VERKEHRSADAPTIVE STEUERUNG VON LICHTSIGNALANLAGEN - EIN ÜBERBLICK -

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1 VERKEHRSADAPTIVE STEUERUNG VON LICHTSIGNALANLAGEN - EIN ÜBERBLICK - Bernhard Friedrich Institut für Verkehrswirtschaft, Straßenwesen und Städtebau Universität Hannover Appelstraße 9A D Hannover friedrich@ivh.uni-hannover.de KONTEXT Ein Anteil von etwa 27% an der jährlichen Verkehrsleistung des motorisierten Kraftfahrzeugverkehrs wird in Deutschland in innerörtlichen Straßennetzen erbracht 1. Für diese Verkehrsleistung von ca. 170 Mrd. Fz-km/a im Jahr 2000 ist bei einer durchschnittlichen Reisegeschwindigkeit von 25 km/h ein Reisezeitaufwand rund 6,8 Mrd. Fz-h/a erforderlich. Könnte die Reisegeschwindigkeit um 10% oder 2,5 km/h gesteigert werden, wäre eine Reduktion des Reisezeitaufwandes von 618 Mio. Fz-h/a möglich. Die damit verbundenen Nutzen aus eingesparter Reisezeit, Kraftstoff und Schadstoffemissionen würden sich auf mehrere Milliarden Euro belaufen. Die Qualität des Verkehrsablaufs in städtischen Netzen wird vor allem von der Kapazität der Knotenpunkte und den dort auftretenden Verlustzeiten bestimmt. Der überwiegende Anteil der Knotenpunkte wird aus Gründen der Verkehrssicherheit und der erforderlichen Kapazität durch Lichtsignalanlagen (LSA) gesteuert. Die Verfahren zur Steuerung von Lichtsignalanlagen wurden in den vergangenen Jahren fortlaufend verfeinert, so dass es im Wesentlichen gelang, eine Steigerung der Verkehrsleistung ohne eine Verschlechterung der Reisequalität zu erreichen. Trotz dieser Erfolge in der Bewältigung des steigenden Verkehrsaufkommens scheinen die Reserven traditioneller Steuerungsverfahren aufgebraucht zu sein. Die aus volkswirtschaftlichen Gründen wünschenswerte Verbesserung der durchschnittlichen Reisegeschwindigkeit kann mit ihrer Hilfe nicht erreicht werden. Auch ist die fortlaufende Pflege der häufig komplexen Logiken und deren Anpassung an eine Veränderung an die Verkehrsnachfrage oder des Verkehrsangebots zeitaufwändig und durch die Fachverwaltungen kaum zu leisten. Da die Kapazitäten der vorhandenen Verkehrsinfrastruktur durch die vorhandenen Steuerungsverfahren in aller Regel nicht ausgenutzt werden können [FRIEDRICH, 1996], ist die Entwicklung, Erprobung und der Einsatz neuer intelligenterer Verfahren ein wichtiges Ziel, mit dem Kosten in Milliardenhöhe vermieden werden können. Seit Mitte der 80er Jahre hat sich am Fachgebiet Verkehrstechnik und Verkehrsplanung der TU München unter Prof. Hartmut Keller eine Forschungsrichtung herausgebildet, die dieses Ziel verfolgt. Das vorliegende Papier gibt einen Überblick zum Thema der verkehrsadaptiven Steuerung von Lichtsignalanlagen im Allgemeinen und den Beiträgen des Fachgebietes im Besonderen. HISTORISCHES ZUR LICHTSIGNALSTEUERUNG Mit der Zunahme des motorisierten Verkehrs Anfang des 20. Jahrhunderts wurde an verkehrsreichen Plätzen die Regelung des Verkehrs aus Gründen der Sicherheit durch Verkehrspolizisten übernommen. Ein solcher Verkehrsknotenpunkt war der Potsdamer Platz in Berlin, den 1924 bereits 200 Straßenbahnen pro Stunde passierten. Für die Steuerung des Verkehrs am Potsdamer Platz waren täglich 11 Verkehrspolizisten im Einsatz, die sich untereinander über Hup- bzw. Klingelzeichen verständigten (Bild 1). 1 Verkehr in Zahlen 1998, hrsg. vom Bundesministeriums für Verkehr, Bauen und Wohnen, sowie eigene Abschätzungen 1

2 Bild 1: Potsdamer Platz in Berlin Anfang der 20er Jahre Wegen der hohen Personalkosten für die Verkehrspolizisten wurde 1924 am Potsdamer Platz mit dem Ampelturm die erste Lichtsignalanlage Europas errichtet. Für den Betrieb des Ampelturms musste ein Gesetz erlassen werden, das die Signale den Handzeichen der Polizisten gleichsetzte. Ein Verkehrspolizist steuerte von der gläsernen Kanzel des Turmes aus fortan die fünf Einmündungen zum Platz manuell über die 15 Signale der Ampel. Bild 2: Ampelturm am Potsdamer Platz um

3 In den folgenden vierzig Jahren wurde die Anlagentechnik verbessert, ohne dass sich jedoch aus verkehrstechnischer Sicht Änderungen am Steuerungsprinzip ergaben. So wurden noch Mitte der 60er Jahre der Verkehr an wichtigen Knotenpunkten wie z.b. dem Münchener Stachus durch Verkehrspolizisten manuell gesteuert, obwohl anlagen- wie auch verkehrstechnisch bereits die Voraussetzungen für eine verkehrsabhängige Steuerung geschaffen waren. Die erste verkehrsabhängige Steuerung wurde nämlich 1928 von Charles Adler jr. entwickelt und in Baltimore, Maryland, erstmals eingesetzt [DARROCH ET AL., 1990]. Die Steuerung sah eine Dauerfreigabe der Hauptrichtung vor. Wollte ein Fahrzeug aus der Nebenrichtung den Knoten passieren, konnte der Fahrer die Umschaltung der Phase durch ein akustisches Signal (Hupen) aktivieren. Damit war die erste Ablauflogik für die Verkehrssteuerung entwickelt. Nach diesem Prinzip werden noch heute der überwiegende Teil der verkehrsabhängigen Steuerungen konzipiert. Bild 3: The age of the "traffic-actuated signal" began Feb. 22, 1928, at the corner of Falls Road and Northern ParkwayGRUNDLAGEN DER VERKEHRSABHÄNGIGEN STEUERUNG 3

