Möglichkeiten der Verbesserung des Verkehrsmanagements durch C2X-Kommunikation

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1 Folie 1 Möglichkeiten der Verbesserung des Verkehrsmanagements durch C2X-Kommunikation Daniel Krajzewicz Henning Mosebach Marek Junghans

2 Folie 2 Gliederung - Institut für Verkehrssystemtechnik - AIM inkl. Stand Ausbau C2X - Verkehrsmanagement mit C2X - Motivation - C2X - Simulation von Verkehr und Kommunikation - Erzielte Ergebnisse - Zusammenfassung & Ausblick

3 Folie 3 Das Deutsche Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.v. in der Helmholtz-Gemeinschaft Forschungsbereiche Luftfahrt Raumfahrtforschung und Raumfahrttechnologie Energie Verkehr Sicherheit Finanzierung und Fördervolumen 2009: Mio. Euro 2010: Mio. Euro 2011: 2012:

4 Folie 4 Standorte und Personal Circa Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter arbeiten in 32 Instituten und Einrichtungen in 16 Standorten. Büros in Brüssel, Paris und Washington. Forschungsetat: 796 Mio. ca. 51% Bund (BMWi, BMVg), Länder ca. 49% Drittmittel (Projektträger, eigene Erträge, Projektförderungen) Stade Hamburg Bremen Trauen Neustrelitz Berlin Braunschweig Göttingen Jülich Köln Bonn Lampoldshausen Stuttgart Augsburg Oberpfaffenhofen Weilheim

5 Folie 5 Institut für Verkehrssystemtechnik

6 Folie 6 Institut für Verkehrssystemtechnik Sitz: Seit: 2001 Leitung: Braunschweig, Berlin Prof. Dr.-Ing. Karsten Lemmer Mitarbeiter: Momentan rund 135 Mitarbeiter aus verschiedenen wissenschaftlichen Bereichen Forschungsgebiete: Automotive Bahnsysteme Verkehrsmanagement Aufgabenspektrum: Grundlagenforschung Erstellen von Konzepten und Strategien Prototypische Entwicklungen Qualität: zertifiziert nach DIN EN ISO 9001 und VDA 6.2 sowie RailSiTe gemäß ISO 17025

7 Folie 7 Forschungsaktivitäten Automotive Bahnsysteme Verkehrsmanagement Methoden / Bewertung Fahrer verstehen Human Factors Engineering & Design Technik FAS Fahrzeuge Simulatoren Zukunftsfähiger Bahnbetrieb Life Cycle Management Sicherheit und Zulassung Rail Human Factors Test und Validierung Sensoren Daten - Algorithmen Verkehrsdatenerfassung Verkehrsdatenmanagement Simulation und Prognose Verkehrssteuerung und - beeinflussung Qualität im Verkehr

8 Folie 8 Verkehrsmanagement

9 Folie 9 Verkehrsmanagement Wissenschaftliche Ausrichtung Vom Verkehrszum Mobilitätsmanagement Verkehrsdatenerfassung intermodal kooperativ in Megacities Verkehrs- Steuerung/ -beeinflussung Qualität im Verkehr Verkehrsdatenmanagement umweltorientiert elektrifiziert grenzenlos innovativ bei Katastrophen in Städten und Regionen Simulation und Prognose international sicher bei Großereignissen mit Hilfe eines geschlossenen Wirkungskreises

10 Folie 10 Forschungsinfrastruktur Bereich Verkehrsmanagement Das Messfahrzeug UTRaCar Automatische Verkehrserfassung Automatische Front-/Heckkamera Verkehrserfassung Radar-Rundumsicht Stereo-Laser-System Sensoreinschub Massendatenspeicher Radar Stereo-Laser-Daten Arbeitsplatz

11 Folie 11 Urban Traffic Research Laboratory (UTRaLab) Mess- und Versuchstrecke am Ernst-Ruska-Ufer Schilderbrücken für Messund Beobachtungstechnik Laserscanner Doppel Induktionsschleifen Digital- und Analogkameras zur Verkehrsbeobachtung und -messung GESO Temperatursensor

