Datengestuetzte Analyse der Stauentstehung und -ausbreitung auf Autobahnen / Data-driven analysis of traffic congestion dynamics on motorways

Eine detailgetreue Rekonstruktion der Verkehrslage bildet die Grundlage fuer ein Verstaendnis der Verkehrsdynamik, insbesondere der Entstehung und Ausbreitung von Staus. Es wird ein Algorithmus vorgestellt, welcher kontinuierliche raumzeitliche Geschwindigkeitsprofile anhand von aggregierten Querschnittsdaten, Floating-Car-Daten sowie weiteren Datenkategorien rekonstruiert. Dabei werden sowohl die Uebergangsbereiche zwischen freiem und gebundenem Verkehr als auch einzelne Strukturen (wie Stop-and-go-Wellen) detailliert aufgeloest. Der Algorithmus wird auf Querschnittsdaten der deutschen Autobahnen A 5, A 8 und A 9 angewandt, welche insgesamt mehr als 400 Verkehrsstaus enthalten. Die Analyse der Daten zeigt, dass bei nahezu allen Verkehrszusammenbruechen neben hohem Verkehrsaufkommen eine Stoerung des Verkehrsflusses und eine Streckeninhomogenitaet als Ausloesungsfaktoren wirkten. Der "Stau aus dem Nichts" ist eine seltene Ausnahme. Die raumzeitliche Ausbreitung der Staus laesst sich anhand weniger idealtypischer Muster verstehen. Als Anwendungen werden Datenfusion, Fehlerkompensation bei Ausfall von Detektoren und die Abschaetzung der Zeitverluste im Stau diskutiert. (A) ABSTRACT IN ENGLISH: A detailed reconstruction of the traffic situation is essential for understanding traffic dynamics and particularly traffic flow breakdowns and traffic congestion dynamics. In the report, we present a method for estimating continuous spatiotemporal profiles of dynamic quantities such as local traffic density or velocity. The method is based on aggregated cross-sectional detector data that may be augmented by probe-vehicle (floating-car) data and other traffic information. The resulting profiles give the locations of transitions between free and congested traffic in great detail, as well as structures within the traffic states such as stop-and-go waves. We apply the algorithm to detector data of sections from the German motorways A 5, A 8, and A 9 including more than 400 traffic breakdowns. The results indicate that traffic breakdowns generally follow from the simultaneous effect of high traffic demand, a local bottleneck, and a temporary perturbation of the traffic flow. The "phantom traffic jam" is a rare exception. Moreover, the spatiotemporal dynamics of the resulting congestions can be into few generic traffic patterns. As applications, we discuss data fusion, detector error compensation, and estimating travel times. (A)

• Availability:
  • Find a library where document is available. Order URL: http://worldcat.org/oclc/6525734
• Authors:
  • KESTING, A
  • Treiber, M
• Publication Date: 2010

Language

• German

Media Info

• Pagination: 5-11
• Serial:
  • Straßenverkehrstechnik
  • Volume: 54
  • Issue Number: 1
  • ISSN: 0039-2219

Subject/Index Terms

• TRT Terms: Digital simulation; Highway capacity; Peak periods; Simulation; Traffic congestion; Traffic density; Traffic flow
• Uncontrolled Terms: Traffic relief
• Geographic Terms: Germany
• ITRD Terms: 8125: Deutschland; 645: Kapazität (Verkehrsnetz); 6483: Numerisches Modell; 631: Verkehrsentlastung; 671: Verkehrsfluss; 612: Verkehrsspitze; 673: Verkehrsstärke; 632: Verkehrsstauung
• Subject Areas: Highways; Operations and Traffic Management; I71: Traffic Theory; I72: Traffic and Transport Planning;

Filing Info

• Accession Number: 01166762
• Record Type: Publication
• Source Agency: Forschungsgesellschaft für Straßen- und Verkehrswesen (FGSV)
• Files: ITRD
• Created Date: Aug 28 2010 11:22AM