IT-gestützte Verkehrsflussdatenerfassung
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Fallstudienarbeit | |
| Hochschule: | Hochschule für Oekonomie & Management |
| Standort: | Berlin |
| Studiengang: | Bachelor Wirtschaftsinformatik |
| Veranstaltung: | Fallstudie / Wissenschaftliches Arbeiten |
| Betreuer: | Prof. Dr. Ralf Hötling |
| Typ: | Fallstudienarbeit |
| Themengebiet: | IT-gestützte Verkehrsdatenerfassung |
| Autor(en): | Marcel Habelt, Adrian Kozlowski, Karl-Sander Roelfs, Marko Zepke |
| Studienzeitmodell: | Abendstudium |
| Semesterbezeichnung: | |
| Studiensemester: | 4 |
| Bearbeitungsstatus: | Bearbeitung abgeschlossen |
| Prüfungstermin: | |
| Abgabetermin: | 28.02.2011 |
1 Einleitung
Laut einer Studie der acatech-Projektgruppe (Deutsche Akademie der Technikwissenschaften), ist bis zum Jahr 2020 eine Steigerung der Fahrleistung des motorisierten Individualverkehrs (MIV) in der Bundesrepublik Deutschland um 20% gegenüber 2002 und beim LKW-Verkehr sogar um 34% zu erwarten, wobei jeweils ein überproportionaler Anstieg auf den Bundesautobahnen (BAB) und insbesondere in den Wachstumsregionen Hamburg, Ruhrgebiet, Frankfurt/Main, Mannheim, Stuttgart/Karlsruhe, München sowie in Berlin und dem umgebenden Speckgürtel zu verzeichnen sein wird. [1] Schon heute sind die Kapazitäten der vorhandenen Straßeninfrastruktur in einem hohen Maße ausgelastet bzw. überlastet, so dass die Mobilität im MIV erheblich eingeschränkt wird. Vor diesem Hintergrund reichen klassische Verkehrsplanungskonzepte wie der Ausbau bestehender Straßen oder der Bau von neuen Straßen nicht mehr aus, um den Anforderungen an die Verkehrsinfrastruktur von morgen gerecht zu werden. Methoden der intelligenten Verkehrsbeeinflussung, die auf dynamischen und verlässlichen Verkehrsinformationen beruhen, sollen dabei helfen, die räumliche, zeitliche und modale Verteilung der Verkehrsströme zu optimieren und somit negative wirtschaftliche, gesellschaftliche und ökologische Auswirkungen von Staus und Verspätungen zu reduzieren.[2] Schon heute gibt eine Vielzahl von Informations- und Kommunikationstechniken (IuK), die für die Erfassung und Beeinflussung des Verkehrsaufkommens im Straßenverkehr geeignet sind und auch angewandt werden. Für eine erfolgreiche Integration in ein übergreifendes Verkehrsmanagementkonzept müssen diese Einzellösungen miteinander kombiniert werden. Die vorliegende Fallstudie setzt an diesem Integrationspunkt an und beschäftigt sich insbesondere mit den Chancen und Potenzialen der fahrzeuggestützen Verkehrsdatenerfassungsmethoden als Erweiterung zu stationären Verkehrsdatenerfassungsystemen wie Infrarotdetektoren oder Induktionsschleifen.
1.1 Aufbau und Ziel der Fallstudie
Zu Beginn der Fallstudie wird die VMZ Berlin (Verkehrsmanagementzentrale) vorgestellt. Dort fand im Rahmen der Themenfindung ein Besuch statt, welcher einen Einblick in die Arbeitsweise der VMZ Berlin und die verwendeten Technologien zur Bestimmung der Verkehrslage in Berlin vermittelt hat. Im weiteren Verlauf der Einleitung werden die Grundlagen der Verkehrstelematik erläutert. Der Hauptteil beschäftigt sich anfangs mit den Methoden der satellitengestützten und der mobilfunkgestützten Positionsbestimmung. Ein weiteres Kapitel des Hauptteils widmet sich der Darstellung stationärer Verkehrsdatenerfassungsysteme und der ortsungebundenen Verkehrsdatenerfassung mit Hilfe fahrzeuggenerierter Daten. Das Kapitel der fahrzeuggenerierten Daten bildet das zentrale Element dieser Fallstudie. Ausgehend von den Möglichkeiten der fahrzeuggenerierten Verkehrsdatenerfassung werden die Möglichkeiten aufgezeigt, die diese Technik(en) besitz(en). Fahrzeuggenerierte Daten bieten ein großes Potenzial, um den Verkehr noch genauer zu erfassen, als es mit ortsgebundenen Techniken möglich ist. Um Rückschlüsse über die aktuelle Verkehrslage ziehen zu können, müssen die von den Fahrzeugen gelieferten Ereignisse richtig interpretiert und an eine Verkehrsleitstelle zur weiteren Verarbeitung übertragen werden. Das Ziel dieser Fallstudie besteht darin, einen Vorschlag für ein Datenformat zur Übertragung von Ereignissen zu entwickeln, die aufgrund von Sensormeldungen der Boardelektronik eines Fahrzeuges erkannt werden. Den Abschluss bildet ein Fazit mit einer kritischen Würdigung.
1.2 rechtliche und Sicherheitsaspekte
Das Themenfeld fahrzeuggenerierte Verkehrsdatenerfassung bezieht sich nicht nur auf die alleinige Betrachtung von technologischen Aspekten, sondern wirft auch Fragen bezüglich des Datenschutzes und der Datensicherheit auf. Die direkte oder indirekte Sammlung von Fahrzeugdaten zur Bestimmung der Verkehrslage kann sicherlich auch dazu verwendet werden, um Bewegungsprofile zu erstellen oder den Aufenthaltsort eines Fahrzeuges/einer Person zu bestimmen. Im digitalen Zeitalter hinterlässt eine Person, wenn auch unbewusst, durch das Bezahlen mit einer EC-Karte (Eurocash) bzw. Kreditkarte oder durch das Telefonieren mit einem Mobiltelefon Spuren, die zu einem späteren Zeitpunkt für eine Erstellung eines Bewegungs- und Nutzungsprofils (z.B. Auswertung der Einkäufe, die mit einer EC-Karte getätigt wurden) verwendet werden können.
Die Betrachtung dieser rechtlichen Aspekte ist nicht Gegenstand dieser Arbeit und soll daher nicht weiter thematisiert werden.
2 Grundlagen der Verkehrstelematik
Die gleichzeitige Anwendung der Informatik, Telekommunikationstechnik und der Automatisation wird durch den Begriff der Telematik [3] beschrieben. Die Telekommunikation wird in der Telematik genutzt, um Daten effektiv, sicher und wirtschaftlich, zwischen mindestens 2 Systemen, zu übertragen. Die Automatisation wird in der Telematik zur Steuerung und Beschleunigung der einzelnen Prozesse, sowie des Gesamtgeschehens genutzt. Die sich daraus ergebende Standardisierung der Abläufe hat zur Folge, dass Redundanzen und Fehlerquellen vermieden werden. Zum Beispiel: Die sensorische Erfassung überwachter Objekte oder eines Ereignisses mit anschließender Verarbeitung und Visualisierung der Ergebnisse, geht ohne manuellen Eingriff vonstatten. Diesen Ablauf ermöglicht die Automatisation. Die Informatik befasst sich in der Telematik mit den Daten. Ihr obliegt die Prüfung der Datenvollständigkeit, -validität und die Datenverarbeitung. Das heißt, das Analysieren, Verknüpfen und Charakterisieren der Daten, in vorgegebenen Prozessschritten, mit dem Ziel Ergebnisse zu generieren, die für prognostische oder strategische Entscheidungen genutzt werden können. Die nahtlose Integration der Datenverarbeitungsschritte in die Prozesskette ist ebenso ein Aufgabengebiet der Informatik, wie die Integration verschiedener Datenlieferanten.
Ein Teilgebiet der Telematik ist die Verkehrstelematik [4] (ITS). Verkehrstelematische Anlagen zum Beispiel Sensoren, Kamerasysteme erfassen Daten, Störungsmeldungen, Wetterdaten und vieles mehr. Es werden zwischen mindestens zwei Systemen Informationen mit Hilfe der Telekommunikationstechnik übertragen und verarbeitet. Daten werden mit Hilfe der Automatisation, ohne menschliches Zutun, in der Verkehrsleitzentrale verarbeitet und visualisiert. Der Bereich Verkehrstelematik umfasst das Erheben, Übermitteln, Verarbeiten und Nutzen der verkehrsbezogenen Daten. Die gewonnen Erkenntnisse werden genutzt, das Ziel zu verfolgen, den Verkehr effektiver zu organisieren, zu informieren und zu lenken. Neben der sofortigen aus den Daten abgeleiteten Aktion, ermöglicht die entstehende Datenhistorie die prognostische Beurteilung der Verkehrsentwicklung, für ggf. bauliche oder planerische Maßnahmen.
3 Besuch der VMZ Berlin
Im Rahmen der Themenfindung fand im Dezember 2010 ein Besuch der VMZ Berlin statt. Die VMZ Berlin liefert auf Basis von 350 Autobahnmessstellen, 220 Infrarotsensoren aus dem Hauptstraßennetz, sowie Floating Car Data (FCD) von Expressbuslinien und Taxis aktuelle und verlässliche Informationen zum Verkehr in Berlin. Durch Kombination mit den Informationen aus den Messstellen des Landes Berlin wird alle 15 Minuten ein aktuelles und umfassendes Bild der Verkehrslage berechnet.[5] Zur Information der Autofahrer über die aktuelle Verkehrslage werden Infotafeln eingesetzt, die über das Gebiet der Stadt Berlin verteilt installiert sind (Abb. 1 zeigt einen Ausschnitt aus einer Übersichtskarte mit Infotafeln und Detektoren). Die Klassifizierung der Verkehrslage (Level-of-Service) wird in 3 Stufen vorgenommen. Die Stufe 0 signalisiert eine stabile Verkehrslage ohne Stau, die Stufe 1 repräsentiert zähfließenden Verkehr und die Stufe 2 signalisiert einen Stau. Aufgrund der Einstufung werden die Infotafeln mit Daten gefüllt. Bei ruhiger Verkehrslage (Stufe 0) wird z.B. "www.vmz-berlin.de" oder andere nicht verkehrsrelevante Inhalte eingeblendet, während bei einem Stau, einer geplanten Straßensperrung oder einer Demonstration Informationen zu diesem besonderen Ereignis durch Nennung der Straße/Straßenkreuzung und Uhrzeit/Datum eingeblendet werden. Weiterhin findet eine Zusammenarbeit mit Verkehrsreportern von Radio Berlin 88,8 statt. Im 30-Minutentakt werden direkt aus der VMZ Berlin aktuelle Verkehrsinformationen durch einen Moderator von Radio Berlin 88,8 publiziert.
Die VMZ Berlin ist eine Betreibergesellschaft mbH und hat keine hoheitlichen Rechte, um direkt in die Verkehrslenkung (Schaltung von Ampeln) eingreifen zu dürfen. Eingriffe in die Verkehrslenkung dürfen nur von staatlichen Organen mit Hoheitsrechten wie beispielsweise der Polizei durchgeführt werden.
Bei dem Besuch der VMZ Berlin wurde offensichtlich, dass der Großteil der Verkehrsdaten durch ortsgebundene Systeme wie Infrarotdetektoren erhoben werden und nur ein Bruchteil von FCD-Fahrzeugen (Expressbuslinien und Taxis) geliefert wird. Diese Tatsache war der Anlass, fahrzeuggenerierte Daten im Rahmen einer Fallstudie zu betrachten und deren Chancen und Potenziale zu bewerten.
4 Methoden der Positionsbestimmung
Die exakte Positionsbestimmung eines Fahrzeuges auf der Erdkugel ist ein wesentliches Merkmal für die Nutzung fahrzeuggenerierter Daten. Ohne die richtige Positionsangabe wäre eine umfassende und aussagekräftige Bestimmung der aktuellen Verkehrslage nicht möglich. In diesem Kapitel werden deshalb die satelliten- und die mobilfunkbasierten Methoden zur Positionsbestimmung eines Fahrzeuges näher erläutert.
4.1 satellitenbasierte Ortung
Ein Satellitennavigationssystem ermöglicht dem Nutzer die Bestimmung seiner Position, Geschwindigkeit und Zeit. Dazu werden von Satelliten abgestrahlte Signale empfangen und ausgewertet. Transit war das erste Satellitennavigationssystem und stand ab 1964 zur Verfügung. Zur Positionsbestimmung wurde die Frequenzverschiebung der Satellitensignale aufgrund des Dopplereffekts genutzt. Die Positionsgenauigkeit betrug ungefähr 500 Meter. Transit wurde von GPS (Global Positioning System) abgelöst und hat heute keine Bedeutung mehr. GPS ist das derzeit einzige System, das eine kontinuierliche weltweite Abdeckung bietet und wofür Empfänger kommerziell verfügbar sind.[6]
Derzeit gibt es 27 GPS-Satelliten, wovon nur 24 für das GPS-Signal benötigt werden, die restlichen zählen zu den Korrektur- und Reservesatelliten. Bis zum 02. Mai 2000 betrug die Abweichung zur technisch möglichen Genauigkeit etwa 100 Meter. Danach wurde die Einschränkung für zivile Empfänger aufgehoben. Es sind seither Genauigkeiten im Meterbereich möglich.[7]
Für die Positionsbestimmung vergleicht der GPS-Empfänger die Zeit, zu der das Signal ausgesandt wurde, mit der Zeit, zu der das Signal empfangen wurde. Aus dieser Zeitdifferenz kann die Entfernung des Satelliten berechnet werden. Werden nun von weiteren Satelliten Signallaufzeitmessungen hinzugefügt, so kann die aktuelle Position durch Trilateration (Entfernungsmessung von drei Punkten aus) bestimmt werden. Mit wenigstens drei Satelliten kann der GPS Empfänger seine Position auf der Erdoberfläche bestimmen (Abb. 2). Mit Hilfe von vier oder mehr Satelliten kann eine absolute Position im Raum oder eben zusätzlich die Höhe über der Erdoberfläche bestimmt werden. Durch ständige Neuberechnung der aktuellen Position kann der GPS Empfänger auch genau die Geschwindigkeit und Bewegungsrichtung berechnen.[8]
4.2 Aufgliederung in drei Segmente
Die GPS-Systemarchitektur wird aus strategischen und organisatorischen Gründen in drei Hauptsegmente unterteilt: Dem Space Segment bestehend aus den Satelliten, dem Control Segment, bestehend aus den Bodenstationen und dem User Segment, der im Gegensatz zu den ersten zwei Segmenten dem freien Markt zuzuordnen ist.
