EP1154389B1 - Verfahren zur Verkehrslagebestimmung für ein Verkehrsnetz - Google Patents

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EP1154389B1
EP1154389B1 EP01110502A EP01110502A EP1154389B1 EP 1154389 B1 EP1154389 B1 EP 1154389B1 EP 01110502 A EP01110502 A EP 01110502A EP 01110502 A EP01110502 A EP 01110502A EP 1154389 B1 EP1154389 B1 EP 1154389B1
Authority
EP
European Patent Office
Prior art keywords
traffic
queue
vehicles
roadway
roadway section
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Expired - Lifetime
Application number
EP01110502A
Other languages
English (en)
French (fr)
Other versions
EP1154389A1 (de
Inventor
Boris Prof. Dr. Kerner
Hubert Dr. Rehborn
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Mercedes Benz Group AG
Original Assignee
DaimlerChrysler AG
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by DaimlerChrysler AG filed Critical DaimlerChrysler AG
Publication of EP1154389A1 publication Critical patent/EP1154389A1/de
Application granted granted Critical
Publication of EP1154389B1 publication Critical patent/EP1154389B1/de
Anticipated expiration legal-status Critical
Expired - Lifetime legal-status Critical Current

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    • GPHYSICS
    • G08SIGNALLING
    • G08GTRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/0104Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions

Definitions

  • the invention relates to a method for traffic position determination on the basis of traffic data, which by itself in the Traffic with moving registration vehicles will be won for a Traffic network with traffic-regulated network nodes and these connecting Track edges.
  • the traffic flow is usually through the traffic control measures at the network node, e.g. in the form of Traffic lights at intersections, determined and barely by the Traffic dynamic effects on the often relatively short line edges between the nodes.
  • a queuing theory can be applied at the length of the queue before each traffic-controlled Network nodes, the durations of fingerphases, during which the traffic is released at the relevant network node, and from Interruption phases during which the traffic at the network node stopped, the speed of vehicles outside the typical queues in front of the network nodes, the tributaries to the queue and the length of the line edges for traffic dynamics are of importance, see, e.g. the publications S.
  • a traffic forecasting method is described, specifically for metropolitan transport networks suitable.
  • This traffic forecasting method is based on a recording from current, through the free and interruption phases the traffic-controlled network node time-discrete traffic condition parameters on, like the current vehicle runoff a queue, the current vehicle inflow into the queue and the current number of vehicles in the queue.
  • time discretized traffic condition parameters become effective continuous traffic condition parameters certainly, including at least one effective continuous vehicle drain from a queue and / or an effective continuous vehicle influx into the Queue based on which one or more traffic parameters based on a dynamic macroscopic modeling of traffic, e.g. at a forecast time Expected travel time for a specific route and / or the traffic situation to be expected at least with regard to the number of queues or outside thereof moving vehicles and / or the expected Length of the respective queue.
  • the route of the registration or FCD vehicles tracked and the expected travel times for the respective line edge are determined, if necessary individually for each of several directional trace amounts thereof.
  • the term "direction lane” here refers to the Amount of different directional tracks of a line edge, each of which may include one or more lanes and are defined by the one or more lanes a respective direction track amount equal to the Vehicles can be used to the network node to continue in one or more associated destinations happen.
  • This FCD traffic data collection method may be considered a preferred one Basis for determining travel times for each respective Serve route edge.
  • the invention is the provision as a technical problem a method of the type mentioned, with the one or more traffic parameters indicative of the traffic situation using FCD information comparatively can be determined well, especially for transport networks of metropolitan areas.
  • the invention solves this problem by providing a Traffic situation determination method with the features of the claim 1.
  • this procedure are by itself in circulation moving registration vehicles for travel times on the track edges indicative traffic data, i. for travel time determination suitable FCD, obtained and based on this traffic data determines the travel times for the track edges.
  • Based on determined route-specific travel times then become one or more traffic parameters determined, namely the average number of vehicles in a queue of a respective one Line edge in front of a traffic-regulated network node, the average number of vehicles in total on the line edge, the average vehicle speed on the line edge before a possible queue, i. between the Beginning of the line edge to the upstream queue end, the mean waiting time in the respective queue and / or the average vehicle density on the line edge the queue.
  • the current traffic situation especially for transport networks in metropolitan areas where the traffic dynamics dominated by the traffic control measures at the network nodes is to determine sufficiently accurately, i. using the FCD to reconstruct.
  • Other detected traffic data e.g. from stationary detectors, can be additionally considered, however, this is not mandatory.
  • the thus determined or reconstructed current traffic situation can then turn as Basis for building a hydrograph database and going further for baseline-based and / or dynamic traffic forecasts serve. For such traffic forecasts about the expected Traffic situation on a metropolitan area traffic network is the knowledge of the time-dependent queue lengths to the traffic-controlled network node and the time-dependent number of Vehicles on the respective route edge important through the inventive method can be obtained.
  • the Travel times and the traffic condition or parameters specific for each of possibly several directional trace amounts of one respective route edge determined separately. This can be significantly improve the accuracy of the traffic situation determination, since it is taken into account that on a line edge in front of a traffic-regulated network node in general different long queues for different directional lane volumes form and / or the traffic control at the network node mostly is also directional track specific, i. different Holding and passage times, including free or interruption phases called, for the different directional trace amounts includes.
  • the determined current traffic information in the form of the one or the plurality of roadway specific and preferred specific traffic lane-specific traffic situation parameters for a continuous generation of historical Hydrographs with respect to the average number of vehicles in the respective Queue, the queue length, the middle one Waiting time in the respective queue and / or the middle Number of vehicles used on the respective route edge.
  • the direction lane specific Vehicle turning rate at the respective network node considered i. It will determine how many vehicles at the respective time in the middle of a respective Direction lane of a branching into an associated network node Route edge over the network node in a respective Direction lane quantity of a line edge continuing from the network node retract. This can be done by suitably raised Determine FCD by e.g. the recorded FCD information via the direction of travel or direction change selected at the network node contain.
  • the method according to claim 5 is a discriminating detection of the state of supersaturation on the one hand and the supersaturation on the other hand, using a suitable Travel time criterion provided in which the determined Travel time is compared with a threshold, among others from the track edge length, a typical free vehicle speed on the same as the holding and the Transmission duration of the traffic control at the network node depends.
  • a further developed according to claim 7 method allows a special, advantageous determination of the number of vehicles on one Line edge as well as the effective continuous vehicle inflow to the line edge and also to a queue of the same, if suitable traffic data of two or more appropriate FCD vehicles are available, which the relevant Passing the track edge at a time interval.
  • a development of the method according to claim 8 allows the detection of the state of total overfilling of a line edge, i.e. a state in which the queue over the entire route edge and possibly still upstream continue over the local network node away in others Line edges extends into it.
  • a further developed according to claim 9 method considered Inflow and outflow sources of vehicles, e.g. in inner city areas be formed by parking garages and parking lots.
  • the method is suitable for determining or reconstructing the traffic situation in one Traffic network with traffic-regulated network nodes, in particular in a road network of a metropolitan area. That took into account Transport network can correspond to an entire transport network, all the road edges passable by the associated vehicles of a particular area, or in one "thinned out” form only part of the route edges of the overall traffic network contained, e.g. only roads from a certain Road type minimum size, such as major roads.
  • the Procedure begins with the extraction of traffic data by in traffic moving registration vehicles (step 1), i. from FCD (floating car data).
  • FCD recovery preferably takes place by the parallel German patent application mentioned above (DE 100 18 562) described method, which can be referred to for further details.
  • the FCD can while on-board permanently installed devices, but also e.g. taken on vehicle-mounted mobile phones or forwarded.
  • the said FCD extraction method is characterized in that data acquisition operations at least for successively operated network nodes in each case not before leaving one in the respective network node opening track edge j are triggered and in the respective Data acquisition process as FCD timestamp information is gained, the one on the relevant network node reporting date that is not earlier than the time leaving the respective line edge j and not later than the time at which the reporting vehicle has a Section of a subsequently traveled route edge i in front of a the next considered node reached or queued the next considered route edge i retracts.
  • FIG. 3 schematically shows an exemplary snapshot from the area of a network node K into which inter alia a route edge St terminates, at the end of which a queue W with an associated number Nq of vehicles has formed in front of the network node K.
  • the downstream queue end is at a stop line An, which represents the boundary line of the line edge St at the junction to the node K.
  • Vehicles with a traffic flow q in, q enter the queue W and drive vehicles with a traffic flow q out out of it and into the network node K, in order to drive from there to one of the opening route edges.
  • three FCD vehicles FCD1, FCD2, FCD3 are illustrated, which have left the queue W of the relevant line edge St and continue via the network node K in different directions. Specifically, a first FCD vehicle FCD1 continues straight ahead, a second FCD vehicle FCD2 turns right, and a third FCD3 vehicle FCD3 turns left, with the corresponding start and boundary lines En1, En2, En3 drawn, where the continuing route edges begin.
  • the FCD thus obtained, network node-related reporting time information are particularly well suited for them from the currently expected travel time t tr (j, k) for each route edge j separated according to their directional trace amounts k to determine. This is explained in more detail there and therefore does not require repeated explanation here.
  • the determination of the travel times t tr (j, k) for the one or more directional lane quantities k of the respective route edge j is the next step (2) in the course of the present method and can be carried out according to the procedure described in the parallel German patent application.
  • the determination of these currently expected travel times t tr (j, k) on the basis of FCD obtained for this purpose can also be done with any other, conventional algorithm, if and to the extent that the person skilled in the art is aware of such.
  • the present method is independent of the way in which the travel times t tr (j, k) for the different route edges j of the traffic network are determined on the basis of recorded FCD.
  • the determined current travel times t tr (j, k) for the directional lane amounts k of the route edges j of the traffic network are then used to determine whether there is a state of subsaturation or supersaturation for the respective route edge j, possibly differentiated according to their different directional lane sets k (step 3).
  • the state of supersaturation is here defined by the fact that during a holding or interruption phase, for example, a red phase of a traffic signal at the end of the route edge resulting queue by the subsequent passage or free phase, such as the green phase of a traffic signal system, completely dissolved, what can be regarded as a state-free traffic on highways analogous behavior.
  • the state of supersaturation is defined by the fact that the queue arising during an interruption phase is no longer completely resolved by the subsequent free phase, which can be regarded as behavior analogous to the state of dense traffic on freeways.
  • the mean vehicle density is designated from outside the queue, ie between the edge edge start and the queue start, moving vehicles and with v free ( ⁇ ), the vehicle density ⁇ dependent, average vehicle speed outside the queue.
  • the average vehicle speed v free outside the queue can in many cases be approximated by a constant v eff , which corresponds to a typical, density-independent predefined value of v free .
  • the constant ⁇ is greater than or equal to zero and less than one and is usually at or near the value of 0.5.
  • the quantities q sat , T G , T R and thus T are predefined parameters or functions of the other traffic-condition-indicative variables. Furthermore, all of the traffic-related variables mentioned here are mostly time-dependent functions, as will be understood by a person skilled in the art and therefore also not explicitly indicated in the size designations for the sake of clarity.
  • the parameters b and q sat depend in the application of road traffic on the vehicle type, in particular the relative shares of average different long vehicles, such as passenger cars and trucks.
  • the parameters b and q sat each result as a sum of the corresponding relative contributions of the different types, each of which is a product of the relative share of that type in the total number of vehicles multiplied by the associated type-specific mean vehicle separation or saturation outflow.
