrssteuerung von besonderem Interesse. Mit den erfindungsgemäß ausgebildeten Verkehrsdetektoren ergibt sich die Verkehrsstärke auf einer Einfahrtsrampe aus den Fahrzeugen, die die Straßenstrecke durch den zweiten Messquerschnitt verlassen, aber in diesen nicht durch den ersten Messquerschnitt eingefahren sind. Entsprechend ergibt sich die Verkehrsstärke auf einer Ausfahrtsrampe aus den Fahrzeugen, die in die Straßenstrecke durch den ersten Messquerschnitt eingefahren sind, aber nicht durch den zweiten Messquerschnitt ausfahren. Die Information über die Stärke der sich an einer Rampe verflechtenden bzw. aufteilenden Verkehrsströme verbessert die Ermittlung der Verkehrssituation auf einer solchen Straßenstrecke noch weiter.
  • Weitere Eigenschaften und Vorteile ergeben sich aus einem Ausführungsbeispiel der Erfindung, welches nachfolgend anhand von Zeichnungen näher beschrieben wird, in deren
    • FIG 1
    ein erfindungsgemäßes System in Draufsicht und
    FIG 2
    ein mittels des Systems gewonnenes Geschwindigkeitsprofil der Straßenstrecke
    schematisch veranschaulicht sind.
  • Gemäß FIG 1 weist ein erfindungsgemäßes System zur Ermittlung der Verkehrssituation auf einer Straßenstrecke S, beispielsweise einem Streckenabschnitt einer Autobahn mit einem rechten Fahrstreifen S1 und einem linken Fahrstreifen S2, als straßenseitige Infrastruktur wenigstens einen ersten Verkehrsdetektor 10 und stromab einen zweiten Verkehrsdetektor 20 auf. Der erste Verkehrsdetektor 10 ist an einem ersten Messquerschnitt 1 der Straßenstrecke S angeordnet, um in die Straßenstrecke S einfahrende Fahrzeuge F bei ihrer Passage des ersten Messquerschnittes 1 zu erfassen. Entsprechend ist der zweite Verkehrsdetektor 20 an einem zweiten Messquerschnitt 2 der Straßenstrecke S angeordnet, um aus der Straßenstrecke S ausfahrende Fahrzeuge F beim Passieren des zweiten Messquerschnittes 2 zu erfassen. Die Messquerschnitte 1 und 2 begrenzen die Straßenstrecke S mit einer Streckenlänge d von mehreren Kilometern.
  • Erfindungsgemäß sind die Verkehrsdetektoren 10 bzw. 20 als Videodetektoren ausgebildet, die eine Serie digitaler Videobilder des ersten bzw. zweiten Messquerschnittes 1 bzw. 2 aufnehmen und zur digitalen Bildauswertung an angeschlossene Bildauswertungsmittel 11 bzw. 21 weiterleiten. Die Bildauswertungsmittel 11 bzw. 21 weisen nicht dargestellte Rechner- und Speichermittel auf, die zur Ausführung von Bildauswertungsalgorithmen eingerichtet sind. Die Auswertung einer Bilderserie, die zu einem einen Messquerschnitt 1 bzw. 2 passierenden Fahrzeug F gehört, liefert als lokale Verkehrsdatensatz den Passagezeitpunkt t, die Geschwindigkeit v, ein Erkennungsmerkmal z, die Fahrzeugklasse k und den benutzten Fahrstreifen Sn, n steht für 1 oder 2, des passierenden Fahrzeugs F.
  • Die erfassten Verkehrsdaten werden in einer Auswertungseinrichtung 30, die lokal an einem der beiden Messquerschnitte 1 bzw. 2 oder in einer Streckenstation, einer Unterzentrale, einer Autobahnzentrale oder einer sonstigen Verkehrszentrale angeordnet sein kann, zur Ermittlung der Verkehrssituation auf der Straßenstrecke S analysiert. Dazu steht die Auswertungseinrichtung 30 mit den Verkehrsdetektoren 10 und 20 in Kommunikationsverbindung, beispielsweise zur drahtlosen Datenübertragung nach dem Allgemeinen paketorientierten Funkdienst, kurz GPRS. Die hierfür benötigten Datenübertragungsmittel 40 sind an sich bekannt und im Einzelnen nicht dargestellt.
