In diesem Beitrag wird ein echtzeitfähiges, informationsverarbeitendes System mit einer wissensbasierten Komponente für die Verkehrsleittechnik entwickelt. ADAS (Automatic Data Analysis System) integriert verschiedene prozedurale Modelle mit Methoden der 'künstlichen Intelligenz' zu einem hybriden Gesamtsystem. Der dreistufige Aufbau und das Zusammenspiel werden erläutert. In der ersten Stufe überprüft und vervollständigt ADAS die oft fehlerhaften und nicht konsistenten Eingangsdaten, danach folgt eine umfassende Datenanalyse mit den verschiedenen Modellen, und in der dritten Stufe interpretiert ADAS die Ergebnisse der Datenanalyse bis zur Ableitung von Ausgangsinformationen mittels wissensbasierter Verfahren. Als Einsatzbeispiel zur Validierung des ADAS-Konzeptes wird die Aggregation dynamischer Fahrzeugdaten im Rahmen eines EG-Feldversuches dargestellt. Die Eingangsdaten werden von den Induktionsmeßschleifen in der Straßenoberfläche, Verkehrsstärke und Fahrzeug-Durchschnittsgeschwindigkeit, geliefert. Ferner werden Fahrzeug-Einzeldaten, die Umfelddaten und die Daten von Ereignissen, wie Ferienbeginn, Baustellen, Unfällen, eingearbeitet. Die drei Systemstufen arbeiten in Reihenschaltung. Allerdings können, bei unvollständigen Eingangsdaten, die Ergebnisse der Stufe 1 und 2 direkt zur Ausgabe gebracht werden. Das Gesamtsystem ermöglicht die Störungserkennung und die Stauvorhersage. Bei ADAS handelt es sich um ein Echtzeit-ähnliches System, das in einem Abstand von 1 min bis 5 min die Analyseergebnisse als Fahrerinformation über Rundfunk, Mobilfunk und Wechselverkehrszeichen weitergeben kann.
Einsatz eines Echtzeit-Expertensystems in der Verkehrsleittechnik
Use of a real-time knowledge based system for the traffic guiding technique
1994
10 Seiten, 4 Bilder, 1 Tabelle, 10 Quellen
Conference paper
German
Online Contents | 1994
Einsatz eines Expertensystems im Bereich der Motordiagnose
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Automotive engineering | 1991
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