Für eine effiziente Steuerung und Lenkung des Verkehrs ist die flächendeckende Kenntnis des Verkehrszustands unabdingbar. Je besser die Datengrundlage zur aktuellen Verkehrslage ist, desto fundierter können Fahrzeugführer, Operatoren in Verkehrsleitzentralen und Entscheidungsalgorithmen in der Steuerungstechnik Entscheidungen fällen. Deren Einflussbereich endet in der Regel beim Übergang in das nachgeordnete Straßennetz, da dort eine adäquate Ausrüstung mit Detektoren aktuell nicht gegeben ist. Gerade hier liegen jedoch mitunter Potenziale brach, beispielsweise im Störungsfall überlastete Autobahnen durch eine situationsgerechte Lenkung des Umleitungsverkehrs temporär zu entlasten. Neben der lückenhaften und ungleich verteilten Ausstattung des Straßennetzes mit stationären Erfassungseinrichtungen bereitet die lokale Erfassung von Verkehrskenngrößen an festen Standorten einige grundsätzliche methodische Schwierigkeiten zur vollständigen Bestimmung des Verkehrszustands. Die heute verfügbaren Möglichkeiten von Satellitenortungs- und Mobilkommunikationstechnologien, insbesondere aber auch der Fahrzeugumgebungserfassung lassen es hinreichend vielversprechend erscheinen, den bereits vor mehr als fünfzig Jahren vorgestellten theoretischen Ansatz des "Moving Observers" aufzugreifen und seine praktische Realisierbarkeit unter heutigen Bedingungen zu prüfen. In Anlehnung an den Floating-Car-Data-Ausdruck wurde der Begriff "Floating Car Observer (FCO)" vorgeschlagen. Hierbei handelt es sich um ein Fahrzeug, welches neben seiner Funktion als FCD-Lieferant die eigene Fahrzeugumgebung beobachtet. Die Zielsetzung der vorliegenden Arbeit ist die Entwicklung einer Methodik zur Erfassung von Verkehrsdaten auf Basis des Moving Observers, die den heutigen Anforderungen an derartige Systeme gerecht wird. Die zu entwickelnde Methodik soll die vorhandenen Schwächen bestehender Datenerfassungseinrichtungen bestenfalls komplett kompensieren und eine Verbesserung der Verkehrsdatenerfassung und der Verkehrssteuerungsverfahren auf Basis einer verbesserten Datenlage durch die Generierung zusätzlicher lokaler und momentaner Verkehrskenngrößen bewirken. Hierbei werden die bereits bestehenden Ansätze der Moving Observer Methode genutzt und den heutigen technischen Möglichkeiten angepasst. Die Methode soll für jeden Zeit- bzw. Wegpunkt einer Fahrt Verkehrskenngrößen bzw. Verkehrsinformationen, wie beispielsweise einen Verkehrszustand, ermitteln können. Dadurch sollen Störungen im Verkehrsablauf ortsgenau und zuverlässig erkannt werden. Zur Vereinfachung beschränkt sich die Betrachtung auf einbahnig zweistreifige Außerortsstraßen mit Gegenverkehr. Der thematisch zentrale Punkt der Arbeit ist die Beschreibung der Theorie der Verkehrskenngrößen, die mit Hilfe des an den aktuellen Stand der Technik angepassten FCO-Ansatzes bestimmt werden können und die statistische Untersuchung ihrer Güte. Als Fazit kann festgehalten werden, dass die Idee, Verkehrsdaten durch Gegenverkehrsbeobachtung zu generieren, theoretisch einen deutlichen Mehrwert gegenüber bestehenden Systemen besitzt. Die praktische Umsetzung der Erfassung gestaltet sich jedoch sowohl detektionstechnisch als auch in Bezug auf notwendige Ausstattungsraten vorerst noch schwierig.

    An effective traffic regulation is based on precise information about traffic parameters and hence the knowledge of traffic state. Drivers, operators and traffic control algorithms are able to reach more reasonable decisions by using substantiated information. Traffic data acquisition in Germany typically uses stationary detected traffic data. While German motorways are well equipped with stationary loop- and infrared detectors, subordinated roads like federal highways and rural roads are only marginally monitored. Despite the usually lower traffic loads the interest in traffic conditions on subordinated roads increases because of the potential of temporal load removal from congested motorways. However, a total coverage of subordinated roads with stationary detection equipment is simply not costefficient. For this reason, the focus of research shifted to the development of traffic parameters provided by vehicles, e.g. Floating Car Data (FCD). Different sources note that the information content of FCD is relatively small because FCD only contain individual vehicle data. Collective traffic parameters such as traffic flow, time or space mean speed respectively and traffic density cannot be obtained. The problem with individual traffic data is that traffic regulation systems usually use collective parameters. Based on the idea of Wardrop/Charlesworth an increase of information content can be reached by observing opposing traffic with a moving vehicle. The so called Floating Car Observer (FCO) captures FCD and additional information about the traffic state in opposing traffic. Monitoring of opposing traffic increases the efficiency of mobile traffic data collection because individual and collective traffic parameters can be captured simultaneously. For example, a FCO counts vehicles in oncoming traffic, determines collective traffic parameters like traffic flow, traffic density and speed while recording its own FCD. This helps in detecting easily and precisely traffic flow disruptions in opposing traffic as well as in the own driving direction. The origin Moving Observer Method by Wardrop/Charlesworth has been designed to gain traffic flow information for traffic planning purposes. The MOM counts vehicles in opposing traffic on a two-way-road in a section. Furthermore vehicles that overtake and are overtaken by the probe vehicle are counted too. The mean journey time through the section in both directions has also to be measured. That means that either two vehicles or two runs, one in each direction, are necessary. The vehicle count and the journey time measurement are carried out by four persons in the probe vehicle, preferably one driver and three observers. Because of its extensive procedural method the use of the MOM was never considered to be utilized for operative traffic regulation. Mulligan/Nicholson stated that the requirements for automatic recognition of vehicles in opposing traffic had been too costly. The FCO-approach picks up the idea of the MOM to gain traffic information by using new developments in sensor and communication technologies. In order to simplify the procedural method the given traffic parameter theory must be adjusted. Low cost sensors enable automatic detection of physical parameters of oncoming vehicles, and substitute unnecessary trips as well as heavy manpower. Research results showed that there is a need of transformation algorithms for operating FCO captured data in established stationary detection based traffic regulation systems.


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    Titel :

    Verkehrsdatenerfassung mittels Floating Car Observer auf zweistreifigen Landstraßen


    Beteiligte:

    Erschienen in:

    Erscheinungsdatum :

    2012


    Format / Umfang :

    233 Seiten, Bilder, Tabellen, Quellen



    Medientyp :

    Hochschulschrift


    Format :

    Print


    Sprache :

    Deutsch