12 Folie 12 SUMO Simulation of Urban MObility Simulation Straßenverkehr Ausgelegt für mikroskopische Simulation großer Szenarien Verkehrslage und Prognose

13 Folie 13 AIM Anwendungsplattform intelligente Mobilität Stand Ausbau C2X

14 Folie 14 AIM - Eine Stadt als Plattform für anwendungsorientierte Wissenschaft, Forschung und Entwicklung wesentliche Anteile im realen Umfeld einer Stadt und der umliegenden Region spezielle Verkehrsräume (FoKr, FoBÜ, Test- und Referenzstrecken) Ein leistungsfähiges Instrumentarium zur Erfassung, Beschreibung, Simulation und Beeinflussung von Verkehr/Mobilität.

15 Folie 15 Forschungsschwerpunkte in AIM Sensorische Erfassung und Analyse des realen Verkehrsumfelds Verkehrliche Aspekte Sicherheitsrelevante Aspekte Konvergenz zwischen Simulation und Realität durch die virtuelle Abbildung makroskopischer Aspekte (Verkehrsfluss) mikroskopischer Aspekte (Fahrsimulationen) Beeinflussung des Verkehrsgeschehens durch kommunikative Vernetzung zwischen Infrastruktur und Verkehrsteilnehmern Einbettung in das städtische Verkehrsmanagement

16 Folie 17 Sicherheitsaspekte mit C2X (Auswahl) Was ist die Verkehrssicherheitskarte? Fahrzeugdaten Simulationsdaten Beinahe-Unfälle Unfalldaten

17 Folie 18 Sicherheitsaspekte mit C2X (Auswahl) Nutzen der Verkehrssicherheitskarte Warnung und Assistenz von Verkehrsteilnehmern Identifizierung und Behebung straßenbaulicher und verkehrstechnischer Mängel

18 Verkehrliche Aspekte mit C2X (Auswahl) Erweiterungen der Verkehrsflusssimulation Neben anderen Erweiterung um Modelle für Schadstoff- und Geräuschemissionen - Auswahl geeigneter Modelle - Schadstoffe: Umformulierte HBEFA-Datenbank - Geräusche: Harmonoise

19 Folie 20 AIM Ausbaustufen 2013 ITS Road Station z.t. Betrieb in Vorbereitung zur Installation im Rahmen von Projekten

20 Folie p - Empfangsreichweiten der RSU an der FoKr Gut bis sehr gut Kein Empfang

21 Folie 22 Stand Ausbau C2X Virtueller Sensor: C2X-Kommunikation C2X - Laboranlage C2X - Feldanlage C2X - Applikation

22 Folie 23 Smarte Kreuzung im UR:BAN Testfeld BS - Sendeeinheit Beispiel Außenanlage AU (Linux-PC) Beispiel Innenanlage (zzgl. PCs für Multisensorsystem und UR:BAN Applikationen USV 12V DC Ethernet 24V DC CCU mit Scalance CCU mit Linkbird 230V AC RSU mit Basis-AU

23 Folie 24 Hardware Setup of an AIM ITS Roadside Station Beispiel Traffic Light Assistant SpaT-Nachricht SpaT-Nachricht

24 Folie 25 Forschungsinfrastruktur Forschungsfahrzeug FASCar

25 Folie 26 Smarte Kreuzung im UR:BAN Testfeld BS - Sendeeinheit

26 Folie 27 Traffic Tower Virtuelle Verkehrsmanagementzentrale Operation Center Verkehrssimulation Verkehrslage und Prognose Verkehrslage und Prognose

27 Folie 28 Möglichkeiten der Verbesserung des Verkehrsmanagements durch C2X-Kommunikation - Motivation - Traffic Management using C2X - C2X - Traffic Simulation / Communication Simulation - Achieved Results - Conclusions & Future Prospects

28 Folie 29 Motivation Bestehende Verkehrsprobleme lösen/verbessern Quellen: Suchbegriffe: Stau, Unfall, Abgase, Wild

29 Folie 30 Verkehrssicherheit Beim Linksabbiegen an Ampeln werden jeden Tag 18 Menschen schwer verletzt, jeden zweiten Tag stirbt ein Mensch. Insgesamt starben Menschen, mehr als wurden schwerverletzt. Ziel: Menschen schützen und die Anzahl der Verkehrstoten und Verletzten reduzieren!

