EP3866135B1 - Verfahren zum steuern einer lichtsignalanlage - Google Patents

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EP3866135B1
EP3866135B1 EP21151471.6A EP21151471A EP3866135B1 EP 3866135 B1 EP3866135 B1 EP 3866135B1 EP 21151471 A EP21151471 A EP 21151471A EP 3866135 B1 EP3866135 B1 EP 3866135B1
Authority
EP
European Patent Office
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traffic condition
traffic
control signals
threshold value
signal system
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.)
Active
Application number
EP21151471.6A
Other languages
English (en)
French (fr)
Other versions
EP3866135C0 (de
EP3866135A1 (de
Inventor
David Borst
Florian Fanderl
Markus Mauder
Evren Pamir
Konrad Vowinckel
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.)
Yunex GmbH
Original Assignee
Yunex GmbH
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.)
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Publication date
Application filed by Yunex GmbH filed Critical Yunex GmbH
Publication of EP3866135A1 publication Critical patent/EP3866135A1/de
Application granted granted Critical
Publication of EP3866135C0 publication Critical patent/EP3866135C0/de
Publication of EP3866135B1 publication Critical patent/EP3866135B1/de
Active 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
    • G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
    • G08G1/0108—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions based on the source of data
    • G08G1/0116—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions based on the source of data from roadside infrastructure, e.g. beacons
    • G—PHYSICS
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    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
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    • G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
    • G08G1/0125—Traffic data processing
    • G08G1/0129—Traffic data processing for creating historical data or processing based on historical data
    • 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
    • G08G1/0137—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions for specific applications
    • G08G1/0145—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions for specific applications for active traffic flow control
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/07—Controlling traffic signals
    • G08G1/08—Controlling traffic signals according to detected number or speed of vehicles

Definitions

  • the invention relates to a method for controlling a traffic signal system.
  • the invention relates to a device, a computer program and a machine-readable storage medium.
  • EP 3 425 608 A1 discloses a method for controlling a traffic signal system.
  • EP 1 628 274 A1 discloses a method for determining traffic information and controlling traffic.
  • Traffic signal systems are usually operated or controlled based on a signal schedule.
  • a signal schedule is fixed and not changed while the traffic signal system is in operation.
  • the signal schedule is changed during ongoing operation. This, for example, based on a traffic condition in an area around the traffic signal system.
  • machine learning algorithms can be used to change a signal schedule based on traffic conditions in the area around the traffic signal system.
  • Such algorithms are usually trained using training data.
  • different traffic conditions in the area around the traffic signal system can be simulated. These simulated traffic conditions can be used as training data for machine learning.
  • the object on which the invention is based is to provide a concept for efficiently controlling a traffic signal system, which makes it possible to efficiently determine training data for machine learning with regard to predicting the behavior of the traffic signal system.
  • a method for controlling a traffic signal system is provided, which is specified in claim 1.
  • a device which is set up to carry out all steps of the method according to the first aspect.
  • a computer program which comprises instructions which, when the computer program is executed by a computer, for example by the device according to the second aspect, cause the computer to carry out a method according to the first aspect.
  • a machine-readable storage medium is provided on which the computer program according to the third aspect is stored.
  • the invention is based on and includes the knowledge that the above object can be achieved by changing or replacing a current signal schedule during ongoing operation of the traffic signal system. This brings about the particular technical advantage that the traffic signal system can or will be controlled based on the changed signal schedule or based on the replaced signal schedule.
  • This recorded traffic condition can advantageously be used as training data for machine learning be, for example, to predict or predict the behavior of the traffic signal system, for example to predict a signal time of the traffic signal system.
  • the current traffic condition is compared with a historical traffic condition in order to determine a deviation of the current traffic condition from the historical traffic condition.
  • the control signals are generated based on the determined deviation.
  • the determined deviation is too large, it can be assumed that there is a problem in the area around the traffic signal system, for example an accident or a traffic jam. In such a situation, the already critical traffic condition should not be potentially negatively influenced by experiments regarding changed or replaced signal schedules.
  • taking the historical traffic condition into account also has the advantage of finding particularly suitable ones To recognize traffic conditions with regard to changing or replacing the current signal schedule in order to obtain or determine training data for different real traffic conditions.
  • the particular technical advantage is that a concept for efficiently controlling a traffic signal system is provided, which makes it possible to efficiently determine training data for machine learning, for example in order to determine behavior during ongoing operation of the traffic signal system based on a correspondingly trained algorithm of traffic responsive to a change or replacement of the signal schedule.
  • signal schedule can also be used for the term “signal schedule”.
  • deviation threshold signals are received, which represent a deviation threshold, the determined deviation being compared with the deviation threshold, the control signals being generated depending on the comparison of the determined deviation with the deviation threshold.
  • control signals are not generated if the determined deviation is greater than or equal to the deviation threshold value.
  • the deviation determined is a percentage.
  • the deviation threshold is a percentage.
  • the percentage can, for example, refer to the historical traffic condition.
  • control signals are only generated if the determined deviation is less than or equal to the deviation threshold value.
  • the deviation can be zero, for example.
  • control signals are such that the changed signal schedule or the replaced signal schedule can cause a deterioration or an improvement in a current traffic flow through the traffic signal system.
  • traffic condition threshold signals are received which represent at least one traffic condition threshold, the control signals being generated based on the at least one traffic condition threshold.
  • the at least one traffic condition threshold is an element from the following group of traffic condition thresholds: a minimum and/or maximum number of vehicles per green second and/or a minimum and/or maximum number of vehicles per rotation time unit and/or a minimum and/or maximum detector occupancy per rotation time unit.
  • the current traffic condition is compared with the at least one traffic condition threshold, the control signals being generated based on the comparison of the current traffic condition with the at least one traffic condition threshold.
  • control signals are such that the changed signal time plan or the replaced signal time plan correspond to a signal time base plan.
  • control signals before the control signals are output, it is checked whether changing or replacing the signal schedule would cause the current traffic condition to exceed the traffic condition threshold, the control signals being output depending on a result of the testing.
  • control signals will not be output.
  • control signals are only output if the result of the check indicates that the current traffic condition remains within the predetermined threshold values.
  • the current and the historical traffic status each include a number of vehicles per green second and/or number of vehicles per rotation time unit and/or a detector occupancy per rotation time unit.
  • the orbital period unit is an orbital second or a value which is smaller or greater than one orbital second.
  • a detector occupancy represents a number of vehicles that are detected by a detector in the vicinity of the traffic signal system.
  • a detector includes, for example, a video camera and/or an induction coil, which is embedded or arranged, for example, within a roadway.
  • a detector includes, for example, an environment sensor or several environment sensors.