  • the supersaturation state is assumed, while the transition to the supersaturation state is assumed when the determined travel time t tr (j , k) is above this threshold value t s (j, k) .
  • the method continues with the determination of the traffic situation parameters describing the traffic situation on the basis of the determined travel times t tr (j, k) for the directional lane quantities k of the route edges j (step 4), wherein the traffic situation parameters for the two states undersaturation or supersaturation be calculated according to different, suitable systems of equations, to then reconstruct or determine the current traffic situation.
  • this includes, in each case specific for each directional lane set k of the respective route edge j, the calculation of the average total number N of vehicles, the average number N q of vehicles in the queue, the average vehicle density ⁇ of the vehicles driving out of the queue and, therefrom, the average speed v free of the vehicles out of the queue, the average queue length L q and the mean waiting time t q in the queue.
  • the maximum waiting time t q, max N max T / (T G q sat ) in a queue extending over the entire path edge.
  • the main traffic-determining parameters average vehicle density ⁇ , average number of vehicles N, average number N q of vehicles in the queue, average queue length L q and average waiting time t q in can thus be determined both for the subsaturation and supersaturation cases the queue for each directional lane k of each route edge j of the transport network on the basis of FCD-based average travel times t tr (j, k) determine, ie it can thus the current traffic situation alone on the basis of suitably recorded FCD, the sampled recorded traffic data, be reconstructed ,
  • the number of vehicles N (j, k) on the respective directional lane k of the line edge j and effective continuous inflow q in (j, k) into the relevant directional lane k of the line edge j and effective continuous inflow q in, q (j, k ) in the queue in question if appropriate, a procedure be used in which the difference .DELTA.t tr (j, k) travel times t tr (j, k) is used by at least two FCD vehicles, the same direction lane k of the route edge j in one pass through sufficient time interval ⁇ t (j, k) .
  • This time interval .DELTA.t (j, k) must be equal to or greater than the traffic control period T (j, k) , and the average travel time t tr (j, k) for this case from individual travel time values on the queue period T (j, k) averaged. More specifically, the time interval .DELTA.t (j, k) is the time difference between the times at which the respective FCD vehicles enter the same directional lane k of the line edge j.
  • the path edge inflow q in specific for the respective directional lane k of the path edge j by the relationship q in (J, k) (1 + ⁇ t tr (J, k) / .DELTA.t (J, k) ) q sat (J, k) T G (J, k) / T (J, k) using the approximation ⁇ t free (j, k) ⁇ ⁇ t (j, k) , which is usually well justified in metropolitan areas, ie the difference ⁇ t free (j, k) of the travel times from the beginning of the line to the beginning of the queue two consecutive FCD vehicles traveling at a time interval ⁇ t (j, k) into the relevant directional lane k of the line edge j is significantly smaller than the difference ⁇ t q (j, k) of the waiting times of the FCD vehicles in the queue , Furthermore, this relationship contains the assumption that there are no sources and sinks of the
  • Such sources and sinks may be formed, for example, in inner city areas of parking garages and parking lots.
  • a corresponding inflow q Q (j, k) and outflow q S (j, k) of vehicles results for the respective directional lane set k of the line edge j.
  • This can be taken into account, inter alia, in equation 12 above for the mean edge inflow, in that on the left equation side the quantity q in (j, k) is expressed by the expression q in (j, k) -q S (j, k) + q Q (j, k) is replaced.
  • such sources and sinks of the vehicle flow can also be taken into account as the corresponding traffic flow correction in the determination of the other traffic-related parameters, as described above. If the considered transport network is a "thinned out" transport network as mentioned above, the disregarded route edges and associated network nodes are treated as further sources and sinks of the vehicle flow.
  • the free-phase and interruption phase durations vary depending on the traffic volume, so that, for example, for a directional lane on which a relatively long queue has already formed, the free-phase duration is increased from its normal value to shorten the excessively long queue again.
  • the interruption phase duration T R , the free-phase duration T G and thus the round trip time T defined by the sum of these two time periods are functions that depend not only on the path edge j, the directional lane k and the time but also on one or more traffic situation indicators Variables, such as the vehicle flow, etc.
  • the open or interruption periods and the circulation times ie the traffic control period durations to be used, which are obtained by averaging over time intervals which are much larger than a typical round trip time without traffic volume influence.
  • K (j) as the number of directional track amounts of the line edge j
  • b (j) as the average vehicle length. If q sat (j, k) and T (j, k) have the same values for all directional lane sets k of a line edge j, the above equation 19 simplifies accordingly.
  • the travel time t tr, crit (j, k) for which this criterion (equation 14) is fulfilled is called critical travel time.
  • the determination of traffic situation parameters as explained herein and thus the traffic situation can be adjusted according to your wishes use corresponding additional applications.
  • a hydrograph database and a corresponding baseline-based Traffic prediction system e.g. to Travel time prediction.
  • This can be a traffic center with a Memory equipped in which the corresponding information about the traffic regulation measures at the network nodes and travel times for all the route edges of a metropolitan area road network based on a digital road map are stored.
  • a processing unit in the Traffic center can provide up-to-date information about the traffic regulation period or the free-phase and interruption phase durations for the traffic regulated intersections as well on the current FCD-based, route-specific Travel times received. Based on this data is then a computing unit of the traffic center will be able to automatically Travel time forecasts for any journeys on the transport network through a gangway-based and / or dynamic Traffic forecast to determine (step 5).
  • a dynamic forecast of traffic development is for example with the older German patent application cited above No. 199 40 957 possible.
  • the Predicted traffic data can then be available with currently available Traffic data are compared, resulting in an error correction for the forecasting method can be derived by the determined current values e.g. for the turn rates and other traffic-related parameters and / or the corresponding traffic-related parameters Values of the historical hydrographs depending on the differences, if any, found during the comparison Getting corrected.

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Description

Die Erfindung bezieht sich auf ein Verfahren zur Verkehrslagebestimmung auf der Basis von Verkehrsdaten, die durch sich im Verkehr mitbewegende Meldefahrzeuge gewonnen werden, für ein Verkehrsnetz mit verkehrsgeregelten Netzknoten und diese verbindenden Streckenkanten.
Verfahren zur Bestimmung der aktuellen wie auch der zukünftig zu erwartenden Verkehrslage sind vor allem für Straßenverkehrsnetze in vielerlei Ausprägungen bekannt und gewinnen aufgrund des ständig wachsenden Verkehrsaufkommens zunehmend an Bedeutung. Gebräuchliche Verkehrsprognosemethoden lassen sich grob in zwei Typen unterteilen, nämlich historische Ganglinienprognosen und dynamische Verkehrsprognosen. Erstere basieren auf zuvor gewonnenen Verkehrslagedaten, aus denen ein Archiv sogenannter Ganglinien angelegt wird, anhand derer dann aus aktuellen Verkehrslagedaten durch einen sogenannten Matching-Prozess, bei dem eine am besten passende Ganglinie ausgewählt wird, auf die zukünftige Verkehrslageentwicklung geschlossen wird. Die dynamische Verkehrsprognose basiert auf einer Erkennung verkehrlicher Objekte bzw. Verkehrszustände, wie freier Verkehr, synchronisierter Verkehr und Stau, aus aktuellen Verkehrsmessungen und auf der dynamischen Verfolgung dieser individualisierten Verkehrszustände. Es können auch beide Prognosemethoden kombiniert zur Anwendung kommen. Derartige historische und dynamische Verkehrsprognosen sind z.B. in der Patentschrift DE 195 26 148 C2, den Offenlegungsschriften DE 196 47 127 A1 und DE 197 53 034 A1 sowie der älteren deutschen Patentanmeldung 198 35 979.9 beschrieben. Eine notwendige Voraussetzung eines jeden Verkehrsprognoseverfahrens ist die Bestimmung der aktuellen Verkehrslage zum Prognosezeitpunkt und gegebenenfalls zu früheren Zeitpunkten.
Die meisten gebräuchlichen Verfahren zur Verkehrslagestimmung sind auf Verkehrsnetze abgestellt, bei denen die Dynamik des Verkehrsablaufs im wesentlichen durch die Verkehrsverhältnisse auf den verschiedenen Streckenkanten, d.h. den Wegeverbindungen zwischen je zwei Netzknoten, selbst bestimmt ist, d.h. durch die Dynamik der verschiedenen identifizierbaren verkehrlichen Objekte und Phasenübergänge zwischen denselben. Solche Verhältnisse sind beispielsweise für Schnellstraßen gegeben.
Hingegen gelten in Verkehrsnetzen von Ballungsräumen andere Verhältnisse. Dort ist der Verkehrsablauf meist durch die Verkehrsregelungsmaßnahmen an den Netzknoten, z.B. in Form von Lichtsignalanlagen an Kreuzungen, bestimmt und kaum durch die verkehrsdynamischen Effekte auf den häufig relativ kurzen Streckenkanten zwischen den Knoten. Es ist bekannt, dass in diesen Fällen eine Warteschlangentheorie angewendet werden kann, bei der die Länge der Warteschlange vor dem jeweiligen verkehrsgeregelten Netzknoten, die Dauern von Freiphasen, während denen der Verkehr am betreffenden Netzknoten freigegeben ist, und von Unterbrechungsphasen, während denen der Verkehr am Netzknoten angehalten wird, die Geschwindigkeit der Fahrzeuge außerhalb der typischen Warteschlangen vor den Netzknoten, die Zuflüsse zur Warteschlange und die Länge der Streckenkanten für die Verkehrsdynamik von Bedeutung sind, siehe z.B. die Veröffentlichungen S. Miyata et al., "STREAM", Proc. of the 2nd Word Congress on Intelligent Transport Systems, Yokohama, Band 1, Seite 289, 1995 sowie B. Ran und D. Boyce, "Modeling Dynamic Transportation Networks", Springer-Verlag, Berlin, 1996.
In der nicht vorveröffentlichten, älteren deutschen Patentanmeldung 199 40 957.9 ist ein Verkehrsprognoseverfahren beschrieben, das sich speziell für Ballungsraum-Verkehrsnetze eignet. Dieses Verkehrsprognoseverfahren baut auf einer Erfassung von aktuellen, durch die Frei- und Unterbrechungsphasen der verkehrsgeregelten Netzknoten zeitdiskretisierten Verkehrszustandsparametern auf, wie dem aktuellen Fahrzeugabfluß aus einer Warteschlange, dem aktuellen Fahrzeugzufluß in die Warteschlange und die aktuelle Anzahl von Fahrzeugen in der Warteschlange. Aus den aktuellen, zeitdiskretisierten Verkehrszustandsparametern werden effektive kontinuierliche Verkehrzustandsparameter bestimmt, darunter mindestens ein effektiver kontinuierlicher Fahrzeugabfluß aus einer Warteschlange und/oder ein effektiver kontinuierlicher Fahrzeugzufluß in die Warteschlange, anhand derer ein oder mehrere Verkehrsparameter auf der Basis einer dynamischen makroskopischen Modellierung des Verkehrs prognostiziert werden, z.B. die zu einem Prognosezeitpunkt zu erwartende Reisezeit für eine bestimmte Fahrtstrecke und/oder die zu erwartende Verkehrslage wenigstens hinsichtlich der Anzahl von in Warteschlangen stehenden bzw. außerhalb davon fahrenden Fahrzeugen und/oder der voraussichtlichen Länge der jeweiligen Warteschlange.
