Prognose von Verkehrszuständen

Das Hauptziel dieses gemeinsamen Projektes mit dem Institut für Verkehrsforschung des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt zu Berlin ist die Entwicklung statistischer Methoden und eines komplexen Softwaresystems um eine Vorhersage der Verkehrssituation in großen städtischen Gebieten treffen zu können, die auf der Grundlage aktueller Verkehrsdaten erstellt wird.

Die Daten, die vom Institut für Verkehrsforschung zur Verfügung gestellt werden, enthalten die Echtzeitkoordinaten und Geschwindigkeiten von etwa 300 Testfahrzeugen (Taxis), die mit GPS-Sensoren ausgestattet durch das Stadtgebiet Berlins gefahren sind. Die Daten wurden über den Zeitraum der Jahre 2001 bis 2002 gesammelt.

In der ersten Phase des Forschungsprojekts wurde eine räumliche Extrapolationsmethode entwickelt, um das aktuelle, punktweise betrachtete Geschwindigkeitsfeld zu extrapolieren. Die Methode basiert auf dem Kriging-Verfahren mit bewegter Nachbarschaft und externer Drift und macht sich die historischen Daten zunutze, die die Durchschnittsgeschwindigkeiten repräsentieren. Die Daten sind gerichtet, non-stationär und non-isotropisch. Daher ist es notwendig, die Daten in vier Datensätze, entsprechend den 4 Richtungssektoren, zu unterteilen und das mittlere Geschwindigkeitsfeld (externe Drift) für jeden dieser 4 Sektoren einzeln zu bestimmen.

Jeder Datensatz enthält die GPS-Signale der Testfahrzeuge die sich in eine Richtung bewegen, die zu einem bestimmten Sektor von Richtungen gehört (z.B. Nord-West).

Auf der Grundlage der aktuellen Verkehrsdaten, die innerhalb der letzten halben Stunde gesammelt wurden, wird das Feld der Restgrößen extrapoliert, das die Abweichung der aktuellen Verkehrssituation vom Feld der Durchschnittsgeschwindigkeit repräsentiert.

Durch das Addieren der Durchschnittsgeschwindigkeiten zu den aktuellen Restgrößen kann das aktuelle Geschwindigkeitsfeld benutzt werden um auf einfache Art und Weise Regionen mit Staus auszuwählen und die Reisezeit für eine bestimmte Route innerhalb der Stadt zu bestimmen.

Die oben beschriebenen Methoden wurden durch ein Testbeispiel eines Boole'schen Modells mit einer deterministischen Drift verifiziert.

Der zweite Teil des Projekts, der im Januar 2003 gestartet wurde, beschäftigt sich mit der Modellierung des aktuellen Felds der Geschwindigkeitsrestgrößen durch ein Modell eines zufälligen Feldes aus der stochastischen Geometrie.

Die bedingten Simulationen dieses zufälligen Feldes auf der Grundlage von Techniken der Markovketten und Monte Carlo sind das Thema eines noch bevorstehenden Teils des Projektes. In der letzten Phase wird die Raum-Zeit Entwicklung des zufälligen Felds der Restgrößen betrachtet, die die Verkehrsvorhersage ergibt.

Ansprechpartner: Prof. Schmidt, Prof. Spodarev, und Hans Braxmeier