  • An environment sensor is, for example, one of the following environment sensors: radar sensor, ultrasonic sensor, magnetic field sensor, lidar sensor, magnetic field sensor, infrared sensor, video sensor, in particular video sensor of a video camera.
  • training data signals are generated and output, which represent training data for machine learning, the training data comprising one or more of the following data: traffic status in the area around the traffic signal system, while the traffic signal system is operating based on the changed signal schedule or is operated on the replaced signal schedule, at least one parameter of the changed signal schedule or the replaced signal schedule, the currently applied change to the signal schedule, the resulting signal schedule, Detection times of vehicles, vehicle numbers derived therefrom, static information about the traffic signal system, in particular topology of a junction, in particular intersection, whose traffic the traffic signal system regulates, and / or static information about a system assigned to the traffic signal system, occupancy data, the occupancy data in particular one or more elements the following group of occupancy data include: position of a detection of a vehicle, trajectory of the detected vehicle, occupancy values of a detector per rotation time unit, number of vehicles per detector per rotation time unit, rotation time.
  • the above exemplary data for training data relates to the traffic signal system.
  • one or more corresponding analog data related to a direct or indirect neighboring light signal system of the light signals are included.
  • a traffic condition in the sense of the description includes, for example, a lane-specific or lane-dependent traffic condition.
  • the traffic condition or the traffic condition threshold is or are defined in relation to a lane.
  • the historical traffic condition includes an averaged historical traffic condition.
  • the method includes controlling the traffic signal system based on the output control signals.
  • the method according to the first aspect is a computer-implemented method.
  • the environment of the traffic signal system refers in particular to an area around the traffic signal system up to a maximum distance of, for example, 1 km, in particular 500 m, in particular 200 m, in particular 100 m, in particular 50 m, in particular 20 m.
  • the method according to the first aspect is carried out or carried out by means of the device according to the second aspect.
  • Machine learning includes in particular a neural network and/or reinforcement learning.
  • changing the current signal schedule includes changing at least one parameter of the current signal schedule.
  • the at least one parameter of the signal plan is an element selected from the following group of parameters: start time of a signal state, duration of a signal state, start point, switch-on time, rotation time.
  • FIG 2 shows a device 201.
  • the device 201 is set up to carry out all steps of the method according to the first aspect.
  • the device 201 includes an input 203, which is set up to receive the first traffic status data.
  • the input 203 is further set up to receive the second traffic status data.
  • the device 201 includes a processor 205, which is set up to determine a deviation of the current traffic condition from the historical traffic condition.
  • the processor 205 is further set up to generate control signals for controlling the traffic signal system based on the determined deviation in such a way that when controlling the traffic signal system based on the Control signals, a current signal schedule is changed or replaced.
  • the device 201 includes an output 207, which is set up to output the generated control signals.
  • the device 201 comprises several processors instead of the one processor 205.
  • FIG 3 shows a machine-readable storage medium 301.
  • a computer program 303 is stored on the machine-readable storage medium 301.
  • the computer program 303 includes commands that occur when the computer program 303 is executed by a computer, for example by the device 201 according to FIG 2 , cause this to carry out a method according to the first aspect.
  • changing the current signal schedule includes changing at least one parameter of the current signal schedule.
  • the concept described here is based, among other things, on researching traffic system behavior in real time by changing or replacing a current signal schedule of a traffic signal system. This brings about the particular technical advantage that the resulting traffic conditions can be examined or recorded for different signal schedules.
  • traffic detectors also simply referred to as detectors
  • Such traffic detectors include, for example, video cameras and/or induction loops that are embedded or embedded in a roadway.
  • the current traffic status can include, for example, a number of vehicles per green second and/or number of vehicles per rotation time unit and/or a detector occupancy per rotation time unit.
  • the current traffic condition is compared in particular with a historical traffic condition in the area around the traffic signal system.
  • the historical traffic condition may include, for example, a number of vehicles per green second and/or number of vehicles per rotation time unit and/or a detector occupancy per rotation time unit.
  • the historical traffic condition is or the historical traffic condition includes an averaged historical traffic condition.
  • the historical traffic condition includes an average number of vehicles per green second and/or an average number of vehicles per rotation time unit and/or an average detector occupancy per rotation time unit.
  • a current date is assigned to the current traffic status.
  • the historical traffic condition is assigned a historical date corresponding to the current date.
  • a date includes in particular the specification of a day of the week and/or the specification of a time and/or the specification of a year.
  • a deviation of the current traffic condition from the historical traffic condition is determined. For example, a deviation of the current number of vehicles per green second and/or number of vehicles per rotation time unit and/or a detector occupancy per rotation time unit with a historical number of vehicles per green second and/or number of vehicles per rotation time unit and/or a detector occupancy per rotation time unit , in particular an averaged historical number of vehicles per green second and/or an averaged historical number of vehicles per rotation time unit and/or an average historical detector occupancy per rotation time unit.
  • a decision is made in particular as to whether the current signal schedule of the traffic signal system should be changed or replaced.
  • the deviation can be a percentage, for example.
  • a deviation threshold value is specified, with the control signals being generated depending on a comparison of the determined deviation with the deviation threshold value.
  • the determined deviation is less than or less than or equal to the predetermined deviation threshold value, provision is made in particular to change or replace the current signal schedule.
  • the current signal schedule has not been changed or replaced.
  • the background to such a procedure is in particular that if a deviation is greater than or equal to the predetermined deviation threshold value, it can be assumed that there is an atypical traffic situation, i.e. an atypical traffic condition, in the area around the traffic signal system.
  • an atypical traffic condition can occur, for example, due to an accident or a traffic jam.
  • the key figures of the traffic i.e. the traffic condition, at the intersection, in particular at the intersection, are compared with predetermined traffic condition threshold values.
  • the limits which may not be exceeded by changing or maintaining a signal plan are defined in particular by, for example, a minimum and/or maximum number of vehicles per green second and/or a minimum and/or maximum Number of vehicles per rotation time unit and/or a minimum and/or maximum detector occupancy per rotation time unit.
  • the control signals are generated in particular depending on a result of this comparison.
  • the concept described here offers a variety of advantages in controlling the traffic signal system and its impact on traffic conditions, primarily by improving efficiency, reducing costs and expanding the possibilities of the traffic signal system to control or operate based on a variety of changed or replaced signal schedules.
  • the limiting factor of well-known concepts is the amount of time an engineer needs to simulate a traffic system or to monitor the state of the traffic system in order to avoid negative influences on the traffic system. Neglecting negative influences on the traffic system would limit the collection of training data to traffic situations in which only limited negative effects on traffic would be expected. This takes into account the obligation of local governments to optimally manage their networks. Therefore, it is expected that severe negative traffic impacts will not be accepted by the customer, limiting real-world exploration to scenarios with low traffic volumes and low potential for negative impacts. However, this also dramatically limits the ability to accumulate training data sets. This disadvantage is overcome by the concept described here.
