Verkehrsmikrosimulationen mit Echtzeitdaten Herausforderungen und Chancen
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- Melanie Martin
- vor 8 Jahren
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1 Institut Verkehrstelematik, Professur für Verkehrsleitsysteme und -prozessautomatisierung Verkehrsmikrosimulationen mit Echtzeitdaten Herausforderungen und Chancen Dipl.-Ing. Mario Krumnow Technische Universität Dresden Professur für Verkehrsleitsysteme und -prozessautomatisierung
2 Motivation Echtzeitdaten repräsentieren die Wirklichkeit (weder aggregiert noch geschätzt) Einschätzungen von operativer Maßnahmen (z.b. Grüne Wellen, Wechselwegweisung) Online Kalibrierung der Simulation mit tatsächlichen Messdaten (Tempo 50) Verkehrsaufkommen/-zusammensetzung stets aktuell Verkehrsdatenergänzung (Detektoren meist nur an diskreten Stellen) 2
3 Simulationsprozess Der Prozess der Simulation unterteilt sich grundsätzlich in 3 verschiedene Abschnitte: Preprocessing: Modellierung der Realität Simulation: Berechnung definierter Szenarien (Einhaltung physikalischer Regeln) Postprocessing: Interpretation der simulierten Messergebnisse Simulation Preprocessing Postprocessing 3
4 Anforderungen Dynamische Änderung der Simulationselemente zur Laufzeit der Simulation Interaktion mit der Simulation mithilfe von Softwareschnittstellen Definition/Änderung von Routen Dynamisches Einfügen von Fahrzeuge Definition/Änderung von LSA Programmen Auswertung von Messgrößen zur Laufzeit Gezielte Veränderung der Fahrzeugparameter 4
5 SUMO SUMO Simulation of Urban MObility Entwicklung vom Deutschen Zentrum für Luft- und Raumfahrt DLR Entwicklung begann Ende 2000 Softwareschnittstelle TraCI Traffic Control Interface - ca. 250 Funktionen über alle Elemente der Simulation - bidirektional - Bytedatenstrom Open Source = Transparenz, Verfügbarkeit, keine Einschränkungen durch Lizenzen Quelle: 5
6 Erweiterung der Schnittstelle SUMO Traffic Simulation Suite Real-time I/O Data Interface TraCI Traffic Control Interface Web Service.NET Client Java Client PHP Client Weitere Erweiterung von TraCI um einen Webservice (TCP/IP, SOAP) Quelle: (GPL V3) 6
7 Sensorik Erfassung von Einzelfahrzeugen und Verkehrsflüssen Verfügbare Informationen Fahrzeugtyp (8+1) Fahrzeuglänge Geschwindigkeit Aggregierte Größen Verkehrsmenge Zeitlücken Besonderheit realer Daten - Genauigkeit, Zeitsynchronität - Verfügbarkeit 7
8 Umlauf Aktorik Signalgeber Wechselverkehrszeichen Verfügbare Informationen Betriebszustand (An/aus/Störung) Aktuelles Signalprogramm Aktueller Signalzustand ÖV Telegramme (R09.x) Zeit Dresden, Nürnberger Straße Signalzustände verkehrsabhängiger Lichtsignalanlagen 8
9 Einsatz von Echtzeitdaten in der Simulation LSA Schaltdaten Dauerzählstelle 9
10 Simulation mit unterschiedlichen Datenquellen Mehrere Parallele Instanzen von SUMO Unterschiedliche Szenarien Unterschiedliche Prognoseintervalle Parallele Instanzen von SUMO Sumo TraCi Sumo TraCi Sumo TraCi WebService Echtzeitdaten LSA Daten Verkehrsmenge/Fahrzeuge Level of Service Sperrungen/Vorfälle Öffentlicher Verkehr Parkraum 10
11 Simulation mit Echtzeitdaten Simulation Referenzstrecke des Forschungsprojektes EFA2014/2 Länge 10 Km, 17 verkehrsabhängige Lichtsignalanlage Nutzung von Dauerzählstellen (Einzelfahrzeugdaten) Nutzung der LSA Schaltdaten ÖPNV Verkehrslage (15 Sekunden Daten) 11
12 Simulation mit Echtzeitdaten Echtzeitsimulation der Trambewegungen zur Darstellung der ÖPNV Priorisierung an LSA - Nachjustierung der Fahrzeugposition - Beachtung von Linienänderungen, Sonderlinien 12
13 Validierung online - Aktuelle ÖPNV Positionstelegramme korrigieren Fahrzeugposition (Sprünge) - Aggregierte Werte (LOS) dienen der Plausibilitätsprüfung offline - Anhand von Kameradaten - Verkehrszählungen (Aufteilung am Verkehrsknoten) Verkehrskamera Fritz-Förster Platz, Dresden Videomessung Dohnaer Str., Dresden 13
14 Zusammenfassung - Mikrosimulationen mit Echtzeitdaten sind (technisch) möglich - Unterstützung bei der Entscheidungsfindung - Parametrierung der Modelle zwingend nötig Fahrzeugfolgemodell Fahrstreifenwechselmodell Fahrermodell (Routenwahl) - Mikrosimulation als Dienst/Service (24/7) 14
15 Ausblick Simulation einen ganzen Stadt (Dresden) Vorrausetzung: - Spurfeines (hochauflösendes) Netz - Quelle/Ziel Matrizen - (validierte) Verkehrsmengenkarte - (synchrone) online Detektordaten 15
16 Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit
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