4 Verkehrsabhängige Steuerung mit Ablauflogiken Neben Festzeitprogrammen sind in den vergangenen 30 Jahren vermehrt verkehrsabhängige Steuerungen zum Einsatz gekommen. Für die verkehrsabhängige Steuerung werden weltweit in überwiegender Mehrzahl Ablauflogiken eingesetzt, die zeitliche und logische Bedingungen prüfen und entsprechend die Freiheitsgrade (Umlaufzeit, Versatzzeit, Phasenfolge und Freigabezeit) nutzen, um ein für die aktuelle Verkehrsnachfrage möglichst optimales Signalbild zu erreichen [FGSV, 1992]. Die zeitlichen Bedingungen sichern hierbei die Sicherheitsbelange (Zwischenzeiten) und Mindestanforderungen (z.b. Mindestfreigabezeit). In den logischen Bedingungen und deren Beziehungen untereinander steckt die Erfahrung und das Können des projektierenden Verkehrsingenieurs. So ordnet der Ingenieur den wenigen Kennwerten (Verkehrsstärke, Zeitlücken, Belegung, ggf. Geschwindigkeit), die aus der Messwerterfassung für bestimmte Stellen im Bereich des Knotenpunktes gewonnen werden können, charakteristische Verkehrssituationen zu. Anhand der angenommenen Verkehrssituationen wird dann eine Steuerung gewählt, von der der Ingenieur der Meinung ist, dass sie günstig ist. Eine Optimierung im eigentlichen Sinne und eine quantitative Bewertung finden nicht statt. In aller Regel wird durch eine Ablauflogik ein einzelner Knotenpunkt gesteuert. Eine Abstimmung mit benachbarten Knotenpunkten wird in manchen Fällen über eine vorab festgelegte Koordinierung für die Hauptrichtung durch sogenannte Koordinierungsfixpunkte erreicht. Will man die Koordinierung als Minimalanforderung der Netzsteuerung erreichen, so muss man in Kauf nehmen, dass dadurch die Freiheitsgrade der Steuerung stark eingeschränkt werden. Denn eine Änderung der Umlaufzeit bedingt eine Veränderung der Koordinierungsfixpunkte. Zudem müssen alle betrachteten Knotenpunkte in einer gemeinsamen Umlaufzeit gesteuert werden, da durch asynchrone Zyklen die Koordinierung ebenfalls verloren geht. Auch Veränderungen der Phasenfolge sind in koordinierten Streckenzügen schwer zu realisieren. Bevorrechtigung des öffentlichen Straßenpersonenverkehrs an Knotenpunkten Mitte der 80er Jahre kam die Bevorrechtigung von Fahrzeugen des Öffentlichen Straßenpersonenverkehrs (ÖSPV) an Knotenpunkten als eine weitere wichtige Anforderung an die Lichtsignalsteuerung hinzu. Durch die Bevorrechtigung wird einerseits die Reisegeschwindigkeit des ÖSPV und die Qualität für die Fahrgäste deutlich erhöht und somit dem politischen Ziel der Attraktivitätssteigerung Rechnung getragen. Andererseits können durch eine Verkürzung der Umlaufdauern betriebliche Einsparungen (Fahrzeuge, Personal) bei den Verkehrsunternehmen erreicht werden, wodurch diese wirtschaftlicher werden. Unterschieden werden die "absolute" und die "bedingte" Bevorrechtigung, für die allerdings bislang keine klaren Abgrenzungskriterien vorliegen [FGSV, 1993]. Aus Gründen der verkehrspolitischen Zielsetzungen und mit Unterstützung der Nahverkehrsunternehmen wurde zumeist eine möglichst weitegehende "absolute" Bevorrechtigung umgesetzt, die in manchen Fällen zu unausgewogenen Berücksichtigung der anderen Verkehrsteilnehmer (motorisierter Individualverkehr miv, Fußgänger und Radfahrer) führt [FRIEDRICH ET AL., 2002]. In den Ablauflogiken wird die "absolute" Bevorrechtigung durch die Nutzung aller Freiheitsgrade der Steuerung angestrebt. Um das Ziel der weitgehend verzögerungsfreien Durchfahrt eines ÖSPV- Fahrzeugs zu erreichen, werden ansonsten gültige Mindestanforderungen (gemeinsame Umlaufzeit, Koordinierung, maximale Sperrzeiten) in der Regel nicht beachtet. Da durch die Kombination der verschiedenen Variablen über die Zeit ein sehr großer Lösungsraum entsteht, sind die Logikabläufe meist sehr komplex und nehmen mitunter für einzelne Knotenpunkte den Umfang von 20 bis 30 Seiten an. Adaptive Steuerungsverfahren Adaptive Ansätze bauen auf der online Modellierung der Verkehrssituation und den daraus resultierenden Wirkungen auf. Eine sehr bekannte und eingängige Darstellung (Bild 4) der online Modellierung lieferte HUNT ET AL. [1981] für die Ermittlung der Wirkungen durch das Verkehrsmodell des Steuerungsverfahrens SCOOT. Die Darstellung zeigt, dass beginnend mit der Erfassung der einzelnen Fahrzeuge in der Ausfahrt des benachbarten Knotenpunkts sogenannte cyclic flow profiles gebildet werden. Diese Verkehrsflussganglinien dienen der Mittelung und Kurzfristprognose des am Beginn der Zufahrtsstrecke ankommenden Verkehrs. Für den für die Dauer einer Umlaufzeit prognostizierten Verkehrsfluss wird eine konstante Geschwindigkeit unterstellt, mit der die Fahrzeuge die Strecke befahren, bis sie das Stauende erreicht haben. Dort reihen sie sich im Rückstau ein und bilden die Warteschlange. Während der 4

5 Freigabezeit wird die Warteschlange mit einer konstanten maximalen Abflussrate, der Sättigungsverkehrstärke, von ihrer Spitze her abgebaut. Die Betrachtung der Stauentwicklung über den Prognosehorizont erlaubt die Ermittlung der mittleren Wartezeit sowie der mittleren und maximalen Staulänge. Bild 4: Wirkungsmodellierung im Verkehrsmodell von SCOOT [HUNT ET AL., 1981] Neben dem Verkehrsmodell benötigen adaptive Verfahren ein Steuerungsmodell, das die Freiheitsgrade der Steuerung beschreibt. Der Optimierungsalgorithmus testet systematisch die möglichen Steuerungseinstellungen und bewertet sie auf der Basis der modellierten Wirkungen entsprechend der Zielfunktion. Ein adaptives Steuerungsverfahren ist allgemeingültig für Knotenpunkte bzw. Verkehrsnetze formuliert. Durch Konfigurationsdaten wird es für beliebige Umgebungen angepasst. Steuerungsverfahren im Vergleich Die Auswirkungen verkehrsabhängiger Steuerungen wurden in verschiedenen Untersuchungen analysiert und mit denen von Festzeitsteuerungen verglichen (z.b. HOLROYD ET AL., 1971). Die Ergebnisse zeigen mit unterschiedlicher Ausprägung, dass durch die Verkehrsabhängigkeit günstigere Wirkungen, insbesondere bei wechselnden Nachfragemustern, resultieren. Diese Ergebnisse entsprechen den Erwartungen, da verkehrsabhängige Steuerungslogiken direkt auf stochastische Schwankungen im 5

6 Verkehr reagieren und die Freigabezeiten in vorgegebenen Grenzen den Schwankungen anpassen können. Deutlich wurde in Untersuchungen aber auch [BRETHERTON ET AL., 1982], dass gewöhnliche, auf Ablauflogiken beruhende Verfahren bei hohen Auslastungen zu Festzeitsteuerungen auflaufen und in diesen Fällen, nämlich dann, wenn es besonders wichtig wäre, keinen Vorteil gegenüber der kostengünstig zu realisierenden Festzeitsteuerung bieten. Bild 5 zeigt exemplarisch anhand einer einfachen Situation, dass die Auswirkungen von logikbasierten Steuerungsentscheidungen auf Rückstau und Wartezeiten im Wesentlichen unbekannt sind und deshalb keine eigentliche Optimierung der Lichtsignalsteuerung möglich ist. Bild 5: Unbekannte Auswirkungen bei einer Entscheidungssituation in einer Ablauflogik Dieser Einschränkung unterliegen adaptive Verfahren grundsätzlich nicht. Durch die fortlaufende Abbildung und Prognose der Verkehrssituation ist die Voraussetzung geschaffen, den Rahmensignalplan der aktuellen Verkehrsnachfrage anzupassen. Die Schwierigkeit bei adaptiven Verfahren liegt in der Entwicklung geeigneter Modelle, die aus den begrenzten automatisch erfassbaren Informationen des Verkehrsablaufs ein realitätsnahes Bild der Verkehrssituation ermitteln können. DIE ERSTEN DREI GENERATIONEN ADAPTIVER VERFAHREN Die erste adaptive Steuerungsstrategie wurde von MILLER im Jahr 1963 formuliert. Miller schlägt ein einfaches Verkehrsmodell vor, mit dem die Zeitverluste aller Zufahrten eines Knotenpunkts berechnet werden können. Mit Hilfe des Verkehrsmodells werden in gleichmäßigen Abständen von T Sekunden die Auswirkungen berechnet, wenn in eine neue Phase umgeschaltet werden würde. Sind die Zeitverluste bei Umschalten geringer, wird in die neue Phase gewechselt. MILLER'S Verfahren war zum damaligen Zeitpunkt mit den zur Verfügung stehenden technischen Möglichkeiten noch nicht für den realen Einsatz im Feld implementierbar. So hat dieser Beitrag vor allem einen akademischen Wert und diente den darauf folgenden Entwicklungen als Vorbild. 6