  • an AI artificial intelligence
  • the proposed solution represents a compromise between the need for large, diverse training data sets and the expected negative impact on the traffic situation by automatically monitoring the traffic system and generating the control signals based on the comparison of the historical with the current traffic status.
  • the current traffic volume as well as the historical traffic volume is advantageously taken into account, in particular in relation to different lanes of a junction, in particular a road intersection, so that the change or replacement of the current signal schedule is automatically reduced or deactivated when the current control of the Traffic signal system based on the current signal schedule could have a significant negative impact on the traffic system.
  • the concept advantageously enables a machine learning algorithm to optimize the traffic system, for example.
  • the concept also allows the application of machine learning algorithms to be transferred to a variety of road intersections.

Landscapes

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Description

  • Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Steuern einer Lichtsignalanlage. Die Erfindung betrifft eine Vorrichtung, ein Computerprogramm und ein maschinenlesbares Speichermedium.
  • Die Offenlegungsschrift EP 3 425 608 A1 offenbart ein Verfahren zum Steuern einer Lichtsignalanlage.
  • Die Offenlegungsschrift EP 1 628 274 A1 offenbart ein Verfahren zum Ermitteln von Verkehrsinformationen und zum Steuern eines Verkehrs.
  • Lichtsignalanlagen werden üblicherweise basierend auf einem Signalzeitenplan betrieben respektive gesteuert.
  • Hierbei kann vorgesehen sein, dass ein Signalzeitenplan fest und nicht verändert wird, während die Lichtsignalanlage betrieben wird.
  • Es kann aber auch vorgesehen sein, dass der Signalzeitenplan im laufenden Betrieb geändert wird. Dies zum Beispiel basierend auf einem Verkehrszustand in einer Umgebung der Lichtsignalanlage.
  • Zum Ändern eines Signalzeitenplanes basierend auf einem Verkehrszustand in der Umgebung der Lichtsignalanlage können zum Beispiel Algorithmen aus dem maschinellen Lernen verwendet werden.
  • Solche Algorithmen werden üblicherweise unter Verwendung von Trainingsdaten trainiert.
  • Hier besteht ein Bedarf, solche Trainingsdaten effizient zu ermitteln.
  • Zum Beispiel können unterschiedliche Verkehrszustände in der Umgebung der Lichtsignalanlage simuliert werden. Diese simulierten Verkehrszuständen können als Trainingsdaten für das maschinelle Lernen verwendet werden.
  • Die der Erfindung zugrunde liegende Aufgabe ist darin zu sehen, ein Konzept zum effizienten Steuern einer Lichtsignalanlage bereitzustellen, welches es ermöglicht, Trainingsdaten für ein maschinelles Lernen hinsichtlich einer Prädiktion eines Verhaltens der Lichtsignalanlage effizient zu ermitteln.
  • Diese Aufgabe wird mittels des jeweiligen Gegenstands der unabhängigen Ansprüche gelöst. Vorteilhafte Ausgestaltungen der Erfindung sind Gegenstand von jeweils abhängigen Unteransprüchen.
  • Nach einem ersten Aspekt wird ein Verfahren zum Steuern einer Lichtsignalanlage bereitgestellt, welches im Anspruch 1 angegeben ist.
  • Nach einem zweiten Aspekt wird eine Vorrichtung bereitgestellt, die eingerichtet ist, alle Schritte des Verfahrens nach dem ersten Aspekt auszuführen.
  • Nach einem dritten Aspekt wird ein Computerprogramm bereitgestellt, welches Befehle umfasst, die bei Ausführung des Computerprogramms durch einen Computer, beispielsweise durch die Vorrichtung nach dem zweiten Aspekt, diesen veranlassen, ein Verfahren gemäß dem ersten Aspekt auszuführen.
  • Nach einem vierten Aspekt wird ein maschinenlesbares Speichermedium bereitgestellt, auf dem das Computerprogramm nach dem dritten Aspekt gespeichert ist.
  • Die Erfindung basiert auf der Erkenntnis und schließt diese mit ein, dass die obige Aufgabe dadurch gelöst werden kann, dass im laufenden Betrieb der Lichtsignalanlage ein aktueller Signalzeitenplan geändert oder ersetzt wird. Dadurch wird insbesondere der technische Vorteil bewirkt, dass die Lichtsignalanlage basierend auf dem geänderten Signalzeitenplan oder basierend auf dem ersetzten Signalzeitenplan gesteuert werden kann respektive wird.
  • Dadurch kann in vorteilhafter Weise Einfluss auf den aktuellen Verkehrszustand in der Umgebung der Lichtsignalanlage genommen werden.
  • Das heißt also, dass dann ein Verkehrszustand erfasst respektive gemessen werden kann, wie er während eines Betriebs der Lichtsignalanlage basierend auf dem geänderten Signalzeitenplan oder dem ersetzten Signalzeitenplan sich ergibt.
  • Dieser erfasste Verkehrszustand kann in vorteilhafter Weise als Trainingsdaten für ein maschinelles Lernen verwendet werden, um zum Beispiel ein Verhalten der Lichtsignalanlage vorherzusagen respektive zu prädizieren, beispielsweise eine Signalzeit der Lichtsignalanlage vorherzusagen.
  • Es stehen somit reale Messdaten für ein solches Training zur Verfügung.
  • Dies weist gegenüber einer Simulation von verschiedenen Verkehrszuständen in der Umgebung der Lichtsignalanlage den Vorteil auf, dass die Realität effizient abgebildet werden kann und keine Näherungen wie bei einer Simulation erfolgen müssen. Entsprechend kann ein Algorithmus eines maschinellen Lernens effizient trainiert werden.
  • Weiter ist gemäß dem hier beschriebenen Konzept vorgesehen, dass der aktuelle Verkehrszustand mit einem historischen Verkehrszustand verglichen wird, um eine Abweichung des aktuellen Verkehrszustands von dem historischen Verkehrszustand zu ermitteln. Die Steuersignale werden basierend auf der ermittelten Abweichung erzeugt.
  • Dies weist zum Beispiel den technischen Vorteil auf, dass dadurch in effizienter Weise Verkehrszustände erkannt werden können, die sich wenig bis gar nicht für ein Ermitteln von Trainingsdaten unter Änderung des aktuellen Signalzeitenplans oder unter Ersetzung des aktuellen Signalzeitenplans eignen.
  • Sofern zum Beispiel die ermittelte Abweichung zu groß ist, kann davon ausgegangen werden, dass in der Umgebung der Lichtsignalanlage ein Problem vorliegt, zum Beispiel ein Unfall oder ein Stau. In einer solchen Situation sollte nicht noch der ohnehin kritische Verkehrszustand noch durch Experimente hinsichtlich geänderter respektive ersetzter Signalzeitenpläne potentiell negativ beeinflusst werden.
