Generierung streckenbezogener Verkehrsdaten als Basis für den Einsatz in Verkehrstelematiksystemen
Doktorarbeit / Dissertation, 2005, 214 Seiten
Vorwort
Vorwort
Die vorliegende Arbeit entstand während meiner Tätigkeit als wissenschaftlicher Mitarbei- ter im Geschäftsfeld Verkehrstechnologien des Österreichischen Forschungs- und Prüfzentrums Arsenal (arsenal research) in Wien.
Mein besonderer Dank gilt Herrn Univ. Prof. Dipl.-Ing. Dr. Gerd Sammer für seine fachliche Begleitung während meines Studiums und die Übernahme der Betreuung meiner Dissertation. Sein Rat und seine sachkundigen Anregungen hatten einen wesent- lichen Beitrag zum Gelingen dieser Arbeit beigetragen.
Herrn Univ. Prof. Dr. Sebastian Kummer von der Wirtschaftsuniversität Wien (WU) danke ich für seine wertvollen Anregungen und Hinweise, sowie für die Übernahme der Ko- betreuung.
Meinen Kollegen im Österreichischen Forschungs- und Prüfzentrum Arsenal, sowie im Besonderen Herrn Dipl.-Ing. (FH) Dietrich Leihs, Herrn Dipl.-Ing. Michael Schneider sowie Herrn Dipl.-Ing. Bernhard Nowotny danke ich für die ständige Bereitschaft zur fachlichen Diskussion und der ausgezeichneten technischen Unterstützung. Herrn Martin Höfner möchte ich für die organisatorische und moralische Unterstützung während der Verfas- sung dieser Arbeit danken.
Mein allerherzlichster Dank richtet sich aber an meine Frau Doris sowie an meine Eltern und allen meinen Freunden, die viel Verständnis, Geduld, Aufmunterung und moralische Unterstützung aufgebracht und mich motiviert haben, das Ziel der Fertigstellung der Arbeit nicht aus den Augen zu verlieren.
Bei meinen Söhnen Leon und Philipp möchte ich mich auf diesem Wege für die vielen Stunden entschuldigen, die ich wegen der Verfassung dieser Arbeit nicht mit ihnen verbringen konnte und ihnen für ihr Verständnis und ihre Liebe danken.
MARTIN LINAUER
Wien, im Februar 2005
Kurzfassung
Kurzfassung
Aktuelle Verkehrsdaten spielen eine immer wichtigere Rolle in unserer heutigen Informati- onsgesellschaft besonders im Hinblick auf das weiter steigende Mobilitätsbedürfnis der Gesellschaft und den begrenzten Ressourcen der Verkehrssysteme. Dieses Bedürfnis nach Verkehrsdaten wird momentan nur unzureichend erfüllt.
Die Technologie der streckenbezogenen Verkehrsdatenerfassung, bei der einzelne Fahrzeuge im Gesamtverkehrsstrom als mobile Messflotte (Position, Zeit, momentane Geschwindigkeit) verwendet werden um aus den Fahrmustern den momentanen Ver- kehrszustand abzubilden, ermöglicht eine umfassende Echtzeit-Verkehrsdatenerfassung. So können durch die streckenbezogene Verkehrsdatenerfassung, für die sich in der deutschsprachigen Literatur auch der englische Begriff Floating Car Data (FCD) etabliert hat, Reisezeiten im Straßennetz und der daraus abgeleitete Verkehrszustand berechnet werden, ohne ein dichtes und kostenintensives straßenseitiges Sensornetz (Induktions- schleifen, Infrarotsensoren, Radarsensoren, etc.) aufbauen zu müssen. Durch die Bereitstellung von Reisezeiten bzw. Reisezeitprognosen im Straßenverkehr können Daten für kollektive Verkehrsbeeinflussungsanlagen sowie für individuelle Verkehrsinformations- dienste zur Verfügung gestellt werden.
In der vorliegenden Arbeit wurden zuerst Technologien zur Übertragung von Floating Car Data (FCD) an eine Datenzentrale analysiert, um durch geeignete Übertragungstechnolo- gien hinsichtlich Technologieverfügbarkeit, Kosten, Geschwindigkeit sowie Synergien mit anderen Anwendungen verwertbare Verkehrsinformationen generieren zu können. Danach wurden verschiedene Methoden zur Generierung streckenbezogener Verkehrs- daten auf Basis der FCD Technologie analysiert und bewertet. Sie sollen einem breiten Personenkreis zugänglich und für den Massenmarkt geeignet sein sowie - wenn möglich - bereits in anderen Anwendungen und Diensten eingesetzt werden (Grenzkostenansatz). Durch geringe Investitionen in benötigte Hard- und Software sowie durch Technologie- verfügbarkeit soll die Anzahl der Fahrzeuge zur FCD Verkehrsdatenerfassung in Zukunft erheblich gesteigert werden. Im Zuge der Arbeit wurden statistische Überlegungen zum erforderlichen Stichprobenumfang für die Reisezeitberechnung sowie zur Stauerkennung durchgeführt sowie in einer Fallstudie verschiedene Szenarien zur Verkehrsdatengenerie- rung auf dem hochrangigen Straßennetz in Österreich untersucht.
Die relevantesten Methoden zur streckenbezogenen Verkehrsdatenerfassung liegen im Bereich der Mautsysteme, der automatischen Kennzeichenerkennung, der Satelliten- navigationstechnologie sowie in der Positionsbestimmung bzw. Verkehrsanalyse durch Mobilfunksysteme. Vor allem Mobilfunksysteme sind von Bedeutung, da der Ausstat- tungsgrad der Bevölkerung mit Mobiltelefonen in Europa sehr hoch ist und die Ortungs- funktionalität über das Mobilfunksystem durchgeführt werden kann. Es ist nur ein eingeschaltetes Mobiltelefon in einem Fahrzeug erforderlich um relevante FCD Daten zu generieren.
Im Ausblick der Arbeit werden die Themen der Datenfusion von streckenbezogenen Verkehrsdaten mit konventionellen querschnittsbezogenen Verkehrsdaten sowie weitere Anwendungsmöglichkeiten der FCD Technologie behandelt.
Abstract
Abstract
Up-to-date travel data play a more and more decisive role in today’s information society, especially with respect to the enlargement of the European Union, increasing traffic rates, and a strong need for individual traffic information of road users. However, at present this need for travel data is not covered in a satisfactory way.
The track-related traffic data collection, also known as Floating Car Data (FCD), where single vehicles are traced in the global traffic flow (position, time, speed) allow the map- ping of the present traffic status. This offers the possibility to gather extensive real-time information on the current traffic status (on-line travel times and travel time prognosis) without installing a dense and expensive network of road sensors like induction loops, infrared or radar sensors. The providing of on-line travel times and travel time prognosis for road traffic allows the use for public traffic control and individual traffic information services.
In the present thesis different technologies for the transmission of collected positioning data to a Traffic Information Centre are examined, to be able to generate useful traffic information out of the multitude of single FCD datasets. Moreover, different methods are analysed for the generation of real-time traffic information on the basis of Floating Car Data (FCD) technology. They should be accessible for the general public and appropriate for the mass market, and can already be used for other applications or services (marginal cost approach). Low investment costs for the required hard- and software and the availability of technology should considerably contribute to increase the FCD equipment rate in the future. The thesis discusses statistical considerations on the required sampling quantity for identifying characteristic criteria and forecast breakdowns. A case study with different scenarios for generating traffic data on the major streets in Austria was also accomplished.
The most relevant technologies on track-related traffic data collection are the road tolling systems, licence plate recognition systems, satellite navigation technologies and position- ing or traffic analysis by means of cellular radio (mobile radio). Due to the high level of mobile phone equipment of the European population, and due to the fact that there is no new positioning hardware required, the latter is of special importance. Only an activated mobile phone in a vehicle is required to generate relevant data.
The outlook of the thesis gives an overview of the themes of data fusion of track-related traffic data with conventional intersection-related traffic data, as well as of further applica- tion areas of FCD technology.
Inhaltsverzeichnis I
Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung 1
1.1 Überblick 1
1.2 Problemstellung 2
1.3 Zielsetzung 4
1.4 Vorgangsweise 4
2 Grundlagen 6
2.1 Straßenverkehrsinformationen 6
2.2 Querschnittsbezogene Verkehrsdatenerfassung 6
2.3 Streckenbezogene Verkehrsdatenerfassung 9
2.4 Einzelfahrzeug im Verkehrsablauf 10
2.4.1 Fahrtablauf des Einzelfahrzeuges unter kontrollierten Bedingungen 12
2.4.2 Fahrtablauf des Einzelfahrzeugs als stochastischer Prozess 12
2.5 Verkehrskenngrößen aus Einzelfahrzeugmessungen 13
2.5.1 Mittlere Reisezeit und mittlere Reisegeschwindigkeit 13
2.5.2 Beschleunigungskennwert 14
2.5.3 Haltezeiten 16
2.5.4 (Reise ) Zeitverluste 16
3 Internationale Analyse 18
3.1 Europa 18
3.2 Japan 24
3.3 USA 24
3.4 Erfahrungen aus den Feldversuchen 25
3.4.1 Datenerfassung und übertragung 25
3.4.2 Modellrechnungen zur Verkehrsflussanalyse 28
4 Datenübertragung 32
4.1 Bewertungskriterien und Zielgewichtung 32
4.2 Übertragungstechnologien 33
4.2.1 Global System for Mobile Communications (GSM) 33
4.2.1.1 Systemkomponenten 34
4.2.1.1.1 Mobiltelefon 34
4.2.1.1.2 Basisstation Subsystem 34
Inhaltsverzeichnis II
4.2.1.1.3 Funkvermittlungssystem 35
4.2.1.1.4 Steuerungs und Überwachungszentrum 36
4.2.1.2 Funktionsweise 36
4.2.1.2.1 Lokalisierungsbereich 37
4.2.1.2.2 Zellnummer 38
4.2.1.2.3 Einbuchen 38
4.2.1.2.4 Zellwechsel (Handover) 38
4.2.1.3 Leitungsvermittelter Datendienst 41
4.2.1.4 Kurznachrichtendienst 41
4.2.1.5 Netzerweiterung 42
4.2.1.5.1 Zellteilung 42
4.2.1.5.2 Zellsektorisierung 43
4.2.1.6 Zusammenfassung GSM 44
4.2.2 High Speed Circuit Switched Data (HSCSD) 45
4.2.3 Genaral Packet Radio Service (GPRS) 47
4.2.4 Enhanced Data for GSM Evolution (EDGE) 48
4.2.5 Universal Mobile Telecommunication System (UMTS) 51
4.2.6 Datenfunk 52
4.2.7 Terrestrial Trunked Radio (TETRA) 53
4.2.8 Wireless Local Area Networks (WLAN) 55
4.2.9 Dedicated Short Range Communication (DSR)C 57
4.3 Protokolle und Standards 58
4.4 Übertragene Datenparameter (FCD XFCD) 61
4.4.1 Floating Car Data (FCD) 61
4.4.2 Extended Floating Car Data (XFCD) 62
4.4.2.1 Dynamische Fahrzeuggrunddaten 63
4.4.2.2 Daten aus Fahrerassistenzsystemen 63
4.4.2.3 Konstante Fahrzeugdaten 63
4.4.2.4 Daten aus Navigationssystemen 63
4.5 Datenübertragungsmodelle 64
4.5.1 Echtzeit-Übertragung ( online ) 64
4.5.2 Zeitversetzte-Übertragung ( offline ) 64
4.5.3 Abruf-Übertragung ( polling ) 64
4.5.4 Anlass-Übertragung ( event processed ) 65
4.6 Fazit 65
Inhaltsverzeichnis III
5 FCD Systemvarianten 70
5.1 Bewertungskriterien und Zielgewichtung 70
5.2 Systeme mit Baken-Kommunikation 72
5.2.1 Lkw-Mautsystem Österreich 73
5.2.2 Automatische Kennzeichenerkennung 76
5.2.3 Elektronisches Kennzeichen (e-plate) 80
5.2.4 Virtuelle GSM Baken 82
5.2.5 Weigh in Motion 85
5.3 Systeme mit Mobilfunk-Kommunikation 85
5.3.1 Satellitennavigation 87
5.3.1.1 Allgemeines 87
5.3.1.2 GPS 88
5.3.1.2.1 Fehlerquellen bei der Positionsbestimmung 89
5.3.1.2.2 Differential GPS (DGPS) 95
5.3.1.2.3 Wide Area Augmentation System (WAAS) 96
5.3.1.2.4 Zusammenfassung GPS 96
5.3.1.3 GLONASS 98
5.3.1.4 EGNOS 100
5.3.1.5 GALILEO 102
5.3.1.6 Überblick Satellitensysteme 106
5.3.2 Terrestrische Ortung 106
5.3.2.1 Long Range Navigation (Loran-)C 106
5.3.2.2 Eurofix 109
5.3.3 Ortung in Zellularfunknetzen 111
5.3.3.1 Netzwerk-basierende Ortungsverfahren 112
5.3.3.1.1 Cell-ID Ortungsverfahren 112
5.3.3.1.2 Timing Advance (TA) 117
5.3.3.1.3 Time of Arrival (TOA) 118
5.3.3.1.4 Angle of Arrival (AOA) 120
5.3.3.2 Mobiltelefon-basierende Ortungsverfahren 122
5.3.3.2.1 Enhanced Observed Time Difference (E-OTD) 122
5.3.3.2.2 Observed Time Difference of Arrival (OTDOA) 123
5.3.3.2.3 Assisted GPS (A-GPS) 125
5.3.3.2.4 Ortung durch Zellübergangsbereiche 127
5.4 Fernerkundung des Verkehrsablaufes 132
Inhaltsverzeichnis IV
5.5 Fazit 135
6 Abschätzung von FCD-Ausstattungsraten 148
6.1 Problemstellung und Grundbegriffe 148
6.2 Experteneinschätzungen 149
6.3 Stichprobenumfang zur Merkmalserkennung des Verkehrsflusses 151
6.4 Störfallerkennung des Verkehrsflusses 156
6.5 Fazit 160
7 Fallstudie 163
7.1 Szenarien zur Verkehrsdatengenerierung 163
7.2 Stichprobenumfang bei Ortung aktiver GSM Gespräche 168
7.3 Fazit 170
8 Datenschutz 172
8.1 Ausgangslage 172
8.2 Rechtliche Grundlagen 172
8.3 Fazit 174
9 Schlussfolgerungen und Ausblick 175
9.1 Schlussfolgerungen 175
9.2 Ausblick 177
10 Literaturverzeichnis 180
11 Glossar 189
12 Abbildungsverzeichnis 196
13 Tabellenverzeichnis 200
14 Anhang 203
14.1 Spezifikation Einzelleistungsinformation 203
14.2 Level of Service (LoS) Konzept 205
1 Einleitung 1
1.1 Überblick
Durch die ständig ansteigenden Motorisierungsgrade sowie wachsender Verkehrs- leistungen kommt es zu einer erheblich gesteigerten Verkehrsnachfrage in Österreich. Besonders durch die neuen EU-Beitrittsländer in Osteuropa, durch die Österreich ins Zentrum Europas rückt, sowie durch die immer weiter fortschreitende Produktionsauftei- lung in der Industrie wächst das Güterverkehrsaufkommen immer stärker an. Im Perso- nenverkehrsaufkommen ist hier der gleiche Trend zu beobachten. Der Wunsch nach Flexibilität der Berufstätigen seitens der Wirtschaft, die geringere Arbeitszeit bei steigen- dem Wohlstand sowie die damit verbundene Zunahme an Freizeitaktivitäten führen zu einem immer höheren Personenverkehrsaufkommen. Dies hat zur Folge, dass die bestehenden Verkehrssysteme in Zukunft immer häufiger an ihre Leistungsgrenzen stoßen werden.