4.2.1 Space Segment (Erdorbit /Weltraumsegment)
Das Space Segment (Abb. 3 (a)) besteht aus den GPS-Satelliten, die sich auf sechs verschiedenen Umlaufbahnen um die Erde befinden. Die Bahnebenen sind um 55° gegenüber der Äquatorebene geneigt, der Rektaszensionsunterschied zweier benachbarter Bahnen beträgt 60°. Der mittlere Radius der Umlaufbahnen ist 26560 Kilometer. Die Umlaufdauer auf diesen Bahnen beträgt 11 Stunden 58 Minuten, so dass sich eine Relativgeschwindigkeit gegenüber der Erde von ungefähr 3.9 km/s ergibt. An jedem Punkt der Erde sind zu jeder Zeit mindestens vier Satelliten mit einem Erhebungswinkel von mehr als fünfzehn Grad sichtbar.[9]
4.2.2 Control Segment (Kontrolle/Kontrollsegment)
Das Control Segment besteht aus mehreren auf dem Globus verteilten Bodenstationen, wobei sich die Hauptkontrollstation in Colorado Springs (Schriever AFB) befindet. (Abb. 3(b)) Diese Bodenstationen berechnen aktuelle Ephemeridendaten, anhand derer ein GPS-Empfänger die Positionen der Satelliten berechnen kann, und bestimmen den Fehler der Satellitenuhren. Diese Informationen werden an die Satelliten übermittelt und von diesen im Rahmen der Navigationsdaten übertragen.[10]
4.2.3 User Segment (Benutzer/Nutzungssegment)
Unter dem User Segment versteht man die Nutzer des GPS-Systems, die mit Hilfe von GPS-Empfängern ihre Position, Geschwindigkeit und die Zeit bestimmen. Die Positionsbestimmung mit GPS beruht auf der Messung der Laufzeit, die die von den Satelliten ausgesandten Signale bis zur Ankunft beim Empfänger benötigen. Aus dieser Laufzeit kann auf die Entfernung zwischen Satellit und Empfänger geschlossen werden und schließlich, den Empfang einer ausreichenden Anzahl von Satelliten vorausgesetzt, auf die Empfängerposition.
Für den Empfang der Satellitensignale werden unterschiedliche Typen von GPS-Empfängern eingesetzt: Einfrequenz-Empfänger sind die kostengünstigsten GPS-Empfänger, die nur den C/A-Code (Coarse/Acquisition Code) nutzen können. Die im Stand-alone-Betrieb mögliche Positionsgenauigkeit ist geringer als bei anderen Empfängertypen, da nur die L1-Trägerfrequenz (Bezeichnung einer der Signalträgerfrequenz des Satelliten) empfangen wird, können die frequenzabhängigen Laufzeitverzögerungen in der Ionosphäre nicht kompensiert werden. Es existieren noch drei weitere Empfängertypen, der Zweifrequenz-Empfänger wird meistens in der GIS-Vermessung (Geographische Informationssysteme) eingesetzt. Der C/A- und der SAASM Direct–Empfänger (Selective availability anti-spoofing module) wird von den Militärs genutzt.[11]
4.3 mögliche Signalfehlerquellen
Als Fehlerquellen kommen hauptsächlich folgende Verursacher in Frage:
4.3.1 Ionosphäre
Der Fehler in der Positionsberechnung, der durch den Durchgang eines GPS-Signals durch die Schichten der Ionosphäre verursacht wird, kann in weiten Bereichen schwanken: Von wenigen Metern bis zu zwanzig oder dreißig Metern bei großer Aktivität der Sonne. Die Ionosphäre lässt sich, im Gegensatz zur Troposphäre, schwer in ein mathematisches Modell fassen. Zum Glück ist die Ionosphäre insofern berechenbar, als das bei zwei Frequenzen die Abweichung durch diese Schicht unserer Atmosphäre berechnet werden kann. Empfänger, die für den Empfang sowohl der L1- als auch der L2-Frequenz ausgerüstet sind, können sich diese Eigenschaft zu Nutze machen.[12]
4.3.2 Troposphäre
Die Troposphäre ist eine Schicht des Planeten Erde, die sich in einer Höhe von zehn bis zwölf Kilometer und im Winter in einer Höhe von acht bis zwölf Kilometer über der Erdoberfläche erstreckt. Der Fehler in der Positionsbestimmung wirkt sich in einem Bereich von zwei bis fünfundzwanzig Metern aus.[13] (Abb. 3(c))
4.3.3 Multipath und Shadowing
Während die Iono- und die Troposphäre für die meisten Benutzer auf der Erde weit weg sind, stellen Multipath und Shadowing zwei Fehlerquellen dar, die sich jeder leicht vorstellen kann. Multipath bedeutet, dass das Signal eines Satelliten an glatten Flächen wie den Wänden von Gebäuden reflektiert wird und daher den Empfänger mit geringer Verspätung als ein weiteres, im Grunde falsches, Signal erreicht. Weil die Positionsberechnung auf der Ankunftszeit des Signals beruht, führt Multipath zu falschen Ergebnissen (Abb. 3 (d)).
4.3.4 Clock Error
Obwohl die Atomuhren an Bord der GPS-Satelliten zu den besten Uhren zählen, die je entwickelt wurden, so kann ihre absolute Übereinstimmung mit der Systemzeit, wie sie im Kontrollzentrum errechnet wird, nicht garantiert werden. In der Praxis wird jede der vierundzwanzig Uhren an Bord eines Satelliten mit der Zeit eine geringe Differenz zur Systemzeit aufweisen. Man rechnet mit Abweichungen von etwa einer Millisekunde für die Atomuhren der GPS- Satelliten. Ein Fehler dieser Größenordnung würde sich bei der Pseudorange mit 300 Kilometern auswirken. In Bezug auf die Positionsbestimmung wirkt sich ein solcher Fehler dann mit einem Betrag von 3 Metern aus. Die Kontrollstation berechnet Korrekturen für die Uhr jedes Satelliten und übermittelt diese an die Satelliten im Erdorbit. Diese Korrekturen sind Teil der Navigationsdaten, die jedem Empfänger mit dem Signal eines Satelliten übermittelt werden.[14]
4.3.5 Selective Availability
Der größte Fehler bei der Positionsbestimmung mittels GPS stammt nicht aus natürlichen Ursachen, sondern ist von Menschen verursacht: Selective Availability. Diese Funktion, sofern sie denn eingeschaltet ist, kann durchaus zu Fehlern in der Größenordnung von dreißig oder vierzig Metern führen. Häufige Benutzer des Global Positioning Systems erfahren von Aktionen der US-Streitkräfte, oftmals gegen Terroristen, meist schon Stunden im Voraus. Es wird dann nämlich die S/A-Funktion (Selective Availity) des Systems aktiviert, und das führt auch bei ortsfesten Empfängern dazu, dass die Positionsbestimmung im Laufe der Zeit zu unterschiedlichen Ergebnissen führt. Das ist ein klares Anzeichen für die Anwesenheit von S/A.
Rein technisch gesehen wird die Funktion dadurch realisiert, dass die Bahndaten und die Zeit des Satelliten vor dem Senden der Nachricht an die Empfänger manipuliert werden. Für den Empfänger befindet sich der Satellit folglich auf einer Bahn, die gar nicht zutrifft. Obwohl die S/A-Funktion unangenehm sein mag, hat sie doch in unseren Tagen nur noch eine sehr begrenzte Wirksamkeit. Zum einen kann man mit Differential GPS (DGPS) ihre Wirkung vollkommen aufheben, zum anderen lässt sich mit einem stationären Empfänger leicht ermitteln, wann S/A wirklich aktiv ist. Das US-Verteidigungsministerium hat inzwischen zugestimmt, die S/A-Funktion nur noch für einen begrenzten Zeitraum zu nutzen.[15]
In der Tabelle 1 werden die möglichen Abweichungen mit und ohne Selective Availability aufgeschlüsselt.
4.4 Möglichkeiten der Empfangsverbesserung
Für die Fehlerbereinigung/ -korrektur der Positionsbestimmung im GPS, wurden verschiedene Verfahren entwickelt, die im nachfolgenden Abschnitt vorgestellt werden.
4.4.1 Integriertes Navigationssystem
Ein integriertes Navigationssystem ist dadurch gekennzeichnet, dass verschiedene Navigationssensoren und Navigationsverfahren miteinander kombiniert werden. Aufgrund der komplementären Charakteristiken dieser Informationsquellen können hierbei die Nachteile des einen Verfahrens oder Sensors durch die Vorteile eines anderen kompensiert werden. Das Ergebnis ist ein Navigationssystem, dass die Leistungsfähigkeit der einzelnen Subsysteme bei weitem übersteigt. Häufig kann auch eine gewisse Redundanz geschaffen werden, so dass Verfahren zur Fehlererkennung und Isolation eingesetzt werden können. Weit verbreitet ist die Kombination von inertialer Navigation mit GPS, da sich diese Verfahren hervorragend ergänzen. Das Inertialnavigationssystem kann durch externe Einflüsse nicht gestört werden und stellt somit die kontinuierliche Verfügbarkeit einer vollständigen Navigationslösung bestehend aus Position, Geschwindigkeit und Lage sicher. Jedoch handelt es sich bei inertialer Navigation nur um ein kurzzeitgenaues Navigationsverfahren, die Navigationsfehler wachsen mit der Zeit an. Dies wird durch Kombination mit einem GPS-Empfänger verhindert.[16]
4.4.2 Assisted GPS
Hierbei werden die aktuellen Satellitenephemeriden für einige Tage im Voraus Daten über Funk/Netzwerk oder ähnliches empfangen oder durch eigene Berechnung im Empfänger erzeugt, anstatt auf die von den GPS-Satelliten übertragenen Daten warten zu müssen. Dies verkürzt beim Starten des Empfängers die Zeit bis zur ersten gültigen Positionsbestimmung.[17]
4.4.3 Almanach-Daten
Almanach-Daten ist ein Datensatz der Informationen über die Umlaufbahnen aller Satelliten, Uhrenkorrekturfaktoren und atmosphärische Verzögerungsparameter enthält. Diese Daten werden von jedem Satelliten übermittelt, um eine schnelle Erfassung der momentan verfügbaren Satelliten zur ermöglichen.[18]
4.4.4 Differential GPS
Differential GPS (DGPS)ist eine Technik, um die Genauigkeit der Positionsbestimmung zu verbessern. Dabei wird an einem sehr genau bekannten Punkt die Abweichung der gemessenen Position von der tatsächlichen Position als Korrekturfaktor für weitere Empfänger verwendet, welche die gleichen Satelliten in der gleichen Gegend empfangen. Dies kann entweder in Echtzeit über Radiosignale oder durch spätere Nachberechnung geschehen.[19]
4.4.5 Wide Area Augmentation System
Wide Area Augmentation System (WAAS) ist ein System, in dem mehrere Bodenstationen, die Referenzstationen und mehrere geostationäre Satelliten präzise DGPS-Korrekturen den dafür vorbereiteten GPS-Empfängern zur Verfügung stellen. WAAS bietet höhere Genauigkeiten anhand von erweiterten GPS-Satellitensignalen und betritt so die nächste Ebene der GPS-Genauigkeit. Das um die WAAS-Daten erweiterte GPS-Signal korrigiert Fehler in den GPS-Signaldaten, die durch ionosphärische Störungen, Uhren- und Satellitenbahnfehler verursacht werden. Seit Dezember 1999 ist WAAS nahezu durchgängig in Betrieb. Es wurde für die amerikanische Luftfahrtbehörde FAA (Federal Aviation Administration) für hohe Genauigkeit bei Landeanflügen entwickelt. Das WAAS-Signal ist für zivile Nutzung zugänglich und bietet sowohl auf dem Land wie auch auf See oder in der Luft eine weiterreichende Abdeckung, als sie bisher durch landgestützte DGPS-Systeme ermöglicht wurde.[20]
4.5 mobilfunkbasierte Ortung
Bei der Floating Phone Data (FPD) genannten Technologie werden die anonymisierten Bewegungsdaten von Mobiltelefonen für die Analyse der aktuellen Verkehrssituation herangezogen. Die technischen Protokolle werden dabei anonymisiert an Service-Center übergeben und lassen keine Rückschlüsse auf einzelne Mobilfunknummern zu.
Aus den technischen An- und Abmeldedaten der Geräte beim Durchqueren der Funkzellen werden Flussdaten gewonnen, die mit dem Straßennetz abgeglichen werden und so ein Abbild des aktuellen Verkehrsflusses auf Autobahnen, Bundes- und Landstraßen liefern. Durch eine genaue Georeferenzierung der Bewegungsinformationen können statistische Anomalien wie etwa Züge oder Busse, in denen zahlreiche Mobilfunkgeräte gleichzeitig unterwegs sind, aus der Auswertung ausgeschlossen werden. Innenstädte werden in die Stauüberwachung nicht einbezogen. Aufgrund zu vieler Handy-Nutzer herrscht ein zu großes Chaos, deshalb sind diese Daten nicht verwendbar. Zur Validierung der Mobilfunkdaten werden diese im Rechenzentrum vor der Übermittlung an die Navigationsgeräte noch mit den klassischen Datenquellen von z.B. TMCpro abgeglichen – nämlich 4.000 Stausensoren oder 5.500 Induktionsschleifen, Floating Cars und den Daten der Landesmeldestellen.
So ermöglicht z.B. TMCpro (Traffic Message Channel) mit Floating Phone Data die Reaktion auf Verkehrshindernisse nahezu in Echtzeit. Autofahrer, die das neue TMCpro nutzen, gelangen so noch schneller und entspannter an ihr Fahrziel (Abb. 4).