  • Weiter weist das Berücksichtigen des historischen Verkehrszustands auch den Vorteil auf, um besonders geeignete Verkehrszustände zu erkennen hinsichtlich eines Änderns respektive Ersetzens des aktuellen Signalzeitenplans, um Trainingsdaten für unterschiedliche reale Verkehrszustände zu gewinnen respektive zu ermitteln.
  • Nach allem wird somit insbesondere der technische Vorteil bewirkt, dass ein Konzept zum effizienten Steuern einer Lichtsignalanlage bereitgestellt ist, welches es ermöglicht, Trainingsdaten für ein maschinelles Lernen effizient zu ermitteln, um zum Beispiel basierend auf einem entsprechend trainierten Algorithmus im laufenden Betrieb der Lichtsignalanlage ein Verhalten eines Verkehrs ansprechend auf eine Änderung bzw. ein Ersetzen des Signalzeitenplans zu prädizieren bzw. vorherzusagen.
  • Für den Begriff "Signalzeitenplan" kann auch der Begriff "Signalplan" verwendet werden.
  • Gemäß einer Ausführungsform ist vorgesehen, dass Abweichungsschwellwertsignale empfangen werden, welchen einen Abweichungsschwellwert repräsentieren, wobei die ermittelte Abweichung mit dem Abweichungsschwellwert verglichen wird, wobei die Steuersignale abhängig von dem Vergleich der ermittelten Abweichung mit dem Abweichungsschwellwert erzeugt werden.
  • Dadurch wird zum Beispiel der technische Vorteil bewirkt, dass die Steuersignale effizient erzeugt werden können.
  • Zum Beispiel ist vorgesehen, dass von einem Erzeugen der Steuersignale abgesehen wird, wenn die ermittelte Abweichung größer oder größer gleich dem Abweichungsschwellwert ist.
  • Nach einer Ausführungsform ist vorgesehen, dass die ermittelte Abweichung eine Prozentangabe ist.
  • Nach einer Ausführungsform ist vorgesehen, dass der Abweichungsschwellwert eine Prozentangabe ist.
  • Die Prozentangabe kann sich zum Beispiel auf den historischen Verkehrszustand beziehen.
  • Gemäß einer Ausführungsform ist vorgesehen, dass die Steuersignale nur dann erzeugt werden, wenn die ermittelte Abweichung kleiner oder kleiner gleich dem Abweichungsschwellwert ist.
  • Die Abweichung kann zum Beispiel null betragen.
  • Nach einer Ausführungsform ist vorgesehen, dass die Steuersignale derart sind, dass der geänderte Signalzeitenplan oder der ersetzte Signalzeitenplan eine Verschlechterung oder eine Verbesserung eines aktuellen Verkehrsflusses durch die Lichtsignalanlage bewirken kann. Dadurch wird zum Beispiel der technische Vorteil bewirkt, dass unterschiedliche Verkehrsflüsse erzeugt werden können, sodass für verschiedene respektive unterschiedliche Verkehrsflüsse effizient Trainingsdaten ermittelt werden können.
  • Es ist vorgesehen, dass Verkehrszustandsschwellwertsignale empfangen werden, welche zumindest einen Verkehrszustandsschwellwert repräsentieren, wobei die Steuersignale basierend auf dem zumindest einen Verkehrszustandsschwellwert erzeugt werden.
  • Dadurch wird zum Beispiel der technische Vorteil bewirkt, dass die Steuersignale effizient erzeugt werden können.
  • In einer Ausführungsform ist vorgesehen, dass der zumindest eine Verkehrszustandsschwellwert jeweils ein Element aus der folgenden Gruppe von Verkehrszustandsschwellwerten ist: eine minimale und/oder maximale Anzahl an Fahrzeugen pro Grünsekunde und/oder eine minimale und/oder maximale Anzahl an Fahrzeugen pro Umlaufzeiteinheit und/oder eine minimale und/oder maximale Detektorbelegung pro Umlaufzeiteinheit.
  • Dadurch wird zum Beispiel der technische Vorteil bewirkt, dass besonders geeignete Verkehrszustandsschwellwerte verwendet werden.
  • Die Formulierung "zumindest ein(e)" steht für "ein(e) oder mehrere".
  • Es ist vorgesehen, dass der aktuelle Verkehrszustand mit dem zumindest einen Verkehrszustandsschwellwert verglichen wird, wobei die Steuersignale basierend auf dem Vergleich des aktuellen Verkehrszustands mit dem zumindest einen Verkehrszustandsschwellwert erzeugt werden.
  • Dadurch wird zum Beispiel der technische Vorteil bewirkt, dass die Steuersignale effizient erzeugt werden können.
  • Es ist vorgesehen, dass, wenn der aktuelle Verkehrszustand den zumindest einen Verkehrszustandsschwellwert überschreitet, die Steuersignale derart sind, dass der geänderte Signalzeitenplan oder der ersetzte Signalzeitenplan einem Signalzeitenbasisplan entsprechen.
  • Dadurch wird zum Beispiel der technische Vorteil bewirkt, dass die Steuersignale effizient erzeugt werden können. Weiter wird dadurch insbesondere der technische Vorteil bewirkt, dass, wenn der aktuelle Verkehrszustand außerhalb vorgegebener Schwellwerte (Verkehrszustandsschwellwerte) ist, auf einen Signalzeitenbasisplan zurückgegangen wird, um zu bewirken, dass der aktuelle Verkehrszustand wieder innerhalb der vorgegebenen Schwellwerte gelangt.
  • Es ist vorgesehen, dass vor dem Ausgeben der Steuersignale geprüft wird, ob durch ein Ändern oder Ersetzen des Signalzeitenplans der aktuelle Verkehrszustand den Verkehrszustandsschwellwert überschreiten würde, wobei die Steuersignale abhängig von einem Ergebnis des Prüfens ausgegeben werden.
  • Dadurch wird zum Beispiel der technische Vorteil bewirkt, dass effizient sichergestellt werden kann, dass der aktuelle Verkehrszustand durch eine Änderung oder durch ein Ersetzen des aktuellen Signalplans nicht außerhalb vorgegebener Schwellwerte kommt.
  • Sofern zum Beispiel ein Betreiben bzw. Steuern der Lichtsignalanlage basierend auf dem geänderten Signalzeitenplan oder dem ersetzten Signalzeitenplan dazu führen würde, dass der aktuelle Verkehrszustand nicht mehr innerhalb der vorgegebenen Schwellwerte bleibt, wird von einem Ausgeben der Steuersignale abgesehen.