30 Folie 31 > Institutsevaluation 2012 > Autor Dokumentname > Traffic Management using C2X Analyses on the basis of Simulations

31 Folie 32 What is Traffic Management? Traffic management - Copes with a certain given demand and the given infrastructure - Safety - Level-of-service (fluid traffic flow) - Of increasing importance: ecological measures - Several methods: - Access control (fees, speed limits, ramp metering, etc.) - Intersection control (traffic lights) - The major need: data! Informing the road user is the first step of traffic management Influencing the road user is the second step

32 Folie 33 C2X Was ist das? - C2X beschreibt den Austausch von Informationen zwischen Verkehrsteilnehmern und Infrastruktur - Ziel: Sicherheit im Verkehr erhöhen, Komfort erhöhen, Verkehrsfluss sicherstellen und optimieren - Aufgaben: Senden und Empfangen von Statusnachrichten - Anwendungen: sicherheitsrelevante Anwendungen (safety) Anwendungen zur Verbesserung des Verkehrsflusses (traffic efficiency) Anwendungen von Versicherern, Inhalteanbietern, etc. (infotainment, business, deployment)

33 Folie 34 C2X Welche Nachrichten sind für uns wichtig? CAM (Cooperative Awareness Message): - Heartbeat / beacon Message, um die Präsenz eines Fahrzeuges anzuzeigen - Geschwindigkeit, Position, Abstand und ggf. Fahrzeuglänge, Zustand der Türen u.a. - Wird als Single-Hop in die Fahrzeugnachbarschaft übertragen - können durch andere Fahrzeuge und/oder Infrastruktur ausgewertet werden - wichtig für sicherheitsrelevante (z.b. Kollisionswarnung an Kreuzungen) und verkehrsoptimierende Anwendungen - Bis zu 10 Hz

34 Folie 35 C2X Welche Nachrichten sind für uns wichtig? DENM (Decentralized Environmental Notification Message): - enthält sicherheitsrelevante Informationen (z.b. über stark bremsende Fahrzeuge, Geisterfahrer, Staudetektion, Gefahrguttransport u.a.), die zusätzlich mit Orts- und Zeitinformationen versehen ist - wichtig für sicherheitsrelevante und verkehrsoptimierende Anwendungen - Auch für Geo-Broadcasting, also zielgerichtet auf eine Stelle im Straßennetz geeignet - Bis zu 10 Hz

35 Folie 36 C2X Welche Nachrichten sind für uns wichtig? SPaT (Signal Phase and Timing): - Enthält Informationen zum (Signalisierungs)Status einer Kreuzung (z.b. Spurenanzahl, aktuelle und erwartete Signalisierungsphasen) - 1 Hz - Verschiedene Übertragungsmodi, je nach Verfügbarkeit; IEEE , UMTS, WiMAX,

36 Folie 37 C2X Beispiel für Nachrichtenaustausch

37 Folie 38 Traffic Simulation / Communication Simulation Kommunikationssimulation: ns3 (http://www.nsnam.org/) - Open source - Moderner ns2-nachfolger - Stabiler, Speicher schonender und schneller als ns2 - Wurde bereits genutzt, allerdings noch nicht im C2X-Umfeld, da noch keine C2X-konforme Drahtlosübertragung modelliert war Verkehrssimulation: SUMO (http://sumo.sf.net) - Open source (GPL) - Mikroskopisch, zeitdiskret, kontinuierlich längs - Kontinuierlich entwickelt seit 2001 stabil - Schnell und erweiterbar - Bekannt im C2X-Umfeld - Anbindungen an externe Applikationen waren zum Projektstart bereits möglich