Zurzeit existieren in Deutschland für das FPD-Format zwei kommerzielle Navigations-Eisatzmöglichkeiten, einmal das TMCPro™ des Hersteller Navteq sowie das HD Traffic™ von TomTom. Beide Dienste sind sogenannte Pay-Dienste, wobei für ein Navigationsgerät, das eins dieser Dienste unterstützt und auch nutzt, ein Entgelt in Form eines Abonnements, monatlich bzw. jährlich an den jeweiligen Anbieter entrichten werden muss.[21]
4.6 Zusammenfassung und Fazit
Derzeit scheint der Einsatz von GPS-Empfängern zur Bestimmung der Position eines Fahrzeuges die beste Möglichkeit darzustellen. Die Technik ist ausgereift und kann preiswert in ein Fahrzeug integriert werden. Die Nutzung mobilfunkgenerierter Daten kann außerhalb geschlossener Ortschaften für eine verbesserte Stauwarnung verwendet werden. Innerorts bietet sich der Einsatz mobilfunkgenerierter Verkehrsdaten weniger an, da hier zu viele Mobilfunkgeräte von Fußgängern, Radfahrern oder Personen, die den Öffentlichen Nahverkehr nutzen, die Qualität der Verkehrsanalyse negativ beeinflussen. Es gibt derzeit keine Möglichkeit ein Mobilfunkgerät, welches sich in einem fahrenden Fahrzeug befindet, von einem Mobilfunkgerät zu unterscheiden, welches sich in einer fahrenden Straßenbahn oder einer fahrenden S-Bahn befindet. Theoretisch könnte ein Abgleich der gelieferten Positionsdaten mit Hilfe einer digitalen Stadtkarte getroffen werden, aufgrund der Vielzahl von Mobiltelefonen, die in einer Stadt der Größe von Berlin, zwischen den Funkzellen wechseln, scheint dieses Argument aus ökonomischen Gründen nicht realisierbar zu sein.
5 Verkehrsdatenerfassung
Bei den Methoden der Verkehrsdatenerfassung wird zwischen ortsgebundener (fahrwegimplementierte Generierung/Generierung durch externe Beobachtung) und fahrzeuggenerierter Verkehrsdatenerfassung unterschieden (Abb. 5). Diese beiden grundlegenden Erfassungstechniken werden im nachfolgenden Kapitel eingehend betrachtet und dargestellt.
5.1 stationäre Verkehrsdatenerfassung
Stationäre Erfassungssysteme (SES) gehören zu den ortsgebundenen Überwachungssystemen in der Verkehrstechnik. Sie werden als Erfassung lokaler Daten eingesetzt und in der Regel an einem festen Ort installiert.[22] Es lassen sich Sensoren, die in die Fahrbahn eingebaut werden (z.B. Induktionsschleifen) bzw. Sensoren die über oder neben der Fahrbahn angebracht werden (z.B. Videoüberwachung), unterscheiden.[23] Durch die meisten stationären Erfassungssysteme lassen sich die Geschwindigkeit, die Verkehrsdichte, die Anzahl und die Klassifizierung (PKW oder LKW) der Fahrzeuge erfassen. Der Vorteil dieser Systeme liegt in der Ausgereiftheit und der Zuverlässigkeit dieser Technik. Nachteil ist, dass immer nur ein Teilausschnitt des gesamten Verkehrs erfasst werden kann.
5.1.1 Bakensysteme
Bei den Bakensystemen handelt es sich um eine Vorreitertechnologie zum jetzigen FCD Verfahren. Hierbei ist in einem Fahrzeug ein Endgerät montiert, was mit einem am Straßenrand stehenden Bakensystem kommuniziert. Dabei werden Daten über die aktuelle Verkehrslage empfangen bzw. gesendet. Diese können vom Endgerät im Fahrzeug ausgewertet und als Empfehlung für eine optimale Fahrtroute dienen.[24]
5.1.2 Videoüberwachung
Zu den stationären Erfassungssystemen im Straßenverkehr zählt die Videoüberwachung. Diese ist durch eine Messung an einem festen Ort gekennzeichnet. Genutzt wird die vorhandene Infrastruktur wie z.B. Brückengeländer, Beleuchtungsmasten (Abb. 6). Diese Form der Messung kann auf einem bestimmten Streckenabschnitt, sowie zur Erfassung von Verkehrsströmen an einem Knotenpunkt angewandt werden.[25]
5.1.3 Induktionsschleifen
Zu den stationären Erfassungssystemen gehören unter anderem Induktionsschleifen. Mit ihnen lassen sich aktuelle Verkehrszustandsinformationen wie z.B. Anzahl der Fahrzeuge und Geschwindigkeit an einem bestimmten Ort erfassen. Durch Induktionsschleifen lassen sich aber auch Ampelschaltungen realisieren. Induktionsschleifen gehören zur Gruppe der „Intrusiven Sensoren“ (Berührungssensoren) von Verkehrsdatenerfassungssystemen. Sie werden direkt auf der Fahrbahnoberfläche in kleinen Fugen angebracht.[26] Sobald ein Fahrzeug über die Induktionsschleife fährt, wird ein elektromagnetisches Feld aufgebaut und in der Schleife wird Strom induziert, so dass es zu einer Induktionsspannung kommt. Befindet sich kein Fahrzeug über der Schleife, dann kann sich das magnetische Feld ungestört ausbreiten (Abb. 7). Überfährt ein Fahrzeug die Schleife, so verändern sich durch die metallische Karosserie die Feldeigenschaften der Schleife, was zu einer Änderung der Induktivität führt.[27] Die Veränderung lässt sich messen und in einer Hüllkurve dokumentieren.[28] Der Graph zeigt das zeitliche Verhalten der Induktivität beim Überqueren einer Induktionsschleife. Induktionsschleifen dienen hauptsächlich dazu, die Anzahl der Fahrzeuge zu ermitteln. Bei zwei dicht hintereinander verlegten Schleifen lässt sich anhand der Zeitdifferenz zwischen den Induktionsspannungen die Geschwindigkeit der Fahrzeuge feststellen und als Folge daraus die Verkehrsdichte ermitteln.[29] Induktionsschleifen vor Ampelanlagen ermöglichen Ampelschaltungen nach dem wartenden Fahrzeugen auszurichten.[30] Auf mehrstreifigen Richtungsfahrbahnen kann bei Spurwechselvorgängen die Schrägfahrerproblematik auftreten. Nach Anordnung der Induktionsschleifen in Querrichtung der Fahrbahnen, kann es vorkommen, dass beide oder keiner der Detektoren das Fahrzeug erfassen.[31]
5.1.4 Lichtschranken
Lichtschranken sind stationäre Erfassungssysteme. Bei der Erfassung eines Fahrzeuges wird der Strahlengang der Lichtschranke unterbrochen. Bei mehrspurigen Fahrbahnen z.B. Autobahnen ist eine getrennte Erfassung des Verkehrs nicht möglich, da das Sende- und Empfangsgerät auf beiden Seiten der Straße montiert sein muss. Daher kommt der Einsatz von Lichtschranken nur in Sonderfällen zur Anwendung z.B. zur Höhenkontrolle in Tunneln und Parkhäusern.[32]
5.1.5 Infrarotsensoren
5.2 fahrzeuggenerierte Verkehrsdatenerfassung
Eine Alternative zu stationären Erfassungssystemen stellt die Verkehrsdatenerfassung mit Hilfe von mitschwimmenden Fahrzeugen, sogenannter Floating Car Data (FCD), dar.
5.2.1 Floating Car Data
Bei der FCD-Technik werden für die Erfassung der aktuellen Verkehrslage „mitschwimmende“ Fahrzeuge – sogenannte Floating Cars – als mobile Sensoren eingesetzt. Dabei sind die Floating Cars gleichzeitig Datenlieferant und Nutzer der im System gesammelten und aufbereiteten Informationen. Zur Positionsbestimmung verfügen Floating Cars über einen GPS-Empfänger. Die verkehrsflussrelevanten Fahrzeugdaten (Position und Geschwindigkeit) werden mit Hilfe eines Mobilfunkmoduls anonym an eine Verkehrsdatenzentrale gesendet.[33]
5.2.2 Extended Floating Car Data
Die durch FCD erfassbaren Parameter Position und Geschwindigkeit sind für eine umfassende Abbildung der aktuellen Verkehrs- und Witterungslage nicht ausreichend. Aus diesem Grund wurde der FCD-Ansatz weiterentwickelt zur erweiterten fahrzeuggenerierten Verkehrsdatenerfassung – der Extended Floating Car Data (XFCD). Für XFCD werden die auf den Fahrzeugdatenbussen vorliegenden Daten ausgelesen und aufbereitet. Dadurch wird die Übertragung von Schaltzuständen wie Abblend-, Fern- und Nebellicht, ESP (Elektronisches Stabilitätsprogramm), Außenthermometer, Bremse, Regensensor, Scheibenwischer, Warnblinker u.a. fahrzeuggenerierten Informationen ermöglicht.[34]
5.2.3 Bus/Taxi Floating Car Data
Bei Bus/Taxi-Floating Car Data handelt es sich um keinen neuen Ansatz für die Erfassung von FCD-Daten. Die Bezeichnung Bus/Taxi-FCD geht auf den Einsatz von Bussen und Taxis zurück. Busse und Taxis sind für den Einsatz als FCD-Lieferanten besonders geeignet, weil sie gegenüber den meisten anderen Fahrzeugen eine hohe Fahrleistung aufweisen und weil es in Ballungsräumen eine große Anzahl an Taxis gibt.[35] Als Nachteil des Einsatzes von FCD in Taxis sind die mitunter langen Haltezeiten an Taxiständen zu benennen. Dadurch kann ein verfälschtes Bild der Verkehrslage entstehen, weil die Standzeiten irrtümlich als Stau erkannt werden können. Aus diesem Grund dürfen bei Haltezeiten an Taxiständen keine FCD-Daten übermittelt werden.
In Berlin werden zusätzlich zu den Taxis FCD-Daten in allen Expressbuslinien benutzt. Die Beschränkung auf Expressbuslinien für die Übertragung von FCD-Daten erfolgte aufgrund der Tatsache, dass normale Buslinien zu oft an Haltestellen anhalten und dadurch ein verfälschtes Bild der aktuellen Verkehrslage liefern würden.
5.2.4 Floating Phone Data
Floating Phone Data (FPD) ist ein von Navteq entwickeltes Verkehrserfassungssystem und soll bisherige Verkehrsinformationsdienste, um Bewegungsdaten ergänzen. FPD basiert auf den Ansatz, dass bei der Fortbewegung mit einem Auto, sich ein vom Fahrer mitgeführtes Handy während der Fahrt in verschiedenen Mobilfunkzellen entlang der Fahrstrecke ein- bzw. ausbucht. Auf Basis von Handover Events, der Aufenthalts- und Wechselzeiten von Handynutzern, und der Anzahl der aktuell in einer Funkzelle angemeldeten Mobiltelefone, lassen sich Rückschlüsse über die derzeitige Verkehrslage ziehen.[36]
5.3 Zusammenfassung und Fazit
Im Gegensatz zu stationären Verkehrsdatenerfassungssystemen, die ortsgebunden sind und daher nur über den jeweiligen Bereich Verkehrsinformationen liefern können, in dem sie installiert worden sind, bieten fahrzeuggenerierte Daten ein erweitertes Potenzial, um die aktuelle Verkehrslage genauer zu erfassen. Die Übertragung der stationär erfassten Verkehrsdaten auf nachfolgende Streckenabschnitte stellt unter Annahme einer räumlichen und zeitlichen Stationarität des Verkehrsablaufs stets einen kritischen Punkt und somit eine Quelle für größere Unschärfe in der Verkehrserfassung dar. Mitunter kann es vorkommen, dass ein stationäres Erfassungssystem eine überdurchschnittliche Anzahl von durchfahrenden Fahrzeugen für seinen Erfassungsbereich registriert. Eine mögliche Schlussfolgerung wäre, dass auf dem nachfolgenden Streckenabschnitt mit einem weiteren Anstieg der Verkehrsdichte gerechnet werden kann. Diese Schlussfolgerung muss jedoch nicht in jedem Fall zutreffen, weil Autofahrer aufgrund der Gegebenheiten des Straßennetzes ihre ursprüngliche Route kurzzeitig ändern können, um über eine andere Strecke schneller zum Ziel zu gelangen. Ebenso denkbar wäre der umkehrte Fall: ein stationäres Erfassungssystem registriert wenig Fahrzeuge – im nachfolgenden Streckenabschnitt kommt es jedoch zu einem Stau. Diesem Problem kann in der Regel nur durch ein verdichtetes Netz von stationären Verkehrsdatenerfassungssystemen entgegengewirkt werden, welches aufgrund von wirtschaftlichen Aspekten schwer realisierbar ist. [37]
6 Car-to-X-Communication
Car-to-X-Communication (C2XC) ist der Oberbegriff für die Kommunikation von Autos untereinander (C2C (Car-to-Car)) und von Autos mit der umgebenden Infrastruktur (C2I (Car-to-Infrastructure)). Anders als bei dem FCD/FPD-Verfahren wird für die Übertragung von fahrzeuggenerierten Daten nicht der Mobilfunk, sondern eine drahtlose Nahfunkverbindung (i.d.R. WLAN (Wireless Local Area Network) verwendet. Wie bei der Übertragung von FCD/FPD-Daten gibt es keine einheitlichen Standards für die Car-to-X-Communication.
Aus diesem Grund haben sich die Firmen Audi, BMW, DaimlerChrysler und Volkswagen im Jahr 2002 zum Car-to-Car-Communication-Consortium (C2CCC) zusammengeschlossen, um gemeinsam Standards für die C2X-Kommunikation zu erarbeiten und zu veröffentlichen.[38]
Zu den Zielen des C2CCC gehören:[39]
- Erstellung und Verabschiedung eines europäischen (möglichst weltweiten) Industriestandards für C2C-Kommunikationssysteme
- Gewährleistung einer fahrzeugübergreifenden Funktionsfähigkeit
- Förderung eines exklusiven, europaweiten und lizenzfreien Frequenzband für die C2C-Anwendungen
- Entwicklung aktiver Verkehrssicherheitskomponenten
- Entwicklung von Geschäftsmodellen und Entwicklungsstrategien, um die Markteinführung von C2C-Anwendung zu beschleunigen
Mit Hilfe von mobilen ad hoc-Netzen soll es möglich sein, dass verschiedene Fahrzeuge untereinander Informationen austauschen, um dadurch den Horizont des Fahrers zu erweitern und neue Sicherheitsfunktionen bereitstellen zu können. Durch das Mehr an Informationen kann ein Autofahrer bereits im Vorfeld über einen Unfall oder Glatteisbildung auf seiner Fahrstrecke informiert werden, ohne unmittelbar einer Gefahr ausgesetzt zu werden (Abb. 9).