  • Aus der Erfassung der Anzahl an in einem Messintervall einen Messquerschnitt 1 bzw. 2 passierenden Fahrzeugen F und deren Geschwindigkeiten v werden lokale Verkehrsstärken und mittlere Geschwindigkeiten berechnet. Hieraus werden lokale Verkehrsdichten als Quotient aus Verkehrsstärke und mittlerer Geschwindigkeit berechnet. Damit werden die bislang auch mit bekannten Verkehrsdetektoren erfassten lokalen Verkehrsdaten für die Ermittlung der Verkehrssituation bereitgestellt. Aus diesen Verkehrsgrößen können bereits qualifizierte Aussagen über die Verkehrsqualität (Level of Service) und die Verkehrssituation nach den Verkehrsstufen "freier Verkehr", "dichter Verkehr", "zähfließender Verkehr" und "Stau" getroffen werden. Darüber hinaus ist streckenbezogen eine Differenzanalyse der Verkehrsbelastungen am Beginn und am Ende der Straßenstrecke S, beispielsweise über die Störkenngröße Vkdiff, durchführbar. Durch sie kann, falls in einem Zeitintervall deutlich mehr Fahrzeuge F in die Straßenstrecke S einfahren als daraus ausfahren, auf eine Störung geschlossen werden.
  • Erfindungsgemäß sind die Verkehrsdetektoren 10 bzw. 20 zur Erfassung weiterer Verkehrsdaten ausgebildet, die zu einer genaueren Ermittlung der Verkehrssituation beitragen. So werden von den Verkehrsdetektoren 10 und 20 Erkennungsmerkmale z der den jeweiligen Messquerschnitt 1 bzw. 2 passierenden Fahrzeuge F erfasst, was eine Wiedererkennung eines am ersten Messquerschnitt 1 erfassten Fahrzeugs F am zweiten Messquerschnitt 2 erlaubt. Als eindeutig ein Fahrzeug F identifizierendes Erkennungsmerkmal z kann das amtliche Kraftfahrzeugkennzeichen dienen, welches über Algorithmen zur optischen Mustererkennung aus den Videobildern ausgelesen werden kann. Als alternative oder zusätzliche Erkennungsmerkmale z können die Farbe oder die Abmessungen eines Fahrzeugs F dienen. Da mit dem Erkennungsmerkmal z der Passagezeitpunkt t und die Geschwindigkeit v des passierenden Fahrzeugs F als lokaler Verkehrdatensatz erfasst und an Analysemittel 31 der Auswertungseinrichtung 30 übertragen werden, können diese Verkehrsdatensätze zentral auf übereinstimmende Erkennungsmerkmale z geprüft werden. Die Differenz der Passagezeitpunkte t aus Datensätzen mit übereinstimmenden Erkennungsmerkmalen z ergibt dann die individuelle Reisezeit des den Verkehrsdatensätzen zugeordneten Fahrzeugs F für die Straßenstrecke S. Aus der bekannten Streckenlänge d folgt dann unmittelbar die individuelle Reisegeschwindigkeit des Fahrzeugs. Bildet man den Durchschnitt von aus einem Messintervall stammenden individuellen Reisezeiten und Reisegeschwindigkeiten, so gewinnt man eine mittlere Reisezeit und eine mittlere Reisegeschwindigkeit v12 für die Straßenstrecke S. Aus der Streuung bzw. Standardabweichung der individuellen Reisezeiten können weitere Schlüsse auf die Verkehrssituation auf der Straßenstrecke S gezogen werden. So stellt eine starke Streuung der Reisezeiten einen Hinweis auf einen ungebundenen Verkehr auf der Straßenstrecke S dar.
