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Detailergebnis zu DOK-Nr. 81877

Fusion von Verkehrssensor- und Verkehrsflussdaten: ein Leitfaden (Orig. engl.: Data fusion of probe and point sensor data: A guide (2024)

Autoren
Sachgebiete	0.11 Daten (EDV, IT, Internetanwendungen und Verkehrsdaten) 1.0 Allgemeines

Washington, D.C.: Transportation Research Board (TRB), 2024, 98 S., zahlr. B, T, Q (NCHRP Research Report Nr. 1127). – ISBN 978-0-309-72763-1. – Online-Ressource: Zugriff über: http://nap.nationalacademies.org/27992

Wissenschaftler des National Cooperative Highway Research Programs (NCHRP) und der National Academy of Sciences der Vereinigten Staaten von Amerika haben sich in dieser Arbeit mit der Kombination verschiedener Sensordaten im Bereich Verkehr auseinandergesetzt. Der Hintergrund ist dabei folgender: Verkehrsbehörden haben traditionell in stationäre Verkehrssensoren auf Autobahnen und Hauptverkehrsstraßen investiert, um Daten wie Fahrzeuggeschwindigkeiten und -mengen zu erfassen. Inzwischen verlagert sich der Fokus der Datenerhebung zunehmend auf sogenannte probebasierte Datenprodukte (d.h. Daten aus Fahrzeugflotten, z.B. GPS), insbesondere zur Geschwindigkeitsmessung und Schätzung der Verkehrsstärke. Diese werden in der Regel von privaten Anbietern bereitgestellt, betrieben und gewartet. Vorteile von Probedaten liegen darin, dass keine eigene Infrastruktur oder Wartung durch Behörden erforderlich ist und sie theoretisch für alle Straßen und zu jeder Tageszeit verfügbar sein können und das zu deutlich geringeren Kosten als physische Sensoren. Dennoch sind nach Meinung der Autoren weder sensor- noch probebasierte Daten allein vollständig geeignet, alle Informationsbedarfe von Verkehrsbehörden zu erfüllen. Selbst Anbieter von Probedaten benötigen punktuelle Sensordaten zur Kalibrierung ihrer Volumenmodelle. Die Forschung zeigt, dass die Kombination (bzw. Fusion) von Sensor- und Probedaten erheblichen Nutzen für Verkehrsplanung und -betrieb bietet. So können etwa punktuelle Volumendaten von Sensoren entlang eines Korridors mit flächendeckenden Probe-Geschwindigkeitsdaten kombiniert werden, um ein besseres Verständnis der aktuellen und historischen Netzleistung zu erhalten – einschließlich tatsächlicher Nutzerverzögerung, Fahrzeugverlustzeiten, Kosten durch Verzögerungen sowie geschätzter Kraftstoffverbräuche und Emissionen. Ein weiterer Anwendungsfall ist die Verbesserung der Datenqualität auf schwach befahrenen Strecken, bei denen reine Probedaten oft unzuverlässig sind. Im Ergebnis entstand ein Leitfaden zur Fusion von Sensordaten aus unterschiedlichen Quellen. Das Dokument befasst sich mit konkreten Anwendungsfällen, Vorteilen der Datenfusion sowie Methoden zur Kombination zweier Datenklassen: Zum einen mit punktuellen Sensordaten (z.B. Radar, Videosysteme, Induktivschleifen), zum anderen mit Probedaten von Fahrzeugen (z.B. GPS-basierte Geschwindigkeiten). In Kapitel 1–4 werden Grundlagen für alle Verkehrsfachleute, unabhängig von ihrer Funktion aufbereitet dargestellt. Kapitel 5 liefert anschließend eine detaillierte Beschreibung des vorgeschlagenen Datenfusions-Frameworks, aufgeteilt nach Zielgruppen. Kapitel 6 zeigt zwei reale Fallstudien zur erfolgreichen Fusion von Sensor- und Probe-Daten, während Kapitel 7 weiterführende Referenzen für technische Fachkräfte enthält.