6.1 Anwendungsbeispiele zur Steigerung der Verkehrssicherheit
Zu den Anwendungsbeispielen zur Steigerung der Verkehrssicherheit gehören solche Ereignisse, in denen ein Fahrzeug in eine Gefahrensituation gerät. In diesem Abschnitt werden drei Fallbeispiele für die Verwendung von C2C-Informationen genannt.[40]
6.1.1 Cooperative Forward Collision Warning
Oftmals ist die Ursache für Auffahrunfälle die Unachtsamkeit des Autofahrers oder ein starker, unerwarteter Bremsvorgang des vorherfahrenden Fahrzeugs. Um einen Auffahrunfall zu vermeiden tauschen benachbarte Fahrzeuge während der Fahrt untereinander Informationen über Position, Geschwindigkeit und Fahrstrecke aus. Sobald ein Fahrzeug eine gefährliche Situation erkennt, weil der Sicherheitsabstand zum Vorausfahrenden unterschritten wurde oder der Vorausfahrende einen Gefahrenbremsung macht, werden die Fahrer der nachfolgenden Fahrzeuge visuell und/oder akustisch über die Gefahrensituation informiert. Dadurch erhält die Fahrer mehr Zeit, um zu reagieren und einen Unfall zu vermeiden.
6.1.2 Pre-Crash Sensing/Warning
Für den Fall, dass ein Unfall unausweichlich ist, werden kurz vor dem Unfall genauere Daten über die aktuelle Position und die Fahrzeuggröße ausgetauscht. Die zusätzlichen Informationen sollen dabei helfen, die Folgen des Unfalls zu verringern und eine optimale Nutzung von Sicherheitsassistenten wie Airbags oder motorisierten Fahrergurten zu gewährleisten.
6.1.3 Hazardous Location V2V Notification
Die Hazardous Location V2V Notification wird verwendet, um Informationen über gefährliche Straßenzustände wie bspw. Glatteisbildung oder Schlaglöcher zu warnen. Die Informationen über Glatteisbildung auf einer Straße kann bspw. aufgrund des Eingreifens des ESP (Elektronisches Stabilitätsprogramm) eines Fahrzeuges geschlussfolgert werden. Die Annahme auf Glatteis basiert darauf, dass das ESP beim Beschleunigungsvorgang eingreift und somit ein Rückschluss auf Glatteisbildung auf der Straße gezogen werden kann. Diese Information kann an nachfolgende Fahrzeuge in unmittelbarer Umgebung der Gefahrenstelle weitergegeben werden, um die Fahrer auf eine mögliche Gefahrensituation hinzuweisen oder das Fahrwerk und aktive Sicherheitskomponenten des Fahrzeugs zu aktivieren.
6.2 Anwendungsbeispiele zur Steigerung der Verkehrseffizienz
Zu den Anwendungsbeispielen für die Steigerung der Verkehrseffizienz zählen Maßnahmen wie die Optimierung des Verkehrsflusses durch Bereitstellung von Informationen von Verkehrsleitstellen oder durch die Fahrzeuge selbst. Die nachfolgend aufgeführten Beispiele erweitern das C2C-Kommunikationsnetzwerk, um zusätzliche verkehrsrelevante Informationen, die dabei helfen sollen, den Verkehrsfluss zu optimieren.[41]
6.2.1 Enhanced Route Guidance and Navigation
Die Enhanced Route Guidance and Navigation benutzt Informationen über die aktuelle Verkehrslage, die durch eine Verkehrsleitstelle erfasst worden sind, um diese an ein Navigationssystem im Fahrzeug weiterzuleiten. Während der Fahrt sammelt ein Fahrzeug stetig Informationen über den Streckenverlauf (Geschwindigkeit, Richtung u.v.m.). Sobald ein Fahrzeug an einer Streckeneinheit mit C2I entlang kommt, sendet diese Einheit aktuelle Streckeninformationen, um den Fahrer über erwartete Verspätungen oder bessere/ schnellere Routen zu informieren.
6.2.2 Green Light Optimal Speed Advisory
Green Light Optimal Speed Advisory liefert Informationen, um die Autofahrt konstant zu halten und Stopps zu vermeiden. Fahrzeuge die eine Kreuzung mit Lichtsignalanlage (LSA) passieren erhalten Informationen über den Standort der LSA und der Signalschaltzeit (z.B. Anzahl der Sekunden, um von Grün auf Rot umzuschalten). Auf Basis der gelieferten Informationen kann die OBU (Onboard Unit) des Fahrzeugs eine optimale Geschwindigkeit unter Anwendung der Entfernung des Fahrzeuges zur LSA und dem Zeitpunkt der nächsten Grünphase berechnen. Der Fahrer wird über die optimale Geschwindigkeit informiert. Solange die Fahrzeuggeschwindigkeit innerhalb der Optimalgeschwindigkeit liegt wird die Geschwindigkeitsanzeige grün dargestellt und der Fahrer muss nicht die Fahrgeschwindigkeit verringern oder das Fahrzeug vor der nächsten Ampel anhalten.
7 Verkehrsstörungserkennung mit (X)FCD-Fahrzeugen in Straßennetzen
In Kapitel 5 wurden die technischen Möglichkeiten zur Erfassung der aktuellen Verkehrssituation durch den Einsatz von stationären Verkehrsdatenerfassungssystemen und fahrzeuggenerierten Daten dargestellt. Das Fazit des fünften Kapitels, dass stationäre Verkehrsdatenerfassungssysteme eine gewisse Blindheit in Bezug auf die Erfassung der gesamten Verkehrssituation besitzen. Um dieses Defizit zu beheben, können die Fahrzeuge selbst, die unmittelbar im Verkehrsgeschehen einbezogen sind, als Sender und Empfänger verkehrsrelevanter Informationen dienen. Wer anders als das Fahrzeug selbst, das in einem Stau steht oder freie Fahrt hat, kann besser über die aktuelle Verkehrssituation Bescheid wissen als es selbst? Bei näherer Betrachtung stellt sich die Frage in welcher Form, in welchem Abstand und auf welchem Weg die Daten an eine Verkehrsleitstelle zur weiteren Verarbeitung übermittelt werden sollen. FC-Daten geben Aufschluss über Reisezeit und Position eines Fahrzeugs auf einem Abschnitt des Straßennetzwerks. Diese Daten werden an eine Verkehrszentrale gesendet, die alle Reisezeiten von verschiedenen FCD-Fahrzeugen sammelt und daraus eine Prognose der Gesamtverkehrssituation erstellt. Eines der Probleme der Nutzung von FC-Daten sind die hohen Kosten, die aufgrund redundanter Nachrichten entstehen. Die Detektion frei fließenden Verkehrs ist für eine Verkehrszentrale von untergeordneter Bedeutung, da in dieser Situation keine Störung des Verkehrsflusses vorliegt. Eine FCD-Nachricht, die frei fließenden Verkehr meldet, ist daher unnötig. Von Interesse sind lediglich Störungsmeldungen. Im Feldversuch RHAPIT (RHein-Main-Area Project for Integrated Traffic Management), welcher Versuche zur Integration von mobilfunkgestützten fahrzeuggenerierten Verkehrsdaten in das Verkehrsmanagement beinhaltet hat, wurde eine Ausstattungsrate von 2-3% mit FCD-fähigen Fahrzeugen ermittelt, um eine schnelle und sichere Störfallerkennung zu gewährleisten.[42]
7.1 Reduzierung des FCD-Meldeaufkommens
Um die Anzahl der FCD-Meldungen gering zu halten, misst ein FCD-Fahrzeug die aktuelle Reisezeit auf einem Netzabschnitt k. So durchfährt z.B. ein FCD-Fahrzeug in einem Straßennetz mit Lichtsignalanlagen (LSA) einen Streckenabschnitt mit einer Warteschlange vor einer LSA (Abb. 10). Die Reisegeschwindigkeit Rk(F) berechnet sich aus der Differenz zwischen der Zeit der Einfahrt in die Strecke (tin) und der Zeit, wenn das Fahrzeug die Warteschlange am Streckenende wieder verlässt (tout). Nachdem das Fahrzeug den Streckabschnitt verlassen hat, wird eine Entscheidung getroffen, ob die Reisezeit Rk(F) an die Verkehrszentrale übertragen werden soll. Die Entscheidung basiert auf einem Vergleich der aktuell gemessenen Reisegeschwindigkeit mit historischen Daten Rk(Z) für diesen Streckenabschnitt, welche bereits in der OBU des Fahrzeugs vorliegen. Sollte der Unterschied zwischen Rk(Z) und Rk(F) einen zuvor festgelegten Schwellenwert Δ Rk(Z) überschreiten, dann wird die neu gemessene Reisezeit Rk(F) an die Verkehrszentrale übermittelt. Die dadurch neu festgelegte Reisezeit Rk(Z) und der Schwellenwert dieses Streckenabschnitts Δ Rk(Z) werden im Anschluss über einer Broadcastnachricht (z.B. durch eine Meldung via GSM-Netz), als neue Referenzwerte, an nachfolgende FCD-Fahrzeuge übertragen. Auf Basis der gemessenen Reisegeschwindigkeiten kann in der Verkehrszentrale ein Rückschluss über einen Anstieg bzw. Abfall der Reisezeit gezogen werden. Die Zeiträume des Aufbaus bzw. des Abbaus einer Verkehrsstörung sind die, wo eine starke Zunahme bzw. Abnahme der Reisezeit vorliegt. Für eine verbesserte dynamische Zielführung sind diese Zeiträume besonders relevant (Abb. 11). Wenn es einmal zu einem Stau gekommen ist und ein Fahrzeug im Stau steht, dann ist es zu spät. Das Ziel besteht darin einen Reisezeitanstieg schnell erkennen zu können, um somit genügend Zeit für die Berechnung einer alternativen Reiseroute zu haben, um einen möglichen Stau zu umfahren. Andererseits kann die schnelle Informationsverarbeitung über eine Erhöhung der Reisegeschwindigkeit dazu führen, dass eine Umfahrung des vormals gestörten Streckenabschnitts nicht mehr notwendig ist.[43] Eine weitere Möglichkeit FCD-Meldungen zu reduzieren bietet die Rückkanalreferenzierung. Ein Fahrzeug, das bereits in einen Stau gefahren ist und dies bereits über den Rundfunk via TMC (Traffic Message Channel) gemeldet bekommen hat, muss diesen Stau nicht mehr melden.[44]
7.2 XFCD - Erweiterung des FCD-Ansatzes
Die durch FCD erfassbaren Parameter Position und Geschwindigkeit sind für eine umfassende Verkehrslage- und Witterungszustandsbestimmung unzureichend. Aus diesem Grund hat BMW den FCD-Ansatz, zum Extended Floating Car Data-Ansatz (XFCD), weiterentwickelt. Moderne Fahrzeuge bestehen aus einer Vielzahl von Steuergeräten, die über den CAN-Datenbus (Controller Area Network) miteinander kommunizieren (Abb. 12) Die Informationen aus den Schaltzuständen von Regensensor, Außentemperatur, Navigationssystem, Warnblinker, ABS, ASC oder Fern- und Nebellicht können zusammen mit der aktuellen Geschwindigkeit genutzt werden, um eine erweiterte Ereigniserkennung zu ermöglichen.
7.3 Bestimmung der XFCD-Durchdringungsraten
Die Qualität der Informationen hängt von der Detektionsrate, der Aktualität und der Zuverlässigkeit ab. Um eine umfassende und schnelle Ereigniserkennung gewährleisten zu können, ist eine gewisse Ausstattungsrate von Fahrzeugen mit (X)FCD am Gesamtverkehr notwendig. Eine 100%ige (X)FCD-Ausstattung in allen Fahrzeugen, die am Straßenverkehr teilnehmen ist in absehbarer Zeit nicht realisierbar. Derzeit sind ca. 78.000 FCD-fähige BMW-Fahrzeuge unterwegs, was einem Anteil von 0,0018% bei einem Gesamt-PKW-Bestand von 41,7 Millionen in Deutschland zugelassenen Fahrzeugen entspricht.[45] XFCD-Fahrzeuge befinden sich noch in der Erprobungsphase.[46] Breitenberger, Grüber und Neuherz haben eine relative Verkehrsstärke qXFCD = 38 XFCD-Fahrzeugen/Stunde und Richtung errechnet, um eine Störung mit drei XFCD-Fahrzeugen sicher detektieren zu können (95% Wahrscheinlichkeit innerhalb von 10 Minuten).[47] Prinzipiell nimmt die Detektionszeit mit steigender Verkehrsstärke ab, da mit steigender Verkehrsstärke der absolute Anteil an (X)FCD-fähigen Fahrzeugen zunimmt.
| XFCD-Fzg. | Δt [min] | qXFCD | 250 Kfz/h | 500 Kfz/h | 1000 Kfz/h | 1500 Kfz/h | 2000 Kfz/h | 2500 Kfz/h | 3000 Kfz/h | 4000 Kfz/h | 4500 Kfz/h |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 3 | 10 | 38 | 15,2% | 7,6% | 3,8% | 2,5% | 1,9% | 1,5% | 1,1% | 1,0% | 0,8% |
[Tab. 2] XFCD-Durchdringungsraten in Abhängigkeit von der Verkehrsstärke bei 10 Minuten Detektionszeit (Quelle: Breitenberger, Grüber, Neuherz (o.J.), S., 8)
Die in Tabelle 2 dargestellten prozentualen Anteilswerte von (X)FCD-Fahrzeugen im Straßenverkehr sind allein betrachtet nicht aussagekräftig und müssen in einen Zusammenhang mit den realen Verkehrsstärken, die auf Bundesautobahnen (BAB), Bundestraßen, Landstraßen, Kreisstraßen und Innerorts-Hauptstraßen gebracht werden
Tabelle 3 enthält für die verschiedenen Straßenkategorien jeweils die Spitzenverkehrsstärke und die Tagesdurchschnittsstärke, in den eckigen Klammern steht jeweils der prozentuale Anteil an (X)FCD-fähigen Fahrzeugen, der benötigt wird, wenn eine Durchdringungsrate von qXFCD = 38 XFCD-Fz./h und Ri. gefordert ist.
| BAB | Bundestraßen | Landesstraßen | Kreisstraßen | Innerorts- Hauptstraßen | |
|---|---|---|---|---|---|
| Spitzenverkehrsstärke [%-Ant. qXFCD= 38 XFCD-Fz./h u Ri.] | 1592 [2,4%] | 367 [10,4%] | 164 [23,2%] | 88 [43,2%] | 373 [10,2%] |
| Tagesdurchschnitts- verkehrsstärke [%-Ant. qXFCD= 38 XFCD-Fz./h u Ri.] | 960 [4%] | 200 [19%] | 85 [44,7%] | 44 [86,4%] | 187 [20,3%] |
[Tab. 3] Spitzenverkehrs- und durchschnittliche Verkehrsstärken (Quelle: Bundesanstalt für Straßenwesen (2003), o.S.)
