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https://nap.nationalacademies.org/catalog/27432/critical-issues-in-transportation-for-2024-and-beyond

Neue Methoden zur Steuerung von Streckenbeeinflussungsanlagen - Teil 2: Das neue Steuerungsverfahren INCA / New methods for the control of variable message signs - Part 2: The new control logic INCA

In Deutschland sind Streckenbeeinflussungsanlagen (SBA) ein wichtiger Bestandteil der Verkehrsinfrastruktur auf Autobahnen. Sie passen die zulaessige Hoechstgeschwindigkeit automatisch den aktuellen Verkehrs- und Witterungsverhaeltnissen an und warnen die Verkehrsteilnehmer vor Stau, Nebel, Unfall oder anderen Gefahren. Die Steuerung erfolgt zum groessten Teil vollautomatisch. Aufgrund von Messungen werden jede Minute die Verkehrssituation und die Witterungsverhaeltnisse im beeinflussten Autobahnabschnitt bewertet und entsprechende Schaltungen generiert. Die Erfahrungen mit dem taeglichen Betrieb von SBA haben gezeigt, dass die bisher eingesetzten Steuerungsverfahren nach MARZ systembedingt mehrere grundsaetzliche Schwaechen und Einschraenkungen aufweisen. Sowohl bei der Situationserkennung als auch bei der automatischen Wahl wirksamer Schaltprogramme ist ein erhebliches Verbesserungspotenzial vorhanden. Mit dem neuen Steuerungsverfahren INCA kann die Steuerung von SBA effizienter erfolgen. INCA enthaelt moderne Algorithmen, die eine schnelle und zuverlaessige Erkennung von kritischen Verkehrssituationen ermoeglichen. Darauf aufbauend werden nutzbringende Schaltungen zur Stauwarnung und Verkehrsharmonisierung zielorientiert generiert. Eine wichtige Voraussetzung dafuer und einen wesentlichen Fortschritt stellt die Optimierung der Verfahrensparameter mithilfe einer Zielfunktion und historischer Daten dar. Im Beitrag werden die Modellkomponenten von INCA und die Ergebnisse von Evaluierungen in zwei unterschiedlichen Testfeldern vorgestellt. Siehe auch Teil 1 des Artikels, ITRD-Nummer D363841. (A) ABSTRACT IN ENGLISH: In Germany lane control systems (LCS) are an important component of the traffic infrastructure of motorways. They automatically adapt the permissible maximum speed to current traffic and weather conditions and warn road users in the case of traffic jam, fog, accident and other dangers. The control is almost fully automatic. Sensor data are used for identifying every minute the traffic and the environmental situation and for generating messages. The experience with the operation of line control systems shows that the commonly used MARZ control logic suffers shortcomings and principal system limitations. Huge improvement potential resides in the automatic situation detection and in the decision model for the choice of the more adequate control program. The new control logic INCA makes line control systems more efficient. INCA contains modern algorithms that allow detecting critical traffic situations faster and more reliable. This builds the basis for the generation of aim-oriented control programs. The optimization of the model parameters with the objective function and historical data is therefore primordial. The paper describes the model components of INCA such as the results of evaluation in two different field tests. (A) See also part 1 of the paper, ITRD number D363841.

  • Availability:
  • Authors:
    • DENAES, S
    • SCHIEFERSTEIN, A
    • RIESS, S
    • ERMER, P
  • Publication Date: 2009

Language

  • German

Media Info

Subject/Index Terms

Filing Info

  • Accession Number: 01176464
  • Record Type: Publication
  • Source Agency: Forschungsgesellschaft für Straßen- und Verkehrswesen (FGSV)
  • Files: ITRD
  • Created Date: Oct 6 2010 3:50PM