In einer parallelen deutschen Patentanmeldung der Anmelderin (DE 100 18 562) ist ein Verfahren zur Gewinnung von Verkehrsdaten durch sich im Verkehr mitbewegende Meldefahrzeuge, d.h. zur Gewinnung von sogenannten FCD (floating car data), beschrieben, das sich ebenfalls speziell für Verkehrsnetze von Ballungsräumen eignet, d.h. für Verkehrsnetze, bei denen der Verkehr durch die Verkehrsregelungsmaßnahmen an den Netzknoten dominiert wird. Dieses Verfahren beinhaltet eine spezielle Gewinnung von FCD, d.h. von dynamischen Einzel- bzw. Meldefahrzeugdaten, die Zeitstempelinformationen beinhalten, welche jeweils einen Meldezeitpunkt bezeichnen, der nicht früher als der Zeitpunkt des Verlassens einer betreffenden Streckenkante und nicht später als der Zeitpunkt liegt, zu dem das Meldefahrzeug einen Abschnitt einer danach befahrenen Streckenkante vor einem nächsten berücksichtigten Netzknoten erreicht. Aus diesen Zeitstempelinformationen können die Fahrtrouten der Melde- bzw. FCD-Fahrzeuge verfolgt und die zu erwartenden Reisezeiten für die jeweilige Streckenkante ermittelt werden, gegebenenfalls individuell für jede von mehreren Richtungsspurmengen derselben. Der Begriff "Richtungsspurmenge" bezeichnet hierbei die Menge der verschiedenen Richtungsspuren einer Streckenkante, die jeweils eine oder mehrere Fahrspuren umfassen können und dadurch definiert sind, dass die eine oder mehreren Fahrspuren einer jeweiligen Richtungsspurmenge gleichberechtigt von den Fahrzeugen benutzt werden können, um den Netzknoten zur Weiterfahrt in einer oder mehreren zugeordneten Zielrichtungen zu passieren. Für das vorliegende Verkehrslagebestimmungsverfahren kann dieses FCD-Verkehrsdatengewinnungsverfahren als eine bevorzugte Grundlage zur Bestimmung von Reisezeiten für jede jeweilige Streckenkante dienen.
Der Erfindung liegt als technisches Problem die Bereitstellung eines Verfahrens der eingangs genannten Art zugrunde, mit dem ein oder mehrere, für die Verkehrslage indikative Verkehrsparameter unter Verwendung von FCD-Informationen vergleichsweise gut bestimmt werden können, insbesondere auch für Verkehrsnetze von Ballungsräumen.
Die Erfindung löst dieses Problem durch die Bereitstellung eines Verkehrslagebestimmungsverfahrens mit den Merkmalen des Anspruchs 1. Gemäß diesem Verfahren werden durch sich im Verkehr mitbewegende Meldefahrzeuge für die Reisezeiten auf den Streckenkanten indikative Verkehrsdaten, d.h. zur Reisezeitermittlung geeignete FCD, gewonnen und anhand dieser Verkehrsdaten die Reisezeiten für die Streckenkanten ermittelt. Anhand der ermittelten streckenkantenspezifischen Reisezeiten werden dann ein oder mehrere Verkehrslageparameter bestimmt, und zwar die mittlere Anzahl von Fahrzeugen in einer Warteschlange einer jeweiligen Streckenkante vor einem verkehrsgeregelten Netzknoten, die mittlere Anzahl von Fahrzeugen insgesamt auf der Streckenkante, die mittlere Fahrzeuggeschwindigkeit auf der Streckenkante vor einer eventuellen Warteschlange, d.h. zwischen dem Anfang der Streckenkante bis zum stromaufwärtigen Warteschlangenende, die mittlere Wartezeit in der jeweiligen Warteschlange und/oder die mittlere Fahrzeugdichte auf der Streckenkante vor der Warteschlange.
Mit diesem Verfahren ist es möglich, auf der Grundlage geeignet gewonnener FCD die aktuelle Verkehrslage speziell auch für Verkehrsnetze in Ballungsräumen, bei denen die Verkehrsdynamik durch die Verkehrsregelungsmaßnahmen an den Netzknoten dominiert wird, ausreichend genau zu bestimmen, d.h. anhand der FCD zu rekonstruieren. Weitere erfasste Verkehrsdaten, z.B. von ortsfesten Detektoren, können zusätzlich berücksichtigt werden, dies ist jedoch nicht zwingend. Die solchermaßen bestimmte bzw. rekonstruierte aktuelle Verkehrslage kann dann wiederum als Grundlage zum Aufbau einer Ganglinien-Datenbank und weitergehend für ganglinienbasierte und/oder für dynamische Verkehrsprognosen dienen. Für solche Verkehrsprognosen über die zu erwartende Verkehrslage auf einem Ballungsraum-Verkehrsnetz ist die Kenntnis der zeitabhängigen Warteschlangenlängen an den verkehrsgeregelten Netzknoten und der zeitabhängigen Anzahl von Fahrzeugen auf der jeweiligen Streckenkante wichtig, die durch das erfindungsgemäße Verfahren gewonnen werden kann.
In einer Weiterbildung der Erfindung nach Anspruch 2 werden die Reisezeiten und der oder die Verkehrslageparameter spezifisch für jede von gegebenenfalls mehreren Richtungsspurmengen einer jeweiligen Streckenkante separat ermittelt. Damit lässt sich die Genauigkeit der Verkehrslagebestimmung signifikant verbessern, da berücksichtigt wird, dass sich auf einer Streckenkante vor einem verkehrsgeregelten Netzknoten im allgemeinen unterschiedlich lange Warteschlangen für verschiedene Richtungsspurmengen bilden und/oder die Verkehrsregelung am Netzknoten meist ebenfalls richtungsspurmengenspezifisch ist, d.h. unterschiedliche Halte- und Durchlasszeiten, auch Frei- bzw. Unterbrechungsphasen genannt, für die verschiedenen Richtungsspurmengen beinhaltet.
Bei einer Weiterbildung der Erfindung nach Anspruch 3 werden die ermittelten aktuellen Verkehrsinformationen in Form des einen oder der mehreren, streckenkantenspezifisch und dabei bevorzugt speziell richtungsspurmengenspezifisch ermittelten Verkehrslageparameter für eine fortlaufende Erzeugung historischer Ganglinien bezüglich der mittleren Fahrzeuganzahl in der jeweiligen Warteschlange, der Warteschlangenlänge, der mittleren Wartezeit in der jeweiligen Warteschlange und/oder der mittleren Fahrzeuganzahl auf der jeweiligen Streckenkante genutzt.
In einer Weiterbildung der Erfindung nach Anspruch 4 wird als ein weiterer, ermittelter Verkehrslageparameter die richtungsspurmengenspezifische Fahrzeugabbiegerate am jeweiligen Netzknoten berücksichtigt, d.h. es wird ermittelt, wie viele Fahrzeuge zum jeweiligen Zeitpunkt im Mittel von einer jeweiligen Richtungsspurmenge einer in einen zugehörigen Netzknoten einmündenden Streckenkante über den Netzknoten in eine jeweilige Richtungsspurmenge einer vom Netzknoten weiterführenden Streckenkante einfahren. Dies lässt sich durch geeignet erhobene FCD ermitteln, indem z.B. die aufgenommenen FCD eine Information über die am Netzknoten gewählte Fahrtrichtung bzw. Richtungsänderung enthalten.
In einer Weiterbildung des Verfahrens nach Anspruch 5 ist eine unterscheidende Erkennung des Zustands der Untersättigung einerseits und der Übersättigung andererseits anhand eines geeigneten Reisezeitkriteriums vorgesehen, bei dem die ermittelte Reisezeit mit einem Schwellwert verglichen wird, der unter anderem von der Streckenkantenlänge, einer typischen freien Fahrzeuggeschwindigkeit auf derselben sowie der Halte- und der Durchlassdauer der Verkehrsregelung am Netzknoten abhängt.
In weiterer Ausgestaltung der Erfindung nach Anspruch 6 ist eine Bestimmung von verfahrensgemäß berücksichtigten Verkehrsparametern nach unterschiedlichen Gleichungssystemen für die beiden Fälle der Untersättigung bzw. Übersättigung vorgesehen.
Ein nach Anspruch 7 weitergebildetes Verfahren erlaubt eine spezielle, vorteilhafte Bestimmung der Fahrzeuganzahl auf einer Streckenkante sowie des effektiven kontinuierlichen Fahrzeugzuflusses zur Streckenkante und auch zu einer Warteschlange derselben, wenn hierzu geeignete Verkehrsdaten von zwei oder mehr entsprechenden FCD-Fahrzeugen vorliegen, welche die betreffende Streckenkante in zeitlichem Abstand durchfahren.
Eine Weiterbildung des Verfahrens nach Anspruch 8 ermöglicht die Erkennung des Zustands totaler Überfüllung einer Streckenkante, d.h. eines Zustands, bei der sich die Warteschlange über die gesamte Streckenkante und eventuell noch stromaufwärts weiter über den dortigen Netzknoten hinweg in andere Streckenkanten hinein erstreckt.
Ein nach Anspruch 9 weitergebildetes Verfahren berücksichtigt Zufluß- und Abflussquellen von Fahrzeugen, wie sie z.B. in Innenstadtbereichen von Parkhäusern und Parkplätzen gebildet werden.
Bei einem nach Anspruch 10 weitergebildeten Verfahren wird ein "ausgedünntes" Verkehrsnetz hinsichtlich der Verkehrslagebestimmung betrachtet, das nur einen Teil aller von den Fahrzeugen befahrbaren Streckenkanten eines Gesamtverkehrsnetzes enthält, z.B. nur Streckenkanten bestimmter Streckentypen, wie Hauptverkehrsstraßen. Die übrigen Streckenkanten werden als Zufluss- und Abflussquellen von Fahrzeugen behandelt.
Eine bevorzugte Ausführungsform der Erfindung ist in den Zeichnungen veranschaulicht und wird nachfolgend beschrieben. Hierbei zeigen:
Fig. 1
ein Flussdiagramm eines Verfahrens zur Verkehrslagebestimmung für ein Verkehrsnetz mit verkehrsgeregelten Netzknoten auf der Basis von FCD,
Fig. 2
eine idealisierte Darstellung eines Netzknotens zur Erläuterung der vorliegend verwendeten streckenbezogenen Begriffe und
Fig. 3
eine schematische Darstellung eines Verkehrsnetzbereichs mit zwei benachbarten Netzknoten zur Veranschaulichung einer vorteilhaften FCD-Gewinnung.
Nachfolgend wird das erfindungsgemäße Verfahren in einer vorteilhaften Realisierung anhand des in Fig. 1 illustrierten Verfahrensablaufs im Detail erläutert. Das Verfahren eignet sich zur Bestimmung bzw. Rekonstruktion der Verkehrslage in einem Verkehrsnetz mit verkehrsgeregelten Netzknoten, insbesondere in einem Straßenverkehrsnetz eines Ballungsraums. Das berücksichtigte Verkehrsnetz kann einem gesamten Verkehrsnetz entsprechen, das alle von den zugehörigen Fahrzeugen befahrbaren Streckenkanten eines bestimmten Gebietes umfasst, oder in einer "ausgedünnten" Form nur einen Teil der Streckenkanten des Gesamtverkehrsnetzes enthalten, z.B. nur Straßen ab einer bestimmten Straßentyp-Mindestgröße, wie Hauptverkehrsstraßen. Das Verfahren beginnt mit der Gewinnung von Verkehrsdaten durch sich im Verkehr bewegende Meldefahrzeuge (Schritt 1), d.h. von FCD (floating car data). Bevorzugt erfolgt diese FCD-Gewinnung durch das in der oben erwähnten, parallelen deutschen Patentanmeldung (DE 100 18 562) beschriebene Verfahren, worauf für weitere Details verwiesen werden kann. Die FCD können dabei über fahrzeugseitig fest installierte Endgeräte, aber auch z.B. über fahrzeugseitig mitgeführte Mobiltelefone aufgenommen bzw. weitergeleitet werden.