7 Während in Deutschland bislang fast ausschließlich 2 logikbasierte Steuerungsverfahren zum Einsatz kommen, wurden in den USA und in Großbritannien mit der Einführung digitaler Rechner für die Straßenverkehrstechnik große Anstrengungen unternommen, allgemeingültige Strategien zu entwickeln, die sensitiv auf die wechselnde Verkehrsnachfrage, also adaptiv reagieren. Nach anfänglichen Misserfolgen (vgl. The Glasgow Experiment, Plident and After [HOLROYD ET AL., 1971], UTCS 3 - Forschungsprojekt [MACGOWAN ET AL., 1980]) gelang der sogenannten zweiten Generation mit dem adaptiven Verfahren SCOOT [HUNT ET AL., 1981a] Anfang der 80er Jahre der Durchbruch. Aufgrund der in mehreren Feldversuchen nachgewiesenen Verbesserungspotenziale etablierte sich SCOOT schnell und wird heute vorwiegend im angelsächsischen Raum flächenhaft eingesetzt. Der Entwicklung von SCOOT folgten im europäischen Ausland die Verfahren PRODYN [HENRY, 1983] und SPOT/UTOPIA [DONATI ET AL, 1984] und in den USA das Verfahren OPAC [GARTNER,1982]. Differenzierungsmerkmale Im Rahmen des UTCS - Forschungsprojektes wurde eine Einteilung der Steuerungsverfahren entwickelt, die auch heute noch vielfach zur Unterscheidung der Verfahren nach deren Leistungsmerkmalen verwendet wird. Die Einteilung unterscheidet drei Generationen von Verfahren, deren Charakteristika in Tabelle 1 zusammengefasst sind. Merkmal 1. Generation 2. Generation 3. Generation Steuerungszyklus 15 Minuten 5-10 Minuten 3-5 Minuten Signalplan-Generierung Offline Optimierung, Auswahl aus Bibliothek nach Tageszeit nach Kennwerten manuell durch Operator Online Optimierung Online Optimierung Verkehrsvorhersage Keine Basierend auf historischen Geglättete Werte Daten Steuerung kritischer Kreuzungen Feinanpassung der Freigabezeiten Feinanpassung der Freigabezeiten und der Versatzzeit Nicht anwendbar Umlaufzeit Gebietsweit festgelegt Festgelegt für variable Gruppen von Knotenpunkten Variabel in Raum und Zeit Tabelle 1: Merkmale der Klassifizierung der Steuerungsstrategien im UTCS-Projekt [GARTNER, 1983] Anhand der in der Klassifizierung genannten Kriterien und unter Berücksichtigung weiterer Anforderungen wird im folgenden durch eine auszugsweise Übersicht bekannter adaptiver Steuerungsverfahren der Stand der Technik dargestellt. Dabei ist es Ziel der Übersicht, neben der Vorstellung der wesentlichen Verfahrenskomponenten, die Vor- und Nachteile der Verfahren kurz zu diskutieren, um damit einen Ausgangspunkt für die anschließenden Überlegungen zu schaffen. 1. Generation Der erste Einsatz eines Verfahrens der 1. Generation fand auf einem digitalen Rechner in Toronto, Kanada statt [MACGOWAN ET AL., 1980]. Kurz darauf folgten Installationen von Digitalrechnern in Glasgow, Schottland und in San Jose und Witchita Falls in den USA. In Glasgow wurden die Verfahren EQISAT und PLIDENT in einem Netz, das 80 Knotenpunkte umfasste, getestet ( The Glasgow Experiment, PLIDENT and After [HOLROYD ET AL., 1971]). Die aufwändige Bewertung des Feldversuchs zeigte deutlich, dass sowohl EQUISAT wie auch PLIDENT den zuvor optimierten Festzeitsteuerungen unterlegen war. In gleicher Weise führte das "Real-Time-Optimisation- Program" in Toronto nicht zum Erfolg, da keine Verbesserungen gegenüber Festzeitsteuerungen 2 3 Das Verfahren VERON [BÖTTGER, 1972] stellt für die Versatzzeitoptimierung eine Ausnahme dar, wurde aber nicht marktrelevant UTCS steht für Urban Traffic Control System. Das US-amerikanische UTCS Forschungsprogramm lief von 1967 bis

8 nachgewiesen werden konnten. Auch das UTCS - Forschungsprojekt von 1967 bis 1977 in den USA zeigte, dass eine verkehrsabhängige Signalplanauswahl bessere Ergebnisse als online Strategien erzielte [MACGOWAN ET AL., 1980]. HUNT ET AL. (1981b) stellte in einer Analyse drei wesentliche Gründe für das Versagen der Verfahren der ersten Generation fest. Durch häufigen Signalplanwechsel wurden trotz guter Verfahren für den Signalplanwechsel Übergangsverluste verursacht. Die Vorhersage der Verkehrsentwicklung für mehrere Minuten ist wegen der Zufälligkeit des Verkehrsablaufes schwierig und war aus diesem Grund unzuverlässig. Bei unerwarteten Ereignissen wurde die Reaktion durch das historische Element der Vorhersage verzögert. 8