  • Das heißt also zum Beispiel, dass nach einer Ausführungsform vorgesehen ist, dass die Steuersignale nur dann ausgegeben werden, wenn das Ergebnis des Prüfens angibt, dass der aktuelle Verkehrszustand innerhalb der vorgegebenen Schwellwerte bleibt.
  • In einer Ausführungsform ist vorgesehen, dass der aktuelle und der historische Verkehrszustand jeweils eine Anzahl an Fahrzeugen pro Grünsekunde und/oder Anzahl an Fahrzeugen pro Umlaufzeiteinheit und/oder eine Detektorbelegung pro Umlaufzeiteinheit umfassen.
  • Die Umlaufzeiteinheit ist nach einer Ausführungsform eine Umlaufsekunde oder ein Wert, welcher kleiner oder größer als eine Umlaufsekunde ist.
  • Eine Detektorbelegung repräsentiert eine Anzahl an Fahrzeugen, welche mittels eines Detektors in der Umgebung der Lichtsignalanlage detektiert werden.
  • Ein Detektor umfasst zum Beispiel eine Videokamera und/oder eine Induktionsspule, welche zum Beispiel innerhalb einer Fahrbahn eingebettet bzw. angeordnet ist. Ein Detektor umfasst zum Beispiel einen Umfeldsensor oder mehrere Umfeldsensoren. Ein Umfeldsensor ist zum Beispiel einer der folgenden Umfeldsensoren: Radarsensor, Ultraschallsensor, Magnetfeldsensor, Lidarsensor, Magnetfeldsensor, Infrarotsensor, Videosensor, insbesondere Videosensor einer Videokamera.
  • Insbesondere ist es vorgesehen, dass auch stark abweichende Verkehrsstärken bezüglich einer einzelnen oder weniger gegebener Sekunde auch als ein Abweichung erkannt werden.
  • Dadurch wird zum Beispiel der technische Vorteil bewirkt, dass der aktuelle respektive historische Verkehrszustand effizient beschrieben oder charakterisiert werden kann.
  • Gemäß einer Ausführungsform der unabhängigen Ansprüche ist vorgesehen, dass Trainingsdatensignale erzeugt und ausgegeben werden, welche Trainingsdaten für ein maschinelles Lernen repräsentieren, wobei die Trainingsdaten ein oder mehrere der folgenden Daten umfassen: Verkehrszustand in der Umgebung der Lichtsignalanlage, während die Lichtsignalanlage basierend auf dem geänderten Signalzeitenplan oder auf dem ersetzten Signalzeitenplan betrieben wird, zumindest ein Parameter des geänderten Signalzeitenplans oder des ersetzten Signalzeitenplans, die aktuell angewandte Änderung des Signalzeitenplans, der daraus resultierte Signalzeitenplan, Detektionszeitpunkte von Fahrzeugen, daraus abgeleitete Fahrzeugzahlen, statische Informationen über die Lichtsignalanlage, insbesondere Topologie eines Knotenpunkts, insbesondere Kreuzung, deren Verkehr die Lichtsignalanlage regelt, und/oder statische Informationen über eine der Lichtsignalanlage zugeordneten Anlage, Belegungsdaten, wobei die Belegungsdaten insbesondere ein oder mehrere Elemente der folgenden Gruppe von Belegungsdaten umfassen: Position einer Detektion eines Fahrzeugs, Trajektorie des detektierten Fahrzeugs, Belegungswerte eines Detektors pro Umlaufzeiteinheit, Anzahl an Fahrzeugen pro Detektor pro Umlaufzeiteinheit, Umlaufdauer.
  • Die vorstehenden beispielhaften Daten für Trainingsdaten beziehen sich auf die Lichtsignalanlage.
  • In einer Ausführungsform ist vorgesehen, dass zusätzlich oder anstelle die Trainingsdaten analog ein oder mehrere entsprechende Daten bezogen auf eine unmittelbare oder mittelbare Nachbarlichtsignalanlage der Lichtsignale umfassen.
  • Dadurch wird zum Beispiel der technische Vorteil bewirkt, dass Trainingsdaten effizient ermittelt werden können, um einen Algorithmus hinsichtlich eines maschinellen Lernens effizient zu trainieren.
  • Ein Verkehrszustand im Sinne der Beschreibung umfasst zum Beispiel einen fahrstreifenspezifischen respektive fahrstreifenabhängigen Verkehrszustand.
  • Das heißt also zum Beispiel, dass für jeden Fahrstreifen jeweils eine Anzahl von Fahrzeugen pro Grünsekunde und/oder Anzahl an Fahrzeugen pro Umlaufzeiteinheit und/oder eine Detektorbelegung pro Umlaufzeiteinheit vorliegt respektive bereitgestellt wird respektive bereitgestellt ist.
  • Weiter ist gemäß einer Ausführungsform vorgesehen, dass der Verkehrszustand respektive der Verkehrszustandsschwellwert bezogen auf eine Fahrspur definiert ist bzw. sind.
  • In einer Ausführungsform ist vorgesehen, dass der historische Verkehrszustand einen gemittelten historischen Verkehrszustand umfasst.
  • Dadurch können zum Beispiel in vorteilhafter Weise singuläre Ereignisse, die zu einer signifikante Abweichung von den üblichen Verkehrszuständen führen, effizient herausgemittelt werden können.
  • Nach einer Ausführungsform umfasst das Verfahren ein Steuern der Lichtsignalanlage basierend auf den ausgegebenen Steuersignalen.
  • Nach einer Ausführungsform ist das Verfahren nach dem ersten Aspekt ein computerimplementiertes Verfahren.
  • Die Umgebung der Lichtsignalanlage bezeichnet insbesondere einen Bereich um die Lichtsignalanlage herum bis zu einer maximalen Distanz von zum Beispiel 1 km, insbesondere 500 m, insbesondere 200 m, insbesondere 100 m, insbesondere 50 m, insbesondere 20 m.
  • Der Begriff "respektive" bedeutet "und/oder".
  • Die Abkürzung "bzw." steht für "beziehungsweise". Der Begriff "beziehungsweise" steht für "respektive".
  • Nach einer Ausführungsform ist vorgesehen, dass das Verfahren gemäß dem ersten Aspekt mittels der Vorrichtung gemäß dem zweiten Aspekt ausgeführt oder durchgeführt wird.
  • Vorrichtungsmerkmale ergeben sich auch entsprechenden Verfahrensmerkmalen und umgekehrt.
  • Das heißt also insbesondere, dass sich technische Funktionalitäten des Verfahrens nach dem ersten Aspekt aus entsprechenden technischen Funktionalitäten der Vorrichtung nach dem zweiten Aspekt und umgekehrt ergeben.
