Für zukünftige verkehrsadaptive Fahrerassistenzsysteme ist die Kenntnis von Änderungen der aktuellen Verkehrslage entlang der Route eines Fahrzeugs relevant. Änderungen der Verkehrslage stellen eine Möglichkeit für verkehrsadaptive Fahrerassistenzsysteme dar, ihre Betriebsstrategie an die aktuelle Verkehrslage anzupassen. Etablierte Verkehrsmeldesysteme sind nicht in der Lage, Fahrzeugen Verkehrsinformationen in der von verkehrsadaptiven Fahrerassistenzsystemen benötigten Qualität bereitzustellen. Etablierte Verfahren zur Erkennung der Verkehrslage zeigen eine stark schwankende Erkennungsqualität im gesamten Straßennetz. Die von ihnen genutzte lokale Erfassung erlaubt keine qualitativ hochwertige flächendeckende Erfassung von Verkehrsdaten. Dies wird jedoch durch eine bewegte Erfassung, bei der die am Verkehrsfluss teilnehmenden Fahrzeuge zugleich mobile Sensoren darstellen, ermöglicht. Als zentrales Ergebnis der Arbeit wurde ein Verfahren zur Erkennung räumlich-zeitlicher Verkehrsmuster auf Basis einer bewegten Erfassung vorgestellt. Das modellbasierte Verfahren nutzt die Aussagen der Kernerschen Drei-Phasen-Verkehrstheorie, von der die komplette räumlich-zeitliche Dynamik des Verkehrs beschrieben wird. Dazu unterscheidet sie zwischen einer Phase des freien Verkehrs F und zwei Phasen des gestauten Verkehrs, synchronisiertem Verkehr S und sich bewegendem breitem Stau J. In dem vorgestellten neuartigen Verfahren erfolgt autonom in jedem Fahrzeug eine Erkennung des aktuellen Verkehrszustands. Darauf aufbauend erfolgt eine autonome Identifikation von Staufronten, die Gebiete verschiedener Verkehrsphasen begrenzen. Zuletzt werden die erkannten Staufronten in einer verteilten Erkennung zu Verkehrsmustern zusammengefasst. Als weiteres Ergebnis der Arbeit wurden Metriken vorgestellt, die eine verfahrensunabhängige Qualitätsbewertung erlauben. Dies ermöglicht es, die Ergebnisse mehrerer unterschiedlicher Verfahren zu vergleichen. Die für Fahrerassistenzsysteme relevanten Eigenschaften räumlich-zeitlicher Verkehrsmuster werden durch drei Qualitätsmetriken getrennt bewertet. Diese umfassen eine Metrik der Reisezeit, eine Metrik für Gebiete der Verkehrsphasen S und J sowie eine Metrik für Staufronten der Verkehrsphasen S und J. In einer Qualitätsbewertung wurde die Qualität der Erkennung sowohl für das neuartige Verfahren als auch für ein etabliertes Verfahren untersucht. Das etablierte Verfahren liefert gute Ergebnisse, sobald ein Erfassungsnetz mit einem mittleren Detektorabstand kleiner als 2 km zur Verfügung steht. Das neuartige Verfahren liefert für die Verkehrsphase J bereits gute Ergebnisse ab einer Ausstattungsrate von r/ « 0,5%. Ab einer Ausstattungsrate von iJ « 1% sind die Ergebnisse für beide Verkehrsphasen gut. Besonders in den Metriken für Gebiete und Staufronten der Verkehrsphasen S und J zeigt sich eine Überlegenheit des neuartigen Verfahrens. Die zusammen mit der Firma TomTom erzielten Ergebnisse zeigen, dass das neuartige Verfahren bereits heute produktiv eingesetzt werden kann. Aktuell wird es in der Verkehrszentrale des Forschungsprojekts simTD als Teil der Verkehrslagefusion eingesetzt.
Fahrzeugautonome und verteilte Erkennung räumlich-zeitlicher Verkehrsmuster zur Nutzung in Fahrerassistenzsystemen
2011
151 Seiten, Bilder, Tabellen, 100 Quellen
Hochschulschrift
Deutsch
Aufmerksamkeitssteuerung durch raumlich gerichtete Anzeigen in Fahrerassistenzsystemen
British Library Conference Proceedings | 2008
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