diff --git a/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/TUDthesis.aux b/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/TUDthesis.aux index 1b94c3af..45792c0d 100644 --- a/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/TUDthesis.aux +++ b/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/TUDthesis.aux @@ -32,14 +32,16 @@ \citation{paper:adaptiv} \citation{paper:adaptiv} \citation{paper:adaptiv} -\citation{thesis:michael} +\citation{lect:simumod} \citation{thesis:michael} \citation{thesis:mueller} \citation{paper:kwonmurphy} +\citation{paper:ampelhmm} \citation{thesis:lehnhoff} -\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {1}{\ignorespaces Drei Visualisierungen des betrachteten Ausschnitts der Stadt Darmstadt}}{4}{figure.1}} \@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {3}Einleitung}{4}{section.3}} \newlabel{sec:einleitung}{{3}{4}{Einleitung\relax }{section.3}{}} +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {1}{\ignorespaces Drei Visualisierungen des betrachteten Ausschnitts der Stadt Darmstadt}}{4}{figure.1}} +\newlabel{abb:3vis}{{1}{4}{Drei Visualisierungen des betrachteten Ausschnitts der Stadt Darmstadt\relax }{figure.1}{}} \@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {2}{\ignorespaces "Ubersicht "uber das entworfene Softwaresystem}}{5}{figure.2}} \newlabel{abb:system}{{2}{5}{"Ubersicht "uber das entworfene Softwaresystem\relax }{figure.2}{}} \citation{thesis:mazur} @@ -49,17 +51,18 @@ \citation{thesis:mazur} \citation{thesis:lehnhoff} \citation{merk:street} -\newlabel{abb:induktfraese}{{4.1}{7}{Induktionsschleifen\relax }{subfigure.3.1}{}} -\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {3}{\ignorespaces Induktionsschleife}}{7}{figure.3}} -\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(a)}{\ignorespaces {In der Fahrbahn integrierte Induktionsschleife. Entnommen aus \cite {book:bosserhoff} Abb. 60b}}}{7}{figure.3}} -\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(b)}{\ignorespaces {Schematischer Aubau einer Induktionsschleife. Entnommen aus \cite {thesis:mazur} Abb. 2.5}}}{7}{figure.3}} -\newlabel{abb:induct}{{3}{7}{Induktionsschleife\relax }{figure.3}{}} +\citation{book:bosserhoff} \@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {4}Grundlagen}{7}{section.4}} \newlabel{sec:grundlagen}{{4}{7}{Grundlagen\relax }{section.4}{}} \@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {4.1}Induktionsschleifen}{7}{subsection.4.1}} \newlabel{sec:grundlagen:induct}{{4.1}{7}{Induktionsschleifen\relax }{subsection.4.1}{}} \newlabel{form:resonanzfrequenz}{{1}{7}{Induktionsschleifen\relax }{equation.4.1}{}} -\citation{book:bosserhoff} +\newlabel{abb:induktfraese}{{4.1}{7}{Induktionsschleifen\relax }{subfigure.3.1}{}} +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {3}{\ignorespaces Induktionsschleife}}{7}{figure.3}} +\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(a)}{\ignorespaces {In der Fahrbahn integrierte Induktionsschleife. Entnommen aus \cite {book:bosserhoff} Abb. 60b}}}{7}{figure.3}} +\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(b)}{\ignorespaces {Schematischer Aubau einer Induktionsschleife. Entnommen aus \cite {thesis:mazur} Abb. 2.5}}}{7}{figure.3}} +\newlabel{abb:induct}{{3}{7}{Induktionsschleife\relax }{figure.3}{}} +\citation{paper:adaptiv} \citation{paper:adaptiv} \citation{thesis:lehnhoff} \citation{thesis:lehnhoff} @@ -68,11 +71,11 @@ \citation{lect:simumod} \@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {4.2}Adaptive Steuerung von Ampelanlagen}{8}{subsection.4.2}} \newlabel{sec:datengrund:adapt}{{4.2}{8}{Adaptive Steuerung von Ampelanlagen\relax }{subsection.4.2}{}} +\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {4.3}Makro- und mikroskopische Modellierung von Verkehr}{8}{subsection.4.3}} +\newlabel{sec:macromicro}{{4.3}{8}{Makro- und mikroskopische Modellierung von Verkehr\relax }{subsection.4.3}{}} \citation{lect:simumod} \@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {4}{\ignorespaces Aufgaben und System des Verkehrsmanagements}}{9}{figure.4}} \newlabel{abb:verkehrsmanagement}{{4}{9}{Aufgaben und System des Verkehrsmanagements\relax }{figure.4}{}} -\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {4.3}Makro- und mikroskopische Modellierung von Verkehr}{9}{subsection.4.3}} -\newlabel{sec:macromicro}{{4.3}{9}{Makro- und mikroskopische Modellierung von Verkehr\relax }{subsection.4.3}{}} \citation{thesis:mueller} \citation{thesis:mueller} \@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {5}Datenbasis}{10}{section.5}} @@ -83,10 +86,10 @@ \newlabel{sec:daten:inductvalues:csv}{{5.1.1}{10}{CSV-Dateien der Induktionsschleifenwerte\relax }{subsubsection.5.1.1}{}} \@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {1}{\ignorespaces CSV-Datei Ausschnitt von 8.8.2013}}{11}{table.1}} \newlabel{tbl:csv}{{1}{11}{CSV-Datei Ausschnitt von 8.8.2013\relax }{table.1}{}} -\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {5}{\ignorespaces "Ubersicht "uber die verwendeten Datenbanken der JEE6-Anwendung}}{11}{figure.5}} -\newlabel{abb:erjee}{{5}{11}{"Ubersicht "uber die verwendeten Datenbanken der JEE6-Anwendung\relax }{figure.5}{}} -\@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {5.1.2}MYSQL-Daten der JEE6 Anwendung zur Bereitstellung von Verkehrsdaten}{11}{subsubsection.5.1.2}} -\newlabel{sec:datengrund:inductvalues:mysql}{{5.1.2}{11}{MYSQL-Daten der JEE6 Anwendung zur Bereitstellung von Verkehrsdaten\relax }{subsubsection.5.1.2}{}} +\@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {5.1.2}MYSQL-Daten der JEE6 Anwendung zur Bereitstellung von Verkehrsdaten - TrafficEye}{11}{subsubsection.5.1.2}} +\newlabel{sec:datengrund:inductvalues:mysql}{{5.1.2}{11}{MYSQL-Daten der JEE6 Anwendung zur Bereitstellung von Verkehrsdaten - TrafficEye\relax }{subsubsection.5.1.2}{}} +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {5}{\ignorespaces "Ubersicht "uber die verwendeten Datenbanken von \textit {TrafficEye}}}{11}{figure.5}} +\newlabel{abb:erjee}{{5}{11}{"Ubersicht "uber die verwendeten Datenbanken von \textit {TrafficEye}\relax }{figure.5}{}} \newlabel{lst:sql_sensorquery}{{1}{12}{SQL-Abfrage der Sensoren\relax }{lstlisting.1}{}} \@writefile{lol}{\contentsline {lstlisting}{\numberline {1}SQL-Abfrage der Sensoren}{12}{lstlisting.1}} \newlabel{lst:sql_dataquery}{{2}{12}{SQL-Abfrage der Sensorwerte\relax }{lstlisting.2}{}} @@ -98,164 +101,163 @@ \@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {5.3}CAD-Zeichnungen der Kreuzungen}{13}{subsection.5.3}} \newlabel{sec:daten:cad}{{5.3}{13}{CAD-Zeichnungen der Kreuzungen\relax }{subsection.5.3}{}} \citation{thesis:michael} +\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {5.4}Abbiegewahrscheinlichkeiten}{14}{subsection.5.4}} +\newlabel{sec:daten:abbw}{{5.4}{14}{Abbiegewahrscheinlichkeiten\relax }{subsection.5.4}{}} \@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {2}{\ignorespaces Abbiegewahrscheinlichkeiten in komplexer Form.}}{14}{table.2}} \newlabel{tbl:abbw}{{2}{14}{Abbiegewahrscheinlichkeiten in komplexer Form}{table.2}{}} \@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {3}{\ignorespaces Abbiegewahrscheinlichkeiten in aufbereiteter Form.}}{14}{table.3}} \newlabel{tbl:abbwdone}{{3}{14}{Abbiegewahrscheinlichkeiten in aufbereiteter Form}{table.3}{}} -\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {5.4}Abbiegewahrscheinlichkeiten}{14}{subsection.5.4}} -\newlabel{sec:daten:abbw}{{5.4}{14}{Abbiegewahrscheinlichkeiten\relax }{subsection.5.4}{}} \citation{lect:simumod} \citation{thesis:michael} -\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {6}Graphen-basiertes Verkehrsmodell}{16}{section.6}} -\newlabel{sec:modell}{{6}{16}{Graphen-basiertes Verkehrsmodell\relax }{section.6}{}} -\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {6.1}H"andische Modellierung der Ministadt}{16}{subsection.6.1}} -\newlabel{sec:modell:ministadt}{{6.1}{16}{H"andische Modellierung der Ministadt\relax }{subsection.6.1}{}} -\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {7}{\ignorespaces Kreuzungs"ubersicht \textit {Ministadt} in der Stadt Darmstadt}}{17}{figure.7}} -\newlabel{abb:xroverview}{{7}{17}{Kreuzungs"ubersicht \textit {Ministadt} in der Stadt Darmstadt\relax }{figure.7}{}} +\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {6}Graphen-basiertes Verkehrsmodell}{15}{section.6}} +\newlabel{sec:modell}{{6}{15}{Graphen-basiertes Verkehrsmodell\relax }{section.6}{}} +\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {6.1}H"andische Modellierung der Ministadt}{15}{subsection.6.1}} +\newlabel{sec:modell:ministadt}{{6.1}{15}{H"andische Modellierung der Ministadt\relax }{subsection.6.1}{}} +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {7}{\ignorespaces Kreuzungs"ubersicht \textit {Ministadt} in der Stadt Darmstadt}}{16}{figure.7}} +\newlabel{abb:xroverview}{{7}{16}{Kreuzungs"ubersicht \textit {Ministadt} in der Stadt Darmstadt\relax }{figure.7}{}} \citation{book:mathmod} -\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {8}{\ignorespaces H"andische Modellierung der Kreuzung A23}}{18}{figure.8}} -\newlabel{abb:a23}{{8}{18}{H"andische Modellierung der Kreuzung A23\relax }{figure.8}{}} -\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {6.2}Allgemeines Verkehrsmodell auf Basis eines Graphen}{18}{subsection.6.2}} -\newlabel{sec:modell:graph}{{6.2}{18}{Allgemeines Verkehrsmodell auf Basis eines Graphen\relax }{subsection.6.2}{}} +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {8}{\ignorespaces H"andische Modellierung der Kreuzung A23}}{17}{figure.8}} +\newlabel{abb:a23}{{8}{17}{H"andische Modellierung der Kreuzung A23\relax }{figure.8}{}} +\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {6.2}Allgemeines Verkehrsmodell auf Basis eines Graphen}{17}{subsection.6.2}} +\newlabel{sec:modell:graph}{{6.2}{17}{Allgemeines Verkehrsmodell auf Basis eines Graphen\relax }{subsection.6.2}{}} \citation{book:cormen} -\@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.2.1}Grundlagen}{19}{subsubsection.6.2.1}} -\newlabel{sec:modell:graph:grund}{{6.2.1}{19}{Grundlagen\relax }{subsubsection.6.2.1}{}} -\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {9}{\ignorespaces Graphen-Typen}}{20}{figure.9}} -\newlabel{abb:graphen}{{9}{20}{Graphen-Typen\relax }{figure.9}{}} -\@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.2.2}Kreuzungsgraph}{20}{subsubsection.6.2.2}} -\newlabel{sec:modell:graph:xr}{{6.2.2}{20}{Kreuzungsgraph\relax }{subsubsection.6.2.2}{}} -\@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.2.3}Kreuzungs"ubersichtsgraph}{20}{subsubsection.6.2.3}} -\newlabel{sec:modell:graph:overview}{{6.2.3}{20}{Kreuzungs"ubersichtsgraph\relax }{subsubsection.6.2.3}{}} -\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {4}{\ignorespaces Allgemeine Kreuzungsausgangsmatrix}}{21}{table.4}} -\newlabel{tbl:ausgangsmatrixallg}{{4}{21}{Allgemeine Kreuzungsausgangsmatrix\relax }{table.4}{}} -\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {5}{\ignorespaces Ausgangsmatrix der Kreuzung A23}}{21}{table.5}} -\newlabel{abb:ausmatrixa23}{{5}{21}{Ausgangsmatrix der Kreuzung A23\relax }{table.5}{}} -\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {6.3}Matrixdarstellung des Kreuzungsmodells}{21}{subsection.6.3}} -\newlabel{sec:modell:matrix}{{6.3}{21}{Matrixdarstellung des Kreuzungsmodells\relax }{subsection.6.3}{}} -\@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.3.1}Ausgangsmatrix}{21}{subsubsection.6.3.1}} -\newlabel{sec:modell:matrix:out}{{6.3.1}{21}{Ausgangsmatrix\relax }{subsubsection.6.3.1}{}} -\@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.3.2}Eingangsmatrix}{21}{subsubsection.6.3.2}} -\newlabel{sec:modell:matrix:in}{{6.3.2}{21}{Eingangsmatrix\relax }{subsubsection.6.3.2}{}} -\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {10}{\ignorespaces H"andische Modellierung der Kreuzung A23 mit markierten Ausgangsverbindungen}}{22}{figure.10}} -\newlabel{abb:a23marked}{{10}{22}{H"andische Modellierung der Kreuzung A23 mit markierten Ausgangsverbindungen\relax }{figure.10}{}} -\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {6}{\ignorespaces Allgemeine Kreuzungseingangsmatrix}}{22}{table.6}} -\newlabel{tbl:eingangsmatrixallg}{{6}{22}{Allgemeine Kreuzungseingangsmatrix\relax }{table.6}{}} +\@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.2.1}Grundlagen}{18}{subsubsection.6.2.1}} +\newlabel{sec:modell:graph:grund}{{6.2.1}{18}{Grundlagen\relax }{subsubsection.6.2.1}{}} +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {9}{\ignorespaces Graphen-Typen}}{19}{figure.9}} +\newlabel{abb:graphen}{{9}{19}{Graphen-Typen\relax }{figure.9}{}} +\@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.2.2}Kreuzungsgraph}{19}{subsubsection.6.2.2}} +\newlabel{sec:modell:graph:xr}{{6.2.2}{19}{Kreuzungsgraph\relax }{subsubsection.6.2.2}{}} +\@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.2.3}Kreuzungs"ubersichtsgraph}{19}{subsubsection.6.2.3}} +\newlabel{sec:modell:graph:overview}{{6.2.3}{19}{Kreuzungs"ubersichtsgraph\relax }{subsubsection.6.2.3}{}} +\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {6.3}Matrixdarstellung des Kreuzungsmodells}{20}{subsection.6.3}} +\newlabel{sec:modell:matrix}{{6.3}{20}{Matrixdarstellung des Kreuzungsmodells\relax }{subsection.6.3}{}} +\@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.3.1}Ausgangsmatrix}{20}{subsubsection.6.3.1}} +\newlabel{sec:modell:matrix:out}{{6.3.1}{20}{Ausgangsmatrix\relax }{subsubsection.6.3.1}{}} +\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {4}{\ignorespaces Allgemeine Kreuzungsausgangsmatrix}}{20}{table.4}} +\newlabel{tbl:ausgangsmatrixallg}{{4}{20}{Allgemeine Kreuzungsausgangsmatrix\relax }{table.4}{}} +\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {5}{\ignorespaces Ausgangsmatrix der Kreuzung A23}}{20}{table.5}} +\newlabel{abb:ausmatrixa23}{{5}{20}{Ausgangsmatrix der Kreuzung A23\relax }{table.5}{}} +\@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.3.2}Eingangsmatrix}{20}{subsubsection.6.3.2}} +\newlabel{sec:modell:matrix:in}{{6.3.2}{20}{Eingangsmatrix\relax }{subsubsection.6.3.2}{}} +\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {6}{\ignorespaces Allgemeine Kreuzungseingangsmatrix}}{21}{table.6}} +\newlabel{tbl:eingangsmatrixallg}{{6}{21}{Allgemeine Kreuzungseingangsmatrix\relax }{table.6}{}} +\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {7}{\ignorespaces Eingangsmatrix der Kreuzung A23}}{21}{table.7}} +\newlabel{abb:einmatrixa23}{{7}{21}{Eingangsmatrix der Kreuzung A23\relax }{table.7}{}} +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {10}{\ignorespaces H"andische Modellierung der Kreuzung A23 mit markierten Ausgangsverbindungen}}{21}{figure.10}} +\newlabel{abb:a23marked}{{10}{21}{H"andische Modellierung der Kreuzung A23 mit markierten Ausgangsverbindungen\relax }{figure.10}{}} +\citation{thesis:mueller} \@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {6.4}Datenbankmodell}{22}{subsection.6.4}} \newlabel{sec:modell:datenbankschema}{{6.4}{22}{Datenbankmodell\relax }{subsection.6.4}{}} -\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {7}{\ignorespaces Eingangsmatrix der Kreuzung A23}}{22}{table.7}} -\newlabel{abb:einmatrixa23}{{7}{22}{Eingangsmatrix der Kreuzung A23\relax }{table.7}{}} -\citation{thesis:mueller} -\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {11}{\ignorespaces "Ubersicht "uber die entworfene Datenbankstruktur}}{23}{figure.11}} -\newlabel{abb:erbt}{{11}{23}{"Ubersicht "uber die entworfene Datenbankstruktur\relax }{figure.11}{}} -\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {6.5}Implementierung mit Hilfe von JGraphT}{24}{subsection.6.5}} -\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {12}{\ignorespaces Klassendiagramm der JGraphT Implementierung des Stra"senmodells.}}{25}{figure.12}} -\newlabel{abb:classdiagstreet}{{12}{25}{Klassendiagramm der JGraphT Implementierung des Stra"senmodells}{figure.12}{}} -\newlabel{lst:sensorgraph}{{3}{25}{JGraphT-Definition des Kreuzungsgraphen\relax }{lstlisting.3}{}} -\@writefile{lol}{\contentsline {lstlisting}{\numberline {3}JGraphT-Definition des Kreuzungsgraphen}{25}{lstlisting.3}} +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {11}{\ignorespaces "Ubersicht "uber die entworfene Datenbankstruktur}}{22}{figure.11}} +\newlabel{abb:erbt}{{11}{22}{"Ubersicht "uber die entworfene Datenbankstruktur\relax }{figure.11}{}} +\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {6.5}Implementierung mit Hilfe von JGraphT}{23}{subsection.6.5}} +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {12}{\ignorespaces Klassendiagramm der JGraphT Implementierung des Stra"senmodells.}}{24}{figure.12}} +\newlabel{abb:classdiagstreet}{{12}{24}{Klassendiagramm der JGraphT Implementierung des Stra"senmodells}{figure.12}{}} +\newlabel{lst:sensorgraph}{{3}{24}{JGraphT-Definition des Kreuzungsgraphen\relax }{lstlisting.3}{}} +\@writefile{lol}{\contentsline {lstlisting}{\numberline {3}JGraphT-Definition des Kreuzungsgraphen}{24}{lstlisting.3}} \newlabel{lst:streetgraph}{{4}{25}{JGraphT-Definition des Kreuzungs"ubersichtsgraphen\relax }{lstlisting.4}{}} \@writefile{lol}{\contentsline {lstlisting}{\numberline {4}JGraphT-Definition des Kreuzungs"ubersichtsgraphen}{25}{lstlisting.4}} -\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {13}{\ignorespaces Klassendiagramm der Algorithmenstruktur.}}{26}{figure.13}} -\newlabel{abb:classdiagalgo}{{13}{26}{Klassendiagramm der Algorithmenstruktur}{figure.13}{}} +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {13}{\ignorespaces Klassendiagramm der Algorithmenstruktur.}}{25}{figure.13}} +\newlabel{abb:classdiagalgo}{{13}{25}{Klassendiagramm der Algorithmenstruktur}{figure.13}{}} \citation{book:treiberkesting} +\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {6.6}Zuk"unftige Herausforderungen des Modells}{26}{subsection.6.6}} +\newlabel{sec:modell:limits}{{6.6}{26}{Zuk"unftige Herausforderungen des Modells\relax }{subsection.6.6}{}} +\@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.6.1}Herausforderung: Verfolgung von Fahrzeugen "uber eine Kreuzung hinaus}{26}{subsubsection.6.6.1}} +\newlabel{sec:datengrund:probtime}{{6.6.1}{26}{Herausforderung: Verfolgung von Fahrzeugen "uber eine Kreuzung hinaus\relax }{subsubsection.6.6.1}{}} \citation{thesis:michael} -\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {6.6}Zuk"unftige Herausforderungen des Modells}{27}{subsection.6.6}} -\newlabel{sec:modell:limits}{{6.6}{27}{Zuk"unftige Herausforderungen des Modells\relax }{subsection.6.6}{}} -\@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.6.1}Herausforderung: Verfolgung von Fahrzeugen "uber eine Kreuzung hinaus}{27}{subsubsection.6.6.1}} -\newlabel{sec:datengrund:probtime}{{6.6.1}{27}{Herausforderung: Verfolgung von Fahrzeugen "uber eine Kreuzung hinaus\relax }{subsubsection.6.6.1}{}} -\@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.6.2}Herausforderung: Genaues Bestimmen des Abbiegeverhaltens an den Sensoren}{27}{subsubsection.6.6.2}} -\newlabel{sec:datengrund:abbprob}{{6.6.2}{27}{Herausforderung: Genaues Bestimmen des Abbiegeverhaltens an den Sensoren\relax }{subsubsection.6.6.2}{}} -\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {7}L"osungsans"atze}{29}{section.7}} -\newlabel{sec:berechnung}{{7}{29}{L"osungsans"atze\relax }{section.7}{}} -\newlabel{problem:1}{{1}{29}{L"osungsans"atze\relax }{Item.43}{}} -\newlabel{problem:2}{{2}{29}{L"osungsans"atze\relax }{Item.44}{}} -\newlabel{problem:3}{{3}{29}{L"osungsans"atze\relax }{Item.45}{}} -\newlabel{problem:4}{{4}{29}{L"osungsans"atze\relax }{Item.46}{}} -\newlabel{problem:5}{{5}{29}{L"osungsans"atze\relax }{Item.47}{}} -\newlabel{problem:6}{{6}{29}{L"osungsans"atze\relax }{Item.48}{}} -\newlabel{problem:7}{{7}{29}{L"osungsans"atze\relax }{Item.49}{}} -\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {7.1}Aufbereiten der Abbiegewahrscheinlichkeiten}{29}{subsection.7.1}} +\@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.6.2}Herausforderung: Genaues Bestimmen des Abbiegeverhaltens an den Mischspursensoren}{27}{subsubsection.6.6.2}} +\newlabel{sec:datengrund:abbprob}{{6.6.2}{27}{Herausforderung: Genaues Bestimmen des Abbiegeverhaltens an den Mischspursensoren\relax }{subsubsection.6.6.2}{}} +\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {7}L"osungsans"atze}{28}{section.7}} +\newlabel{sec:berechnung}{{7}{28}{L"osungsans"atze\relax }{section.7}{}} +\newlabel{problem:1}{{1}{28}{L"osungsans"atze\relax }{Item.47}{}} +\newlabel{problem:2}{{2}{28}{L"osungsans"atze\relax }{Item.48}{}} +\newlabel{problem:3}{{3}{28}{L"osungsans"atze\relax }{Item.49}{}} +\newlabel{problem:4}{{4}{28}{L"osungsans"atze\relax }{Item.50}{}} +\newlabel{problem:5}{{5}{28}{L"osungsans"atze\relax }{Item.51}{}} +\newlabel{problem:6}{{6}{28}{L"osungsans"atze\relax }{Item.52}{}} +\newlabel{problem:7}{{7}{28}{L"osungsans"atze\relax }{Item.53}{}} +\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {7.1}Aufbereiten der Abbiegewahrscheinlichkeiten}{28}{subsection.7.1}} +\newlabel{sec:berechnung:aufabbw}{{7.1}{28}{Aufbereiten der Abbiegewahrscheinlichkeiten\relax }{subsection.7.1}{}} \citation{paper:kwonmurphy} +\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {8}{\ignorespaces Zuordnungstabelle der sensorspezifischen Richtungsangaben auf Himmelsrichtungen.