DE10036364A1 - Verfahren zur Erstellung prognostizierter Verkehrsdaten für Verkehrsinformationen - Google Patents
Verfahren zur Erstellung prognostizierter Verkehrsdaten für VerkehrsinformationenInfo
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Abstract
Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Erstellung prognostizierter Verkehrsdaten für Verkehrsinformationen, wobei DOLLAR A - aus Verkehrsdaten, die aus verschiedenen Quellen stammen, Verkehrsdaten in einem Prognoseverfahren für einen Ort und eine Zeit als Prognosehorizont vorhergesagt werden, DOLLAR A - die aktuell erreichte Prognosegüte bzw. der Prognosefehler durch Soll-/Istvergleich der prognostizierten Verkehrsdaten mit den nach Verstreichen des Prognosezeitraumes aktuell ermittelten Verkehrsdaten während des Prognose- und Produktionsbetriebs laufend aktuell bestimmt wird, DOLLAR A - der gemessene Prognosefehler über eine Rückkopplung als Stellgröße zur adaptiven Anpassung des eingesetzten Prognoseverfahrens als auch des anvisierten Prognosehorizontes verwendet wird, DOLLAR A - wobei bei größer werdendem Prognosefehler der Prognosehorizont für das eingesetzte Simulationsverfahren entsprechend verringert bzw. bei kleiner werdendem Prognosefehler vergrößert wird, DOLLAR A - und aus den so prognostizierten Verkehrsdaten dann Verkehrsinformationen zusammengestellt und ausgegeben werden.
Description
Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Erstellung prognostizierter Verkehrsdaten für
Verkehrsinformationen.
Im Straßenverkehr können sich Verkehrszustände aufgrund unterschiedlicher Einflüsse sehr
schnell ändern. Resultierende Verkehrsstörungen, z. B. Staus, stellen dabei eine Gefahr für
nachfolgende Verkehrsteilnehmer dar. Über aktuelle Verkehrsmeldungen oder auf strecken
bezogenen Reisezeitverlusten basierende Routenempfehlungen werden den Verkehrsteil
nehmern solche Störungen, auch aus Sicherheitsgründen zur Unfallvermeidung, zur Kennt
nis gebracht.
Nun hat aber jedes System eine inhärente Reaktionszeit. So reagieren auch die Verkehrsinfor
mationssysteme und Verfahren, welche aus aktuellen Verkehrsmeßwerten, z. B.
Geschwindigkeiten und Verkehrsflüsse an Orten des Straßenverkehrsnetzes,
Verkehrsinformationen wie z. B. Verkehrsmeldungen und Reisezeitinformationen erzeugen,
unterschiedlich schnell auf Zustandsänderungen des Verkehrs, welche sich in den
Verkehrsmeßwerten abzeichnen. Hinzu kommen noch die Verzögerungszeiten der
Meßsysteme sowie die Verzögerungen bei der Übermittlung, der Meßwerte an die zu
verarbeitenden nachgeschalteten Systeme. Auch bei der Weitergabe der erzeugten
Verkehrsinformationen an die Verkehrsteilnehmer oder Service-Provider treten Laufzeiten und
Verzögerungen auf.
Folglich ist die Aktualität von Verkehrsinformationen immer eingeschränkt, selbst wenn sie
auf Basis völlig aktueller Verkehrsmeßwerte berechnet worden sind. Es besteht daher ein
dringender Bedarf an aktuelleren Verkehrsinformationen, als sie heutzutage angeboten
werden können.
Die Aktualität der erzeugten Verkehrsinformationen kann dadurch gesteigert werden, indem
sie bis zu einem gewissen Grad prognostiziert werden. Damit lassen sich die inhärenten
Systemlaufzeiten und -reaktionszeiten reduzieren oder sogar völlig kompensieren.