Trendberechnungen im Jahr 2000 für die Verkehrsentwicklung des motorisierten Individu- alverkehrs (Pkw und Motorrad) in Österreich ergeben eine Erhöhung der Verkehrsleistun- gen [Personen-km/Jahr und Person] um 39% bis ins Jahr 2020. Bei den Transportleistungen im Straßengüterverkehr [t-km/Jahr und Person] wird im gleichen Zeitraum eine Steigerung von 40% prognostiziert [SAMMER (2002), S. 5]. Mobilitäts- Szenarien für den Großraum Wien prognostizieren bis 2035 Wachstumsraten des motorisierten Individualverkehrs (Pkw und Motorrad) bis zu 45% im Trendszenario. Der Anteil des öffentlichen Verkehrs sinkt hingegen von 35% auf 29%. Die Summe der zurückgelegten Pkw-Kilometer eines Werktages wird im Trendszenario um ca. 90% wachsen. Im Maßnahmenszenario, das die Verkehrsentwicklung bis 2035 unter dem Aspekt einer flächendeckenden Pkw Straßenmaut sowie der intensiven Attraktivierung des öffentlichen Verkehrs betrachtet, wird immerhin noch ein Wachstum der zurückgeleg- ten Pkw-Kilometer eines Werktages von 35% prognostiziert [SAMMER (2004), S. 39 ff].
Um ein leistungsfähiges Verkehrsnetz sicherzustellen, ist es auf Grund begrenzter Ressourcen nicht möglich, allein den Neu- und Ausbau des Straßennetzes voranzutrei- ben. So kann durch eine effiziente Verkehrssteuerung, vor allem aber auch durch umfangreiche Verkehrsinformation vor und während einer Fahrt, die bestehende Ver- kehrsinfrastruktur effizienter nutzbar gemacht werden. Dies kann beispielsweise durch ein Verkehrsmanagementsystem erreicht werden, das Informationen des Verkehrszustandes aufnimmt, verarbeitet und die Ergebnisse in Form von Empfehlungen oder Vorschriften an die Verkehrsteilnehmer weitergibt. Die Steigerung der Leistungsfähigkeit des Verkehrs- flusses durch Verkehrsmanagementsysteme wird von Experten mit einer Bandbreite von 5-15% angegeben [vgl. ÖAMTC AKADEMIE (2000), S. 1; BMVBW (2002), S. 1 ff;
ASFINAG (2004), S. 2].
Die benötigten Verkehrsinformationen können durch Reisezeit und Reisegeschwindigkeit bzw. aus daraus abgeleiteten Kenngrößen beschrieben werden. Beide Parameter stellen die maßgebenden Größe zur Klassifizierung der aktuellen Verkehrssituation mittels eines „Level of Service“ Konzeptes dar. Die Bestimmung der Reisezeit und der Reise- geschwindigkeit ist daher für den Betrieb von kollektiven Verkehrsbeeinflussungsanlagen als grundlegende Größe anzusehen. Die Verkehrsdaten, die für solche Systeme erforder- lich sind, basieren nach dem heutigen Stand der Technik fast ausnahmslos auf quer- schnittsbezogenen, lokalen Messwerten. Die hierfür verwendeten Auswerteverfahren, wie etwa die dynamische Verkehrsbilanzierung, die korrelative Messtechnik oder die Betrach-
1 Einleitung 2
tung des Verkehrsstärke-Dichte Zusammenhanges [STEINAUER (2001)], die für Auto- bahnen und Schnellstraßen gute Ergebnisse aufweisen, sind für untergeordnete Straßen- netze sowie in Ballungsräumen zu aufwendig.
Neben der konventionellen, querschnittsbezogenen Verkehrsdatenerfassung gewinnt daher die streckenbezogene Verkehrsdatenerfassung mittels Floating Car Data (FCD) Technologie, bei der einzelne Fahrzeuge im Gesamtverkehrsstrom als mobile Messflotte (Position, Zeit, Geschwindigkeit) verwendet werden um aus den Fahrmustern den momentanen Verkehrszustand abzubilden, immer mehr an Bedeutung. Das Einzel- fahrzeug des Nutzers individueller Verkehrsinformationen übernimmt im Idealfall gleich- zeitig als ein „im Verkehr mit schwimmendes Beobachtungsobjekt“ den Teil der Datenbereitstellung, um daraus den momentanen Verkehrszustand abzubilden. Durch die Möglichkeit dieser Systeme, Reisezeiten und Geschwindigkeiten streckenbezogen berechen zu können, wird diese Technologie für konventionelle Verkehrsbeeinflussungs- anlagen immer wichtiger.
Parallel zu kollektiven Verkehrsbeeinflussungsanlagen bekommt die individuelle Ver- kehrsbeeinflussung und Verkehrsinformation durch private Diensteanbieter einen immer höheren Stellenwert. Der einzelne Verkehrsteilnehmer hat mit Hilfe von Verkehrs- telematiksystemen die Möglichkeit, sich Bestwegempfehlungen geben zu lassen. Die beste Größe zur Beurteilung einer Verkehrslage aus der Sicht des Fahrzeuglenkers ist die Angabe einer Reisezeit sowie die Minimierung von Zeitverlusten (individuelle Nutzen- maximierung).
Die Reisezeit zwischen zwei Orten ist für den Benutzer leicht verständlich und internatio- nal leicht kommunizierbar. Dies ist besonders im Hinblick auf die Schaffung eines europa- weiten Verkehrsservices via Rundfunk durch das Radio Data System - Traffic Message Channel (RDS-TMC) von besonderer Bedeutung. Im UKW-Rundfunk können neben den Audio-Signalen zusätzlich in digitaler Form dynamische Verkehrsdaten übertragen werden, die mit geeigneten Empfängern (z.B. Autoradios und Navigationsgeräte) deko- diert und ausgewertet werden können.
Um Verkehrsinformationen flächendeckend generieren zu können, sind hohe Investitionen in eine herkömmliche querschnittsbezogene Datenerfassungsinfrastruktur notwendig (siehe Kapitel 7 Fallstudie, S.163 ff). Im privaten Bereich wird daher meist das Verfahren zur streckenbezogenen Verkehrsdatenerfassung mittels Floating Car Data (FCD) Tech- nologie favorisiert.
1.2 Problemstellung
Bislang war eine Abschätzung der Reisezeiten auf Autobahnen und Schnellstraßen nur auf Basis querschnittsbezogener Messdaten möglich, die zumeist über Detektionsschlei- fen oder anderen Sensoren erhoben wurden. Aus den Messwerten Geschwindigkeit und Fahrzeuganzahl wurde über verschiedene Algorithmen die streckenbezogene Verkehrs- kenngröße Reisezeit ermittelt. Eine mathematische Modellierung des Problems ist jedoch mit Unschärfen behaftet, da aus den querschnittsbezogenen Messwerten nicht mit Sicher- heit auf die Verkehrszustände im Streckenabschnitt geschlossen werden kann. Konventionelle Erfassungsmethoden mit straßenseitigen Sensoren, die z.B. Dauerquer- schnittsmessungen durchführen, sind in der Lage, Information mit hoher Genauigkeit über das Verkehrsgeschehen am Querschnitt der Messstelle bereitzustellen. Sie erlauben aber nur eine eingeschränkte Diagnose über den allgemeinen Verkehrszustand und der zu erwartenden Reisezeiten auf Linien oder Netzen. Durch Modellbildung und Simulations- rechnung kann die querschnittsbezogene Information auf Stecken ausgeweitet werden,
1 Einleitung 3
allerdings nimmt die Aussagequalität mit dem Abstand zur Messstelle ab. Daher muss zum Erzielen eines bestimmten Qualitätsniveaus der Verkehrsinformation eine hohe Anzahl an Zählstellen bestehen bzw. geschaffen werden. Diese infrastrukturellen Voraussetzungen bedeuten jedoch einen beträchtlichen monetären Aufwand.
Ein grundlegend abweichender Ansatz wird durch die streckenbezogene Verkehrsdaten- erfassung mittels Floating Car Data (FCD) Technologie ermöglicht, bei der einzelne Fahrzeuge im Gesamtverkehrsstrom als mobile Messflotte (Position, Zeit, Geschwindig- keit) verwendet werden, um aus den Fahrmustern den momentanen Verkehrszustand abzubilden. So können durch die streckenbezogene Verkehrsdatenerfassung Reisezeiten im Straßennetz und der daraus abgeleitete Verkehrszustand berechnet werden, ohne ein dichtes und kostenintensives straßenseitiges Sensornetz (Induktionsschleifen, Infrarot- Radarsensoren, etc.) aufbauen zu müssen.
Damit ist man in der Lage, ganze Netze abzubilden, wobei die Aussagequalität mit der Anzahl der FCD Fahrzeuge, die sich im Verkehrsstrom bewegen und laufend Positions- daten liefern, steigt. Die FCD Technologie liefert keine genauen querschnittsbezogenen Informationen an bestimmten Querschnitten, sondern ein Indiz über den strecken- bezogenen Verkehrszustand des Verkehrsnetzes, da die FCD-Flotte nur eine Stichprobe des gesamten Verkehrsaufkommens darstellt. Solcherart ergänzen sich die beiden Daten- erfassungsmethoden. Durch die Bereitstellung von Reisezeiten bzw. Reisezeitprognosen im Straßenverkehr kann ein intermodaler Routenvergleich sowie eine intermodale Routenplanung durchgeführt werden (z.B. über Bahn, Luft, Schiff).
Die FCD Technologie ist neben privatwirtschaftlich orientierten Verkehrsinformations- diensten auch für konventionelle Verkehrsleitsysteme im öffentlichen Interesse geeignet. Problematisch ist hier der Umgang mit dem Systemoptimum aus Sicht des Straßenerhal- ters (Behörde) und des Nutzeroptimum aus Sicht des Fahrzeuglenkers. Fahrzeuggene- rierte Verkehrsdaten werden im Optimalfall von den Nutzern individueller Verkehrsinformationen freiwillig bereit gestellt, um wiederum neue Verkehrslage- informationen berechen zu können. Werden diese Verkehrsdaten nicht zur Berechnung seines individuellen Nutzeroptimums verwendet, kann die Bereitschaft eigene fahrzeug- generierte Verkehrsdaten zur Verfügung zu stellen, drastisch sinken. Neben der Ver- kehrssteuerung und der Verkehrsinformation ist die Reisezeit auch in der Verkehrs- planung beispielsweise als Eingangs- oder Kalibrierfaktor für Verkehrs- sowie Emissions- modelle sowie zur Staukostenberechnung ein wichtiger Kennwert. Auch für die laufende Evaluation von umgesetzten Maßnahmen der Verkehrsplanung kann die Reisezeit als Beurteilungskriterium herangezogen werden.
