DE102019215930A1

DE102019215930A1 - Verfahren zum Betreiben eines Verkehrssteuersystems und Verkehrssteuersystem

Info

Publication number: DE102019215930A1
Application number: DE102019215930.3A
Authority: DE
Inventors: Seyed Jalal Etesami; Philipp Geiger; Markus Ulrich
Original assignee: Robert Bosch GmbH
Current assignee: Robert Bosch GmbH
Priority date: 2019-10-16
Filing date: 2019-10-16
Publication date: 2021-04-22

Abstract

Die vorliegende Erfindung bezieht sich auf ein computerimplementiertes Verfahren zum Betreiben eines Verkehrssteuersystems (1), das die folgenden Schritte umfasst:- Bereitstellen (S1) von Zeitreihendaten mehrerer Betriebsvariablen (OV), einer oder mehrerer Verkehrsvariablen (TV), einer oder mehrerer Umweltvariablen (EV) und eines oder mehrerer Emissionswerte;- Erzeugen (S4) eines Diagramms einer Kausalstruktur basierend auf den Zeitreihendaten;- Bestimmen (S5) der einen oder der mehreren Betriebsvariablen (OV) unter den mehreren Betriebsvariablen (OV) in Abhängigkeit von ihren kausalen Auswirkungen auf einen Emissionspegel (EL), wobei der Emissionspegel (EL) durch den einen oder die mehreren Emissionswerte bestimmt ist;- Optimieren der bestimmten einen oder mehreren Betriebsvariablen (OV) durch das Minimieren des Emissionspegels (EL);- Betreiben (S6) des Verkehrssteuersystems (1) in Abhängigkeit von der einen oder den mehreren optimierten Betriebsvariablen (OV).

Description

Technisches Gebiet
Die vorliegende Erfindung bezieht sich auf ein Verkehrssteuersystem, das mehrere Eingriffe ermöglicht, um den Verkehr zu beeinflussen, so dass die von dem Verkehr ausgehende Luftverschmutzung verringert wird. Weiterhin bezieht sich die vorliegende Erfindung auf Verfahren zum Optimieren der Eingriffe in die Verkehrssteuersysteme zum Verringern der Luftverschmutzung.
Technischer Hintergrund
Verkehrssteuersysteme werden verwendet, um den Verkehrsfluss, die Verkehrsmenge und die durch den Verkehr verursachte Verschmutzung zu steuern. Insbesondere in Stadtgebieten kann die durch den Verkehr verursachte Luftverschmutzung hoch sein und kann für die Personen in der Nähe ernsthafte Gesundheitsschädigungen verursachen. Bisher ist bekannt, Eingriffe in den Verkehrsfluss durch Verkehrssteuersysteme bereitzustellen, um die Luftverschmutzung zu verringern oder zu verteilen. Um die vom Verkehr ausgehende Luftverschmutzung zu verringern, kann eine Verkehrsverringerung basierend auf Geschwindigkeitsbegrenzungen bis zu einem vollständigen Verkehrsverbot durch äußere Faktoren, wie z. B. Wetterbedingungen, eingeleitet werden.
Die Einflüsse auf den Verkehrsfluss und auf die Luftverschmutzung können jedoch von vielen äußeren Faktoren abhängen, die nicht gut bekannt sind. Außerdem wird ein früheres Verhalten des Systems nicht berücksichtigt, so dass die Dynamik des Systems für die Auswahl der Art des ausgeführten Eingriffs, um die Luftverschmutzung zu verringern, nicht berücksichtigt wird.
Zusammenfassung der Erfindung
Gemäß der Erfindung werden ein Verfahren zum Betreiben eines Verkehrssteuersystems zum Verringern der Luftverschmutzung nach Anspruch 1 und das Verkehrssteuersystem nach dem weiteren unabhängigen Anspruch bereitgestellt.
Weitere Ausführungsformen sind in den abhängigen Unteransprüchen angegeben.
Gemäß einem ersten Aspekt wird ein Verfahren zum Betreiben eines Verkehrssteuersystems bereitgestellt, das die folgenden Schritte umfasst:

- Bereitstellen von Zeitreihendaten mehrerer Betriebsvariablen, einer oder mehrerer Verkehrsvariablen, einer oder mehrerer Umweltvariablen und eines Emissionspegels;
- Erzeugen eines Diagramms der Kausalstruktur basierend auf den Zeitreihendaten;
- Bestimmen der einen oder der mehreren Betriebsvariablen unter den mehreren Betriebsvariablen in Abhängigkeit von ihren kausalen Auswirkungen auf den Emissionspegel,
- Optimieren der bestimmten einen oder mehreren Betriebsvariablen durch das Minimieren des Emissionspegels;
- Betreiben des Verkehrssteuersystems in Abhängigkeit von der einen oder den mehreren optimierten Betriebsvariablen.

