Untersuchung physikalischer Effekte an bewegten und dynamischen Engstellen
Untersucht wird die Wahrscheinlichkeit für die Identifizierung einer Engstelle anhand von Daten zufällig im Straßenverkehr verteilter Stichprobenfahrzeuge.
Da für eine Analyse nicht ausreichend Realdaten existieren, wurden entsprechende Daten aus mikroskopischen Verkehrssimulationen, welche auf der Drei-Phasen Theorie von Kerner basieren, gewonnen und anschließend mittels statistischer Analysen untersucht.
Dabei wurde sowohl eine Engstelle durch ein langsam fahrendes Fahrzeug, als auch eine dynamisch auftretende Engstelle durch ein stehen gebliebenes Fahrzeug untersucht und deren Charakteristiken analysiert und verglichen.
Im Bereich einer Engstelle kommt es zu Übergängen zwischen der synchronisierten Phase (S) und der Phase freien Verkehrs (F), also zu S→F Phasenübergängen.
Es wurde festgestellt, dass SF Phasenübergangspunkte, welche in Trajektorien von FCD-Fahrzeugen erkannt werden, verlässliche Ergebnisse für die Identifizierung der Engstelle liefern können. Hierzu wurden statistische Analysen in Abhängigkeit der Durchdringungsraten an FCD-Fahrzeugen durchgeführt.
Die Wahrscheinlichkeiten der Identifizierung der Engstellen lassen sich als Funktionen der Zeit und in Abhängigkeit von der Durchdringungsrate an FCD-Fahrzeugen darstellen.
Dabei wurden auch physikalische Charakteristiken des Verkehrs an der Engstelle gefunden, welche wesentlich auf die Identifizierbarkeit einer Engstelle wirken. Als ein Ergebnis dieser Arbeit ist festzustellen, dass SF Phasenübergangspunkte an bewegten Engstellen auftreten, ohne dass es zu einem Zusammenbruch des Verkehrs an diesem Hindernis kommt.
Es wurde erkannt, dass die beiden folgenden physikalischen Effekte einen großen Einfluss auf die Abschätzung von Geschwindigkeit und Position der jeweiligen Engstelle haben:
• Oszillationen der Geschwindigkeit im synchronisierten Verkehr im Bereich stromaufwärts der Engstelle;
• Sequenzen von F→S→F Phasenübergängen an der bewegten Engstelle mit zeitlichen Zwischenintervallen von Freifluss. Des weiteren wurde festgestellt, dass die Wahrscheinlichkeit, eine Engstelle, zu identifizieren, abhängig ist von:
• Dem gewählten Konfidenzniveau pα in der vorgeschlagenen Methode für die Abschätzung der Geschwindigkeit,
• der gewählten Präzision oder Toleranz bei der Annahme eines stehenden Fahrzeuges (−∆SV < 0 km/h < ∆SV),
• der jeweiligen Durchdringungsrate γ an FCD-Fahrzeugen. Allgemein bleibt festzuhalten, dass die vorgestellten Methoden zur Identifizierung und Klassifizierung von Engstellen angewendet werden können und schon heute für Echtzeit-Verkehrsdienste nutzbar ist.
Da für eine Analyse nicht ausreichend Realdaten existieren, wurden entsprechende Daten aus mikroskopischen Verkehrssimulationen, welche auf der Drei-Phasen Theorie von Kerner basieren, gewonnen und anschließend mittels statistischer Analysen untersucht.
Dabei wurde sowohl eine Engstelle durch ein langsam fahrendes Fahrzeug, als auch eine dynamisch auftretende Engstelle durch ein stehen gebliebenes Fahrzeug untersucht und deren Charakteristiken analysiert und verglichen.
Im Bereich einer Engstelle kommt es zu Übergängen zwischen der synchronisierten Phase (S) und der Phase freien Verkehrs (F), also zu S→F Phasenübergängen.
Es wurde festgestellt, dass SF Phasenübergangspunkte, welche in Trajektorien von FCD-Fahrzeugen erkannt werden, verlässliche Ergebnisse für die Identifizierung der Engstelle liefern können. Hierzu wurden statistische Analysen in Abhängigkeit der Durchdringungsraten an FCD-Fahrzeugen durchgeführt.
Die Wahrscheinlichkeiten der Identifizierung der Engstellen lassen sich als Funktionen der Zeit und in Abhängigkeit von der Durchdringungsrate an FCD-Fahrzeugen darstellen.
Dabei wurden auch physikalische Charakteristiken des Verkehrs an der Engstelle gefunden, welche wesentlich auf die Identifizierbarkeit einer Engstelle wirken. Als ein Ergebnis dieser Arbeit ist festzustellen, dass SF Phasenübergangspunkte an bewegten Engstellen auftreten, ohne dass es zu einem Zusammenbruch des Verkehrs an diesem Hindernis kommt.
