Bewertung von Verfahren zur Erkennung von Störungen im Verkehrsablauf in Theorie, Praxis und Simulation. Untersuchung von abschnittsbezogenen neuen Verfahren zur automatischen Stau- und Störfallerkennung aufgrund lokaler Meßwerte und ihre Wirksamkeit im praktischen Einsatz.

Abstract

Das Forschungsvorhaben hatte zum Ziel, die gängigen Verfahren zur automatischen Erkennung von Verkehrsstörungen auf Autobahnen zu bewerten. Damit sollte eine Entscheidungsgrundlage für die weitere Verwendung solcher Verfahren unterstützt werden. Folgende Prognose- und Detektionsverfahren wurden hinsichtlich ihrer Erkennungsgüte empirisch untersucht: Unruhe_A3, Traffic_Forecast_A3, Ferrari_A1, KalmanCremer_A3, Fuzzy_A9, Kaman_A9, Fuzzy_B27aA9, VKDIFF_FGV und Detektionsverfahren. Die Bewertung setzt sich aus Systemanalyse, einem empirischen Feldversuch und einer simulationsgestützten Untersuchung zusammen, nach denen die Fehlalarmquote bestimmt wurde. In dem Feldversuch wurden implementierte Verfahren eingesetzt und bezüglich ihrer empirischen Erkennungsgüte quantitativ ausgewertet. In der simulationsgestützten Analyse wurden die Ergebnisse der empirischen Untersuchung überprüft. Die Untersuchungsergebnisse zeigen, dass auch bei sehr guten Kernverfahren noch eine weitere Optimierung des Alarm-Managements für die verkehrstechnische Anordnung der Verfahren vorhanden sein kann. kl/difu