Zum besseren Verständnis dieses FCD-Gewinnungsverfahrens und auch der vorliegend verwendeten streckenbezogenen Begriffe ist in Fig. 2 ein idealisierter Netzknoten dargestellt, in den vier Streckenkanten j=1,...,4 einmünden und aus dem vier Streckenkanten i=1,...,4 ausmünden. Ohne Beschränkung der Allgemeinheit ist angenommen, dass die einmündenden Streckenkanten j je zwei verschiedene Richtungsspurmengen k=1,2 und die ausmündenden Streckenkanten i ebenfalls zwei verschiedene Richtungsspurmengen m=1,2 aufweisen. Jede Richtungsspurmenge k, m kann aus einer oder mehreren Fahrspuren bestehen, die von Fahrzeugen gleichberechtigt verwendet werden können, um über den Netzknoten in einer oder mehreren bestimmten Richtungen weiterzufahren. So kann z.B. die eine Richtungsspurmenge einer einmündenden Streckenkante eine oder mehrere Fahrspuren umfassen, von denen aus über den Netzknoten geradeaus weitergefahren oder nach rechts abgebogen werden kann, während die andere Richtungsspurmenge eine oder mehrere Fahrspuren umfassen kann, auf denen nach links abgebogen werden kann.
Das besagte FCD-Gewinnungsverfahren gemäß der parallelen deutschen Patentanmeldung zeichnet sich dadurch aus, dass Datengewinnungsvorgänge wenigstens für sukzessiv befahrene Netzknoten jeweils nicht vor dem Verlassen einer in den jeweiligen Netzknoten einmündenden Streckenkante j ausgelöst werden und im jeweiligen Datengewinnungsvorgang als FCD eine Zeitstempelinformation gewonnen wird, die einen auf den betreffenden Netzknoten bezogenen Meldezeitpunkt angibt, der nicht früher als der Zeitpunkt des Verlassens der betreffenden Streckenkante j und nicht später als der Zeitpunkt liegt, zu dem das Meldefahrzeug einen Abschnitt einer danach befahrenen Streckenkante i vor einem nächsten berücksichtigten Netzknoten erreicht oder in eine Warteschlange der nächsten berücksichtigten Streckenkante i einfährt.
In einem Ballungsraum-Verkehrsnetz ist, wie gesagt, die Verkehrsdynamik bzw. das Verhalten von Verkehrsstörungen meist durch die Verkehrsregelung an den Netzknoten dominiert. Dabei bildet sich häufig eine Warteschlange am Ende einer in einen zugehörigen Netzknoten einmündenden Streckenkante. Fig. 3 zeigt schematisch eine beispielhafte Momentaufnahme aus dem Bereich eines Netzknotens K, in den unter anderem eine Streckenkante St einmündet, an deren Ende sich vor dem Netzknoten K eine Warteschlange W mit einer zugehörigen Anzahl Nq von Fahrzeugen gebildet hat. Das stromabwärtige Warteschlangenende liegt an einer Abschluß- bzw. Haltelinie An, welche die Grenzlinie der Streckenkante St an der Einmündung in den Netzknoten K darstellt. In die Warteschlange W fahren Fahrzeuge mit einem Verkehrsfluß qin,q ein, und aus ihr fahren Fahrzeuge mit einem Verkehrsfluß qout heraus und in den Netzknoten K hinein, um von dort in eine der ausmündenden Streckenkanten einzufahren. Beispielhaft sind drei FCD-Fahrzeuge FCD1, FCD2, FCD3 veranschaulicht, welche die Warteschlange W der betreffenden Streckenkante St verlassen haben und über den Netzknoten K in unterschiedliche Richtungen weiterfahren. Speziell fährt ein erstes FCD-Fahrzeug FCD1 geradeaus weiter, ein zweites FCD-Fahrzeug FCD2 ist nach rechts abgebogen, und ein drittes FCD-Fahrzeug FCD3 ist nach links abgebogen, wobei die entsprechenden Anfangs- bzw. Grenzlinien En1, En2, En3 eingezeichnet sind, an denen die weiterführenden Streckenkanten beginnen.
Wie in der besagten parallelen deutschen Patentanmeldung eingehend beschrieben, eignen sich die solchermaßen gewonnenen, netzknotenbezogenen Meldezeitpunktinformationen enthaltenden FCD unter anderem besonders gut dafür, aus ihnen die aktuell zu erwartende Reisezeit ttr (j,k) für die jeweilige Streckenkante j getrennt nach deren Richtungsspurmengen k zu ermitteln. Dies ist dort näher dargelegt und bedarf daher hier keiner wiederholten Erläuterung. Die Ermittlung der Reisezeiten ttr (j,k) für die eine oder mehreren Richtungsspurmengen k der jeweiligen Streckenkante j ist der nächste Schritt (2) im Ablauf des vorliegenden Verfahrens und kann gemäß der in der parallelen deutschen Patentanmeldung beschriebenen Vorgehensweise erfolgen. Alternativ kann die Ermittlung dieser aktuell zu erwartenden Reisezeiten ttr (j,k) anhand von hierzu gewonnenen FCD auch mit einem beliebigen anderen, herkömmlichen Algorithmus erfolgen, falls und soweit dem Fachmann ein solcher bekannt ist. Mit anderen Worten ist das vorliegende Verfahren unabhängig von der Art und Weise, wie die Reisezeiten ttr (j,k) für die verschiedenen Streckenkanten j des Verkehrsnetzes anhand von aufgenommenen FCD ermittelt werden.
Die ermittelten aktuellen Reisezeiten ttr (j,k) für die Richtungsspurmengen k der Streckenkanten j des Verkehrsnetzes werden dann zur Feststellung verwendet, ob für die jeweilige Streckenkante j, gegebenenfalls unterschieden nach deren verschiedenen Richtungsspurmengen k, ein Zustand der Untersättigung oder Übersättigung vorliegt (Schritt 3). Der Zustand der Untersättigung ist hierbei dadurch definiert, dass die während einer Halte- bzw. Unterbrechungsphase, z.B. einer Rotphase einer Lichtsignalanlage, am Ende der Streckenkante entstehende Warteschlange durch die nachfolgende Durchlaß- bzw. Freiphase, z.B. die Grünphase einer Lichtsignalanlage, vollständig aufgelöst wird, was als ein zum Zustand freien Verkehrs auf Schnellstraßen analoges Verhalten angesehen werden kann. Der Zustand der Übersättigung ist dadurch definiert, dass die während einer Unterbrechungsphase entstehende Warteschlange durch die nachfolgende Freiphase nicht mehr vollständig aufgelöst wird, was als ein zum Zustand dichten Verkehrs auf Schnellstraßen analoges Verhalten angesehen werden kann. Je mehr Freiphasen ein Fahrzeug bis zur Passierung des vor ihm liegenden verkehrsgeregelten Netzknotens warten muß, desto mehr nimmt dieses Verhalten dichten Verkehrs in jeder jeweiligen Richtungsspurmenge der betreffenden Streckenkante des Ballungsraum-Verkehrsnetzes zu.
Für die Feststellung, ob Unter- oder Übersättigung vorliegt, wird die ermittelte Reisezeit ttr (j,k) mit einem Schwellwert ts (j,k) verglichen, der durch die Beziehung ts (j,k)=L(j,k)/vfree (j,k)(j,k)) +β(j,k)(TR (j,k)(j,k)TG (j,k)TR (j,k)/T(j,k)) definiert ist, wobei jeweils spezifisch für die Richtungsspurmenge k der Streckenkante j mit L die gesamte Streckenlänge, mit TR die Dauer der Unterbrechungs- bzw. Rotphasen, mit TG die Dauer der Frei- bzw. Grünphasen, mit T=TG+TR die zugehörige Verkehrsregelungs-Periodendauer und mit β eine geeignet vorgegebene Konstante bezeichnet ist und γ durch die Beziehung γ(j,k)=qsat (j,k)b(j,k)/[n(j,k)vfree (j,k)(j,k))] definiert ist, wobei als Randbedingung γ(j,k) in jedem Fall kleiner als eins gehalten wird und wiederum jeweils spezifisch für die Richtungsspurmenge k der Streckenkante j mit qsat ein vorgegebener Sättigungsabfluss aus der Warteschlange, mit b ein mittlerer Fahrzeugabstand in Warteschlangen, d.h. eine mittlere Warteschlangen-Fahrzeugperiodizitätslänge, und mit n die Anzahl von Fahrspuren bezeichnet sind. Mit ρ ist die mittlere Fahrzeugdichte von außerhalb der Warteschlange, d.h. zwischen dem Streckenkantenanfang und dem Warteschlangenanfang, fahrenden Fahrzeugen und mit vfree(ρ) die von der Fahrzeugdichte ρ abhängige, mittlere Fahrzeuggeschwindigkeit außerhalb der Warteschlange bezeichnet. Die mittlere Fahrzeuggeschwindigkeit vfree außerhalb der Warteschlange kann in vielen Fällen durch eine Konstante veff approximiert werden, die einem typischen, dichteunabhängig vorgegebenen Wert von vfree entspricht. Die Konstante β ist größer gleich null und kleiner als eins und liegt meist auf oder in der Nähe des Wertes 0,5. Die Größen qsat, TG, TR und damit T sind vorgegebene Kenngrößen bzw. Funktionen der anderen verkehrslageindikativen Größen. Des weiteren sind alle vorliegend erwähnten verkehrsbezogenen Größen meist von der Zeit abhängige Funktionen, wie sich dies für den Fachmann versteht und was daher bei den Größenbezeichnungen der Übersichtlichkeit halber ebenfalls nicht explizit angegeben ist.
Die Parameter b und qsat hängen dabei im Anwendungsfall des Straßenverkehrs vom Fahrzeugtyp ab, insbesondere von den relativen Anteilen von im Mittel unterschiedlichen langen Fahrzeugen, wie Personenkraftwagen und Lastkraftwagen. In diesem Fall ergeben sich die Parameter b und qsat jeweils als Summe der entsprechenden relativen Beiträge der verschiedenen Typen, die sich ihrerseits jeweils als Produkt des relativen Anteils des betreffenden Typs an der gesamten Fahrzeuganzahl multipliziert mit dem zugehörigen typspezifischen mittleren Fahrzeugabstand bzw. Sättigungsabfluss ergeben. Soweit in der obigen Gleichung (2) und in nachstehenden Gleichungen die Parameter b und qsat in Form von deren Produkt qsat·b eingehen, sei erwähnt, dass dieses Produkt qsat·b für jede Richtungsspurmenge selbst bei Vorhandensein unterschiedlich langer Fahrzeuge unabhängig von deren relativen Anteilen dann annähernd konstant bleibt, wenn die Fahrzeugdichte im freien Verkehr außerhalb von Verkehrsregelungs-Warteschlangen als klein gegenüber der Warteschlangen-Fahrzeugdichte angenommen werden kann, was in den meisten praktisch relevanten Fällen in guter Näherung erfüllt ist.