38 Traffic Simulations What for? - Traffic planning (long and short term, public transport, parking, etc.) - Traffic and user behaviour - Traffic control - Traffic prognosis (traffic lights, toll areas, access control) - Complete and evaluate detector data - Evaluate traffic control measures - Navigation purposes

39 Traffic Simulations Road Traffic Flow Dynamics (one of many) Fundamental diagram of traffic (counted by induction loops) As interpreted by Kerner As interpreted by Kim and Keller

40 Road Traffic Flow Simulation Microscopic Models Developed since the 1950 ies Mostly: - discrete in time - Car Following Models : vehicle s speed depends on the preceding vehicle - Collisions free

41 Communication Simulations What for? - Analyse connectivity - Analyse and simulate Multipath conditions (under changing environmental conditions) - Planning of communication infrastructure - Evaluation of communication - Message hopping and routing - projekte/p_ii/p_ii_3/pii3_2/graphics/bild2.gif

42 Folie 43 Kopplung von Kommunikations- und Verkehrssimulation Architektur und Realisierung der Software Behavioral change Application Local traffic monitoring Speed and density estimation Traffic congestion estimation Cooperative voting process CTEM transmission requests CAMs and CTEMs received Traffic Management ics SUMO Road topology definition Vehicular traffic rules Vehicle s movement Traffic jam generation Simulation configuration itetris platform synchronization Data exchange among itetris blocks Vehicles position and speed Vehicle movement CAMs and CTEMs transmission activation Messages CAMs and CTEMs received Ns-3 Transmission and reception of CAMs and CTEMs

43 Folie 44 Erzielte Ergebnisse - itetris: EU funded project itetris (integrated wireless and Traffic platform for Road traffic management Solutions) - Ergebnisse wurden auf Basis der Verknüpfung der mikroskopischen Verkehrssimulation mittels SUMO mit der Simulation von Kommunikation erzielt - Testregion: Bologna, Italien - GLOSA (Green light optimized speed advisory) - Mithilfe des itetris-frameworks wurde die Auswirkung der Information der Verkehrsteilnehmer mit optimalen Geschwindigkeitsvorschlägen untersucht - Testgebiet: Helmond, Niederlande

44 Folie 45 itetris Szenarios in Bologna EMILIA - ROMAGNA - ~ Einwohner - ~170 geregelte Kreuzungen - ~1000 Induktionsschleifen - O/D-Matrizen

45 Folie 46 Pasubio A. Costa Problems: Analyse the impacts on the mobility of a big event such as a football match or a concert Goals: manage the traffic in an area that offers few alternative routes, where the stadium generates a significant increase traffic flow that affects adjacent areas of Bologna traffic network Strategies: increase the capacity of the intersection changing traffic light timing suggest to postpone time departure, informing drivers of congestion, in order to keep flow lower than the road capacity inform vehicles coming from external areas of the congestion and to recommend them alternative routes change the traffic regulation (e.g. allowing same kind of private vehicles to use bus-lanes)

46 Folie 47 Inner city ring-way Problems: This scenario covers the inner city ring situation. Goals: Find the best way to avoid/solve congestion and reduce travel time Strategies: increase the capacity of the intersection by changing traffic light timing suggest an alternative route by covering the ring way clockwise or anti clockwise direction inform vehicles coming from external areas of the congestion and to recommend them alternative routes allow some kind of vehicles (car pooling, low emission vehicles) to cross the restricted area

47 Folie 48 Orbital + Highway Problems: This scenario aims at analysing traffic management to access the city centre from the orbital and highway streets that surround the various entrances to the city. Goals: to reduce travel time and solve the orbital congestion Strategies: The strategy to pursue is essentially important to suggest routes (exits) that minimize vehicles travel time. The strategy should be activated suggesting some vehicles to choose another exit from the one they were going to take using a longer way but less congested.