Das Verkehrssystem und seine Auswirkung auf die Umwelt sind ein komplexes System, das teilweise durch Verkehrssteuereingriffe, wie z. B. das Festlegen variabler Geschwindigkeitsbegrenzungen, das Steuern der Status der Lichtsignale, das Steuern der Richtungsschilder und dergleichen, gesteuert werden kann. Für einen spezifischen Bereich, wie z. B. eine oder mehrere Straßenkreuzungen, hängen die Tatsachen über die Luftqualität von verschiedenen Faktoren ab, wie z. B. der Anzahl der durch den spezifischen Bereich fahrenden Fahrzeuge, der Zeit für den Ampelstopp der Fahrzeuge, stockendem Verkehr und dergleichen. Deshalb ist es keine unkomplizierte Herangehensweise, zu entscheiden, welcher Eingriff zur höchsten Verringerung der Luftverschmutzung führt. Das obige Verfahren beabsichtigt, die den Verkehr, die Steueroperation und die Umweltbedingungen in dem spezifischen Bereich und die resultierenden Verschmutzungszustände betreffenden Zeitreihendaten zu analysieren, was darauf abzielt, die stärksten Kausalzusammenhänge für eine Beurteilung zu finden, welche der Eingriffe ausgeführt werden sollten, um die höchste Verringerung der Verschmutzung zu bewirken.
Gemäß dem obigen Verfahren werden die Zeitreihendaten gesammelt, die die Emissionsmengen, die Betriebsvariablen, die Verkehrsvariablen und optional die Umweltvariablen enthalten. Während sich die Emissionsmenge auf eine Menge der Art der durch den Verkehr verursachten Emissionen, wie z. B. die Emissionen von CO₂, NO_x, Feinstaub, wie z. B. PM10, PM2,5 und dergleichen, und andere bezieht, werden die Verkehrsvariablen verwendet, um die Verkehrssituation, wie z. B. die Verkehrsdichte (die Anzahl der Autos pro Strecke), den Verkehrsfluss (die Durchschnittsgeschwindigkeit der Autos in einem Teil des spezifischen Bereichs oder dem vollen spezifischen Bereich), die Gleichmäßigkeit des Verkehrs (Abweichungen von der Verkehrsdichte und/oder dem Verkehrsfluss) und dergleichen, zu beschreiben. Die Umweltvariablen enthalten die Angaben über die Wetterbedingungen, wie z. B. die Temperatur, die Windgeschwindigkeit, die Windrichtung, die Regenbedingung, den Luftdruck und dergleichen, und können ferner äußere Maßnahmen, wie z. B. einen Preisnachlass bei den öffentlichen Verkehrsmitteln, und andere äußere Parameter, die die Menge des Verkehrs und/oder die durch den Fahrzeugverkehr verursachte Ausgabe von Emissionen beeinflussen können, enthalten. Überdies können die Betriebsvariablen die Steuereinstellungen für die Lichtsignalsteuerung, wie z. B. eine Zeit der Rotlichtphasen, eine Zeit der Grünlichtphasen, die Zeit zwischen den Rot-/Grünphasen, die Steuereinstellungen für ein elektronisches Geschwindigkeitsbegrenzungszeichen, wie z. B. das Aus-/Einschalten und die anzuzeigende genaue Geschwindigkeitsbegrenzung, enthalten.
Die resultierenden Zeitreihendaten jedes der Parameter und jeder der Variablen, die oben erwähnt worden sind, können analysiert werden, um die Zeitreihendaten der relevanten Merkmale zu extrahieren. Die Zeitreihendaten und die optional extrahierten Merkmals-Zeitreihendaten werden in eine Bestimmung eines Diagramms einer Kausalstruktur eingegeben, das die Abhängigkeiten zwischen den Variablen und die Parameter zwischen den verschiedenen Zeitschritten zeigt. Das Diagramm der Kausalstruktur kann verwendet werden, um die relevanten Betriebsvariablen auszuwählen, die für die höchste Wirkung auf den Emissionspegel zu steuern sind. Dies ermöglicht es, die eine oder die mehreren Betriebsvariablen auszuwählen, die zu steuern sind, um die höchste Wirkung auf die Luftverschmutzung zu erhalten.
Anwenden eines Optimierungsproblems auf die bestimmte eine oder die bestimmten mehreren Betriebsvariablen. Die Betriebsvariablen im Ergebnis der Granger-Analyse werden dann bezüglich der Verringerung des Emissionspegels optimiert, wobei die optimierten Betriebsvariablen verwendet werden, um das Verkehrssteuersystem zu steuern, um die Emissionen durch den Verkehr zu verringern.
Gemäß einer weiteren Ausführungsform enthalten die Zeitreihendaten ferner Merkmals-Zeitreihendaten, die wenigstens eines von einem Mittelwert, einer Varianz, einer Autokorrelation und einer Kreuzkorrelation der mehreren Betriebsvariablen, der einen oder der mehreren Verkehrsvariablen, der einen oder der mehreren Umweltvariablen und des einen oder der mehreren Emissionswerte enthalten.
Überdies kann das Diagramm der Kausalstruktur durch eine Granger-Analyse erzeugt werden.
Es kann bereitgestellt werden, dass die Umweltvariablen wenigstens eines der metrologischen Daten, insbesondere eine Wolkenbedeckung, eine Windgeschwindigkeit, eine Windrichtung, eine Temperatur, eine relative Feuchtigkeit, einen Niederschlag, und eines äußeren Parameters, insbesondere einen Preisnachlass für die öffentlichen Verkehrsmittel, enthalten und/oder dass die Verkehrsvariablen wenigstens eines von einer Verkehrsdichte, einem Verkehrsfluss und einer Verkehrsgleichmäßigkeit enthalten, und/oder dass die Betriebsvariablen wenigstens einen von einem Lichtsignal-Steuerparameter und einem Geschwindigkeitsbegrenzungszeichen-Steuerparameter enthalten.
Es kann bereitgestellt werden, dass der Emissionspegel durch einen oder mehrere Emissionswerte bestimmt ist, wobei insbesondere die Emissionswerte wenigstens eine von einer Konzentration des NO_x, einer Konzentration des CO₂ und einer Konzentration des Feinstaubs enthalten.
Weiterhin kann die Optimierung auf einer Zielfunktion basieren, die auf dem Diagramm der Kausalstruktur zwischen den Variablen basiert.
Überdies können die Schritte des Optimierens der bestimmten einen oder mehreren Betriebsvariablen und des Betreibens des Verkehrssteuersystems zyklisch ausgeführt werden.
Es kann bereitgestellt werden, dass der Schritt des Erzeugens eines Diagramms der Kausalstruktur basierend auf den Zeitreihendaten und der Schritt des Bestimmens der einen oder der mehreren Betriebsvariablen unter den mehreren Betriebsvariablen nur ausgeführt werden, falls ein Änderungspunkt einer plötzlichen Änderung einer Eigenschaft des Verkehrssteuersystems detektiert worden ist.
Folglich kann eine Änderungspunkt-Detektionsanalyse (Fluktuationsanalyse) ausgeführt werden, um die Änderungen in dem Verkehrssteuersystem zu verfolgen. Falls dramatische Änderungen auftreten, muss die Prozedur des Erzeugens eines Diagramms der Kausalstruktur und des Ausführens einer Optimierung an den Betriebsvariablen ausgeführt werden.
Gemäß einem weiteren Aspekt eine Verkehrssteuereinheit zum Betreiben eines Verkehrssteuersystems, wobei die Verkehrssteuereinheit konfiguriert ist:

