Reale Zustandsinformationen, welche die Schaltzeitpunkte einer Lichtsignalanlage (14) beeinflussen, werden in einem festen Zeittakt einem ersten neuronalen Netz in einer Recheneinheit (4) als Eingangssignale zugeführt. Das erste neuronale Netz berechnet als Ersatz für reale Zustandsinformationen oder Bestandteile der realen Zustandsinformationen, welche für einen aktuellen Zeitpunkt nicht rechtzeitig oder fehlerhaft in dem festen Zeittakt empfangen werden, geschätzte Zustandsinformationen. Diese werden an eine künstliche Intelligenz ausgegeben, welche die Schaltzeitpunkte der Lichtsignalanlage (14) vorhersagt. Das erste neuronale Netz erlaubt es der künstlichen Intelligenz, auch dann gute Vorhersagen für die Schaltzeitpunkte der Signalgruppen (6, 7, 8) der Signalanlage (14) zu treffen, wenn eine der vielen beteiligten Kommunikationsstrecken ausfällt oder überlastet ist. Die Prognose von Signalgruppenzuständen ist somit auf festem Zeittakt in Echtzeit mit hoher Robustheit und Toleranz gegenüber Lücken im Zeittakt der bereitgestellten realen Zustandsinformationen möglich.

    Real state information, which influences the switching times of a light signal system (14), is supplied as input signals to a first neural network in a computing unit (4) in a fixed time cycle. The first neural network calculates estimated state information as a replacement for real state information or parts of the real state information which, for a current time, are not received in good time or are received incorrectly in the fixed time cycle. This estimated state information is output to artificial intelligence which predicts the switching times of the light signal system (14). The first neural network allows the artificial intelligence to also make good predictions for the switching times of the signal groups (6, 7, 8) of the signal system (14) when one of the many communication paths involved fails or is overloaded. It is therefore possible to predict signal group states in the fixed time cycle in real time with a high degree of robustness and tolerance with respect to gaps in the time cycle of the real state information provided.

    La présente invention concerne des informations d'état réel, qui influencent les temps de commutation d'un système de signal lumineux (14), fournies en tant que signaux d'entrée à un premier réseau neuronal dans une unité de calcul (4) dans un cycle de temps fixe. Le premier réseau neuronal calcule des informations d'état estimées en tant que remplacement pour des informations d'état réel ou des parties des informations d'état réel qui, pour un temps actuel, ne sont pas reçues au bon moment ou sont reçues de manière incorrecte dans le cycle de temps fixe. Ces informations d'état estimées sont délivrées à une intelligence artificielle qui prédit les temps de commutation du système de signal lumineux (14). Le premier réseau neuronal permet à l'intelligence artificielle de réaliser également de bonnes prédictions pour les temps de commutation des groupes de signaux (6, 7, 8) du système de signal (14) lorsque l'un des nombreux chemins de communication impliqués est défaillant ou surchargé. Il est ainsi possible de prédire des états de groupe de signaux dans le cycle de temps fixe en temps réel avec un degré élevé de robustesse et de tolérance par rapport aux espaces dans le cycle de temps des informations d'état réel fournies.


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    Titel :

    VERFAHREN UND ANORDNUNG ZUR VORHERSAGE VON SCHALTZEITPUNKTEN EINER SIGNALGRUPPE EINER SIGNALANLAGE ZUR STEUERUNG EINES VERKEHRSFLUSSES


    Weitere Titelangaben:

    METHOD AND ARRANGEMENT FOR PREDICTING SWITCHING TIMES OF A SIGNAL GROUP OF A SIGNAL SYSTEM FOR CONTROLLING TRAFFIC FLOW
    PROCÉDÉ ET AGENCEMENT POUR PRÉDIRE DES TEMPS DE COMMUTATION D'UN GROUPE DE SIGNAUX D'UN SYSTÈME DE SIGNAL POUR COMMANDER UN ÉCOULEMENT DE TRAFIC


    Beteiligte:
    TOKIC MICHEL (Autor:in) / WEBER MARC CHRISTIAN (Autor:in) / FRANK HARALD (Autor:in)

    Erscheinungsdatum :

    10.06.2021


    Medientyp :

    Patent


    Format :

    Elektronische Ressource


    Sprache :

    Deutsch


    Klassifikation :

    IPC:    G08G Anlagen zur Steuerung, Regelung oder Überwachung des Verkehrs , TRAFFIC CONTROL SYSTEMS / G06N COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS , Rechnersysteme, basierend auf spezifischen Rechenmodellen



    VERFAHREN UND ANORDNUNG ZUR VORHERSAGE VON SCHALTZEITPUNKTEN EINER SIGNALGRUPPE EINER SIGNALANLAGE ZUR STEUERUNG EINES VERKEHRSFLUSSES

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