Derzeit wird das Prinzip der streckenbezogenen Verkehrsdatenerfassung meist nur in ihrer „analogen“ Form durch sogenannte Staumelder (z.B. Ö3ver) verwendet, die in den entsprechenden Verkehrsinformationszentralen der Radiosender anrufen und einen „mündlichen“ Verkehrslagebericht durchgeben. Staus und Unfälle werden i.d.R. mehr oder weniger zeitverzögert gemeldet. Die Meldung über das Ende eines Staus in einem Straßenabschnitt ist allerdings oft mit erheblichen Verzögerungen behaftet. Der Grund dafür liegt in der Eigenschaft des Staumelders, der naturgemäß nur anruft, wenn ein Stauereignis eintritt. Die Information über die Stauauflösung kann meist nur durch aktive Rückfragen (z.B. bei der Exekutive) in Erfahrung gebracht werden. Somit fehlen oder verspäten sich die Informationen zur Verkündung über das Stauende.
Eine weitgehend flächendeckende streckenbezogene Verkehrsdatenerfassung in Österreich oder in anderen europäischen Ländern durch Einzelfahrzeuge ist derzeit aufgrund mangelnder FCD Fahrzeuge (Stichprobenumfang) und geeigneter Datengrund- lagen nicht vorhanden. Die FCD Technologie stellt die Grundlage für weitere Telematik-
1 Einleitung 4
dienste wie der dynamischen Routenplanung als auch der dynamischen Navigati- on/Routenführung (z.B. via RDS-TMC) dar. Schätzungen für die Marktentwicklung von Kfz-Navigationsgeräten mit RDS-TMC Funktion gehen von einem europaweiten Absatz von 2,3 Mio. Stück für das Jahr 2005 bei weiter steigender Tendenz aus. Das entspricht etwa einer Ausstattungsrate von ca. 14% bei europaweit 16 Mio. Neuzulassungen pro Jahr. Bis Ende 2005 wird der Gesamtbestand an Navigationsgeräten auf insgesamt ca.
10 Mio. Stück ansteigen [NOWICKI (2002), S. 2 ff]. Durch die Ausstattung zukünftiger
Navigationsgeräte mit Festplatten oder Speicherkarten können in Verbindung mit Daten- übertragungssystemen Kartendaten, historische Reisezeitganglinien oder Verkehrs- informationen laufend aktualisiert werden. Gleichzeitig können die Navigationsgeräte Floating Car Daten speichern und entweder an eine Datenzentrale übertragen oder direkt zur Berechnung historischer Reisezeitganglinien für die dynamischen Routenplanung verwenden.
1.3 Zielsetzung
Das Verfahren der streckenbezogenen Verkehrsdatenerfassung durch FCD ist technisch noch wenig entwickelt. Die berechneten Reisezeiten und daraus abgeleitete Verkehrs- informationen sollen für privatwirtschaftliche Verkehrsinformations- und Telematikdienste als Kennwert für die Verkehrsplanung und Verkehrsmodelle aber auch in konventionellen Verkersleitsystemen zur Verkehrssteuerung anwendet werden können.
Ziel der Arbeit ist, die technischen sowie wirtschaftlichen Eigenschaften verschiedener Methoden zur streckenbezogenen Verkehrsdatenerfassung anhand definierter Kriterien zu untersuchen und zu bewerten. Im Zuge der Analyse wird getrennt auf die verschiede- nen Ortungs- als auch Übertragungstechnologien eingegangen, da hier breite Variations- möglichkeiten bestehen. Vor allem die verwendete Übertragungstechnologie und deren Kosten stellen einen Schlüsselfaktor für die FCD Technologie dar. Neben der technischen Machbarkeit werden auch die Kriterien Wirtschaftlichkeit und Technologieverfügbarkeit untersucht. Synergien mit bereits bestehenden Systemen, mit denen prinzipiell Floating Car Daten erzeugt werden können, deren eigentlicher Zweck aber verschiedene andere Aufgaben erfüllt, werden ebenfalls untersucht und bewertet (Grenzkostenansatz). Die Verkehrsdatengenerierung durch FCD erfordert einen Mindeststichprobenumfang (Anzahl an Floating Cars), um gesicherte Aussagen über das Verkehrsgeschehen machen zu können. Durch geringe Investitionen in benötigte Hard- und Software, durch Synergieef- fekte mit anderen Anwendungen sowie durch Technologieverfügbarkeit soll die FCD Ausstattungsrate 1 (Stichprobenumfang) in Zukunft erheblich gesteigert werden. Anhand der Ergebnisse einer Nutzwertanalyse werden die aussichtsreichsten Technologien und Verfahren zur möglichst schnellen und flächendeckenden streckenbezogenen Verkehrs- datenerfassung analysiert und empfohlen.
Im Zuge der Arbeit werden auch exemplarische Szenario-Berechnungen über die benötigten Ausstattungsraten der Floating Car Daten Flotten bei unterschiedlichen Technologieeinsatz erarbeitet.
1.4 Vorgangsweise
Zu Beginn der vorliegenden Arbeit werden in Kapitel 2 die theoretischen Grundlagen der streckenbezogenen Verkehrsdatengenerierung erläutert. Im Besonderen wird auf die
1 Als Ausstattungsrate A FCD definiert sich das Verhältnis zwischen Anzahl an FCD Fahrzeugen q FCD (Stichprobenumfang) zur Grundgesamtheit der Kfz q, die einen bestimmten Streckenabschnitt je Zeiteinheit passieren, angegeben in Prozent (siehe Gleichung 6.1-1, Seite 148).
1 Einleitung 5
Definition der Straßenverkehrsinformation, der stationären (querschnittsbezogen) sowie der fahrzeugbasierten (streckenbezogenen) Verkehrsdatenerfassung als auch auf die Verkehrskenngrößen aus Einzelfahrzeugmessungen eingegangen.
In Kapitel 3 wird eine internationale Analyse in Bezug auf die Floating Car Data Technolo- gie und deren Anwendungen mit Schwerpunkt Europa, Japan und USA durchgeführt. Nachfolgend wird auf die Erfahrungen bereits durchgeführter Feldversuche oder Projekte näher eingegangen.
Kapitel 4 widmet sich der Beurteilung von verschiedenen Technologien zur FCD Daten- übertragung anhand definierter Kriterien und anschließender Nutzwertanalyse. Im Besonderen wird auf die GSM Mobilfunktechnologie eingegangen, da sie eine der wichtigsten Schlüsseltechnologie zur streckenbezogenen Verkehrsdatenerfassung darstellt. Weiters werden erforderliche Datenparameter, Protokolle und Standards sowie verschiedene FCD Übertragungsmodelle (Online, offline, Polling, etc.) behandelt. Mögliche Methoden zur streckenbezogenen Verkehrsdatenerfassung, gegliedert nach Systemen mit Baken-Kommunikation bzw. Mobilfunk-Kommunikation werden in Kapitel 5 erörtert. Es erfolgt eine Beurteilung der unterschiedlichen Methoden und Technologien mit anschließender Nutzwertanalyse. Hauptaugenmerk der Technologieanalyse liegt im Bereich der Mautsysteme, der automatischen Fahrzeug- und Kennzeichenerkennung, in der Satellitennavigation sowie der Positionsbestimmung bzw. Verkehrsanalyse durch Zellularfunk (Mobilfunk).
In Kapitel 6 werden Untersuchungen zur benötigten FCD Ausstattungsrate durchgeführt. Im Detail werden Ansätze für die Dimensionierung der Ausstattungsrate zur Merkmals- erkennung als auch zur Störfallerkennung beschrieben und Abschätzungen über erforder- liche FCD Stichprobenumfänge durchgeführt.
In Kapitel 7 ist ein Kostenvergleich für unterschiedliche Methoden der Verkehrsdaten- erfassung auf den österreichischen Hauptstraßen (10.000 km) sowie auf den Autobahnen und Schnellstraßen (2.000 km) angeführt (Fallstudie).
Ausgewählte juristische Aspekte hinsichtlich Datenschutz und der FCD Nutzung werden in Kapitel 8 behandelt. Es wird auf die europäischen und österreichischen juristischen Grundlagen und deren Interpretation eingegangen.
Die Schlussfolgerungen dieser Arbeit werden in Kapitel 9 zusammengefasst. Im Abschnitt Ausblick werden Empfehlungen für den weiteren Forschungsbedarf hinsichtlich der FCD Technologie behandelt.
2 Grundlagen 6
2.1 Straßenverkehrsinformationen
Als Verkehrsinformationen werden aktuelle Nachrichten für Verkehrsteilnehmer über die verkehrlichen Gegebenheiten verstanden. Sie können gemäß ihres zeitlichen Einsatzes vor Fahrtantritt als „pre-trip information” und während der Fahrt als “on-trip driver informa- tion“ differenziert werden. Die Teilmenge der Verkehrsinformationen für den motorisierten Individualverkehr (MIV) stellen Straßenverkehrsinformationen dar, die in folgende drei Informationsebenen gegliedert werden können:
(1) Verkehrszustand
(2) Routeninformation
(3) Gefahrenwarnung
Als Straßenverkehrsinformationen werden bisher vorwiegend Informationen über den Verkehrszustand (z.B. „Stau auf folgenden Strecken ...“) und ereignisorientierte strecken- bezogene Informationen (z.B. „A2, zwischen A und B Hindernis auf der Fahrbahn“) via kollektiver Medien (Verkehrswarndienst im Rundfunk, RDS-TMC) angeboten. In Öster- reich kann die Verkehrsinformation seit Herbst 2002 ebenfalls wie in der BRD, Schweiz, Frankreich und Italien über RDS-TMC empfangen werden.
Statusorientierte Streckeninformationen (wie z.B. Reisezeitbedarf auf einer Strecke) oder Gefahrenwarnungen mit entsprechend genauem Ortsbezug sind aufgrund unzureichender Detektionseinrichtungen im Straßenverkehr entweder nicht oder nur bei besonders schwerem Ausmaß Gegenstand des Verkehrsinformationsangebots.
2.2 Querschnittsbezogene Verkehrsdatenerfassung
In der Verkehrsdatenerfassung werden fast ausschließlich stationäre querschnitts- bezogene Datenerfassungssysteme eingesetzt. Die verwendeten Technologien sind Induktionsschleifen, Mikrowellen-, Infrarot-, Laser- und Magnetfeldsensoren, wobei die erstgenannte am häufigsten verwendet wird.
Deutschland
In der Bundesrepublik Deutschland wurden z.B. in den 90er Jahren auf den 12.000 km Bundesautobahnen ca. 4000 Mikrowellendetektoren von der DDG Gesellschaft für Verkehrsdaten mbH zur online Verkehrsdatenerhebung installiert (siehe Abbildung 2.2-1). Die Sensoren wurden meist an den Autobahnbrücken installiert und messen den Ver- kehrsfluss des linkesten Fahrstreifens. Die gemessenen Daten werden nach bestimmten Ereigniserkennungsprozeduren per Mobilfunk (SMS) in die Verkehrsinformationszentrale übertragen.
Neben diesen privatwirtschaftlichen Initiativen wird in Deutschland Verkehrsdaten- erfassung durch die öffentliche Hand betrieben. Besonders die Verkehrsbeeinflussungs-
2 Grundlagen 7
anlagen auf deutschen Autobahnen verfügen über eine gute Infrastruktur von Daten- erfassungseinrichtungen 2 , die durch eine dichte Anordnung von Messqerschnitten gekennzeichnet ist, um die Verkehrssituation für die Steuerung ausreichend sicher und schnell zu detektieren. Außerhalb dieser Bereiche engmaschiger Infrastruktur existieren auf deutschen Autobahnen Dauerzählstellen, deren Abstände ca. 10 Kilometer oder mehr betragen. Auf dem nachgeordneten Straßennetz (Bundes- und Landstraßen) ist die Verkehrsdatenerfassung auf wenige Strecken und Messquerschnitte mit relativ weiten Abständen beschränkt. In städtischen Netzen konzentriert sich die Datenerfassung auf Straßen mit überregionaler Funktion und Lichtsignalanlagen.
Abbildung 2.2-1: Verkehrserfassungssensoren der DDG Gesellschaft für Verkehrsdaten mbH [DDG (2004)]
In der Regel werden an den Messquerschnitten über eine Minute aggregierte Daten des Verkehrsablaufs erfasst. Es sind dies die Verkehrsstärke, getrennt für Pkw und Lkw, sowie deren mittlere Geschwindigkeiten. Der Verkehrszustand zwischen den Messquer- schnitten kann nicht direkt erfasst werden, sodass streckenbezogene Kenngrößen - wie z.B. die Verkehrsdichte oder eine mittlere Reisegeschwindigkeit des Verkehrsstroms - über Verkehrsmodelle rechnerisch mit gewissen Unschärfen ermittelt werden müssen. Verkehrsstörungen, die sich zwischen den Erfassungsquerschnitten ereignen und verkehrstechnisch durch Störfallalgorithmen erkannt werden, können im entsprechenden Abschnitt nicht genau lokalisiert werden. Der Grund dafür liegt in der Verwendung von Störfallalgorithmen die auf einer Einfahrts- und Ausfahrtsbilanz von Fahrzeugen im entsprechenden Abschnitt basieren. In der Regel kann daher nicht auf den Ort des Störfalles innerhalb des untersuchten Abschnittes geschlossen werden [HUBER (2001), S. 3 ff].