7.3.1 Analyse des Fahrzeugdatenangebots
Damit die (Fahrzeug-) Daten später an eine Verkehrsleitstelle übermittelt werden können, müssen diese strukturiert werden. Dazu werden die Fahrzeugdaten in vier Datenklassen untergliedert: [48]
- dynamische Fahrzeugsystemdaten
- Daten aus Stabilitätssystemen
- konstante Fahrzeugdaten
- Daten aus Navigationssystemen
Die folgenden Zusammenstellungen der vier Datenklassen werden in einer tabellarischen Struktur dargestellt (Tab. 4-8). Dabei werden für jedes einzelne Datum, das übertragen werden kann, eine Variable, ein Kürzel und eine Wertebereich und die Erhebungsart (kontinuierlich/diskret/konstant) festgelegt. Die Felder Erläuterung und Verwendung geben Auskunft darüber, welche Rückschlüsse in Bezug auf das jeweilige Datum gezogen werden können.
7.3.1.1 Dynamische Grunddaten
| Datum | Variable | Kürzel | Bereich | Erhebung | Erläuterung | Verwendung |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Geschwindigkeit | [km/h] | ges | 0<v<300 | kontinuierlich | Aktuelle Fahrzeuggeschwindigkeit. Signal für die Geschwindigkeitsanzeige im Instrumentenkombi. | Basisdatum für verkehrs- und umfeldorientierte Situationsbewertung. Grundlage für zeitliche Kenngrößen (Beschleunigung, Mittelwert, Varianz u.a.) |
| Beschleunigung | [m/s²] | bsg | -6<b<6 | kontinuierlich | Rechenwert aus der zeitlichen Veränderung der Geschwindigkeit oder direkt aus einem Beschleunigungssensor | Basisdatum für verkehrs- und umfeldorientierte Situationsbewertung. Grundlage für zeitliche Kenngrößen. |
| Beleuchtung | [0/1] | bel | 0,1,2,4 | diskret | Lichtschalterbetätigung in 4 Stufen: aus, Standlicht an/aus, Abblendlicht an/aus,Fernlicht an/aus | Einschätzung der Licht- und Sichtverhältnisse, ggf.Rückschlüsse auf Gegenverkehr ( Wechsel Abblend- /Fernlicht) |
| Nebellicht | [0/1] | nel | 0,1,2,3 | diskret | Nebellichtschaltung in 4 Stufen: beide aus, Nebelscheinwerfer an, Nebelschlussleuchte an, beide an | Einschätzung der Licht- und Sichtverhältnisse |
| Bremslicht | [0/1] | brl | 0,1 | diskret | Bremslichtschalter wird bei Betätigung der Bremse aktiviert. | Verkehrs- und umfeldorientierte Situationsbewertung. Bremsbetätigung deutet auf aktive Reaktion des Fahrers, auf besondere Situationen wie z.B. Staueinfahrt, Stop&Go, ausfahren auf BAB hin. |
| Blinkleuchte | [0/1] | bll | 0,1,2,3 | diskret | Ansteuerung eines oder beider Blinkleuchten in 4 Stufen: Blinker aus, Blinker links, Blinker rechts, Warnblinker | Spurwechsel, Ausfahrt, Warnblinker bei Panne oder Staueinfahrt. |
| Scheibenwischer | [0/1] | sws | 0,1,2,3 | diskret | Signal vom Status des Scheibenwischerschalters in 4 Stufen: aus/ Intervall/ Stufe1/ Stufe2 | Regen, Sichtverhältnisse, Fahrbahnzustand |
| Waschprogramm | [0/1] | wap | 0,1 | diskret | Signal für die Dauer der Aktivierung der Scheibenwaschanlage. Bei Limousinen nur vorn, bei Kombis auch hinten. Aktivierung des Scheibenwischers. | Fahrbahnzustand, Ausschlußkriterium für Regen |
| Gang | [0/1] | gng | 0,1,2,3,4,5,R | diskret | Status des aktuell eingelegten Gang in 6 Stufen. Signal meist nur bei Automatikfahrzeugen vorhanden. | Beurteilung des Fahrverhaltens, Kick-Down/Überholung, Verkehrsfluss |
| Gaspedalstellung | [%] | gss | 0-100 | kontinuierlich | Die Gaspedalstellung wird als Signal zur Drosselklappe gesendet und zeigt an, wie weit das Gaspedal gedrückt wird (0=nicht, 100=voll) | Fahrverhalten, Verkehrsablauf |
| Bremspedalstellung | [%] | bps | 0-100 | kontinuierlich | Analog zur Gaspedalstellung. Ggf. in Ergänzung mit Bremsdruck. | Notbremsung |
| Parkbremse | [0/1] | pkb | 0,1 | diskret | Status der Parkbremse (gezogen, nicht gezogen) | Anhalten |
| Außentemperatur | [ºC] | tmp | -128 - +127 | kontinuierlich | Breitstellung über Außentemperaturfühler am Instrumentenkombi | Fahrbahnzustand, Niederschlag |
| Klappen | [0/1] | kl | 0,1 | diskret | zu/offen-Status zu allen Klappen/Türen | Regen, Sichtverhältnisse, Wetter(allg.), Panne, Halte |
| Airbag | [0/1] | abg | 0,1 | diskret | Das Subsystem Airbag verarbeitet die Signale mehrerer Beschleunigungs-(Crash-)Sensoren zur Ansteuerung spezifischer Airbags(Seite,Front). Es stellt nach Auslösung eine "Airbag ausgelöst" Information zur Verfügung. | Unfall |
| Anhänger | [0/1] | anh | 0,1 | diskret | Anhänger vorhanden / nicht vorhanden-Status | Beurteilung des Fahrtablaufs, da bei mitgeführtem Anhänger beim PKW eine zulässige Höchstgeschwindigkeit außerhalb von Ortschaften von 80kn/h erlaubt ist. |
[Tab. 4] Dynamische Grunddaten(In Anlehnung an: Huber, Werner (2001) S.88 ff.)
7.3.1.2 Daten aus Stabilitätssystemen
| Datum | Variable | Kürzel | Bereich | Erhebung | Erläuterung | Verwendung |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ABS_aktiv | [0/1] | abs | 0,1,2 | diskret | Anti-Blockiersystem mit Bremseingriff in Fahrzeuglängsrichtung.Läuft ein Rad deutlich langsamer als die Fahrzeuggeschwindigkeit(überhöhter Bremsschlupf) wird der Bremsdruck am betroffenen Rad reduziert. 0:ABS inaktiv, 1:ABS aktiv, 2:ABS passiv getastet | Notbremsung, starke Bremsung, Bremsung auf rutschiger/glatter Fahrbahn |
| ASC_aktiv | [0/1] | asc | 0,1,2 | diskret | Antriebs-Stabilitätsregelung in Fahrzeuglängsachse. Läuft mindestens ein Antriebsrad deutlich schneller als die Fahrzeuggeschwindigkeit(überhöhter Antriebsschlupf) wird der Bremsdruck am betroffenen Rad erhöht. 0:ASC inaktiv, 1:ASC aktiv, 2:ASC passiv getastet | Gasgeben auf rutschiger/ glatter Fahrbahn(Gerade) |
| DSC_aktiv | [0/1] | dsc | 0,1,2 | diskret | Stabilitätsregelung in Fahrzeuglängs- und Querachse. Bei Abweichung des Fahrzeugs vom Sollkurs, der durch den Fahrzeugdynamikrechner(aus Geschwindigkeit, Lenkwinkelvorgabe, Gierrate und Querbeschleunigung) berechnet wurde. Hier kann ein Über- oder Untersteuern zum Eingriff führen. Je nach Situation wird am kurvenäußeren oder kurveninneren Vorderrad der Bremsdruck erhöht. 0:DSC inaktiv, 1:DSC aktiv, 2:DSC passiv getastet | Rutschige Fahrbahn(Kurve) |
| MSR_aktiv | [0/1] | msr | 0,1,2 | diskret | Motorschleppmomentregelung als Sondermodus der ABS-Regelung. Der bei ruckartigem Herunterschalten auftretende Bremsschlupf wird nicht durch einen Bremseingriff, sondern durch ein maßvolles Erhöhen des Antriebsmoments der Angetriebenen Räder kompensiert. 0= MSR nicht aktiv; 1= MSR aktiv | Rutschige Fahrbahn |
[Tab. 5] Daten aus Stabilitätssystemen(In Anlehnung an: Huber, Werner (2001) S.91 ff)
7.3.1.3 Daten aus Komfortsystemen
| Datum | Variable | Kürzel | Bereich | Erhebung | Erläuterung | Verwendung |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Wunschgeschwindigkeit | [km/h] | vwu | 0-300 | kontinuierlich | Durch den Fahrer auf die Verkehrssituation angepasste Wunschgeschwindigkeit. Längere konstante Fahrten mit Tempomat bzw. häufige Ein- und Ausschaltvorgänge können Hinweise auf den Verkehrsablauf geben. | Verkehrsfluss |
| Regensensor | [0/1] | rgs | 0,1 | diskret | An/Aus-Signal zum Scheibenwischermotor (0=aus, 1=an). Das Signal "Scheibenwischmotor aktivieren" kann dann zur Berechnung einer Wischfrequenz herangezogen werden. | Regen, Sichtverhältnisse, Wetter(allg.) |
[Tab. 6] Daten aus Komfortsystemen(In Anlehnung an: Huber, Werner (2001) S.92.)
7.3.1.4 Konstante Fahrzeugdaten [Fzd]
| Datum | Variable | Kürzel | Bereich | Erhebung | Erläuterung | Verwendung |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Fahrzeugtyp | [-] | typ | 0,1,2,3,4,5,6,7,8 | - | Unterscheidung von acht Fahrzeugklassen: 1-Kleinwagen, 2-untere Mittelklasse, 3-obere Mittelklasse/Oberklasse, 4-Transporter, 5-Reisebus, 6-LKW, 7-Lastzug, 8-Krad | Einschätzung des Fahr- und Geschwindigkeitsverhaltens |
| Leistung | [kW] | lsg | 0-300 | - | Fahrzeugleistung | Einschätzung des Fahr- und Geschwindigkeitsverhaltens |
| Hubraum | [ccm] | hub | 0-8000 | - | Hubraum des Motors | Einschätzung des Fahr- und Geschwindigkeitsverhaltens |
| Zul.Höchstgeschwindigkeit | [km/h] | vzu | 0-300 | - | Zulässige Höchstgeschwindigkeit des Fahrzeugs | Einschätzung des Fahr- und Geschwindigkeitsverhaltens |
| Getriebe | [0/1] | get | 0,1,2,3 | - | Getriebeart: 0: Vier-Ganggetriebe, 1:5-Gang-Getriebe, 2:6-Gang-Getriebe, 3:Automatikgetriebe | Einschätzung des Fahr- und Geschwindigkeitsverhaltens |
[Tab. 7] Konstante Fahrzeugdaten(In Anlehnung an: Huber, Werner (2001) S.92.)
7.3.1.5 Daten aus dem Navigationsystem
| Datum | Variable | Variable | Bereich | Erhebung | Erläuterung | Verwendung |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Position | [10-5 Grad] | pos | ÖL: ±18000000 & NB: ± 900000 | kontinuierlich | Metergenaue Ortskoordinatenpaar (Nördliche Breite, Östliche Länge) im
WGS84-Format durch Map Matching -Prozess auf das digitale Straßennetz angepasst. Ortsgenauigkeit ±15m. | Positionsbestimmung |
| Zeit | [Datum/Uhrzeit] | tim | Datum/0-24:00 | kontinuierlich | Zeitstempel gemäß UTC (Universal Time coordinated) in Weltzeit | Berechnung zeitlicher Kenngrößen |
| Fahrtrichtung | [°] | dir | 0 - 360 | kontinuierlich | Fahrrichtung in Grad. 0° = 360° = Nord. 180° = Süd | Abbiegevorgänge |
| Ziel | Text | dst | konstant | Ortsname, Straßenname, PLZ | Zieleingabe durch den Fahrer | Prognose von Verkehrsbelastungen bzw. Quelle-/Ziel-Beziehungen in Zentrale |
| Standortanzeige | Text | sto | kontinuierlich | Straßenname | im Display zur Verfügung gestellter aktueller Standort | Bestimmung von Standort und Straßenklasse |
| Straßenklasse | [0/1] | stc | - | 0/1/2/3/4/5/6 |
| Basisinformation für Einordnung von Gefahrensituationen, zul. Geschwindigkeiten, Verkehrsablauf |
| Ortslage | [0/1] | ort | - | 0/1 | Unterscheidung innerorts/außerorts (0/1) | Einordnung von Gefahrensituationen, zulässigen Geschwindigkeiten, Verkehrsablauf |
[Tab. 8] Daten aus Komfortsystemen(In Anlehnung an: Huber, Werner (2001) S.92.)
7.4 Beispiele für automatisch identifizierbare Ereignisse
Richtig interpretiert, können die erweiterten fahrzeuggenerierten Daten eine Vielzahl von weiteren Ereignissen signalisieren, die für die Bestimmung der aktuellen Verkehrssituation eingesetzt werden können. An dieser Stelle werden Beispiele für eine Ereigniserkennung genannt (in den eckigen Klammern steht Datenklasse/Variable).
7.4.1 Identifizierung eines Unfalls
Die Information, dass ein Airbag ausgelöst wurde (Grd/abg=1)[49], kann als ein eindeutiges Indiz für einen Unfall angesehen werden. Sollten bei einem verunglückten Fahrzeug gleichzeitig mehrere Airbags ausgelöst werden, so kann dies auf einen schwerwiegenden Unfall hinweisen. Die Verifizierung der Positionsdaten (Nav/pos) des verunglückten Fahrzeugs mit den Informationen über ausgelöste Airbags von anderen Fahrzeugen, die sich in der Nähe der Unglückstelle befinden, kann dazu verwendet werden, die Anzahl der am Unfall beteiligten Fahrzeuge annähernd zu bestimmen. Unter Umständen kann es vorkommen, dass bei einem Fahrzeug, das am Massenunfall beteiligt ist, kein Airbag ausgelöst worden ist und es aufgrund dessen nicht als unmittelbar beteiligtes Objekt am Unfall erfasst wird.