  • Ein maschinelles Lernen umfasst insbesondere ein neuronales Netz und/oder ein bestärkendes Lernen respektive verstärkendes Lernen (auf Englisch: "reinforcement learning")
  • Nach einer Ausführungsform umfasst ein Ändern des aktuellen Signalzeitenplans ein Ändern zumindest eines Parameters des aktuellen Signalzeitenplans.
  • In einer Ausführungsform ist vorgesehen, dass der zumindest eine Parameter des Signalplans ein Element ausgewählt aus der folgenden Gruppe von Parametern ist: Startzeitpunkt eines Signalzustands, Dauer eines Signalzustands, Einsatzpunkt, Einschaltzeitpunkt, Umlaufzeit.
  • Dadurch wird zum Beispiel der technische Vorteil bewirkt, dass besonders geeignete Parameter verwendet werden.
  • Die oben beschriebenen Eigenschaften, Merkmale und Vorteile dieser Erfindung sowie die Art und Weise, wie diese erreicht werden, werden klarer und deutlicher verständlich im Zusammenhang mit der folgenden Beschreibung der Ausführungsbeispiele, die im Zusammenhang mit den Zeichnungen näher erläutert werden, wobei
    • FIG 1 ein Ablaufdiagramm eines Verfahrens nach dem ersten Aspekt,
    • FIG 2 eine Vorrichtung nach dem zweiten Aspekt und
    • FIG 3 ein maschinenlesbares Speichermedium nach dem dritten Aspekt zeigen.
  • FIG 1 zeigt ein Ablaufdiagramm eines Verfahrens zum Steuern einer Lichtsignalanlage, umfassend die folgenden Schritte: Empfangen 101 von ersten Verkehrszustandsdaten, welche einen aktuellen Verkehrszustand in einer Umgebung der Lichtsignalanlage repräsentieren,
    • Empfangen 103 von zweiten Verkehrszustandsdaten, welche einen historischen Verkehrszustand in der Umgebung der Lichtsignalanlage repräsentieren,
    • Ermitteln 105 einer Abweichung des aktuellen Verkehrszustands von dem historischen Verkehrszustand,
    • Erzeugen 107 von Steuersignalen zum Steuern der Lichtsignalanlage basierend auf der ermittelten Abweichung derart, dass bei einem Steuern der Lichtsignalanlage basierend auf den Steuersignalen ein aktueller Signalzeitenplan geändert oder ersetzt wird,
    • Ausgeben 109 der erzeugten Steuersignale.
  • FIG 2 zeigt eine Vorrichtung 201.
  • Die Vorrichtung 201 ist eingerichtet, alle Schritte des Verfahrens nach dem ersten Aspekt auszuführen.
  • Die Vorrichtung 201 umfasst einen Eingang 203, welcher eingerichtet ist, die ersten Verkehrszustandsdaten zu empfangen. Der Eingang 203 ist weiter eingerichtet, die zweiten Verkehrszustandsdaten zu empfangen.
  • Die Vorrichtung 201 umfasst einen Prozessor 205, welcher eingerichtet ist, eine Abweichung des aktuellen Verkehrszustands von dem historischen Verkehrszustand zu ermitteln. Der Prozessor 205 ist weiter eingerichtet, Steuersignale zum Steuern der Lichtsignalanlage basierend auf der ermittelten Abweichung zu erzeugen derart, dass bei einem Steuern der Lichtsignalanlage basierend auf den Steuersignalen ein aktueller Signalzeitenplan geändert oder ersetzt wird.
  • Die Vorrichtung 201 umfasst einen Ausgang 207, welcher eingerichtet ist, die erzeugten Steuersignale auszugeben.
  • In einer nicht gezeigten Ausführungsform umfasst die Vorrichtung 201 anstelle des einen Prozessors 205 mehrere Prozessoren.
  • FIG 3 zeigt ein maschinenlesbares Speichermedium 301.
  • Auf dem maschinenlesbaren Speichermedium 301 ist ein Computerprogramm 303 gespeichert. Das Computerprogramm 303 umfasst Befehle, die bei Ausführung des Computerprogramms 303 durch einen Computer, beispielsweise durch die Vorrichtung 201 gemäß FIG 2, diesen veranlassen, ein Verfahren gemäß dem ersten Aspekt auszuführen.
  • Nach einer Ausführungsform umfasst ein Ändern des aktuellen Signalzeitenplans ein Ändern zumindest eines Parameters des aktuellen Signalzeitenplans.
  • Zusammenfassend basiert das hier beschriebene Konzept unter anderem insbesondere darauf, in Echtzeit ein Verkehrssystemverhalten zu erforschen, indem ein aktueller Signalzeitenplan einer Lichtsignalanlage geändert respektive ersetzt wird. Dadurch wird also insbesondere der technische Vorteil bewirkt, dass für verschiedene Signalzeitenpläne die sich daraus ergebenden Verkehrszustände untersucht bzw. erfasst werden können.
  • Dadurch können in vorteilhafter Weise effizient Trainingsdaten für ein maschinelles Lernen ermittelt werden, ohne dass hierfür aufwändige und teure Verkehrssimulationen durchgeführt werden müssen.
  • Es ist insbesondere vorgesehen, den aktuellen Verkehrszustand in der Umgebung der Lichtsignalanlage zu erfassen. Hierfür können zum Beispiel Verkehrsdetektoren, auch einfach als Detektor bezeichnet, vorgesehen sein. Solche Verkehrsdetektoren umfassen zum Beispiel Videokameras und/oder Induktionsschleifen, die in einer Fahrbahn eingelassen bzw. eingebettet sind.
  • Der aktuelle Verkehrszustand kann zum Beispiel eine Anzahl an Fahrzeugen pro Grünsekunde und/oder Anzahl an Fahrzeugen pro Umlaufzeiteinheit und/oder eine Detektorbelegung pro Umlaufzeiteinheit umfassen.
  • Der aktuelle Verkehrszustand wird insbesondere mit einem historischen Verkehrszustand in der Umgebung der Lichtsignalanlage verglichen.
  • Der historische Verkehrszustand kann zum Beispiel eine Anzahl an Fahrzeugen pro Grünsekunde und/oder Anzahl an Fahrzeugen pro Umlaufzeiteinheit und/oder eine Detektorbelegung pro Umlaufzeiteinheit umfassen.
  • Zum Beispiel ist der historische Verkehrszustand bzw. umfasst der historische Verkehrszustand einen gemittelten historischen Verkehrszustand. Zum Beispiel umfasst der historische Verkehrszustand eine gemittelte Anzahl an Fahrzeugen pro Grünsekunde und/oder eine gemittelte Anzahl an Fahrzeugen pro Umlaufzeiteinheit und/oder eine gemittelte Detektorbelegung pro Umlaufzeiteinheit.