}}{29}{table.8}} +\newlabel{tbl:zuordnungstabell}{{8}{29}{Zuordnungstabelle der sensorspezifischen Richtungsangaben auf Himmelsrichtungen}{table.8}{}} +\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {7.2}L"osungsansatz: Hidden Markow Modell}{29}{subsection.7.2}} +\newlabel{sec:berechnung:hmm}{{7.2}{29}{L"osungsansatz: Hidden Markow Modell\relax }{subsection.7.2}{}} +\@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {7.2.1}Grundlagen}{29}{subsubsection.7.2.1}} \citation{lect:hmm} \citation{tr:hmm} \citation{tr:hmm} \citation{tr:hmm} \citation{paper:kwonmurphy} -\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {8}{\ignorespaces Zuordnungstabelle der sensorspezifischen Richtungsangaben auf Himmelsrichtungen.}}{30}{table.8}} -\newlabel{tbl:zuordnungstabell}{{8}{30}{Zuordnungstabelle der sensorspezifischen Richtungsangaben auf Himmelsrichtungen}{table.8}{}} -\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {7.2}L"osungsansatz: Hidden Markow Modell}{30}{subsection.7.2}} -\newlabel{sec:berechnung:hmm}{{7.2}{30}{L"osungsansatz: Hidden Markow Modell\relax }{subsection.7.2}{}} -\@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {7.2.1}Grundlagen}{30}{subsubsection.7.2.1}} \citation{paper:kwonmurphy} -\citation{paper:ampelhmm} \citation{paper:kwonmurphy} \citation{paper:kwonmurphy} \citation{paper:ampelhmm} \citation{paper:ampelhmm} +\citation{paper:ampelhmm} +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {14}{\ignorespaces Konventionelles HMM. Entnommen aus Abb. 1d \cite {tr:hmm}}}{30}{figure.14}} +\newlabel{abb:hmmsimple}{{14}{30}{Konventionelles HMM. Entnommen aus Abb. 1d \cite {tr:hmm}\relax }{figure.14}{}} +\@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {7.2.2}HMM f"ur eine Kreuzung}{30}{subsubsection.7.2.2}} +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {15}{\ignorespaces \gls {gls:chmm} von \textsc {J. Kwon} und \textsc {K. Murphy}. Wei"se Felder repr"asentieren versteckte Zust"ande ; Graue Felder die beobachtbaren Induktionsschleifensensoren. Entnommen aus Abb. 3a \cite {paper:kwonmurphy}.}}{30}{figure.15}} +\newlabel{abb:chmmfreeway}{{15}{30}{\gls {gls:chmm} von \textsc {J. Kwon} und \textsc {K. Murphy}. Wei"se Felder repr"asentieren versteckte Zust"ande ; Graue Felder die beobachtbaren Induktionsschleifensensoren. Entnommen aus Abb. 3a \cite {paper:kwonmurphy}}{figure.15}{}} \citation{book:modsim} \citation{book:modsim} -\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {14}{\ignorespaces Konventionelles HMM. Entnommen aus Abb. 1d \cite {tr:hmm}}}{31}{figure.14}} -\newlabel{abb:hmmsimple}{{14}{31}{Konventionelles HMM. Entnommen aus Abb. 1d \cite {tr:hmm}\relax }{figure.14}{}} -\@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {7.2.2}HMM f"ur eine Kreuzung}{31}{subsubsection.7.2.2}} +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {16}{\ignorespaces \gls {gls:hmm} zur Beschreibung von Ampelphasen. Entnommen aus Abb. 3a \cite {paper:ampelhmm}.}}{31}{figure.16}} +\newlabel{abb:hmmampel}{{16}{31}{\gls {gls:hmm} zur Beschreibung von Ampelphasen. Entnommen aus Abb. 3a \cite {paper:ampelhmm}}{figure.16}{}} \@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {7.3}L"osungsansatz: Wegfindungsalgorithmen}{31}{subsection.7.3}} \newlabel{sec:berechnung:astar}{{7.3}{31}{L"osungsansatz: Wegfindungsalgorithmen\relax }{subsection.7.3}{}} -\newlabel{abb:chmmfreeway}{{15(a)}{32}{Subfigure 15(a)\relax }{subfigure.15.1}{}} -\newlabel{sub@abb:chmmfreeway}{{(a)}{32}{Subfigure 15(a)\relax }{subfigure.15.1}{}} -\newlabel{abb:hmmampel}{{15(b)}{32}{Subfigure 15(b)\relax }{subfigure.15.2}{}} -\newlabel{sub@abb:hmmampel}{{(b)}{32}{Subfigure 15(b)\relax }{subfigure.15.2}{}} -\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {15}{\ignorespaces Zwei HMM-Basierte Modellierungen im Verkehr}}{32}{figure.15}} -\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(a)}{\ignorespaces {\gls {gls:chmm} von \textsc {J. Kwon} und \textsc {K. Murphy}. Weiße Felder repräsentieren versteckte Zustände ; Graue Felder die beobachtbaren Induktionsschleifensensoren. Entnommen aus Abb. 3a \cite {paper:kwonmurphy}.}}}{32}{figure.15}} -\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(b)}{\ignorespaces {\gls {gls:hmm} zur Beschreibung von Ampelphasen. Entnommen aus Abb. 3a \cite {paper:ampelhmm}.}}}{32}{figure.15}} -\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {7.4}L"osungsansatz: Lineares Gleichungssystem}{32}{subsection.7.4}} -\newlabel{sec:berechnung:lgs}{{7.4}{32}{L"osungsansatz: Lineares Gleichungssystem\relax }{subsection.7.4}{}} \citation{script:m3} \citation{book:numerik} -\@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {7.4.1}Grundlagen}{33}{subsubsection.7.4.1}} -\newlabel{sec:berechnung:lgs:grund}{{7.4.1}{33}{Grundlagen\relax }{subsubsection.7.4.1}{}} -\newlabel{lgs:allgemein}{{4}{33}{Grundlagen\relax }{equation.7.4}{}} -\newlabel{lgs:matrix}{{5}{33}{Grundlagen\relax }{equation.7.5}{}} -\newlabel{lgs:koefmatrix}{{6}{33}{Grundlagen\relax }{equation.7.6}{}} +\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {7.4}L"osungsansatz: Lineares Gleichungssystem}{32}{subsection.7.4}} +\newlabel{sec:berechnung:lgs}{{7.4}{32}{L"osungsansatz: Lineares Gleichungssystem\relax }{subsection.7.4}{}} +\@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {7.4.1}Grundlagen}{32}{subsubsection.7.4.1}} +\newlabel{sec:berechnung:lgs:grund}{{7.4.1}{32}{Grundlagen\relax }{subsubsection.7.4.1}{}} +\newlabel{lgs:allgemein}{{4}{32}{Grundlagen\relax }{equation.7.4}{}} +\newlabel{lgs:matrix}{{5}{32}{Grundlagen\relax }{equation.7.5}{}} +\newlabel{lgs:koefmatrix}{{6}{32}{Grundlagen\relax }{equation.7.6}{}} \@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {7.4.2}Lineares Gleichungssystem einer Kreuzung}{33}{subsubsection.7.4.2}} \newlabel{sec:berechnung:lgs:xr}{{7.4.2}{33}{Lineares Gleichungssystem einer Kreuzung\relax }{subsubsection.7.4.2}{}} -\newlabel{equ:xrausgangallg}{{7}{34}{Lineares Gleichungssystem einer Kreuzung\relax }{equation.7.7}{}} -\newlabel{equ:xreingangallg}{{8}{34}{Lineares Gleichungssystem einer Kreuzung\relax }{equation.7.8}{}} -\newlabel{equ:algcalcmatrixout}{{9}{34}{Lineares Gleichungssystem einer Kreuzung\relax }{equation.7.9}{}} -\newlabel{equ:algcalcmatrixin}{{10}{34}{Lineares Gleichungssystem einer Kreuzung\relax }{equation.7.10}{}} -\newlabel{abb:a23calc}{{11}{34}{Lineares Gleichungssystem einer Kreuzung\relax }{equation.7.11}{}} +\newlabel{equ:xrausgangallg}{{7}{33}{Lineares Gleichungssystem einer Kreuzung\relax }{equation.7.7}{}} +\newlabel{equ:xreingangallg}{{8}{33}{Lineares Gleichungssystem einer Kreuzung\relax }{equation.7.8}{}} +\newlabel{equ:algcalcmatrixout}{{9}{33}{Lineares Gleichungssystem einer Kreuzung\relax }{equation.7.9}{}} +\newlabel{equ:algcalcmatrixin}{{10}{33}{Lineares Gleichungssystem einer Kreuzung\relax }{equation.7.10}{}} +\newlabel{abb:a23calcin}{{11}{34}{Lineares Gleichungssystem einer Kreuzung\relax }{equation.7.11}{}} +\newlabel{abb:a23calcout}{{12}{34}{Lineares Gleichungssystem einer Kreuzung\relax }{equation.7.12}{}} \newlabel{abb:a23d10virt}{{13}{35}{Lineares Gleichungssystem einer Kreuzung\relax }{equation.7.13}{}} -\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {7.5}Kreuzungsberechnung am Graphen}{36}{subsection.7.5}} -\newlabel{sec:berechnung:graph}{{7.5}{36}{Kreuzungsberechnung am Graphen\relax }{subsection.7.5}{}} +\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {7.5}Kreuzungsberechnung am Graphen}{35}{subsection.7.5}} +\newlabel{sec:berechnung:graph}{{7.5}{35}{Kreuzungsberechnung am Graphen\relax }{subsection.7.5}{}} \@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {7.5.1}Verkehrsfluss zwischen Kreuzungen}{36}{subsubsection.7.5.1}} \newlabel{sec:berechnung:betweenxr}{{7.5.1}{36}{Verkehrsfluss zwischen Kreuzungen\relax }{subsubsection.7.5.1}{}} \@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {7.5.2}Sonderfall: Validierungssensor}{36}{subsubsection.7.5.2}} \newlabel{sec:berechnung:validate}{{7.5.2}{36}{Sonderfall: Validierungssensor\relax }{subsubsection.7.5.2}{}} -\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {16}{\ignorespaces Kreuzung A4}}{37}{figure.16}} -\newlabel{abb:a4}{{16}{37}{Kreuzung A4\relax }{figure.16}{}} +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {17}{\ignorespaces Kreuzung A4}}{37}{figure.17}} +\newlabel{abb:a4}{{17}{37}{Kreuzung A4\relax }{figure.17}{}} \citation{thesis:michael} \citation{thesis:lehnhoff} -\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {8}Validierung}{39}{section.8}} -\newlabel{sec:validierung}{{8}{39}{Validierung\relax }{section.8}{}} -\newlabel{h1}{{8}{39}{Validierung\relax }{section.8}{}} -\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {8.1}Validierung durch Testdatenmenge}{39}{subsection.8.1}} -\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {8.2}Verkehrsz"ahlung}{39}{subsection.8.2}} +\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {8}Validierung}{38}{section.8}} +\newlabel{sec:validierung}{{8}{38}{Validierung\relax }{section.8}{}} +\newlabel{h1}{{8}{38}{Validierung\relax }{section.8}{}} +\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {8.1}Validierung durch Testdatenmenge}{38}{subsection.8.1}} +\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {8.2}Verkehrsz"ahlung}{38}{subsection.8.2}} \citation{thesis:mueller} -\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {9}Visualisierung}{41}{section.9}} -\newlabel{sec:visualisierung}{{9}{41}{Visualisierung\relax }{section.9}{}} -\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {9.1}Visualisierung des Graphen mit JMapViewer}{41}{subsection.9.1}} +\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {9}Visualisierung}{40}{section.9}} +\newlabel{sec:visualisierung}{{9}{40}{Visualisierung\relax }{section.9}{}} +\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {9.1}Visualisierung des Graphen mit JMapViewer}{40}{subsection.9.1}} +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {18}{\ignorespaces JMapViewer Anwendung mit eingezeichneten Kreuzungsbereichen und Sensorpositionen}}{40}{figure.18}} +\newlabel{abb:jmapviewer}{{18}{40}{JMapViewer Anwendung mit eingezeichneten Kreuzungsbereichen und Sensorpositionen\relax }{figure.18}{}} \@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {9.2}Visualisierung des JGraphT-Graphen}{41}{subsection.9.2}} -\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {17}{\ignorespaces JMapViewer Anwendung mit eingezeichneten Kreuzungsbereichen und Sensorpositionen}}{42}{figure.17}} -\newlabel{abb:jmapviewer}{{17}{42}{JMapViewer Anwendung mit eingezeichneten Kreuzungsbereichen und Sensorpositionen\relax }{figure.17}{}} -\newlabel{lst:create_vis_graph}{{5}{42}{Befehl zur Konvertierung und Darstellung eines JGraphT Graphen als JGraph\relax }{lstlisting.5}{}} -\@writefile{lol}{\contentsline {lstlisting}{\numberline {5}Befehl zur Konvertierung und Darstellung eines JGraphT Graphen als JGraph}{42}{lstlisting.5}} -\newlabel{abb:jgraphtubersicht}{{18(a)}{43}{Subfigure 18(a)\relax }{subfigure.18.1}{}} -\newlabel{sub@abb:jgraphtubersicht}{{(a)}{43}{Subfigure 18(a)\relax }{subfigure.18.1}{}} -\newlabel{abb:jgraphtxr}{{18(b)}{43}{Subfigure 18(b)\relax }{subfigure.18.2}{}} -\newlabel{sub@abb:jgraphtxr}{{(b)}{43}{Subfigure 18(b)\relax }{subfigure.18.2}{}} -\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {18}{\ignorespaces JGraphT-Graph Visualisierung mithilfe von JGraph.}}{43}{figure.18}} -\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(a)}{\ignorespaces {Kreuzungs"ubersichtsgraph mit JGraph visualisiert.}}}{43}{figure.18}} -\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(b)}{\ignorespaces {Kreuzung A46 mit JGraph visualisiert.}}}{43}{figure.18}} +\newlabel{abb:jgraphtubersicht}{{19(a)}{41}{Subfigure 19(a)\relax }{subfigure.19.1}{}} +\newlabel{sub@abb:jgraphtubersicht}{{(a)}{41}{Subfigure 19(a)\relax }{subfigure.19.1}{}} +\newlabel{abb:jgraphtxr}{{19(b)}{41}{Subfigure 19(b)\relax }{subfigure.19.2}{}} +\newlabel{sub@abb:jgraphtxr}{{(b)}{41}{Subfigure 19(b)\relax }{subfigure.19.2}{}} +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {19}{\ignorespaces JGraphT-Graph Visualisierung mithilfe von JGraph.}}{41}{figure.19}} +\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(a)}{\ignorespaces {Kreuzungs"ubersichtsgraph mit JGraph visualisiert.}}}{41}{figure.19}} +\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(b)}{\ignorespaces {Kreuzung A46 mit JGraph visualisiert.}}}{41}{figure.19}} +\newlabel{lst:create_vis_graph}{{5}{41}{Befehl zur Konvertierung und Darstellung eines JGraphT Graphen als JGraph\relax }{lstlisting.5}{}} +\@writefile{lol}{\contentsline {lstlisting}{\numberline {5}Befehl zur Konvertierung und Darstellung eines JGraphT Graphen als JGraph}{41}{lstlisting.5}} \citation{art:blackbox} -\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {10}Zusammenfassung \& Ausblick}{44}{section.10}} -\newlabel{sec:ausblick}{{10}{44}{Zusammenfassung \& Ausblick\relax }{section.10}{}} +\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {10}Zusammenfassung \& Ausblick}{43}{section.10}} +\newlabel{sec:ausblick}{{10}{43}{Zusammenfassung \& Ausblick\relax }{section.10}{}} \bibstyle{is-abbrv} \bibdata{bib/literature} \bibcite{paper:adaptiv}{1} @@ -280,91 +282,94 @@ \bibcite{web:statista:lkw}{20} \bibcite{web:statista:pkw}{21} \bibcite{script:m3}{22} -\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {11}Bibliographie}{45}{section.10}} +\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {11}Bibliographie}{44}{section.10}} \bibcite{book:cormen}{23} \bibcite{tr:hmm}{24} \citation{tr:hmm} -\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {12}Abbildungsverzeichnis}{47}{section.10}} -\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {13}Tabellenverzeichnis}{48}{section.10}} -\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {14}Quellcodeverzeichnis}{49}{section.10}} -\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {15}Anhang}{50}{section.15}} -\newlabel{sec:anhang}{{15}{50}{Anhang\relax }{section.15}{}} -\newlabel{anhang:a3}{{15}{50}{\relax }{section.15}{}} -\newlabel{anhang:a4}{{15}{50}{\relax }{section.15}{}} -\newlabel{anhang:a5}{{15}{50}{\relax }{section.15}{}} -\newlabel{anhang:a12}{{15}{51}{\relax }{section.15}{}} -\newlabel{anhang:a23}{{15}{51}{\relax }{section.15}{}} -\newlabel{anhang:a28}{{15}{51}{\relax }{section.15}{}} -\newlabel{anhang:a29}{{15}{52}{\relax }{section.15}{}} -\newlabel{anhang:a46}{{15}{52}{\relax }{section.15}{}} -\newlabel{anhang:a59}{{15}{52}{\relax }{section.15}{}} -\newlabel{anhang:a104}{{15}{52}{\relax }{section.15}{}} -\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {9}{\ignorespaces Verkehrsz"ahlung am 5. August 2013}}{54}{table.9}} -\newlabel{verkehrszaelung:d31}{{9}{54}{Verkehrsz"ahlung am 5. August 2013\relax }{table.9}{}} -\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {10}{\ignorespaces Verkehrszählung am 30. Juli 2013}}{55}{table.10}} -\newlabel{verkehrszaelung:xr}{{10}{55}{Verkehrszählung am 30. Juli 2013\relax }{table.10}{}} -\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {19}{\ignorespaces Kreuzungs"ubersicht 'Ministadt'in der Stadt Darmstadt}}{56}{figure.19}} -\newlabel{abb:cadxrover}{{19}{56}{Kreuzungs"ubersicht 'Ministadt'in der Stadt Darmstadt\relax }{figure.19}{}} -\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {20}{\ignorespaces CAD Bild der Stadt Darmstadt, mit eingezeichneten Kreuzungen}}{57}{figure.20}} -\newlabel{abb:caddarmstadt}{{20}{57}{CAD Bild der Stadt Darmstadt, mit eingezeichneten Kreuzungen\relax }{figure.20}{}} -\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {21}{\ignorespaces Kreuzung A3}}{58}{figure.21}} -\newlabel{abb:a3}{{21}{58}{Kreuzung A3\relax }{figure.21}{}} -\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {22}{\ignorespaces Kreuzung A5}}{59}{figure.22}} -\newlabel{abb:a5}{{22}{59}{Kreuzung A5\relax }{figure.22}{}} -\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {23}{\ignorespaces Kreuzung A12}}{60}{figure.23}} -\newlabel{abb:a12}{{23}{60}{Kreuzung A12\relax }{figure.23}{}} -\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {24}{\ignorespaces Kreuzung A28}}{61}{figure.24}} -\newlabel{abb:a28}{{24}{61}{Kreuzung A28\relax }{figure.24}{}} -\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {25}{\ignorespaces Kreuzung A29}}{62}{figure.25}} -\newlabel{abb:a29}{{25}{62}{Kreuzung A29\relax }{figure.25}{}} -\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {26}{\ignorespaces Kreuzung A46}}{63}{figure.26}} -\newlabel{abb:a46}{{26}{63}{Kreuzung A46\relax }{figure.26}{}} -\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {27}{\ignorespaces Kreuzung A59}}{64}{figure.27}} -\newlabel{abb:a59}{{27}{64}{Kreuzung A59\relax }{figure.27}{}} -\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {28}{\ignorespaces Kreuzung A104}}{65}{figure.28}} -\newlabel{abb:a104}{{28}{65}{Kreuzung A104\relax }{figure.28}{}} -\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {29}{\ignorespaces "Ubersetzungstabelle f"ur Kreuzung A3}}{66}{figure.29}} -\newlabel{abb:uta3}{{29}{66}{"Ubersetzungstabelle f"ur Kreuzung A3\relax }{figure.29}{}} -\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {30}{\ignorespaces "Ubersetzungstabelle f"ur Kreuzung A4}}{67}{figure.30}} -\newlabel{abb:uta4}{{30}{67}{"Ubersetzungstabelle f"ur Kreuzung A4\relax }{figure.30}{}} -\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {31}{\ignorespaces "Ubersetzungstabelle f"ur Kreuzung A5}}{68}{figure.31}} -\newlabel{abb:uta5}{{31}{68}{"Ubersetzungstabelle f"ur Kreuzung A5\relax }{figure.31}{}} -\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {32}{\ignorespaces "Ubersetzungstabelle f"ur Kreuzung A12}}{69}{figure.32}} -\newlabel{abb:uta12}{{32}{69}{"Ubersetzungstabelle f"ur Kreuzung A12\relax }{figure.32}{}} -\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {33}{\ignorespaces "Ubersetzungstabelle f"ur Kreuzung A23}}{70}{figure.33}} -\newlabel{abb:uta23}{{33}{70}{"Ubersetzungstabelle f"ur Kreuzung A23\relax }{figure.33}{}} -\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {34}{\ignorespaces "Ubersetzungstabelle f"ur Kreuzung A28}}{71}{figure.34}} -\newlabel{abb:uta28}{{34}{71}{"Ubersetzungstabelle f"ur Kreuzung A28\relax }{figure.34}{}} -\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {35}{\ignorespaces "Ubersetzungstabelle f"ur Kreuzung A29}}{72}{figure.35}} -\newlabel{abb:uta29}{{35}{72}{"Ubersetzungstabelle f"ur Kreuzung A29\relax }{figure.35}{}} -\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {36}{\ignorespaces "Ubersetzungstabelle f"ur Kreuzung A46}}{73}{figure.36}} -\newlabel{abb:uta46}{{36}{73}{"Ubersetzungstabelle f"ur Kreuzung A46\relax }{figure.36}{}} -\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {37}{\ignorespaces "Ubersetzungstabelle f"ur Kreuzung A59}}{74}{figure.37}} -\newlabel{abb:uta59}{{37}{74}{"Ubersetzungstabelle f"ur Kreuzung A59\relax }{figure.37}{}} -\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {38}{\ignorespaces "Ubersetzungstabelle f"ur Kreuzung A104}}{75}{figure.38}} -\newlabel{abb:uta104}{{38}{75}{"Ubersetzungstabelle f"ur Kreuzung A104\relax }{figure.38}{}} -\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {39}{\ignorespaces CAD Zeichnung der Kreuzung A3}}{76}{figure.39}} -\newlabel{abb:cada3}{{39}{76}{CAD Zeichnung der Kreuzung A3\relax }{figure.39}{}} -\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {40}{\ignorespaces CAD Zeichnung der Kreuzung A4}}{77}{figure.40}} -\newlabel{abb:cada4}{{40}{77}{CAD Zeichnung der Kreuzung A4\relax }{figure.40}{}} -\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {41}{\ignorespaces CAD Zeichnung der Kreuzung A5}}{78}{figure.41}} -\newlabel{abb:cada5}{{41}{78}{CAD Zeichnung der Kreuzung A5\relax }{figure.41}{}} -\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {42}{\ignorespaces CAD Zeichnung der Kreuzung A12}}{79}{figure.42}} -\newlabel{abb:cada12}{{42}{79}{CAD Zeichnung der Kreuzung A12\relax }{figure.42}{}} -\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {43}{\ignorespaces CAD Zeichnung der Kreuzung A23}}{80}{figure.43}} -\newlabel{abb:cada23}{{43}{80}{CAD Zeichnung der Kreuzung A23\relax }{figure.43}{}} -\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {44}{\ignorespaces CAD Zeichnung der Kreuzung A28}}{81}{figure.44}} -\newlabel{abb:cada28}{{44}{81}{CAD Zeichnung der Kreuzung A28\relax }{figure.44}{}} -\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {45}{\ignorespaces CAD Zeichnung der Kreuzung A29}}{82}{figure.45}} -\newlabel{abb:cada29}{{45}{82}{CAD Zeichnung der Kreuzung A29\relax }{figure.45}{}} -\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {46}{\ignorespaces CAD Zeichnung der Kreuzung A46}}{83}{figure.46}} -\newlabel{abb:cada46}{{46}{83}{CAD Zeichnung der Kreuzung A46\relax }{figure.46}{}} -\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {47}{\ignorespaces CAD Zeichnung der Kreuzung A59}}{84}{figure.47}} -\newlabel{abb:cada59}{{47}{84}{CAD Zeichnung der Kreuzung A59\relax }{figure.47}{}} -\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {48}{\ignorespaces CAD Zeichnung der Kreuzung A104}}{85}{figure.48}} -\newlabel{abb:cada104}{{48}{85}{CAD Zeichnung der Kreuzung A104\relax }{figure.48}{}} -\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {49}{\ignorespaces Abbiegewahrscheinlichkeiten Darmstadt Nord}}{86}{figure.49}} -\newlabel{abb:abbwnorth}{{49}{86}{Abbiegewahrscheinlichkeiten Darmstadt Nord\relax }{figure.49}{}} -\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {50}{\ignorespaces Abbiegewahrscheinlichkeiten Darmstadt S"ud}}{87}{figure.50}} -\newlabel{abb:abbwsouth}{{50}{87}{Abbiegewahrscheinlichkeiten Darmstadt S"ud\relax }{figure.50}{}} -\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {16}Glossar}{88}{figure.50}} +\citation{paper:kwonmurphy} +\citation{paper:ampelhmm} +\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {12}Abbildungsverzeichnis}{46}{section.10}} +\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {13}Tabellenverzeichnis}{47}{section.10}} +\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {14}Quellcodeverzeichnis}{48}{section.10}} +\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {15}Anhang}{49}{section.15}} +\newlabel{sec:anhang}{{15}{49}{Anhang\relax }{section.15}{}} +\newlabel{anhang:overview}{{15}{49}{\relax }{section.15}{}} +\newlabel{anhang:a3}{{15}{49}{\relax }{section.15}{}} +\newlabel{anhang:a4}{{15}{49}{\relax }{section.15}{}} +\newlabel{anhang:a5}{{15}{49}{\relax }{section.15}{}} +\newlabel{anhang:a12}{{15}{50}{\relax }{section.15}{}} +\newlabel{anhang:a23}{{15}{50}{\relax }{section.15}{}} +\newlabel{anhang:a28}{{15}{50}{\relax }{section.15}{}} +\newlabel{anhang:a29}{{15}{51}{\relax }{section.15}{}} +\newlabel{anhang:a46}{{15}{51}{\relax }{section.15}{}} +\newlabel{anhang:a59}{{15}{51}{\relax }{section.15}{}} +\newlabel{anhang:a104}{{15}{51}{\relax }{section.15}{}} +\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {9}{\ignorespaces Verkehrszählung am 30. Juli 2013}}{53}{table.9}} +\newlabel{verkehrszaelung:xr}{{9}{53}{Verkehrszählung am 30. Juli 2013\relax }{table.9}{}} +\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {10}{\ignorespaces Verkehrsz"ahlung am 5. August 2013}}{54}{table.10}} +\newlabel{verkehrszaelung:d31}{{10}{54}{Verkehrsz"ahlung am 5. August 2013\relax }{table.10}{}} +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {20}{\ignorespaces Kreuzungs"ubersicht 'Ministadt'in der Stadt Darmstadt}}{55}{figure.20}} +\newlabel{abb:cadxrover}{{20}{55}{Kreuzungs"ubersicht 'Ministadt'in der Stadt Darmstadt\relax }{figure.20}{}} +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {21}{\ignorespaces CAD Bild der Stadt Darmstadt, mit eingezeichneten Kreuzungen}}{56}{figure.21}} +\newlabel{abb:caddarmstadt}{{21}{56}{CAD Bild der Stadt Darmstadt, mit eingezeichneten Kreuzungen\relax }{figure.21}{}} +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {22}{\ignorespaces Kreuzung A3}}{57}{figure.22}} +\newlabel{abb:a3}{{22}{57}{Kreuzung A3\relax }{figure.22}{}} +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {23}{\ignorespaces Kreuzung A5}}{58}{figure.23}} +\newlabel{abb:a5}{{23}{58}{Kreuzung A5\relax }{figure.23}{}} +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {24}{\ignorespaces Kreuzung A12}}{59}{figure.24}} +\newlabel{abb:a12}{{24}{59}{Kreuzung A12\relax }{figure.24}{}} +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {25}{\ignorespaces Kreuzung A28}}{60}{figure.25}} +\newlabel{abb:a28}{{25}{60}{Kreuzung A28\relax }{figure.25}{}} +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {26}{\ignorespaces Kreuzung A29}}{61}{figure.26}} +\newlabel{abb:a29}{{26}{61}{Kreuzung A29\relax }{figure.26}{}} +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {27}{\ignorespaces Kreuzung A46}}{62}{figure.27}} +\newlabel{abb:a46}{{27}{62}{Kreuzung A46\relax }{figure.27}{}} +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {28}{\ignorespaces Kreuzung A59}}{63}{figure.28}} +\newlabel{abb:a59}{{28}{63}{Kreuzung A59\relax }{figure.28}{}} +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {29}{\ignorespaces Kreuzung A104}}{64}{figure.29}} +\newlabel{abb:a104}{{29}{64}{Kreuzung A104\relax }{figure.29}{}} +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {30}{\ignorespaces "Ubersetzungstabelle f"ur Kreuzung A3}}{65}{figure.30}} +\newlabel{abb:uta3}{{30}{65}{"Ubersetzungstabelle f"ur Kreuzung A3\relax }{figure.30}{}} +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {31}{\ignorespaces "Ubersetzungstabelle f"ur Kreuzung A4}}{66}{figure.31}} +\newlabel{abb:uta4}{{31}{66}{"Ubersetzungstabelle f"ur Kreuzung A4\relax }{figure.31}{}} +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {32}{\ignorespaces "Ubersetzungstabelle f"ur Kreuzung A5}}{67}{figure.32}} +\newlabel{abb:uta5}{{32}{67}{"Ubersetzungstabelle f"ur Kreuzung A5\relax }{figure.32}{}} +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {33}{\ignorespaces "Ubersetzungstabelle f"ur Kreuzung A12}}{68}{figure.33}} +\newlabel{abb:uta12}{{33}{68}{"Ubersetzungstabelle f"ur Kreuzung A12\relax }{figure.33}{}} +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {34}{\ignorespaces "Ubersetzungstabelle f"ur Kreuzung A23}}{69}{figure.34}} +\newlabel{abb:uta23}{{34}{69}{"Ubersetzungstabelle f"ur Kreuzung A23\relax }{figure.34}{}} +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {35}{\ignorespaces "Ubersetzungstabelle f"ur Kreuzung A28}}{70}{figure.35}} +\newlabel{abb:uta28}{{35}{70}{"Ubersetzungstabelle f"ur Kreuzung A28\relax }{figure.35}{}} +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {36}{\ignorespaces "Ubersetzungstabelle f"ur Kreuzung A29}}{71}{figure.36}} +\newlabel{abb:uta29}{{36}{71}{"Ubersetzungstabelle f"ur Kreuzung A29\relax }{figure.36}{}} +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {37}{\ignorespaces "Ubersetzungstabelle f"ur Kreuzung A46}}{72}{figure.37}} +\newlabel{abb:uta46}{{37}{72}{"Ubersetzungstabelle f"ur Kreuzung A46\relax }{figure.37}{}} +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {38}{\ignorespaces "Ubersetzungstabelle f"ur Kreuzung A59}}{73}{figure.38}} +\newlabel{abb:uta59}{{38}{73}{"Ubersetzungstabelle f"ur Kreuzung A59\relax }{figure.38}{}} +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {39}{\ignorespaces "Ubersetzungstabelle f"ur Kreuzung A104}}{74}{figure.39}} +\newlabel{abb:uta104}{{39}{74}{"Ubersetzungstabelle f"ur Kreuzung A104\relax }{figure.39}{}} +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {40}{\ignorespaces CAD Zeichnung der Kreuzung A3}}{75}{figure.40}} +\newlabel{abb:cada3}{{40}{75}{CAD Zeichnung der Kreuzung A3\relax }{figure.40}{}} +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {41}{\ignorespaces CAD Zeichnung der Kreuzung A4}}{76}{figure.41}} +\newlabel{abb:cada4}{{41}{76}{CAD Zeichnung der Kreuzung A4\relax }{figure.41}{}} +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {42}{\ignorespaces CAD Zeichnung der Kreuzung A5}}{77}{figure.42}} +\newlabel{abb:cada5}{{42}{77}{CAD Zeichnung der Kreuzung A5\relax }{figure.42}{}} +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {43}{\ignorespaces CAD Zeichnung der Kreuzung A12}}{78}{figure.43}} +\newlabel{abb:cada12}{{43}{78}{CAD Zeichnung der Kreuzung A12\relax }{figure.43}{}} +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {44}{\ignorespaces CAD Zeichnung der Kreuzung A23}}{79}{figure.44}} +\newlabel{abb:cada23}{{44}{79}{CAD Zeichnung der Kreuzung A23\relax }{figure.44}{}} +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {45}{\ignorespaces CAD Zeichnung der Kreuzung A28}}{80}{figure.45}} +\newlabel{abb:cada28}{{45}{80}{CAD Zeichnung der Kreuzung A28\relax }{figure.45}{}} +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {46}{\ignorespaces CAD Zeichnung der Kreuzung A29}}{81}{figure.46}} +\newlabel{abb:cada29}{{46}{81}{CAD Zeichnung der Kreuzung A29\relax }{figure.46}{}} +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {47}{\ignorespaces CAD Zeichnung der Kreuzung A46}}{82}{figure.47}} +\newlabel{abb:cada46}{{47}{82}{CAD Zeichnung der Kreuzung A46\relax }{figure.47}{}} +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {48}{\ignorespaces CAD Zeichnung der Kreuzung A59}}{83}{figure.48}} +\newlabel{abb:cada59}{{48}{83}{CAD Zeichnung der Kreuzung A59\relax }{figure.48}{}} +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {49}{\ignorespaces CAD Zeichnung der Kreuzung A104}}{84}{figure.49}} +\newlabel{abb:cada104}{{49}{84}{CAD Zeichnung der Kreuzung A104\relax }{figure.49}{}} +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {50}{\ignorespaces Abbiegewahrscheinlichkeiten Darmstadt Nord}}{85}{figure.50}} +\newlabel{abb:abbwnorth}{{50}{85}{Abbiegewahrscheinlichkeiten Darmstadt Nord\relax }{figure.50}{}} +\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {51}{\ignorespaces Abbiegewahrscheinlichkeiten Darmstadt S"ud}}{86}{figure.51}} +\newlabel{abb:abbwsouth}{{51}{86}{Abbiegewahrscheinlichkeiten Darmstadt S"ud\relax }{figure.51}{}} +\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {16}Glossar}{87}{figure.51}} diff --git a/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/TUDthesis.glg b/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/TUDthesis.glg index 2a2f953a..e86c4fe6 100644 --- a/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/TUDthesis.glg +++ b/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/TUDthesis.glg @@ -1,7 +1,7 @@ This is makeindex, version 2.15 [MiKTeX 2.9] (kpathsea + Thai support). Scanning style file C:/Daten/source/college/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/TUDthesis.ist.............................done (29 attributes redefined, 0 ignored). -Scanning input file TUDthesis.glo....done (30 entries accepted, 0 rejected). -Sorting entries....done (168 comparisons). -Generating output file TUDthesis.gls....done (51 lines written, 0 warnings). +Scanning input file TUDthesis.glo....done (40 entries accepted, 0 rejected). +Sorting entries....done (219 comparisons). +Generating output file TUDthesis.gls....done (54 lines written, 0 warnings). Output written in TUDthesis.gls. Transcript written in TUDthesis.glg. diff --git a/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/TUDthesis.glo b/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/TUDthesis.glo index 1a19697d..6ff583fe 100644 --- a/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/TUDthesis.glo +++ b/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/TUDthesis.glo @@ -1,5 +1,11 @@ \glossaryentry{LKW?\glossaryentryfield{gls:lkw}{\glsnamefont{LKW}}{Kurzform für Lastkraftwagen - Ein Lastkraftwagen ist ein Kraftfahrzeug mit starrem Rahmen, das vornehmlich zur Beförderung von Gütern oder anderen Lasten bestimmt ist}{\relax }|setentrycounter[]{page}\glsnumberformat}{4} \glossaryentry{PKW?\glossaryentryfield{gls:pkw}{\glsnamefont{PKW}}{Kurzform für Personenkraftwagen - Ein Personenkraftwagen ist Fahrzeuge mit eigenem Antrieb zum vorwiegenden Zwecke der Personenbeförderung. Sie werden auch Automobil oder kurz Auto genannt}{\relax }|setentrycounter[]{page}\glsnumberformat}{4} +\glossaryentry{PKW?\glossaryentryfield{gls:pkw}{\glsnamefont{PKW}}{Kurzform für Personenkraftwagen - Ein Personenkraftwagen ist Fahrzeuge mit eigenem Antrieb zum vorwiegenden Zwecke der Personenbeförderung. Sie werden auch Automobil oder kurz Auto genannt}{\relax }|setentrycounter[]{page}\glsnumberformat}{4} +\glossaryentry{LKW?\glossaryentryfield{gls:lkw}{\glsnamefont{LKW}}{Kurzform für Lastkraftwagen - Ein Lastkraftwagen ist ein Kraftfahrzeug mit starrem Rahmen, das vornehmlich zur Beförderung von Gütern oder anderen Lasten bestimmt ist}{\relax }|setentrycounter[]{page}\glsnumberformat}{4} +\glossaryentry{PKW?\glossaryentryfield{gls:pkw}{\glsnamefont{PKW}}{Kurzform für Personenkraftwagen - Ein Personenkraftwagen ist Fahrzeuge mit eigenem Antrieb zum vorwiegenden Zwecke der Personenbeförderung. Sie werden auch Automobil oder kurz Auto genannt}{\relax }|setentrycounter[]{page}\glsnumberformat}{4} +\glossaryentry{LKW?\glossaryentryfield{gls:lkw}{\glsnamefont{LKW}}{Kurzform für Lastkraftwagen - Ein Lastkraftwagen ist ein Kraftfahrzeug mit starrem Rahmen, das vornehmlich zur Beförderung von Gütern oder anderen Lasten bestimmt ist}{\relax }|setentrycounter[]{page}\glsnumberformat}{4} +\glossaryentry{Java?\glossaryentryfield{gls:java}{\glsnamefont{Java}}{ist eine objektorientierte Programmiersprache und eine eingetragene Marke des Unternehmens Sun Microsystems (2010 von Oracle aufgekauft). Die Programmiersprache ist ein Bestandteil der Java-Technologie. Diese besteht grundsätzlich aus dem Java-Entwicklungswerkzeug (JDK) zum Erstellen von Java-Programmen und der Java-Laufzeitumgebung (JRE) zu deren Ausführung. Die Laufzeitumgebung selbst umfasst die virtuelle Maschine (JVM) und die mitgelieferten Bibliotheken}{\relax }|setentrycounter[]{page}\glsnumberformat}{5} +\glossaryentry{JGraphT?\glossaryentryfield{gls:jgrapht}{\glsnamefont{JGraphT}}{ist eine freie Java-Graphen-Bibliothek die mathematische graphentheoretische Objekte und Algorithmen zur Verfügung stellt}{\relax }|setentrycounter[]{page}\glsnumberformat}{5} \glossaryentry{OSM?\glossaryentryfield{gls:osm}{\glsnamefont{OSM}}{Kurzform für OpenSteetMap - OpenStreetMap ist ein freies Projekt, das für jeden frei nutzbare Geodaten sammelt. Mit Hilfe dieser Daten können Weltkarten errechnet oder Spezialkarten abgeleitet werden sowie Navigation betrieben werden. Auf der OpenStreetMap-Startseite ist eine solche Karte abrufbar}{\relax }|setentrycounter[]{page}\glsnumberformat}{6} \glossaryentry{CSV?\glossaryentryfield{gls:csv}{\glsnamefont{CSV}}{engl. Comma-separated values - Das Dateiformat Comma-separated values und beschreibt den Aufbau einer Textdatei zur Speicherung oder zum Austausch einfach strukturierter Daten. Die Dateinamenserweiterung lautet .csv. Dabei ist es nicht zwingend notwendig, dass das verwendete Trennzeichen ein Komma ist. Gängige Trennzeichen sind Tabulator und Semikolon}{\relax }|setentrycounter[]{page}\glsnumberformat}{10} \glossaryentry{CSV?\glossaryentryfield{gls:csv}{\glsnamefont{CSV}}{engl. Comma-separated values - Das Dateiformat Comma-separated values und beschreibt den Aufbau einer Textdatei zur Speicherung oder zum Austausch einfach strukturierter Daten. Die Dateinamenserweiterung lautet .csv. Dabei ist es nicht zwingend notwendig, dass das verwendete Trennzeichen ein Komma ist. Gängige Trennzeichen sind Tabulator und Semikolon}{\relax }|setentrycounter[]{page}\glsnumberformat}{10} @@ -7,24 +13,28 @@ \glossaryentry{JEE6?\glossaryentryfield{gls:jee6}{\glsnamefont{JEE6}}{Kurzform für Java Enterprise Edition Version 6 - Java Platform, Enterprise Edition, abgekürzt Java EE oder früher J2EE, ist die Spezifikation einer Softwarearchitektur für die transaktionsbasierte Ausführung von in Java programmierten Anwendungen und insbesondere Web-Anwendungen. Sie ist eine der großen Plattformen, die um den Middleware-Markt kämpfen. Größter Konkurrent ist dabei die .NET-Plattform von Microsoft. JEE6 bezeichnet die sechste Generation der Software}{\relax }|setentrycounter[]{page}\glsnumberformat}{11} \glossaryentry{MySQL?\glossaryentryfield{gls:mysql}{\glsnamefont{MySQL}}{ist eines der weltweit am weitesten verbreiteten relationalen Datenbankverwaltungssysteme. Es ist als Open-Source-Software sowie als kommerzielle Enterpriseversion für verschiedene Betriebssysteme verfügbar und bildet die Grundlage für viele dynamische Webauftritte}{\relax }|setentrycounter[]{page}\glsnumberformat}{11} \glossaryentry{SQL?\glossaryentryfield{gls:sql}{\glsnamefont{SQL}}{ist eine Datenbanksprache zur Definition von Datenstrukturen in relationalen Datenbanken sowie zum Bearbeiten (Einfügen, Verändern, Löschen) und Abfragen von darauf basierenden Datenbeständen}{\relax }|setentrycounter[]{page}\glsnumberformat}{12} -\glossaryentry{UTC?\glossaryentryfield{gls:utc}{\glsnamefont{UTC}}{engl. Coordinated Universal Time - Die koordinierte Weltzeit ist die heute gültige Weltzeit. Eingeführt wurde sie 1972. Im Gegensatz zur Universalzeit UT, die den Schwankungen der Erdrotation stetig folgt, indem die Länge der Zeiteinheit angepasst wird, folgt die UTC diesen Schwankungen mittels Schaltsekunden, während ihr Sekundentakt jener der gleichmäßig mit SI-Sekunden durchlaufenden internationalen Atomzeit TAI ist.}{\relax }|setentrycounter[]{page}\glsnumberformat}{12} +\glossaryentry{UTC?\glossaryentryfield{gls:utc}{\glsnamefont{UTC}}{engl. Coordinated Universal Time - Die koordinierte Weltzeit ist die heute gültige Weltzeit. Eingeführt wurde sie 1972. Im Gegensatz zur Universalzeit UT, die den Schwankungen der Erdrotation stetig folgt, indem die Länge der Zeiteinheit angepasst wird, folgt die UTC diesen Schwankungen mittels Schaltsekunden, während ihr Sekundentakt jener der gleichmäßig mit SI-Sekunden durchlaufenden internationalen Atomzeit TAI ist}{\relax }|setentrycounter[]{page}\glsnumberformat}{12} \glossaryentry{CAD?