7.4.2 Registrierung von Glatteisbildung/Warnung vor vereisten Straßenabschnitten
Glatteisbildung oder bereits vereiste Straßenabschnitte können unter Verwendung des Außentemperatursensors (Grd/tmp) in Verbindung mit dem Regensensor [Grd/tmp] und/oder Verwendung der Daten aus den Stabilitätssystemen [Sts/dsc] detektiert werden. Beim Absinken der Temperatur unter dem Gefrierpunkt und gleichzeitigem Niederschlag besteht eine erhöhte Gefahr der Glatteisbildung auf der Straße. Die Änderungen der Temperatur werden mit dem Temperatursensor erfasst, während der Regensensor Rückschlüsse über die Stärke des Niederschlags geben kann /bis stark (maximale Wischstufe/kurzes Wischintervall)).
Bei Temperaturen unterhalb des Gefrierpunktes und keinem Niederschlag kann das Eingreifen eines Stabilitätssystems auf eine vereiste Fahrbahn hinweisen.
7.4.3 Staueinfahrten auf der Autobahn
Staueinfahrten auf der Autobahn (Staubildung) sind i.d.R. durch zwei Merkmale gekennzeichnet: Zum Ersten verringert sich die gefahrene Geschwindigkeit drastisch [Grd/ges]. Zum Zweiten schaltet ein Großteil der Autofahrer die Warnblinkanlage [Grd/bll=3] ein, um den nachfolgenden Verkehr vor dem Stauende zu warnen.
7.4.4 Stop-and-Go-Verkehr in der Stadt
Stop-and-Go-Verkehr ist gekennzeichnet durch häufiges, langsames Beschleunigen [Grd/bsg] und wiederholtes Abbremsen [Grd/brl] und nachfolgenden Stillstand. Das Intervall zwischen Beschleunigen, Bremsen und Stillstand ist nicht einheitlich.
7.5 Auswahl des Datenformats
Zum Jahreswechsel 2008/09 hat die Europäische Kommission den Aktionsplan COM(2008) 886 zur Einführung intelligenter Verkehrssysteme in Europa vorgelegt.[50] Das allgemeine Ziel dieses Aktionsplans ist es, den Verkehr effizienter, sicherer und umweltverträglicher zu machen. Im Speziellen soll die Einführung und Koordinierung der Anwendung von Verkehrstelematikdiensten beschleunigt werden und die Interoperabilität zwischen den bestehenden Systemen verbessert werden.
Derzeit gibt es verschiedene Standards und Datenformate zur Übertragung von (X)FC-Daten (z.B. GATS = Global Automotive Telematics Standard oder Siemens Concert), aber bisher konnte sich keines dieser Formate als ein universelles und akzeptiertes Standardformat durchsetzen. In diesem Kapitel soll ein Ansatz für ein mögliches Datenformat vorgestellt werden. Der Grundgedanke dazu basiert auf dem in Kapitel 7.3.1 dargestellten (erweiterten) Fahrzeugdatenangebot. Die vier Datenklassen dynamische Fahrzeugsystemdaten, Daten aus Stabilitätssystemen, konstante Fahrzeugdaten, Daten aus Navigationssystemen bilden dabei das Grundgerüst (Tab. 9 enthält die Zuordnung der Langform zur verwendeten Kurzform). Die Aufteilung in Sektionen wird durchgeführt, um die Daten besser strukturieren und später schneller auswerten zu können, außerdem ist dadurch die Möglichkeit einer nachträglichen Erweiterung gegeben. Innerhalb der Sektionen können Ereignisse dynamisch hinterlegt werden. Dabei ist es wichtig, dass immer nur die Informationen übertragen werden, die für die Identifikation eines Ereignisses von Bedeutung sind, um die Datenmenge gering zu halten. Die Bezeichnung der Variablen ist in den Tabellen 4-8 in der Spalte Variable hinterlegt.
| Langform | Kurzform |
|---|---|
| dynamische Fahrzeugsystemdaten | Grd |
| Daten aus Stabilitätssystemen | Sts |
| konstante Fahrzeugdaten | Fzd |
| Daten aus Navigationssystemen | Nav |
[Tab. 9] Zuordnung Langform/Kurzform der Sektionen
7.5.1 Betrachtung verschiedener Datenformate
Für die Übertragung von Daten gibt es eine Vielzahl verschiedener Formate. Bei der Auswahl des Datenformats ist es von großer Bedeutung, dass das Datenformat gut strukturiert und leicht erweiterbar ist. Der Overhead der übertragenen Daten soll gering gehalten werden. Bei der Auswahl der zur Verfügung stehenden Datenformate, wurden XML (Extensible Markup Language), JSON (Java Script Object Notation) und CSV (Comma Separated Values) in die engere Wahl gezogen.
7.5.1.1 XML
Die Extensible Markup Language ist eine Auszeichnungssprache, um Daten hierarchisch und strukturiert darzustellen. XML erlaubt die freie Modellierung von Informationen und eignet sich zur strukturierten Speicherung von Inhalten. [51] Allerdings ist die Verarbeitung von Daten im XML-Format in der Regel langsam und die Datenmenge wird durch relativ viel Overhead bei der Datenübertragung aufgebläht.[52]
7.5.1.2 JSON
JSON ist ein kompaktes, leicht lesbares Datenaustauschformat in Textform, basierend auf Arrays und Records, welches in allen gängigen Programmiersprachen nutzbar ist. Die Syntax ist einfach gestaltet - reduziert auf das Wesentliche und typisiert - grundlegende Datentypen (Integer, Strings, Boolean) werden wie bei XML unterstützt. JSON verursacht weniger Overhead als XML und ist daher sehr gut für die Übertragung von Daten geeignet.
7.5.1.3 CSV
Wie der Name Comma-separated values es schon vermuten lässt, wird die Strukturierung des CSV-Formats durch die Trennung einzelner Werte durch Kommata erreicht. In der ersten Zeile werden die Spaltenbeschriftungen eingetragen, alle nachfolgenden Zeilen enthalten die Daten. Der Vorteil dieser Vorgehensweise liegt darin, dass der Overhead minimal ist, da nur die wesentlichen Informationen übertragen werden. Von Nachteil ist fehlende Strukturierungsmöglichkeit und es können keine Variablen definiert werden.
| - | XML | JSON | CSV |
|---|---|---|---|
| Overhead | +++ | - | --- |
| Integritätsprüfung | +++ | - | 0 |
| Menschen lesbar | + | + | 0 |
[Tab. 10] Übersicht Formate
Legende: +++: sehr viel, sehr gut; +: gut; 0: nein; -: wenig; --- : sehr wenig
7.5.1.4 Festlegung des zu verwendenden Datenformats
Die Festlegung für das zu verwendende Datenformat fällt auf JSON. JSON bietet ggü. XML den Vorteil, dass es minimal gehalten werden kann und der Overhead bei XML größer ist. JSON kann genau wie XML sehr gut strukturiert werden und ist für die Zwecke der Datenübertragung sehr gut geeignet. Gegen CSV spricht die fehlende Strukturierungsmöglichkeit.
7.5.2 Beispiel Datensatz bei Detektion von Nebel
Das folgende Beispiel stellt den Datensatz im JSON-Format dar, welcher bei einer Detektion von Nebel übertragen wird. Es werden die Positionsdaten aus dem Navigationssystem (pos) übertragen, die Geschwindigkeit (ges), die Temperatur (tmp), Uhrzeit/Datum (tim) und der Schaltstatus der Nebelschlussleuchte (nel).
Die dadurch generierte Nachrichtengröße umfasst genau 99 Zeichen/99 Bytes.
{ „Nav“:{“pos“:52.482553,13.38891,} „Grd“:{“ges“:41,"nel":1,"tmp:5","tim:2011-02-20T13:20:50+01:00"} }
7.6 Zusammenfassung und Fazit
Fahrzeuggenerierte Daten haben das Potenzial, die Verkehrsdatenerfassung zu verbessern. Zurzeit steckt diese Technik jedoch noch in den Kinderschuhen, was durch den Anteil von 0,0018 (X)FCD-fähiger Fahrzeuge am Gesamt-PKW-Bestand in Deutschland belegt wird. Die Genauigkeit der Verkehrsprognose hängt stark von der Anzahl der (X)FCD-fähigen Fahrzeuge am Verkehrsaufkommen ab. Untersuchungen haben ergeben, dass bereits bei einem Anteil von 2% aussagekräftige Rückschlüsse über die aktuelle Verkehrslage erstellt werden können. BMW stützt sich bei der Berechnung der notwendigen Durchdringungsraten auf dem mathematischen Modell der Poisson-Verteilung[53]. Das Ergebnis der Berechnung ist eine fixe Anzahl an (X)FCD-fähigen Fahrzeugen, die eine zuverlässige Detektion (3 Fahrzeuge sollen mit 95%iger Wahrscheinlichkeit eine Störung zuverlässig erkennen, werden 38 Fahrzeuge mit (X)FCD pro Richtung/Stunde benötigt) einer Störung gewährleisten. Das Problem dieser Betrachtungsweise besteht darin, dass nicht alle in Deutschland zugelassenen PKW gleichzeitig unterwegs sind und es gibt das Phänomen, dass sich die Fahrzeuge nicht gleichverteilt im Straßennetz aufhalten, sondern oft dort gehäuft auftreten, wo ein Staus auftritt.[54]
Vor allem im untergeordneten Straßennetz, wo gar keine oder nur sehr wenige Verkehrserfassungseinrichtungen installiert sind, kann XFCD trotz unterdurchschnittlicher Durchdringungsrate dazu beitragen, dass Gefahren- und Warnmeldungen, im Fall von Nebel oder Rutschgefahren, generiert werden und somit zu einer Verbesserung der Verkehrssicherheit beitragen.[55]
Weitere Chancen bietet die (X)FCD-Technik für die Bereitstellung von Mehrwertdiensten oder für die schnelle Hilfe bei Unfällen. Bei einer Panne kann bereits vorab die genaue Fahrzeugposition übermittelt werden, zusätzlich können noch Fehlermeldungen der Boardelektronik an einen Pannenservice übermittelt werden, damit dieser vorab eine erste Fehlerdiagnose erstellen kann. Für die schnelle erste Hilfe kann an die zuständige Rettungsstelle ebenfalls die Fahrzeugposition übermittelt werden. Dadurch wird wertvolle Zeit gespart, die Leben retten kann.
8 Übermittlung der fahrzeuggenerierten Daten
In diesem Kapitel werden die verschiedenen Möglichkeiten der Datenübertragung vom Fahrzeug zur Verkehrszentrale dargestellt.
8.1 zeitliche Sicht
- Offline (dauerhaft), d.h. Daten werden beim eigentlichen Sender lokal gesammelt und zu einem späteren Zeitpunkt vom Empfänger ausgelesen und verarbeitet. Das Senden kann nicht abhängig gemacht werden von bestimmten Ereignissen. Diese Technik wird z.B. im Bereich der Notfallsysteme genutzt. Hierbei zeichnet eine Blackbox alle relevanten Fahrzeugdaten auf. Die gesammelten Daten werden, nach dem Eintreten der Unfallsituation, zur Rekonstruktion der Umstände, die zum Unfall geführt haben, genutzt.
- Offline (verbindungsabhängig), d.h. Daten können nicht permanent ausgetauscht werden. Diese Datenübertragungsart tritt im Bereich der Bakenkommunikation auf. Die im Fahrzeug gesammelten Daten werden erst mit dem Erreichen der nächsten Bake ausgetauscht. Auch in dieser Übertragungsart der FCD ist es nicht möglich, dass Senden von bestimmten Ereignissen abhängig zu machen, da nicht permanent ein Empfänger verfügbar ist. Es bildet sich zwischen der letzten kontaktierten Kommunikationsbake und der nächsten erreichbaren Kommunikationsbake ein Zeitfenster, in dem keine Datenübertragung möglich ist.
- Online (Store and Forward), d.h. es existiert eine permanente Verbindung zwischen dem Sender und einer Zentrale, welche die Daten zwischenspeichert. Diese Zentrale leitet die Daten entweder aktiv an den Empfänger weiter oder der Empfänger holt die bisher gespeicherten Daten in der Zentrale ab. Der SMS – Datenverkehr im GSM-Netz ist für dies Verfahren ein klassisches Beispiel. In dieser Übertragungsform kann das Senden der Daten abhängig gemacht werden von bestimmten Ereignissen.
- Online (Direktverbindung), d.h. ein permanente Verbindung zwischen Sender und Empfänger ermöglicht eine sofortige Übertragung der Daten. Es ist möglich, die Daten ereignisgesteuert zu übertragen.
8.2 Übertragungsrichtungen
- Unidirektional, Daten werden vom Fahrzeug an die Zentrale gesendet.
- Bidirektional, Daten werden vom Fahrzeug an die Zentrale und von der Zentrale an das Fahrzeug gesendet.
8.3 Übertragungsverfahren
FCD können durch Nutzung der Nahbereichskommunikation oder der Mobilfunkkommunikation übertragen werden.
In der Nahbereichskommunikation kommen Kommunikationsbaken mit Infrarot- oder Mikrowellenübertragungseinheiten (Dedicated Short Range Communication, DSRC) zum Einsatz. Die Abhängigkeit von der verfügbaren Bakeninfrastruktur zur Datenkommunikation, steht hier negativ im Vordergrund. Der Infrastrukturausbau, begründet durch die wirtschaftlichen Gesichtspunkte, gibt es nicht her, überall Baken in Sichtweite eines Senders zu installieren.
In der Mobilfunkkommunikation wird das GSM-Netz wegen seiner flächendeckenden Verfügbarkeit genutzt. Die Technologieverfügbarkeit und die wirtschaftlichen Aspekte machen es möglich, die FCD-Nutzung weiter auszubauen. Kostenintensive Infrastrukturmaßnahmen entfallen im Bereich der GSM-Netz-Nutzung, da diese durch die Provider erbracht werden.
Erst durch den Einsatz des SMS-Dienstes und der GPRS-Datenübertragung im GSM-Netz, unter Berücksichtigung der Übertragungskosten, konnte die Entwicklung der verkehrstelematischen Nutzung der FCD weiter voranschreiten.