- Zeitreihendaten mehrerer Betriebsvariablen, einer oder mehrerer Verkehrsvariablen, einer oder mehrerer Umweltvariablen und eines Emissionspegels bereitzustellen;
- ein Diagramm der Kausalstruktur basierend auf den Zeitreihendaten zu erzeugen;
- die eine oder die mehreren Betriebsvariablen unter den mehreren Betriebsvariablen in Abhängigkeit von ihren kausalen Auswirkungen auf den Emissionspegel zu bestimmen;
- die bestimmte eine oder die bestimmten mehreren Betriebsvariablen durch das Minimieren des Emissionspegels zu optimieren;
- das Verkehrssteuersystem in Abhängigkeit von der einen oder den mehreren optimierten Betriebsvariablen zu betreiben.

Figurenliste
Die Ausführungsformen werden im Zusammenhang mit den beigefügten Zeichnungen ausführlicher beschrieben, worin:

1 eine beispielhafte Verkehrssituation zeigt, in der ein Verkehrssteuersystem verwendet werden kann;
2 einen Ablaufplan zum Veranschaulichen des Verfahrens zum Ausführen eines Verkehrssteuersystems zeigt;
3 ein Diagramm der Kausalstruktur für das Emissionsverringerungsproblem beispielhaft zeigt; und
4 die kausalen Abhängigkeiten zwischen den Zeitreihen der Betriebsvariablen, der Umweltvariablen, der Verkehrsvariablen und der Emissionswerte beispielhaft zeigt.

