living systems Logistics Solutions LS/ATC Living Systems Autonomous Traffic Control Dynamische grüne Welle durch Softwareagenten

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Lorenz Amsel
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1 Innovation mit Bodenhaftung LS/ATC Living Systems Autonomous Traffic Control Dynamische grüne Welle durch Softwareagenten 3. Expertenforum Agenten in der Automatisierungstechnik Stuttgart,

2 Agenda! Motivation! Problemstellung! Begriffe! Grundüberlegungen! Agentenmodellierung! Lösungsansatz! Systemaufbau! Ergebnisse! Nächste Schritte -2-

3 Deutschlands erste Ampel / LSA New York und Detroit setzten 1920 zum ersten Mal Verkehrstürme ein, um den Straßenverkehr zu steuern. Einen dieser Türme importierte man 1924 nach Berlin und stellte ihn am Potsdamer Platz auf eine der ersten Verkehrsampeln Deutschlands. Ein Polizist, der vom Turm aus die fünf Zufahrten zum Platz überblickte, schaltete manuell die Signale. Anders als heute lagen die Leuchten für Rot, Gelb und Grün neben- statt übereinander. Eine Nachbildung dieses Ampelturms steht seit 1997 wieder am Potsdamer Platz. -3-

4 Statistiken -4-

5 Kreuzungs-Scenario Sportzentrum Schule Einkaufszentrum Wohngebiet bisher -5-

6 Kreuzungs-Scenario Sportzentrum Schule Einkaufszentrum Wohngebiet bisher neu -6-

7 Lichtsignalanlagen / Fachbegriffe! Festzeitsteuerung: Eine Ampelsteuerung, die unabhängig vom Verkehrsaufkommen abläuft! Räumzeit: Die Zeitspanne, die ein Verkehrsteilnehmer bei mittlerer Geschwindigkeit bis zum Verlassen des Kreuzungsbereichs benötigt. Für Fußgänger berechnet sie sich aus der Breite der Straße, für Fahrzeuge aus der Strecke von der Haltelinie bis zum Ende der letzten Fußgängerfurt plus einer durchschnittlichen Fahrzeuglänge und der anschließenden Gelbphase.! Signalplan: Das Schaltprogramm einer Ampel, das die Zeiten für die Signale Rot, Rot-Gelb, Grün, Gelb, Rot festlegt.! Umlauf: Die addierte Zeit der Rot-, Gelb- und Grünphase einer Ampel - also die Zeit eines kompletten Signaldurchlaufs. Typische Umlaufzeiten in Berlin sind 50, 60, 70 oder 90 Sekunden.! Verkehrsabhängige Steuerung: Eine Ampelsteuerung, die auf das tatsächliche Verkehrsaufkommen reagiert. Im einfachsten Fall eine Fußgängerampel mit Anforderungstaster. Bei komplizierteren verkehrsabhängigen Steuerungen messen Induktionsschleifen in der Fahrbahndecke, Infrarotdetektoren, Oberleitungskontakte der Straßenbahn, Anforderungstaster für Fußgänger, Funkempfänger (für ÖPNV, Feuerwehr oder Polizei) das Verkehrsgeschehen und passen die Signale dem ermittelten Bedarf an. -7-

8 Mögliche Lösungsansätze! Dynamische grüne Welle " Heutiges Problem, ist dass die grüne Welle nicht an den Verkehr angepasst ist und dadurch die grüne Welle oft zu einer roten Welle führt " Durch Messung der Geschwindigkeiten respektive Erkennung der einzelnen Fahrzeuge können die Ampelschaltzeiten so angepasst werden, dass die grüne Welle verkehrsabhängig geregelt wird! Verkehrsabhängige Ampelschaltzeiten " Wird in eine oder mehrere Fahrtrichtungen stockender Verkehr gemessen, so kann dieser gezielt aus bestimmten Kreuzungsbereichen heraus genommen werden, z.b. durch verlängern der Rotphase, abhängig von Folgekreuzungen " Da der Verkehr zu unterschiedlichen Tageszeiten in unterschiedliche Richtungen völlig unterschiedlich sein kann, kann ein agentenbasiertes System dynamisch reagieren " Auch wenn in der Fahrschule etwas anderes gelehrt wird, fahren die meisten Autofahrer noch in die Kreuzung rein, obwohl der Verkehr stockt. Es hat dann keinen Sinn, eine andere Spur auf Grün zu schalten, weshalb alle Spuren auf Rot geschalten werden können, bis sich die Situation wieder aufgelöst hat -8-

