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Detailergebnis zu DOK-Nr. 63263

Erkennung von Verkehrsstörungen unter Verwendung erweiterter fahrzeuggenerierter Daten

Autoren	H. Belzner
Sachgebiete	5.15 Verkehrsablauf (Verkehrsfluss, Leistungsfähigkeit, Bemessung) 6.1 Verkehrserhebungen, Verkehrsmessungen 6.2 Verkehrsberechnungen, Verkehrsmodelle

München: Lehrstuhl für Verkehrstechnik, Technische Universität München, 2009, VIII, 180 S., zahlr. B, T, Q (Schriftenreihe des Lehrstuhls für Verkehrstechnik der Technischen Universität München H. 7). - ISBN 978-3-937631-07-3

Die Dissertation beschäftigt sich mit der Erkennung von Verkehrsstörungen auf der Basis fahrzeuggenerierter Daten. Dabei liegt der Schwerpunkt auf einer zeitnahen und örtlich genauen Lokalisierung. Diese ist Voraussetzung für alle sicherheitskritischen Dienste, wie etwa die Warnung vor einem Stauende hinter einer unübersichtlichen Kurve. Zu Beginn der Arbeit wird ein Einblick in den Prozess der Entstehung von Verkehrsinformationen gegeben. In diesem Zusammenhang werden verschiedene Arten der Gewinnung von Verkehrsdaten beschrieben. Dabei wird insbesondere auf die Aufzeichnung hoch aufgelöster und detaillierter fahrzeuggenerierter Daten eingegangen. Diese erlauben eine streckenbezogene Datenerfassung im gesamten Straßennetz. Somit wird eine im Vergleich zu lokal messenden Erfassungssystemen feinere örtliche Informationsauflösung möglich. Zur Quantifizierung der Güte von Verfahren zur Erkennung von Verkehrszuständen und Störungen wird eine Bewertungsmethodik entwickelt. Das Hauptkriterium für die Bewertung ist die Detektionsrate zur Erkennung einer vorhandenen Verkehrsstörung innerhalb eines Zeitintervalls und innerhalb eines örtlichen Versatzes. Hierbei werden sowohl Störungsein- als auch Störungsausfahrten betrachtet. In Kombination mit der Fehlalarmrate wird daraus die Güte des Verfahrens bestimmt. Das in dieser Arbeit auf der Basis fahrzeuggenerierter Daten entwickelte Verfahren wird als SWIM bezeichnet - Stoßwellenerkennung mittels Interventionsmodell. Ziel von SWIM ist eine hohe Güte der Erkennung hinsichtlich des entwickelten Bewertungsverfahrens, d. h., eine frühzeitige und örtlich genaue Erkennung von Störungseinfahrten und -ausfahrten auf Autobahnen. Während der Fahrt greift SWIM auf aktuelle Fahrzeugdaten, insbesondere die Geschwindigkeit und die Position, zu. Die Entwicklung und Optimierung von SWIM wird mithilfe des mikroskopischen Verkehrsflusssimulators PELOPS durchgeführt. Reale Versuchsfahrten dienen zur Plausibilisierung. Für die Bewertung von SWIM mithilfe von PELOPS wird ein Streckenabschnitt der A 9 nachgebildet und eine Datenbank, bestehend aus 104 Szenarien, aufgebaut.