Österreich
Verglichen mit dem Ausstattungsgrad von stationären Verkehrsdatenerfassungssystemen in Deutschland aber auch anderen europäischen Ländern wie Frankreich, Spanien und Italien ist Österreich als „Entwicklungsland“ einzustufen. Hierzulande gibt es etwa 250 Dauermessstellen, die von der öffentlichen Hand betrieben werden. Davon werden bei einem Großteil der Messstellen die Daten auf Stundenwerte aggregiert und vor Ort gespeichert. Aggregierungsintervalle im Minutenbereich (1, 5, 10 oder 15 Minuten), wie sie in der Regel für Verkehrsleit- und Informationszentralen nötig sind, können mit der vorhandenen Ausstattung meist nicht erzeugt werden. Neben dieser Problematik besteht das gravierende Defizit, dass die Daten in den meisten Fällen nicht online (z.B. 1 Minuten Intervall) übertragen werden können. Im gesamten Stadtgebiet von Wien sind nur 12 Messstellen online abzufragen (Stand Mai 2004). Speziell in den Städten sind Kontroll-
2 Meist Induktionsschleifen oder Mikrowellendetektoren mit Abständen von ca. 1-3 km.
2 Grundlagen 8
schleifen für die Ampelsteuerungen vorhanden, die in der Regel aber keine „online“ Anbindung zur Datenübertragung und Auswertung besitzen.
Durch das von der ASFINAG betriebene Projekt VMIS (Verkehrsmanagement- und Informationssystem, siehe Abbildung 2.2-2) wird zukünftig die Grundlagen für ein Verkehrsinformationsnetz auf den Autobahnen und Schnellstraßen in Österreich geschaf- fen. In der geplanten Endausbaustufe werden ca. 1000 Messquerschnitte realisiert die minütlich sowie stündlich Messdaten mit 5+1 Fahrzeugarten, jeweils fahrstreifengetrennt, ausgeben.
Abbildung 2.2-2: Zeitplan Verkehrsbeeinflussungsanlage auf dem österreichischen Autobahn- und Schnellstraßennetz [ASFINAG (2003a), S. 3]
Neben der oben beschriebenen Verkehrsdatenerfassung für das VMIS-Projekt wird es eine ergänzende Verkehrsdatenerfassung geben: Im Rahmen der Errichtung des Lkw Maut-Systems werden (fahrtrichtungsgetrennt gezählt) ca. weitere 100 Messstellen zur Verkehrsdatenerfassung eingerichtet (Mautkontrollportale). Diese liefern ebenfalls minütlich sowie stündlich Messdaten. Die vorhandenen Dauerzählstellen sollen mittelfris- tig umgerüstet und an das Fernmeldenetz der ASFINAG angeschlossen werden, sodass die Daten dieser Zählstellen in Zukunft ebenfalls in Echtzeit zur Verfügung stehen werden. Darüber hinaus ist die stufenweise Einrichtung zusätzlicher querschnittsbezogener Verkehrszählstellen bis 2004 im Projekt „Flächendeckende Verkehrserfassung“ (FVE der ASFINAG) geplant, die ebenfalls in das Verkehrsmanagement- und Informationssystem der ASFINAG einbezogen werden.
Parallel zur Verkehrsdatenerfassung durch die öffentliche Hand versuchen auch private Unternehmen mit stationären Sensoren Verkehrsdaten zu erfassen. Als Beispiel sei hier die Firma TRAFFIC.AT angeführt, die im Stadtgebiet von Wien bereits ca. 100 Infrarot- Sensoren an neuralgischen Punkten zur Verkehrslagebestimmung im Straßenraum installiert hat. Auch die Firma EBE Elektronik GmbH installiert laufend im Großraum Wien Laser-Sensoren zur Verkehrsdatenerfassung, dessen Daten in Echtzeit über Internet oder einer Datenbankanbindung abgefragt werden können.
2 Grundlagen 9
Mit der Entwicklung von Verkehrsinformationssystemen, die das gesamte höherrangige Straßenverkehrsnetz (Autobahnen, Schnellstraßen, Hauptstraßen) umfassen, stößt die klassische, auf querschnittsbezogene Messeinrichtungen basierende Verkehrsdaten- erfassung aber an ihre Grenzen. Eine für diesen Fall erforderliche engmaschige Ausstat- tung des gesamten Straßennetzes mit querschnittsbezogenen Messeinrichtungen wäre angesichts neuer Datenerfassungsmethoden auf Basis fahrzeuggenerierter Verkehrsda- ten (FCD) wirtschaftlich nicht vertretbar (siehe Abschnitt 7 Fallstudie, S. 163 ff).
Die Verwendung von querschnittsbezogenen Messdaten eignet sich nur bedingt zur Reisezeit- und Verkehrslageberechnung auf Straßen mit geregelten Kreuzungen (städti- sches Gebiet), da durch die Lichtsignalregelung große Unstetigkeiten im Verkehrsfluss als auch im Geschwindigkeitsverlauf verursacht werden. Reisezeiten im stockenden oder gestauten Verkehr können am besten durch Floating Cars bestimmt werden. Für die fahrzeuggenerierte Verkehrsdatenerfassung ergeben sich somit hohe Potentiale sowohl in monetärer als auch in technischer Hinsicht. Angesichts der Kosten (siehe Abbildung 2.2-3), die für die Errichtung von Verkehrsbeeinflussungsanlagen und der dazu notwendi- gen Infrastruktur benötigt werden, erscheint zumindest eine Kombination streckenbezo- gener und querschnittsbezogener Datenerhebung aus wirtschaftlicher Sicht erforderlich.
Abbildung 2.2-3: Voraussichtliche Kosten für die geplanten Verkehrsbeeinflussungsan- lagen im ASFINAG Straßennetz [ASFINAG (2003a), S. 3]
2.3 Streckenbezogene Verkehrsdatenerfassung
Für die an der streckenbezogenen Verkehrsdatenerfassung beteiligten Kfz etablierten sich in der Vergangenheit die englischsprachigen Begriffe „Floating Cars”, „Floating Vehicles“, „Moving Observers” oder „Probes“, die als Beobachtungsobjekt im Verkehrs- fluss „mitschwimmen“ und die Bewegung des Fahrzeugs erfassen bzw. zum Teil auch interpretieren (siehe Abbildung 2.3-1). Da sich der Begriff „Floating Car Data” weitgehend auch in der deutschsprachigen Literatur etabliert hat, wird dieser Begriff auch in dieser Arbeit verwendet.
2 Grundlagen 10
Gegenüber querschnittsbezogenen Messdaten können durch die Erfassung strecken- bezogener Verkehrsdaten durch Floating Cars direkt Messdaten des Verkehrsflusses bzw. streckenbezogene Verkehrskenngrößen ermittelt werden. Der Bestimmung der Reisezeit für einen durchfahrenen Streckenabschnitt kommt eine Schlüsselposition zu. Die Reisezeit stellt die Grundlage für alle weiteren Verkehrsinformationen wie Stau- erkennung, Routenempfehlungen, etc. dar.
Abbildung 2.3-1: Prinzip der streckenbezogenen Verkehrsdatenerfassung (Floating Car Data)
Die bisherigen FCD Systemansätze erwiesen sich als technisch und wirtschaftlich nicht tragfähig. Erst mit der Entwicklung und Implementierung von flächendeckenden Mobil- funknetzen zur Datenübertragung bez. auch zur Datengenerierung (siehe Abschnitt 4.2 Übertragungstechnologien, S. 33 ff bzw. Abschnitt 5.3.3 Ortung in Zellularfunknetzen, S. 111 ff) und durch satellitengestützte Fahrzeugortungssysteme (siehe Abschnitt 5.3.1 Satellitennavigation, S. 87 ff) wurden leistungsfähige Technologien zur strecken- bezogenen Verkehrsdatenerfassung geschaffen. Durch die Fortschritte in der Mikroelek- tronik, wodurch immer kleinere Telematik- und Kommunikationsmodule bei gleichzeitiger massiver Preisreduktion erzeugt werden können, als auch durch länderübergreifende Kommunikationsnetzwerke (z.B. GSM) mit günstigen Datentarifen, haben sich attraktive Marktverhältnisse für die fahrzeuggenerierte Verkehrsdatenerfassung entwickelt.
2.4 Einzelfahrzeug im Verkehrsablauf
Als Verkehrsablauf werden alle Erscheinungen bezeichnet, die im raumzeitlichen Verlauf der Ortsveränderungen der Verkehrsteilnehmer auftreten. Im Straßennetz ist der Ver- kehrsablauf durch den Bewegungsablauf von Einzelfahrzeugen und deren Interaktionen
2 Grundlagen 11
charakterisiert. Parameter zur Beschreibung der Fahrzeugbewegung sind Aufenthaltsort und Zeitpunkt sowie deren zeitliche und räumliche Veränderungen [SCHNABEL & LOHSE (1997), S. 41 ff].
Als verkehrstechnisch bedeutsame Kenngrößen des Verkehrsablaufs sowie daraus berechneten statistische Maße (Streuung, Mittelwerte etc.) können folgende angeführt werden:
(1) Verkehrsstärke [Kfz/h]
(2) Auslastungsgrad [%] bzw. der Belastungsquotient [-] (3) Verkehrsdichte [Kfz/km] bzw. der Belegungsgrad [%] (4) Fahrzeuggeschwindigkeiten [km/h]
(5) Fahrzeugmischung (z.B. Lkw-Anteile) [-]
(6) Fahrzeugabstand (Raum- [m] und Zeitlücken [sek])
(7) Fahrstreifenbelegung [-]
(8) Reisezeiten [min]
(9) Wartezeiten [min] und Anzahl der Halte [-]
(10) Staulängen [m]
Auf der Ebene der streckenbezogenen Verkehrsdaten können die meisten der Kenn- größen des Verkehrsablaufs nicht oder nicht eindeutig erhoben werden. Die erfassten Messwerte sind nur Stichproben des Kollektivs, von denen nicht automatisch an- genommen werden kann, dass sie repräsentativ für das Kollektiv sind. Streckenbezogene Verkehrsflussdaten beinhalten dagegen Informationen des Einzelelements „Fahrzeug“ (z.B. Geschwindigkeitsverlauf, Zeitbedarf für die Durchfahrung eines Streckenabschnitts), welche durch Querschnittsmessungen in klassischen Anwendungen nicht erfasst werden können.
Im Prinzip besteht bei der querschnittsbezogenen Verkehrsdatenerfassung eine punktuel- le und vollständige Information (Kfz/h, Geschwindigkeit km/h) und bei der streckenbezo- genen Verkehrsdatenerfassung eine flächendeckende aber unvollständige Einzelinformation (Stichprobenumfang). Erst wenn 100% aller Fahrzeuge durch ein System zur streckenbezogenen Verkehrsdatenerfassung erfasst werden, entstehen wieder exakte Daten.
Die Potenziale der streckenbezogenen Verkehrsdatenerfassung liegen in der mikros- kopischen, räumlich-zeitlichen Beschreibung des Fahrtablaufs einzelner Fahrzeuge. Dementsprechend beinhalten streckenbezogene Verkehrsdaten alle Einflüsse, die auf den Fahrtablauf des Einzelfahrzeugs wirken. Neben äußeren Einflüssen sind die Einflüsse des Fahrzeugs selbst sowie die des Fahrers zu nennen. Eine Beschreibung verkehrs- technisch relevanter Kenngrößen aus Einzelfahrzeugmessungen erfordert daher entwe- der statistische Verfahren zur Interpretation der Messergebnisse oder kontrollierte Fahrtbedingungen, die eine Interpretation des Fahrtablaufs retrospektiv erleichtern [HUBER (2001), S. 8]. Im Folgenden wird auf diese Rahmenbedingungen näher einge- gangen.
2 Grundlagen 12
2.4.1 Fahrtablauf des Einzelfahrzeuges unter kontrollierten Bedingungen
Zur Untersuchung der Qualität des Verkehrsablaufs wurde bereits in den 50er Jahren in den USA die sog. Testfahrzeugtechnik (engl.: Moving Observer Method) entwickelt, bei der Verkehrskenngrößen mittels fahrender Fahrzeuge erfasst werden. Als Bewertungs- größe des Verkehrsablaufs auf einer Strecke wird im Allgemeinen die mittlere Geschwin- digkeit bzw. die mittlere Reisezeit erfasst. Auch in Österreich wurde bereits in den 70er Jahren die Testfahrzeugtechnik zur Kalibrierung von Netzgraphen für Verkehrsmodellent- wicklungen angewendet.
Die Testfahrzeugtechnik stellt eine Untersuchungsmethode auf Basis kontrollierter Versuchsfahrten dar, indem bestimmte Verhaltenskriterien während der Fahrt im Sinne der späteren Versuchsauswertung konstant gehalten werden. BOX (1976) unterscheidet drei Fahrtechniken, die eine repräsentative Aussage über die Qualität des Verkehrs- ablaufs liefern sollen:
(1) Floating Car-Technik (Kfz-Durchschnitt-Technik), bei der das Fahrzeug im Verkehrsstrom mitfließt und das mittlere Verhalten des Verkehrsstroms da-
(2) Average Car-Technik (Kfz-Mittelwert-Technik), bei der die Geschwindigkeit des Testfahrzeugs nach Einschätzung der mittleren Geschwindigkeit des
(3) Maximum Car-Technik (Kfz-Maximum-Technik), bei der das Testfahrzeug den Messabschnitt mit der höchst möglichen Geschwindigkeit durchfährt.
Ergänzend ist eine von BAKKER (1985) in den Niederlanden angewandte Methode zu nennen, die auf Fahrzeugverfolgungen basiert:
(4) Car-following Technik (Kfz-Folge-Technik), bei der das Testfahrzeug genau das Geschwindigkeitsverhalten eines von ihm verfolgten Fahrzeugs reprä-
sentiert.