  • Zum Beispiel ist dem aktuellen Verkehrszustand ein aktuelles Datum zugeordnet. Zum Beispiel ist dem historischen Verkehrszustand ein dem aktuellen Datum entsprechendes historisches Datum zugeordnet.
  • Ein Datum umfasst insbesondere die Angabe eines Wochentags und/oder die Angabe einer Uhrzeit und/oder die Angabe eines Jahres.
  • Es ist insbesondere vorgesehen, dass eine Abweichung des aktuellen Verkehrszustandes von dem historischen Verkehrszustand ermittelt wird. Zum Beispiel wird eine Abweichung der aktuellen Anzahl an Fahrzeugen pro Grünsekunde und/oder Anzahl an Fahrzeugen pro Umlaufzeiteinheit und/oder eine Detektorbelegung pro Umlaufzeiteinheit mit einer historischen Anzahl an Fahrzeugen pro Grünsekunde und/oder Anzahl an Fahrzeugen pro Umlaufzeiteinheit und/oder eine Detektorbelegung pro Umlaufzeiteinheit, insbesondere einer gemittelten historischen Anzahl an Fahrzeugen pro Grünsekunde und/oder gemittelten historischen Anzahl an Fahrzeugen pro Umlaufzeiteinheit und/oder eine gemittelte historische Detektorbelegung pro Umlaufzeiteinheit, verglichen.
  • Basierend auf der ermittelten Abweichung wird insbesondere entschieden, ob der aktuelle Signalzeitenplan der Lichtsignalanlage geändert oder ersetzt werden soll.
  • Die Abweichung kann zum Beispiel eine Prozentangabe sein.
  • Zum Beispiel ist ein Abweichungsschwellwert vorgegeben, wobei die Steuersignale abhängig von einem Vergleich der ermittelten Abweichung mit dem Abweichungsschwellwert erzeugt werden.
  • Sofern zum Beispiel die ermittelte Abweichung kleiner oder kleiner gleich dem vorgegebenen Abweichungsschwellwert ist, ist insbesondere vorgesehen, den aktuellen Signalzeitenplan zu ändern respektive zu ersetzen.
  • Ist zum Beispiel die ermittelte Abweichung größer oder größer gleich dem vorgegebenen Abweichungsschwellwert, so wird zum Beispiel der aktuelle Signalzeitenplan nicht geändert respektive ersetzt.
  • Hintergrund eines solchen Vorgehens ist insbesondere, dass bei einer Abweichung größer oder größer gleich dem vorgegebenen Abweichungsschwellwert davon ausgegangen werden kann, dass vorliegend eine atypische Verkehrssituation, also ein atypischer Verkehrszustand, in der Umgebung der Lichtsignalanlage vorliegt. Ein solch atypischer Verkehrszustand kann beispielsweise aufgrund eines Unfalls oder eines Staus auftreten.
  • In einer solchen Situation könnte ein Ändern des aktuellen Signalzeitenplans bzw. ein Ersetzen des aktuellen Signalzeitenplans zwecks Generieren von Trainingsdaten die aktuelle Verkehrssituation womöglich in einem Übermaße verschlechtern.
  • Verglichen werden nach einer Ausführungsform die Kennzahlen des Verkehrs, also der Verkehrszustand, auf dem Knotenpunkt, insbesondere auf der Kreuzung mit vorgegebenen Verkehrszustandsschwellwerten. Das bedeutet insbesondere, dass die Grenzen (Verkehrszustandsschwellwerte), die durch eine Änderung oder Beibehaltung eines Signalplans nicht überschritten werden dürfen, insbesondere definiert werden durch zum Beispiel eine minimale und/oder maximale Anzahl an Fahrzeugen pro Grünsekunde und/oder eine minimale und/oder maximale Anzahl an Fahrzeugen pro Umlaufzeiteinheit und/oder eine minimale und/oder maximale Detektorbelegung pro Umlaufzeiteinheit. Die Steuersignale werden insbesondere abhängig von einem Ergebnis dieses Vergleichs erzeugt.
  • Das hier beschriebene Konzept bietet eine Vielzahl von Vorteilen beim Steuern der Lichtsignalanlage und dessen Auswirkungen auf den Verkehrszustand, in erster Linie durch die Verbesserung der Effizienz, Senkung der Kosten und Erweiterung der Möglichkeiten, die Lichtsignalanlagen basierend auf einer Vielzahl an geänderten bzw. ersetzten Signalzeitenplänen zu steuern respektive zu betreiben. Der begrenzende Faktor bekannter Konzepte besteht in der Menge an Zeit, die ein Ingenieur benötigt, ein Verkehrssystem zu simulieren oder den Zustand des Verkehrssystems zu überwachen, um negative Einflüsse auf das Verkehrssystem zu vermeiden. Die Vernachlässigung negativer Einflüsse auf das Verkehrssystem würde das Ermitteln von Trainingsdaten auf Verkehrssituationen einschränken, in denen nur begrenzte negative Auswirkungen auf den Verkehr zu erwarten wären. Hierbei wird die Verpflichtung der Kommunalverwaltungen, ihre Netzwerke optimal zu steuern, berücksichtigt. Daher ist zu erwarten, dass stark negative Auswirkungen auf den Verkehr vom Kunden nicht akzeptiert werden, was die Erkundung in der realen Welt auf Szenarien mit geringem Verkehrsaufkommen und geringem Potential für negative Auswirkungen beschränkt. Dadurch wird aber auch die Möglichkeit, Trainingsdatensätze anzuhäufen, dramatisch begrenzt. Dieser Nachteil wird durch das hier beschriebene Konzept überwunden.
  • Dadurch, dass eine Vielzahl an denkbaren Verkehrssituationen gut repräsentiert sind, ist zum Beispiel eine KI (Künstliche Intelligenz), beschrieben durch einen Algorithmus des maschinellen Lernens, auch in der Lage, bekannte Ansätze signifikant zu übertreffen. Die vorgeschlagene Lösung stellt einen Kompromiss dar zwischen dem Bedarf an großen, vielfältigen Trainingsdatensätzen und dem zu erwartenden negativen Einfluss auf die Verkehrssituation durch automatische Überwachung des Verkehrssystems und Erzeugen der Steuersignale basierend auf dem Vergleich des historischen mit dem aktuellen Verkehrszustand. Es wird in vorteilhafter Weise das aktuelle Verkehrsaufkommen sowie das historische Verkehrsaufkommen berücksichtigt, insbesondere bezogen auf unterschiedliche Fahrspuren eines Knotenpunkts, insbesondere Straßenkreuzung, so dass das Ändern bzw. Ersetzen des aktuellen Signalzeitenplans automatisch verringert oder deaktiviert wird, wenn das aktuellen Steuern der Lichtsignalanlage basierend auf dem aktuellen Signalzeitenplan erhebliche negative Auswirkungen auf das Verkehrssystem haben könnte. Die Möglichkeit, Zeit und Kosten zu sparen und die Automatisierung sprechen für das Ändern bzw. Ersetzen des aktuellen Signalzeitenplans, ebenso wie die Möglichkeit zur Übertragung des hier beschriebenen Konzepts auf eine Vielzahl von Straßenkreuzungen. Das Konzept versetzt einen maschinellen Lernalgorithmus zum Beispiel in vorteilhafter Weise in die Lage, das Verkehrssystem zu optimieren. Das Konzept erlaubt außerdem eine Übertragung der Anwendung maschineller Lernalgorithmen auf eine Vielzahl von Straßenkreuzungen.