Wenn die ermittelte Reisezeit ttr (j,k) kleiner als der so definierte Schwellwert ts (j,k) ist, wird auf den Untersättigungszustand geschlossen, während der Übergang zum Zustand der Übersättigung angenommen wird, wenn die ermittelte Reisezeit ttr (j,k) über diesem Schwellwert ts (j,k) liegt.
Anschließend setzt das Verfahren mit der Bestimmung von die Verkehrslage beschreibenden Verkehrslageparameter auf der Basis der ermittelten Reisezeiten ttr (j,k) für die Richtungsspurmengen k der Streckenkanten j fort (Schritt 4), wobei die Verkehrslageparameter für die beiden Zustände Unter- bzw. Übersättigung nach unterschiedlichen, geeigneten Gleichungssystemen berechnet werden, um dann daraus die aktuelle Verkehrslage zu rekonstruieren bzw. zu bestimmen. Bevorzugt beinhaltet dies, jeweils spezifisch für jede Richtungsspurmenge k der jeweiligen Streckenkante j, die Berechnung der mittleren Gesamtanzahl N an Fahrzeugen, der mittleren Anzahl Nq von Fahrzeugen in der Warteschlange, der mittleren Fahrzeugdichte ρ der außerhalb der Warteschlange fahrenden Fahrzeuge und daraus der mittleren Geschwindigkeit vfree der Fahrzeuge außerhalb der Warteschlange, der mittleren Warteschlangenlänge Lq und der mittleren Wartezeit tq in der Warteschlange.
Für den Fall der Untersättigung erfolgt dies nach folgendem Gleichungssystem:
Figure 00140001
Figure 00140002
Figure 00140003
L (j,k) q = b (j,k) N (j,k) q / n (j,k)
Figure 00140004
Dabei wurde berücksichtigt, dass die ermittelte mittlere Reisezeit ttr (j,k) die Summe der Wartezeit tq (j,k) in der Warteschlange und der mittleren Reisezeit tfree (j,k) für die Strecke vom Streckenkantenanfang bis zum Warteschlangenanfang ist, d.h. bis zum stromaufwärtigen Ende der Warteschlange, wobei sich letztere aus der Beziehung tfree (j,k) = (L(j,k)-Lq (j,k))/vfree (j,k)(j,k)) ergibt. Des weiteren kann die Reisezeit ttr, da die Warteschlangenlänge Lq nicht kleiner als null werden kann, eine minimale Reisezeit ttr,min=L/vfree +βTR 2/T zum Befahren der völlig fahrzeugfreien Streckenkante nicht unterschreiten. Dies wird bei allen Berechnungen im Untersättigungsfall geprüft, und gegebenenfalls wird die Reisezeit ttr nach unten auf dem Minimalwert ttr,min begrenzt gehalten. Für die gesamte Anzahl N von Fahrzeugen auf der Richtungsspurmenge k der Streckenkante j gilt die Beziehung N(j,k) =Nq (j,k)ttr (j,k)/tq (j,k), wobei der Quotient qin,q (j,k)=Nq (j,k)/tq (j,k) den mittleren Zufluss in die Warteschlange angibt.
Für den Fall der Übersättigung gelten die obigen Gleichungen.3 und 6 für die mittlere Fahrzeugdichte ρ außerhalb der Warteschlange und die mittlere Warteschlangenlänge Lq weiterhin, während für das dann geltende Gleichungssystem die obigen Gleichungen 4, 5 und 7 für die mittlere Gesamtanzahl N von Fahrzeugen, die mittlere Anzahl Nq von Fahrzeugen in der Warteschlange und die mittlere Wartezeit tq in der Warteschlange, jeweils bezogen auf die Richtungsspurmenge k der Streckenkante j, durch folgende Beziehungen ersetzt werden: N (j,k) = t (j,k) tr q (j,k) sat T (j,k) G /T (j,k)
Figure 00150001
t (j,k) q = N (j,k) q T (j,k) /(T (j,k) G q (j,k) sat ) .
Dabei ist γ1 definiert durch γ1 (j,k)(j,k)TG (j,k)/T(j,k), mit dem in der obigen Gleichung 2 definierten Parameter γ, wobei hier wiederum die formale Randbedingung γ1<1 gilt. Für den Übersättigungsfall gilt zudem die selbstverständliche Randbedingung L≥Lq=bNq/n, da die zu einer Streckenkante gehörige Warteschlange nicht länger als die Strecke selbst werden kann. Des weiteren gilt für die Fahrzeug-Gesamtanzahl N die triviale Randbedingung, dass sie nicht größer als die Maximalanzahl Nmax=nL/b von auf der Streckenlänge L möglichen Fahrzeugen werden kann. Entsprechend kann die Streckenkanten-Reisezeit ttr nicht größer als die maximale Wartezeit tq,max=NmaxT/(TGqsat) in einer sich über die gesamte Streckenkante erstreckenden Warteschlange sein. Somit wird bei allen Berechnungen im Übersättigungsfall geprüft, ob die Reisezeit ttr unter dem Maximalwert tq,max liegt, ansonsten wird sie auf selbigem begrenzt gehalten.
Durch Lösen des jeweiligen gekoppelten Gleichungssystems lassen sich somit sowohl für den Untersättigungs- wie für den Übersättigungsfall die wesentlichen verkehrslagebestimmenden Parameter mittlere Fahrzeugdichte ρ, mittlere Fahrzeuganzahl N, mittlere Anzahl Nq von Fahrzeugen in der Warteschlange, mittlere Warteschlangenlänge Lq und mittlere Wartezeit tq in der Warteschlange für jede Richtungsspurmenge k jeder Streckenkante j des Verkehrsnetzes anhand der FCD-gestützt ermittelten mittleren Reisezeiten ttr (j,k) bestimmen, d.h. es kann damit die aktuelle Verkehrslage schon allein anhand geeignet aufgenommener FCD, die stichprobenhaft aufgenommene Verkehrsdaten darstellen, rekonstruiert werden.
In den meisten Fällen ist es sowohl für den Untersättigungsfall als auch für den Übersättigungsfall gerechtfertigt, die an sich fahrzeugdichteabhängige, mittlere Fahrzeuggeschwindigkeit vfree (j,k)(j,k)) vereinfachend auf einen effektiven Geschwindigkeitswert veff (j,k) zu setzen, der für die jeweilige Richtungsspurmenge k der Streckenkante j unabhängig von der Fahrzeugdichte ρ konstant vorgegeben wird.
Zur Bestimmung der Verkehrslageparameter Fahrzeuganzahl N(j,k) auf der betreffenden Richtungsspurmenge k der Streckenkante j sowie effektiver kontinuierlicher Zufluss qin (j,k) in die betreffende Richtungsspurmenge k der Streckenkante j und effektiver kontinuierlicher Zufluss qin,q (j,k) in die betreffende Warteschlange kann gegebenenfalls eine Vorgehensweise angewendet werden, bei der die Differenz Δttr (j,k) der Reisezeiten ttr (j,k) von mindestens zwei FCD-Fahrzeugen benutzt wird, welche dieselbe Richtungsspurmenge k der Streckenkante j in einem ausreichenden zeitlichen Abstand Δt(j,k) durchfahren. Dieser Zeitabstand Δt(j,k) muss dabei gleich oder größer als die Verkehrsregelungs-Periodendauer T(j,k) sein, und die mittlere Reisezeit ttr (j,k) wird für diesen Fall aus einzelnen Reisezeitwerten über die Warteschlangen-Periodendauer T(j,k) gemittelt. Genauer ist der Zeitabstand Δt(j,k) der Zeitunterschied zwischen den Zeitpunkten, zu denen die betreffenden FCD-Fahrzeuge in die gleiche Richtungsspurmenge k der Streckenkante j einfahren.
Speziell kann hierbei der Streckenkantenzufluss qin spezifisch für die jeweilige Richtungsspurmenge k der Streckenkante j durch die Beziehung qin (j,k) = (1+Δttr (j,k) /Δt(j,k))qsat (j,k)TG (j,k) /T(j,k) beschrieben werden, wobei die Näherung Δtfree (j,k)<< Δt(j,k) verwendet wurde, die in Ballungsräumen meistens gut gerechtfertigt ist, d.h. die Differenz Δtfree (j,k) der Reisezeiten vom Streckenkantenanfang bis zum Warteschlangenanfang für zwei aufeinanderfolgende FCD-Fahrzeuge, die in einem zeitlichen Abstand Δt(j,k) in die betreffende Richtungsspurmenge k der Streckenkante j einfahren, ist deutlich kleiner ist als die Differenz Δtq (j,k) der Wartezeiten der FCD-Fahrzeuge in der Warteschlange. Weiter enthält diese Beziehung die Voraussetzung, dass auf der betreffenden Richtungsspurmenge k der Streckenkante j keine Quellen und Senken des Fahrzeugflusses vorliegen.
Solche Quellen und Senken können z.B. in Innenstadtbereichen von Parkhäusern und Parkplätzen gebildet sein. In diesem Fall ergibt sich für die jeweilige Richtungsspurmenge k der Streckenkante j ein entsprechender Zufluss qQ (j,k) und Abfluss qS (j,k) von Fahrzeugen. Dies lässt sich u.a. in der obigen Gleichung 12 für den mittleren Streckenkantenzufluss dadurch berücksichtigen, dass auf der linken Gleichungsseite die Größe qin (j,k) durch den Ausdruck qin (j,k)-qS (j,k)+qQ (j,k) ersetzt wird. In analoger Weise können solche Quellen und Senken des Fahrzeugflusses auch bei der Bestimmung der anderen verkehrslagerelevanten Parameter, wie oben beschrieben, als entsprechende Verkehrsflusskorrektur berücksichtigt werden. Wenn das berücksichtigte Verkehrsnetz ein wie oben erwähnt "ausgedünntes" Verkehrsnetz ist, werden die nicht berücksichtigten Streckenkanten und zugehörigen Netzknoten als weitere Quellen und Senken des Fahrzeugflusses behandelt.
Moderne Lichtsignalanlagen und ähnliche Verkehrsregelungseinrichtungen an Netzknoten sind häufig verkehrsmengengesteuert, d.h. die Freiphasen- und Unterbrechungsphasendauern variieren in Abhängigkeit von der Verkehrsmenge, so dass beispielsweise für eine Richtungsspurmenge, auf der sich bereits eine relativ lange Warteschlange gebildet hat, die Freiphasendauer gegenüber ihrem normalen Wert erhöht wird, um die übermäßig lange Warteschlange wieder zu verkürzen. Mit anderen Worten sind die Unterbrechungsphasendauer TR, die Freiphasendauer TG und damit die durch die Summe dieser beiden Zeitdauern definierte Umlaufzeit T Funktionen, die nicht nur von der Streckenkante j, der Richtungsspurmenge k und der Zeit abhängen, sondern auch von einer oder mehreren verkehrslageindikativen Größen, wie dem Fahrzeugfluß etc. Um von solchen lokalen verkehrsmengenabhängigen Schwankungen der Verkehrsregelungsmaßnahmen unabhängige, globalere Aussagen über die Verkehrslage zu ermöglichen, ist es in diesen Fällen zweckmäßig, für die Frei- bzw. Unterbrechungsphasendauern und die Umlaufzeiten, d.h. die Verkehrsregelungs-Periodendauern, Mittelwerte zu verwenden, die durch Mittelung über Zeitintervalle gewonnen werden, welche wesentlich größer als eine typische Umlaufzeit ohne Verkehrsmengeneinfluß sind.
