Detailergebnis zu DOK-Nr. 78353
Dateninfrastruktur für vernetzte Fahrzeuganwendungen (Orig. engl.: Data infrastructure for connected vehicle applications)
| Autoren |
X. Wang S. Shen D. Bezzina J.R. Sayer H.X. Liu Y. Feng |
|---|---|
| Sachgebiete |
0.11 Daten (EDV, IT, Internetanwendungen und Verkehrsdaten) 6.1 Verkehrserhebungen, Verkehrsmessungen 6.7.2 Verkehrsbeeinflussung außerorts, Verkehrsmanagement, Fahrerassistenzsysteme |
Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board Vol. 2674, H. 5, 2020, S. 85-96, 7 B, 1 T, 25 Q. - Online-Ressource: verfügbar unter: http://journals.sagepub.com/home/trr
Das "Ann Arbor Connected Vehicle Test Environment" (AACVTE) in Ann Arbor (Michigan, USA) ist das weltweit größte Testfeld von vernetzten Fahrzeugen und vernetzter Infrastruktur mit über 2 500 Fahrzeugen und 74 Infrastrukturstandorten, darunter Knotenpunkte, Überwege und Autobahnzufahrten. Das AACVTE generiert eine riesige Menge an Daten in einem Ausmaß, wie es bei herkömmlichen Verkehrssystemen nicht der Fall ist, was eine einzigartige Gelegenheit für die Entwicklung einer breiten Palette von Anwendungen für vernetzte Fahrzeuge bietet. In diesem Beitrag wird eine Dateninfrastruktur vorgestellt, die die CV-Daten (CV = Connected Vehicles) verarbeitet und Schnittstellen zur Unterstützung von CV-Anwendungen in Echtzeit oder nahezu in Echtzeit bereitstellt. Die Dateninfrastruktur besteht aus drei Hauptkomponenten: Datenempfang, Datenvorverarbeitung und Visualisierung einschließlich der Erzeugung von Leistungsmessungen. Zu den Datenverarbeitungsalgorithmen gehören die Komprimierung von Signalphasen- und Zeitdaten (SPaT), die Identifizierung von Fahrbahnphasenzuordnungen, der Abgleich von Trajektoriendaten und die Konvertierung von GPS-Koordinaten (Global Positioning System). Aus den verarbeiteten Daten werden einfache Leistungskennzahlen abgeleitet, darunter das Zeit-Weg-Diagramm, die Fahrzeugverzögerung und die beobachtete Länge der Warteschlange. Schließlich wurde eine webbasierte Schnittstelle zur Visualisierung der Daten entwickelt. Es wird im Artikel eine Liste potenzieller CV-Anwendungen erörtert, darunter die Abschätzung des Verkehrsablaufs, die Verkehrssteuerung und die Sicherheit, die auf Basis dieser vernetzten Dateninfrastruktur aufgebaut werden können.