  • Obwohl die Erfindung im Detail durch die bevorzugten Ausführungsbeispiele näher illustriert und beschrieben wurde, so ist die Erfindung nicht durch die offenbarten Beispiele eingeschränkt und andere Variationen können vom Fachmann hieraus abgeleitet werden, ohne den Schutzumfang der Erfindung zu verlassen.

Claims (9)

  1. Verfahren zum Steuern einer Lichtsignalanlage, umfassend die folgenden Schritte:
    Empfangen (101) von ersten Verkehrszustandsdaten, welche einen aktuellen Verkehrszustand in einer Umgebung der Lichtsignalanlage repräsentieren,
    Empfangen (103) von zweiten Verkehrszustandsdaten, welche einen historischen Verkehrszustand in der Umgebung der Lichtsignalanlage repräsentieren,
    Ermitteln (105) einer Abweichung des aktuellen Verkehrszustands von dem historischen Verkehrszustand,
    Erzeugen (107) von Steuersignalen zum Steuern der Lichtsignalanlage basierend auf der ermittelten Abweichung derart, dass bei einem Steuern der Lichtsignalanlage basierend auf den Steuersignalen ein aktueller Signalzeitenplan geändert oder ersetzt wird,
    Ausgeben (109) der erzeugten Steuersignale, wobei Trainingsdatensignale erzeugt und ausgegeben werden, welche Trainingsdaten für ein maschinelles Lernen repräsentieren, wobei die Trainingsdaten ein oder mehrere der folgenden Daten umfassen: Verkehrszustand in der Umgebung der Lichtsignalanlage, während die Lichtsignalanlage basierend auf dem geänderten Signalzeitenplan oder auf dem ersetzten Signalzeitenplan betrieben wird, zumindest ein Parameter des geänderten Signalzeitenplans oder des ersetzten Signalzeitenplans, die aktuell angewandte Änderung des Signalzeitenplans, der daraus resultierte Signalzeitenplan, Detektionszeitpunkte von Fahrzeugen, daraus abgeleitete Fahrzeugzahlen, statische Informationen über die Lichtsignalanlage, insbesondere Topologie eines Knotenpunkts, insbesondere Kreuzung, deren Verkehr die Lichtsignalanlage regelt, und/oder über eine der Lichtsignalanlage zugeordneten Anlage, Belegungsdaten, wobei die Belegungsdaten insbesondere ein oder mehrere der Elemente der folgenden Gruppe von Belegungsdaten umfassen: Position einer Detektion eines Fahrzeugs, Trajektorie des detektierten Fahrzeugs, Belegungswerte eines Detektors pro Umlaufzeiteinheit, Anzahl an Fahrzeugen pro Detektor pro Umlaufzeiteinheit, Umlaufdauer,
    dadurch gekennzeichnet, dass Verkehrszustandsschwellwertsignale empfangen werden, welche zumindest einen Verkehrszustandsschwellwert repräsentieren, wobei die Steuersignale basierend auf dem zumindest einen Verkehrszustandsschwellwert erzeugt werden, wobei der aktuelle Verkehrszustand mit dem zumindest einen Verkehrszustandsschwellwert verglichen wird, wobei die Steuersignale basierend auf dem Vergleich des aktuellen Verkehrszustands mit dem zumindest einen Verkehrszustandsschwellwert erzeugt werden,
    wobei vor dem Ausgeben der Steuersignale geprüft wird, ob durch ein Ändern oder Ersetzen des Signalzeitenplans der aktuelle Verkehrszustand den zumindest einen Verkehrszustandsschwellwert überschreiten würde, wobei die Steuersignale abhängig von einem Ergebnis des Prüfens ausgegeben werden.
  2. Verfahren nach Anspruch 1, wobei Abweichungsschwellwertsignale empfangen werden, welchen einen Abweichungsschwellwert repräsentieren, wobei die ermittelte Abweichung mit dem Abweichungsschwellwert verglichen wird, wobei die Steuersignale abhängig von dem Vergleich der ermittelten Abweichung mit dem Abweichungsschwellwert erzeugt werden.
  3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, wobei die Steuersignale derart sind, dass der geänderte Signalzeitenplan oder der ersetzte Signalzeitenplan eine Verschlechterung oder eine Verbesserung eines aktuellen Verkehrsflusses durch die Lichtsignalanlage bewirken kann.
  4. Verfahren nach einem der vorherigen Ansprüche, wobei der zumindest eine Verkehrszustandsschwellwert jeweils ein Element aus der folgenden Gruppe von Verkehrszustandsschwellwerten ist: eine minimale und/oder maximale Anzahl an Fahrzeugen pro Grünsekunde und/oder eine minimale und/oder maximale Anzahl an Fahrzeugen pro Umlaufzeiteinheit und/oder eine minimale und/oder maximale Detektorbelegung pro Umlaufzeiteinheit.
  5. Verfahren nach einem der vorherigen Ansprüche, wobei, wenn der aktuelle Verkehrszustand den zumindest einen Verkehrszustandsschwellwert überschreitet, die Steuersignale derart sind, dass der geänderte Signalzeitenplan oder der ersetzte Signalzeitenplan einem Signalzeitenbasisplan entsprechen.
  6. Verfahren nach einem der vorherigen Ansprüche, wobei der aktuelle und der historische Verkehrszustand jeweils eine Anzahl an Fahrzeugen pro Grünsekunde und/oder Anzahl an Fahrzeugen pro Umlaufzeiteinheit und/oder eine Detektorbelegung pro Umlaufzeiteinheit umfassen.
  7. Vorrichtung (201), die eingerichtet ist, alle Schritte des Verfahrens nach einem der vorherigen Ansprüche auszuführen.
  8. Computerprogramm (303), umfassend Befehle, die bei Ausführung des Computerprogramms (303) durch einen Computer diesen veranlassen, ein Verfahren gemäß einem der Ansprüche 1 bis 6 auszuführen.
  9. Maschinenlesbares Speichermedium (301), auf dem das Computerprogramm (303) nach Anspruch 8 gespeichert ist.
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