Im realen Verkehrsgeschehen sind derart kontrollierbare Versuchsbedingungen jedoch nicht gegeben. Die Fahrt ist von persönlichen Motivationen des Fahrers geprägt und von zufälligen äußeren Einflüssen abhängig, auf die der Fahrer - als Regler des Systems Fahrer-Fahrzeug-Umwelt - ständig reagiert.
2.4.2 Fahrtablauf des Einzelfahrzeugs als stochastischer Prozess
Die räumliche und zeitliche Bewegung des einzelnen Fahrzeugs kann jeweils als Funktion betrachtet werden. Dieser an sich determinierbare Bewegungsablauf wird durch die auftretenden Schwankungen der Geschwindigkeit und der Beschleunigung zu einem sto- chastischen Prozess. Die Betrachtung des Fahrtablaufs und seiner korrespondierenden Messgröße ,,Fahrzeuggeschwindigkeit" über die Zeit liefert die Geschwindigkeits- ganglinie. Eine Betrachtung über den Ort ergibt das Geschwindigkeitsprofil.
2 Grundlagen 13
2.5 Verkehrskenngrößen aus Einzelfahrzeugmessungen
2.5.1 Mittlere Reisezeit und mittlere Reisegeschwindigkeit
Die Berechnung der mittleren Reisezeit j T und der mittleren Reisegeschwindigkeit j v , so-
wie deren jeweilige Streuungsmaße werden auf Basis mehrer unabhängiger Einzel-
messungen für einen Streckenabschnitt j durchgeführt. Ist n die Anzahl der Messfahrten,
T i die auf einem Abschnitt j während der einzelnen Fahrten i gemessenen Reisezeiten
[min] und L j die Länge [km] des betrachteten Abschnitts, errechnen sich die mittlere
Reisezeit und die mittlere Reisegeschwindigkeit für den Abschnitt j mit Ihren Streuungs-
maßen wie folgt [BOX (1976)]:
∑
T
Gleichung 2.5-1
=
T
j
n
T
mittlere Reisezeit [min] j
T
auf einem Abschnitt j während einzelner Fahrten gemessene Reisezeiten [min]
i
n
Anzahl der Messfahrten [-]
∑
=
s
T j
s
Standardabweichung der mittleren Reisezeit [min] T j
T
auf einem Abschnitt j während einzelner Fahrten gemessene Reisezeiten [min]
i
T
mittlere Reisezeit [min] j
n
Anzahl der Messfahrten [-]
⋅
L n
Gleichung 2.5-3
⋅ =
v
60
∑ i
T
v , mittlere Reisegeschwindigkeit [km/h]
j R
n
Anzahl der Messfahrten [-]
L
Länge des betrachteten Streckenabschnitts [km] j
T
auf einem Abschnitt j während einzelner Fahrten gemessene Reisezeiten [min]
i
2 Grundlagen 14
∑
∆
v
Gleichung 2.5-4
=
r
−
v
n
1
r
Spannweite der mittleren Reisegeschwindigkeit [km/h]
v
∆
v
Differenzen der ermittelten Reisegeschwindigkeiten der ersten und der zweiten k
Fahrt, der zweiten und der dritten, usw. [km/h]
n
Anzahl der Messfahrten [-]
2.5.2 Beschleunigungskennwert
Die Veränderung der Fahrzeuggeschwindigkeit geschieht durch Beschleunigung bzw.
Verzögerung. Häufige und starke Veränderungen der Geschwindigkeit deuten auf einen
unruhigen Fahrtablauf hin. Es kann daher abgeleitet werden, dass sich das Fahrzeug im
Stop-and-Go-Verkehr befindet. Hier muss differenziert werden, ob sich das Kfz auf der
Autobahn oder im städtischen Verkehr befindet.
Wien A4 Flughafenautobahn Wien
140
120
100
Geschwindigkeit [km/h]
80
60
40
20
0
Abbildung 2.5-1: Geschwindigkeitsverlauf (durchgezogene Linie) und Beschleunigung
(gestrichelte Linie) eines FCD Fahrzeuges im städtischen Verkehr sowie auf der Auto-
bahn.
In Abbildung 2.5-1 ist ersichtlich, dass im städtischen Verkehr (bis ca. km 25) die Be-
schleunigung sehr stark variiert. Erst ab der Auffahrt zur A4 Flughafenautobahn (ca. km
30) wird die Varianz der Beschleunigung geringer. Das empirische Auftreten der Be-
schleunigungswerte folgt der Normalverteilung. Der Beschleunigungskennwert ist als
dessen Streuung definiert und wird mit der Standardabweichung der Verteilungsfunktion
numerisch beschrieben. Der Beschleunigungskennwert σ B wird nach der Durchfahrung
2 Grundlagen 15
eines Streckenabschnitts durch ein Einzelfahrzeug folgendermaßen errechnet
[HOFFMAN (1988), zit. nach HELLY & BAKER (1967)]:
mittlere Beschleunigung [m/s 2 ]
b
b Beschleunigung zum Zeitpunkt t [m/s]
) (t
T
Reisezeiten für den betrachteten Streckenabschnitt [min]
j
Zur Gewinnung eindeutigerer Aussagen über die Qualität des Verkehrsablaufs - im
besonderem auf städtischen Straßen - wird in der Literatur [HOFFMAN (1988), zit. nach
HELLY & BAKER (1967)] die Ermittlung des normierten Beschleunigungskennwertes G
(mean velocity gradient) als Quotient des Beschleunigungskennwertes σ B und der
Reisegeschwindigkeit v R , empfohlen. Mit ihr lassen sich instabile Verkehrsflüsse von
stabilen abgrenzen. Der Grund liegt darin, dass der Beschleunigungskennwert mit
zunehmender Verkehrsbelastung eher wieder abnimmt, da bei zähem Verkehrsfluss
kaum noch größere Beschleunigungen und Verzögerungen beim Einzelfahrzeug auftreten
können.
σ
⋅ = 6
G
, 3
Gleichung 2.5-6
v
R
normierter Beschleunigungskennwert [s -1 ]
G
σ
Beschleunigungskennwert [m/s 2 ]
v
Reisegeschwindigkeit des betrachteten Streckenabschnitts [km/h]
R
Der Zusammenhang zwischen der Reisegeschwindigkeit und dem normierten Beschleu-
nigungskennwert G ist in Abbildung 2.5-2 dargestellt. Es wird deutlich, dass die Normie-
rung dazu führt, Ausschläge des Beschleunigungskennwertes im höheren Bereich der
Reisegeschwindigkeit abzufangen.
2 Grundlagen 16
Abbildung 2.5-2: Zusammenhang zwischen normierten Beschleunigungskennwert und Reisegeschwindigkeit nach Messfahrten im LISB-Feldversuch [HOFMAN (1988), vom Autor bearbeitet]
2.5.3 Haltezeiten
Eine weitere Kenngröße des Verkehrsablaufs stellt die Haltezeit H j eines Fahrzeugs im Verkehrsnetz - z.B. vor Lichtsignalanlagen oder im Stop-and-Go-Verkehr - dar. Im Regel- fall ist die Haltezeit auf einem Streckenabschnitt die Summe der Stillstandszeiten (v = 0). Sie kann jedoch auch als Summe der Zeitintervalle definiert sein, in denen sich das Fahrzeug mit einer geringeren Geschwindigkeit als einer definierten Grenzgeschwindig- keit fortbewegt.
Für innerstädtische FCD-Fahrten schlägt HOFFMAN (1988) einen Wert von v ≤ 5 km/h zur Haltezeitdefinition vor. Auf Autobahnen ist dieser Parameter höher zu wählen. Die Referenzimplementation des RHAPIT (Rhein-Main-Area Project for integrated Traffic Management)-Feldversuchs ging hierbei von 30 km/h aus. Prinzipiell korrespondieren diese Annahmen aber mit der subjektiven Frage „Wie definiert sich Stau“? Aus der Anzahl und Dauer der Schwellenwertunterschreitungen lässt sich der instabile Verkehrszustand klassifizieren. Bei Stop-and-Go-Verkehr ist aufgrund des oszillierenden Geschwindigkeitsniveaus mit einer hohen Anzahl an Haltezeiten bei relativ kurzer Zeit zu rechnen, während bei einer ausgeprägten Verkehrsstauung infolge eines Unfalls der Haltezeitenschwellenwert (z.B. 10 km/h) für längere Zeiträume unterschritten wird.
2.5.4 (Reise-) Zeitverluste
Die Zeitverluste können als Maß für die Bewegungsgüte eines Fahrzeugs im Verkehrsab- lauf herangezogen werden. Der Zeitverlust errechnet sich aus der Differenz zwischen dem Zeitpunkt, zu dem das Fahrzeug einen bestimmten Querschnitt erreicht hätte, wenn es nicht aufgehalten worden wäre, und dem Zeitpunkt des Erreichens desselben Quer- schnitts infolge einer Verzögerung [HUBER (2001), S. 12].
2 Grundlagen 17
Der Reisezeitverlust T V definiert sich durch das Verhältnis der Streckenabschnittslänge L j , durch die Reisegeschwindigkeit v R,j minus der Streckenabschnittslänge L j durch die freie Reisegeschwindigkeit v 0 .
L L
=
T
(
v
L
Länge des betrachteten Streckenabschnitts [km] j
v , Reisegeschwindigkeit im betrachteten Streckenabschnitt [km/h]
j R
v
freie Reisegeschwindigkeit [km/h]
0
Die freie Reisegeschwindigkeit v 0 für die Untersuchungsstrecke muss abgeschätzt werden und liegt meist in der Nähe der Richt- oder zulässigen Höchstgeschwindigkeit. Im Projekt
FLEET [LINAUER (2004a), S. 60 ff] wurden verschiedene Auswertungen durchgeführt,
wobei die v 85 (das 85. Perzentil aller in einem Straßenabschnitt auftretenden Geschwin- digkeiten) gute Ergebnisse für die Schätzung der freien Reisegeschwindigkeit ergab. Je nach Annahme der freien Reisegeschwindigkeit ergibt sich die relative Beurteilung der vorhandenen Verkehrsbedingungen:
Tabelle 2.5-1: Beurteilung der Verkehrsbedingungen durch Reisezeitverlust T V
3 Internationale Analyse 18
Europa, die USA und Japan sind die Regionen mit dem größten Wachtumspotential für Telematikanwendungen. Die typischen Telematikdienste und Anforderungen sind in diesen Regionen allerdings verschieden. In den USA sind die führenden Telematikan- wendungen Sicherheits- und Notfalldienste. In Europa wird dagegen der Schwerpunkt auf Verkehrsleit- und mobile Verkehrinformationsportale sowie auf Reisezeitberechnung im grenzüberschreitenden Anwendungsbereich gelegt. In Japan liegen die höchsten Anfor- derungen durch die hohe Dichte an Fahrzeugen und der schwierigen Navigations- bedingungen im Bereich der Navigationssysteme. Entsprechend dieser regionalen Markt- entwicklungen gibt es einen unterschiedlich starken Focus und verschiedene Zugänge zur Floating Car Daten Technologie.
Tabelle 2.5-1: Kfz-Dichte in USA, Europa und Japan [JULIUSSEN (2002), S. 3]
3.1 Europa
In Europa liegt der Schwerpunkt auf individuellen Verkehrsleit- und Informationssystemen auf Basis der Reisezeitinformation. Die Technologien zur Generierung der Reisezeit sind Bakentechnologien, GPS/GSM Ortungskombinationen oder die Reisezeit- bzw. Verkehrs- datengenerierung durch Zellortung in Mobilfunknetzwerken. Im Folgenden werden wesentliche Ergebnisse zur Gewinnung von Verkehrsinformationen aus fahrzeug- generierten Verkehrsdaten analysiert. Folgende Feldversuche sind in Deutschland als bedeutsam zu nennen sowie zusammenfassend in Tabelle 3.1-1 beschrieben HUBER (2001), S. 23]:
LISB (Leit- und Informationssystem Berlin) / DVB (Dynamisches Verkehrsleitsystem
Berlin): Feldversuche mit dem bakengestützten Zielführungssystem ALI-SCOUT bzw. dessen modifiziertem Nachfolger EURO-SCOUT zur Untersuchung der technischen Machbarkeit bzw. der Qualität der mobil erfassten Daten für die Verkehrsanalyse.
RHAPIT (Rhein-Main-Area Project for Integrated Traffic Management): Feldversuch des
SOCRATES Leit- und Informationssystems. Versuche zur Integration von mobilfunk-
gestützten fahrzeuggenerierten Verkehrsdaten in das Verkehrsmanagement.
STORM (Stuttgart Transport Operation by Regional Management): Aufbau und Betrieb
eines mobilfunkgestützten automatischen Notrufsystems, das als ein Sonderfall der fahrzeuggenerierten Verkehrsdatenerfassung betrachtet werden kann. Untersuchung der Realisierbarkeit und des sozioökonomischen Nutzen eines automatischen Notrufs.
VERDI (Vehicle Related Dynamic Information): Feldversuch zur Vorbereitung der
Markteinführung mobilfunkgestützter Telematikdienste sowie Erprobung neuer Verfahren zur FCD-Erfassung.
LoCoMoTiV (Localisation and Communication in MoTiV): Feldversuch zur Nutzung des FCD-Verfahrens des GATS.
3 Internationale Analyse 19
Die bisherigen Feldversuche in der BRD basieren auf Bakensystemen oder auf der Datenerfassung durch GPS/GSM Kombination. Das Deutsche Luft- und Raumfahrts- zentrum (DLR) versucht in deutschen Städten (Berlin, München, Stuttgart, Frankfurt, etc.) durch Auswertung von Floating Car Daten aus Taxiflotten Verkehrsinformation zu generieren. Bisher ist der kommerzielle Durchbruch allerdings nicht gelungen.