48 Folie 49 itetris Weitere Ergebnisse Strategieauswertungen Die folgenden Strategien wurden umgesetzt und sind ausgewertet worden: - Traffic Jam Ahead Detection - Travel Time Estimation - Bus Lane Management - Emergency Vehicle Prioritization - Request-based Personalized Navigation - Regulatory and Contextual Speed Limit Information - Event-based Traffic Condition Notification - Traffic Light Adaptation by Traffic Management Center - Identification of Malfunctioning Loop Detectors die Auswertungen sind für diesen Rahmen leider zu umfangreich Beschreibungen weiterer Applikationen sind vorhanden.

49 Folie 50 Results Data Collection from CAMs - High amount of speed data is generated by CAMs; why not use it without introducing new messages - Equipment rate 10%

50 Folie 51 Results Data Collection from CAMs

51 Folie 52 Results Dynamic Navigation Example Influence of penetration rate mean travel time [s] no jam 0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% 35% 40% amount of equipped vehicles mean travel time [s] no 0% 1% 2% 3% 4% 5% 6% 7% 8% 9% 10% 11% 12% 13% 14% 15% 16% 17% 18% 19% 20% 21% 22% 23% 24% 25% jam amount of equipped vehicles equipped vehicles all vehicles not equipped vehicles equipped vehicles all vehicles not equipped vehicles

52 Folie 53 Results Emergency Vehicle Prioritization Example Simple idea: let traffic lights react to an incoming emergency vehicle by giving it green light in a distance and keep green light until it passes

53 Folie 54 Results Emergency Vehicle Prioritization Example

54 Folie 55 Results Bus Lane Management Example Idea: open bus lanes during events (football match, e.g.) - Monitor velocity using CAMs - Assume higher traffic if velocity<threshold (could be also predetermined) - Give bus lanes free, in this case - Inform vehicles about it

55 Folie 56 Results Bus Lane Management / Avg. Travel Time / Avg. waiting time - Do the people get quicker to their destinations? - The results are really interesting and to some extend unexpected, i.e. performance degradation at rates above 40% due to too many rerouted vehicles

56 Folie 57 Results Bus Lane Management Example / Environmental Impacts - Only PM x and CO 2 emissions considered - Marginal improvements 10% and 20% equipment rate, which is because C2X equipped vehicles stopped behind busses at each bus stop - Further, right-of-way rules and number of crossings may be responsible

57 Folie 58 Results GLOSA - Green light optimized speed advisory GLOSA is a pure I2C (Infrastructure-to-Car/Vehicle) function - Infrastructure sends Information - SPAT-messages: Signal Phase And Timing containing information about traffic light state and prediction of next switches Period: 1s - INFRA-messages: Information about the road topology Period: 1s - Vehicles receive messages only, do not send information

58 Folie 59 Setup Scenario The Helmond (NL) test site was modeled - Originally imported from OpenStreetMap (http://www.openstreetmap.org) - Manually corrected speed limits, number of lanes, traffic lights - Traffic lights were set up with a fixed cycle, Helmond actually has adaptive lights

59 Folie 60 Results GLOSA - Green light optimized speed advisory Below: trajectories of 90 vehicles, starting at different time offsets; cycle lengths of all traffic lights is set to 90s, 40s green per direction unequipped equipped communication range: 1000m

60 Folie 61 Results GLOSA - Green light optimized speed advisory Below: distributions for 90 vehicles, as above, but for different communication ranges - Note that not all performance values decrease

61 Folie 62 Results GLOSA - Green light optimized speed advisory Why not? because of moving slowly towards the intersection:

62 Folie 63 Zusammenfassung & Ausblick

63 Folie 64 Conclusion - State of installation of C2X systems within AIM in Brunswick - Expected and non-expected results for application of C2X found by simulation for abstract and real scenarios - traffic state detection quite promising for all penetration rates - Bus lanes opened for public traffic for low penetration rates - Great potential for traffic management, particularly for low C2X penetration rates, which is not yet completely identified - Adapt the simulation rerouting vehicles iff there is a travel time benefit - Consider buses too when they enter bus lanes, because of blocking other vehicles - Temporary bus lane opening when there is no bus

64 Folie 65 Future Prospects - Our work goes on with - Surveillance simulation - emissions monitoring - incidents monitoring - traffic light control

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