8.4 GSM
Das GSM-Mobilfunknetz wird zur Übertragung von Sprache und Daten, sowie zur Ortung des Senders genutzt. Es ist ein Standard für zellulare, digitale Mobilfunknetze. Der Anbieter teilt das zu versorgende Gebiet in Funkzellen auf, welche von einer Basisstation versorgt wird. Die Größe der Zellen hängt ab, von der Gesprächs- und Verbindungsdichte. Es gibt große Zellen in ländlichen Gebieten und kleine Zellen, die teilweise nur einen kleinen Platz versorgen, in Ballungszentren, wie z.B. Berlin. Dies ist begründet in der Beschränkung der gleichzeitigen Verbindungen pro Basisstation. Die Struktur des zellularen Netzes wird idealisiert als Sechseckform angesehen, obwohl die Stationen kreisförmig ihre elektromagnetischen Wellen absenden. Die Dichte der Stationen wird so gewählt, dass sich die Zellen an den Grenzen überschneiden. Es ergibt sich somit eine lückenlose Funkabdeckung.
8.4.1 Sicherheit
Ein Mobilfunkteilnehmer ist nach erfolgter Authentifizierungsprüfung (SIM-Karte, Endgeräteidentifikationsnummer, GSM-Benutzeridentifikationsnummer IMSI usw.) mit der Basisstation (BTS) und somit dem GSM-Netz verbunden. Die Prüfung wird in der Funkvermittlungsstelle (NSS) durchgeführt. Hierzu wird die Heimdatei (Home Location Register, HLR) und die Besucherdatei (Visitor Location Register, VLR) von einem Berechtigungszentrum (Authentication Center, AUC) genutzt. Die Zugriffssicherheit wird durch die Authentifizierungsschlüssel und deren Prüfung gewährleistet.
Das GSM-Netz wird in vier Bereiche aufgeteilt (Abb. 13):
- Mobile Station (MS), besteht aus dem Telefon und der SIM-Karte
- Base Station Subsystem (BSS)
- Operations and Support System (OSS), Betrieb und Überwachung des Netzes
- Network Subsystem (NSS).
Interne Verbindungen werden über das Mobile Switching Center (MSC) vermittelt. Verbindungen in das externe Festnetz (Public Switched Telephone Network, PSTN) laufen über das Gateway-MSC (GMSC).
Signalling System Number 7 (SS7) beinhaltet einige Protokolle und Verfahren für die Signalisierung in Telekommunikationsnetzen.
Home Location Register (HLR) beinhaltet: Kundenverzeichnis und Teilnehmerinformationen
Teilnehmerinformation können sein: International Mobile Subscriber Identity (IMSI), Telefonnummer der SIM-Karte, Mobile Station ISDN Number (MSISDN), aktuelle Aufenthaltsortinformationen des mobilen Teilnehmers.
8.4.2 Ortungsprobleme in Ballungszentren
Mehrere Funkzellen werden zur Steigerung der Performance zu einer Location Area zusammengefasst. Dieser Verbund wird durch die Location Area Identity (LAI) gekennzeichnet und im VLR gespeichert. Diese Datenbank wird z.B. genutzt, um bei eingehenden Anrufen, die aktuelle LAI des Teilnehmers zu ermitteln. Ein sogenannter Handover ist ein Zellenwechsel des Mobilfunkteilnehmers. Unterschreitet die Signalstärke einen bestimmten Pegel, so wechselt die Mobilfunkstation (MS) in eine benachbarte Zelle mit besserer Signalstärke. Dieser Wechsel verursacht, besonders bei aktiven Gesprächen, einen Verwaltungsaufwand. Fährt ein Fahrzeug in einem Ballungszentrum mit kleiner Zellengröße, so wird bei steigender Geschwindigkeit eine erhebliche Netzlast durch den Handover- Verwaltungsaufwand verursacht. Um diese Netzlast zu reduzieren gibt es in den Ballungszentren eine sogenannte Superzelle, die u.U. das Ballungszentrum komplett abdeckt. Überschreitet eine sich in Bewegung befindliche Mobilfunkstation (MS) eine bestimmte Geschwindigkeit, wird ein Handover in die Superzelle vollzogen. Dies hat den Nachteil, dass die MS nur noch mit der Genauigkeit der Superzelle geortet werden kann.
8.5 SMS
Mit diesem Dienst lassen sich einzelne Textnachrichten mit bis zu 160 Zeichen versenden. SMS eignet sich sehr gut für die Übertragung von Nachrichten mit kurzem Inhalt, sobald eine Nachricht aus mehr als 160 besteht, wird die Nachricht auf zwei SMS, oder mehr (je nach Nachrichtenlänge), aufgeteilt und an den Empfänger übertragen.
Verwaltet wird dieser Telekommunikationsdienst im SMSC (SMS-Center), welches zum Network Subsystem (NSS) gehört.
8.6 GPRS
In den Anfängen war GSM ausschließlich für leitungsvermittelte Dienste wie Telefongespräche und Datenübertragung mit konstanter Datenrate (9.600 Bit/s) ausgelegt. In einer Ausbaustufe wurde es um paketvermittelte Dienste erweitert. Es entstand der General Packet Radio Service (GPRS), ein paketvermittelter Datenübertragungsdienst über GSM-Verbindungen (Abb. 14).
„Die Kompatibilität zu IP-basierten Netzen (Internet Protocol) wird bei GPRS erst in höheren Schichten des Protokollstapels realisiert. Darunterliegend kommt eine Reihe von (teilweise) auf den Einsatz in Mobilfunknetzen spezialisierten Protokollen zum Einsatz,...
Zwischen Endgerät und BSS existiert eine Layer-2-Verbindung basierend auf dem Protokoll Radio Link Control (RLC). Auch zwischen BSS, SGSN und GGSN kommen unterschiedliche Schichtungen aus verschiedenen Medien und Protokollen zum Einsatz. Auf diesen insgesamt fünf Protokollschichten wird nun zwischen GGSN und Endgerät als sechste Schicht IP realisiert. Interessant ist hierbei, dass in den tieferen Schichten zwischen SGSN und GGSN bereits IP zum Einsatz kommt. Hierauf setzt das UDP-basierte (User Datagram Protocol) GPRS Tunnelling Protocol (GTP) auf, in welchem die IP-Pakete zum GGSN getunnelt werden. Erst in der siebten Schicht existiert eine Layer-4 Verbindung (z. B. Transport Control Protocol, TCP) zwischen Endgerät und Endpunkt im Internet, gemäß ISO-OSI-Referenzmodell.“ [56]
Serving GPRS Support Node (SGSN) ist zuständig für die logische Verbindung, das Routing und Handover der mobilen Endeinheit (ME) an benachbarte SGSNs.
Der Gateway GSN (GGSN) ist zuständig für die IP-Adresszuweisung und die Schnittstelle zu externen Netzen.
Beim GPRS-Dienst wird der Funkkanal nur dann belegt, wenn Daten übertragen werden. Dies ermöglicht Tarife, die nicht je Verbindung, sondern das Datenvolumen abrechnen. Ein solcher volumenabhängiger Tarif reduziert die anfallenden Übertragungskosten erheblich und ermöglicht eine permanente Verbindung des Mobilfunkteilnehmers (Tabelle 11 enthält eine Gegenüberstellung der wesentlichen Merkmale von GPRS und SMS).
| GPRS | SMS |
|---|---|
|
|
[Tab. 11] Eigenschaften SMS und GPRS (In Anlehnung an: Aleksic et. al. (2005) S.325.)
8.7 Bestimmung des Übertragungsverfahrens für (X)FC-Daten
Für die Übertragung von (X)FCD-Daten, scheint GPRS die beste Wahl zu sein. Gegenüber SMS hat GPRS den Vorteil, dass die Übertragung unter Verwendung von TCP als Transportprotokoll garantiert in Sekundenschnelle beim Empfänger ankommt, unter der Voraussetzung, dass eine Verbindung aufgebaut ist. Bei SMS kann es zu mitunter zu zeitlichen Verzögerungen kommen. Dies ist im Falle einer Verkehrsstörungsmeldung jedoch unerwünscht, weil die Detektion möglichst zeitnah erfasst werden soll.
Ein weiteres Argument, das gegen die Verwendung von SMS spricht ist die Beschränkung auf 160 Zeichen pro SMS. (X)FCD-Nachrichten, die mehr als 160 Zeichen enthalten, müssen über mehrere SMS verteilt gesendet werden. Insofern die (X)FCD-Nachricht aus weniger als 160 Zeichen besteht, werden die restlichen zur Verfügung stehenden Zeichen nicht genutzt. Hier bietet wiederum GPRS eine bessere Alternative, da nur die tatsächlich übertragenen Datenmengen abgerechnet werden und sich das Übertragungsvolumen quasi dynamisch an die Größe der (X)FCD-Nachricht anpasst.
Über die entstehenden Kosten, die bei der Übertragung von (X)FCD-Nachrichten entstehen, wird keine weitere Untersuchung durchgeführt. Die Kosten für die Übertragung von (X)FCD-Nachrichten hängen von der Übertragungsanzahl bzw. dem Übertragungsvolumen ab der (X)FCD-Nachrichten ab. Es ist davon auszugehen, dass bei einer Vielzahl von (X)FCD-Nachrichten die Übertragungsanzahl/das Übertragungsvolumen ansteigt, konkrete Zahlen oder Studien zu diesem Thema lagen bei der Erstellung dieser Fallstudie noch nicht vor.
9 Kritische Würdigung
In den oben genannten Betrachtungen der technischen Verfahren und deren Möglichkeiten im Rahmen der Verkehrstelematik wurde die Frage nach der Sinnhaftigkeit und dem volkswirtschaftlichen Nutzen ausgespart. Einzelne Techniken für sich genommen sind sehr interessant, um potentialbehaftet positive Effekte im Bereich des Verkehrswesens zu erzielen. Die Kombination der verschiedenen Verkehrsflussdatenerhebungsverfahren, in Verbindung mit alten- und neuen Informationsmedien, ermöglichen aus technischer Sicht eine „absolute“ Transparenz und Lenkungsmöglichkeit des Verkehrs. Es ergibt sich also ein Steuerungsinstrument.
Die ausstehenden Infrastrukturmaßnahmen der letzten Jahre und der damit verbundene hohe Rückstau an Erneuerungsinvestitionen ist politisch brisant. Maßnahmen im Bereich des Straßenverkehrs sind von solch einer Dimension, dass ein Konzept auf nationaler- und europäischer Ebene von Nöten ist. Das nationale Verkehrskonzept unterliegt den verkehrspolitischen Entscheidungen der Bundesregierung. „Erfolgreiche Veränderungen in der Verkehrspolitik sind möglich. Sie brauchen ehrgeizige Ziele, Kooperation der Beteiligten und einen klaren Führungswillen an der Spitze einer Regierung." [57] Wie so oft ist bei politischen Entscheidungen nicht allein die Umsetzbarkeit und Machbarkeit entscheidend. - Die Medien und die mediale Wirksamkeit sind zu berücksichtigen. Die daraus resultierende Strategie beinhaltet meinungsbildende Themen wie die Infrastrukturfinanzierung und den Datenschutz. Die rechtlichen und vertraglichen Rahmenbedingungen für den Datenaustausch, die Datennutzung und die Möglichkeit eines privaten Wettbewerbs müssen durch die Politik geschaffen werden. Privater Wettbewerb schafft Innovation. Die Schaffung interoperabler Systeme und deren Datenaustausch über alle Verkehrsträger hinweg, ist für den Wirtschaftstandort Deutschland und seiner Wettbewerbsfähigkeit ein anzustrebendes Ziel in der nationalen Verkehrspolitik. Deutschland besitzt volkswirtschaftliche Energieströme - die Verkehrswege - gleich den Blutbahnen eines lebenden Körpers. Durch den Ausbau der Verkehrstelematik wird die Verstopfung der Verkehrswege durch intelligentere Nutzung verringert. Alle Verkehrsträger und Verkehrsteilnehmer (Wirtschaft, aktive oder passive Verkehrsteilnehmer) müssen mit auf den Weg genommen werden, wenn es darum geht, die Möglichkeiten der Verkehrstelematik und die damit verbunden notwendigen Infrastrukturmaßnahmen, zu etablieren. [58] Die Verkehrstelematik ist kein Ersatz für die notwendigen Infrastrukturmaßnahmen im deutschen Straßenwesen, eine bessere Infrastrukturnutzung und damit eine Leistungssteigerung werden aber durch sie erreicht.
10 Fazit
Die Entwicklung der technischen Möglichkeiten im Bereich der Verkehrstelematik, insbesondere der Verkehrstelematik, ist weit fortgeschritten. Es gibt technisch ausgereifte stationäre Datenerfassungssysteme auf Autobahnen und abseits davon. Abgesehen von einigen Pilotanwendungen, wissen wir so gut wie nichts über die Verkehrslage. Die Entwicklung von kooperativen Systemen, die miteinander kommunizieren, um damit Qualitäts- und Verfügbarkeitsverbesserungen von Daten und Informationen zu erreichen sollte die Zielstellung der Zukunft sein. [59]
Fahrzeuggenerierte Daten bieten hier ein erweitertes Potential für die Verbesserung der Verkehrslageerfassung. Als technische Basis ist die Nutzung von GPS zur Positionsbestimmung am besten geeignet, für die Übertagung der fahrzeuggenerierten Daten wird die Nutzung von GPRS empfohlen. Um die notwendigen Durchdringungsraten von (X)FCD-Fahrzeugen zu erreichen, muss noch viel getan werden. Ein erster Ansatz ist die Telematikinitiative der Europäischen Kommission COM(2008) 886, die seit Anfang 2009 die Schaffung eines interoperablen, europaweiten Verkehrstelematiksystems vorantreibt. Um die notwendigen Durchdringungsraten, die je nach Straßenklasse zwischen 2% und 20% geschätzt werden, zu erreichen, müssten rein rechnerisch allein in Deutschland zwischen 834.000 Fahrzeuge (2% Durchdringungsrate) bzw. 8.340.000 (20% Durchdringungsrate) mit (X)FCD-Technik ausgestattet sein. Die Erfüllung dieser Zahlen scheint auf lange Sicht nicht realisierbar zu sein, da (X)FCD-Technik bisher nur höherklassigen Fahrzeugen eingesetzt wird und (noch) nicht in Kleinwagen.