9 2. GenerationAufbauend auf den in den Feldversuchen gewonnenen Erfahrungen und der anschließenden Analyse konzentrierten sich die Forschungsaktivitäten in Großbritannien in den 70er Jahren auf die Entwicklung eines Steuerungsverfahrens der sogenannten 2. Generation. Die Entwicklung von SCOOT (Split, Cycle and Offset Optimisation Technique) wurde im Jahr 1973 vom britischen Transport and Road Research Laboratory TRRL begonnen (HUNT ET AL., 1981a). Ausgehend von den cyclic flow profiles, d.h. den aktuell gemessenen Durchflussprofilen am Ausgang der benachbarten Knotenpunkte und Daten aus vorangegangenen Umläufen werden die Ankunftszeiten an den Haltelinien berechnet. Aus den Ankunftszeiten und unter Berücksichtigung der Signalisierung können dann Staulängen, Zeitverluste und Halte abgeleitet werden, die neben der Auslastung der Zufahrten als Bewertungs- und Zielgrößen dienen. Das Steuerungs- und Optimierungsmodell folgt folgenden Schritten: (1) Wenige Sekunden vor dem Ende jeder Freigabezeit wird untersucht, ob durch ihre Verlängerung oder durch ihren Abbruch die größte am Knoten auftretende Auslastung einer Zufahrt verringert werden kann. Falls dies der Fall ist, wird die laufende Phase um vier Sekunden gekürzt oder verlängert. Für den nächsten Umlauf wird von der aktuellen Veränderung nur eine Sekunde beibehalten. (2) Die optimale Versatzzeit wird je Knotenpunkt einmal pro Umlauf unter Verwendung des aus den cyclic flow profiles abgeleiteten Güteindex ermittelt und gegebenenfalls um wenige Sekunden gegenüber ihrer Ausgangslage verändert. Im Fall einer Überlastung einer Zufahrt mit kurzem Stauraum wird abweichend von der Zielfunktion dieser der Vorrang eingeräumt. (3) Die günstigste Umlaufzeit wird im Rahmen der vorgegebenen oberen und unteren Grenzwerte maximal im Abstand von 2,5 Minuten unter der Vorgabe ermittelt, dass der am höchsten belastete Knotenpunkt im Netz genau zu 90% ausgelastet sein sollte. In Schritten von vier bis zu 16 Sekunden (bei großen Umlaufzeiten) wird gegebenenfalls die Umlaufzeit dann dem berechneten Optimalwert angepasst. Der Nutzen von SCOOT wurde mit großangelegten Felduntersuchungen in fünf Städten in Großbritannien und drei weiteren Städten in den USA (Oxnard, Red Dear und Toronto) überprüft, wobei das Verfahren in den meisten Fällen gegen eine gut eingerichtete Festzeitsteuerung verglichen wurde. Hierbei erreichte SCOOT mittlere Wartezeiteinsparungen von etwa 12%. Obwohl mit den Ergebnissen der Feldversuche beachtliche Verbesserungen erreicht wurden, verbleiben folgende Kritikpunkte am Verfahren und insbesondere am Steuerungsmodell: Die Ergebnisse des Verkehrsmodells bzw. der Wirkungsanalyse werden ausschließlich für die Optimierung der Versatzzeiten verwendet. Die Umlaufzeit wie die Aufteilung der Freigabezeiten werden im Wesentlichen auf der Grundlage der Auslastung berechnet. Bei der Optimierung der Versatzzeit wird jeweils ein Knoten in bezug auf seine unmittelbaren Nachbarn betrachtet, wobei vermutet wird, dass trotz der gegenseitigen Einflussnahme durch die einzelnen Optimierungen auch ein Optimum im Netz erreicht wird. Mit Bezug auf Grüne Wellen bedeutet das Vorgehen, dass planerische Vorgaben in Form eines Stadtfahrplans nicht berücksichtigt werden können. Durch die Veränderung der Steuerungsvariablen in kleinen Schritten vermeidet SCOOT allzu abrupte Wechsel und glättet die Entscheidungen, um eher mittelfristigen Entwicklungen der Verkehrsnachfrage zu entsprechen. Die langsame Anpassung schränkt das Verfahren aber auch hinsichtlich der erforderlichen schnellen Reaktion auf stochastische Schwankungen sowie auf mikroskopische Ereignisse (ÖPNV-Anmeldung) deutlich ein. Mit einer festgelegten Phaseneinteilung kann das Programm nicht die Vorteile einer Kapazitätsmaximierung oder einer Anpassung an die Koordinierung nutzen, die sich im Falle veränderter Nachfragemuster ergeben. Generell ist, bedingt durch die zentrale Systemarchitektur, der SCOOT unterworfen ist, die Reaktionszeit aufgrund der langen Übertragungswege zu lang, um wirklich demand responsive agieren zu können. 9

10 Eine besondere Berücksichtigung der Fahrzeuge des ÖPNV ist nicht vorgesehen. 3. Generation Ein typischer vertreter der 3. Generation stellt das Steuerungsverfahren OPAC dar. OPAC, Optimization Policies for Adaptive Contol, wurde im Auftrag des US-Verkehrsministeriums Anfang der 80-er Jahre für den Einsatz an einzelnen Knotenpunkten entwickelt [GARTNER, 1982]. Ausgehend vom Ansatz der Dynamischen Programmierung, der für die Anwendung in seinen wesentlichen Elementen aus dem Verfahren DYPIC [ROBERTSON ET AL., 1974] übernommen wurde, wird fortlaufend in kurzen Abständen die optimale Schaltfolge über einen gleitenden Zeithorizont ( rolling horizon ) berechnet und jeweils solange beibehalten, bis sich auf der Grundlage der Optimierung ein neues Ergebnis ergibt. Die Dauer der Berechnungsintervalle umfasst in etwa die Fahrzeit, die die Fahrzeuge zwischen den Erfassungsstellen und der Haltelinie benötigen. Die Prognose der Fahrzeugankünfte über den betrachteten Zeithorizont, die noch nicht erfasst wurden, erfolgt über ein Modell, das die Information aus vorangegangenen Intervallen nutzt. Das Optimierungs- und Steuerungsverfahren nutzt ein azyklisches Modell. Innerhalb des Zeithorizonts (von etwa einer Umlaufzeit) sind drei Steuerungsentscheidungen zulässig. Da mit der dynamischen Programmierung die Rechenzeitanforderungen zum damaligen Zeitpunkt nicht einzuhalten waren, wird der heuristischer Suchalgorithmus OSCO (Optimal Sequencial Constrained Search) eingesetzt, der aus der Anzahl der möglichen Schaltfolgen die beste ermittelt. Die Bewertung der Güte erfolgt hierbei durch ein einfaches Verkehrsmodell, das konstante Geschwindigkeiten unterstellt und für den Stau keine räumliche Ausdehnung kennt. Im einzelnen folgt OPAC folgendem Funktionsablauf: (1) Die Fahrzeugankünfte über den betrachteten Zeithorizont werden aus aktueller Messung und Modellrechnung prognostiziert. (2) Mit Hilfe von OSCO wird die optimale Schaltfolge berechnet, die Berechnung bezieht sich auf den gesamten Horizont, die Entscheidung fällt jedoch nur für das Teilintervall. (3) Die gewählte Schaltfolge wird im Teilintervall implementiert. (4) Der Horizont wird um die Länge des Teilintervalls verschoben und der Vorgang wird wiederholt. Einige Untersuchungen, denen OPAC unterzogen wurde, zeigten, dass die Gesamtwartezeiten um 4% - 16% gegenüber einer Festzeitsteuerung reduziert wurden. Für OPAC werden folgende Kritikpunkte gesehen: Eine Koordinierung der Knotenpunkte im Netz wird nicht explizit angestrebt. Das Verkehrsmodell führt durch die Annahme vertikaler Stauungen zu Vereinfachungen, die sich auf die Genauigkeit der Ankunftsprognose auswirkt. Damit ist bei längeren Stauungen ein systematischer Fehler impliziert. Durch die Schwierigkeit, Nebenbedingungen im Ansatz der Dynamischen Programmierung bzw. von OSCO zu formulieren und auch als Folge der Rechenzeitanforderung ist die untere Schranke des Teilintervalls auf die Dauer der Phasenübergänge (in OPAC 5 Sekunden) beschränkt. Damit verbunden ist eine mangelnde Flexibilität der Steuerung. Ein Konzept für die Berücksichtigung der Fahrzeuge des ÖPNV fehlt. DIE 4. GENERATION Die Einteilung der Steuerungsverfahren nach GARTNER suggeriert, dass jede der von ihm definierten Generationen durch eine wachsende Leistungsfähigkeit gekennzeichnet sei. So sollte man davon ausgehen, dass mit zunehmender Ordnungsnummer der Generation gleichzeitig die Modellierungs- und Optimierungsgüte der Steuerungsverfahren wächst. Dabei treten die Verfahren der 3. Generation wie OPAC oder PRODYN an, die Heuristiken, die beispielsweise SCOOT durch die Unterteilung des Gesamtproblems in Teilprobleme kennzeichnen, durch exakte Optimierung zu überwinden. Im Ergebnis werden Hilfsgrößen wie die Phaseneinteilung, Umlaufzeit, Versatzzeit oder die Freigabezeitaufteilung von 10

