Rückstaulängenschätzung an signalisierten Knotenpunkten durch multiple lineare Regression

Gegenstand der Arbeit ist die Entwicklung eines Algorithmus, der die maximale Anzahl stehender Fahrzeuge an signalisierten Knotenpunkten pro Umlauf und für jeden Fahrstreifen separat schätzt. Er ist Teil einer fahrzeugseitigen Geschwindigkeitsempfehlung. Kern des Algorithmus ist eine multiple lineare Regression unter Verwendung der Verkehrsstärken am stromaufwärtigen Knotenpunkt als Prädiktoren und der Rückstaulänge als Kriterium. Da sich der Zusammenhang im Laufe der Zeit ändern kann, wird der Algorithmus so gestaltet, dass er die Regressionsparameter selbst erlernt und sich bei veränderten Verkehrsstärken der Zuflüsse anpasst. Voraussetzung für die Regression ist die Kenntnis über die tatsächlichen Rückstaulängen der vergangenen LSA-Umläufe. Sie können entweder manuell beziehungsweise per Kamera aus der Realität oder Simulation erhoben werden oder sie werden automatisiert geschätzt. In der Arbeit wird eine neue Methode zur Stauende-Erkennung vorgestellt, welche anhand von fahrzeuggenerierten Daten und Induktivschleifendaten die maximale Rückstaulänge schätzt. Die so geschätzten Rückstaulängen fließen zur Laufzeit in den Algorithmus ein. Der Algorithmus ist zentraler Bestandteil der fahrzeugseitigen Geschwindigkeitsempfehlung "ecoApproach Advice". Der softwaretechnische Entwurf des ecoApproach Advice sowie dessen Implementierung sind ebenfalls Bestandteile der Arbeit. (A)

  • Availability:
  • Corporate Authors:

    Technische Universität München, Lehrstuhl für Verkehrstechnik

    Arcisstr. 21
    München,   Germany  80333
  • Authors:
    • Santa, C
  • Publication Date: 2019

Language

  • German

Media Info

Subject/Index Terms

Filing Info

  • Accession Number: 01779321
  • Record Type: Publication
  • Source Agency: Forschungsgesellschaft für Straßen- und Verkehrswesen (FGSV)
  • ISBN: 978-3-937631-25-7
  • Files: ITRD
  • Created Date: May 22 2020 5:35AM