\glossaryentryfield{gls:cad}{\glsnamefont{CAD}}{engl. computer-aided design - beschreibt den rechnergestützter Entwurf von technischen Zeichnungen und Produkten}{\relax }|setentrycounter[]{page}\glsnumberformat}{13} \glossaryentry{MySQL?\glossaryentryfield{gls:mysql}{\glsnamefont{MySQL}}{ist eines der weltweit am weitesten verbreiteten relationalen Datenbankverwaltungssysteme. Es ist als Open-Source-Software sowie als kommerzielle Enterpriseversion für verschiedene Betriebssysteme verfügbar und bildet die Grundlage für viele dynamische Webauftritte}{\relax }|setentrycounter[]{page}\glsnumberformat}{14} \glossaryentry{SQL?\glossaryentryfield{gls:sql}{\glsnamefont{SQL}}{ist eine Datenbanksprache zur Definition von Datenstrukturen in relationalen Datenbanken sowie zum Bearbeiten (Einfügen, Verändern, Löschen) und Abfragen von darauf basierenden Datenbeständen}{\relax }|setentrycounter[]{page}\glsnumberformat}{22} -\glossaryentry{Java?\glossaryentryfield{gls:java}{\glsnamefont{Java}}{ist eine objektorientierte Programmiersprache und eine eingetragene Marke des Unternehmens Sun Microsystems (2010 von Oracle aufgekauft). Die Programmiersprache ist ein Bestandteil der Java-Technologie. Diese besteht grundsätzlich aus dem Java-Entwicklungswerkzeug (JDK) zum Erstellen von Java-Programmen und der Java-Laufzeitumgebung (JRE) zu deren Ausführung. Die Laufzeitumgebung selbst umfasst die virtuelle Maschine (JVM) und die mitgelieferten Bibliotheken}{\relax }|setentrycounter[]{page}\glsnumberformat}{24} -\glossaryentry{JGraphT?\glossaryentryfield{gls:jgrapht}{\glsnamefont{JGraphT}}{ist eine freie Java-Graphen-Bibliothek die mathematische graphentheoretische Objekte und Algorithmen zur Verfügung stellt}{\relax }|setentrycounter[]{page}\glsnumberformat}{24} -\glossaryentry{HMM?\glossaryentryfield{gls:hmm}{\glsnamefont{HMM}}{engl. Hidden Markov Model - Ein Hidden Markov Model ist ein stochastisches Modell, das verstckte Zustände modellieren kann. Es ist nach dem russischen Mathematiker A. A. Markow benannt}{\relax }|setentrycounter[]{page}\glsnumberformat}{30} -\glossaryentry{HMM?\glossaryentryfield{gls:hmm}{\glsnamefont{HMM}}{engl. Hidden Markov Model - Ein Hidden Markov Model ist ein stochastisches Modell, das verstckte Zustände modellieren kann. Es ist nach dem russischen Mathematiker A. A. Markow benannt}{\relax }|setentrycounter[]{page}\glsnumberformat}{30} +\glossaryentry{Java?\glossaryentryfield{gls:java}{\glsnamefont{Java}}{ist eine objektorientierte Programmiersprache und eine eingetragene Marke des Unternehmens Sun Microsystems (2010 von Oracle aufgekauft). Die Programmiersprache ist ein Bestandteil der Java-Technologie. Diese besteht grundsätzlich aus dem Java-Entwicklungswerkzeug (JDK) zum Erstellen von Java-Programmen und der Java-Laufzeitumgebung (JRE) zu deren Ausführung. Die Laufzeitumgebung selbst umfasst die virtuelle Maschine (JVM) und die mitgelieferten Bibliotheken}{\relax }|setentrycounter[]{page}\glsnumberformat}{23} +\glossaryentry{JGraphT?\glossaryentryfield{gls:jgrapht}{\glsnamefont{JGraphT}}{ist eine freie Java-Graphen-Bibliothek die mathematische graphentheoretische Objekte und Algorithmen zur Verfügung stellt}{\relax }|setentrycounter[]{page}\glsnumberformat}{23} +\glossaryentry{HMM?\glossaryentryfield{gls:hmm}{\glsnamefont{HMM}}{engl. Hidden Markov Model - Ein Hidden Markov Model ist ein stochastisches Modell, das verstckte Zustände modellieren kann. Es ist nach dem russischen Mathematiker A. A. Markow benannt}{\relax }|setentrycounter[]{page}\glsnumberformat}{29} +\glossaryentry{HMM?\glossaryentryfield{gls:hmm}{\glsnamefont{HMM}}{engl. Hidden Markov Model - Ein Hidden Markov Model ist ein stochastisches Modell, das verstckte Zustände modellieren kann. Es ist nach dem russischen Mathematiker A. A. Markow benannt}{\relax }|setentrycounter[]{page}\glsnumberformat}{29} +\glossaryentry{CHMM?\glossaryentryfield{gls:chmm}{\glsnamefont{CHMM}}{engl. Coupled Hidden Markov Model - Ein gekoppeltes Hidden Markov Model ist eine Spezialform des HMM - es werden hierfür mehrere HMMS \textsc {gekoppelt}}{\relax }|setentrycounter[]{page}\glsnumberformat}{29} \glossaryentry{CHMM?\glossaryentryfield{gls:chmm}{\glsnamefont{CHMM}}{engl. Coupled Hidden Markov Model - Ein gekoppeltes Hidden Markov Model ist eine Spezialform des HMM - es werden hierfür mehrere HMMS \textsc {gekoppelt}}{\relax }|setentrycounter[]{page}\glsnumberformat}{30} \glossaryentry{CHMM?\glossaryentryfield{gls:chmm}{\glsnamefont{CHMM}}{engl. Coupled Hidden Markov Model - Ein gekoppeltes Hidden Markov Model ist eine Spezialform des HMM - es werden hierfür mehrere HMMS \textsc {gekoppelt}}{\relax }|setentrycounter[]{page}\glsnumberformat}{30} -\glossaryentry{CHMM?\glossaryentryfield{gls:chmm}{\glsnamefont{CHMM}}{engl. Coupled Hidden Markov Model - Ein gekoppeltes Hidden Markov Model ist eine Spezialform des HMM - es werden hierfür mehrere HMMS \textsc {gekoppelt}}{\relax }|setentrycounter[]{page}\glsnumberformat}{32} -\glossaryentry{HMM?\glossaryentryfield{gls:hmm}{\glsnamefont{HMM}}{engl. Hidden Markov Model - Ein Hidden Markov Model ist ein stochastisches Modell, das verstckte Zustände modellieren kann. Es ist nach dem russischen Mathematiker A. A. Markow benannt}{\relax }|setentrycounter[]{page}\glsnumberformat}{32} -\glossaryentry{LGS?\glossaryentryfield{gls:lgs}{\glsnamefont{LGS}}{Kurzform für lineares Gleichungssystem - Als lineares Gleichungssystem wird in der linearen Algebra ein System linearer Gleichungen bezeichnet, die mehrere unbekannte Größen (Variablen) enthalten}{\relax }|setentrycounter[]{page}\glsnumberformat}{33} -\glossaryentry{LGS?\glossaryentryfield{gls:lgs}{\glsnamefont{LGS}}{Kurzform für lineares Gleichungssystem - Als lineares Gleichungssystem wird in der linearen Algebra ein System linearer Gleichungen bezeichnet, die mehrere unbekannte Größen (Variablen) enthalten}{\relax }|setentrycounter[]{page}\glsnumberformat}{33} +\glossaryentry{HMM?\glossaryentryfield{gls:hmm}{\glsnamefont{HMM}}{engl. Hidden Markov Model - Ein Hidden Markov Model ist ein stochastisches Modell, das verstckte Zustände modellieren kann. Es ist nach dem russischen Mathematiker A. A. Markow benannt}{\relax }|setentrycounter[]{page}\glsnumberformat}{31} +\glossaryentry{LGS?\glossaryentryfield{gls:lgs}{\glsnamefont{LGS}}{Kurzform für lineares Gleichungssystem - Als lineares Gleichungssystem wird in der linearen Algebra ein System linearer Gleichungen bezeichnet, die mehrere unbekannte Größen (Variablen) enthalten}{\relax }|setentrycounter[]{page}\glsnumberformat}{32} +\glossaryentry{LGS?\glossaryentryfield{gls:lgs}{\glsnamefont{LGS}}{Kurzform für lineares Gleichungssystem - Als lineares Gleichungssystem wird in der linearen Algebra ein System linearer Gleichungen bezeichnet, die mehrere unbekannte Größen (Variablen) enthalten}{\relax }|setentrycounter[]{page}\glsnumberformat}{32} \glossaryentry{LGS?\glossaryentryfield{gls:lgs}{\glsnamefont{LGS}}{Kurzform für lineares Gleichungssystem - Als lineares Gleichungssystem wird in der linearen Algebra ein System linearer Gleichungen bezeichnet, die mehrere unbekannte Größen (Variablen) enthalten}{\relax }|setentrycounter[]{page}\glsnumberformat}{33} +\glossaryentry{UTC?\glossaryentryfield{gls:utc}{\glsnamefont{UTC}}{engl. Coordinated Universal Time - Die koordinierte Weltzeit ist die heute gültige Weltzeit. Eingeführt wurde sie 1972. Im Gegensatz zur Universalzeit UT, die den Schwankungen der Erdrotation stetig folgt, indem die Länge der Zeiteinheit angepasst wird, folgt die UTC diesen Schwankungen mittels Schaltsekunden, während ihr Sekundentakt jener der gleichmäßig mit SI-Sekunden durchlaufenden internationalen Atomzeit TAI ist}{\relax }|setentrycounter[]{page}\glsnumberformat}{34} +\glossaryentry{UTC?\glossaryentryfield{gls:utc}{\glsnamefont{UTC}}{engl. Coordinated Universal Time - Die koordinierte Weltzeit ist die heute gültige Weltzeit. Eingeführt wurde sie 1972. Im Gegensatz zur Universalzeit UT, die den Schwankungen der Erdrotation stetig folgt, indem die Länge der Zeiteinheit angepasst wird, folgt die UTC diesen Schwankungen mittels Schaltsekunden, während ihr Sekundentakt jener der gleichmäßig mit SI-Sekunden durchlaufenden internationalen Atomzeit TAI ist}{\relax }|setentrycounter[]{page}\glsnumberformat}{34} \glossaryentry{LGS?\glossaryentryfield{gls:lgs}{\glsnamefont{LGS}}{Kurzform für lineares Gleichungssystem - Als lineares Gleichungssystem wird in der linearen Algebra ein System linearer Gleichungen bezeichnet, die mehrere unbekannte Größen (Variablen) enthalten}{\relax }|setentrycounter[]{page}\glsnumberformat}{35} -\glossaryentry{LGS?\glossaryentryfield{gls:lgs}{\glsnamefont{LGS}}{Kurzform für lineares Gleichungssystem - Als lineares Gleichungssystem wird in der linearen Algebra ein System linearer Gleichungen bezeichnet, die mehrere unbekannte Größen (Variablen) enthalten}{\relax }|setentrycounter[]{page}\glsnumberformat}{37} -\glossaryentry{OSM?\glossaryentryfield{gls:osm}{\glsnamefont{OSM}}{Kurzform für OpenSteetMap - OpenStreetMap ist ein freies Projekt, das für jeden frei nutzbare Geodaten sammelt. Mit Hilfe dieser Daten können Weltkarten errechnet oder Spezialkarten abgeleitet werden sowie Navigation betrieben werden. Auf der OpenStreetMap-Startseite ist eine solche Karte abrufbar}{\relax }|setentrycounter[]{page}\glsnumberformat}{41} -\glossaryentry{OSM?\glossaryentryfield{gls:osm}{\glsnamefont{OSM}}{Kurzform für OpenSteetMap - OpenStreetMap ist ein freies Projekt, das für jeden frei nutzbare Geodaten sammelt. Mit Hilfe dieser Daten können Weltkarten errechnet oder Spezialkarten abgeleitet werden sowie Navigation betrieben werden. Auf der OpenStreetMap-Startseite ist eine solche Karte abrufbar}{\relax }|setentrycounter[]{page}\glsnumberformat}{41} +\glossaryentry{LGS?\glossaryentryfield{gls:lgs}{\glsnamefont{LGS}}{Kurzform für lineares Gleichungssystem - Als lineares Gleichungssystem wird in der linearen Algebra ein System linearer Gleichungen bezeichnet, die mehrere unbekannte Größen (Variablen) enthalten}{\relax }|setentrycounter[]{page}\glsnumberformat}{36} +\glossaryentry{OSM?\glossaryentryfield{gls:osm}{\glsnamefont{OSM}}{Kurzform für OpenSteetMap - OpenStreetMap ist ein freies Projekt, das für jeden frei nutzbare Geodaten sammelt. Mit Hilfe dieser Daten können Weltkarten errechnet oder Spezialkarten abgeleitet werden sowie Navigation betrieben werden. Auf der OpenStreetMap-Startseite ist eine solche Karte abrufbar}{\relax }|setentrycounter[]{page}\glsnumberformat}{40} +\glossaryentry{OSM?\glossaryentryfield{gls:osm}{\glsnamefont{OSM}}{Kurzform für OpenSteetMap - OpenStreetMap ist ein freies Projekt, das für jeden frei nutzbare Geodaten sammelt. Mit Hilfe dieser Daten können Weltkarten errechnet oder Spezialkarten abgeleitet werden sowie Navigation betrieben werden. Auf der OpenStreetMap-Startseite ist eine solche Karte abrufbar}{\relax }|setentrycounter[]{page}\glsnumberformat}{40} \glossaryentry{JGraphT?\glossaryentryfield{gls:jgrapht}{\glsnamefont{JGraphT}}{ist eine freie Java-Graphen-Bibliothek die mathematische graphentheoretische Objekte und Algorithmen zur Verfügung stellt}{\relax }|setentrycounter[]{page}\glsnumberformat}{41} \glossaryentry{JGraph?\glossaryentryfield{gls:jgraph}{\glsnamefont{JGraph}}{ist eine populäre Graphenvisualisierungs-Bibliothek für Java}{\relax }|setentrycounter[]{page}\glsnumberformat}{41} +\glossaryentry{CHMM?\glossaryentryfield{gls:chmm}{\glsnamefont{CHMM}}{engl. Coupled Hidden Markov Model - Ein gekoppeltes Hidden Markov Model ist eine Spezialform des HMM - es werden hierfür mehrere HMMS \textsc {gekoppelt}}{\relax }|setentrycounter[]{page}\glsnumberformat}{46} +\glossaryentry{HMM?\glossaryentryfield{gls:hmm}{\glsnamefont{HMM}}{engl. Hidden Markov Model - Ein Hidden Markov Model ist ein stochastisches Modell, das verstckte Zustände modellieren kann. Es ist nach dem russischen Mathematiker A. A. Markow benannt}{\relax }|setentrycounter[]{page}\glsnumberformat}{46} diff --git a/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/TUDthesis.gls b/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/TUDthesis.gls index 0e05e8cb..f25fc8b7 100644 --- a/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/TUDthesis.gls +++ b/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/TUDthesis.gls @@ -5,29 +5,31 @@ \setentrycounter[]{page}\glsnumberformat{10}\delimN \setentrycounter[]{page}\glsnumberformat{13}}}% \glossaryentryfield{gls:chmm}{\glsnamefont{CHMM}}{engl. Coupled Hidden Markov Model - Ein gekoppeltes Hidden Markov Model ist eine Spezialform des HMM - es werden hierfür mehrere HMMS \textsc {gekoppelt}}{\relax }{\glossaryentrynumbers{\relax - \setentrycounter[]{page}\glsnumberformat{30}\delimN - \setentrycounter[]{page}\glsnumberformat{32}}}% + \setentrycounter[]{page}\glsnumberformat{29\delimN 30}\delimN + \setentrycounter[]{page}\glsnumberformat{46}}}% \glossaryentryfield{gls:csv}{\glsnamefont{CSV}}{engl. Comma-separated values - Das Dateiformat Comma-separated values und beschreibt den Aufbau einer Textdatei zur Speicherung oder zum Austausch einfach strukturierter Daten. Die Dateinamenserweiterung lautet .csv. Dabei ist es nicht zwingend notwendig, dass das verwendete Trennzeichen ein Komma ist. Gängige Trennzeichen sind Tabulator und Semikolon}{\relax }{\glossaryentrynumbers{\relax \setentrycounter[]{page}\glsnumberformat{10}}}\glsgroupskip \glsgroupheading{H}\relax \glsresetentrylist % \glossaryentryfield{gls:hmm}{\glsnamefont{HMM}}{engl. Hidden Markov Model - Ein Hidden Markov Model ist ein stochastisches Modell, das verstckte Zustände modellieren kann. Es ist nach dem russischen Mathematiker A. A. Markow benannt}{\relax }{\glossaryentrynumbers{\relax - \setentrycounter[]{page}\glsnumberformat{30}\delimN - \setentrycounter[]{page}\glsnumberformat{32}}}\glsgroupskip + \setentrycounter[]{page}\glsnumberformat{29}\delimN + \setentrycounter[]{page}\glsnumberformat{31}\delimN + \setentrycounter[]{page}\glsnumberformat{46}}}\glsgroupskip \glsgroupheading{J}\relax \glsresetentrylist % \glossaryentryfield{gls:java}{\glsnamefont{Java}}{ist eine objektorientierte Programmiersprache und eine eingetragene Marke des Unternehmens Sun Microsystems (2010 von Oracle aufgekauft). Die Programmiersprache ist ein Bestandteil der Java-Technologie. Diese besteht grundsätzlich aus dem Java-Entwicklungswerkzeug (JDK) zum Erstellen von Java-Programmen und der Java-Laufzeitumgebung (JRE) zu deren Ausführung. Die Laufzeitumgebung selbst umfasst die virtuelle Maschine (JVM) und die mitgelieferten Bibliotheken}{\relax }{\glossaryentrynumbers{\relax - \setentrycounter[]{page}\glsnumberformat{24}}}% + \setentrycounter[]{page}\glsnumberformat{5}\delimN + \setentrycounter[]{page}\glsnumberformat{23}}}% \glossaryentryfield{gls:jee6}{\glsnamefont{JEE6}}{Kurzform für Java Enterprise Edition Version 6 - Java Platform, Enterprise Edition, abgekürzt Java EE oder früher J2EE, ist die Spezifikation einer Softwarearchitektur für die transaktionsbasierte Ausführung von in Java programmierten Anwendungen und insbesondere Web-Anwendungen. Sie ist eine der großen Plattformen, die um den Middleware-Markt kämpfen. Größter Konkurrent ist dabei die .NET-Plattform von Microsoft. JEE6 bezeichnet die sechste Generation der Software}{\relax }{\glossaryentrynumbers{\relax \setentrycounter[]{page}\glsnumberformat{11}}}% \glossaryentryfield{gls:jgraph}{\glsnamefont{JGraph}}{ist eine populäre Graphenvisualisierungs-Bibliothek für Java}{\relax }{\glossaryentrynumbers{\relax \setentrycounter[]{page}\glsnumberformat{41}}}% \glossaryentryfield{gls:jgrapht}{\glsnamefont{JGraphT}}{ist eine freie Java-Graphen-Bibliothek die mathematische graphentheoretische Objekte und Algorithmen zur Verfügung stellt}{\relax }{\glossaryentrynumbers{\relax - \setentrycounter[]{page}\glsnumberformat{24}\delimN + \setentrycounter[]{page}\glsnumberformat{5}\delimN + \setentrycounter[]{page}\glsnumberformat{23}\delimN \setentrycounter[]{page}\glsnumberformat{41}}}\glsgroupskip \glsgroupheading{L}\relax \glsresetentrylist % \glossaryentryfield{gls:lgs}{\glsnamefont{LGS}}{Kurzform für lineares Gleichungssystem - Als lineares Gleichungssystem wird in der linearen Algebra ein System linearer Gleichungen bezeichnet, die mehrere unbekannte Größen (Variablen) enthalten}{\relax }{\glossaryentrynumbers{\relax - \setentrycounter[]{page}\glsnumberformat{33}\delimN - \setentrycounter[]{page}\glsnumberformat{35}\delimN - \setentrycounter[]{page}\glsnumberformat{37}}}% + \setentrycounter[]{page}\glsnumberformat{32\delimN 33}\delimN + \setentrycounter[]{page}\glsnumberformat{35\delimN 36}}}% \glossaryentryfield{gls:lkw}{\glsnamefont{LKW}}{Kurzform für Lastkraftwagen - Ein Lastkraftwagen ist ein Kraftfahrzeug mit starrem Rahmen, das vornehmlich zur Beförderung von Gütern oder anderen Lasten bestimmt ist}{\relax }{\glossaryentrynumbers{\relax \setentrycounter[]{page}\glsnumberformat{4}}}\glsgroupskip \glsgroupheading{M}\relax \glsresetentrylist % @@ -37,7 +39,7 @@ \glsgroupheading{O}\relax \glsresetentrylist % \glossaryentryfield{gls:osm}{\glsnamefont{OSM}}{Kurzform für OpenSteetMap - OpenStreetMap ist ein freies Projekt, das für jeden frei nutzbare Geodaten sammelt. Mit Hilfe dieser Daten können Weltkarten errechnet oder Spezialkarten abgeleitet werden sowie Navigation betrieben werden. Auf der OpenStreetMap-Startseite ist eine solche Karte abrufbar}{\relax }{\glossaryentrynumbers{\relax \setentrycounter[]{page}\glsnumberformat{6}\delimN - \setentrycounter[]{page}\glsnumberformat{41}}}\glsgroupskip + \setentrycounter[]{page}\glsnumberformat{40}}}\glsgroupskip \glsgroupheading{P}\relax \glsresetentrylist % \glossaryentryfield{gls:pkw}{\glsnamefont{PKW}}{Kurzform für Personenkraftwagen - Ein Personenkraftwagen ist Fahrzeuge mit eigenem Antrieb zum vorwiegenden Zwecke der Personenbeförderung. Sie werden auch Automobil oder kurz Auto genannt}{\relax }{\glossaryentrynumbers{\relax \setentrycounter[]{page}\glsnumberformat{4}}}\glsgroupskip @@ -47,5 +49,6 @@ \setentrycounter[]{page}\glsnumberformat{22}}}\glsgroupskip \glsgroupheading{U}\relax \glsresetentrylist % \glossaryentryfield{gls:utc}{\glsnamefont{UTC}}{engl. Coordinated Universal Time - Die koordinierte Weltzeit ist die heute gültige Weltzeit. Eingeführt wurde sie 1972. Im Gegensatz zur Universalzeit UT, die den Schwankungen der Erdrotation stetig folgt, indem die Länge der Zeiteinheit angepasst wird, folgt die UTC diesen Schwankungen mittels Schaltsekunden, während ihr Sekundentakt jener der gleichmäßig mit SI-Sekunden durchlaufenden internationalen Atomzeit TAI ist.}{\relax }{\glossaryentrynumbers{\relax - \setentrycounter[]{page}\glsnumberformat{12}}}% + \setentrycounter[]{page}\glsnumberformat{12}\delimN + \setentrycounter[]{page}\glsnumberformat{34}}}% \end{theglossary}\glossarypostamble diff --git a/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/TUDthesis.ist b/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/TUDthesis.ist index f875589f..9c12f460 100644 --- a/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/TUDthesis.ist +++ b/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/TUDthesis.ist @@ -1,5 +1,5 @@ % makeindex style file created by the glossaries package -% for document 'TUDthesis' on 2013-8-26 +% for document 'TUDthesis' on 2013-8-27 actual '?' encap '|' level '!' diff --git a/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/TUDthesis.lof b/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/TUDthesis.lof index 417801f3..0c2fe2e8 100644 --- a/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/TUDthesis.lof +++ b/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/TUDthesis.lof @@ -5,53 +5,52 @@ \contentsline {subfigure}{\numberline {(a)}{\ignorespaces {In der Fahrbahn integrierte Induktionsschleife. Entnommen aus \cite {book:bosserhoff} Abb. 60b}}}{7}{figure.3} \contentsline {subfigure}{\numberline {(b)}{\ignorespaces {Schematischer Aubau einer Induktionsschleife. Entnommen aus \cite {thesis:mazur} Abb. 2.5}}}{7}{figure.3} \contentsline {figure}{\numberline {4}{\ignorespaces Aufgaben und System des Verkehrsmanagements}}{9}{figure.4} -\contentsline {figure}{\numberline {5}{\ignorespaces "Ubersicht "uber die verwendeten Datenbanken der JEE6-Anwendung}}{11}{figure.5} +\contentsline {figure}{\numberline {5}{\ignorespaces "Ubersicht "uber die verwendeten Datenbanken von \textit {TrafficEye}}}{11}{figure.5} \contentsline {figure}{\numberline {6}{\ignorespaces \textit {Ministadt}, Ausschnitt von Darmstadt, der innerhalb dieser Arbeit betrachtet wurde.