Im Leitprojekt WAYflow (Start 1998), das eine Fortsetzung des RHAPIT Projektes ist, wird versucht mit Floating Cars die Hauptverkehrsstrecken von Frankfurt als auch im gesamten Rhein-Main-Ballungsgebiet zu erfassen. Im April 2001 hat der einjährige Feldversuch City-FCD im Rahmen des Leitprojekts WAY-Flow begonnen. Dazu wurde eine Flotte von ca. 200 Fahrzeugen (überwiegend Berufspendler) mit einem intelligenten Telematikmodul ausgestattet, das über GPS/GSM-Modul und einer Recheneinheit verfügt. Das individuelle Fahrzeug bewertet dabei laufend seine Position als auch seine Geschwindigkeit aufgrund der Attribute einer hinterlegten Streckenkarte und meldet die FCD-Daten bei Bedarf per SMS an die Zentrale [WAYFLOW (2001), S. 7; SCHÖNE-
WOLF (2003), S. 3]. Genaue Ergebnisse des FCD-Feldversuches wurden bis jetzt noch
nicht veröffentlicht.
Das Projekt BERTRAM (BERlin TRAffic Management Model, Start 2000) soll ebenfalls Möglichkeiten für den Einsatz von neuartigen Erfassungssystemen zur Ermittlung der aktuellen Verkehrsbelastung im innerstädtischen Bereich aufzeigen. Das Ziel des vom Senat von Berlin geförderten Teilprojektes ist die Analyse von Floating Car Daten (FCD) unter Ausnutzung der strukturellen Merkmale innerstädtischen Verkehrs und ihrer Rele- vanz zur Beschreibung städtischer Verkehrsmuster [SYDOW & KWELLA (2000), S.1]. Die Aufbereitung der gemessenen Verkehrsdaten wurde im Südosten Berlins demonstriert und dient als Entscheidungsvorbereitung zum Aufbau einer integrierten Verkehrsdaten- erfassung im gesamten Berliner Raum. Im Zuge des Projektes wurde das „Aggregate Travel Time Model“ (ATTM) entwickelt, das jedem Stadtstraßensegment unter Berück- sichtigung seiner Eigenschaften (Spuren, Höchstgeschwindigkeit, Phasenlänge der Lichtsignalanlage) eine Charakteristik zuordnet.
Die Charakteristik gibt eine mittlere Reisezeit über der mittleren Fahrzeugdichte an und stellt somit ein Fundamentaldiagramm für Stadtstraßen dar. Dabei ergibt sich die Ge- samtzeit als Summe der deterministischen Zeiten zum Passieren des freien Abschnitts und des gestauten Abschnitts (Warteschlange) und einer statistischen Wartezeit vor Lichtsignalanlagen. Auf Segmentebene kann nun einer gemessenen Reisezeit eine mittlere Dichte zugeordnet werden. Um fehlende FCD Meldungen auszugleichen, wurde auch ein eigener Simulator zur Datenvervollständigung entwickelt, der erweitert auch zur Prognose der Verkehrslage dient. Das Modellsystem wird ständig an die Realität ange- passt. Es enthält somit eine „Selbstkorrekturkomponente“, die als entscheidende qualitati- ve Verbesserung herkömmlicher Verkehrssimulationen anzusehen ist.
3 Internationale Analyse 20
Tabelle 3.1-1: Übersicht FCD Projekte in Deutschland (1987-2000) [HUBER (2001), S. 23 ff]
3 Internationale Analyse 21
In den Niederlanden wurde von März - Oktober 1998 ebenfalls ein Floating Car Daten Feldversuch mit 60 Fahrzeugen im Rahmen des Holländischen Innovationsprogrammes „Roads to the Future“ durchgeführt, mit dem Ziel, diese Technologie zur Verkehrsdaten- generierung nutzbar zu machen und eventuelle Probleme aufzuzeigen. Die Fahrzeuge der Testflotte generierten dabei alle 10 Sekunden Position und Geschwindigkeit (DGPS) und sendeten diese Daten alle 5 Minuten an eine Datenzentrale. Die Experten gingen davon aus, mit einer Ausstattungsrate von 2% (etwa 100.000 ausgestattete Fahrzeuge in Holland) einen guten Überblick der Verkehrslage berechnen zu können [JOCHEM et al. (1998), S. 2].
Im Projekt „Road Traffic Monitoring by Satellite (RTMS)“ wurde ein weiterer Feldtest mit
50 Fahrzeugen von Februar bis Mai 2000 im Raum Rotterdam durchgeführt. Die GPS
Daten und die in der Rechenzentrale generierte Verkehrsinformationen wurden mit PRODAT-2 Receivern durch den bidirektionalen, geostationären Telekommunikations- satelliten ITALSAT-2 von und ins Fahrzeug übertragen. [JANSCHEK (2000), S.11]. Bezüglich der Qualität der generierten Verkehrsinformation gibt es bisher keine Veröffent- lichungen.
Die Firma iTIS Holdings aus England hat eine FCD Flotte mit ca. 50.000 Fahrzeugen unter Vertrag und generiert ca. 3,5 Mio. Positionsdatensätze pro Tag [COWAN & GATES (2003), S. 247]. iTIS Holdings betreibt somit das größte kommerzielle FCD System weltweit. Aus den FCD Datensätzen werden Verkehrparameter (Geschwindigkeiten, Reisezeitverluste, Stauereignisse, etc.) berechnet und in einer historischen Datenbank gespeichert. Die generierten Verkehrsdaten werden im Bereich des „Staumonitorings“ für Behörden, Verkehrsinformationsservices, Flottenmanagement und dynamische Reisezeit- planer eingesetzt.
Weitere mehr oder weniger erfolgreiche privatwirtschaftliche FCD Initiativen sind Traffic- master (England), ComRoad (Deutschland) und das Datatrak-System von Siemens. Das Datatrak Netzwerk basiert auf einer Kombination von Langwellen- und Satellitenor- tung mit eigenem Datenübertragungsnetzwerk. Die Langwelle wird im verbauten Gebiet oder bei Sichtabschattungen eingesetzt und verbessert so die Genauigkeit der GPS Ortung. Siemens betreibt in vier europäischen Ländern (Niederlanden, Belgien, Malta und England) sowie in Argentinien als auch in Südafrika ein eigenes Datatraknetzwerk. Bis Ende 2002 gab es auch in Österreich ein Datatrak Ortungsnetzwerk, das allerdings mangels Wirtschaftlichkeit eingestellt wurde.
Versuche zur Floating Car Data Technologie wurden auch in Frankreich im Rahmen des
SERTI STRIP Projektes mit dem Schwerpunkt der Reisezeitberechnung auf Basis der
GSM-Zellortung durchgeführt. Ebenfalls FCD Feldversuche gab es in Schweden im Rahmen des VIKING Programms, in Portugal im Rahmen des ARTS Programms und in Italien/Turin im Rahmen des CORVETTE Programms. Alle oben angeführten For- schungsprogramme sind von der EU gefördert und beschäftigen sich mit Technologien zur Reisezeitberechnung bzw. zur Verkehrsinformationsgewinnung.
Neben den oben beschriebenen Feldversuchen sind auch in Österreich (Wien) FCD- Pilotprojekte gestartet worden. In den Pilotprojekten wurde besonders auf eine geschlos- sene Wertschöpfungskette und auf die wirtschaftliche Verwertbarkeit geachtet:
IRIS (Intelligent Road Information Services): Im Zuge des Projektes wurden Feldversuche
zur Reisezeitberechnung auf der A23 Südosttangente in Wien mit einem Fahrzeug- ortungssystem auf Basis der GPS/GSM Technologie durchgeführt.
PROMOS (Prognose von Verkehrsinformation auf Basis mobiler Sensoren): Im Projekt
wird ein GSM Ortungsverfahren via Zellübergangsbereiche zur Verkehrsdatenerfassung
3 Internationale Analyse 22
erprobt und evaluiert (siehe Abschnitt 5.3.3.2.4 Ortung durch Zellübergangsbereiche, S. 127 ff). Es werden ca. 20 Taxilenker einer bestehenden Fahrzeugflotte mit einem GSM Mobiltelefon ausgestattet auf dem das entwickelte GSM Ortungsverfahren implementiert ist. Die Evaluierung der Reisezeitberechnungen durch die ermittelten Zellübergangs- bereiche erfolgt durch ein GPS Referenzortungssystem.
FLEET (Fleet Logistics Service Enhancement with Egnos & Galileo Satellite Technology):
Im Projekt wurde ein Reisezeit-Informationsdienst für den Raum Wien auf Basis von fahrzeuggenerierten Daten entwickelt und demonstriert. Durch die Einbindung einer Taxiflotte mit kritischer Masse (ca. 800 Taxis) konnten ausreichende Fahrmuster von Taxis für den Raum Wien, die durch das Leitsystem der Taxiflotte registriert wurden, auf einen Datenserver zur Reisezeitbestimmung übertragen werden. Die berechneten und prognostizierten Reisezeiten wurden von einem Rundfunksender mit aktuellen Verkehrs- meldungen verglichen und verifiziert [LINAUER (2004a)].
SAVER DATA (Plattform für die Sammlung und verarbeiten von Verkehrsfluss-DATA
mittels GSM Netzwerk): Im Projekt der Aufbau eines Verkehrsinformationsservices auf Basis von GSM Signalisierungsdaten sowie Zellortungsdaten untersucht und ein Pilotbe- trieb demonstriert. Die Möglichkeit der Mobilfunkbetreiber, Bewegungsprofile von Mobil- telefongesprächen in Echtzeit zur Verfügung zu stellen, ergeben neue Möglichkeiten der FCD-Datengenerierung.
Tabelle 3.1-2: Übersicht FCD Projekte in Österreich
Im Gegensatz zu den Feldversuchen in Deutschland, die fast ausschließlich Telematik- geräte mit digitalem Kartenmaterial und Stauerkennungsalgorithmen im Fahrzeug einsetzen, wird in Österreich versucht, ohne teures fahrzeugseitiges Endgerät auszu- kommen. Dadurch können hohe Kosten beim Aufbau der Fahrzeugflotten (Telematik- geräte im Kfz) eingespart werden, die in die Entwicklung von intelligenten und zentralen Stauerkennungsalgorithmen investiert werden. Die unterschiedlichen Ansätze dürften zum Teil daran liegen, dass in Deutschland bei jedem großem FCD Projekt Navigationsgeräte- hersteller beteiligt waren, die einen Markt für neue Bordrechner etablieren wollen. Weiters besteht durch die Automobilindustrie in Deutschland die Möglichkeit Telematikgeräte
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serienmäßig in jedem Neuwagen direkt einzubauen. Dadurch kann eine rasche Durch- dringung mit Endgeräten erreicht werden.
In Österreich versucht man auf bereits bestehende Technologien und Telematikgeräte in Fahrzeugen zurückzugreifen, die prinzipiell für andere Anwendungen konzipiert wurden, um eine hohe FCD Ausstattungsrate zu erreichen (Grenzkostenansatz 3 ). Dies wird einerseits durch die Verwendung und Integration von bereits bestehenden Fleetmanage- mentsystemen mit Ortungsfunktionalität - wie sie für Taxis, Speditionen, Paketdienst- leister, etc. verwendet werden - erreicht, anderseits durch Verwendung der GSM- Zellortungstechnologie. Bei den FCD Daten, die durch Flottenmanagementsysteme generiert werden, hat der Flottenbetreiber durch die zusätzliche monetäre Verwertungs- möglichkeit einen Zusatznutzen, ohne weitere Investitionen tätigen zu müssen. Die Motivation, Flottendaten anonymisiert für ein Verkehrsinformationsservice zur Verfügung zu stellen, ist daher hoch.
Das gleiche gilt für die GSM-Zellortungstechnologien, da hier (siehe Abschnitt 5.3.3 Ortung in Zellularfunknetzen, S. 111 ff) herkömmliche Mobiltelefone benutzt werden können. Durch den hohen Verbreitungsgrad von Mobiltelefonen in Österreich als auch in Europa (siehe Abbildung 3.1-1) ist diese Ortungstechnologie besonders für geeignet. Durch die Zellverdichtung im Zuge des GPRS bez. UMTS Netzausbaus wird auch die Ortungsgenauigkeit laufend verbessert. Der große Vorteil in der FCD-Generierung durch Mobilfunknetze liegt darin, dass nur ein Gerät zur Ortung, Datenübertragung und Daten- empfang (Verkehrsservices) verwendet werden muss. Das Mobiltelefon kann auch außerhalb des Fahrzeuges, im Gegensatz zu eingebauten Navigationsgeräten, verwendet werden.
Abbildung 3.1-1: Durchdringungsgrad mit Mobiltelefonen in Europa 1996 und 2001 [GSM
EUROPE (2004), S.1]
3 Es werden nur jene zusätzlichen Kosten berücksichtigt, die zum Generieren von fahrzeugbezogenen Verkehrsdaten anfallen.
3 Internationale Analyse 24
Besonders durch die Anstrengungen der Mobilfunk-Netzbetreiber Verkehrsinformations- portale für ihre Kunden zur Verfügung zu stellen, erscheint die FCD-Technologie durch
GSM Zellortung sehr zukunftsreich. Der Netzbetreiber ist in der optimalen Situation, dass
der Kunde gleichzeitig Daten liefert und in aufbereiteter Form als Verkehrsinformation auch wieder beziehen kann. Zusätzlich kann Verkehrsinformation auch aus netzinternen Daten gewonnen werden (Netzbelastung, Signalisierungskanäle, Gesprächsdatenbank, etc.), wodurch keine zusätzlichen Kosten für den Betreiber entstehen.
