| Statistical Analysis of Traffic Data and Modelling of Traffic Flow using Cellular Automata |
Schlüsselwörter:
Straßenverkehr, Verkehrszustand, Synchronisierter Verkehr, Fundamentaldiagramm, Verkehrsflusssimulation,
road traffic, traffic state, synchronised traffic, fundamental diagram, traffic flow simulation, cellular automaton,
Sachgruppe der DNBAbstract
Past and recent investigations of traffic dynamics mostly rest on
averaged data taken over a short period of time, e.g. one minute. They
make a qualitative distinction between the generally accepted traffic
states called "free flow", "synchronised flow" and "Stop-and-Go
traffic" possible. However, the essential car-car-interactions on the
microscopic level are concealed. With extensive statistical
examinations of single-vehicle traffic data presented in this work one
gains new insights especially from a microscopic point of view. By
means of time series analyses, correlation functions and by use of
histogram methods new evaluation methods for driving behaviour are
introduced. These quantities show a strong dependency on the present
traffic state, the observed interval of density and the environment
(e.g., freeway or city traffic). Microscopic features like
synchronisation of velocities ranging over a number of vehicles or
decreasing time headways smaller than one second noticeably influence
macroscopic properties of traffic as expressed in fundamental diagrams.
Moreover, on the basis of cross correlation functions connecting flow
and density some quantities can be defined to discriminate between the
several traffic states quantitatively. These empirical results have
impacts on modelling and simulation of traffic flow. A modified
cellular automaton comprising aspects of anticipation is introduced and
discussed in great detail. Metastable states can be formed and all
other criteria are also met to indicate a well-operating traffic flow
model. A lot of simulations were done in order to analyse single-lane
and multi-lane behaviour and to find out the specific problems coming
along with event-driven measuremens methods using "inductive loops".
Another focus are density waves to estimate their speed and to
elucidate the phase separation and the transition between different
traffic states.
Die bisherigen Untersuchungen von Straßenverkehr basieren im
Wesentlichen auf der Analyse von einminütigen Intervalldaten.
Diese lassen wohl eine qualitative Unterscheidung der bekannten
Verkehrszustände "frei", "synchronisiert" und "Stop-and-Go" zu,
verdecken jedoch die mikroskopischen Wechselwirkungen zwischen den
Fahrzeugen. Mit den hier vorgenommenen umfangreichen statistischen
Analysen fahrzeugfein aufgelöster Verkehrsdaten werden neuartige
Einblicke in mikroskopische Verhaltensweisen ermöglicht. Mit Hilfe
von Zeitreihen- und Korrelationsanalysen sowie Histogrammauswertungen
konnte das Fahrverhalten in den verschiedenen Verkehrszuständen,
in verschiedenen Dichteintervallen und unter verschiedenen
Umgebungseinflüssen (Autobahn, Stadtverkehr) quantifiziert werden.
Es wird deutlich, welchen Einfluss mikroskopische Verhaltensweisen wie
die Synchronisation von Geschwindigkeiten über eine Fahrzeugkette
hinweg oder die systematische Verringerung der Zeitlücken unter
eine Sekunde auf das makroskopische Aussehen von Verkehr, wie es sich
z.B. in sogenannten Fundamentaldiagrammen äußert, haben.
Weiterhin können nun auch quantitative Maße zur
Klassifizierung eines Verkehrszustandes z.B. mit der Kreuzkorrelation
zwischen Fluss und Dichte angegeben werden. Diese Erkenntnisse finden
Eingang in die Modellierung und Simulation von Verkehrsfluss. Es wird
eine Modifikation eines Zellularautomatenmodells für
Verkehrsfluss, ein CA-Modell mit Antizipation, vorgestellt. Mit ihr
sind wichtige Eigenschaften wie die Generierung metastabiler
Zustände im Straßenverkehr abbildbar. Ebenso werden auch die
anderen Kriterien, anhand derer Verkehrsflussmodelle bewertet werden,
gut erfüllt. Weiterhin dienen die Simulationen zur Untersuchung
ereignisorientierter Messmethoden und zur Analyse von Dichtewellen, wie
sie im Stau auftreten und z.B. die Bestimmung der Staugeschwindigkeit
und der Übergänge zwischen den einzelnen
Verkehrszuständen ermöglichen.
| Betreuer | Schreckenberg,Michael |
| Gutachter | Wolf,Dietrich E.; |
| Upload: | 2000-07-13 |
| URL of Theses: | http://duepublico.uni-duisburg-essen.de/servlets/DerivateServlet/Derivate-5028/inhalt.htm |