Bei der Realisierung, dieser Zielsetzung bestehen folgende Probleme:
Die Verkehrslage wird aus Verkehrsmeßwerten bestimmt. Folglich sind diese Meßwerte zu
prognostizieren. Das Prognoseverfahren muß adaptiv arbeiten und geeignet beeinflußt
werden, um auf langsam oder auch schnell veränderliche Bedingungen entsprechend
reagieren zu können. Insbesondere muß es auch möglich sein,
die jeweils zu verwendenden Verkehrsdatenquelle situationsabhängig auswählen, be werten oder gar korrigieren zu können,
den zu erzielenden Prognosehorizont geeignet festlegen zu können, und zwar adaptiv während der Laufzeit des Prognosesystems sowie
für eine mitlaufende Qualitätskontrolle die tatsächlich erzielte Prognosegüte fortlaufend aktuell zu bestimmen.
die jeweils zu verwendenden Verkehrsdatenquelle situationsabhängig auswählen, be werten oder gar korrigieren zu können,
den zu erzielenden Prognosehorizont geeignet festlegen zu können, und zwar adaptiv während der Laufzeit des Prognosesystems sowie
für eine mitlaufende Qualitätskontrolle die tatsächlich erzielte Prognosegüte fortlaufend aktuell zu bestimmen.
Desweiteren
soll das Verfahren streckenunabhängig arbeiten, d. h. nicht auf Anschlußstellen usw. angewiesen sein, diese aber bei Bedarf geeignet berücksichtigen.
Sind mehrere physikalische Meßgrößen einzubeziehen, die miteinander verkoppelt sind, z. B. Geschwindigkeiten und Verkehrsflüsse,
sind Verkehrsmeßwerte unterschiedlicher Eigenschaften und Quellen, synchron getak tete und asynchron bzw. ereignisindiziert auftretende, an festen bzw. variablen Orten er faßte, einzubeziehen und konsistent zu nutzen (Induktionsschleifen, Floatin, Car Data (FCD), stationäre Erfassungssysteme).
soll das Verfahren streckenunabhängig arbeiten, d. h. nicht auf Anschlußstellen usw. angewiesen sein, diese aber bei Bedarf geeignet berücksichtigen.
Sind mehrere physikalische Meßgrößen einzubeziehen, die miteinander verkoppelt sind, z. B. Geschwindigkeiten und Verkehrsflüsse,
sind Verkehrsmeßwerte unterschiedlicher Eigenschaften und Quellen, synchron getak tete und asynchron bzw. ereignisindiziert auftretende, an festen bzw. variablen Orten er faßte, einzubeziehen und konsistent zu nutzen (Induktionsschleifen, Floatin, Car Data (FCD), stationäre Erfassungssysteme).
Ganglinien oder historische Lastkurven, wie sie z. B. auch bei Energieversorgern Verwen
dung finden, sind über vergleichbare Wochentage gemittelte Verläufe von Verkehrsmeß
werten (v = Geschwindigkeit, d = Verkehrsdichte (Fahrzeuge/Wegstrecke), f = Ver
kehrsfluß (Fahrzeuge/Zeit). Solche mittleren Funktionen über die Zeit sind aber nur bei
gleichen häufig sich wiederholenden Verkehrsereignissen geeignet, um Vorhersagen aufgrund
der Historie treffen zu können.
Verkehrssimulationsmodelle, z. B. Flußsimulationsrechnungen von Systemen partieller
Differentialgleichungen [Treiber, Helbing,: Numerical Simulation of Macroscopic Traffic
Equations, CISE 5, 89 (1999)], dienen der Prognose von Verkehrsmeßwerten bzgl. Orten und
Zeiten, an denen keine Meßwerte vorliegen.
Diese bekannten Verfahren alleine bieten keine Lösung für die dargestellten Probleme.
Aufgabe der Erfindung ist es daher die vorstehend genannten Probleme zu lösen und ein
Verfahren zu schaffen, das auf allen Straßentypen, sowohl inner- als auch außerorts zur
Prognose aktueller Verkehrsdaten einsetzbar ist. Es soll auch geeignet sein zur Erstellung von
Reisezeitprognosen, Verkehrsmeldungsprognosen, Umleitungsempfehlungen sowie zur
direkten Fahrzeugbeeinflussung und Verkehrslenkung, sowie für zahlreiche andere Dienste.
Gelöst wird diese Aufgabe erfindungsgemäß mit den Merkmalen des Patentanspruchs 1.
Weitere Ausbildungen ergeben sich aus den Unteransprüchen.
Nachfolgend soll die Erfindung in Zusammenhang mit den Zeichnungen erläutert werden.
Dabei zeigt:
Fig. 1 fein Schema eines Systems zur adaptiven Regelung einer Verkehrsprognose durch
fortlaufende Bestimmung des Prognosefehlers über eine Rückkopplung mit
Verzögerung und Soll-/Istvergleich. δ0 steht dabei für die Impulsfunktion
Fig. 2 ein erweitertes System zur adaptiven Regelung einer Verkehrsprognose durch einen
zweifach kaskadierten Regelkreis mit zusätzlichem Soll-/Istabgleich auf Produktebene.