  • Gemäß FIG 2 wird die mittlere Reisegeschwindigkeit v12 erfindungsgemäß zur Gewinnung eines genaueren Geschwindigkeitsprofils v(s) herangezogen. Im Diagramm ist der Verlauf der Geschwindigkeit v(s) in Abhängigkeit vom Weg s längs der Straßenstrecke S dargestellt. Bei s = 0 liegt der erste Messquerschnitt 1 und bei s = d liegt der zweite Messquerschnitt 2. An diesen Rändern der Straßenstrecke S beträgt die Geschwindigkeit v(0) und v(d) den mittleren Geschwindigkeiten v1 bzw. v2. Im dargestellten Ausführungsbeispiel ist v1 etwas größer als v2, was auf eine Verlangsamung des Verkehrs in Richtung Streckenausfahrt hindeutet. Zur Ermittlung des Geschwindigkeitsprofils v(s) ist man bislang von einem linearen Verlauf ausgegangen, der durch die durchgezogene Linie darstellt ist. Ergibt nun die Berechnung der mittleren Reisegeschwindigkeit v12 einen Wert, der geringer als die Randwerte v1 bzw. v2 und als gestrichelte Linie dargestellt ist, muss die Annäherung des Geschwindigkeitsprofils v(s) durch eine Gerade zugunsten einer Kurve aufgegeben werden. Die Kurve verbindet die Randpunkte und schneidet die Konstante v12 derart, dass die seitlichen, oberhalb von v12 liegenden Flächenstücke den gleichen Inhalt haben wie das mittlere, unterhalb von v12 liegende Flächenstück. Dies führt zu einer konkaven Kurve, die als strichpunktierte Linie dargestellt ist, und im Innern der Straßenstrecke S einen minimalen Geschwindigkeitswert aufweist. Daraus lässt sich auf einen Störfall in der Straßenstrecke S schließen. Andere Größenverhältnisse von v1, v2 und v12 lassen entsprechend andere Schlüsse zu.
  • Die Verkehrssituationsanalysen lassen sich noch verfeinern, indem bei den erfassten Verkehrdaten die Fahrzeugklasse k und/oder der benutzte Fahrstreifen Sn berücksichtigt wird bzw. werden. Sämtliche Aussagen können dann spezifisch für die verschieden Fahrzeugklassen oder Gruppen von Fahrzeugklassen oder auch getrennt für jeden einer mehrstreifigen Straßenstrecke S getroffen werden.
  • In dem Fall, dass zwischen den Messquerschnitten 1 und 2 eine Rampe R zur seitlichen Einfahrt in die Straßenstrecke S, wie in FIG 1 dargestellt, oder zur Ausfahrt daraus liegt, kann mit dem erfindungsgemäßen System in vorteilhafter Weise die Verkehrsstärke auf der Rampe R berechnet werden. Hierzu sind die Erkennungsmerkmale z von den ersten Messquerschnitt 1 passierenden Fahrzeugen F mit den Erkennungsmerkmalen z von den zweiten Messquerschnitt 2 passierenden Fahrzeugen F abzugleichen. Die Verkehrsstärke auf der dargestellten Einfahrtsrampe R ergibt sich aus den Fahrzeugen F, die die Straßenstrecke S durch den zweiten Messquerschnitt 2 verlassen, aber nicht durch den ersten Messquerschnitt 1 eingefahren sind. Entsprechend ergibt sich die Verkehrsstärke auf einer Ausfahrtsrampe aus den Fahrzeugen F, die in die Straßenstrecke S durch den ersten Messquerschnitt 1 eingefahren sind, aber nicht durch den zweiten Messquerschnitt 2 ausfahren.
  • Die erfindungsgemäß ermittelte Verkehrssituation und ihre Änderungstendenz finden Eingang in die verkehrsabhängige Steuerung von beispielsweise nicht dargestellten Wechselverkehrszeichen, die Geschwindigkeitsbeschränkungen - gegebenenfalls fahrstreifenbezogen - auferlegen oder auch Hinweistexte über eine herrschende Gefahrensituation ausgeben können, um Fahrer von Fahrzeugen F auf oder stromauf der Straßenstrecke S zu beeinflussen. Damit trägt das erfindungsgemäße System auch erheblich zur Verkehrssicherheit bei. Die Verkehrssituation ist genauer mit nur einer Art von Verkehrsdetektor und damit kostengünstig ermittelbar.

