EP2047448B1 - Procédé et dispositif pour générer des alertes précoces signalant des ruptures de trafic au niveau de goulots d'étranglement - Google Patents

Procédé et dispositif pour générer des alertes précoces signalant des ruptures de trafic au niveau de goulots d'étranglement Download PDF

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EP2047448B1
EP2047448B1 EP07785629.2A EP07785629A EP2047448B1 EP 2047448 B1 EP2047448 B1 EP 2047448B1 EP 07785629 A EP07785629 A EP 07785629A EP 2047448 B1 EP2047448 B1 EP 2047448B1
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EP
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traffic
bottlenecks
early
time domain
early warnings
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EP2047448A1 (fr
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Ulrich Fastenrath
Markus Becker
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Deutsche Telekom AG
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Deutsche Telekom AG
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Publication date
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    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions

Definitions

  • Traffic information services disseminated through media as diverse as broadcast, mobile, or the Internet are nowadays focused on describing the current traffic situation.
  • the information is not available while driving and therefore can not be used for navigation purposes.
  • the prognosis is calculated with a deterministic simulation method and comes to a clear result for the traffic situation in 30 or 60 minutes, which due to the stochastic nature of traffic collapses often incorrect.
  • EP-A-1657 693 describe systems and methods for generating predictive models based on statistical machine learning techniques that can be used to predict traffic flow and congestion based on abstraction of a traffic system in a set of random variables. These methods include variables that determine the length of time and the location where a traffic congestion occurs, and the time it takes for a congestion to resolve.
  • the monitoring data used include traffic flows and other context data such as time of day, day, week, holidays, school seasons, times of important events such as sporting events, holidays, weather conditions and construction sites.
  • DE 19954971 A 1 refers to a system for influencing the traffic flow of vehicles. Another part relates to the traffic situation detection means for detecting and outputting traffic-indicator-indicative data computer-aided traffic control center for receiving and evaluating the traffic-situation-indicative data for the purpose of obtaining issued traffic flow influencing data as well as a respective vehicle-side system part which receives and utilizes the traffic flow influencing data.
  • the traffic control center is set up to determine traffic flow interference influencing traffic flow disturbance amplitude data, which includes acceleration, speed and / or distance-related data for individual vehicles.
  • the respective vehicle-side system part comprises longitudinal movement control means, to which the received traffic flow influencing data are fed and which make the vehicle longitudinal movement influencing control interventions. This approach can be used for. B. to optimize the traffic performance of a road network.
  • the US 202/120389 A1 discloses a method for predicting traffic conditions, implementing a prediction and assuming traffic disturbance situation in an area where test vehicles are not currently traveling, by sending flow data concerning the time, position, and traveled areas, which are then sent to a central device become.
  • the central device accumulates the flow data in a database of traffic conditions and acceptance means, and also determines the traffic prediction of congestion in the observed areas of the flow vehicles, and can thus predict towards the flow vehicles and also determine information regarding the rearward traffic conditions. Thus, future events and events of the past can be detected.
  • the object is to provide a method and a device that find a form of traffic forecast, which the above-mentioned.
  • the invention is intended to be spread over existing coded traffic message channels to be available while in motion.
  • the Fig. 1 shows an example of a bottleneck.
  • the number of tracks is reduced from 3 to 2.
  • bottlenecks may be tributaries at the junctions themselves or at highway junctions, construction sites, lane constrictions, etc. Since the knowledge available in a central office about the presence and type of bottlenecks in a national road network is unlikely to be complete and current at any time, a pragmatic approach is to consider each network edge as a potential bottleneck.
  • Equation a and b are fit parameters of the Weibull distribution.
  • Equation a and b are fit parameters of the Weibull distribution.
  • the respective measuring cross sections measure the traffic flow that flows through the bottlenecks, and which leads with increasing probability to traffic collapse.
  • fit parameters (a and b in the example above) are determined for all bottlenecks in the considered road network.
  • the FIG. 2 shows an example of the result.
  • the function Q_arr is given by the measured values for the traffic flow of the respective measuring cross section.
  • the collapse probability at the bottleneck A as a function of the traffic flow q can be determined, for example, with the Kaplan-Meier estimator for the survival probability.
  • the past values determined in this way can be adapted to the Weibull distribution, eg by a least-square-fit method.
  • adjustable quality compromises can be specifically aligned with the requirements of particular applications such as traffic information services.
  • quality metrics are defined below, where the width of an event set X with
  • a compact description of the information quality is the mean feature or share value of all quality indicators in the population. These values can be estimated from a sample of data using statistical methods.
  • TPR
  • Pre-warning time ( VWZ ): The period between the notification of the risk of a traffic collapse and the notification of the traffic collapse.
  • the adjustable parameters of the early warning system include the prediction period ( ⁇ T ) and the warning threshold ( P bd ) , ie the threshold for the probability of a collapse, which controls the sign-on and log-off of the early warning.
  • the TPR varies between the value one (zero) for the smallest (largest) value of the warning threshold, since a small (large) warning threshold means that virtually every (no) fault is warned.
  • the key figure FPR assumes a value that is specific for the smallest value of the warning threshold is for a contemplated bottleneck and can sometimes be significantly less than one; when the warning threshold is opened, the code FPR shows a falling tendency.
  • the value assumed by the FPR for the lowest value of the warning threshold is, by definition, the probability that there will be no traffic breakdown at the bottleneck in the critical area of transport demand.
  • FIG. 4 shows the working characteristic, in which the key figure FPR (costs) is displayed on the x-axis and the key figure TPR (benefits) on the y-axis.
  • This working characteristic is called Receiver Operating Characteristics (ROC).
  • ROC Receiver Operating Characteristics
  • An operating point that corresponds to a conservative setting of the early warning system with a high warning threshold means a small proportion of false-positive classified traffic situations (congestion reported, but no congestion occurs) but at the same time also a low TPR, i. a small proportion of traffic breakdowns that are warned.
  • the proposed method solves the problem formulated at the outset.
  • each early warning naturally carries a weighting factor (the probability of collapse) that the routing algorithm can use along with the forecasting horizon to construct the dynamic cost function.