}}{13}{figure.6} -\contentsline {figure}{\numberline {7}{\ignorespaces Kreuzungs"ubersicht \textit {Ministadt} in der Stadt Darmstadt}}{17}{figure.7} -\contentsline {figure}{\numberline {8}{\ignorespaces H"andische Modellierung der Kreuzung A23}}{18}{figure.8} -\contentsline {figure}{\numberline {9}{\ignorespaces Graphen-Typen}}{20}{figure.9} -\contentsline {figure}{\numberline {10}{\ignorespaces H"andische Modellierung der Kreuzung A23 mit markierten Ausgangsverbindungen}}{22}{figure.10} -\contentsline {figure}{\numberline {11}{\ignorespaces "Ubersicht "uber die entworfene Datenbankstruktur}}{23}{figure.11} -\contentsline {figure}{\numberline {12}{\ignorespaces Klassendiagramm der JGraphT Implementierung des Stra"senmodells.}}{25}{figure.12} -\contentsline {figure}{\numberline {13}{\ignorespaces Klassendiagramm der Algorithmenstruktur.}}{26}{figure.13} -\contentsline {figure}{\numberline {14}{\ignorespaces Konventionelles HMM. Entnommen aus Abb. 1d \cite {tr:hmm}}}{31}{figure.14} -\contentsline {figure}{\numberline {15}{\ignorespaces Zwei HMM-Basierte Modellierungen im Verkehr}}{32}{figure.15} -\contentsline {subfigure}{\numberline {(a)}{\ignorespaces {\gls {gls:chmm} von \textsc {J. Kwon} und \textsc {K. Murphy}. Weiße Felder repräsentieren versteckte Zustände ; Graue Felder die beobachtbaren Induktionsschleifensensoren. Entnommen aus Abb. 3a \cite {paper:kwonmurphy}.}}}{32}{figure.15} -\contentsline {subfigure}{\numberline {(b)}{\ignorespaces {\gls {gls:hmm} zur Beschreibung von Ampelphasen. Entnommen aus Abb. 3a \cite {paper:ampelhmm}.}}}{32}{figure.15} -\contentsline {figure}{\numberline {16}{\ignorespaces Kreuzung A4}}{37}{figure.16} -\contentsline {figure}{\numberline {17}{\ignorespaces JMapViewer Anwendung mit eingezeichneten Kreuzungsbereichen und Sensorpositionen}}{42}{figure.17} -\contentsline {figure}{\numberline {18}{\ignorespaces JGraphT-Graph Visualisierung mithilfe von JGraph.}}{43}{figure.18} -\contentsline {subfigure}{\numberline {(a)}{\ignorespaces {Kreuzungs"ubersichtsgraph mit JGraph visualisiert.}}}{43}{figure.18} -\contentsline {subfigure}{\numberline {(b)}{\ignorespaces {Kreuzung A46 mit JGraph visualisiert.}}}{43}{figure.18} -\contentsline {figure}{\numberline {19}{\ignorespaces Kreuzungs"ubersicht 'Ministadt'in der Stadt Darmstadt}}{56}{figure.19} -\contentsline {figure}{\numberline {20}{\ignorespaces CAD Bild der Stadt Darmstadt, mit eingezeichneten Kreuzungen}}{57}{figure.20} -\contentsline {figure}{\numberline {21}{\ignorespaces Kreuzung A3}}{58}{figure.21} -\contentsline {figure}{\numberline {22}{\ignorespaces Kreuzung A5}}{59}{figure.22} -\contentsline {figure}{\numberline {23}{\ignorespaces Kreuzung A12}}{60}{figure.23} -\contentsline {figure}{\numberline {24}{\ignorespaces Kreuzung A28}}{61}{figure.24} -\contentsline {figure}{\numberline {25}{\ignorespaces Kreuzung A29}}{62}{figure.25} -\contentsline {figure}{\numberline {26}{\ignorespaces Kreuzung A46}}{63}{figure.26} -\contentsline {figure}{\numberline {27}{\ignorespaces Kreuzung A59}}{64}{figure.27} -\contentsline {figure}{\numberline {28}{\ignorespaces Kreuzung A104}}{65}{figure.28} -\contentsline {figure}{\numberline {29}{\ignorespaces "Ubersetzungstabelle f"ur Kreuzung A3}}{66}{figure.29} -\contentsline {figure}{\numberline {30}{\ignorespaces "Ubersetzungstabelle f"ur Kreuzung A4}}{67}{figure.30} -\contentsline {figure}{\numberline {31}{\ignorespaces "Ubersetzungstabelle f"ur Kreuzung A5}}{68}{figure.31} -\contentsline {figure}{\numberline {32}{\ignorespaces "Ubersetzungstabelle f"ur Kreuzung A12}}{69}{figure.32} -\contentsline {figure}{\numberline {33}{\ignorespaces "Ubersetzungstabelle f"ur Kreuzung A23}}{70}{figure.33} -\contentsline {figure}{\numberline {34}{\ignorespaces "Ubersetzungstabelle f"ur Kreuzung A28}}{71}{figure.34} -\contentsline {figure}{\numberline {35}{\ignorespaces "Ubersetzungstabelle f"ur Kreuzung A29}}{72}{figure.35} -\contentsline {figure}{\numberline {36}{\ignorespaces "Ubersetzungstabelle f"ur Kreuzung A46}}{73}{figure.36} -\contentsline {figure}{\numberline {37}{\ignorespaces "Ubersetzungstabelle f"ur Kreuzung A59}}{74}{figure.37} -\contentsline {figure}{\numberline {38}{\ignorespaces "Ubersetzungstabelle f"ur Kreuzung A104}}{75}{figure.38} -\contentsline {figure}{\numberline {39}{\ignorespaces CAD Zeichnung der Kreuzung A3}}{76}{figure.39} -\contentsline {figure}{\numberline {40}{\ignorespaces CAD Zeichnung der Kreuzung A4}}{77}{figure.40} -\contentsline {figure}{\numberline {41}{\ignorespaces CAD Zeichnung der Kreuzung A5}}{78}{figure.41} -\contentsline {figure}{\numberline {42}{\ignorespaces CAD Zeichnung der Kreuzung A12}}{79}{figure.42} -\contentsline {figure}{\numberline {43}{\ignorespaces CAD Zeichnung der Kreuzung A23}}{80}{figure.43} -\contentsline {figure}{\numberline {44}{\ignorespaces CAD Zeichnung der Kreuzung A28}}{81}{figure.44} -\contentsline {figure}{\numberline {45}{\ignorespaces CAD Zeichnung der Kreuzung A29}}{82}{figure.45} -\contentsline {figure}{\numberline {46}{\ignorespaces CAD Zeichnung der Kreuzung A46}}{83}{figure.46} -\contentsline {figure}{\numberline {47}{\ignorespaces CAD Zeichnung der Kreuzung A59}}{84}{figure.47} -\contentsline {figure}{\numberline {48}{\ignorespaces CAD Zeichnung der Kreuzung A104}}{85}{figure.48} -\contentsline {figure}{\numberline {49}{\ignorespaces Abbiegewahrscheinlichkeiten Darmstadt Nord}}{86}{figure.49} -\contentsline {figure}{\numberline {50}{\ignorespaces Abbiegewahrscheinlichkeiten Darmstadt S"ud}}{87}{figure.50} +\contentsline {figure}{\numberline {7}{\ignorespaces Kreuzungs"ubersicht \textit {Ministadt} in der Stadt Darmstadt}}{16}{figure.7} +\contentsline {figure}{\numberline {8}{\ignorespaces H"andische Modellierung der Kreuzung A23}}{17}{figure.8} +\contentsline {figure}{\numberline {9}{\ignorespaces Graphen-Typen}}{19}{figure.9} +\contentsline {figure}{\numberline {10}{\ignorespaces H"andische Modellierung der Kreuzung A23 mit markierten Ausgangsverbindungen}}{21}{figure.10} +\contentsline {figure}{\numberline {11}{\ignorespaces "Ubersicht "uber die entworfene Datenbankstruktur}}{22}{figure.11} +\contentsline {figure}{\numberline {12}{\ignorespaces Klassendiagramm der JGraphT Implementierung des Stra"senmodells.}}{24}{figure.12} +\contentsline {figure}{\numberline {13}{\ignorespaces Klassendiagramm der Algorithmenstruktur.}}{25}{figure.13} +\contentsline {figure}{\numberline {14}{\ignorespaces Konventionelles HMM. Entnommen aus Abb. 1d \cite {tr:hmm}}}{30}{figure.14} +\contentsline {figure}{\numberline {15}{\ignorespaces \gls {gls:chmm} von \textsc {J. Kwon} und \textsc {K. Murphy}. Wei"se Felder repr"asentieren versteckte Zust"ande ; Graue Felder die beobachtbaren Induktionsschleifensensoren. Entnommen aus Abb. 3a \cite {paper:kwonmurphy}.}}{30}{figure.15} +\contentsline {figure}{\numberline {16}{\ignorespaces \gls {gls:hmm} zur Beschreibung von Ampelphasen. Entnommen aus Abb. 3a \cite {paper:ampelhmm}.}}{31}{figure.16} +\contentsline {figure}{\numberline {17}{\ignorespaces Kreuzung A4}}{37}{figure.17} +\contentsline {figure}{\numberline {18}{\ignorespaces JMapViewer Anwendung mit eingezeichneten Kreuzungsbereichen und Sensorpositionen}}{40}{figure.18} +\contentsline {figure}{\numberline {19}{\ignorespaces JGraphT-Graph Visualisierung mithilfe von JGraph.}}{41}{figure.19} +\contentsline {subfigure}{\numberline {(a)}{\ignorespaces {Kreuzungs"ubersichtsgraph mit JGraph visualisiert.}}}{41}{figure.19} +\contentsline {subfigure}{\numberline {(b)}{\ignorespaces {Kreuzung A46 mit JGraph visualisiert.}}}{41}{figure.19} +\contentsline {figure}{\numberline {20}{\ignorespaces Kreuzungs"ubersicht 'Ministadt'in der Stadt Darmstadt}}{55}{figure.20} +\contentsline {figure}{\numberline {21}{\ignorespaces CAD Bild der Stadt Darmstadt, mit eingezeichneten Kreuzungen}}{56}{figure.21} +\contentsline {figure}{\numberline {22}{\ignorespaces Kreuzung A3}}{57}{figure.22} +\contentsline {figure}{\numberline {23}{\ignorespaces Kreuzung A5}}{58}{figure.23} +\contentsline {figure}{\numberline {24}{\ignorespaces Kreuzung A12}}{59}{figure.24} +\contentsline {figure}{\numberline {25}{\ignorespaces Kreuzung A28}}{60}{figure.25} +\contentsline {figure}{\numberline {26}{\ignorespaces Kreuzung A29}}{61}{figure.26} +\contentsline {figure}{\numberline {27}{\ignorespaces Kreuzung A46}}{62}{figure.27} +\contentsline {figure}{\numberline {28}{\ignorespaces Kreuzung A59}}{63}{figure.28} +\contentsline {figure}{\numberline {29}{\ignorespaces Kreuzung A104}}{64}{figure.29} +\contentsline {figure}{\numberline {30}{\ignorespaces "Ubersetzungstabelle f"ur Kreuzung A3}}{65}{figure.30} +\contentsline {figure}{\numberline {31}{\ignorespaces "Ubersetzungstabelle f"ur Kreuzung A4}}{66}{figure.31} +\contentsline {figure}{\numberline {32}{\ignorespaces "Ubersetzungstabelle f"ur Kreuzung A5}}{67}{figure.32} +\contentsline {figure}{\numberline {33}{\ignorespaces "Ubersetzungstabelle f"ur Kreuzung A12}}{68}{figure.33} +\contentsline {figure}{\numberline {34}{\ignorespaces "Ubersetzungstabelle f"ur Kreuzung A23}}{69}{figure.34} +\contentsline {figure}{\numberline {35}{\ignorespaces "Ubersetzungstabelle f"ur Kreuzung A28}}{70}{figure.35} +\contentsline {figure}{\numberline {36}{\ignorespaces "Ubersetzungstabelle f"ur Kreuzung A29}}{71}{figure.36} +\contentsline {figure}{\numberline {37}{\ignorespaces "Ubersetzungstabelle f"ur Kreuzung A46}}{72}{figure.37} +\contentsline {figure}{\numberline {38}{\ignorespaces "Ubersetzungstabelle f"ur Kreuzung A59}}{73}{figure.38} +\contentsline {figure}{\numberline {39}{\ignorespaces "Ubersetzungstabelle f"ur Kreuzung A104}}{74}{figure.39} +\contentsline {figure}{\numberline {40}{\ignorespaces CAD Zeichnung der Kreuzung A3}}{75}{figure.40} +\contentsline {figure}{\numberline {41}{\ignorespaces CAD Zeichnung der Kreuzung A4}}{76}{figure.41} +\contentsline {figure}{\numberline {42}{\ignorespaces CAD Zeichnung der Kreuzung A5}}{77}{figure.42} +\contentsline {figure}{\numberline {43}{\ignorespaces CAD Zeichnung der Kreuzung A12}}{78}{figure.43} +\contentsline {figure}{\numberline {44}{\ignorespaces CAD Zeichnung der Kreuzung A23}}{79}{figure.44} +\contentsline {figure}{\numberline {45}{\ignorespaces CAD Zeichnung der Kreuzung A28}}{80}{figure.45} +\contentsline {figure}{\numberline {46}{\ignorespaces CAD Zeichnung der Kreuzung A29}}{81}{figure.46} +\contentsline {figure}{\numberline {47}{\ignorespaces CAD Zeichnung der Kreuzung A46}}{82}{figure.47} +\contentsline {figure}{\numberline {48}{\ignorespaces CAD Zeichnung der Kreuzung A59}}{83}{figure.48} +\contentsline {figure}{\numberline {49}{\ignorespaces CAD Zeichnung der Kreuzung A104}}{84}{figure.49} +\contentsline {figure}{\numberline {50}{\ignorespaces Abbiegewahrscheinlichkeiten Darmstadt Nord}}{85}{figure.50} +\contentsline {figure}{\numberline {51}{\ignorespaces Abbiegewahrscheinlichkeiten Darmstadt S"ud}}{86}{figure.51} diff --git a/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/TUDthesis.log b/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/TUDthesis.log index 2407c18d..d58a4c83 100644 --- a/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/TUDthesis.log +++ b/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/TUDthesis.log @@ -1,4 +1,4 @@ -This is pdfTeX, Version 3.1415926-1.40.11 (MiKTeX 2.9) (preloaded format=pdflatex 2013.8.26) 26 AUG 2013 21:24 +This is pdfTeX, Version 3.1415926-1.40.11 (MiKTeX 2.9) (preloaded format=pdflatex 2013.8.26) 27 AUG 2013 18:10 entering extended mode **TUDthesis.tex ("C:\Daten\source\college\ss2013\Bachelor Thesis\thesis_ug\TUDthesis.tex" @@ -1350,53 +1350,43 @@ LaTeX Font Info: Try loading font information for T1+txtt on input line 4. ("C:\Program Files (x86)\MiKTeX\tex\latex\txfonts\t1txtt.fd" File: t1txtt.fd 2000/12/15 v3.1 ) - + File: ext/colage.pdf Graphic file (type pdf) - + File: ext/systembild.pdf Graphic file (type pdf) -Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 2--21 +Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 2--24 [] -Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 2--21 +Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 2--24 [] -Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 2--21 +Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 2--24 [] -Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 2--21 +Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 2--24 [] -Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 2--21 +Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 2--24 [] -Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 2--21 +Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 2--24 [] -Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 2--21 - - [] - - -Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 2--21 - - [] - - -Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 2--21 +Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 2--24 [] @@ -1404,46 +1394,44 @@ Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 2--21 [5 ] [6]) ("C:\Daten\source\college\ss2013\Bachelor Thesis\thesis_ug\tex/grundlagen.tex" - + File: pic/Induktionsschleife.png Graphic file (type png) - + File: pic/induktionsschleife-schema.png Graphic file (type png) -Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 7--19 +Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 7--21 + + [] + + +Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 27--29 [] [7 ] -Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 25--27 - - [] - - +eife.png> ] + File: pic/verkehrsmanagement.png Graphic file (type png) -Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 33--43 +Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 35--46 [] -Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 33--43 +Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 35--46 [] + +LaTeX Warning: `h' float specifier changed to `ht'. + [8] -LaTeX Font Info: Try loading font information for TS1+5ch on input line 53. - -("C:\Program Files\tuddesign\texmf\tex\latex\tex-tudfonts\softmake\charter\ts15 -ch.fd" -File: ts15ch.fd 2008/06/23 Fontinst v1.927 font definitions for TS1/5ch. -) -Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 58--60 +Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 61--63 [] @@ -1469,17 +1457,22 @@ Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 9--11 [] - + File: pic/er_jee.png Graphic file (type png) -Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 43--51 - - [] - -[10] [11 ] (C:\Users\Rylon\AppData\Roaming\MiKTeX\2.9\tex\latex\listings\lstlang1.sty +LaTeX Font Info: Font shape `T1/5fp/m/it' in size <9.5> not available +(Font) Font shape `T1/5fp/m/sl' tried instead on input line 47. + [10] +[11 ] +(C:\Users\Rylon\AppData\Roaming\MiKTeX\2.9\tex\latex\listings\lstlang1.sty File: lstlang1.sty 2013/06/27 1.5pre1 listings language file ) +LaTeX Font Info: Try loading font information for TS1+5ch on input line 78. + +("C:\Program Files\tuddesign\texmf\tex\latex\tex-tudfonts\softmake\charter\ts15 +ch.fd" +File: ts15ch.fd 2008/06/23 Fontinst v1.927 font definitions for TS1/5ch. +) Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 56--96 [] @@ -1489,30 +1482,22 @@ Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 56--96 [] - + File: pic/overview_ministadt.png Graphic file (type png) - -LaTeX Font Info: Font shape `T1/5fp/m/it' in size <9.5> not available -(Font) Font shape `T1/5fp/m/sl' tried instead on input line 101. - [12] [13 ] -Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 116--161 + [12] [13 ] +Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 116--159 [] -Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 116--161 +Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 116--159 [] - -Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 116--161 - - [] - -[14] [15]) -("C:\Daten\source\college\ss2013\Bachelor Thesis\thesis_ug\tex/modell.tex" +[14]) ("C:\Daten\source\college\ss2013\Bachelor Thesis\thesis_ug\tex/modell.tex +" Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 2--8 [] @@ -1537,21 +1522,11 @@ Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 2--8 [] - -Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 2--8 - - [] - - -Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 2--8 - 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+ +Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 55--58 + + [] + +[29] File: pic/hmm_simple.png Graphic file (type png) -Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 54--71 +Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 65--74 [] - -Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 54--71 - - [] - -[30] - -Package hyperref Warning: No autoref name for `subfigure' on input line 78. - - -Package hyperref Warning: No autoref name for `subfigure' on input line 80. - - + File: pic/chmmfreeway.png Graphic file (type png) - + File: pic/ampelhmm.png Graphic file (type png) -Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 77--89 +Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 80--96 [] -Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 77--89 +Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 80--96 + + [] + +[30 ] +Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 97--99 [] -Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 77--89 +Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 100--103 [] -Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 77--89 +Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 100--103 [] -Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 90--92 +Underfull \vbox (badness 4556) has occurred while \output is active [] - 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Lärm-be-läs-ti-gung in Deutsch-land nach Ge-räusch @@ -2142,13 +2075,13 @@ der-[]lkw-[]in-[]deutschland-[]seit-[]1950/$[] \T1/5ch/m/n/9.5 (ab-ge-ru-fen am [] -[45]) [46] +[44]) [45] ("C:\Daten\source\college\ss2013\Bachelor Thesis\thesis_ug\TUDthesis.lof") \tf@lof=\write9 -[47] ("C:\Daten\source\college\ss2013\Bachelor Thesis\thesis_ug\TUDthesis.lot") +[46] ("C:\Daten\source\college\ss2013\Bachelor Thesis\thesis_ug\TUDthesis.lot") \tf@lot=\write10 -[48] +[47] Class scrartcl Warning: Usage of deprecated \float@listhead! (scrartcl) You should use the features of package `tocbasic' @@ -2160,7 +2093,7 @@ e 87. ("C:\Daten\source\college\ss2013\Bachelor Thesis\thesis_ug\TUDthesis.lol") \tf@lol=\write11 -[49] ("C:\Daten\source\college\ss2013\Bachelor Thesis\thesis_ug\tex/anhang.tex" +[48] ("C:\Daten\source\college\ss2013\Bachelor Thesis\thesis_ug\tex/anhang.tex" Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 3--5 @@ -2226,147 +2159,147 @@ Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 59--80 [] +[49] +Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 81--106 + + [] + + +Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 