Detailergebnis zu DOK-Nr. 67277
Nutzung von Floating Car Data aus Lkw-Flotten zur Identifizierung und Klassifizierung von Straßenengpässen (Orig. engl.: Using truck probe GPS data to identify and rank roadway bottlenecks)
| Autoren |
W. Zhao E. McGormack D.J. Dailey E. Scharnhorst |
|---|---|
| Sachgebiete |
5.15 Verkehrsablauf (Verkehrsfluss, Leistungsfähigkeit, Bemessung) 5.21 Straßengüterverkehr 6.1 Verkehrserhebungen, Verkehrsmessungen |
Journal of Transportation Engineering 139 (2013) Nr. 1, S. 1-7, 4 B, 2 T, zahlr. Q
Die Autoren analysieren in ihrer Arbeit sogenannte Floating Car Daten (FCD), welche strecken- und fahrzeugbezogene Auswertungen in zeitlicher und räumlicher Dimension ermöglichen (Merkmalsattribute der FCD unter anderem Zeitstempel, per GPS erfasste Geokoordinate, Geschwindigkeit des Fahrzeugs etc.). Die von den Autoren ausgewerteten FCD wurden über einen neunmonatigen Zeitraum in circa 6 000 Lkw generiert, welche mit GPS-fähigen Flottenmanagementgeräten ausgestattet waren. In der Arbeit wurden die FCD räumlich verortet, den Strecken eines Netzmodells zugeordnet und es wurden im Anschluss für die einzelnen Streckenabschnitte Kennziffern zur Bewertung der Zuverlässigkeit und Reisezeit/-geschwindigkeit abgeleitet (Kategorien: nicht zuverlässig, zuverlässig und schnell/frei sowie zuverlässig und langsam/überlastet). Hierfür haben die Autoren uni- und bimodale Wahrscheinlichkeitsdichtefunktionen zur zeitabhängigen Prognose (morgens, mittags, abends und nachts) und Streuung der Lkw-Geschwindigkeiten abgeleitet (die Streuung der Lkw-Geschwindigkeiten wurde als Indikator zur Bewertung der Zuverlässigkeit herangezogen; eine Unterschreitung von 60 % der zulässigen Höchstgeschwindigkeit als Indikator für eine Überlastung). Mithilfe der Funktionen wurden unzuverlässige und überlastete Streckenabschnitte im Straßennetz des US-Bundesstaates Washington identifiziert und klassifiziert.