11 den neuen Verfahren nicht mehr benötigt, da lediglich die Freigabezeiten der Signalgruppen unter Nebenbedingungen optimiert werden. Mit dem Ziel der exakten Optimierung wird die NP-Vollständigkeit [MERTZ, 2001] des Optimierungsproblems jedoch ignoriert. Im Umgang mit der Komplexität führt die NP-Vollständigkeit bei den Verfahren der dritten Generation dazu, dass an anderer Stelle vereinfacht wird, um die gewählte Methodik im Feld einsetzen zu können. So sind die Verfahren durch folgende Beschränkungen gekennzeichnet: Systembegrenzung auf einen einzelnen Knotenpunkt Betrachtung von nur zwei (Haupt-)Signalgruppen Prognose über kurzen Zeithorizont in Verbindung mit langen Diskretisierungsintervallen Im Rahmen dieser Beschränkungen ist die Optimierung zwar exakt, in Hinsicht auf das eigentliche Optimierungsproblem, nämlich die Lichtsignalsteuerung in realen Netzen, sind die Ansätze jedoch bedingt praxistauglich und das Ergebnis für das Gesamtsystem nicht optimal. Aus diesem Grund war es Mitte der 80er Jahre richtungsweisend, bei der weiteren Entwicklung von Steuerungsverfahren von der Aufteilung des Optimierungsproblems in lösbare Teilprobleme auszugehen und Verbesserungen hinsichtlich der Systemarchitektur und der Teilmodelle anzustreben. In diesem Sinne kann eine 4. Generation der adaptiven Steuerungsverfahren definiert werden, die im Gegensatz zu den zuvor beschriebenen Verfahren neben der lokalen Abbildung des Verkehrs das Gesamtsystem betrachten. Die Betrachtung des Gesamtsystems wird möglich, indem durch die online Modellierung der Netzströme die Verkehrssituation im Netz [KELLER ET AL., 1987] beschrieben werden kann. Weiterhin werden Verfahren der 4. Generation durch die Berücksichtigung weiterer Charakteristika, die die Anforderungen der Nutzer widerspiegeln (beispielsweise die Möglichkeit der ÖPNV-Prorisierung), gekennzeichnet. Im Wesentlichen wurden bislang zwei Verfahren der 4. Generation entwickelt. Dies ist das Steuerungsverfahren UTOPIA / SPOT (DONATI ET AL., 1984), das in Turin entwickelt wurde, sowie das Steuerungsverfahren BALANCE, das am Fachgebiet Verkehrstechnik und Verkehrsplanung der TU München aufbauend unter Würdigung der Konzepte SIGMA [GARBEN ET AL., 1988] und MOTION [BIELEFELDT ET AL., 1986] entwickelt wurde. UTOPIA / SPOT UTOPIA / SPOT nutzt eine hierarchisch-dezentralisierte Systemarchitektur für die LSA-Steuerung in Netzen. Zum Einsatz kommen zwei Steuerungsebenen. Auf der oberen (UTOPIA) werden die Steuerungsstrategien auf der Basis von Vorhersagen über die Verkehrssituation im Netz festgelegt, in deren Rahmen auf lokaler Ebene (SPOT) die Steuerung entsprechend dem aktuellen Verkehrsaufkommen optimiert wird. Ziel des Verfahrens ist, die gesamte Wartezeit des miv im betrachteten System unter Beachtung der ÖPNV-Priorität zu minimieren. Zur Beschreibung des städtischen Verkehrs kommen drei Verkehrsmodelle auf den jeweiligen Ebenen zum Einsatz: Auf der Netzebene nutzt UTOPIA geschätzte Herkunft-Zielbeziehungen, um mit dieser Eingangsgröße in einem makroskopischen Verkehrsmodell eine globale Wirkungsanalyse durchzuführen. Der Prognosezeitraum liegt in einer Größenordnung von Minuten. Auf lokaler Ebene wird ein einfaches Verkehrsmodell verwendet, in dem das System durch die Zufahrten (bzw. die Signalgruppen) zum Knotenpunkt dargestellt wird. Fahrzeugankünfte werden mikroskopisch über einen Zeithorizont von 120 Sekunden betrachtet, der wiederum in Zeitschritte von drei Sekunden diskretisiert ist. Im Verkehrsmodell werden konstante mittlere Fahrgeschwindigkeiten angenommen, der Serviceprozess wird durch eine konstante Sättigungsverkehrsstärke repräsentiert. Für die Prognose der Fahrzeugankünfte werden die erwarteten Abflusswerte der benachbarten Knotenpunkte verwendet, wobei eine Gleichverteilung zwischen den Fahrzeugen angenommen wird. Für die Abbildung der Fahrzeuge des ÖPNV wird ein eigenes Modell verwendet. Die Fahrzeuge werden dabei einem festen Zeitplan entsprechend generiert und folgen festgelegten Routen im Netz. Ihre Reisezeit wird in Abhängigkeit der Einflüsse auf der freien Strecke, im Bereich der 11

12 Knotenpunkte und der Haltestellen abgebildet. Für die Steuerung werden die einzelnen Fahrzeuge als Pulk abgebildet und gemeinsam mit dem miv betrachtet. Eine absolute Priorisierung ohne Wartezeiten für den ÖPNV kann nicht realisiert werden. Das Steuerungsmodell verwendet einen hierarchischen Ansatz, der einen Referenzplan vorsieht, der den lokalen Steuerungen die Anforderungen der Netzsteuerung durch Rahmenvorgaben vermittelt. Soweit dies aus den verfügbaren Veröffentlichungen zu ersehen ist, handelt es sich hierbei um vorgeschlagene Längen der Phasen- bzw. Signalgruppendauer. Auf lokaler Ebene wird die Steuerung im gegebenen Rahmen in Schritten von drei Sekunden über einen gleitenden Horizont von 120 Sekunden fortgeschrieben. Für die Optimierung wird ein sogenanntes semi-heuristisches Verfahren verwendet, um die endgültige Phasenlänge festzulegen. Die lediglich auf die Dauer von Phasen bezogene Steuerung entspricht einem azyklischen Modell. Die Feldversuche im Progetto Torino ergaben 1985 Einsparungen bei der Gesamtwartezeit von 9,5% sowie 1986 Einsparungen von 15,9%. SIGMA MOTION - BALANCE Einen ersten Schritt in Deutschland mit dem Ziel, Anschluss im Bereich der adaptiven Steuerungsverfahren zu bekommen, stellte das Forschungsprojekt SIGMA [GARBEN ET AL., 1988] dar. Das vom Bundesforschungsministerium ab Mitte der 80er Jahre geförderte Projekt hatte die Entwicklung eines Verfahrens zur offline Optimierung von Festzeitsteuerungen in Netzen zum Ziel und stand damit im Wettbewerb zu dem zu diesem Zeitpunkt bereits seit 20 Jahren bekannten Verfahren TRANSYT [ROBERTSON, 1969]. Wie das in Bild 6 gezeigte Manuskript verdeutlicht, beschäftigte sch die Entwicklergruppe mit Fragen der Wirkungsmodellierung und Optimierung, die teilweise noch heute relevant sind. Bild 6: Manuskript zu den Lösungsansätzen in SIGMA [KELLER, 1988] Das Gesamtkonzept für SIGMA wurde nicht vollendet und das Verfahren lediglich prototypisch für einen Demonstrationseinsatz in Darmstadt verwendet [SCHLABBACH, 1989]. Die im Rahmen des Forschungsprojektes gewonnenen Erfahrungen führten jedoch in der Folge zur Entwicklung eines 12