δ0 steht dabei für die Impulsfunktion.
Je nach dem augenblicklichen Verkehrszustand an einem Ort des Verkehrsnetzes ist eine
Prognose mehr oder weniger tragfähig, da das Verkehrsgeschehen sich in kritischen Berei
chen des Gesamtsystems abspielen kann, in denen das "System" zunehmend chaotisch rea
gieren kann. Plötzlich eintretende Unfälle können auch nur schwer vorher gesagt werden.
Das Prognosesystem wird in diesen Fällen fehlerhafte Werte liefern.
Die erreichbare Prognosegüte hängt damit von verschiedenen Faktoren ab. Das Prognose
verfahren kann daher nicht losgelöst von der Prognosegüte arbeiten. Es ist also fortlaufend
die Prognosegüte zu bestimmen und dem eingesetzten Prognoseverfahren als rückkoppeln
de Stellgröße zur Verfügung zu stellen.
Die laufende Messung der Prognosegüte dient auch der ständigen Qualitätskontrolle, um
Situationen festzustellen, in denen die Prognose nicht oder nur unzureichend möglich ist.
Nimmt die Prognosegüte plötzlich ab, so ist dies in einigen Fällen nicht nur ein Zeichen für
einen schlagartigen Wechsel des inhärent chaotischen Systems, sondern für einen unvorher
sehbaren Störeinfluß auf das Verkehrssystem, z. B. in Form eines Unfalls.
Es ist daher notwendig,
die eingesetzten Prognoseverfahren adaptiv an den jeweiligen Systemzustand anpassen zu können,
den erreichbaren Prognosehorizont geeignet adaptiv festzulegen sowie
eine Prognosegüte zur Qualitätskontrolle fortlaufend zu ermitteln.
die eingesetzten Prognoseverfahren adaptiv an den jeweiligen Systemzustand anpassen zu können,
den erreichbaren Prognosehorizont geeignet adaptiv festzulegen sowie
eine Prognosegüte zur Qualitätskontrolle fortlaufend zu ermitteln.
Das Verfahren ist in folgende Schritte gegliedert (Fig. 1):
- 1. Von verschiedenen Quellen eingehende Verkehrsdaten werden über ein Prognosesystem für einen bestimmten Zeitraum gerechnet vom aktuellen Zeitpunkt t der Berechnung der Prognose sowie einen gewissen Ortsbereich um Orte mit real vorliegenden Verkehrsda ten, den zeitlich-örtlichen Prognosehorizont tp bzw. xp , vorhergesagt. Dabei bestehen die Verkehrsdaten im einfachsten Fall aus Verkehrsmeßwerten aus dem Straßenver kehrsnetz, z. B. Verkehrsflüsse, -dichten oder -geschwindigkeiten. Sie können aber auch daraus abgeleitete Werte enthalten, z. B. gefilterte Verkehrsmeßwerte.
- 2. Es wird die aktuell erreichte Prognosegüte bzw. der Prognosefehler durch Soll-/Ist-Ver gleich der prognostizierten Verkehrsdaten mit den nach Verstreichen des Prognosezeitraumes aktuell ermittelten Verkehrsdaten während des Prognose- und Produktionsbetriebs laufend aktuell bestimmt.
- 3. Der gemessene Prognosefehler wird über eine Rückkopplung als Stellgröße zur adapti ven Anpassung des eingesetzten Prognoseverfahrens als auch des anvisierten Prognose horizontes verwendet. Über eine Rückkopplung wird das Prognoseverfahren also lau fend adaptiv gesteuert.
Bei größer werdendem Prognosefehler wird dann der Prognosehorizont für das eingesetzte
Simulationsverfahren entsprechend verringert und umgekehrt. Ebenso kann die
Auswahl der für die Prognose zu verwendenden Verkehrsdatenquellen über den
Prognosefehler gesteuert werden. Zusätzlich wird der Prognosefehler als Qualitätsmaß den
prognostizierten Verkehrsdaten hinzugefügt, um nachfolgenden verarbeitenden Systemen eine
Bewertung bzw. Auswahl zu ermöglichen.