Claims (6)

  1. System zur Ermittlung der Verkehrssituation auf einer Straßenstrecke (S), die durch einen ersten Messquerschnitt (1) und stromab im Abstand der Streckenlänge (d) durch einen zweiten Messquerschnitt (2) begrenzt ist, mit einem am ersten Messquerschnitt (1) angeordneten ersten Verkehrsdetektor (10) und einem am zweiten Messquerschnitt (2) angeordneten zweiten Verkehrsdetektor (20), die dazu ausgebildet sind, eine Passage und eine Geschwindigkeit (v) eines einen Messquerschnitt (1 bzw. 2) passierenden Fahrzeugs (F) sowie ein diesem Fahrzeug (F) eindeutig zuordenbares Erkennungsmerkmal (z) und einen Passagezeitpunkt (t) als lokale Verkehrsdaten zu erfassen, mit Mitteln (40) zur Datenübertragung zwischen den Verkehrsdetektoren (10, 20) und einer Auswertungseinrichtung (30) zur Analyse der Verkehrsdaten, wobei die Auswertungseinrichtung (30) Analysemittel (31) umfasst, die dazu ausgebildet sind, am ersten und am zweiten Messquerschnitt (1 bzw. 2) erfasste Erkennungsmerkmale (z) zu vergleichen, dadurch gekennzeichnet, dass die Analysemittel (31) dazu ausgebildet sind, aus den Passagezeitpunkten (t) übereinstimmender Erkennungsmerkmale (z) eine mittlere Reisezeit und/oder eine mittlere Reisegeschwindigkeit (v12) für die Straßenstrecke (S) zu berechnen, aus mittleren Geschwindigkeiten (v1, v2) an den Messquerschnitten (1, 2) und der mittleren Reisegeschwindigkeit (v12) ein Geschwindigkeitsprofil (v(s)) für die Straßenstrecke (S) zu berechnen, und aus einem konkaven Geschwindigkeitsprofil (v(s)) auf einen Störfall auf der Straßenstrecke (S) zu schließen.
  2. System nach Anspruch 1, wobei die Verkehrsdetektoren (10, 20) dazu ausgebildet sind, eine Serie digitaler Videobilder des jeweiligen Messquerschnittes (1, 2) aufzunehmen und durch Bildauswertungsmittel (11 bzw. 21) eine Passage eines Fahrzeugs (F), einen Passagezeitpunkt (t) der Fahrzeugpassage, eine Geschwindigkeit (v) des passierenden Fahrzeugs (F) und ein Fahrzeugkennzeichen (z) des passierenden Fahrzeugs (F) als Verkehrsdaten zu erfassen.
  3. System nach Anspruch 2, wobei die Bildauswertungsmittel (11, 21) der Verkehrsdetektoren (10, 20) ferner dazu ausgebildet sind, aus der aufgenommenen Serie digitaler Videobilder des jeweiligen Messquerschnittes (1, 2) einen vom passierenden Fahrzeug (F) benutzten Fahrstreifen (Sn) und/oder eine Fahrzeugklasse (k) des passierenden Fahrzeugs (F) als Verkehrsdaten zu erfassen.
  4. System nach einem der Ansprüche 1 bis 3, wobei die Analysemittel (31) dazu ausgebildet sind, aus Verkehrsstärken und mittleren Geschwindigkeiten (v1, v2) an den Messquerschnitten (1, 2) Verkehrsdichten und daraus Stufen der Verkehrsqualität zu berechnen.
  5. System nach einem der Ansprüche 1 bis 4, wobei die Analysemittel (31) dazu ausgebildet sind, aus den Passagezeitpunkten (t) übereinstimmender Erkennungsmerkmale (z) eine individuelle Reisezeit für die Straßenstrecke (S) zu berechnen und aus der Standardabweichung der individuellen Reisezeiten Hinweise auf die Verkehrssituation auf der Straßenstrecke (S) zu ermitteln.
  6. System nach einem der Ansprüche 1 bis 5, wobei die Analysemittel (31) dazu ausgebildet sind, die Verkehrsstärke auf einer zwischen den Messquerschnitten (1, 2) liegenden Rampe (R) zur seitlichen Einfahrt in die Straßenstrecke (S) oder zur Ausfahrt daraus zu berechnen, indem die Erkennungsmerkmale (z) von den ersten Messquerschnitt (1) passierenden Fahrzeugen (F) mit den Erkennungsmerkmalen (z) von den zweiten Messquerschnitt (2) passierenden Fahrzeugen (F) abgeglichen werden.
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