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  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)

Claims (33)

  1. Une méthode pour générer des alertes précoces signalant des ruptures de trafic comportant les étapes suivantes :
    - une estimation dynamique de la capacité de goulots d'étranglement dans le réseau de routage,
    - la détermination de la demande courant au niveau des goulots d'étranglement,
    - la détermination de la demande attendue d'un horizon prédictible sélectionné au niveau des goulots d'étranglement, sur la bases des demandes courant au niveau des goulots d'étranglement,
    - le déclenchement d'alertes précoces dès que la probabilité d'une rupture de trafic calculée à partir de la demande attendue et de la capacité dynamique, excède une limite, un seuil d'alerte.
  2. La méthode selon la revendication précédente, comprenant en outre :
    l'estimation de la capacité des goulots d'étrangement au sein du réseau de routage, en prenant en compte le fait que la capacité des goulots d'étranglement est une variable aléatoire suivant une distribution de Weibull.
  3. La méthode selon la revendication précédente, comprenant en outre l'équation Pbd q = 1 - exp - q / b a
    Figure imgb0011
    (la distribution Weibull) calculant la probabilité Pbd d'une rupture de trafic, en fonction du niveau de trafic mesuré, circulant vers les goulots d'étranglement, dans laquelle les paramètres a et b sont déterminés par des méthodes conventionnelles d'ajustement mathématique à partir d'observations ou de mesures, ayant pour information les circulations de trafic (q(t)=Q_arr(A,t)) pour lesquelles des ruptures de trafic sont intervenues.
  4. La méthode selon l'une ou plusieurs des revendications précédentes, comportant en outre :
    la détermination de la demande courante au niveau des goulots d'étranglement au moyen de données courantes et/ou historiques relatives au volume de trafic.
  5. La méthode selon l'une ou plusieurs des revendications précédentes, comprenant en outre la détermination de la demande attendue pour un horizon prévisible sélectionnable au moyen d'une extrapolation, en particulier au moyen d'une extrapolation à base de ligne de transition.
  6. La méthode selon l'une ou plusieurs des revendications précédentes, comprenant en outre le fait qu'entre le domaine temporel pour lequel des valeurs mesurées sont extrapolées et le domaine temporel pour lequel la ligne de transition est effective, on réalise une interpolation.
  7. La méthode selon l'une ou plusieurs des revendications précédentes, comprenant en outre le fait qu'entre le domaine temporel pour lequel des valeurs mesurées sont extrapolées et le domaine temporel pour lequel la ligne de transition est effective, les valeurs de l'extrapolation et de la ligne de transition sont moyennées et pondérées.
  8. La méthode selon l'une ou plusieurs des revendications précédentes, comprenant en outre le fait qu'entre le domaine temporel pour lequel des valeurs mesurées sont extrapolées et le domaine temporel pour lequel la ligne de transition est effective, les valeurs extrapolées déterminent le niveau absolu et la ligne de transition détermine la forme d'onde.
  9. La méthode selon l'une ou plusieurs des revendications précédentes, comprenant en outre le fait que chaque arrête de réseau doit être considérée comme un goulot d'étranglement potentiel au sein du réseau de routage.
  10. La méthode selon l'une ou plusieurs des revendications précédentes, comprenant en outre des alertes précoces diffusées sur un média commun, tel qu'un canal TMC.
  11. La méthode selon l'une ou plusieurs des revendications précédentes, dans laquelle une méthode selon l'une ou plusieurs des revendications de procédés 12-17 est utilisée pour la formation d'unités statistiques.
  12. La méthode selon la revendication 1, à laquelle sont liées des caractéristiques de qualité, pour la détermination de conditions de trafic, caractérisée en ce que des alertes précoces (de type g) étroitement corrélées au niveau spatial et temporel ainsi que des recouvrement de type de messages d'erreur (type z) sont combinés à des événements (e = g∪z), dans laquelle l'alerte précoce définit s'il existe un risque de rupture de trafic tandis que le message d'erreur définit si une rupture est intervenue.
  13. La méthode selon la revendication précédente, dans laquelle un ou plusieurs des événements qui suivent servent d'indicateurs de qualité, dans lesquels :