Wenngleich im allgemeinen eine richtungsspurmengenspezifische Bestimmung der verschiedenen obigen Größen entsprechend dem verwendeten Indek k bevorzugt ist, können selbstverständlich diese Größen auch lediglich streckenkantenspezifisch ohne weitere Unterscheidung in die einzelnen Richtungsspurmengen ermittelt werden. Insbesondere können aus den obigen, richtungsspurmengen- und streckenkantenspezifischen Größen durch summierende Betrachtung aller Richtungsspurmengen einer jeweiligen Streckenkante zugehörige, lediglich streckenkantenspezifische Größen abgeleitet werden. So können eine mittlere Anzahl N(j) von Fahrzeugen auf der Streckenkante j, eine mittlere Anzahl Nq (j) von Fahrzeugen in allen Warteschlangen der Streckenkante j, daraus eine mittlere Fahrzeuganzahl Ns (j) pro Fahrspur und eine mittlere Warteschlangen-Fahrzeuganzahl Nsq (j) pro Fahrspur und daraus eine mittlere, rein streckenkantenspezifische Warteschlangenlänge Lq (j) und eine ebenfalls rein streckenkantenspezifische mittlere Wartezeit tq (j) nach den folgenden Beziehungen abgeleitet werden:
Figure 00190001
Figure 00190002
Figure 00190003
Figure 00190004
L (j) q = b (j) N (j) sq ,
Figure 00190005
mit tq (j,k) aus der obigen Gleichung 12. des Übersättigungsfalles, K(j) als der Anzahl an Richtungsspurmengen der Streckenkante j und b(j) als mittlerer Fahrzeuglänge. Wenn qsat (j,k) und T(j,k) für alle Richtungsspurmengen k einer Streckenkante j jeweils gleiche Werte haben, vereinfacht sich die obige Gleichung 19 entsprechend.
Des weiteren ermöglicht das vorliegende Verfahren die Feststellung, ob eine totale Überfüllung der jeweiligen Richtungsspurmenge k der Steckenkante j mit den in der Warteschlange stehenden Fahrzeugen vorliegt. Dies ist dann der Fall, wenn die Warteschlangenlänge Lq (j,k) der Streckenlänge L(j,k) entspricht, d.h. wenn die Beziehung b(j,k)Nq (j,k) /n(j,k)=L(j,k) erfüllt ist, wobei Nq (j,k) nach der obigen Gleichung 11 für den Übersättigungsfall zu bestimmen ist. Diejenige Reisezeit ttr,crit (j,k), für die dieses Kriterium (Gleichung 14) erfüllt ist, sei als kritische Reisezeit bezeichnet. Als Kriterium, dass eine überfüllte Richtungsspurmenge k einer Streckenkante j eines Ballungsraum-Verkehrsnetzes eine oder mehrere stromaufwärtige Steckenkanten über einen oder mehrere entsprechende Netzknoten hinweg blockiert, kann dann gelten, dass in diesem Fall die Differenz t-t2 (j,k) zwischen dem aktuellen Zeitpunkt t und dem Zeitpunkt t2 (j,k), zu dem das betreffende FCD-Fahrzeug in die Richtungsspurmenge k der Streckenkante j eingefahren ist, größer als diese kritische Reisezeit ttr,crit (j,k) wird.
Es versteht sich, dass statt der oben explizit angegebenen Verkehrslageparameter je nach Anwendungsfall nur ein Teil dieser Parameter und/oder zusätzlich weitere Verkehrslageparameter auf der Basis der FCD-gestützt, streckenkantenspezifisch und dabei bevorzugt richtungsspurmengenspezifisch ermittelten mittleren Reisezeiten bestimmt werden können. So können z.B. als weitere Verkehrslageparameter die aktuellen Abbiegeraten am jeweiligen Netzknoten in Form einer Matrix berücksichtigt und ermittelt werden, deren Matrixelemente die Raten angeben, mit denen Fahrzeuge von einer jeweiligen Richtungsspurmenge einer einmündenden Streckenkante über den betreffenden Netzknoten in eine jeweilige Richtungsspurmenge einer ausmündenden Streckenkante einfahren.
Die wie vorliegend erläuterte Bestimmung der Verkehrslageparameter und damit der Verkehrslage lässt sich je nach Wunsch für entsprechende weitere Anwendungen nutzen. Insbesondere können die verfahrensgemäß ermittelten Daten über die mittlere Anzahl von Fahrzeugen in der jeweiligen Warteschlange, die Warteschlangenlänge, die mittlere Wartezeit in der Warteschlange und die mittlere Fahrzeuganzahl auf der jeweiligen Richtungsspurmenge einer Streckenkante und über aktuelle Abbiegeraten fortlaufend zur Erzeugung historischer Ganglinien über die betreffenden verkehrslagerelevanten Größen herangezogen werden. Damit kann eine Ganglinien-Datenbank und ein entsprechendes ganglinienbasiertes Verkehrsprognosesystem aufgebaut werden, z.B. zur Reisezeitprognose. Dazu kann eine Verkehrszentrale mit einem Speicher ausgerüstet sein, in welchem die entsprechenden Informationen über die Verkehrsregelungsmaßnahmen an den Netzknoten und über Reisezeiten für alle Streckenkanten eines Ballungsraum-Straßenverkehrsnetzes auf der Basis einer digitalen Straßenkarte abgespeichert sind. Eine Verarbeitungseinheit in der Verkehrszentrale kann aktuelle Informationen über die Verkehrsregelungs-Periodendauern bzw. die Freiphasen- und Unterbrechungsphasendauern für die verkehrsgeregelten Kreuzungen sowie über die aktuellen FCD-gestützt ermittelten, streckenkantenspezifischen Reisezeiten empfangen. Auf Basis dieser Daten ist dann eine Recheneinheit der Verkehrszentrale in der Lage, automatisch Reisezeitprognosen für beliebige Fahrten auf dem Verkehrsnetz durch eine ganglinienbasierte und/oder dynamische Verkehrsprognose zu ermitteln (Schritt 5).
Eine dynamische Prognose der Verkehrsentwicklung ist beispielsweise mit dem in der oben zitierten älteren deutschen Patentanmeldung Nr. 199 40 957 beschriebenen Verfahren möglich. Die prognostizierten Verkehrsdaten können dann mit aktuell verfügbaren Verkehrsdaten verglichen werden, woraus eine Fehlerkorrektur für das Prognoseverfahren abgeleitet werden kann, indem die ermittelten aktuellen Werte z.B. für die Abbiegeraten und andere verkehrslagerelevante Parameter und/oder die entsprechenden Werte der historischen Ganglinien in Abhängigkeit von den beim Vergleich gegebenenfalls festgestellten Abweichungen korrigiert werden.

Claims (10)

  1. Verfahren zur Bestimmung der Verkehrslage auf der Basis von Verkehrsdaten, die durch sich im Verkehr mitbewegende Meldefahrzeuge gewonnen werden, für ein Verkehrsnetz mit verkehrsgeregelten Netzknoten und diese verbindenden Streckenkanten,
    dadurch gekennzeichnet, dass
    für die Reisezeiten (ttr (j,k)) auf den Streckenkanten (j,k) indikative Verkehrsdaten durch sich im Verkehr mitbewegende Meldefahrzeuge gewonnen werden,
    anhand der gewonnenen Verkehrsdaten die Reisezeiten für die Streckenkanten ermittelt werden und
    anhand der ermittelten streckenkantenspezifischen Reisezeiten ein oder mehrere der folgenden Verkehrslageparameter bestimmt werden:
    (i) die mittlere Anzahl (Nq (j,k)) von Fahrzeugen in einer Warteschlange der jeweiligen Streckenkante (j,k) vor einem zugehörigen verkehrsgeregelten Netzknoten,
    (ii) die mittlere Anzahl (N(j,k)) von Fahrzeugen auf der jeweiligen Streckenkante (j,k),
    (iii) die mittlere Geschwindigkeit (vfree (j,k)) der Fahrzeuge auf der jeweiligen Streckenkante (j,k) zwischen dem Streckenkantenanfang und dem Warteschlangenanfang,
    (iv) die mittlere Wartezeit (tq (j,k)) in einer Netzknoten-Warteschlange der jeweiligen Streckenkante (j,k) und/oder (v) die mittlere Dichte (ρ(j,k)) von Fahrzeugen auf der jeweiligen Streckenkante (j,k) zwischen dem Streckenkantenanfang und dem Warteschlangenanfang.
  2. Verfahren nach Anspruch 1, weiter
    dadurch gekennzeichnet, dass
    die Reisezeiten (ttr (j,k)) und der oder die Verkehrslageparameter spezifisch für jede Richtungsspurmenge (k) der jeweiligen Streckenkante (j) bestimmt werden.
  3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, weiter
    dadurch gekennzeichnet, dass
    der oder die anhand der ermittelten streckenkantenspezifischen Reisezeiten bestimmten Verkehrslageparameterwerte fortlaufend für eine Erzeugung historischer Ganglinien bezüglich der mittleren Anzahl von Fahrzeugen in einer jeweiligen Warteschlange, der Länge der Warteschlange, der mittleren Wartezeit in der Warteschlange und/oder der mittleren Anzahl von Fahrzeugen auf der jeweiligen Streckenkante (j,k) verwendet werden.
  4. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 3, weiter
    dadurch gekennzeichnet, dass
    als weitere, anhand der ermittelten streckenkantenspezifischen Reisezeiten bestimmte Verkehrslageparameter Abbiegeraten verwendet werden, welche jeweils die Rate von aus einer einmündenden Richtungsspurmenge über den Netzknoten hinweg in eine ausmündende Richtungsspurmenge fahrenden Fahrzeugen angeben.
  5. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 4, weiter
    dadurch gekennzeichnet, dass
    zur unterscheidenden Erkennung eines Untersättigungszustands einerseits und eines Übersättigungszustands andererseits ein Schwellwert (ts (j,k)) gemäß der Beziehung ts (j,k)=L(j,k) /vfree (j,k)(j,k)) +β(j,k) (TR (j,k)(j,k)TG (j,k)TR (j,k) /T(j,k)) vorgegeben und für die jeweilige Streckenkante (j,k) auf Untersättigung geschlossen wird, wenn die ermittelte Reisezeit (ttr (j,k)) kleiner als der Schwellwert (ts (j,k)) ist, und auf Übersättigung geschlossen wird, wenn die ermittelte Reisezeit größer als der Schwellwert ist, wobei L(j,k) die Streckenlänge der Streckenkante (j, k), TR (j,k) die Verkehrsregelungs-Unterbrechungsphasendauer, TG (j,k) die Verkehrsregelungs-Freiphasendauer, T(j,k)=TG (j,k)+TR (j,k) die Verkehrsregelungs-Periodendauer, vfree (j,k)(j,k)) die fahrzeugdichteabhängige mittlere Fahrzeuggeschwindigkeit im Bereich außerhalb der Warteschlange und β(j,k) eine vorgebbare Konstante größer gleich null und kleiner eins bezeichnen und γ(j,k)=qsat (j,k)b(j,k) /[n(j,k)vfree (j,k)(j,k))] ist, wobei qsat (j,k) den Warteschlangen-Sättigungsabfluss der jeweiligen Streckenkante (j,k), b(j,k) den mittleren Fahrzeugabstand in der Warteschlange und n(j,k) die Fahrspuranzahl bezeichnen.