9 Lösungsstrategie! Statistiken über Verkehrsaufkommen mitführen! Abbiegeverhalten einbeziehen! Erwartetes Verkehrsaufkommen Folgekreuzungen mitteilen! Nutzenmaximierende Grünphasen je Kreuzung (Zielfunktion: Schadstoffreduktion) unter Einbeziehung aller Informationen (aktueller lokaler Verkehr und Prognosen) -9-

10 Agentenmodellierung! Ziele: " jeden Verkehrsteilnehmer schnellstmöglich passieren lassen " Anstauungen verhindern " geringste Wartezeiten " anrollenden Verkehr frühzeitig erkennen und eine Durchfahrt ohne Anhalten ermöglichen! Bewertungskriterien / Zielfunktion: " Anzahl wartender Verkehrsteilnehmer " Wartezeit (mittlere, maximale) " Anzahl Stopps " Durchsatz (Fahrzeuge pro Stunde) " anrollender Verkehr (Forecast) " stehender Verkehr an der nächsten Ampel in gewünschter Fahrtrichtung (Forecast) -10-

11 Agentenmodellierung! Welches Agentenmodell macht Sinn? " Ein Agent pro " Verkehrsteilnehmer " Fahrspur " Ampel (ein Kasten mit 3 Leuchten) " Kreuzung! Unsere Wahl: " Fahrspuren als Kunden bzw. Aufträge " Kreuzung als Ressource -11-

12 Lösungsansatz zusammengefasst! Wartende und herannahende Fahrzeuge werden detektiert! Abbiegeverhalten wird aufgezeichnet (für Prognosen)! Empfangende Kreuzungen werden über Abgänge informiert! Empfangende Kreuzungen werden über prognostizierte Abgänge informiert! Auf Basis physisch detektierter und zu erwartenden Fahrzeugen steuert der Kreuzungsagent die Signale Nutzen maximierend -12-

System-Komponenten Simulation Realwelt Netzwerk- Editor Interface- Visualizer Netzwerk- Konfiguration Verkehrs- Simulation Video Sensor Encoder Embedder Video & Metadaten

13 System-Komponenten Simulation Realwelt Netzwerk- Editor Interface- Visualizer Netzwerk- Konfiguration Verkehrs- Simulation Video Sensor Encoder Embedder Video & Metadaten KPI- Visualizer LS/ATC Autonomous Traffic Control Lokale Ampelsteuerung Kommunikation Intelligente VA-Logik GSM GPRS UMTS EDGE WLAN WIMAX Schalt- Protokoll TCP/IP TCP/IP -13-

14 Existierende Video-Detektion ViTraf: Fahrzeugerkennung SiteView Ahead: Spurerkennung -14-

15 Bewegungs-/Fahrzeug-Erkennung! Bewegung ist besser zu erkennen als stehende Objekte! Die Steuerung muss aus den Bewegungsmustern auf tatsächliche Fahrzeuge schließen -15-

16 Abbiege-Erkennung! Jede Abbiege-ID ist eindeutig einer Quell- und einer Ziel- Spur zugeordnet! Datenschutz: Es besteht keine Gefahr, Kennzeichen erkennen zu können -16-

17 SUMO Verkehrssimulation Übersicht SUMO: Simulation of Urban MObility -17-

18 SUMO Verkehrssimulation Detail -18-

19 SUMO Konfiguration X.nod.xml X.edg.xml X.con.xml X.flow.xml X.tlc.xml X.det.xml NETCONVERT X.net.xml DUAROUTER X.rou.xml DUPLICATOR copy_x. nod.xml copy_ X. edg.xml copy_ X. con.xml copy_ X. rou.xml copy_x. tlc.xml copy_x. det.xml NETCONVERT copy_x.net.xml GUISIM Build Network Build Routes Run Simulator -19-

20 Ergebnisse am Beispielszenario: 2 Kreuzungen! Vergleich von bestehender adaptiver Ampelsteuerung (Induktions-Schleifen) mit kooperativer Ampelsteuerung (Video-Erkennung) -20-

21 Ergebnisse am Beispielszenario: KPIs! Weniger Wartezeit! Weniger Stopps! Weniger Schadstoff -21-

22 Nächste Schritte! Netzwerk-Editor! Weitere Szenarien aufbauen! Reale Verkehrsaufzeichnungen einbeziehen! Von Praktikern verifizieren lassen! Optimierungs-Algorithmus verifizieren und verbessern / ausbauen -22-

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