    Z: messages d'erreur parties de e,
    G: alertes précoces parties de e,
    Z ∩ G: rapport d'erreur et alertes précoces parties de e,
    ! Z ∩ G: uniquement des alertes précoces sont parties de e,
    Z ∩ | G: uniquement des messages d'erreur sont parties de e, et dans laquelle on considère comme étant des indicateurs de qualité relatifs à Z :
    le niveau positif vrai TPR = | Z ∩ G | / | Z | , et
    le niveau négatif faux : FNR = | Z ∩ !G | / | Z | utilisé, tout en maintenant en permanence la relation FNR = 1 - TPR ,
    et dans laquelle on considère comme étant des indicateurs de qualité relatives à G :
    la valeur prédictive positive PPV = | Z ∩ G | / | G | et
    le niveau positif faux : FPR = | !Z ∩ G | / | G | utilisé, tout en maintenant en permanence la relation FPR = 1 - PPV.
  14. La méthode selon l'une ou plusieurs des deux revendications précédentes, comprenant en outre le suivi du niveau d'alerte P bd Δ ⁢ T = 1 - 1 - P bd Δ ⁢ t Δ ⁢ T Δ ⁢ t
    Figure imgb0012
    avec Pbd = niveau d'alerte de l'alerte précoce [%],
    Δt= période prévisionnelle souhaitée (par exemple 15 minutes) [min],
    Δt= période prévisionnelle de référence[min]
    au sein d'une variation de la période prévisionnelle.
  15. La méthode selon l'une ou plusieurs des trois revendications précédentes, comprenant en outre le fait que pour déterminer les caractéristiques fonctionnelles du système d'alerte précoce, tous les réglages de paramètres de la période prévisionnelle et du seuil d'alerte sont parcourus, pour la détermination du total des cas d'erreur et alertes précoces, des indicateurs de qualité étant mesurés et saisies au sein d'une courbe de qualité.
  16. La méthode selon la revendication précédentes, comprenant en outre le fait que la qualité d'information d'une alerte précoces est spécifiquement fixée en recourant à la caractéristique fonctionnelle du système d'alerte précoce.
  17. Un appareil pour la génération assistée par ordinateur d'alertes précoces de ruptures de trafic, comprenant des moyens :
    - d'estimation dynamique de la capacité de goulots d'étranglement au sein du réseau de routage,
    - de détermination de la demande courante au niveau des goulots d'étranglement,
    - de détermination de la demande attendue pour un horizon prévisionnel sélectionnable, sur la base de la demande courante au niveau des goulots d'étranglement,
    - de déclenchement d'alertes précoces dès que la probabilité d'une rupture de trafic, calculée sur la base de la demande attendue et de la capacité dynamique excède une limite, le seuil d'alerte.
  18. L'appareil selon la revendication précédentes, comportant en outre des moyens pour estimer la capacité des goulots d'étrangement au sein du réseau de routage, en prenant en compte le fait que la capacité des goulots d'étranglement est une variable aléatoire suivant une distribution de Weibull.
  19. L'appareil selon la revendication précédentes, comportant en outre des moyens prenant en compte l'équation Pbd q = 1 - exp - q / b a
    Figure imgb0013
    (la distribution Weibull) calculant la probabilité Pbd d'une rupture de trafic, en fonction du niveau de trafic mesuré, circulant vers les goulots d'étranglement, dans lequel les paramètres a et b sont déterminés par des méthodes conventionnelles d'ajustement mathématique à partir d'observations ou de mesures, ayant pour information les circulations de trafic (q(t)=Q_arr(A,t)) pour lesquelles des ruptures de trafic sont intervenues.
  20. L'appareil selon l'une ou plusieurs des revendications de dispositif précédentes, comportant en outre des moyens :
    de détermination de la demande courante au niveau des goulots d'étranglement au moyen de données courantes et/ou historiques relatives au volume de trafic.
  21. L'appareil selon l'une ou La méthode selon l'une ou plusieurs des revendications précédentes, comprenant en outre la détermination de la demande attendue pour un horizon prévisible sélectionnable au moyen d'une extrapolation, en particulier au moyen d'une extrapolation à base de ligne de transition.
  22. L'appareil selon l'une ou plusieurs des revendications de dispositifs précédentes, comprenant en outre des moyens grâce auxquels, entre le domaine temporel pour lequel des valeurs mesurées sont extrapolées et le domaine temporel pour lequel la ligne de transition est effective, on réalise une interpolation.