81--106 + + [] + + +Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 81--106 + + [] + + +Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 81--106 + + [] + + +Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 107--132 + + [] + + +Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 107--132 + + [] + + +Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 107--132 + + [] + + +Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 107--132 + + [] + + +Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 133--158 + + [] + + +Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 133--158 + + [] + + +Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 133--158 + + [] + + +Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 133--158 + + [] + [50] -Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 81--106 +Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 159--176 [] -Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 81--106 +Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 159--176 [] -Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 81--106 +Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 159--176 [] -Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 81--106 +Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 159--176 [] -Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 107--132 +Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 177--198 [] -Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 107--132 +Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 177--198 [] -Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 107--132 +Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 177--198 [] -Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 107--132 +Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 177--198 [] -Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 133--158 +Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 199--220 [] -Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 133--158 +Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 199--220 [] -Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 133--158 +Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 199--220 [] -Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 133--158 +Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 199--220 + + [] + + +Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 221--242 + + [] + + +Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 221--242 + + [] + + +Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 221--242 + + [] + + +Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 221--242 [] [51] -Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 159--176 - - [] - - -Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 159--176 - - [] - - -Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 159--176 - - [] - - -Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 159--176 - - [] - - -Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 177--198 - - [] - - -Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 177--198 - - [] - - -Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 177--198 - - [] - - -Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 177--198 - - [] - - -Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 199--220 - - [] - - -Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 199--220 - - [] - - -Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 199--220 - - [] - - -Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 199--220 - - [] - - -Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 221--242 - - [] - - -Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 221--242 - - [] - - -Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 221--242 - - [] - - -Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 221--242 - - [] - -[52] Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 243--245 [] @@ -2376,178 +2309,178 @@ Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 246--248 [] -[53] +[52] LaTeX Warning: `h' float specifier changed to `ht'. -[54 +[53 -] [55] +] [54] File: ext/Kreuzungsuebersicht.pdf Graphic file (type pdf) pdfTeX warning: pdflatex.exe (file C:/Daten/source/college/ss2013/Bachelor Thes is/thesis_ug/ext/overviewmap.pdf): PDF inclusion: found PDF version <1.6>, but at most version <1.5> allowed - + File: ext/overviewmap.pdf Graphic file (type pdf) - + File: ext/KreuzungA3.pdf Graphic file (type pdf) - + File: ext/KreuzungA5.pdf Graphic file (type pdf) - + File: ext/KreuzungA12.pdf Graphic file (type pdf) - + File: ext/KreuzungA28.pdf Graphic file (type pdf) - + File: ext/KreuzungA29.pdf Graphic file (type pdf) - + File: ext/KreuzungA46.pdf Graphic file (type pdf) - + File: ext/KreuzungA59.pdf Graphic file (type pdf) - + File: ext/KreuzungA104.pdf Graphic file (type pdf) - [56] [57 ] [58 ] [59 ] [60 ] [61 ] [62 ] [63 ] [64 ] [65 [55] [56 ] [57 ] [58 ] [59 ] [60 ] [61 ] [62 ] [63 ] [64 ] - + File: ext/A3_Uebersetzungstabelle.pdf Graphic file (type pdf) - + File: ext/A4_Uebersetzungstabelle.pdf Graphic file (type pdf) - + File: ext/A5_Uebersetzungstabelle.pdf Graphic file (type pdf) - + File: ext/A12_Uebersetzungstabelle.pdf Graphic file (type pdf) - + File: ext/A23_Uebersetzungstabelle.pdf Graphic file (type pdf) - + File: ext/A28_Uebersetzungstabelle.pdf Graphic file (type pdf) - + File: ext/A29_Uebersetzungstabelle.pdf Graphic file (type pdf) - + File: ext/A46_Uebersetzungstabelle.pdf Graphic file (type pdf) - + File: ext/A59_Uebersetzungstabelle.pdf Graphic file (type pdf) - + File: ext/A104_Uebersetzungstabelle.pdf Graphic file (type pdf) - [66 ] [67 [65 ] [66 ] -[68 ] [69 ] [70 ] [71 ] [72 ] [68 ] [69 ] [70 ] [71 ] [73 ] [74 ] [75 ] [72 ] [73 ] [74 ] - + File: ext/DA_A_3_L4.pdf Graphic file (type pdf) - + File: ext/DA_A_4_L3.pdf Graphic file (type pdf) - + File: ext/DA_A_5_L3.pdf Graphic file (type pdf) - + File: ext/DA_A_12.pdf Graphic file (type pdf) - + File: ext/DA_A_23_L1.pdf Graphic file (type pdf) - + File: ext/DA_A_28_L1.pdf Graphic file (type pdf) - + File: ext/DA_A_29_L2.pdf Graphic file (type pdf) - + File: ext/DA_A_46_L1.pdf Graphic file (type pdf) - + File: ext/DA_A_59.pdf Graphic file (type pdf) - + File: ext/DA_A_104_L1.pdf Graphic file (type pdf) - [76 ] [77 ] [78 ] [79 ] [80 ] [81 ] [82 ] [83 ] [84 ] [85 [75 ] [76 ] [77 ] [78 ] [79 ] [80 ] [81 ] [82 ] [83 ] [84 ] - + File: ext/MessgruppentabelleNord-2013-01-08.pdf Graphic file (type pdf) - + File: ext/MessgruppentabelleSued-2013-01-08.pdf Graphic file (type pdf) - [86 [85 ] -[87 ]) ("C:\Daten\source\college\ss2013\Bachelor Thesis\thesis_ug\TUDthesis.gls") Package atveryend Info: Empty hook `BeforeClearDocument' on input line 96. -[88 +[87 @@ -2558,19 +2491,16 @@ Package atveryend Info: Empty hook `AfterLastShipout' on input line 96. ("C:\Daten\source\college\ss2013\Bachelor Thesis\thesis_ug\TUDthesis.aux") Package atveryend Info: Executing hook `AtVeryEndDocument' on input line 96. Package rerunfilecheck Info: File `TUDthesis.out' has not changed. -(rerunfilecheck) Checksum: C52E02870A32AB457CFC146B2D6CC3FE;4114. - -LaTeX Warning: There were undefined references. - +(rerunfilecheck) Checksum: 6979AA8193ED3BECB027EB180A20B1B7;4136. ) Here is how much of TeX's memory you used: - 18217 strings out of 494019 - 278976 string characters out of 3145626 - 503030 words of memory out of 3000000 - 20566 multiletter control sequences out of 15000+200000 + 18221 strings out of 494019 + 278994 string characters out of 3145626 + 495447 words of memory out of 3000000 + 20567 multiletter control sequences out of 15000+200000 195422 words of font info for 125 fonts, out of 3000000 for 9000 714 hyphenation exceptions out of 8191 - 65i,13n,77p,2705b,1293s stack positions out of 5000i,500n,10000p,200000b,50000s + 65i,13n,77p,2972b,1293s stack positions out of 5000i,500n,10000p,200000b,50000s {C:/Program Files (x86)/MiKTeX/fonts/enc/dvips/fontname/8r.enc}{C:/Program Fi les (x86)/MiKTeX/fonts/enc/dvips/fontname/texnansi.enc} -Output written on TUDthesis.pdf (91 pages, 17072673 bytes). +Output written on TUDthesis.pdf (90 pages, 17027948 bytes). PDF statistics: - 2559 PDF objects out of 2984 (max. 8388607) - 380 named destinations out of 1000 (max. 500000) + 2582 PDF objects out of 2984 (max. 8388607) + 383 named destinations out of 1000 (max. 500000) 702 words of extra memory for PDF output out of 10000 (max. 10000000) diff --git a/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/TUDthesis.lol b/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/TUDthesis.lol index ce3e771a..c394d0f0 100644 --- a/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/TUDthesis.lol +++ b/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/TUDthesis.lol @@ -1,5 +1,5 @@ \contentsline {lstlisting}{\numberline {1}SQL-Abfrage der Sensoren}{12}{lstlisting.1} \contentsline {lstlisting}{\numberline {2}SQL-Abfrage der Sensorwerte}{12}{lstlisting.2} -\contentsline {lstlisting}{\numberline {3}JGraphT-Definition des Kreuzungsgraphen}{25}{lstlisting.3} +\contentsline {lstlisting}{\numberline {3}JGraphT-Definition des Kreuzungsgraphen}{24}{lstlisting.3} \contentsline {lstlisting}{\numberline {4}JGraphT-Definition des Kreuzungs"ubersichtsgraphen}{25}{lstlisting.4} -\contentsline {lstlisting}{\numberline {5}Befehl zur Konvertierung und Darstellung eines JGraphT Graphen als JGraph}{42}{lstlisting.5} +\contentsline {lstlisting}{\numberline {5}Befehl zur Konvertierung und Darstellung eines JGraphT Graphen als JGraph}{41}{lstlisting.5} diff --git a/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/TUDthesis.lot b/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/TUDthesis.lot index 2fe9a728..902b7b27 100644 --- a/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/TUDthesis.lot +++ b/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/TUDthesis.lot @@ -2,10 +2,10 @@ \contentsline {table}{\numberline {1}{\ignorespaces CSV-Datei Ausschnitt von 8.8.2013}}{11}{table.1} \contentsline {table}{\numberline {2}{\ignorespaces Abbiegewahrscheinlichkeiten in komplexer Form.}}{14}{table.2} \contentsline {table}{\numberline {3}{\ignorespaces Abbiegewahrscheinlichkeiten in aufbereiteter Form.}}{14}{table.3} -\contentsline {table}{\numberline {4}{\ignorespaces Allgemeine Kreuzungsausgangsmatrix}}{21}{table.4} -\contentsline {table}{\numberline {5}{\ignorespaces Ausgangsmatrix der Kreuzung A23}}{21}{table.5} -\contentsline {table}{\numberline {6}{\ignorespaces Allgemeine Kreuzungseingangsmatrix}}{22}{table.6} -\contentsline {table}{\numberline {7}{\ignorespaces Eingangsmatrix der Kreuzung A23}}{22}{table.7} -\contentsline {table}{\numberline {8}{\ignorespaces Zuordnungstabelle der sensorspezifischen Richtungsangaben auf Himmelsrichtungen.}}{30}{table.8} -\contentsline {table}{\numberline {9}{\ignorespaces Verkehrsz"ahlung am 5. August 2013}}{54}{table.9} -\contentsline {table}{\numberline {10}{\ignorespaces Verkehrszählung am 30. Juli 2013}}{55}{table.10} +\contentsline {table}{\numberline {4}{\ignorespaces Allgemeine Kreuzungsausgangsmatrix}}{20}{table.4} +\contentsline {table}{\numberline {5}{\ignorespaces Ausgangsmatrix der Kreuzung A23}}{20}{table.5} +\contentsline {table}{\numberline {6}{\ignorespaces Allgemeine Kreuzungseingangsmatrix}}{21}{table.6} +\contentsline {table}{\numberline {7}{\ignorespaces Eingangsmatrix der Kreuzung A23}}{21}{table.7} +\contentsline {table}{\numberline {8}{\ignorespaces Zuordnungstabelle der sensorspezifischen Richtungsangaben auf Himmelsrichtungen.}}{29}{table.8} +\contentsline {table}{\numberline {9}{\ignorespaces Verkehrszählung am 30. Juli 2013}}{53}{table.9} +\contentsline {table}{\numberline {10}{\ignorespaces Verkehrsz"ahlung am 5. August 2013}}{54}{table.10} diff --git a/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/TUDthesis.out b/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/TUDthesis.out index ef931122..55b178f4 100644 --- a/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/TUDthesis.out +++ b/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/TUDthesis.out @@ -8,7 +8,7 @@ \BOOKMARK [1][-]{section.5}{Datenbasis}{}% 8 \BOOKMARK [2][-]{subsection.5.1}{Induktionsschleifenwerte}{section.5}% 9 \BOOKMARK [3][-]{subsubsection.5.1.1}{CSV-Dateien der Induktionsschleifenwerte}{subsection.5.1}% 10 -\BOOKMARK [3][-]{subsubsection.5.1.2}{MYSQL-Daten der JEE6 Anwendung zur Bereitstellung von Verkehrsdaten}{subsection.5.1}% 11 +\BOOKMARK [3][-]{subsubsection.5.1.2}{MYSQL-Daten der JEE6 Anwendung zur Bereitstellung von Verkehrsdaten - TrafficEye}{subsection.5.1}% 11 \BOOKMARK [2][-]{subsection.5.2}{Geographischer Ausschnitt der Daten}{section.5}% 12 \BOOKMARK [2][-]{subsection.5.3}{CAD-Zeichnungen der Kreuzungen}{section.5}% 13 \BOOKMARK [2][-]{subsection.5.4}{Abbiegewahrscheinlichkeiten}{section.5}% 14 @@ -25,7 +25,7 @@ \BOOKMARK [2][-]{subsection.6.5}{Implementierung mit Hilfe von JGraphT}{section.6}% 25 \BOOKMARK [2][-]{subsection.6.6}{Zuk\374nftige Herausforderungen des Modells}{section.6}% 26 \BOOKMARK [3][-]{subsubsection.6.6.1}{Herausforderung: Verfolgung von Fahrzeugen \374ber eine Kreuzung hinaus}{subsection.6.6}% 27 -\BOOKMARK [3][-]{subsubsection.6.6.2}{Herausforderung: Genaues Bestimmen des Abbiegeverhaltens an den Sensoren}{subsection.6.6}% 28 +\BOOKMARK [3][-]{subsubsection.6.6.2}{Herausforderung: Genaues Bestimmen des Abbiegeverhaltens an den Mischspursensoren}{subsection.6.6}% 28 \BOOKMARK [1][-]{section.7}{L\366sungsans\344tze}{}% 29 \BOOKMARK [2][-]{subsection.7.1}{Aufbereiten der Abbiegewahrscheinlichkeiten}{section.7}% 30 \BOOKMARK [2][-]{subsection.7.2}{L\366sungsansatz: Hidden Markow Modell}{section.7}% 31 @@ -50,4 +50,4 @@ \BOOKMARK [1][-]{section.10}{Tabellenverzeichnis}{}% 50 \BOOKMARK [1][-]{section.10}{Quellcodeverzeichnis}{}% 51 \BOOKMARK [1][-]{section.15}{Anhang}{}% 52 -\BOOKMARK [1][-]{figure.50}{Glossar}{}% 53 +\BOOKMARK [1][-]{figure.51}{Glossar}{}% 53 diff --git a/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/TUDthesis.pdf b/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/TUDthesis.pdf index fa1869f8..3e6c7303 100644 Binary files a/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/TUDthesis.pdf and b/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/TUDthesis.pdf differ diff --git a/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/TUDthesis.synctex.gz b/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/TUDthesis.synctex.gz index 38f8f7c8..b3119fcb 100644 Binary files a/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/TUDthesis.synctex.gz and b/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/TUDthesis.synctex.gz differ diff --git a/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/TUDthesis.tex b/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/TUDthesis.tex index dd1ad54f..c67387d6 100644 --- a/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/TUDthesis.tex +++ b/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/TUDthesis.tex @@ -33,7 +33,7 @@ \begin{document} %Title etc für TUD Design \thesistitle {Datengetriebene Verkehrsmodellierung mit Induktionsschleifen}% - {Datadriven trafficmodelling with induction loops} + {Data-driven Traffic Modelling using Inductive Loops} \author{Ulf Gebhardt} \referee{Prof. Dr. Max M"uhlh"auser}{Dr. Immanuel Schweizer} \department{Fachbereich Informatik} diff --git a/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/TUDthesis.toc b/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/TUDthesis.toc index 680a7e71..82b3e587 100644 --- a/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/TUDthesis.toc +++ b/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/TUDthesis.toc @@ -5,50 +5,50 @@ \contentsline {section}{\numberline {4}Grundlagen}{7}{section.4} \contentsline {subsection}{\numberline {4.1}Induktionsschleifen}{7}{subsection.4.1} \contentsline {subsection}{\numberline {4.2}Adaptive Steuerung von Ampelanlagen}{8}{subsection.4.2} -\contentsline {subsection}{\numberline {4.3}Makro- und mikroskopische Modellierung von Verkehr}{9}{subsection.4.3} +\contentsline {subsection}{\numberline {4.3}Makro- und mikroskopische Modellierung von Verkehr}{8}{subsection.4.3} \contentsline {section}{\numberline {5}Datenbasis}{10}{section.5} \contentsline {subsection}{\numberline {5.1}Induktionsschleifenwerte}{10}{subsection.5.1} \contentsline {subsubsection}{\numberline {5.1.1}CSV-Dateien der Induktionsschleifenwerte}{10}{subsubsection.5.1.1} -\contentsline {subsubsection}{\numberline {5.1.2}MYSQL-Daten der JEE6 Anwendung zur Bereitstellung von Verkehrsdaten}{11}{subsubsection.5.1.2} +\contentsline {subsubsection}{\numberline {5.1.2}MYSQL-Daten der JEE6 Anwendung zur Bereitstellung von Verkehrsdaten - TrafficEye}{11}{subsubsection.5.1.2} \contentsline {subsection}{\numberline {5.2}Geographischer Ausschnitt der Daten}{12}{subsection.5.2} \contentsline {subsection}{\numberline {5.3}CAD-Zeichnungen der Kreuzungen}{13}{subsection.5.3} \contentsline {subsection}{\numberline {5.4}Abbiegewahrscheinlichkeiten}{14}{subsection.5.4} -\contentsline {section}{\numberline {6}Graphen-basiertes Verkehrsmodell}{16}{section.6} -\contentsline {subsection}{\numberline {6.1}H"andische Modellierung der Ministadt}{16}{subsection.6.1} -\contentsline {subsection}{\numberline {6.2}Allgemeines Verkehrsmodell auf Basis eines Graphen}{18}{subsection.6.2} -\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.2.1}Grundlagen}{19}{subsubsection.6.2.1} -\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.2.2}Kreuzungsgraph}{20}{subsubsection.6.2.2} -\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.2.3}Kreuzungs"ubersichtsgraph}{20}{subsubsection.6.2.3} -\contentsline {subsection}{\numberline {6.3}Matrixdarstellung des Kreuzungsmodells}{21}{subsection.6.3} -\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.3.1}Ausgangsmatrix}{21}{subsubsection.6.3.1} -\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.3.2}Eingangsmatrix}{21}{subsubsection.6.3.2} +\contentsline {section}{\numberline {6}Graphen-basiertes Verkehrsmodell}{15}{section.6} +\contentsline {subsection}{\numberline {6.1}H"andische Modellierung der Ministadt}{15}{subsection.6.1} +\contentsline {subsection}{\numberline {6.2}Allgemeines Verkehrsmodell auf Basis eines Graphen}{17}{subsection.6.2} +\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.2.1}Grundlagen}{18}{subsubsection.6.2.1} +\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.2.2}Kreuzungsgraph}{19}{subsubsection.6.2.2} +\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.2.3}Kreuzungs"ubersichtsgraph}{19}{subsubsection.6.2.3} +\contentsline {subsection}{\numberline {6.3}Matrixdarstellung des Kreuzungsmodells}{20}{subsection.6.3} +\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.3.1}Ausgangsmatrix}{20}{subsubsection.6.3.1} +\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.3.2}Eingangsmatrix}{20}{subsubsection.6.3.2} \contentsline {subsection}{\numberline {6.4}Datenbankmodell}{22}{subsection.6.4} -\contentsline {subsection}{\numberline {6.5}Implementierung mit Hilfe von JGraphT}{24}{subsection.6.5} -\contentsline {subsection}{\numberline {6.6}Zuk"unftige Herausforderungen des Modells}{27}{subsection.6.6} -\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.6.1}Herausforderung: Verfolgung von Fahrzeugen "uber eine Kreuzung hinaus}{27}{subsubsection.6.6.1} -\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.6.2}Herausforderung: Genaues Bestimmen des Abbiegeverhaltens an den Sensoren}{27}{subsubsection.6.6.2} -\contentsline {section}{\numberline {7}L"osungsans"atze}{29}{section.7} -\contentsline {subsection}{\numberline {7.1}Aufbereiten der Abbiegewahrscheinlichkeiten}{29}{subsection.7.1} -\contentsline {subsection}{\numberline {7.2}L"osungsansatz: Hidden Markow Modell}{30}{subsection.7.2} -\contentsline {subsubsection}{\numberline {7.2.1}Grundlagen}{30}{subsubsection.7.2.1} -\contentsline {subsubsection}{\numberline {7.2.2}HMM f"ur eine Kreuzung}{31}{subsubsection.7.2.2} +\contentsline {subsection}{\numberline {6.5}Implementierung mit Hilfe von JGraphT}{23}{subsection.6.5} +\contentsline {subsection}{\numberline {6.6}Zuk"unftige Herausforderungen des Modells}{26}{subsection.6.6} +\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.6.1}Herausforderung: Verfolgung von Fahrzeugen "uber eine Kreuzung hinaus}{26}{subsubsection.6.6.1} +\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.6.2}Herausforderung: Genaues Bestimmen des Abbiegeverhaltens an den Mischspursensoren}{27}{subsubsection.6.6.2} +\contentsline {section}{\numberline {7}L"osungsans"atze}{28}{section.7} +\contentsline {subsection}{\numberline {7.1}Aufbereiten der Abbiegewahrscheinlichkeiten}{28}{subsection.7.1} +\contentsline {subsection}{\numberline {7.2}L"osungsansatz: Hidden Markow Modell}{29}{subsection.7.2} +\contentsline {subsubsection}{\numberline {7.2.1}Grundlagen}{29}{subsubsection.7.2.1} +\contentsline {subsubsection}{\numberline {7.2.2}HMM f"ur eine Kreuzung}{30}{subsubsection.7.2.2} \contentsline {subsection}{\numberline {7.3}L"osungsansatz: Wegfindungsalgorithmen}{31}{subsection.7.3} \contentsline {subsection}{\numberline {7.4}L"osungsansatz: Lineares Gleichungssystem}{32}{subsection.7.4} -\contentsline {subsubsection}{\numberline {7.4.1}Grundlagen}{33}{subsubsection.7.4.1} +\contentsline {subsubsection}{\numberline {7.4.1}Grundlagen}{32}{subsubsection.7.4.1} \contentsline {subsubsection}{\numberline {7.4.2}Lineares Gleichungssystem einer Kreuzung}{33}{subsubsection.7.4.2} -\contentsline {subsection}{\numberline {7.5}Kreuzungsberechnung am Graphen}{36}{subsection.7.5} +\contentsline {subsection}{\numberline {7.5}Kreuzungsberechnung am Graphen}{35}{subsection.7.5} \contentsline {subsubsection}{\numberline {7.5.1}Verkehrsfluss zwischen Kreuzungen}{36}{subsubsection.7.5.1} \contentsline {subsubsection}{\numberline {7.5.2}Sonderfall: Validierungssensor}{36}{subsubsection.7.5.2} -\contentsline {section}{\numberline {8}Validierung}{39}{section.8} -\contentsline {subsection}{\numberline {8.1}Validierung durch Testdatenmenge}{39}{subsection.8.1} -\contentsline {subsection}{\numberline {8.2}Verkehrsz"ahlung}{39}{subsection.8.2} -\contentsline {section}{\numberline {9}Visualisierung}{41}{section.9} -\contentsline {subsection}{\numberline {9.1}Visualisierung des Graphen mit JMapViewer}{41}{subsection.9.1} +\contentsline {section}{\numberline {8}Validierung}{38}{section.8} +\contentsline {subsection}{\numberline {8.1}Validierung durch Testdatenmenge}{38}{subsection.8.1} +\contentsline {subsection}{\numberline {8.2}Verkehrsz"ahlung}{38}{subsection.8.2} +\contentsline {section}{\numberline {9}Visualisierung}{40}{section.9} +\contentsline {subsection}{\numberline {9.1}Visualisierung des Graphen mit JMapViewer}{40}{subsection.9.1} \contentsline {subsection}{\numberline {9.2}Visualisierung des JGraphT-Graphen}{41}{subsection.9.2} -\contentsline {section}{\numberline {10}Zusammenfassung \& Ausblick}{44}{section.10} -\contentsline {section}{\numberline {11}Bibliographie}{45}{section.10} -\contentsline {section}{\numberline {12}Abbildungsverzeichnis}{47}{section.10} -\contentsline {section}{\numberline {13}Tabellenverzeichnis}{48}{section.10} -\contentsline {section}{\numberline {14}Quellcodeverzeichnis}{49}{section.10} -\contentsline {section}{\numberline {15}Anhang}{50}{section.15} -\contentsline {section}{\numberline {16}Glossar}{88}{figure.50} +\contentsline {section}{\numberline {10}Zusammenfassung \& Ausblick}{43}{section.10} +\contentsline {section}{\numberline {11}Bibliographie}{44}{section.10} +\contentsline {section}{\numberline {12}Abbildungsverzeichnis}{46}{section.10} +\contentsline {section}{\numberline {13}Tabellenverzeichnis}{47}{section.10} +\contentsline {section}{\numberline {14}Quellcodeverzeichnis}{48}{section.10} +\contentsline {section}{\numberline {15}Anhang}{49}{section.15} +\contentsline {section}{\numberline {16}Glossar}{87}{figure.51} diff --git a/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/pic/Induktionsschleife.png b/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/pic/Induktionsschleife.png index 2295d68a..fa297237 100644 Binary files a/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/pic/Induktionsschleife.png and b/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/pic/Induktionsschleife.png differ diff --git a/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/tex/anhang.tex b/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/tex/anhang.tex index 76b24868..f1e5facb 100644 --- a/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/tex/anhang.tex +++ b/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/tex/anhang.tex @@ -1,5 +1,5 @@ \section{Anhang}\label{sec:anhang} -\subsection*{Kreuzungs"ubersicht 'Ministadt'} +\subsection*{Kreuzungs"ubersicht 'Ministadt'}\label{anhang:overview} H"andische Modellierung der Kreuzungs"ubersicht: siehe \autoref{abb:cadxrover}\\ \\ CAD-Zeichnung der Kreuzungsübersicht: siehe \autoref{abb:caddarmstadt} @@ -247,6 +247,32 @@ CAD-Zeichnung der Kreuzung A104: siehe \autoref{abb:cada104} Darmstadt S"ud: siehe \autoref{abb:abbwsouth} \clearpage +\begin{table}[h] + \centering + \begin{tabular}{|l|l|l|l|l|l|l|} + \hline \textbf{Zeitintervall} & \textbf{Knotenpunkt} & \textbf{Detektor} & \textbf{Gez"ahlt} & \textbf{Berechnet} & \textbf{Sensorwert} & \textbf{Abweichung}\\ \hline + \hline 09.00 - 09.15 & A 12 & A46\_virtual\_out & 35 & 57,8 & - & 65,14\%\\ + \hline 09.00 - 09.15 & A 12 & A59\_virtual\_out & 127 & 89,6 & - & 29,45\%\\ + \hline 09.20 - 09.35 & A 12 & A23\_virtual\_out & 151 & 119 & - & 21,19\%\\ + \hline 09.20 - 09.35 & A 12 & A24\_virtual\_out & 142 & 151,4 & - & 6,62\%\\ + \hline 09.40 - 09.55 & A 12 & D31\_R & 38 & 10,5 & - & 72,37\%\\ + \hline 09.40 - 09.55 & A 12 & D31\_G & 41 & 94,5 & - & 130,49\%\\ + \hline 09.40 - 09.55 & A 12 & D31 & 79 & - & 105 & 32,91\%\\ \hline + \hline 10.10 - 10.25 & A 23 & A12\_virtual\_out & 171 & 217 & - & 26,90\%\\ + \hline 10.10 - 10.25 & A 23 & A4\_virtual\_out & 241 & 200,6 & - & 16,76\%\\ + \hline 10.30 - 10.45 & A 23 & A104\_virtual\_out & 76 & 79,5 & - & 4,61\%\\ + \hline 10.30 - 10.45 & A 23 & D3 & 52 & - & 96 & 84,62\%\\ + \hline 10.50 - 11.05 & A 23 & D1\_R & 7 & 10,6 & - & 51,43\%\\ + \hline 10.50 - 11.05 & A 23 & D1\_G & 70 & 95,4 & - & 36,29\%\\ + \hline 10.50 - 11.05 & A 23 & D1 & 77 & - & 106 & 37,66\%\\ \hline + \hline 11.10 - 11.25 & A 4 & A23\_virtual\_out & 157 & 182,4 & - & 16,18\%\\ + \hline 11.10 - 11.25 & A 4 & A3\_virtual\_out & 165 & 61,6 & - & 62,67\%\\ + \hline 11.30 - 11.45 & A 4 & A5\_virtual\_out & 248 & 221 & - & 10.89\%\\ + \hline 11.30 - 11.45 & A 4 & A22\_virtual\_out & 191 & 123 & - & 36,60\%\\ \hline + \end{tabular} + \caption[Verkehrszählung am 30. Juli 2013]{Daten der Verkehrsz"ahlung vom 30. Juli 2013 f"ur die Kreuzungen A12, A23 und A4} + \label{verkehrszaelung:xr} +\end{table} \begin{table}[h] \centering \begin{tabular}{|p{1.5cm}|p{1.2cm}|p{1.9cm}|p{1.3cm}|p{2cm}|p{2cm}|p{2cm}|p{2cm}|} @@ -286,32 +312,6 @@ CAD-Zeichnung der Kreuzung A104: siehe \autoref{abb:cada104} \caption[Verkehrsz"ahlung am 5. August 2013]{Daten der Verkehrsz"ahlung vom 5. August 2013 f"ur die Induktionsschleife D31 an Kreuzung A12.} \label{verkehrszaelung:d31} \end{table} -\begin{table}[h] - \centering - \begin{tabular}{|l|l|l|l|l|l|l|} - \hline \textbf{Zeitintervall} & \textbf{Knotenpunkt} & \textbf{Detektor} & \textbf{Gez"ahlt} & \textbf{Berechnet} & \textbf{Sensorwert} & \textbf{Abweichung}\\ \hline - \hline 09.00 - 09.15 & A 12 & A46\_virtual\_out & 35 & 57,8 & - & 65,14\%\\ - \hline 09.00 - 09.15 & A 12 & A59\_virtual\_out & 127 & 89,6 & - & 29,45\%\\ - \hline 09.20 - 09.35 & A 12 & A23\_virtual\_out & 151 & 119 & - & 21,19\%\\ - \hline 09.20 - 09.35 & A 12 & A24\_virtual\_out & 142 & 151,4 & - & 6,62\%\\ - \hline 09.40 - 09.55 & A 12 & D31\_R & 38 & 10,5 & - & 72,37\%\\ - \hline 09.40 - 09.55 & A 12 & D31\_G & 41 & 94,5 & - & 130,49\%\\ - \hline 09.40 - 09.55 & A 12 & D31 & 79 & - & 105 & 32,91\%\\ \hline - \hline 10.10 - 10.25 & A 23 & A12\_virtual\_out & 171 & 217 & - & 26,90\%\\ - \hline 10.10 - 10.25 & A 23 & A4\_virtual\_out & 241 & 200,6 & - & 16,76\%\\ - \hline 10.30 - 10.45 & A 23 & A104\_virtual\_out & 76 & 79,5 & - & 4,61\%\\ - \hline 10.30 - 10.45 & A 23 & D3 & 52 & - & 96 & 84,62\%\\ - \hline 10.50 - 11.05 & A 23 & D1\_R & 7 & 10,6 & - & 51,43\%\\ - \hline 10.50 - 11.05 & A 23 & D1\_G & 70 & 95,4 & - & 36,29\%\\ - \hline 10.50 - 11.05 & A 23 & D1 & 77 & - & 106 & 37,66\%\\ \hline - \hline 11.10 - 11.25 & A 4 & A23\_virtual\_out & 157 & 182,4 & - & 16,18\%\\ - \hline 11.10 - 11.25 & A 4 & A3\_virtual\_out & 165 & 61,6 & - & 62,67\%\\ - \hline 11.30 - 11.45 & A 4 & A5\_virtual\_out & 248 & 221 & - & 10.89\%\\ - \hline 11.30 - 11.45 & A 4 & A22\_virtual\_out & 191 & 123 & - & 36,60\%\\ \hline - \end{tabular} - \caption[Verkehrszählung am 30. Juli 2013]{Daten der Verkehrsz"ahlung vom 30. Juli 2013 f"ur die Kreuzungen A12, A23 und A4} - \label{verkehrszaelung:xr} -\end{table} \clearpage \begin{figure} diff --git a/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/tex/ausblick.tex b/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/tex/ausblick.tex index 387e4c5f..53165da3 100644 --- a/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/tex/ausblick.tex +++ b/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/tex/ausblick.tex @@ -1,7 +1,7 @@ \section{Zusammenfassung \& Ausblick}\label{sec:ausblick} Ziel der vorliegenden Arbeit war es den Verkehr anhand von Induktionsschleifendaten zu modellieren und Verkehrsfl"usse zu berechnen. Daf"ur wurde ein zweistufiges, Graphen-basiertes Stra"senmodell entwickelt, das speziell auf die Modellierung von induktionsschleifenbest"uckten Kreuzungen ausgelegt ist. Dieses Modell konnte computergest"utzt f"ur einen Ausschnitt der Stadt Darmstadt, die einen gro"sen Teil ihrer Kreuzungen mit Induktionsschleifen versehen hat, implementiert werden. Auf diesem Modell wurden verschiedene Berechnungsans"atze diskutiert. Die Herausforderung ist dabei die geringe Sensordichte, die es verhindert die Werte zu validieren und falsche Messungen zu erkennen. Mithilfe von linearen Gleichungssystemen konnten, anhand des entwickelten Verkehrsmodells, Verkehrswerte innerhalb von Kreuzungen und die Anzahl derjenigen Verkehrsteilnehmer, die auf eine andere Kreuzung zufahren bestimmt werden. Die gro"sen Messintervalle der Induktionsschleifen verhindern allerdings, dass der Verkehr auf Fahrzeugebene vorhergesagt werden kann. Es ist lediglich m"oglich, anhand der von der Stadt Darmstadt gelieferten Daten den Verkehr zu einem Zeitpunkt zu rekonstruieren. Das entwickelte Modell kann dabei auf jede andere Stadt "ubertragen werden, deren Ampelanlagen mit Sensoren am Kreuzungseingang best"uckt sind.\\ \\ -Innerhalb einer Verkehrsz"ahlung wurde die berechneten Verkehrswerte "uberpr"uft und festgestellt, dass die Sensoren eine ungenügende Messgenauigkeiten aufweisen. Die Modellierung f"ur den gew"ahlten Ausschnitt der \textit{Ministadt} hat allerdings gezeigt, dass das Modell f"ur Kreuzungen, welche mit adaptiven Ampelanlagen und den dazugeh"origen Sensoren best"uckt sind, anwendbar ist. Allein anhand der Induktionsschleifenwerten kann der Verkehr dennoch nicht mit gen"ugender Genauigkeit berechnet werden, da die Daten nicht genau genug sind und sich nicht validieren lassen. \\ \\ -Eine Verbesserung des Modells ist denkbar durch weitere Sensordaten oder genauere Berechnungen in Teilen des Modells (z.B. Wechsel der Fahrspuren). So k"onnten z.B. mit Verkehrskameras genauere Informationen "uber die Fahrzeuge, welche einen Sensor passieren, gewonnen werden. Des weiteren ist es m"oglich durch den fl"achendeckenden Einsatz von Validierungssensoren an den Kreuzungsausg"angen das Abbiegeverhalten an Mischspursensoren direkt zu bestimmen, was zu einer deutlichen Verbesserung der berechneten Werte f"uhren w"urde. Es ist ebenfalls denkbar das Modell mit mehr Informationen zu \textit{taggen} um die Berechnung zu verbessern. Ein Beispiel w"are das Auftragen der H"ochstgeschwindigkeit auf die Kanten des entwickelten Graphen.\\ \\ -Die durch Modell und Berechnung gewonnenen Erkenntnisse k"onnen zur Optimierung von Verkehr, als Analysetool oder zur Planung von neuen Kreuzungen eingesetzt werden. Insbesondere da die Technisierung des Verkehrssystems fortschreitet, ist damit zu rechnen, dass mehr Sensoren auf die Stra"sen gelangen. So sind z.B. Versicherungen stark daran interessiert sog. Blackboxen f"ur PKWs flächendeckend einzuführen\cite{art:blackbox}. Diese k"onnen neben Geschwindigkeit, Fahr- und Bremsverhalten die GPS-Position des Fahrzeugs "ubermitteln. Diese Daten w"urden eine Echtzeit-Simulation des Verkehrs erlauben. Insbesondere der fl"achendeckende Einsatz in PKWs w"urde millionen Sensoren auf die Stra"se bringen, deren Daten eine wesentlich genauere Modellierung zulassen w"urden, als das mit ausschließlich Induktionsschleifen der Fall ist. \\ \\ -Die n"achste Generation der verkehrsabh"angig gesteuerten Ampelanlagen, die sog. voll-adaptiven Lichtanlagen, erlauben es Kreuzungen untereinander Sensorwerte auszutauschen um den Verkehr noch besser flie"sen zu lassen. Es ist zu erwarten, das mit dieser neuen Technik noch mehr Induktionsschleifensensorik auf die Stra"sen der Gro"sst"adte gelangt und eine wesentlich genauere Untersuchung des Verkehrs mithilfe des entwickelten Modells und Berechnungen zul"asst. +Innerhalb einer Verkehrsz"ahlung wurde die berechneten Verkehrswerte "uberpr"uft und festgestellt, dass die Sensoren eine ungen"ugende Messgenauigkeiten aufweisen um qualifizierte Verkehrswerte zu berechnen. Die Modellierung f"ur den gew"ahlten Ausschnitt der \textit{Ministadt} hat allerdings gezeigt, dass das Modell f"ur Kreuzungen, welche mit adaptiven Ampelanlagen und den dazugeh"origen Sensoren best"uckt sind, anwendbar ist. Allein anhand der Induktionsschleifenwerten kann der Verkehr dennoch nicht mit gen"ugender Genauigkeit berechnet werden, da die Daten nicht genau genug sind und sich nicht validieren lassen. \\ \\ +Eine Verbesserung des Modells ist denkbar durch weitere Sensordaten oder genauere Berechnungen in Teilen des Modells (z.B. Wechsel der Fahrspuren). So k"onnten z.B. mit Verkehrskameras genauere Informationen "uber die Fahrzeuge, welche einen Sensor passieren, gewonnen werden. Des weiteren ist es m"oglich durch den fl"achendeckenden Einsatz von Validierungssensoren an den Kreuzungsausg"angen das Abbiegeverhalten an Mischspursensoren direkt zu bestimmen, was zu einer deutlichen Verbesserung der berechneten Werte f"uhren w"urde. Es ist ebenfalls denkbar das Modell mit mehr Informationen zu \textit{taggen} um die Berechnung zu verbessern. Ein Beispiel w"are das Auftragen der H"ochstgeschwindigkeit auf die Kanten des entwickelten Graphen. Um die Geschwindigkeitsdaten verwenden zu k"onnen w"aren allerdings ebenfalls genauere Daten notwendig.\\ \\ +Die durch Modell und Berechnung gewonnenen Erkenntnisse k"onnen zur Optimierung von Verkehr, als Analysetool oder zur Planung von neuen Kreuzungen eingesetzt werden. Insbesondere da die Technisierung des Verkehrssystems fortschreitet, ist damit zu rechnen, dass mehr Sensoren auf die Stra"sen gelangen. So sind z.B. Versicherungen stark daran interessiert sog. Blackboxen f"ur PKWs fl"achendeckend einzuf"uhren\cite{art:blackbox}. Diese k"onnen neben Geschwindigkeit, Fahr- und Bremsverhalten die GPS-Position des Fahrzeugs "ubermitteln. Diese Daten w"urden eine Echtzeit-Simulation des Verkehrs erlauben. Insbesondere der fl"achendeckende Einsatz in PKWs w"urde millionen Sensoren auf die Stra"se bringen, deren Daten eine wesentlich genauere Modellierung zulassen w"urden, als das mit ausschlie"slich Induktionsschleifen der Fall ist.\\ \\ +Die n"achste Generation der verkehrsabh"angig gesteuerten Ampelanlagen, die sog. voll-adaptiven Lichtanlagen, erlauben es Kreuzungen untereinander Sensorwerte auszutauschen um den Verkehr noch besser flie"sen zu lassen. Es ist zu erwarten, das mit dieser neuen Technik noch mehr Induktionsschleifensensorik auf die Stra"sen der Gro"sst"adte gelangt und eine wesentlich genauere Untersuchung des Verkehrs mithilfe des entwickelten Modells und Berechnungen zul"asst als das heute der Fall ist. \newpage \ No newline at end of file diff --git a/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/tex/berechnung.tex b/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/tex/berechnung.tex index e6c45f40..4dee2a84 100644 --- a/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/tex/berechnung.tex +++ b/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/tex/berechnung.tex @@ -1,5 +1,5 @@ \section{L"osungsans"atze}\label{sec:berechnung} -In diesem Kapitel werden drei L"osungsans"atze f"ur die Verkehrsflussberechnung anhand des in Kapitel \ref{sec:modell} beschrieben Modells vorgestellt. Dabei konnte f"ur Kreuzungen ein lineares Gleichungssystem entwickelt werden, welches sowohl die Verkehrswerte f"ur die Ausg"ange als auch f"ur die Eing"ange der entsprechenden Kreuzung berechnen kann. Anhand der Berechnungen innerhalb der Kreuzungen (Kreuzungsgraph) konnten Verkehrsflusswerte für Kreuzungsausg"ange bestimmt werden. Die errechneten Werte können f"ur die Bestimmung von Fl"ussen zwischen den Kreuzungen (Kreuzungs"ubersichtsgraph) benutzt werden.\\ \\ +In diesem Kapitel werden drei L"osungsans"atze f"ur die Verkehrsflussberechnung anhand des in Kapitel \ref{sec:modell} beschrieben Modells vorgestellt. Dabei konnte f"ur Kreuzungen ein lineares Gleichungssystem entwickelt werden, welches sowohl die Verkehrswerte f"ur die Ausg"ange als auch f"ur die Eing"ange der entsprechenden Kreuzung berechnen kann. Anhand der Berechnungen innerhalb der Kreuzungen (Kreuzungsgraph) konnten Verkehrsflusswerte f"ur Kreuzungsausg"ange bestimmt werden. Die errechneten Werte k"onnen f"ur die Bestimmung von Fl"ussen zwischen den Kreuzungen (Kreuzungs"ubersichtsgraph) benutzt werden.\\ \\ Es galt folgende Werte zu berechnen und Fragen zu l"osen: \begin{enumerate} \item{Werte f"ur virtuelle Sensoren innerhalb einer Kreuzung.}\label{problem:1} @@ -11,13 +11,14 @@ Es galt folgende Werte zu berechnen und Fragen zu l"osen: \item{Verkehrswerte f"ur einen Zeitpunkt in der Zukunft berechnen.}\label{problem:7} \end{enumerate} Es wurden im Rahmen dieser Arbeit mehrere Berechnungsans"atze daraufhin "uberpr"uft, ob sie eines der gegebenen Herausforderungen l"osen k"onnen. Die beschriebenen Ans"atze sind \textit{Hidden Markov Modell}, \textit{Wegfindungsalorithmen} wie der \textit{A*-Algorithmus} und \textit{lineares Gleichungssystem} und werden jeweils in einem eigenen Unterkapitel diskutiert.\\ \\ -Die Herausforderung \ref{problem:1}, f"ur virtuelle Sensoren Werte zu berechnen war das erste Ziel, dass es zu erreichen galt. Da virtuelle Sensoren in dem entwickelten Verkehrsmodell ausschlie"slich Aus- und Eing"ange modellieren, da in der Stadt Darmsadt alle modellierten Kreuzungen auf den Einfahrtsspuren mit Sensoren best"uckt sind, kann die Herausforderung, Werte f"ur virtuelle Sensoren zu berechnen, gel"ost werden. So w"urde damit ebenfalls die Herausforderung einen Verkehrswert f"ur den jeweiligen Kreuzungsausgang bzw. Eingang zu berechnen gel"ost (Herausforderung \ref{problem:2} und \ref{problem:3}).