Beschreibung der Ausführungsformen
1 zeigt schematisch ein Verkehrssteuersystem 1 zum Steuern des Verkehrs in einem verkehrsgesteuerten Bereich, z. B. um eine Straßenkreuzung, mittels einer Verkehrssteuereinheit 2. Die Verkehrssteuereinheit 2 ist konfiguriert, Verkehrseingriffseinheiten zu steuern. Als eine Verkehrseingriffseinheit können die Lichtsignale 3 bereitgestellt sein, um mittels der Betriebsvariablen, die Variablen, wie z. B. die Rotzeiten, die Grünzeiten, die Umschaltbetriebsarten oder dergleichen, angeben, gesteuert zu werden. Weiterhin können die Betriebsvariablen zum Steuern der elektronisch gesteuerten Geschwindigkeitsbegrenzungszeichen 4 (Verkehrseingriffseinheit) verwendet werden, um die Geschwindigkeitsbegrenzungen der die Kreuzung passierenden Fahrzeuge 5 zu steuern.
Jedes der Lichtsignale 3 und jedes der Geschwindigkeitsbegrenzungszeichen 4 können durch eine oder mehrere Betriebsvariablen separat gesteuert sein. Um unzulässige Bedingungen zu vermeiden, kann eine Anzahl der Lichtsignale 3, wie z. B. zwei gegenüberliegende Lichtsignale 3, synchron gesteuert sein, so dass nur eines des Paars der beiden gegenüberliegenden Lichtsignale ein grünes Licht zeigt. Die Betriebsvariablen für die Lichtsignale 3 können außerdem als eine Betriebsart festgelegt werden, durch die die Grün- und Rotzeiten für jedes der Lichtsignale 3 in dem verkehrsgesteuerten Bereich vorgegeben sind. Die Betriebsvariablen zum Einstellen der Geschwindigkeitsbegrenzungszeichen 4 können ein Ausschaltzustand oder irgendeine Geschwindigkeitsbegrenzung, wie 50, 60, 70, 80 oder dergleichen, sein.
Weiterhin ist die Verkehrssteuereinheit 2 mit einem oder mehreren Umweltsensoren 6 verbunden, um die Umweltvariablen, wie z. B. die Temperatur, die Regenbedingung, die Umgebungslichtsituation oder dergleichen, zu erfassen. Eine oder mehrere der Umweltvariablen können außerdem durch eine äußere Quelle, insbesondere über ein Kommunikationssystem, empfangen werden, wobei die Umweltvariablen außerdem Faktoren, wie z. B. einen Preisnachlass bei den öffentlichen Verkehrsmitteln, oder andere Faktoren, die eine Auswirkung auf die Verkehrssituation in dem verkehrsgesteuerten Bereich aufweisen können, enthalten können.
Weiterhin werden mittels eines Verkehrssensorsystems 7 die Verkehrsvariablen, die die Verkehrssituation angeben, detektiert. Die Verkehrssituation kann durch die Verkehrsvariablen, wie z. B. einen Verkehrsfluss (die Anzahl der Autos pro Strecke), einen Verkehrsfluss (die Durchschnittsgeschwindigkeit der Autos in einem Teil des spezifischen Bereichs oder im gesamten spezifischen Bereich), die Verkehrsgleichmäßigkeit (ein Indikator über die zeitlichen Abweichungen der Verkehrsdichte und/oder des Verkehrsflusses) oder dergleichen, angegeben werden, die die Verkehrssituation für den ganzen verkehrsgesteuerten Bereich oder für Teile des verkehrsgesteuerten Bereichs, wie z. B. für jede der Straßen, die sich schneiden, getrennt oder im Allgemeinen an der Anzahl der Positionen in dem verkehrsgesteuerten Bereich, angeben.
Weiterhin sind ein oder mehrere Emissionssensoren 8 bereitgestellt, um die Emissionswerte, wie z. B. die Konzentration des CO₂, die Konzentration des NO_x und die Konzentration des Feinstaubs, wie z.B. PM10, PM2,5, PM1, und dergleichen, zu erfassen. Während die Betriebsvariablen durch die Steuereinheit 2 direkt gesteuert sein können, können die Umweltvariablen und die Emissionswerte nicht direkt gesteuert werden, sondern sind ein Ergebnis der Entwicklung der Verkehrssituation in einem früheren Zeitraum.
Die Verkehrssteuereinheit 2 führt ein Verfahren aus, das im Zusammenhang mit einem Ablaufplan nach 2 ausführlicher beschrieben wird. Das Verfahren ist als Software und/oder Hardware, z. B. mittels eines Mikroprozessors der Verkehrssteuereinheit 2, implementiert.