3.2 Japan
In Japan wird die Floating Car Data Technologie auf breiter Basis eingesetzt. Es werden kommerzielle Flotten mit GPS/GSM Einheit zur Datengenerierung herangezogen bzw. Forschungen zur Zellortungstechnologie in Mobilfunknetzwerken betrieben. [FUSHIKI et al. (2002)]. Besonders im Bereich des Fleetmanagement findet die Reisezeit- und Verkehrslageberechnung durch die streckenbezogene Verkehrsdatenerfassung An- wendung. Dadurch kann das für den japanischen Telematikmarkt so wichtige dynamische Navigieren unter Berücksichtigung der aktuellen Verkehrslage erfolgen.
Im Bereich der öffentlichen Hand wird regelmäßig im Intervall von zwei oder drei Jahren ein Reisezeitkataster der wichtigsten Straßen erstellt und bewertet. Das Institut für Policy and Planning Sciences der Universität von TsukubaIm entwickelte ein Verfahren, bei dem die Positionsdaten und Geschwindigkeitsdaten konventioneller Navigationssysteme kontinuierlich gespeichert werden. In der Begleitstudie wird eine FCD Ausstattungsrate von 0,3% angegeben, um die Reisezeit für jede Tagesstunde an Straßen mit einer Verkehrsbelastung von mindestens 30.000 Kfz/Tag berechnen zu können. Für Straßen mit geringerer Verkehrsbelastung ist ein höherer Anteil von Testfahrzeugen erforderlich [ISHIDA et al. (2000), S. 5].
In der Studie von ASAKURA et al. (2000) werden umfangreiche Feldversuche zu ver- schiedenen Ortungstechnologien wie GPS, A-GPS und Zellortungsverfahren die auf der Messung der Feldstärke basieren durchgeführt und gegenübergestellt. Als Ergebnis wurde festgestellt, dass prinzipiell alle untersuchten Ortungstechnologien zur FCD- Generierung geeignet sind. A-GPS weist jedoch die besten Ergebnisse auf. Die Techno- logie des Zellortungsverfahrens ergibt bei höheren Geschwindigkeiten größere Positionie- rungsfehler. Hier müssen noch Verfahren entwickelt werden, die auch bei höheren Geschwindigkeiten eine vergleichbare Performance von GPS erreichen können. Die in Japan weit verbreitete Technologie der Infrarot Baken zur bidirektionalen Fahrzeug- kommunikation kann ebenfalls zur Floating Car Data Generierung eingesetzt werden. Neben den ca. 30.000 Infrarotbaken (Stand 2001) sind in Japan noch ca. 166.000 Sensoren zur Ampelsteuerung eingesetzt, die ebenfalls zur Verkehrsdatengenerierung und Reisezeitberechnungen herangezogen werden könnten. Nähere Untersuchungen wurden hiezu von [MASHIYAMA el al. (2000)] durchgeführt.
3.3 USA
In den USA wird die Floating Car Data Technologie in Ballungsräumen immer öfter als zusätzliche Verkehrsdatenquelle eingesetzt. In Washington State werden zum Beispiel konventionelle Busflotten zur Reisezeitbestimmung eingesetzt. Die Ortung der Busse erfolgt durch ein automatisches GPS Ortungssystem das zur Flottensteuerung eingesetzt wird [CATHEY (2001)]. Durch die Größe des Landes (23 Kfz/km 2 ) und der nur stellenwei- sen Abdeckung mit Mobilfunksystemen [JULIUSSEN (2002), S. 3] sind der uneinge- schränkten Einsetzbarkeit jedoch Grenzen gesetzt. Durch das Gesetz des E911 Notrufes,
3 Internationale Analyse 25
das die Mobilfunkbetreiber verpflichtet, Mobiltelefone bei Notrufen zu orten, wurde in den
USA eine rege Forschungstätigkeit im Bereich der Zellortung durch Mobilfunksysteme
[YGNACE (2001)] induziert. Prinzipiell liegen aber die Domänen der Echtzeit-Verkehrs- informationssysteme und Reisezeitberechnung in Europa bzw. in Japan.
3.4 Erfahrungen aus den Feldversuchen
Im wesentlichen konzentrierten sich die bisherigen Feldversuche zur fahrzeuggenerierten Verkehrsdatenerfassung auf einer Untersuchung der Gesamtsysteme aus Daten- erfassung im Fahrzeug, Übertragungsmedium und Datenverarbeitung in einer Zentrale. Empirische Untersuchungen zur Quantifizierung des verkehrstechnischen Nutzens einer fahrzeuggenerierten Verkehrsdatenerfassung sind in den Berichten zu den o.g. Projekten nur in begrenztem Rahmen veröffentlicht.
3.4.1 Datenerfassung und -übertragung
In den Feldversuchen zu LISB (Leit und Informations Systeme Berlin) und DVB (Dynami- sches Verkehrsleitsystem Berlin) geht die Datenerfassung auf ein bakengestütztes ortsfestes Kommunikationssystem zurück. Als Transmissionskriterium dient der Kontakt zwischen ortsfester Bake und passierendem Fahrzeug. Dies führt zu einem zeitlichen Verzug der Übermittlung der im Fahrzeug protokollierten Daten. Insbesondere in Stausi- tuationen kann diese Zeitdifferenz sehr groß werden, da das Fahrzeug erst die nächste Bake in Fahrtrichtung passieren muss, um die gespeicherten Daten übertragen zu können.
OFFERMANN (2001), S. 59, stellt fest, dass aufgrund der Ergebnisse der Feldunter-
suchungen in Deutschland mit bakengestützten Systemen diese ungeeignet sind, zeit- und ortskritische Meldungen zu übertragen. Dies wird auch aus der Weiterverarbeitung der streckenbezogenen Verkehrsdaten in den Steuerungsmodellen zu LISB und DVB deutlich. Die fahrzeuggenerierten Daten werden primär zur Ermittlung statistischer Reise- zeitganglinien für die Streckenabschnitte, auf deren Grundlage eine Reisezeitprognose durchgeführt wird, verwertet. Demgegenüber konnte den mobilfunkgestützten Systemen aufgrund ihrer ständigen Verfügbarkeit ein generell gutes Potenzial zur Übertragung definierter Ereignisse attestiert werden. Zusätzlich ist bei der mobilfunkgestützten Übertragung fahrzeuggenerierter Daten positiv zu bewerten, dass keine zusätzlichen straßenseitigen Infrastruktureinrichtungen notwendig sind. Dieser Aspekt erlangt unter wirtschaftlichen Gesichtspunkten primäre Bedeutung.
Diese Einschätzung ist jedoch relativ zu betrachten, da die Qualität streckenbezogener Verkehrsdaten durch Bakensysteme sehr stark von der Anzahl der Baken abhängig ist. Durch zusätzliche streckenbezogene Auswertelogiken, wie z.B. durch die laufende Berechnung der voraussichtlichen Ankunftszeit eines bestimmten Kfz bei der nächsten Bake, kann auf die Verkehrsflussqualität geschlossen werden. Treffen mehrere Kfz nicht in der voraussichtlich berechneten (Reise-)Zeit ein, so kann auf ein Stauereignis im Abschnitt geschlossen werden. Durch die Verwendung des Lkw-Mautsystems zur streckenbezogenen Verkehrsdatenerfassung entstehen keine zusätzlichen Infrastruktur- kosten, da dieses System zur Mauteinhebung konzipiert und finanziert wurde (Grenz- kostenansatz). Die Mautbuchungssätze der jeweiligen Mautbaken sind vollständig und in Echtzeit in der Mautzentrale vorhanden und können zur Reisezeitberechnung ausgewer- tet werden. Auf den 4.000 km Richtungsfahrbahn der Autobahnen und Schnellstraßen in Österreich sind ca. 800 Mautbaken mit einem mittleren Abstand von 5 km angeordnet.
3 Internationale Analyse 26
Somit relativiert sich wiederum die oben getroffene Aussage von OFFERMANN (2001), S. 59.
CREMER (1996) vergleicht das Meldeverhalten mobilfunkgestützter gegenüber baken-
gestützter Systeme durch eine simulative Untersuchung (siehe Abbildung 3.4-1). Hierbei stellt er die realen Zustandsdaten einer mikroskopischen Verkehrsflusssimulation der modellbasierten Verkehrszustandsschätzung ausschließlich auf Basis von querschnitts- bezogenen Messwerten sowie die Einbindung von streckenbezogener Verkehrsdaten aus bakengestützten bzw. einem mobilfunkgestützten System gegenüber.
Für einen 5 km langen Streckenabschnitt einer Autobahn wurde eine Verkehrsstauung durch einen Engpass in Fahrtrichtung unterhalb eines Schleifenmessquerschnittes simuliert. Es wurde mit 4 Fahrzeugmeldungen pro Minute für die mobilfunkgestützte FCD- Erfassung und 3 passierenden Fahrzeugen für die bakengestützte Übertragung eine sehr hohe Ausstattungsrate zu Grunde gelegt.
Die Vorteile der streckenbezogenen Verkehrsdatenerfassung und insbesondere des mobilfunkgestützten Systems werden aus der Abbildung 3.4-1 deutlich: Während die nur auf Messquerschnittsdaten (der Störfall liegt unterhalb der Messschleife) basierende Verkehrzustandsberechnung (Kurve „loops only“) die Geschwindigkeitsabnahme des Verkehrsstroms erst registriert, wenn das Stauende den Messquerschnitt erreicht hat, reagieren die Modelle mit den streckenbezogenen Verkehrsdaten schneller. Die Ge- schwindigkeiten auf der Grundlage des mobilfunkgestützten Systems (Kurve „GSM-fcd“) weisen die beste Adaption an die Reisezeitganglinie „real data“ (Output der Mikrosimulati- on) auf.
Abbildung 3.4-1: Vergleich des Meldeverhaltens von Baken- und GSM-gestützten FCD Erfassungssystemen durch Gegenüberstellung der ermittelten Reisezeiten [CREMER (1996)]
3 Internationale Analyse 27
Beim bakengestützten System (Kurve „beacon“) wird durch die auftretenden Stauungen im Streckenabschnitt eine FCD Zeitverzögerung erzeugt, da die Datenabgabe erst beim Passieren der nächsten in Fahrtrichtung gelegenen Bake erfolgen kann. Die Detektions- zeit ist nur geringfügig besser als die der lokalen Verkehrsdatenerfassung. Diese Proble- matik tritt bei den mobilfunkgestützten Systemen durch die ständige Möglichkeit, Daten zu übertragen, nicht auf. Die Kurve der GSM-basierenden Verkehrsdatenerfassung folgt daher sehr eng der Kurve „real Data“ und liefert somit die besten Ergebnisse. Eine Verbesserung der bakengestützten Systeme in Richtung der Qualität der mobilfunkge- stützten FCD-Systeme könnte allerdings durch eine Erhöhung der Bakendichte erreicht werden.
Die beispielhafte Simulation von Cremer macht deutlich, dass das größte Potenzial der mobilen Verkehrsdatenerfassung bei den mobilfunkgestützten Systemen liegt. Neben dem Aspekt der permanenten Verfügbarkeit ist bei den mobilfunkgestützten Systemen jedoch auch die Übertragungsdauer und -sicherheit von großem Interesse. Diesem Aspekt wurde in den Untersuchungen der Feldversuche zu RHAPIT, STORM, VERDI und LoCoMoTiV besonderes Interesse geschenkt.
Im RHAPIT (Rhein-Main-Area Project for Integrated Trafik Management) Feldversuch, in dem der Bearer-Service (Datenübertragung via Modem) im GSM-Netz als Übertragungs- medium eingesetzt wurde, sind zum Teil große Zeitverzüge der Datenkommunikation zwischen Rechnerzentrale und GSM-Modem im Fahrzeug gemessen. Nur 16% der FCD- Daten erreichte die Datenzentrale innerhalb von 5 Minuten. 34% benötigten den Zeitbe- reich von 5 bis 10 Minuten und bei 50 % lag die Übertragungsdauer über 10 Minuten, oder die Telegramme wiesen Unplausibiltäten auf. HUBER (2001, S. 28) fasst hierzu bilanzierend zusammen, dass „die zeitlichen Potenziale der mobilfunkgestützten Übertra- gung aufgrund der technischen Restriktionen der GSM-Datenübertragung (Bearer- Service) und der Gerätetechnologie nicht optimal genutzt wurden“.
Das spezielle Notrufprotokoll des STORM (Stuttgart Transport Operation by Regional Management) Feldversuchs basierte ebenfalls auf einer Datenübertragung mittels Bearer- Service. Die durchschnittliche Übertragungsdauer betrug hierbei 90 Sekunden, wobei 40 % der Daten weniger als 1 Minute zur Übermittlung an die Zentrale benötigten.