- 1. der Prognosefehler wird fortlaufend ausgegeben zur Qualitätskontrolle der Prognose. Er dient auch als Indikator für einen plötzlich aufgetretenen Störfall. Ebenso werden gemittelte Verläufe von historischen Verkehrsmeßwerten (Ganglinien) in der Nähe eines erkannten Störfalls korrigiert, z. B. die Flußwerte an stromabwärtigen Detektorstandorten verringert.
- 2. die prognostizierten Verkehrsdaten werden sodann Verkehrsinformationssystemen zu geleitet, die dann die üblichen Verkehrsinformationen erzeugen, nur aktueller auf Basis der aktuelleren prognostizierten Datenbasis.
Der Soll-/Ist-Vergleich der prognostizierten mit den aktuellen Verkehrsdaten wird über ein
Ähnlichkeitsmaß vorgenommen, das zum aktuellen Zeipunkt mit einer örtlichen Umgebung,
die Abweichungen der Daten voneinander bewertet. Dies kann z. B. über eine Korrelation
oder eine Abstandsmetrik geschehen. Im Verfahren wird als Abstandsmetrik die mittlere
quadratische Abweichung
zwischen prognostizierten und aktuellen Verkehrsdaten in einer lokalen Umgebung, dr und ds
von z. B.
xp = 500 m und tI = -4 min respektive verwendet. Die lokale Glättung der prognostizier
ten Verkehrsdaten und der gegenwärtigen Verkehrsdaten wird über eine Ortsinterpolation
vorgenommen. Die Gewichtsfunktion g(u, v) als Integrationskern wird für größere
betragsmäßige Abweichungen x - r bzw. t - s kleiner und sorgt damit für die lokale Bewertung
der Abweichungen bzgl. x und t. Sie kann z. B. eine Gaußfunktion sein oder auch einfach zu 1
gesetzt werden, was einem Rechteckfenster entspricht.
Zusätzlich wird das Verfahren erweitert durch eine laufende Erzeugung eines Maßes für die
Prognosegüte auf Ebene der Produkte (Verkehrsmeldungen und Reisezeiten) (Fig. 2). Diese
wird als zusätzliche Qualitätskontrolle und auch als Stellgröße verwendet. Es ergibt sich damit
ein geregelter variabler Prognosehorizont durch zweifach kaskadierten mittelbaren oder
unmittelbaren Regelkreis. Prinzipiell kann auch nur der äußere Regelkreis für eine
Qualitätskontrolle bzw. -auswertung betrieben werden.
Die Messung der Prognosegüte kann auch im Nachhinein, also "offline", auf Basis archi
vierter Meßdaten oder Produkte (archivierte Verkehrsmeldungen und Reisezeiten) für eine
Qualitätsauswertung erfolgen, um Situationen festzustellen, in denen die Prognose nicht
oder nur unzureichend möglich war.
Zur Bestimmung der Prognosegüte für die Produktdaten (äußerer Soll-/Ist-Vergleich in Fig. 2)
werden Ähnlichkeitsmaße für Verkehrsmeldungen eingesetzt.
Claims (11)
1. Verfahren zur Erstellung prognostizierter Verkehrsdaten für Verkehrsinformationen,
dadurch gekennzeichnet,
dass aus Verkehrsdaten, die aus verschiedenen Quellen stammen, Verkehrsdaten in einem Prognoseverfahren für einen Ort und eine Zeit als Prognosehorizont vorhergesagt werden,
dass die aktuell erreichte Prognosegüte bzw. der Prognosefehler durch Soll-/Ist-Vergleich der prognostizierten Verkehrsdaten mit den nach Verstreichen des Prognosezeitraumes aktuell ermittelten Verkehrsdaten während des Prognose- und Produktionsbetriebs laufend aktuell bestimmt wird,
dass der gemessene Prognosefehler über eine Rückkopplung als Stellgröße zur adaptiven Anpassung des eingesetzten Prognoseverfahrens als auch des anvisierten Prognose horizontes verwendet wird,
wobei bei größer werdendem Prognosefehler der Prognosehorizont für das eingesetzte Simulationsverfahren entsprechend verringert bzw. bei kleiner werdendem Prognosefehler vergrößert wird,
und dass aus den so prognostizierten Verkehrsdaten dann Verkehrsinformationen zusammengestellt und ausgegeben werden.