Im Schritt S1 werden die obenerwähnten Betriebsvariablen, Verkehrsvariablen, Umweltvariablen und Emissionswerte kontinuierlich erfasst. Deshalb wird eine Zeitreihe der Betriebsvariablen, der Verkehrsvariablen, der Umweltvariablen und der Emissionswerte, die zu vorgegebenen Zeitpunkten, bevorzugt äquidistanten Zeitpunkten, abgetastet werden, bereitgestellt. Im Ergebnis können historische Zeitreihendaten bis zum aktuellen Zeitpunkt erhalten werden. Es werden z. B. die Zeitreihendaten der meteorologischen Daten (Wetterbedingung) WC (wie z. B. die Wolkenbedeckung, die Windgeschwindigkeit, die Windrichtung, die Temperatur, die relative Feuchtigkeit, der Niederschlag und dergleichen), der Verkehrsdichte TD (wie z. B. die Verkehrsdichte, der Verkehrsfluss), der Betriebsvariablen TL (die z. B. eine Rotzeit eines Lichtsignals angeben), einer Umweltvariablen, wie z. B. ein Preisnachlass PD bei den öffentlichen Verkehrsmitteln, und des Emissionspegels E, erhalten. Jede der Zeitreihen kann multivariat sein.
Ein Emissionspegel E zu einem spezifischen Zeitpunkt kann durch die verschiedenen Emissionswerte zu diesem Zeitpunkt mittels einer gegebenen Emissionsfunktion berechnet werden, die die Emissionswerte zu einem Emissionswert kombiniert, der die Schädlichkeit der verkehrsverursachten Emissionen angibt. Der Emissionswert kann z. B. eine Summe der gewichteten Emissionswerte zu dem spezifischen Zeitpunkt sein.
Im Schritt S2 kann jede der erhaltenen Zeitreihen vorverarbeitet werden, wie z. B. durch das Bestimmen eines gleitenden Mittelwerts, einer Varianz oder eines Korrelationsexponenten, der die Autokorrelation oder die Kreuzkorrelation bestimmt, oder anderer Skalierungsparameter, wie z. B. eines multifraktalen Spektrums oder dergleichen. So können die Merkmalszeitreihen erhalten werden. Grundsätzlich können mehrere Merkmalszeitreihen der Betriebsvariablen, der Verkehrsvariablen, der Umweltvariablen und der Emissionswerte erhalten werden.
Im Schritt S3 wird eine Änderungspunktdetektion ausgeführt. Eine Änderungspunktdetektion beobachtet Merkmale, wie z. B. einen Mittelwert, eine Varianz, eine langfristige Korrelation des Emissionswerts, um plötzliche Eigenschaftsänderungen zu entdecken, die hinter den Zeitreihendaten liegen, und um einen Zeitpunkt zu detektieren, zu dem eine derartige Änderung des Betriebs des Verkehrssteuersystems 1 detektiert werden kann. Ein Änderungspunkt kann z. B. detektiert werden, falls die Abweichung des aktuellen Emissionswertes von einem durchschnittlichen Emissionswert, wie z. B. einer durchschnittlichen Menge des emittierten NO_x, höher als ein gegebener Schwellenwert ist. Falls ein Änderungspunkt detektiert worden ist (Alternative: ja), wird das Verfahren ferner durch den Schritt S4 verarbeitet. Andernfalls (Alternative: nein) wird das Verfahren beim Schritt S6 verarbeitet.
Im Schritt S4 wird die Kausalstruktur des Systems bestimmt. Die Kausalstruktur kann durch ein Diagramm der Kausalstruktur angegeben werden, das erzeugt werden kann, um die relevanten Betriebsvariablen auszuwählen, die variiert werden können, um einzugreifen, um das definierte Ziel zu erreichen, das die Verringerung der Luftverschmutzung ist.
Die Diagramme der Kausalstruktur, die außerdem als kausale Bayessche Netze bekannt sind, sind graphische Modelle, die verwendet werden, um die Annahmen über einen Datenerzeugungsprozess zu codieren. Das Diagramm der Kausalstruktur ermöglicht es, die Wirkungsgrößen aus den Zeitreihendaten zu schätzen. Um ein Diagramm der Kausalstruktur aufzubauen, weist jede Variable in dem Modell einen entsprechenden Scheitelpunkt oder Knoten auf, wobei ein Pfeil von einer ersten Variable zu einer zweiten Variable gezeichnet wird, wann immer beurteilt wird, dass sie auf die Änderungen der ersten Variable reagiert, wenn alle anderen Variablen konstant gehalten werden. Die kausalen Modelle enthalten oft „Fehlerterme“ oder „weggelassene Faktoren“, die alle ungemessenen Faktoren repräsentieren, die eine zweite Variable beeinflussen, wenn ein Vorgänger der zweiten Variable konstant gehalten wird.