  6. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 5, weiter
    dadurch gekennzeichnet, dass
    die streckenkantenspezifischen Verkehrslageparameter mittlere Fahrzeugdichte (ρ(j,k)) außerhalb der Warteschlange, mittlere Fahrzeuganzahl (N(j,k)), mittlere Warteschlangen-Fahrzeuganzahl (Nq (j,k)), Warteschlangenlänge (Lq (j,k)) und Wartezeit (tq (j,k)) in der Warteschlange für den Untersättigungszustand durch das folgende Gleichungssystem bestimmt werden:
    Figure 00240001
    Figure 00240002
    Figure 00240003
    L (j,k) q = b (j,k) N (j,k) q / n (j,k)
    Figure 00240004
    und für den Übersättigungszustand durch das folgende Gleichungssystem bestimmt werden:
    Figure 00250001
    N (j,k) = t (j,k) tr q (j,k) sat T (j,k) G /T (j,k)
    Figure 00250002
    L (j,k) q = b (j,k) N (j,k) q /n (j,k) t (j,k) q = N (j,k) q T (j,k) /(T (j,k) G q (j,k) sat ), mit γ(j,k)=qsat (j,k)b(j,k) /[n(j,k)vfree (j,k)(j,k))] und γ1 (j,k)(j,k)TG (j,k)/T(j,k), wobei jeweils spezifisch für die Richtungsspurmenge k der Streckenkante j mit L die gesamte Streckenlänge, mit TR die Dauer der Unterbrechungs- bzw. Rotphasen, mit TG die Dauer der Frei- bzw. Grünphasen, mit T=TG+TR die zugehörige Verkehrsregelungs-Periodendauer, mit qsat ein vorgegebener Sättigungsabfluss aus der Warteschlange, mit b ein mittlerer Fahrzeugabstand in Warteschlangen, mit n die Anzahl von Fahrspuren, mit vfree die von der Fahrzeugdichte abhängige, mittlere Fahrzeuggeschwindigkeit außerhalb der Warteschlange sowie mit β eine geeignet vorgegebene Konstante bezeichnet ist.
  7. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 6, weiter
    dadurch gekennzeichnet, dass
    die Verkehrslageparameter mittlere Fahrzeuganzahl (N(j,k)), effektiver kontinuierlicher Streckenkantenzufluss (qin (j,k)) und effektiver kontinuierlicher Warteschlangenzufluss (qin,q (j,k)) anhand von Verkehrsdaten von mindestens zwei Meldefahrzeugen, die in einem zeitlichen Abstand (Δt(j,k)) größer gleich der Verkehrsregelungs-Periodendauer (T(j,k)) dieselbe Streckenkante (j,k) befahren, unter Verwendung der Differenz (Δttr (j,k)) der ermittelten Reisezeiten dieser Meldefahrzeuge bestimmt werden und
    hierbei für die Bestimmung des effektiven kontinuierlichen Streckenkantenzuflusses (qin (j,k)) die Beziehung qin (j,k) = (1+Δttr (j,k) /Δt(j,k))qsat (j,k)TG (j,k) /T(j,k) sowie die Näherung Δtfree (j,k)<<Δt(j,k) verwendet wird, wobei Δtfree die Reisezeitdifferenz vom Streckenkantenanfang bis zum Warteschlangenanfang bezeichnet.
  8. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 7, weiter
    dadurch gekennzeichnet, dass
    auf eine überfüllte Streckenkante geschlossen wird, wenn sich ein Meldefahrzeug seit einem Zeitraum größer als eine kritische Reisezeit (ttr,crit (j,k)) auf der betreffenden Streckenkante (j,k) befindet, wobei die kritische Reisezeit diejenige ermittelte Reisezeit ist, welche die implizierte Beziehung b(j,k)Nq (j,k) /n(j,k)=L(j,k) erfüllt, wobei die mittlere Warteschlangen-Fahrzeuganzahl (Nq (j,k)) diejenige für den Übersättigungsfall ist.
  9. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 8, weiter
    dadurch gekennzeichnet, dass
    Quellen und Senken des Fahrzeugflusses auf dem Verkehrsnetz bei der Bestimmung der Verkehrslageparameter durch entsprechende Zuflüsse (qQ (j,k)) und Abflüsse (qS (j,k)) zu bzw. aus der jeweiligen Streckenkante (j,k) berücksichtigt werden.
  10. Verfahren nach Anspruch 9, weiter
    dadurch gekennzeichnet, dass
    das zur Verkehrslagebestimmung berücksichtigte Verkehrsnetz nur einen vorgebbaren Teil aller Streckenkanten und Netzknoten eines Gesamtverkehrsnetzes bildet und die hierbei nicht berücksichtigten Streckenkanten und Netzknoten als Quellen und Senken des Fahrzeugflusses auf dem berücksichtigten Verkehrsnetz behandelt werden.
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Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102063789A (zh) * 2009-11-16 2011-05-18 高德软件有限公司 一种交通信息质量评估方法和装置
CN102881060A (zh) * 2012-10-17 2013-01-16 潍柴动力股份有限公司 一种实现车辆典型工况获取的方法及系统
CN104821086A (zh) * 2015-05-26 2015-08-05 中南大学 一种定位大规模交通网络中低效路段组合的方法
CN105261217A (zh) * 2015-10-03 2016-01-20 上海大学 一种基于密度聚类算法的城市交通拥堵状态检测方法
CN105702019A (zh) * 2016-04-12 2016-06-22 东南大学 一种获取城市大型活动的道路限速值的方法

Families Citing this family (87)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE10025039C2 (de) * 2000-05-20 2003-09-04 Daimler Chrysler Ag Verfahren zur Ermittlung von Verkehrsregelungsphasendauern
JP3849435B2 (ja) * 2001-02-23 2006-11-22 株式会社日立製作所 プローブ情報を利用した交通状況推定方法及び交通状況推定・提供システム
US6580997B2 (en) * 2001-09-27 2003-06-17 International Business Machines Corporation Hierarchical traffic control system which includes vehicle roles and permissions
US6693557B2 (en) 2001-09-27 2004-02-17 Wavetronix Llc Vehicular traffic sensor
JP3937011B2 (ja) * 2002-03-20 2007-06-27 国土交通省国土技術政策総合研究所長 交通情報処理方法及び交通情報処理システム
KR100459476B1 (ko) * 2002-04-04 2004-12-03 엘지산전 주식회사 차량의 대기 길이 측정 장치 및 방법
AT412594B (de) * 2002-07-24 2005-04-25 Oesterreichisches Forschungs U Verfahren und system zur ermittlung von verkehrsdaten
US7499949B2 (en) * 2002-08-07 2009-03-03 Navteq North America, Llc Method and system for obtaining recurring delay data using navigation systems
US7433889B1 (en) 2002-08-07 2008-10-07 Navteq North America, Llc Method and system for obtaining traffic sign data using navigation systems
JP3980455B2 (ja) * 2002-09-13 2007-09-26 パイオニア株式会社 通信端末装置、その接続制御方法、そのプログラム
DE10249618A1 (de) * 2002-10-21 2004-05-13 DDG GESELLSCHAFT FüR VERKEHRSDATEN MBH Verfahren zur Generierung impliziter Informationen aus FC-Daten
DE10261172B4 (de) * 2002-12-20 2005-05-25 Daimlerchrysler Ag Verfahren und System zur zentralenbasierten, zeitlich vorausschauende Störungserkennung durch Störflanken-Detektion mittels abschnittsbezogener Reisezeitenschätzung
US7426450B2 (en) * 2003-01-10 2008-09-16 Wavetronix, Llc Systems and methods for monitoring speed
JP2005049138A (ja) * 2003-07-30 2005-02-24 Pioneer Electronic Corp 交通状況報知装置、そのシステム、その方法、そのプログラム、および、そのプログラムを記録した記録媒体
DE10359977B4 (de) * 2003-12-18 2009-02-12 Siemens Ag Verfahren zum Ermitteln einer Reisezeit
US20070138347A1 (en) * 2004-12-16 2007-06-21 Ehlers Gregory A System and method for providing information to an operator of a vehicle
US7174153B2 (en) * 2003-12-23 2007-02-06 Gregory A Ehlers System and method for providing information to an operator of an emergency response vehicle
US7702427B1 (en) * 2004-07-30 2010-04-20 The United States Of America As Represented By The National Aeronautics And Space Administration (Nasa) Air traffic management evaluation tool
US7236881B2 (en) * 2005-02-07 2007-06-26 International Business Machines Corporation Method and apparatus for end-to-end travel time estimation using dynamic traffic data
US8665113B2 (en) 2005-10-31 2014-03-04 Wavetronix Llc Detecting roadway targets across beams including filtering computed positions
US8248272B2 (en) * 2005-10-31 2012-08-21 Wavetronix Detecting targets in roadway intersections
US7953544B2 (en) 2007-01-24 2011-05-31 International Business Machines Corporation Method and structure for vehicular traffic prediction with link interactions
US8755991B2 (en) 2007-01-24 2014-06-17 Tomtom Global Assets B.V. Method and structure for vehicular traffic prediction with link interactions and missing real-time data
US20080262710A1 (en) * 2007-04-23 2008-10-23 Jing Li Method and system for a traffic management system based on multiple classes
JP5003546B2 (ja) * 2007-06-07 2012-08-15 住友電気工業株式会社 交通信号制御システム、交通信号制御装置及び方法、並びに、交通指標算出装置
JP4858380B2 (ja) * 2007-09-19 2012-01-18 住友電気工業株式会社 交通パラメータ算出システム、算出方法及びコンピュータプログラム
US8103436B1 (en) * 2007-11-26 2012-01-24 Rhythm Engineering, LLC External adaptive control systems and methods
DE102008022349A1 (de) 2008-05-02 2009-11-12 Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. Verfahren und Vorrichtung zur Ermittlung von Rückstaulängen an Lichtsignalanlagen
US7973674B2 (en) * 2008-08-20 2011-07-05 International Business Machines Corporation Vehicle-to-vehicle traffic queue information communication system and method
AU2009304571A1 (en) * 2008-10-15 2010-04-22 National Ict Australia Limited Tracking the number of vehicles in a queue
DE102009033431B4 (de) 2009-07-15 2011-05-12 Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. Verfahren und Vorrichtung zur dynamischen Steuerung einer Signalanlage
US8738289B2 (en) 2011-01-04 2014-05-27 International Business Machines Corporation Advanced routing of vehicle fleets