dass aus Verkehrsdaten, die aus verschiedenen Quellen stammen, Verkehrsdaten in einem Prognoseverfahren für einen Ort und eine Zeit als Prognosehorizont vorhergesagt werden,
dass die aktuell erreichte Prognosegüte bzw. der Prognosefehler durch Soll-/Ist-Vergleich der prognostizierten Verkehrsdaten mit den nach Verstreichen des Prognosezeitraumes aktuell ermittelten Verkehrsdaten während des Prognose- und Produktionsbetriebs laufend aktuell bestimmt wird,
dass der gemessene Prognosefehler über eine Rückkopplung als Stellgröße zur adaptiven Anpassung des eingesetzten Prognoseverfahrens als auch des anvisierten Prognose horizontes verwendet wird,
wobei bei größer werdendem Prognosefehler der Prognosehorizont für das eingesetzte Simulationsverfahren entsprechend verringert bzw. bei kleiner werdendem Prognosefehler vergrößert wird,
und dass aus den so prognostizierten Verkehrsdaten dann Verkehrsinformationen zusammengestellt und ausgegeben werden.
2. Verfahren nach Anspruch 1,
dadurch gekennzeichnet,
dass die Verkehrsdaten aus Verkehrsmeßwerten, wie Verkehrsfluß, -dichte und
Geschwindigkeit bestehen.
3. Verfahren nach einem der vorstehende Ansprüche,
dadurch gekennzeichnet,
dass die Verkehrsdaten aus Verkehrsmeßwerten abgeleitete oder berechnete Größen enthal
ten, wie gefilterte Verkehrsmeßwerte.
4. Verfahren nach einem der vorstehenden Ansprüche,
dadurch gekennzeichnet,
dass der Soll-/Ist Vergleich der Verkehrsdaten über ein Ähnlichkeitsmaß vorgenommen wird,
und zwar über eine Korrelation oder eine Abstandsmetrik zwischen lokal geglätteten Versionen
der prognostizierten und der aktuellen Verkehrsdaten.
5. Verfahren nach einem der vorstehenden Ansprüche,
dadurch gekennzeichnet,
dass als Abstandsmetrik die mittlere quadratische Abweichung
zwischen prognostizierten und aktuellen Verkehrsdaten in einer lokalen Umgebung dx und dt, mit einer in beiden Argumenten monoton fallenden Gewichtsfunktion g(u, v) verwendet wird.
zwischen prognostizierten und aktuellen Verkehrsdaten in einer lokalen Umgebung dx und dt, mit einer in beiden Argumenten monoton fallenden Gewichtsfunktion g(u, v) verwendet wird.
6. Verfahren nach einem der vorstehenden Ansprüche,
dadurch gekennzeichnet,
dass die lokale Glättung der prognostizierten Verkehrsdaten über eine Interpolation
vorgenommen wird.
7. Verfahren nach einem der vorstehenden Ansprüche,
dadurch gekennzeichnet,
dass der Prognosefehler als Störfallindikator genutzt wird, zur Erzeugung entsprechender
Verkehrsmeldungen oder zur korrigierter Berücksichtigung von aktuellen oder historischen
Verkehrsmeßwerten umliegender Detektoren um den jeweils betrachteten Ort x.
8. Verfahren nach einem der vorstehenden Ansprüche,
dadurch gekennzeichnet,
dass über den Prognosefehler die für die Prognose zu verwendenden Verkehrsdatenquellen
selektiert werden.
9. Verfahren nach einem der vorstehenden Ansprüche,
dadurch gekennzeichnet,
dass die aktuell erreichte Prognosegüte bzw. der Prognosefehler auf Basis von
Verkehrsprodukten, z. B. Verkehrsmeldungen, durch Soll-/Ist Vergleich der aus
prognostizierten Verkehrsdaten bestimmten Verkehrsprodukten mit den nach Verstreichen des
Prognosezeitraumes aktuell ermittelten Verkehrsprodukten während des Prognose- und
Produktionsbetriebs laufend aktuell bestimmt wird (Fig. 2).
10. Verfahren nach einem der vorstehenden Ansprüche,
dadurch gekennzeichnet,
dass die Ermittlung der Prognosegüte in Abhängigkeit von Ort und Zeit auf Basis archivierter
Verkehrsdaten oder archivierter Verkehrsprodukte erfolgt.
11. Verfahren nach einem der vorstehenden Ansprüche,
dadurch gekennzeichnet,
dass die Verkehrsmeßwerte zur Verkehrslage des Straßenverkehrsnetzes durch stationäre
und/oder mobile, synchron und/oder asynchron sendende Detektoren erfaßt werden.
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