Dies kann unter Verwendung der Granger-Analyse ausgeführt werden. Die Granger-Analyse basiert auf den extrahierten Merkmalen der erhaltenen Zeitreihendaten. Das Diagramm der Kausalstruktur wird ausgegeben und kann veranschaulicht werden, wie es in 3 für das oben angegebene Beispiel gezeigt ist.
In 3 ist gezeigt, dass für das oben angegebene Beispiel die Rotzeit des Lichtsignals TL die Verkehrsdichte TD verursacht, wie durch den Pfeil gezeigt ist. Weiterhin verursacht die Wetterbedingung WC ebenfalls die Verkehrsdichte TD, aber außerdem den Emissionspegel E.
In 4 sind die Abhängigkeiten zwischen den verschiedenen Zeitschritten beispielhaft gezeigt, wobei die zeitliche Relevanz der kausalen Wirkungen angegeben ist, die Rotzeit des Lichtsignals TL beeinflusst z. B. die Verkehrsdichte TD mit einer Verzögerung von einem Zeitschritt. In der gezeigten Matrix repräsentieren die Variablen N_IT ein exogenes Rauschen, das den Parameter I zum Zeitpunkt t beeinflusst. Das Diagramm der Kausalstruktur kann verwendet werden, um die relevanten Betriebsvariablen auszuwählen, um das Verkehrssteuersystem 1 zu steuern. In dem gegebenen Beispiel hat es den Anschein, dass der Preisnachlass PD, der auf den ersten Blick mit dem Emissionspegel korreliert ist, eine relevante Variable ist, die zu steuern ist, um die Emission zu verringern. Im Hinblick auf das Diagramm der Kausalstruktur kann jedoch aufgrund des erhaltenen Diagramms der Kausalstruktur kein Einfluss auf den Emissionspegel detektiert werden.
Ein Ergebnis der Granger-Analyse ist ein lineares Modell, das die Kausalität der Zeitreihendaten beschreibt. In dem gegebenen Beispiel weist das Modell Koeffizienten, die Gewichte a, b, c, d, e, des Diagramms der Kausalstruktur nach 3 auf. Die Granger-Analyse basiert auf einer Annahme, dass sich die Kausalstruktur des Systems während der Analyse nicht ändert. Deshalb muss, wie mit dem Schritt S3 eingeführt worden ist, die Änderungspunktdetektion ausgeführt werden, um eine plötzliche Änderung der Eigenschaften des Systems zu identifizieren und vorherzusagen, so dass die Granger-Analyse wiederholt wird, um die neue Kausalstruktur des Systems zu identifizieren.
Im Schritt S5 wird die graphische Darstellung des Einflusses nach 4 zusammen mit einer Korrelationsstruktur, die die Verbindungsverteilung der Zeitreihendaten ist, in einem Optimierungsprozess verwendet, wobei die angewendete Zielfunktion die Verringerung des Emissionspegels EL ist. Der Optimierungsprozess wird ausgeführt, um eine Entscheidung zu erhalten, welche der Betriebsvariablen verwendet werden soll, um einen Eingriff in das Verkehrssteuersystem 1 auszuführen.
Folglich wird in Abhängigkeit von der Optimierung der Zielfunktion entschieden, ob das Lichtsignal oder das Geschwindigkeitsbegrenzungszeichen variiert wird.
Der Optimierungsprozess wird deshalb verwendet, um für jede der Betriebsvariablen bezüglich der Zielfunktion zu entscheiden.
Für das vorliegende Beispiel ist entschieden worden, dass die Rotzeit des Lichtsignals TL gesteuert werden soll. Die Ausgabe des letzten Zeitschrittes t - 1 wird hier verwendet, um die Lösung zu erhalten, die die Zeit der Rotphase des Lichtsignals TL ist. Im Schritt S6 wird die ausgewählte Betriebsvariablen OV gesteuert, die die Rotzeit des Lichtsignals TL ist.
Die Rotzeit des Lichtsignals TL wird durch das Lösen eines Optimierungsproblems bestimmt. Für das gegebene Beispiel ist das Optimierungsproblem in einer Form geschrieben, die die beobachtete Wetterbedingung WC_T-2 konditioniert: $T L_{t - 2}^{*} = \underset{T L_{t - 2}}{a r g m i n} E [E L_{t} ∣ W C_{t - 2}]$
Weiterhin können zusätzliche Einschränkungen angewendet werden, $T L_{m i n}^{c o n s t r .} \leq T L_{t - 2} \leq T L_{m a x}^{c o n s t r .},$
wobei $T L_{m i n}^{c o n s t r .} und T L_{m a x}^{c o n s t r .}$