Es wurde erkannt, dass die beiden folgenden physikalischen Effekte einen großen Einfluss auf die Abschätzung von Geschwindigkeit und Position der jeweiligen Engstelle haben:
• Oszillationen der Geschwindigkeit im synchronisierten Verkehr im Bereich stromaufwärts der Engstelle;
• Sequenzen von F→S→F Phasenübergängen an der bewegten Engstelle mit zeitlichen Zwischenintervallen von Freifluss. Des weiteren wurde festgestellt, dass die Wahrscheinlichkeit, eine Engstelle, zu identifizieren, abhängig ist von:
• Dem gewählten Konfidenzniveau pα in der vorgeschlagenen Methode für die Abschätzung der Geschwindigkeit,
• der gewählten Präzision oder Toleranz bei der Annahme eines stehenden Fahrzeuges (−∆SV < 0 km/h < ∆SV),
• der jeweiligen Durchdringungsrate γ an FCD-Fahrzeugen. Allgemein bleibt festzuhalten, dass die vorgestellten Methoden zur Identifizierung und Klassifizierung von Engstellen angewendet werden können und schon heute für Echtzeit-Verkehrsdienste nutzbar ist.
This study examines the probability of the identification of bottlenecks, based on data from randomly distributed cars within road traffic (FCD vehicles).
Since there is insufficient real data for an analysis, corresponding data were generated by means of microscopic traffic simulations based on Kerner’s three-phase traffic theory, which were then analyzed using statistical methods.
Both, a moving bottleneck (MB), caused by a slowly moving vehicle, and a dynamically occurring stationary bottleneck (SV), caused by a stopped vehicle, were examined and their characteristics were analyzed and compared.
In the area of a bottleneck, transitions occur between the synchronized traffic phase (S) and the free-flow traffic phase (F), which are called S→F phase transitions.
It has been found that SF phase transition points, which can be detected in trajectories of FCD vehicles, can provide reliable results for the identification of a bottleneck.
For this purpose, statistical analyzes were carried out depending on the penetration rates of FCD vehicles within traffic. At the same time, physical characteristics of the traffic at the bottleneck were found which significantly affect the identifiability of a bottleneck.
As a result of this work it can be stated that SF phase transition points can occur at moving bottlenecks without a traffic breakdown.
The chances of identifying the bottlenecks can be represented as a function of time, depending on the penetration rates of FCD vehicles within traffic.
It was recognized that the two following physical effects have a great influence on the estimation of velocity and position of the bottleneck:
• Speed oscillations in the synchronized traffic flow in the area in upstream of the bottleneck;
• Time intervals between F→S→F phase transitions at the moving bot-tleneck. It was also found that the probability of identifying a bottleneck depends on:
• The selected confidence level pα in the proposed method for the estimation of speed,
• the selected precision or tolerance for the reconstructed speed of a stationary vehicle (−∆SV < 0 km/h < ∆SV),
• the respective penetration rates γ of FCD vehicles within traffic. In general, it should be noted, that the presented methods from this study can be applied for the identification and classification of bottlenecks and are already usable for real-time traffic services.
Since there is insufficient real data for an analysis, corresponding data were generated by means of microscopic traffic simulations based on Kerner’s three-phase traffic theory, which were then analyzed using statistical methods.
Both, a moving bottleneck (MB), caused by a slowly moving vehicle, and a dynamically occurring stationary bottleneck (SV), caused by a stopped vehicle, were examined and their characteristics were analyzed and compared.
In the area of a bottleneck, transitions occur between the synchronized traffic phase (S) and the free-flow traffic phase (F), which are called S→F phase transitions.
It has been found that SF phase transition points, which can be detected in trajectories of FCD vehicles, can provide reliable results for the identification of a bottleneck.
For this purpose, statistical analyzes were carried out depending on the penetration rates of FCD vehicles within traffic. At the same time, physical characteristics of the traffic at the bottleneck were found which significantly affect the identifiability of a bottleneck.
As a result of this work it can be stated that SF phase transition points can occur at moving bottlenecks without a traffic breakdown.
The chances of identifying the bottlenecks can be represented as a function of time, depending on the penetration rates of FCD vehicles within traffic.
It was recognized that the two following physical effects have a great influence on the estimation of velocity and position of the bottleneck:
• Speed oscillations in the synchronized traffic flow in the area in upstream of the bottleneck;
• Time intervals between F→S→F phase transitions at the moving bot-tleneck. It was also found that the probability of identifying a bottleneck depends on:
• The selected confidence level pα in the proposed method for the estimation of speed,
• the selected precision or tolerance for the reconstructed speed of a stationary vehicle (−∆SV < 0 km/h < ∆SV),
• the respective penetration rates γ of FCD vehicles within traffic. In general, it should be noted, that the presented methods from this study can be applied for the identification and classification of bottlenecks and are already usable for real-time traffic services.