  23. L'appareil selon l'une ou plusieurs des revendications de dispositifs précédentes, comprenant en outre des moyens qui sont conçus de manière à ce qu'entre le domaine temporel pour lequel des valeurs mesurées sont extrapolées et le domaine temporel pour lequel la ligne de transition est effective, on moyenne et on pondère les valeurs de l'extrapolation et de la ligne de transition.
  24. L'appareil selon l'une ou plusieurs de revendications de dispositif précédentes, comprenant en outre des moyens conçus grâce auxquels entre le domaine temporel pour lequel des valeurs mesurées sont extrapolées et le domaine temporel pour lequel la ligne de transition est effective, les valeurs extrapolées déterminent le niveau absolu et la ligne de transition détermine la forme d'onde.
  25. L'appareil selon l'une ou plusieurs des revendications de dispositif précédentes, comprenant en outre des moyens pour considérer chaque arrête de réseau comme un goulot d'étranglement potentiel au sein du réseau de routage.
  26. L'appareil selon l'une ou plusieurs de revendications de dispositif précédent, comprenant en outre des moyens de diffusion et/ou de réception d'alertes précoces sur un média commun, tel qu'un canal TMC.
  27. L'appareil selon l'une ou plusieurs des revendications de dispositif précédent, comprenant un dispositif selon l'une ou plusieurs des revendications d'appareil qui suivent.
  28. L'appareil selon la revendication 17 pour un calcul assisté par ordinateur des caractéristiques de qualité des conditions de trafic, pour la formation d'unité statistiques afférentes aux caractéristiques de qualité, pour la détermination des conditions de trafic, caractérisé en ce que des alertes précoces (de type g) étroitement corrélées au niveau spatial et temporel ainsi que des recouvrement de type de messages d'erreur (type z) sont combinés à des événements (e = g∪z), dans laquelle l'alerte précoce définit s'il existe un risque de rupture de trafic tandis que le message d'erreur définit si une rupture est intervenue.
  29. Le dispositif selon la revendication précédentes, dans lequel on dispose de moyens pour former un ou plusieurs des événements qui suivent, à des fins d'indicateurs de qualité, dans lesquels :
    Z: messages d'erreur parties de e,
    G: alertes précoces parties de e,
    Z ∩ G: rapport d'erreur et alertes précoces parties de e,
    ! Z n G: uniquement des alertes précoces sont parties de e,
    Z n | G: uniquement des messages d'erreur sont parties de e, et dans laquelle on considère comme étant des indicateurs de qualité relatifs à Z :
    le niveau positif vrai TPR = | Z ∩ G | / | Z | , et
    le niveau négatif faux : FNR = | Z ∩ !G | / | Z | utilisé, tout en maintenant en permanence la relation FNR = 1 - TPR ,
    et dans laquelle on considère comme étant des indicateurs de qualité relatives à G :
    la valeur prédictive positive PPV = | Z n G | / | G | est
    le niveau positif faux : FPR = | !Z n G | / | G | utilisé, tout en maintenant en permanence la relation FPR = 1 - PPV .
  30. Le dispositif selon l'une ou plusieurs des deux revendications de dispositif précédentes, comprenant en outre des moyens de suivi du niveau d'alerte au sein d'une variation de la période prévisionnelle, en fonction de la relation : P bd Δ ⁢ T = 1 - 1 - P bd Δ ⁢ t Δ ⁢ T Δ ⁢ t
    Figure imgb0014
    avec Pbd = niveau d'alerte de l'alerte précoce [%],
    Δt= période prévisionnelle souhaitée (par exemple 15 minutes) [min],
    Δt= période prévisionnelle de référence[min].
  31. Le dispositif selon l'une ou plusieurs des trois revendications précédentes, comprenant en outre des moyens pour déterminer les caractéristiques fonctionnelles du système d'alerte précoce, et tous les réglages de paramètres de la période prévisionnelle et du seuil d'alerte qui sont parcourus, pour la détermination du nombre total des cas d'erreur et alertes précoces, des indicateurs de qualité étant mesurés et saisies au sein d'une courbe de qualité.
  32. Le dispositif selon les revendications précédentes, dans lequel la qualité de l'information d'une alerte précoce est spécifiquement fixée par le recours aux caractéristiques de fonctionnement du système d'alerte précoce.
  33. Le dispositif selon l'une ou plusieurs des revendications de dispositif précédentes, caractérisé en ce qu'une connexion réseau est établi avec des capteurs externes, pour l'obtention de données de trafic courant.
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