Die Unzuverlässigkeiten der Datenübertragung mittels GSM-Bearer-Services führten zum Einsatz des GSM Kurznachrichtendienstes (Short-Message-Services, SMS) als Übertra- gungsmedium (siehe Kapitel 4.2.1.4, Seite 41). Erstmalig fand dieses im VERDI (VEhicle Related Dynamic Information) Feldversuch seine Anwendung. Leider sind die Ergebnisse der VERDI Untersuchung größtenteils vertraulich. In den Veröffentlichungen zu diesem Projekt werden keine Angaben zur Datenübertragungsqualität gemacht. Im VERDI Projekt wurde erstmals nur das satellitengestützte Global Positioning System (GPS) zur Ortung der Fahrzeuge ohne digitale Karteninformationen und „Datenabgleich“ (Map Matching Process 4 ) im Fahrzeug eingesetzt. Die prinzipielle Machbarkeit dieser preisgünstigen Endgeräte konnte nachgewiesen werden.
Für das Übertragungsmedium des SMS-Services spricht der weitere Einsatz im LoCo- MoTiV (Localisation and Communication in MoTiV) Projekt. Der hierbei ausgetestete, auf der Grundlage der Ergebnisse des VERDI Feldversuchs entwickelte GATS- Datenstandard (Global Automotiv Telematics Standard) greift auf den SMS-Service als
4 Beim „Map Matching Process“ werden die kontinuierlich erhoben GPS-Ortungsdaten mit der digitalen fahrzeugseitigen Karte abgeglichen und gegebenenfalls korrigiert. Der Prozess stellt somit fest, ob sich das Fahrzeug noch auf einen bestimmten Streckenabschnitt der gespeicherten Karte befindet oder nicht.
3 Internationale Analyse 28
Übertragungsmedium zurück. Eine ausführliche Beschreibung der GATS-Systemkompo- nenten ist dem Abschnitt 4.3 Protokolle und Standards, S. 58 ff, zu entnehmen.
Bezüglich der Ergebnisse der Feldversuche zur Datenübertragungsqualität mittels Mobilfunk bleibt anzumerken, dass die Qualität der Mobilfunknetze in den letzten Jahren ständig qualitativ verbessert wurden. Vor allem durch die neuen Datenübertragungstech- nologien, wie GPRS oder UMTS, die eine permanente Verbindung zwischen Zentrale und Telematikendgerät im Kfz bei sehr günstigen Tarifen ermöglichen (Abrechnung erfolgt nach übertragenen Datenvolumen, 1 MB kostet ca. 1 €), werden mobilfunkbasierte FCD Systeme in der Praxis für den Massenmarkt finanzierbar und einsetzbar.
Einer der Gründe, warum GPRS noch nicht von den großen Automobilherstellern eingesetzt wird, liegt in den Problemen mit der GPRS-Hardware. Die am Markt verfügba- ren GPRS Modems haben auch in der 2. Generation immer noch erhebliche Stabilitäts- probleme im praktischen Dauereinsatz. Bei aktiver GPRS Verbindung können gleichzeitig auch keine Telefongespräche geführt werden. Dies ist besonders in der Automobil- industrie ein entscheidendes Kriterium, da der Fahrzeuglenker im Kfz somit per Sprachan- ruf nicht erreichbar ist. Zum Telefonieren müsste ein weiteres Modem eingebaut werden. Weiters gibt es auch keine durchgängigen GPRS Roamingverträge zwischen den europäischen Mobilfunkbetreibern. Aus diesen Gründen setzen die großen Automobilher- steller (BMW, Mercedes, VW, etc.) nach wie vor auf SMS als Datenübertragungsmedium.
3.4.2 Modellrechnungen zur Verkehrsflussanalyse
Im Rahmen des RHAPIT-Feldversuchs wurde der Zusammenhang zwischen strecken- bezogenen Verkehrsdaten und querschnittsbezogenen Messwerten lokaler Verkehrs- datenerfassungssysteme untersucht. Es wurden durch Konvoifahrten mit 5 FCD Testfahrzeugen, die den zu untersuchenden Streckenabschnitt mehrmals durchfuhren, gezielt Störfallerkennungstests im Bereich des Frankfurter Kreuzes durchgeführt.
Am Querschnitt EQ2 wurden die in Abbildung 3.4-2 dargestellten Messdaten erhoben. Die auf 5-Minuten-Intervalle aggregierten querschnittsbezogenen Messdaten der Induktions- schleife in EQ2 (dünne durchgezogene Linie) sowie die durch ein Kalman-Filter-Modell [WELCH & BISHOP (2001)] aus den benachbarten Erfassungsquerschnitten EQ3 und EQ1 berechneten mittleren Reisegeschwindigkeiten des Verkehrsstromes auf dem betrachteten Streckenabschnitt (dicke durchgezogene Linie) wurden mit den Messwerten der aktuellen Fahrgeschwindigkeit der Einzelfahrzeuge (Näherung durch gestrichelte Linie) am Querschnitt EQ2 verglichen [FOLKERTS et al. (1998)].
3 Internationale Analyse 29
Abbildung 3.4-2: Gegenüberstellung der Zählstellendaten am Querschnitt EQ 2 (Induk- tionsschleife), der Modelldaten (Kalman-Filter) und der FCD-Daten im Rahmen von Konvoifahrten des RHAPIT Feldversuches am 17.03.1995 im Bereich des Frankfurter Kreuzes [FOLKERTS et al. (1998)]
Die Ganglinien der Geschwindigkeiten zeigen eine Verkehrsstörung im Zeitraum zwischen 14:50 und 15:50 Uhr infolge Verkehrsüberlastung. Bereits um 14:45 Uhr liegen zwei FCD- Datenprotokolle vor, die Schwellenwertunterschreitung der Reisegeschwindigkeit von 30 km aufweisen. Die 5-Minutenwerte des Detektors und das Kalmanfiltermodell detektieren zu diesem Zeitpunkt noch keine Verkehrsstörung.
FOLKERTS et al. (1998) interpretieren diesen Sachverhalt wie folgt: Einzelne Fahrzeuge
stecken bereits im Stop-and-Go-Verkehr, während die geglätteten 5-Minuten-Werte der Zählstellendaten diesen Zustand noch nicht repräsentieren. Aus den Datenprotokollen der
FCD zwischen 14:45 und 15:05 Uhr kann auf einen starken Stop-and-Go-Verkehr
geschlossen werden. Jedes FCD-Paket wies für die Abschnittsdurchquerung mindestens zwei Fahrzeugstillstände und eine Haltezeit von mehr als 1 Minute auf. Die FCD- Datenpakete während des Störfallzeitraums beinhalten je einen Fahrzeugstillstand mit einer Haltezeit unter einer Minute bei 1-3 Schwellenwertunterschreitungen. Dieser Zustand lässt sich als instabiler dichter Verkehr interpretieren. Die FCD-Fahrzeuge, die um 15:25 Uhr den Abschnitt durchqueren, lassen aufgrund ihrer größeren Geschwindig- keit und der damit verbundenen Schwellenwertüberschreitung auf eine Verkehrserholung, nicht aber auf einen stabilen Verkehrszustand schließen.
Das hier dargestellte Beispiel aus dem RHAPIT-Feldversuch verdeutlicht in eindrucksvoll- er Weise das Potenzial, welches streckenbezogene fahrzeuggenerierte Verkehrsdaten
3 Internationale Analyse 30
aufweisen. Neben einer früheren Störfalldetektion ist eine detailliertere Verkehrs- zustandsbeschreibung durch eine Analyse der mobilen Verkehrsdaten möglich. Der Feldversuch verdeutlicht aber auch die Notwendigkeit eines entsprechenden Stichproben- umfanges der FCD-Fahrzeuge am Fahrzeugkollektiv. Zwischen 15:23 und 15:49 Uhr fehlen vollständig FCD-Meldungen. Die Erholung des Verkehrs wird von der FCD Stichprobe aufgrund fehlender Daten nicht wiedergegeben.
Für den gleichen Streckenabschnitt am Frankfurter Kreuz wurden die lokalen und mobilen Verkehrsdaten vom 7.11.1994 für die Situation eines gebundenen, aber noch stabilen Verkehrszustandes gegenübergestellt. Abbildung 3.4-3 gibt die Geschwindigkeitsverläufe an den Messquerschnitten (gestrichelte Linie), die nach Kalman-Filter bestimmten Reise- geschwindigkeiten für die beiden Sektoren (durchgezogene Linie) und die Geschwindig- keit eines FCD-Fahrzeugs bei Einfahrt in den Erfassungsabschnitt wieder.
Es ist festzustellen, dass anfänglich die Geschwindigkeiten des Testfahrzeuges 20 km/h über denen der Messstelle EQ1 liegen. Dies kann entweder auf den individuellen Fahrstil des Kraftfahrers oder auf Verzögerungen bei der fahrzeugseitigen Bestimmung der Fahrgeschwindigkeit bei starken Abbremsvorgängen zurückgeführt werden [FOLKERTS et al. (1998)]. Das FCD-Fahrzeug muss infolge einer Verkehrsverdichtung seine Ge- schwindigkeit verringern, sodass es an den Erfassungstellen EQ2 und EQ3 das Niveau der lokalen Geschwindigkeiten erreicht.
Abbildung 3.4-3: Gegenüberstellung der Zählstellendaten am Erfassungsquerschnitt EQ2 (Induktionsschleife), der Modelldaten (Kalman-Filter) und der FCD-Daten vom 07.11.1994 am Frankfurter Kreuz [FOLKERTS et al. (1998)]
3 Internationale Analyse 31
Aus diesem relativ einfachen Beispiel wird eine grundlegende Problematik der stre- ckenbezogenen Verkehrsdatenerfassung deutlich: Insbesondere im freien und teilgebundenen Verkehr, ist die Reisegeschwindigkeit die durch FCD-Fahrzeuge ermittelt wurde, primär von der freien Entscheidung des Kraftfahrers abhängig. Die Geschwindig- keiten sind nicht repräsentativ für das Fahrzeugkollektiv. Als ein Ergebnis des RHAPIT- Feldversuchs definieren FOLKERTS et al. (1998), dass die Streuung der FCD- Einzelgeschwindigkeiten durch eine geeignete Auswertelogik ausgeglichen werden muss; bei größeren Datenmengen ist z.B. an eine Streichung von Extremwerten zu denken. Der Messfehler der FCD-Reisezeiten wird mit 10% beziffert.
Demgegenüber konnten in beiden beschriebenen Testfällen bei gebundenem Verkehr und bei Überlast die vorherrschenden Verkehrssituationen aufgrund der strecken- bezogenen Verkehrsdatenerfassung korrekt wiedergegeben werden. Als ein wesentliches Ergebnis der RHAPIT-Untersuchung kann die Sinnhaftigkeit einer kombinierten Betrach- tung lokaler und mobiler Verkehrsdaten zur Verkehrszustandsklassifikation gesehen werden. Dies gilt insbesondere, solange keine ausreichenden Datenmengen an FCD gewährleistet werden können, wie dies im Feldversuch der Fall war.
Im VERDI-Feldversuch wurde festgestellt, dass bei ausreichendem Stichprobenumfang, streckenbezogene Daten der FCD zur aktuellen und vollständigen Erfassung der Ver- kehrslage uneingeschränkt geeignet sind. Durch FCD konnten Stauereignisse im Durch- schnitt 15 Minuten früher festgestellt werden, als dies durch die Landesmeldestellen der Polizei der Fall war [HUBER (2001), S. 34]. Jedoch brachte der VERDI-Feldversuch auch Probleme bei der individuellen Geschwindigkeitserfassung zu Tage. Durch die zeitliche Mittelung der Geschwindigkeiten im FCD-Fahrzeug werden Geschwindigkeitsänderungen verzögert nachvollzogen. Somit weichen bei starken Abbrems- und Beschleunigungs- vorgängen die querschnittsbezogenen Messwerte von den Geschwindigkeiten, die durch FCD-Fahrzeuge generiert werden, zum Teil erheblich voneinander ab. Zusätzlich stellte sich im Rahmen der Datenverarbeitung heraus, dass der Bezug der Verkehrsdaten auf verkehrstechnisch nicht relevanten Straßenabschnitten zu einer unnötig hohen zu verar- beitenden Datenmenge geführt hat [FOLKERTS et al. (1998)].
4 Datenübertragung 32
Ziel diese Kapitels ist die Ermittlung der für die FCD Generierung am besten geeignetsten Technologie zur Datenübertragung. Dazu wurden verschiedene Kriterien und Nutzen-
funktionen definiert (siehe Tabelle 4.1-1), die als Zielertrag E in eine Nutzwertanalyse
eingehen. Durch Multiplikation des Zielertrages E mit den Zielgewichtungen G ergeben
sich die Teilnutzwerte n. Der Gesamtnutzwert N ergibt sich durch Summation aller
Teilnutzwerte n.
4.1 Bewertungskriterien und Zielgewichtung
Da fortlaufend neue Übertragungstechnologien mit höheren Übertragungskapazitäten bei geringeren Übertragungskosten entwickelt werden, ist die Technologieverfügaberkeit ein wichtiges Beurteilungskriterium der Datenübertragung. Daneben sind hinsichtlich der streckenbezogenen Verkehrsdatenerfassung durch Einzelfahrzeuge sowohl die Übertra- gungskosten als auch die Übertragungsdauer Schlüsselfaktoren um einerseits die wirtschaftlichen als auch die technischen Systemanforderung zu erfüllen. Folgende Nutzenfunktionen wurden zum Vergleich der verschiedenen Übertragungstechnologien definiert:
Tabelle 4.1-1: Zielkriterien und Nutzenfunktionen zur FCD-Datenübertragung
Arbeit zitieren:
Dipl.-Ing. Dr. MSc Martin Linauer, 2005, Generierung streckenbezogener Verkehrsdaten als Basis für den Einsatz in Verkehrstelematiksystemen, München, GRIN Verlag GmbH
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