JP5315362B2 (ja) * 2011-01-19 2013-10-16 株式会社ゼンリン 規制情報解析システム
US8554456B2 (en) * 2011-07-05 2013-10-08 International Business Machines Corporation Intelligent traffic control mesh
CN102376162B (zh) * 2011-09-28 2013-12-11 东南大学 交叉口出口道的路内停车带与交叉口最佳距离设置方法
US20130101159A1 (en) * 2011-10-21 2013-04-25 Qualcomm Incorporated Image and video based pedestrian traffic estimation
CN102509454B (zh) * 2011-11-03 2013-09-11 安徽科力信息产业有限责任公司 基于fcd与地磁检测器的道路状态融合方法
JP2013211364A (ja) * 2012-03-30 2013-10-10 Disco Abrasive Syst Ltd ウェーハの収容方法
US8914225B2 (en) * 2012-12-04 2014-12-16 International Business Machines Corporation Managing vehicles on a road network
CN103000027B (zh) * 2012-12-19 2014-12-10 安徽科力信息产业有限责任公司 基于浮动车在拥堵状态下的智能交通诱导方法
CN103050006B (zh) * 2012-12-26 2014-12-10 福建工程学院 一种基于浮动车技术的城市高架桥识别方法
US9412271B2 (en) 2013-01-30 2016-08-09 Wavetronix Llc Traffic flow through an intersection by reducing platoon interference
CN103336999B (zh) * 2013-06-07 2016-08-10 同济大学 一种基于多蚁群的组合交通疏散优化方法
CN103413433B (zh) * 2013-07-26 2015-08-05 浙江工业大学 一种基于流量信息的交通拥堵时的公交换乘方法
CN103413263B (zh) * 2013-08-28 2016-03-16 北京交通发展研究中心 旅行时间指数熵交通运行评价方法
CN103680127A (zh) * 2013-08-29 2014-03-26 中国科学院地理科学与资源研究所 一种利用低采样率浮动车数据计算信号灯控制道路交叉口延误的方法
CN103700255B (zh) * 2013-12-30 2015-10-07 复旦大学 一种基于时空关联数据挖掘的交通流预测方法
CN103927866B (zh) * 2013-12-31 2016-02-10 北京航空航天大学 基于gps的车辆等待红绿灯时间预测方法
DE102014206937A1 (de) * 2014-04-10 2015-10-15 Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. Verfahren und Vorrichtung zur Steuerung von Verkehrsströmen an Knotenpunkten
CN104112361B (zh) * 2014-04-25 2016-08-31 浙江大学 路网交通中常发瓶颈和偶发瓶颈的识别方法
CN103996289B (zh) * 2014-06-06 2016-08-17 北方工业大学 一种流量-速度匹配模型及行程时间预测方法及系统
CN104183119B (zh) * 2014-08-19 2016-08-24 中山大学 基于路段od反推的实时交通流分布预测方法
CN104200650B (zh) * 2014-08-27 2017-01-18 浙江工业大学 一种城市拥堵时段的多模式公交换乘方法
CN105788249B (zh) * 2014-12-16 2018-09-28 高德软件有限公司 一种交通流量预测方法、预测模型生成方法及装置
CN104731963B (zh) * 2015-04-03 2018-06-15 重庆邮电大学 一种基于车联网的网格化路径推荐方法及系统
CN105894802A (zh) * 2015-04-10 2016-08-24 杭州远眺科技有限公司 一种基于gps数据的交通拥堵传播路径计算方法
CN105185107A (zh) * 2015-07-23 2015-12-23 合肥革绿信息科技有限公司 一种基于gps的交通运行趋势推测方法
WO2017035663A1 (en) 2015-09-03 2017-03-09 Miovision Technologies Incorporated System and method for detecting and tracking objects
CN105261206A (zh) * 2015-09-29 2016-01-20 无锡高联信息技术有限公司 一种公共交通服务系统和计算公共交通路径的方法
US10126135B2 (en) 2015-12-15 2018-11-13 Nissan North America, Inc. Traffic signal timing estimation using an artificial neural network model
CN105489013B (zh) * 2016-01-11 2017-10-10 天津大学 一种基于安全域的交通网络安全评价方法
CN105678034B (zh) * 2016-03-14 2018-10-02 东南大学 行人过街时间模型及信号交叉口人行横道宽度优化方法
EP3465657A4 (de) * 2016-05-24 2020-05-27 Vaudrin, Francois Steuerung und verwaltung eines ampelsystems mit vanet
US10115305B2 (en) * 2016-09-30 2018-10-30 Nissan North America, Inc. Optimizing autonomous car's driving time and user experience using traffic signal information
US10181263B2 (en) 2016-11-29 2019-01-15 Here Global B.V. Method, apparatus and computer program product for estimation of road traffic condition using traffic signal data
CN106897791B (zh) * 2017-01-06 2020-05-12 南京邮电大学 一种公交地铁复合网络模型构建方法
DE102017201665A1 (de) * 2017-02-02 2018-08-02 Robert Bosch Gmbh Verfahren zur Einbindung eines dynamischen Objektes in eine digitale Karte eines hochautomatisierten Fahrzeugs (HAF)
CN106935040A (zh) * 2017-04-05 2017-07-07 河海大学 一种十字型交叉口交通信号灯设置的判别方法
CN107507415B (zh) * 2017-07-06 2020-12-18 广东交通职业技术学院 车联网下基于mfd和排队长度的路网边界限流控制方法
CN107331166B (zh) * 2017-07-25 2018-06-19 中南大学 一种基于路径分析的动态限行方法
DE102017221011B4 (de) * 2017-11-23 2022-11-03 Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. Verfahren und Vorrichtung zum dynamischen Steuern einer Lichtsignalanlage
US10994748B2 (en) 2018-02-28 2021-05-04 Nissan North America, Inc. Transportation network infrastructure for autonomous vehicle decision making
CN108510008B (zh) * 2018-04-11 2021-05-14 国交空间信息技术(北京)有限公司 一种基于浮动车轨迹点空间关系和分布的路网提取方法
CN108847042B (zh) * 2018-08-24 2021-04-02 讯飞智元信息科技有限公司 一种路况信息发布方法及装置
CN109087509B (zh) * 2018-09-04 2020-03-31 重庆交通大学 一种路网交通运行状态预测方法
CN109345840A (zh) * 2018-11-30 2019-02-15 东南大学 一种交通信号灯的绿灯时间确定方法及系统
DE102018010003A1 (de) * 2018-12-27 2020-07-02 Volkswagen Aktiengesellschaft Rückstauerkennung aus Bewegungsdaten
CN110222875B (zh) * 2019-05-15 2022-10-25 华南理工大学 一种基于交通匹配曲线的路网均衡性指标体系构建方法
US11489792B2 (en) 2020-01-10 2022-11-01 Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America, Inc. Vehicular micro clouds for on-demand vehicle queue analysis
CN113132415A (zh) * 2021-05-10 2021-07-16 安徽思珀特信息科技有限公司 一种基于网络流量分析的威胁发现系统
CN116137103B (zh) * 2023-02-20 2023-12-08 东南大学 基于图元学习和深度强化学习的大规模交通灯信号控制方法
CN116246466B (zh) * 2023-03-13 2024-01-23 长安大学 考虑自动驾驶多模式特性的混合交通流管理方法及系统
CN116343488B (zh) * 2023-05-31 2023-07-28 山东高速信息集团有限公司 一种公路收费广场的上游流量调节方法、设备及介质
CN116884237B (zh) * 2023-07-13 2026-02-24 常州市市政工程设计研究院有限公司 智能化道路交通信号控制方法、系统、终端及存储介质
CN117765738B (zh) * 2024-02-21 2024-04-26 云南省公路科学技术研究院 道路交通车流量分流控制优化方法、系统、终端及介质
CN118629234B (zh) * 2024-05-23 2024-12-13 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院) 多路口交通信号灯协同控制方法、设备及可读存储介质
DE102024003508A1 (de) 2024-10-25 2025-02-27 Mercedes-Benz Group AG Verfahren zur Abschätzung einer Verkehrsdichte von Verkehrsteilnehmern auf einem vorgegebenen Verkehrsabschnitt

Family Cites Families (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO1989011138A1 (fr) * 1988-05-11 1989-11-16 Alex Frauchiger Procede pour resorber ou prevenir les embouteillages de tous genres
US5173691A (en) * 1990-07-26 1992-12-22 Farradyne Systems, Inc. Data fusion process for an in-vehicle traffic congestion information system
US5845227A (en) * 1991-02-01 1998-12-01 Peterson; Thomas D. Method and apparatus for providing shortest elapsed time route and tracking information to users
US5296852A (en) * 1991-02-27 1994-03-22 Rathi Rajendra P Method and apparatus for monitoring traffic flow
SE470367B (sv) * 1992-11-19 1994-01-31 Kjell Olsson Sätt att prediktera trafikparametrar
EP0815547B2 (de) * 1995-03-23 2006-08-30 T-Mobile Deutschland GmbH Verfahren und einrichtung zur ermittlung von dynamischen verkehrsinformationen
EP0740280B1 (de) * 1995-04-28 1999-07-28 INFORM Institut für Operations Research und Management GmbH Verfahren zur Störungserkennung im Strassenverkehr
US5926113A (en) * 1995-05-05 1999-07-20 L & H Company, Inc. Automatic determination of traffic signal preemption using differential GPS
US6259405B1 (en) * 1995-06-06 2001-07-10 Wayport, Inc. Geographic based communications service
US5878368A (en) * 1996-09-13 1999-03-02 Magellan Dis, Inc. Navigation system with user definable cost values
US6169902B1 (en) * 1997-04-09 2001-01-02 Sony Corporation Information terminal, processing method by information terminal, information providing apparatus and information network system
DE19725556A1 (de) * 1997-06-12 1998-12-24 Mannesmann Ag Verfahren und Vorrichtung zur Verkehrszustandsprognose
DE59812892D1 (de) * 1997-10-06 2005-08-04 Siemens Ag System zur Ermittlung von Verkehrsinformationen
DE19753034A1 (de) * 1997-11-18 1999-06-17 Ddg Ges Fuer Verkehrsdaten Mbh Verfahren zur Prognose eines den Zustand eines Systems repräsentierenden Parameters, insbesondere eines den Zustand eines Verkehrsnetzes repräsentierenden Verkehrsparameters und Vorrichtung zum Durchführen des Verfahrens
DE19940957C2 (de) * 1999-08-28 2001-10-18 Daimler Chrysler Ag Verkehrsprognoseverfahren für ein Verkehrsnetz mit verkehrsgeregelten Netzknoten
US6615130B2 (en) * 2000-03-17 2003-09-02 Makor Issues And Rights Ltd. Real time vehicle guidance and traffic forecasting system

Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102063789A (zh) * 2009-11-16 2011-05-18 高德软件有限公司 一种交通信息质量评估方法和装置
CN102063789B (zh) * 2009-11-16 2014-07-30 高德软件有限公司 一种交通信息质量评估方法和装置
CN102881060A (zh) * 2012-10-17 2013-01-16 潍柴动力股份有限公司 一种实现车辆典型工况获取的方法及系统
CN102881060B (zh) * 2012-10-17 2015-03-11 潍柴动力股份有限公司 一种实现车辆典型工况获取的方法及系统
CN104821086A (zh) * 2015-05-26 2015-08-05 中南大学 一种定位大规模交通网络中低效路段组合的方法
CN105261217A (zh) * 2015-10-03 2016-01-20 上海大学 一种基于密度聚类算法的城市交通拥堵状态检测方法
CN105261217B (zh) * 2015-10-03 2017-12-22 上海大学 一种基于密度聚类算法的城市交通拥堵状态检测方法
CN105702019A (zh) * 2016-04-12 2016-06-22 东南大学 一种获取城市大型活动的道路限速值的方法
CN105702019B (zh) * 2016-04-12 2018-01-02 东南大学 一种获取城市大型活动的道路限速值的方法

Also Published As

Publication number Publication date
DE10022812A1 (de) 2001-11-22
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ES2220617T3 (es) 2004-12-16
US6470262B2 (en) 2002-10-22

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