vorgegebene Werte sind. Dies sind Angaben, dass es eine maximale Zeit zwischen zwei Grünphasen des Lichtsignals geben sollte, andernfalls müssen die Autos auf dieser Straße übermäßig lang warten, und dass es eine minimale Zeit zwischen zwei Grünphasen geben sollte, so, dass die Autos auf der Kreuzungsstraße nicht zu lange warten müssen.
Die argmin-Gleichung zusammen mit diesen Einschränkungen ergibt das endgültige allgemeine Einschränkungsoptimierungsproblem.
Das Optimierungsproblem wird basierend auf dem spezifischen linearen kausalen Modell gelöst, wie es durch das Diagramm des Kausalprozesses erhalten wird. Für das spezifische Beispiel lautet das lineare Optimierungsproblem: $\begin{matrix} \begin{array}{l} T L_{t - 2}^{*} = \underset{T L_{t - 2}}{a r g m i n} E [E L_{t} ∣ W C_{t - 2}, E L_{t - 1}] \end{array} \\ = \underset{T L_{t - 2}}{a r g m i n} E [c W C_{t - 1} + d T D_{t - 1} \\ \begin{array}{l} + x E L_{t - 1} ∣ W C_{t - 2}, E L_{t - 1}] \end{array} \\ = \underset{T L_{t - 2}}{a r g m i n} E [c u W C_{t - 2} + d a T D_{t - 2} \\ \begin{array}{l} + x E L_{t - 1} ∣ W C_{t - 2}, E L_{t - 1}] \end{array} \\ \begin{array}{l} = \underset{T L_{t - 2}}{a r g m i n} c u W C_{t - 2} + d a T D_{t - 2} + x E L_{t - 1}, \end{array} \\ so dass T L_{m i n}^{c o n s t r .} \leq T L_{t - 2} \leq T L_{m a x}^{c o n s t r .} . \end{matrix}$
Dies gilt für das Beispiel der Zeit der Rotphase des Lichtsignals als eine Lösung in Abhängigkeit von der Wetterbedingung im Zeitschritt t - 2. Offensichtlich ist die Lösung dieses spezifischen Problems $T L_{t - 2}^{*} = T L_{m i n}^{c o n s t r .} .$
In dem allgemeinen Fall, in dem die ausgewählten Betriebsvariablen OV, Umweltvariablen EV, die Verkehrsvariablen und der Emissionspegel EV wie folgt geschrieben werden können, so dass für den Satz der Betriebsvariablen OV die optimierte Festlegung erhalten werden kann. $\begin{array}{l} {\vec{O V}}_{t - 2}^{*} = \underset{{\vec{O V}}_{t - 2}}{a r g m i n} E [E L_{t} ∣ E V_{t - 2}, E L_{t - 1}], \\ so dass Φ ({\vec{O V}}_{t - 2}) \geq 0, \end{array}$
wobei $Φ ({\vec{O V}}_{t - 2})$
einen Satz von Einschränkungen der Betriebsvariablen definiert. Das nächste Beispiel zeigt einen Aufbau, in dem die ausgewählten Betriebsvariablen die Dimension zwei aufweisen $\vec{O V} = (T L, S L)$
(TL: Lichtsignal-Steuerparameter, SL: Geschwindigkeitsbegrenzungszeichen-Steuerparameter). Das kausale Diagramm und seine entsprechende Matrixgleichung sind in den 3 und 4 gezeigt.
Die Optimierung für dieses Beispiel ist $\begin{array}{l} (T L_{t - 2}^{*}, S L_{t - 2}^{*}) = \underset{T L_{t - 2}, S L_{t - 2}}{a r g m i n} E [E L_{t} ∣ W C_{t - 2}, E L_{t - 1}] \\ \begin{array}{l} = \underset{T L_{t - 2}, S L_{t - 2}}{a r g m i n} E [c W C_{t - 1} + d T D_{t - 1} + x E L_{t - 1} ∣ W C_{t - 2}, E L_{t - 1}] \\ = \underset{T L_{t - 2}, S L_{t - 2}}{a r g m i n} E [(c u + d b) W C_{t - 2} + d a T L_{t - 2} \\ + d f S L_{t - 2} ∣ W C_{t - 2}, E L_{t - 1}] = \underset{T L_{t - 2}, S L_{t - 2}}{a r g m i n} d a T L_{t - 2} + d f S L_{t - 2}, \\ s o d a s s T L_{m i n}^{c o n s t r .} \leq T L_{t - 2} \leq T L_{m a x}^{c o n s t r .} \\ S L_{m i n}^{c o n s t r .} \leq S L_{t - 2} \leq S L_{m a x}^{c o n s t r .} . \end{array} \end{array}$
Es wird angegeben, dass, weil die konstanten Terme in der Optimierung nicht berücksichtigt werden, sie aus der Zielfunktion entfernt werden können. xEL_t-1 wird z. B. aus dem obigen Satz von Gleichungen entfernt.
Im Schritt S7 werden die gefundenen Werte in die Verkehrssteuereinheit gesetzt, wobei das Verkehrssteuersystem 1 entsprechend betrieben wird. Insbesondere werden die optimierten Betriebsvariablen OV verwendet, um die entsprechende Verkehrseingriffseinheit, wie z. B. ein Lichtsignal 3 oder ein Geschwindigkeitsbegrenzungszeichen 4, zu steuern.
Der Prozess ist zyklisch und wird mit dem Schritt S1 weiter fortgesetzt.