13 Konzepts für die adaptive online Steuerung in Netzen. Das unter dem Namen MOTION entwickelte Konzept sieht ähnlich wie UTOPIA eine hierarchisch-dezentralisierte Systemarchitektur vor. Auf Zentralenebene werden auf der Grundlage der Netzströme Rahmensignalpläne ermittelt, in deren Grenzen die lokale Steuerung auf stochastische Schwankungen des Verkehrsflusses reagieren kann. Bild 7: Struktur des Steuerungsverfahrens MOTION Da der damalige Auftraggeber das Konzept für MOTION zunächst nicht aufgriff und die Entwicklung adaptiver Steuerungsverfahren nicht weiterverfolgte, entschloss sich das Fachgebiet Verkehrstechnik und Verkehrsplanung der TU München die Forschung in diesem Bereich mit eigenen Entwicklungen voranzutreiben. Mit BALANCE [FRIEDRICH ET AL., 1994] wurden die Überlegungen in einem Konzept konkretisiert und in den folgenden Jahren fortlaufend verfeinert. BALANCE greift Vorüberlegungen aus dem Konzept von MOTION teilweise auf und in bringt diese in ein Gesamtsystem ein, das von drei Ebenen bestimmt wird. Die strategische Ebene wird in der Umsetzung lediglich insofern betrachtet, als eine geeignete Schnittstelle zu ihr vorgesehen wird, über die eine Beeinflussung der Zielfunktionen erfolgen kann. Auf taktischer (MacroBALANCE) und lokaler Ebene (MicroBALANCE) wird das Verfahren von den drei Hauptbereichen Datenerfassung, Datenaufbereitung und Zuordnung, Verkehrsabbildung und Wirkungsanalyse sowie Optimierung der LSA-Steuerung bestimmt, die auf der jeweiligen Ebene entsprechend ihrer räumlichen und zeitlichen Wirkungsweise eine spezifische Ausprägung haben. 13

14 Schnittstelle zur Strategischen Ebene Operator Interface Zuordnung der Meßwerte bzw. Knotenströme zum Netzmodell Ermittlung der Netzströme Zuordnung Verkehrsdaten zu Signalgruppen Wirkungsanalyse Optimierung Rahmenpläne zur Netzsteuerung Parametrisierbare Zielfunktion Steuer Parameter Taktische Ebene Netz Mikroskopische Daten Aggr. Daten Bildung von Zeitreihen und Mittelwerten Lokale Datenerfassung Knotenströme Ermittlung Knotenströme Zuordnung Daten zu Signalgruppen Lokaler Rahmenplan Kurzzeit-Prognose Wirkungsanalyse Optimierung Sekündliche Steuerentscheidung Steuer Parameter Zielfunktion Lokale Optimierung Knoten Regelstrecke Kommunikationsgerät Stellgrößen: Freigabe und Sperrung Bild 8: Übersicht zu den in BALANCE benötigten Bausteinen und zu deren Verknüpfung Die einzelnen Fahrzeuge werden lokal erfasst und liegen der lokalen Steuerung als mikroskopische Information vor. Für ihre Weiterverwendung in der Netzsteuerung werden die Daten zu Mittelwerten von geeigneten Intervalllängen aggregiert. Die lokale Steuerung selbst wie auch die Netzsteuerung benötigen außer den reinen Messdaten weitere Information über die Stärke der Verkehrsströme im Netz. Auf lokaler Ebene werden aus diesem Grunde die Verkehrsbeziehungen am Knotenpunkt, die Knotenströme, mit einem dynamischen Verfahren [KELLER ET AL., 1987] online berechnet. Diese Information stellt nun 14

15 einerseits die Grundlage der signalgruppenbezogenen Wirkungsanalyse der lokalen Steuerungen dar, ist andererseits aber auch wichtige Vorinformation für die Ermittlung der Verkehrsbeziehungen im betrachteten Gesamtsystem. Auf Netzebene werden die dynamisch ermittelten Knotenströme als Zusatzbedingungen für die Berechnung der Verkehrsbeziehungen und deren Routenverläufe genutzt, ohne dass weitere Informationen erforderlich sind [VAN ZUYLEN, 1979]. Mit der Kenntnis der Netzströme (die Kenntnis der Knotenströme ist darin impliziert) lässt sich nach einer Zuordnung der Belastungen zu Signalgruppen eine signalgruppenorientierte Wirkungsanalyse durchführen. Hierfür können zeitdiskrete Verfahren der Warteschlangentheorie wie z.b. das Verfahren von KIMBER und HOLLIS [1979] oder Markow sche Ketten [FRIEDRICH, 1996] verwendet werden, die für die online Verkehrssteuerung damit erstmals zur Anwendung kommen. Die Optimierung der Versatzzeiten wird ebenfalls auf taktischer Ebene durchgeführt. Die Wirkungskriterien werden über ein Pulkmodell, das die Freigabezeiten an den benachbarten Knotenpunkten berücksichtigt, berechnet [MERTZ ET AL., 2000]. Das Modell entspricht in seinen Grundzügen dem Vorgehen in SCOOT. Dort werden die Auswirkungen des Versatzes an einem Knotenpunkt für eine sogenannte Mini Area berechnet, in der auch die Zufahrten zu den benachbarten Knotenpunkten berücksichtigt werden. Im Unterschied zu SCOOT werden die Staulängen bzw. Wartezeiten nicht aus Messungen (den cyclic flow profiles), sondern über einen modellhaften Ansatz gebildet. Dies hat den Vorteil, dass auch bei Fehlen der lokalen Komponente von BALANCE 4 die Koordinierung optimiert werden kann. Der einfache Ansatz erlaubt die Optimierung der Versatzzeit in großen Verkehrsnetzen unter online Bedingungen. Da infolge der Rekursivität die Reihenfolge der Knoten in der sequentiellen Optimierung der Versatzzeiten eine bedeutende Rolle spielt, wurde aufbauend auf der Kenntnis der Verkehrsströme im Netz ein Algorithmus entwickelt, um die Versatzzeiten systematisch entsprechend ihrer Bedeutung anzupassen. In einem iterativen Kreislauf werden unter Beachtung der in der Zielfunktion festgelegten Bewertungsvorgaben die Rahmenpläne der einzelnen Knotenpunkte optimiert, wobei Umlaufzeit im Netz, die Versatzzeiten im Netz und die Freigabezeiten an den Knotenpunkten festgelegt werden. Der jeweilige Rahmenplan deckt die räumlich gesehen übergeordneten und aus zeitlicher Sicht mittelfristigen Belange des Netzzusammenhanges ab, lässt aber in der Regel der lokalen Steuerung einen ausreichenden Spielraum, um auf die Varianz der Ereignisse schnell reagieren zu können. Auf lokaler Ebene kann der Rahmenplan in verschiedener Weise genutzt werden, in einfachster Form als Festzeitprogramm. In der Regel wird jedoch ein lokales verkehrsabhängiges Verfahren zur Reaktion auf die stochastischen Schwankungen des Verkehrs und zur ÖPNV-Priorisierung eingesetzt. Im Sinne einer durchgängig adaptiven Steuerung wurde für BALANCE ein lokales, adaptives Verfahren entwickelt, das in sekündlicher Folge Wartezeiten (miv und ÖPNV) und Staulängen auf der Basis einer mikroskopischen, d.h. fahrzeuggenauen Betrachtung berechnet und entsprechend einer parametrierbaren Zielfunktion optimiert. Hierbei wird aus Gründen minimaler Rechenzeit ein vergleichsweise einfaches Verkehrsmodell eingesetzt, das durch folgende Eigenschaften charakterisiert ist: Erfassung der einzelnen Fahrzeuge in den Knotenpunktszufahrten an einem Messquerschnitt, der die Grenze des betrachteten Systems darstellt. Die Zuordnung der einzelnen Fahrzeuge zu den für die betrachtete Knotenpunktszufahrt relevanten Signalgruppen erfolgt auf der Grundlage der Kenntnis der Stärke der Knotenströme durch das Monte-Carlo -Verfahren. 4 Der modulare Ansatz des Systems ermöglicht den Einsatz der Netzkomponente MacroBALANCE, ohne dass an den Knotenpunkten MicroBALANCE eingesetzt werden müsste. Beliebige Mischformen sind möglich und erlauben so die Integration in ein bestehendes System bzw. eine fortlaufende Migration zu einem reinen BALANCE-System. 15