11 Abkürzungsverzeichnis
| Abkürzung
| Begriff
|
|---|---|
| ABS | Anti Blockier System |
| acatech | Deutsche Akademie der Technikwissenschaften |
| ABS | Anti-Blockier-System |
| ASC | Anti-Schlupf-Regelung |
| AGPS | Assisted Global Positioning System |
| AUC | Authentication Center |
| BAB | Bundesautobahn |
| BTS | Basissstation |
| BSS | Base Station Subsystem |
| CAN | Controller Area Network |
| C/A Code | Coarse/Acquisition Code |
| C2C | Car-to-Car |
| C2I | Car-to-Infrastructure |
| C2CCC | Car-to-Car-Communication-Consortium |
| C2XC | Car-to-X-Communication |
| CSV | Comma-Separated Value |
| dt | (δt) Delta t |
| DGPS | Differential Global Positioning System |
| DSRC | Dedicated Short Range Communication |
| EC | Eurocash |
| ESP | Elektronisches Stabilitätsprogramm |
| GATS | Global Automotive Telematics Standard |
| GPRS | General Packet Radio Service |
| GPS | Global Positioning System |
| GSM | Global System for Mobile Communications |
| FAA | Federal Aviation Administration |
| FCD | Floating Car Data |
| FDMA | Frequency-Division Multiple Access |
| FPD | Floating Phone Data |
| GIS | Geographische Informationssysteme |
| GMSC | Gateway Mobile Switching Center |
| HLR | Home Location Register |
| HTML | HyperText Markup Language |
| IMSI | International Mobile Subscriber Identity |
| ITS | Intelligent Transport System |
| IuK | Informations- und Kommunikationstechnik |
| JSON | Java Script Object Notation |
| L1/L2 | Bezeichnung einer der Signal-Trägerfrequenzen des Satelliten |
| LAI | Location Area Identity |
| LKW | Lastkraftwagen |
| LSA | Lichtsignalanlagen |
| ME | Mobile Endeinheit |
| MIV | Motorisierter Individualverkehr |
| MS | Mobile Station |
| MSC | Mobile Switching Center |
| NSS | Network Subsystem |
| OBU | Onboard Unit |
| OSS | Operation and Support System |
| PKW | Personenkraftwagen |
| PSTN | Public Switched Telephone Network |
| RHAPIT | Rhein-Main-Area Projekt for Integrated Traffic Management |
| RLC | Radio Link Control |
| S/A | Selective Availability |
| SAASM | Selective availability anti-spoofing module |
| SES | Stationäre Erfassungssysteme |
| SIM | Subscriber Identity Modul |
| SMS | Short Message Service |
| SMSC | Short Message Service Center |
| SS7 | Signaling System Number 7 |
| TCP | Transport Control Protokol |
| TMC | Traffic Message Channel |
| UDP | User Datagram Protocol |
| VLR | Visitor Location Register |
| VMZ | Verkehrsmanagementzentrale |
| WAAS | Wide Area Augmentation System |
| XFCD | Extended Floating Car Data |
| WLAN | Wireless Local Area Network |
| XML | Extensible Markup Language |
12 Abbildungsverzeichnis
- ↑ Detektoren und Infotafeln VMZ Berlin (In Anlehnung an: VMZ Berlin)
- ↑ Positionsbestimmung mit drei Satelliten (Entnommen aus: Kowoma.de (b), o.S.)
- ↑ Bildergallerie GPS (In Anlehnung an: Kowoma.de (a))
- ↑ Navigation mit Mobilfunkdaten (Entnommen aus: Navigation-Professional.de)
- ↑ Klassifizierung von Verkehrsdatenquellen (In Anlehnung an: Michler, Ernst (2000), S. 296.)
- ↑ Verkehrsüberwachung mit Kameras (Entnommen aus: DLR (a))
- ↑ Magnetfeldbündelung und gemessene Hüllkurve (Entnommen aus: Regierungspräsidium Tübingen)
- ↑ Verkehrsüberwachung mit Infrarotsensoren "Traffic-Eye" (Entnommen aus: DERWESTEN, o.S.)
- ↑ Unfallmeldung durch Multihop (Entnommen aus: DLR (b))
- ↑ Standard-FCD-Meldeprozess (Entnommen aus: Aleksic et. al. (2005), S. 320.)
- ↑ Standard-FCD-Meldeprozess (Entnommen aus: Aleksic et. al. (2005), S. 320.)
- ↑ Fahrzeugsensoren in einem modernen Kraftfahrzeug (Entnommen aus: BMWgroup (o.J.), S. 3)
- ↑ GSM-Netze ohne GPRS (Entnommen aus: BSI (2011))
- ↑ GPRS-Datenübertragung(Entnommen aus: BSI (2011))
13 Tabellenverzeichnis
- ↑ Fehlerquellen mit/ohne Selective Availibility(Quelle: Fehlerquellen mit/ohne Selective Availibility)
- ↑ XFCD-Durchdringungsraten in Abhängigkeit von der Verkehrsstärke bei 10 Minuten Detektionszeit (Quelle: Breitenberger (o.J.), S., 8)
- ↑ Spitzenverkehrs- und durchschnittliche Verkehrsstärken (Quelle: Bundesanstalt für Straßenwesen (2003), o.S.)
- ↑ Dynamische Grunddaten(In Anlehnung an: Huber, Werner (2001) S.88 ff.)
- ↑ Daten aus Stabilitätssystemen(In Anlehnung an: Huber, Werner (2001) S.91 ff.)
- ↑ Daten aus Komfortsystemen(In Anlehnung an: Huber, Werner (2001) S.92.)
- ↑ Konstante Fahrzeugdaten(In Anlehnung an: Huber, Werner (2001) S.92)
- ↑ Daten aus Komfortsystemen(In Anlehnung an: Huber, Werner (2001) S.92.)
- ↑ Zuordnung Langform/Kurzform der Sektionen
- ↑ Übersicht Datenformate.
- ↑ Eigenschaften SMS und GPRS (In Anlehnung an: Aleksic et. al. (2005) S.325.)
14 Fußnoten
- ↑ Vgl. Beckmann, Möller (2006), S.26.
- ↑ Vgl. Halbritter et al. (2002), S.3.
- ↑ Vgl. Greiner (2005), S.13.
- ↑ Vgl. Greiner (2005), S.13.
- ↑ Vgl. VMZ Berlin (2011), o.S.
- ↑ Vgl. Wendel (2007), S. 83.
- ↑ Vgl. Erle, Bischof & Rieker (2003), S. 14.
- ↑ Vgl. Kowoma.de (a), o.S.
- ↑ Vgl. Wendel (2007), S.84
- ↑ Vgl. Wendel (2007), S.84
- ↑ Vgl. Wendel (2007), S.84
- ↑ Vgl. Thaller (2009), S.50
- ↑ Vgl. Thaller (1999), S.52.
- ↑ Vgl. Thaller (1999), S. 54.
- ↑ Vgl. Thaller (1999), S.56.
- ↑ Vgl. Wendel (2007), S. 191.
- ↑ Vgl. Kowoma.de (b), o. S.
- ↑ Vgl. Kowoma.de (b), o. S.
- ↑ Vgl. Kowoma.de (b), o. S.
- ↑ Vgl. Kowoma.de (b), o. S.
- ↑ Vgl. scribd.com, o.S.
- ↑ Vgl. Listl, Gerhard (2003), S.35.
- ↑ Vgl. Listl, Gerhard (2003), S.36.
- ↑ Vgl. library.fes.de (2001), o.S.
- ↑ Vgl. Listl, Gerhard (2003), S.12.
- ↑ Vgl. Greiner (2005), S.29.
- ↑ Vgl. steffenbuhle.de (2007), S.20.
- ↑ Vgl. rp-tuebingen.de (2008), o.S.
- ↑ Vgl. itwissen.info (2010), o.S.
- ↑ Vgl. Beckers et. al. (2001), S.34.
- ↑ Vgl. Listl, Gerhard (2003), S.36.
- ↑ Vgl. Greiner (2005), S.64.
- ↑ Vgl. Breitenberger, Grüber, Neuherz (o.J.),S. 2.
- ↑ Vgl. Breitenberger, Grüber, Neuherz(o.J.),S. 3.
- ↑ Vgl. Listl, Dammann (2009),S.147
- ↑ Vgl. laptopkarten.de (2009),o.S.
- ↑ Vgl. Steinauer et. al. (2009), S.15.
- ↑ Vgl. Lübke (o.J.), S. 1.
- ↑ Vgl. C2C-CC Manifesto (2007), S.10.
- ↑ Vgl. C2C-CC Manifesto (2007), S. 12-14.
- ↑ Vgl. C2C-CC Manifesto (2007), S. 14-16.
- ↑ Vgl. Riegelhut, Gerd (1997).
- ↑ Vgl. Aleksic et. al. (2005), S. 320-321.
- ↑ Vgl. Breitenberger (o.J.), S. 4
- ↑ Vgl. Focus Online (2010), o.S.
- ↑ Vgl. Breitenschneider (o.J.), S. 16
- ↑ Vgl. Breitenberger, Grüber, Neuherz (o.J.), S. 8
- ↑ Vgl. Huber (2001), S. 87-95.
- ↑ Das Kürzel Grd/pos bezieht sich auf die Rubrik "dynamische Grunddaten", abg bezieht auf die Variable "Airbag", welche einen ausgelösten Airbaig signalisiert.
- ↑ Vgl. Europäische Kommission (2008) et. al.
- ↑ Vgl. e-teaching.org (2008), o.S.
- ↑ json.org (o.J.), o.S.
- ↑ Vgl. Huber, Werner (2001), S. 149-151.
- ↑ Vgl. Breitenberger, Grüber, Neuherz (o.J.), S.15
- ↑ Vgl. Breitenberger, Grüber, Neuherz (o.J.), S.15
- ↑ Zitat. BSI(2011), S.31
- ↑ Zitat: Pällmann(2006), S.6.
- ↑ Vgl. Pällmann(2006), S.36
- ↑ Vgl. Pällmann(2006), S.60
15 Literatur- und Quellenverzeichnis
| Aleksic et. al. (2005) | Aleksic, Mario; Demir, Cesim; Haug, Andreas; Herrtwich, Ralf; Kerner, Boris; Klenov, Sergey; Rehborn, Hubert; Reigber, Torsten; Schwab, Martin: Verkehrsstörungserkennung mit FCD-Fahrzeugen in Straßennetzen, In: Internationales Verkehrswesen (57) 7+8/2005. |
| Beckers et. al. (2001) | Beckers, Thorsten; Dressler, Florian; Pape, Hennig; Walf, Fabian; Zwick, Daniel: Ökonomische Analyse von Verkehrsinformationsdiensten, Technische Universität Berlin (2001). |
| Beckmann, Möller (2006) | Beckmann, Klaus; Möller, Andreas: Mobilität 2020 - Perspektiven für den Verkehr von morgen : Schwerpunkt: Strassen- und Schienenverkehr; Fraunhofer-IRB-Verlag, Stuttgart 2006. |
| BMWgroup (o.J.) | Traffic Information Tomorrow–from One Car to Another: URL: http://www.bmwgroup.com/bmwgroup_prod/e/0_0_www_bmwgroup_com/unternehmen/publikationen/aktuelles_lexikon/_pdf/5verkehrsinfo.pdf, Abruf am 26.01.2011. |
| Breitenberger, Grüber, Neuherz (o.J.) | Breitenberger, Susanne; Grüber, Bernhard; Neuherz, Martina: Extended Floating Car Data – Potenziale für die Verkehrsinformation und notwendige Durchdringungsraten; URL: http://www.bmwgroup.com/e/0_0_www_bmwgroup_com/forschung_entwicklung/mobilitaet_verkehr/verkehrsforschung/ExtendedFloatingCarData_Paper_d.pdf, Abruf am 26.12.2010. |
| Bundesanstalt für Straßenwesen (2003) | Bundesanstalt für Straßenwesen: Straßenverkehrszählung (2000), Bergisch-Gladbach 2003. |
| Beckers et. al. (2001) | Beckers, Thorsten; Dressler, Florian; Pape, Hennig; Walf, Fabian; Zwick, Daniel: Ökonomische Analyse von Verkehrsinformationsdiensten, Technische Universität Berlin (2001). |
| C2C-CC Manifesto (2007) | CAR 2 CAR Communication Consortium Manifesto -Overview of the C2C-CC System: URL: http://www.car-to-car.org/fileadmin/downloads/C2C-CC_manifesto_v1.1.pdf, Abruf am 27.12.2010. |
| Digitale Bibliothek Friedrich Ebert Stiftung (o.J.) | URL: http://library.fes.de/fulltext/fo-wirtschaft/00345008.htm, Abruf am 09.01.2011. |
| DLR (a) (o.J.) | URL: http://www.dlr.de/rd/en/Portaldata/1/Resources/verkehr/car2car1.jpg, Zuriff am 28.12.2010. |
| DLR (b) (o.J.) | URL: http://www.dlr.de/Portaldata/1/Resources/verkehr/messstrecke.jpg, Zuriff am 31.12.2010. |
| e-teaching.org (2008) | URL: http://www.e-teaching.org/technik/aufbereitung/text/xml/, Zuriff am 27.02.2011. |
| Europäische Kommission (2008) | Europäische Kommission: Aktionsplan zur Einführung intelligenter Verkehrssysteme in Europa (KOM(2008) 886); URL: http://www.cep.eu/fileadmin/user_upload/Kurzanalysen/Intelligente_Verkehrssysteme/Aktionsplan_KOM_2008__886.pdf, Zuriff am 28.11.2010. |
| Erle, Bischof & Rieker (2003) | Abenteuer GPS: Niemals verloren gehen, 1. Auflage, wjr-Verlag, Eching 2003. |
| Focus Online (2010) | Nutzfahrzeuge - Pkw-Bestand in Deutschland steigt leicht an: URL: http://www.focus.de/auto/news/nutzfahrzeuge-pkw-bestand-in-deutschland-steigt-leicht-an_aid_481628.html, Abruf am 27.12.2010. |
| Greiner (2005) | Greiner, Thomas: RFID in der Verkehrstelematik,1.Auflage, GRIN Verlag, Norderstedt 2005. |
| Halbritter et al. (2002) | Halbritter, Günter; Bräutigam, Klaus-Rainer; Fleischer, Torsten; Fulda, Ekkehard; Georgiewa, Daniela; Klein-Vielhauer, Sigrid; Kupsch, Christel: Verkehr in Ballungsräumen - Mögliche Beiträge von Telematiktechniken und -diensten für einen effizienteren und umweltverträglicheren Verkehr, Erich Schmidt Verlag, Berlin 2002. |
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