Claims

Computerimplementiertes Verfahren zum Betreiben eines Verkehrssteuersystems (1), das die folgenden Schritte umfasst: - Bereitstellen (S1) von Zeitreihendaten mehrerer Betriebsvariablen (OV), einer oder mehrerer Verkehrsvariablen (TV), einer oder mehrerer Umweltvariablen (EV) und eines Emissionspegels (EL); - Erzeugen (S4) eines Diagramms der Kausalstruktur basierend auf den Zeitreihendaten; - Bestimmen (S5) der einen oder der mehreren Betriebsvariablen (OV) unter den mehreren Betriebsvariablen (OV) in Abhängigkeit von ihren kausalen Auswirkungen auf den Emissionspegel (EL), - Optimieren der bestimmten einen oder der bestimmten mehreren Betriebsvariablen (OV) durch das Minimieren des Emissionspegels (EL); - Betreiben (S6) des Verkehrssteuersystems (1) in Abhängigkeit von der einen oder den mehreren optimierten Betriebsvariablen (OV).
Verfahren nach Anspruch 1, wobei die Zeitreihendaten ferner Merkmals-Zeitreihendaten enthalten, die wenigstens eines von einem Mittelwert, einer Varianz, einer Autokorrelation und einer Kreuzkorrelation der mehreren Betriebsvariablen (OV), der einen oder der mehreren Verkehrsvariablen (TV), der einen oder der mehreren Umweltvariablen (EV) und des einen oder der mehreren Emissionswerte enthalten.
Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, wobei das Diagramm der Kausalstruktur durch eine Granger-Analyse erzeugt wird.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 3, wobei die Umweltvariablen (EV) wenigstens eines von meteorologischen Daten, insbesondere einer Wolkenbedeckung, einer Windgeschwindigkeit, einer Windrichtung, einer Temperatur, einer relativen Feuchtigkeit, einem Niederschlag, und einem äußeren Parameter, insbesondere einem Preisnachlass für die öffentlichen Verkehrsmittel, enthalten, und/oder wobei die Verkehrsvariablen (TV) wenigstens eines einer Verkehrsdichte, eines Verkehrsflusses und einer Verkehrsgleichmäßigkeit enthalten, und/oder wobei die Betriebsvariablen (OV) wenigstens einen von einem Lichtsignal-Steuerparameter (TL) und einem Geschwindigkeitsbegrenzungszeichen-Steuerparameter (SL) enthalten.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 4, wobei die Optimierung auf einer Zielfunktion basiert, die auf der Kausalstruktur zwischen den Variablen basiert.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 5, wobei die Schritte des Optimierens der bestimmten einen oder mehreren Betriebsvariablen (OV) und des Betreibens des Verkehrssteuersystems (1) zyklisch ausgeführt werden, wobei insbesondere der Schritt des Erzeugens eines Diagramms einer Kausalstruktur basierend auf den Zeitreihendaten und der Schritt des Bestimmens der einen oder der mehreren Betriebsvariablen (OV) unter den mehreren Betriebsvariablen (OV) nur ausgeführt werden, falls ein Änderungspunkt einer plötzlichen Änderung einer Eigenschaft des Verkehrssteuersystems (1) detektiert worden ist.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 6, wobei die optimierten Betriebsvariablen (OV) zum Steuern einer Verkehrseingriffseinheit (3, 4) verwendet werden.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 7, wobei der Emissionspegel (EL) durch einen oder mehrere Emissionswerte bestimmt ist, wobei insbesondere die Emissionswerte wenigstens eine von einer Konzentration von NO_x, einer Konzentration von CO₂ und einer Konzentration von Feinstaub enthalten.
Verkehrssteuereinheit zum Betreiben eines Verkehrssteuersystems (1), wobei die Verkehrssteuereinheit (2) konfiguriert ist: - Zeitreihendaten mehrerer Betriebsvariablen (OV), einer oder mehrerer Verkehrsvariablen (TV), einer oder mehrerer Umweltvariablen (EV) und eines Emissionspegels (EL) bereitzustellen; - ein Diagramm der Kausalstruktur basierend auf den Zeitreihendaten zu erzeugen; - die eine oder die mehreren Betriebsvariablen (OV) unter den mehreren Betriebsvariablen (OV) in Abhängigkeit von ihren kausalen Auswirkungen auf den Emissionspegel (EL) zu bestimmen; - die bestimmte eine oder die bestimmten mehreren Betriebsvariablen (OV) durch das Minimieren des Emissionspegels (EL) zu optimieren; - das Verkehrssteuersystem (1) in Abhängigkeit von der einen oder den mehreren optimierten Betriebsvariablen (OV) zu betreiben.
Computerprogrammprodukt, das Anweisungen umfasst, die, wenn das Programm durch eine Datenverarbeitungseinheit ausgeführt wird, die Datenverarbeitungseinheit veranlassen, das Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 8 auszuführen.
Maschinenlesbares Medium, das ein darin gespeichertes Computerprogramm aufweist, das eine Routine aus festgelegten Anweisungen umfasst, um die Maschine zu veranlassen, das Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 8 auszuführen.