Detailergebnis zu DOK-Nr. 77417
Zeitlich-räumlich hochauflösende Messung des Verkehrsablaufs auf Autobahnen
| Autoren |
C. Schwietering D. Löbbering J. Hegewald R. Lehmann F. Maier M. Feldges A. Stallmann |
|---|---|
| Sachgebiete |
5.1 Autobahnen 5.15 Verkehrsablauf (Verkehrsfluss, Leistungsfähigkeit) 6.1 Verkehrserhebungen, Verkehrsmessungen |
Straßenverkehrstechnik 65 (2021) Nr. 11, S. 830-835, 6 B
In Deutschland werden zur Steigerung der Verkehrssicherheit und Stabilisierung des Verkehrsablaufs auf Bundesautobahnen neben anderen Verkehrsbeeinflussungssystemen insbesondere Streckenbeeinflussungsanlagen (SBA) eingesetzt. Die Beeinflussungsmaßnahmen basieren in der Regel auf lokalen Messgrößen, also auf Verkehrsstärke und lokaler mittlerer Geschwindigkeit am Messquerschnitt (MQ). Hieraus lassen sich lokal Maßnahmen zur Gefahrenabwehr zum Beispiel am Stauende ableiten. Das Projekt soll untersuchen, inwieweit zeitlich-räumlich hochauflösende streckenbezogene Verkehrsdaten einen wertvollen Beitrag zum besseren Verständnis des Verkehrsablaufs beitragen können. Dazu wurden umfangreiche Messungen unter Einsatz unterschiedlicher Messtechnologien durchgeführt. Geschwindigkeitsbeschränkungen zur Harmonisierung des Verkehrs sollen über längere Streckenabschnitte eine Anpassung in Form gleichmäßiger Fahrzeugabstände und -geschwindigkeiten sowie weniger Fahrstreifenwechsel bezwecken, um freien Verkehrsfluss zu gewährleisten. Die Wirkung von lokalen Geschwindigkeitsbeschränkungen schlägt sich somit maßgeblich in streckenbezogenen Kenngrößen nieder, also in der Verkehrsdichte und in der momentanen mittleren Geschwindigkeit auf einem Autobahnabschnitt. Die kontinuierliche empirische Ermittlung der Verkehrsdichte entlang eines Autobahnabschnitts ist selbst im Bereich von SBA sehr aufwendig. Zur Wirksamkeitsschätzung und Optimierung kann hier auf Modellierungen oder Stichprobenverfahren zurückgegriffen werden. Hierunter fallen beispielsweise Flottendaten (Floating Car Data, FCD), aus denen streckenbezogene Kenngrößen verbessert abgeleitet werden können.