16 Weiterfahrt des erfassten Fahrzeuges mit konstanter mittlerer Geschwindigkeit. Das betrachtete Fahrzeug hält am Ende der aktuellen Warteschlange, wobei die räumliche Ausdehnung des Staus bei der Ermittlung der Fahrzeit zwischen Erfassungsstelle und Stauende berücksichtigt wird. Der Verzögerungsvorgang ist in der mittleren Geschwindigkeit impliziert. Räumliche Abbildung der Warteschlange und sekündliche Abbildung der Warteschlangenbewegungen in Abhängigkeit der Freigabezeiten der einzelnen Signalgruppen. Die Fahrzeuge verlassen an der Haltelinie unter Annahme einer mittleren Servicerate das betrachtete System Das durch diese Eigenschaften gekennzeichnete Modell erlaubt es, zu jeder Sekunde die Länge der Warteschlange zu berechnen und durch die Integration der Staulänge über die Zeit die gesamte und mittlere Wartezeit für einzelne Signalgruppen zu quantifizieren. Der gesicherte Zeithorizont, der für die Optimierung genutzt werden kann, ist abhängig von der Fahrzeit zwischen Erfassungsquerschnitt und Stauende. Da diese z.b. bei einem Abstand von 100 m und einer Geschwindigkeit von 10 m/s lediglich zehn Sekunden beträgt, in der Optimierung jedoch aus Gründen der Gleichgewichtung der Signalgruppen 5 eine volle Umlaufzeit betrachtet werden soll, müssen auch für den über den gesicherten Horizont hinausgehenden Zeitraum Fahrzeugankünfte prognostiziert werden. Die Informationsergänzung wird durch modellgenerierte Daten über einen gleitenden Horizont realisiert. Abstand Erfassungsstelle - Haltelinie t1 ω1 ω2 t0=t2 Bild 9: Mikroskopisches Verkehrsmodell in BALANCE Bild 9 erklärt das gewählte Modell anhand des Verkehrsablaufs vor einer LSA über einen Zyklus von zwei Umlaufzeiten. Die Distanz zwischen dem innersten und dem äußersten Ring stellt den Abstand 5 Wenn nicht vom aktuellen Zeitpunkt aus über eine volle Umlaufzeit die entstehenden Wartezeiten prognostiziert werden, gehen die Wartezeitanteile der verschiedenen Signalgruppen entsprechend der Lage ihrer Freigabezeiten mit unterschiedlicher Gewichtung ein. 16

17 zwischen dem Messquerschnitt und der Haltelinie dar. Die Zeit wird durch den Winkel ω in einer sekündlichen Diskretisierung angegeben. In diesem Modell werden Fahrzeuge des ÖPNV gemeinsam mit dem miv betrachtet. Auf diese Weise können die Wechselwirkungen zwischen ÖPNV-Priorisierung und miv in der Wirkungsanalyse explizit verfolgt werden und in die Optimierung eingehen. Bild 10: Integrierte Abbildung der ÖPNV-Fahrzeuge im mikroskopischen Verkehrsmodell Erste Bausteine des Verfahrens BALANCE wurden im Rahmen des europäischen Forschungsprojektes Munich-COMFORT in einem Feldversuch in München wie auch in einer Simulationsstudie getestet. Der Prototyp aus Munich-COMFORT wurde in einem weiteren europäischen Forschungsprojekt, TABASCO, weiterentwickelt und im Konzept wie auch in der Ausführung deutlich verbessert. Insbesondere entstand in TABASCO eine neue Version von BALANCE, die auf die Anforderungen angelsächsischer Forschungstradition zugeschnitten, in London und Glasgow eingesetzt wurde. Der Einsatz von BALANCE in Netzen wurde jüngst im Auftrag der Bayrischen Forschungsstiftung im Bereich der Neuen Messe München hinsichtlich der Wirkungen in einer umfangreichen Simulationsstudie untersucht. Aus allen Untersuchungen, die im Rahmen der genannten Forschungsprojekte durchgeführt wurden, lassen sich vergleichbare Ergebnisse ableiten. Statistisch signifikant auf dem 95%-Niveau und bei einem Konfidenzbereich von 3,5% ließ sich in der Simulationsstudie für den Münchner Einsatzort 6 in Munich COMFORT zeigen, dass alleine beim Einsatz der taktischen Komponente die Wartezeiten des miv bei gleichbleibend hoher Qualität der ÖPNV-Beschleunigung um 19% reduziert werden konnten. Eine vergleichbares Ergebnis ergab eine neuntägige Felderprobung für das Münchner Testfeld. In dieser konnte nachgewiesen werden, dass 14% der Wartezeiten des miv eingespart werden können. 6 BALANCE wurde am Knotenpunkt Pelkoven Straße / Dachauer Straße eingesetzt und untersucht. 17

18 Wartezeiten des miv Wartezeiten der Straßenbahn Herkömmliche Steuerung mit ÖPNV- Beschleunigung BALANCE- Steuerung mit ÖPNV- Beschleunigung Bild 11: Relative Veränderung der Wartezeiten durch den Einsatz von BALANCE am Knotenpunkt Dachauer / Pelkoven Straße in München Die sozio-ökonomische Bewertung, die im Rahmen von TABASCO nach der EWS 7 durchgeführt wurde, ergab ein Nutzen/Kosten-Verhältnis von 19:1. In den Untersuchungen in London wurde BALANCE gegenüber dem ebenfalls adaptiven Steuerungsverfahren MOVA verglichen. Dort kamen die taktische und lokale Komponenten zum Einsatz. Trotz der für einen Test schwierigen Verhältnisse (es traten maßgebliche Probleme in der Qualität der online erfassten Daten auf), wurden gegenüber dem etablierten und ausgetesteten Verfahren MOVA sehr gute Ergebnisse erreicht (Quelle: Traffic Control Systems Unit, TABASCO Report 9.3, 1998): Die mittlere Wartezeit des miv wurde um 4% verkürzt. Die längste Wartezeit eines Fahrzeugs war um 11% kürzer. Die Standardabweichung der Wartezeit war um 45 % geringer. In Glasgow wurde vor allem die neue Komponente der integrierten ÖPNV-Beschleunigung getestet. Dabei konnten Verbesserungen der ÖPNV-Reisezeiten von 7% nachgewiesen werden. Eine umfangreiche Simulationsstudie [MÜCK ET AL., 2000], die im Auftrag der Bayrischen Forschungsstiftung angefertigt wurde, weist für das Netz der neuen Messe München Riem nach, dass mit BALANCE die Verlustzeit um 30% bis 40%, die Länge der Rückstaus um 30% bis 60% und die Zahl der Halte um 10% bis 40% verringert werden können NEUE ENTWICKLUNGEN Die positiven Ergebnisse der Bewertung von BALANCE motivierten den Einsatz des Verfahrens in mehreren großflächigen Demonstrationsfeldern im Rahmen des Leitprojektes MOBINET 8 in München sowie auch in anderen Städten. Mit dem weiteren Einsatz von BALANCE insbesondere im Regelbetrieb entstand eine Dynamik für die fortlaufende Weiterentwicklung der Teilkomponenten des Verfahrens. In diesem Sinne bewährt sich der Ansatz der offenen Systemarchitektur und der Modularität, da dadurch neuen Entwicklungen die Möglichkeit gegeben wird, im Rahmen eines bestehenden und bereits bewährten Gesamtsystem eingesetzt zu werden. Die fortlaufende Weiterentwicklung und Verbesserung der einzelnen Modellbausteine von BALANCE wird durch das Umfeld der Münchner Schule des Fachgebiets Verkehrsplanung und Verkehrstechnik 7 8 EWS: Empfehlungen für Wirtschaftlichkeitsuntersuchungen von Straßen, Bundesministerium für Verkehr, Bonn MOBINET ist ein vom Bundesministerium für Bildung und Forschung gefördertes Leitprojekt im Rahmen des Programms Mobilität in Ballungsräumen 18

19 getragen. Hervorzuheben sind in diesem Zusammenhang drei Arbeiten, die das Verfahren in wichtigen Bereichen verbessern. MERTZ [2001] entwickelte unter dem Namen EPICS eine Komponente, durch die auf der Grundlage eines mikroskopischen Verkehrsmodells die Bevorrechtigung von ÖPNV-Fahrzeugen an Knotenpunkten optimiert wird. MATSCHKE ET AL. [2001] entwickelte ein Verfahren zur Bestimmung der Knotenströme, das neben Querschnittszählungen auch weitere Informationen aus den Schaltzuständen der Lichtsignalanlagen nutzt. Durch die Zusammenführung dieser Daten über Wahrscheinlichkeitsfunktionen wird eine sehr hohe Schätzgüte erreicht (Bestimmtheitsmaß zwischen 0,93 und 0,99), die vor allem bei unterschiedlich hoher Belastung der einzelnen Ströme deutlich wird. MÜCK [2002] eröffnet mit dem von ihm entwickelten Verfahren zur Rückstauschätzung aus halteliniennahen Detektoren die Möglichkeit, Informationen zur Rückstaulänge als Quasimesswerte für die Feedback-Korrektur der Prognosemodelle zu nutzen. Bild 12: Pinzipskizze für die Nutzung von quasi messtechnisch erfassten Informationen (aus Datenfusion) als Eingangsgröße für das Kalman-Bucy-Filter ZUSAMMENFASSUNG UND AUSBLICK Die Lichtsignalsteuerung in städtischen Straßenverkehrsnetzen muss heute neben sicherheitsrelevanten Gesichtpunkten vor allem die Belange der Wirtschaftlichkeit und der Stadtplanung berücksichtigen. Herkömmliche Steuerungsverfahren, die lediglich das lokale Umfeld betrachten und auf der Basis von einfachen Plausibilitätskriterien wirken, werden diesem Anspruch nicht gerecht. Die Entwicklungen in der Verkehrsmodelltechnik ermöglichen es jedoch, online die Wirkungen der Steuerung zu quantifizieren, mit den gesellschaftlichen Zielvorstellungen zu verknüpfen und entsprechend zu optimieren. Mit dieser Zielsetzung werden seit Anfang der 70er Jahre adaptive Steuerungsverfahren entwickelt. Diese wurden von GARTNER [1982] entsprechend ihrer Merkmale drei Generationen zugeordnet. Das vorliegende Papier zeigt, dass gegenüber dem damaligen Stand der Technik eine weitere Entwicklung eingesetzt hat, die zu Steuerungsverfahren geführt hat, die einer neuen Generation zugeordnet werden müssen. 19

20 Eines dieser Verfahren der hier neu eingeführten 4. Generation wurde unter dem Namen BALANCE und unter Würdigung der Erkenntnisse vorausgegangener Forschungsarbeiten am Fachgebiet Verkehrstechnik und Verkehrsplanung der TU München entwickelt. Die positiven Ergebnisse der Bewertung von BALANCE im Rahmen von Feldversuchen motivierten den Einsatz des Verfahrens in München sowie auch in anderen Städten. Mit dem weiteren Einsatz entstand eine Dynamik für die fortlaufende Weiterentwicklung der Teilkomponenten des Verfahrens, die durch das Umfeld der Münchner Schule des Fachgebiets Verkehrsplanung und Verkehrstechnik getragen wird. In diesem Zusammenhang bewährt sich der Ansatz der offenen Systemarchitektur und der Modularität, da dadurch neuen Entwicklungen die Möglichkeit gegeben wird, im Rahmen eines bestehenden und bereits bewährten Gesamtsystem eingesetzt zu werden. In diesem Sinne ist davon auszugehen, dass die von Prof. Hartmut Keller gelegten Grundsteine Forschungs- und Entwicklungsergebnisse darstellen, die neben dem akademischen Wert eine bleibende Bedeutung für die Praxis der Lichtsignalsteuerung haben werden und damit einen wichtigen Beitrag zur Reduzierung der Kosten des Verkehrs darstellen. LITERATUR BIELEFELDT, C.; KELLER, H.; PHILIPPS, P.; PLOSS, G. (1986): Projektstudie zur Entwicklung eines verkehrsabhängigen Steuerungsverfahrens MOTION im Auftrag der Siemens AG, Projektbericht BÖTTGER (1972): Optimale Koordinierung von Signalanlagen in einem Straßennetz. Straßenverkehrstechnik, Heft 2, S BRETHERTON, R.D.; RAI, G.I. (1982): The use of SCOOT in low flow conditions. Traffic Engineering & Control, December DARROCH, D.; HARDING R.S. (1990): Charles Adler, Jr. Collection, Archives Center, National Museum of American History, Smithsonian Institution. Im Internet unter DONATI, F.; MAURO, V., RONCOLINI, G.; VALLAURI, M. (1984): A Hierarchical Decentralised Traffic Light Control System. The First Realisation: Progetto Torino. IFAC 9 th World Congress, Vol II, 11G/A-1 FGSV - FORSCHUNGSGESELLSCHAFT FÜR Lichtsignalanlagen RiLSA STRAßEN- UND VERKEHRSWESEN (1992): Richtlinien für FGSV - FORSCHUNGSGESELLSCHAFT FÜR STRAßEN- UND VERKEHRSWESEN (1993): Hinweise zur Bevorrechtigung des öffentlichen Personennahverkehrs bei der Lichtsignalsteuerung FRIEDRICH B., KELLER H (1994): BALANCE - A Method for Integrated Traffic Adaptive and Vehicle Actuated Signal Control, Proc. of the 7th Symposium on Transportation Systems of the Int. Fed. of Automatic Control, August 24-26, 1994, Tianjin China. FRIEDRICH B. (1996): Methoden und Potentiale adaptiver Verfahren für die Lichtsignalsteuerung, in Straßenverkehrstechnik Nr. 9, 40. Jahrgang. Kirschbaum Verlag, Bonn. FRIEDRICH, B. (1997): Ein verkehrsadaptives Verfahren zur Steuerung von Lichtsignalanlagen. Dissertation am Fachgebiet Verkehrstechnik und Verkehrsplanung der TU München FRIEDRICH B. (2000): Models for Adaptive Urban Traffic Network Control, Proc. of the 8th Meeting of the Euro Working Group Transportation, September 2000, Rome. FRIEDRICH B.; FISCHER N. (2002): Nahverkehrsbevorrechtigung an Lichtsignalanlagen unter besonderer Berücksichtigung des nichtmotorisierten Verkehrs. Berichte der Bundesanstalt für Straßenwesen, Heft V92, NW-Verlag, Bremen GARBEN, M.; HECK, H.M.; HOTOP, R.; KELLER, H.; MEIßNER, J.D.; SAHLING, B.M.; STOTTMEISTER V. (1988): SIGMA: Ein Optimierungsverfahren zur koordinierten Lichtsignalsteuerung. Straßenverkehrstechnik - Heft 4/