\\ \\ -Zun"achst wird das Aufbereiten der Abbiegewahrscheinlichkeiten beschrieben, um diese den einzelnen Verbindungen von Sensor zu Kreuzungsausgang zuzuordnen. Danach werden die Berechnungsans"atze diskutiert, die die berechneten Abbiegewahrscheinlichkeiten ben"otigen. Schlussendlich wird beschrieben, wie die entwickelte Berechnung, auf Basis von linearen Gleichungssystemen, direkt an dem Graphen vollzogen werden kann. -\subsection{Aufbereiten der Abbiegewahrscheinlichkeiten} - Die Abbiegewahrscheinlichkeiten liegen mit einer sensorspezifischen Richtungsangabe vor. Diese richtet sich nach der Flie"srichtung des Verkehrs, welcher "uber den Sensor flie"st. Sie bezeichnet die drei Richtungen Geradeaus, Links und Rechts. Mehr Informationen zu dem Format der Abbiegewahrscheinlichkeiten sind im Kapitel \ref{sec:modell} beschrieben.\\ \\ +Die Herausforderung \ref{problem:1}, f"ur virtuelle Sensoren Werte zu berechnen war das erste Ziel, dass es zu erreichen galt. Da virtuelle Sensoren in dem entwickelten Verkehrsmodell ausschlie"slich Aus- und Eing"ange modellieren, da in der Stadt Darmsadt alle modellierten Kreuzungen auf den Einfahrtsspuren mit Sensoren best"uckt sind. Kann die Herausforderung, Werte f"ur virtuelle Sensoren zu berechnen, gel"ost werden, so w"urde damit ebenfalls die Herausforderung einen Verkehrswert f"ur den jeweiligen Kreuzungsausgang bzw. Eingang zu berechnen gel"ost (Herausforderung \ref{problem:2} und \ref{problem:3}).\\ \\ +Zun"achst wird das Aufbereiten der Abbiegewahrscheinlichkeiten beschrieben, um diese den einzelnen Verbindungen von Sensor zu Kreuzungsausgang zuzuordnen. Danach werden die Berechnungsans"atze \textit{Hidden Markov Model}, \textit{Wegfindungsalgorithmen} und schlussendlich \textit{lineare Gleichungssystem} diskutiert, die die berechneten Abbiegewahrscheinlichkeiten ben"otigen. Schlussendlich wird beschrieben, wie die entwickelte Berechnung, auf Basis von linearen Gleichungssystemen, direkt an dem Graphen vollzogen werden kann. Ein Unterkapitel widmet sich nochmal explizit dem Verkehrsfluss zwischen Kreuzungen, ein weiteres untersucht die Validierungssensoren genauer. +\subsection{Aufbereiten der Abbiegewahrscheinlichkeiten}\label{sec:berechnung:aufabbw} + Die Abbiegewahrscheinlichkeiten liegen mit einer sensorspezifischen Richtungsangabe vor. Diese richtet sich nach der Flie"srichtung des Verkehrs, welcher "uber den Sensor flie"st. Sie bezeichnet die drei Richtungen Geradeaus, Links und Rechts. Mehr Informationen zu dem Format der Abbiegewahrscheinlichkeiten sind im Kapitel \ref{sec:modell:datenbankschema} beschrieben.\\ \\ Ermittelt man die Kreuzung, von welcher der Verkehrsteilnehmer, der den Sensor passiert hat, kommt, sowie die nachfolgenden Kreuzungen, welche "uber den Sensor erreichbar sind, so kann mithilfe der Positionen der vorhergehenden, der aktuellen und der nachfolgenden Kreuzung die Richtung der gew"ahlten ausgehenden Verbindung des Sensorknotens bestimmt werden.\\ \\ - Hierf"ur werden die Positionen, angegeben in Latitude und Longitude, von vorgehender und aktueller, sowie aktueller und nachfolgender Kreuzungen, voneinander subtrahiert. Durch Untersuchung der Differenzen kann bestimmt werden, ob vorhergehende bzw. nachfolgende Kreuzung, s"udlich, n"ordlich, westlich oder "ostlich der Kreuzung des zu untersuchenden Sensors liegt. Wird dies f"ur beide, vor- und nachfolgende Kreuzungen durchgef"uhrt, kann die Richtung des Verkehrsflusses bestimmt werden. Ein Beispiel w"are ein Fluss "uber Sensor x von Norden nach S"uden. Mithilfe einer Zuordnungstabelle (siehe \autoref{tbl:zuordnungstabell}) kann die Richtung den Werten Geradeaus, Rechts und Links des Sensors zugeordnet werden und die entsprechende Abbiegewahrscheinlichkeit an der ausgehenden Kante des Sensor vermerkt werden. F"ur das Beispiel \textit{Norden nach S"uden} w"are die Richtung des Verkehrsflusses geradeaus. - \begin{table} + Hierf"ur werden die Positionen, angegeben in Latitude und Longitude, von vorgehender und aktueller, sowie aktueller und nachfolgender Kreuzungen, voneinander subtrahiert. Durch Untersuchung der Differenzen kann bestimmt werden, ob vorhergehende bzw. nachfolgende Kreuzung, s"udlich, n"ordlich, westlich oder "ostlich der Kreuzung des zu untersuchenden Sensors liegt. Wird dies f"ur beide, vor- und nachfolgende Kreuzungen durchgef"uhrt, kann die Richtung des Verkehrsflusses bestimmt werden. Ein Beispiel w"are ein Fluss "uber Sensor x von Norden nach S"uden. Mithilfe einer Zuordnungstabelle (siehe \autoref{tbl:zuordnungstabell}) kann die Richtung den Werten Geradeaus, Rechts und Links des Sensors zugeordnet werden und die entsprechende Abbiegewahrscheinlichkeit an der ausgehenden Kante des Sensor vermerkt werden. F"ur das Beispiel \textit{Norden nach S"uden} w"are die Richtung des Verkehrsflusses geradeaus.\\ \\ + Die Berechnung der absoluten Flie"srichtungsangaben erfolgt mithilfe des Algorithmus \textit{AlgoFindSensorOutputDirection}. Die Berechnung wird direkt am Graphen vollzogen - vom betrachteten Sensor ausgehend, wird der Kreuzungseingang, entgegen der Flussrichtung gesucht. Ist dieser gefunden kann bereits die Richtung, aus der der Verkehr, der "uber den Sensor flie"st, kommt, bestimmt werden, da der Aus- und Eingangsknoten . Durch verfolgen aller ausgehender Kanten des Knotens k"onnen nun bis zu drei darauffolgende Kreuzungen gefunden werden, die es erm"oglichen durch oben beschriebe Berechnung und Zuordnung (siehe \autoref{tbl:zuordnungstabell}) die drei Abbiegewahrscheinlichkeiten genau einer Kante zuzuordnen. + \begin{table}[h] \centering \begin{tabular}{|l|l|l|l|} \hline @@ -40,12 +41,12 @@ Zun"achst wird das Aufbereiten der Abbiegewahrscheinlichkeiten beschrieben, um d \caption{Zuordnungstabelle der sensorspezifischen Richtungsangaben auf Himmelsrichtungen.} \label{tbl:zuordnungstabell} \end{table} - Die Berechnung der absoluten Flie"srichtungsangaben erfolgt mithilfe des Algorithmus \textit{AlgoFindSensorOutputDirection}. Die Berechnung wird direkt am Graphen vollzogen - vom betrachteten Sensor ausgehend, wird der Kreuzungseingang, entgegen der Flussrichtung gesucht. Ist dieser gefunden kann bereits die Richtung, aus der der Verkehr, der "uber den Sensor flie"st, kommt, bestimmt werden. Durch verfolgen aller ausgehender Kanten des Knotens k"onnen nun bis zu drei darauffolgende Kreuzungen gefunden werden, die es erm"oglichen durch oben beschriebe Berechnung und Zuordnung (siehe \autoref{tbl:zuordnungstabell}) die drei Abbiegewahrscheinlichkeiten genau einer Kante zuzuordnen. \subsection{L"osungsansatz: Hidden Markow Modell}\label{sec:berechnung:hmm} Das \glslink{gls:hmm}{Hidden Markow Modell} ist ein Modell zur Beschreibung von Systemen mit versteckten Zust"anden. Es beschreibt eine Kette von zeitdiskreten Zust"anden, die jeweils nur von dem vorhergehenden Zustand abh"angen. Diese Zust"ande k"onnen jedoch nicht beobachtet werden, sie sind versteckt (hidden). Stattdessen werden sog. Emissionen beobachtet, die je nach betrachtetem Zustand zu einer gewissen Wahrscheinlichkeit auftreten. Das Modell ist nach dem russischen Mathematiker \textit{Andrei Andrejewitsch Markow} benannt. Es schien ein geeignetes Modell zu sein, da es vermag sowohl bekannte als auch unbekannte Einheiten zu modellieren, in Verbindung mit einer "Ubergangswahrscheinlichkeit. Dies schien passend, da sowohl die bekannten Sensoren, als auch die unbekannten \textit{virtuellen Sensoren} zu modellieren sind. Desweiteren wurde es in Form eines gekoppelten \glslink{gls:hmm}{HMMs} (\glslink{gls:chmm}{CHMM}) erfolgreich f"ur die Geschwindigkeitsabsch"atzung von Fahrzeugen in der Arbeit von \textsc{J. Kwon} und \textsc{K. Murphy}\cite{paper:kwonmurphy} eingesetzt. Da diese Arbeit ebenfalls Induktionsschleifen als Grundlage verwendet, erschien dieser Ansatz sehr vielversprechend.\\ \\ Im Folgendem werden die Grundlagen des Hidden Marokw Modellen umrissen. \subsubsection{Grundlagen} - Ein HMM beschreibt zwei zeitdiskrete Zufallsprozesse $Q_t = (q_1,...q_n)$ und $Y_t = (y_1,..y_n)$ mit $t€N$. Allerdings sei nur der $Y_t$ Prozess beobachtbar. Er soll R"uckschl"usse auf den $Q_t$ Prozess erm"oglichen. Dabei darf der Wert des jeweiligen Prozesses nur von dem vorhergehenden Zustand abh"angig sein. Es m"ussen folglich die beiden Bedingungen gelten: + Ein HMM beschreibt zwei zeitdiskrete Zufallsprozesse $Q_t = (q_1,...q_n)$ und $Y_t = (y_1,..y_n)$ mit $t\in{N}$. Allerdings sei nur der $Y_t$ Prozess beobachtbar. Er soll R"uckschl"usse auf den $Q_t$ Prozess erm"oglichen. Dabei darf der Wert des jeweiligen Prozesses nur von dem vorhergehenden Zustand des Prozesses $Q_t$ abh"angig sein.\\ + Es m"ussen folglich die beiden Bedingungen gelten: \begin{equation} \forall t \in N \colon P(Q_t = q_t | Q_1 = q_1; \ldots; Q_{t-1} = q_{t-1}; Y_1 = y_1; \ldots; Y_t = y_t ) = P(Y_t = y_t | Q_{t-1} = q_{t-1}) \end{equation} @@ -53,20 +54,22 @@ Zun"achst wird das Aufbereiten der Abbiegewahrscheinlichkeiten beschrieben, um d \forall t \in N \colon P(Y_t = y_t | X_1 = x_1; \ldots; X_t = x_t; Y_1 = y_1; \ldots; Y_{t-1} = y_{t-1}) = P(Y_t = y_t | X_t = x_t) \end{equation} Haben die Prozesse eine endliche Menge an Zust"anden, spricht man von einen Markov-Prozess.\\ \\ - Ein Hidden Markov Modell kann dabei mit einem Quintupel beschrieben werden $\lambda = (Q;A;Y;B;\pi)$.\\ - $Q = \{q_1; \dotsc; q_n \}$ beschreibt die m"oglichen Werte der Zustandsvariablen $Q_t$, welche nicht beobachtbar sind.\\ - $A \in R^{n \times n}$ ist eine Matrix, welche die "Ubergangswahrscheinlichkeiten eines Zustands des $Q_t$ Prozesses in einen anderen beschreibt.\\ - $Y = \{y_1; \dotsc; y_m \}$ beschreibt die m"oglichen Werte der Emissionszustandsvariablen $Y_t$, welche beobachtbar sind.\\ - $B \in R^{n \times m}$ beschreibt eine Matrix, welche die Emissionswahrscheinlichkeiten der einzelnen Zust"ande des $X_t$ Prozesses angibt. Emissionen werden anhand des $Y_t$ Prozesses modelliert. - $\pi \in R^n$ gibt die Anfangsverteilung an.\\ - Diese Definitionen entstammen \cite{lect:hmm} und \cite{tr:hmm}.\\ - \begin{figure}[htbp!] + Ein Hidden Markov Modell kann dabei mit einem Quintupel beschrieben werden $\lambda = (Q;A;Y;B;\pi)$. + \begin{itemize} + \item{$Q = \{q_1; \dotsc; q_n \}$ beschreibt die m"oglichen Werte der Zustandsvariablen $Q_t$, welche nicht beobachtbar sind.} + \item{$A \in R^{n \times n}$ ist eine Matrix, welche die "Ubergangswahrscheinlichkeiten eines Zustands des $Q_t$ Prozesses in einen anderen beschreibt.} + \item{$Y = \{y_1; \dotsc; y_m \}$ beschreibt die m"oglichen Werte der Emissionszustandsvariablen $Y_t$, welche beobachtbar sind.} + \item{$B \in R^{n \times m}$ beschreibt eine Matrix, welche die Emissionswahrscheinlichkeiten der einzelnen Zust"ande des $Q_t$ Prozesses angibt. Emissionen werden anhand des $Y_t$ Prozesses modelliert.} + \item{$\pi \in R^n$ gibt die Anfangsverteilung an.} + \end{itemize} + Diese Definitionen zu einen HMM entstammen dabei \textit{Hidden-Markov-Modelle}\cite{lect:hmm} und \textit{Learning Dynamic Audio/Visual Mapping with Input-Output Hidden Markov Modells}\cite{tr:hmm}. + \begin{figure}[h] \centering \fbox{\includegraphics[width=0.5\textwidth-2\fboxsep-2\fboxrule]{pic/hmm_simple}} \caption{Konventionelles HMM. Entnommen aus Abb. 1d \cite{tr:hmm}} \label{abb:hmmsimple} - \end{figure} - In \autoref{abb:hmmsimple} ist ein solches konventionelles HMM graphisch dargestellt und der zeitliche verlauf der Zustände und deren Emissionen aufzeigt.\\ \\ + \end{figure}\\ + In \autoref{abb:hmmsimple} ist ein solches konventionelles HMM graphisch dargestellt und der zeitliche Verlauf der Zust"ande und deren Emissionen aufzeigt.\\ \\ H"angt ein versteckter Zustand nicht nur von einem vorhergehenden ab, sondern von mehreren, spricht man von gekoppelten HMMs (\gls{gls:chmm})\cite{paper:kwonmurphy}. \subsubsection{HMM f"ur eine Kreuzung} Es wurde nun versucht ein HMM f"ur das in Kapitel \ref{sec:modell} entwickelte Modell zu definieren. Dabei wurden zwei Ans"atze verfolgt: @@ -74,27 +77,31 @@ Zun"achst wird das Aufbereiten der Abbiegewahrscheinlichkeiten beschrieben, um d \item{Verkehrswerte werden als versteckte Zust"ande, Sensorwerte als Emissionen modelliert.} \item{Ampelphasen werden als versteckte Zust"ande, Sensorwerte als Emissionen modelliert.} \end{enumerate} - Beide Ansätze sind von anderen Arbeiten motiviert. So kann in der Arbeit von \textsc{J. Kwon} und \textsc{K. Murphy}\cite{paper:kwonmurphy} ein gekoppeltes HMM erfolgreich f"ur die Modellierung von Autobahnverkehr nutzen und die Geschwindigkeit von Fahrzeugen eingesch"atzt werden. Sie macht sich dabei insbesondere zunutze, dass alle Sensoren auf einer gerade Strecke und dicht hintereinander verbaut sind und aus diesem Grund in direkter Beziehung stehen. - \autoref{abb:chmmfreeway} zeigt das in dieser Arbeit entwickelte Modell. Hierbei werden $l=1..L$ Schleifendetektoren hintereinander, $q=1..Q$ Geschwindigkeitsstufen des Verkehrs und $t=1..T$ Zeitpunkte angenommen. In der Graphik sind 5 Schleifen hintereinander zu 3 Zeitpunkten dargestellt.\\ \\ - F"ur die vorliegenden Daten ist diese Modellierung allerdings nicht m"oglich; Sensoren sind nur an den Eing"angen zu finden und lassen sich nicht miteinander validieren oder in eine Beziehung zueinander zu setzen, wie es auf Autobahnen der Fall ist und von dem vorgestellten Modell gefordert wird. Des weiteren besteht in einem Stra"sennetz einer Stadt st"andig die M"oglichkeit, dass ein Fahrzeug die Fahrbahn verl"asst, um z.B. zu parken. Auf einer \textit{Schnellstra"se} entfallen diese M"oglichkeiten.\\ \\ - Die Arbeit \textit{Visual State Estimation of Traffic Lights using Hidden Markov Models}\cite{paper:ampelhmm} beschreibt eine Möglichkeit mit Hilfe einer Kamera (z.B. eines Fahrassistenten) unter Zuhilfenahme eines HMMs Ampelphasen zu erkennen. Auch diese Modellierung eignet sich nicht für das Modellierungsproblem dieser Arbeit, da in der vorgestellten Modellierung von einer fest definierten Reihenfolge der Ampelphasen ausgegangen wird (siehe \autoref{abb:hmmampel}). Dies ist ein geeigneter Ansatz, wenn nur eine Ampel betrachtet wird. Für ein Ampelsystem einer Kreuzung, besonders einer adaptiv gesteuerten Kreuzung, die ihre Ampelphasen dem Verkehr anpasst, ist der Ansatz nicht zu verwenden. Neben den dynamischen Ampelphasen ist es ebenfalls die Mittellung der Sensordaten über eine Minute problematisch, da eine Ampel innerhalb dieser Zeitspanne schalten kann. \\ \\ - \begin{figure} + Beide Ans"atze sind von anderen Arbeiten motiviert. So kann in der Arbeit von \textsc{J. Kwon} und \textsc{K. Murphy}\cite{paper:kwonmurphy} ein gekoppeltes HMM erfolgreich f"ur die Modellierung von Autobahnverkehr genutzt und die Geschwindigkeit von Fahrzeugen eingesch"atzt werden. Sie macht sich dabei insbesondere zunutze, dass alle Sensoren auf einer gerade Strecke und dicht hintereinander verbaut sind und aus diesem Grund in direkter Beziehung stehen. + \autoref{abb:chmmfreeway} zeigt das in dieser Arbeit entwickelte Modell. Hierbei werden $l=1..L$ Schleifendetektoren hintereinander, $q=1..Q$ Geschwindigkeitsstufen des Verkehrs und $t=1..T$ Zeitpunkte angenommen. In der Graphik sind 5 Schleifen hintereinander zu 3 Zeitpunkten dargestellt. + \begin{figure}[h] \centering - \subfigure[\gls{gls:chmm} von \textsc{J. Kwon} und \textsc{K. Murphy}. Weiße Felder repräsentieren versteckte Zustände ; Graue Felder die beobachtbaren Induktionsschleifensensoren. Entnommen aus Abb. 3a \cite{paper:kwonmurphy}.\label{abb:chmmfreeway}] {\includegraphics[width=0.3\textwidth-2\fboxsep-2\fboxrule]{pic/chmmfreeway}} - \subfigure[\gls{gls:hmm} zur Beschreibung von Ampelphasen. Entnommen aus Abb. 3a \cite{paper:ampelhmm}.\label{abb:hmmampel}] {\includegraphics[width=0.4\textwidth-2\fboxsep-2\fboxrule]{pic/ampelhmm}} - \caption{Zwei HMM-Basierte Modellierungen im Verkehr} - \end{figure} - F"ur beide Modellierungen fehlen überdies die "Ubergangswahrscheinlichkeiten zwischen den versteckten Zust"anden. Au"serdem kann nicht bestimmt werden, mit welcher Wahrscheinlichkeit eine Emission, f"ur welchen Zustand auftritt. F"ur alle Ausgangssensoren sind keine Emissionen vorhanden, da der Verkehr dort nicht gemessen wird. Eine Verbindung der Sensorwerte zwischen Kreuzungsausgang und den Sensorwerten der darauffolgenden Kreuzung kann nicht hergestellt werden (siehe Kapitel \ref{sec:modell:limits}).\\ \\ - Da HMMs auf einer Sequenz von Werten basieren und eine solche nicht für die vorliegenden Daten gebildet werden kann, da keine direkte Verbindung der Werte möglich ist, wurden HMMs als L"osungsansatz verworfen. + \includegraphics[width=0.3\textwidth-2\fboxsep-2\fboxrule]{pic/chmmfreeway} + \caption{\gls{gls:chmm} von \textsc{J. Kwon} und \textsc{K. Murphy}. Wei"se Felder repr"asentieren versteckte Zust"ande ; Graue Felder die beobachtbaren Induktionsschleifensensoren. Entnommen aus Abb. 3a \cite{paper:kwonmurphy}.}\label{abb:chmmfreeway} + \end{figure}\\ + F"ur die vorliegenden Daten ist diese Modellierung allerdings nicht m"oglich; Sensoren sind nur an den Kreuzungseing"angen zu finden und lassen sich nicht miteinander validieren oder in eine Beziehung zueinander zu setzen, wie es auf Autobahnen der Fall ist und von dem vorgestellten Modell gefordert wird. Des weiteren besteht in einem Stra"sennetz einer Stadt st"andig die M"oglichkeit, dass ein Fahrzeug die Fahrbahn verl"asst, um z.B. zu parken. Auf einer \textit{Schnellstra"se} entfallen diese M"oglichkeiten.\\ \\ + Die Arbeit \textit{Visual State Estimation of Traffic Lights using Hidden Markov Models}\cite{paper:ampelhmm} beschreibt eine M"oglichkeit mit Hilfe einer Kamera (z.B. eines Fahrassistenten) unter Zuhilfenahme eines HMMs Ampelphasen zu erkennen. Auch diese Modellierung eignet sich nicht f"ur das Modellierungsproblem dieser Arbeit, da in der vorgestellten Modellierung von einer fest definierten Reihenfolge der Ampelphasen ausgegangen wird (siehe \autoref{abb:hmmampel}). Dies ist ein geeigneter Ansatz, wenn nur eine Ampel betrachtet wird. F"ur ein Ampelsystem einer Kreuzung, besonders einer adaptiv gesteuerten Kreuzung, die ihre Ampelphasen dem Verkehr anpasst, ist der Ansatz nicht zu verwenden. Neben den dynamischen Ampelphasen ist es ebenfalls die Mittellung der Sensordaten "uber eine Minute problematisch, da eine Ampel innerhalb dieser Zeitspanne schalten kann. + \begin{figure}[h] + \centering + \includegraphics[width=0.4\textwidth-2\fboxsep-2\fboxrule]{pic/ampelhmm} + \caption{\gls{gls:hmm} zur Beschreibung von Ampelphasen. Entnommen aus Abb. 3a \cite{paper:ampelhmm}.}\label{abb:hmmampel} + \end{figure}\\ + F"ur beide Modellierungen fehlen "uberdies die "Ubergangswahrscheinlichkeiten zwischen den versteckten Zust"anden. Bei der Ampelmodellierung sind das die "Uberg"ange der Ampelphasen, bei der Autobahnmodellierung ist dies der "Ubergang von einem Sensor zu dem N"achsten. Au"serdem kann nicht bestimmt werden, mit welcher Wahrscheinlichkeit eine Emission, f"ur welchen Zustand auftritt. F"ur alle Ausgangssensoren sind keine Emissionen vorhanden, da der Verkehr dort nicht gemessen wird. Eine Verbindung der Sensorwerte zwischen Kreuzungsausgang und den Sensorwerten der darauffolgenden Kreuzung kann nicht hergestellt werden (siehe Kapitel \ref{sec:modell:limits}).\\ \\ + Da HMMs auf einer Sequenz von Werten basieren und eine solche nicht f"ur die vorliegenden Daten gebildet werden kann, da keine direkte Verbindung der Werte m"oglich ist, wurden HMMs als L"osungsansatz verworfen. \subsection{L"osungsansatz: Wegfindungsalgorithmen}\label{sec:berechnung:astar} - Um den Weg eines Fahrzeugs oder einer Fahrzeugkolonne zu simulieren, bieten sich Wegfindungsalgorithmen an\cite{book:modsim}. Sie finden den k"urzesten Weg zum Ziel und das "ahnelt dem Verhalten der Menschen, einen Ort anzufahren. Die Idee die Anzahl der Autos anhand der Sensorwerte zu bestimmen und diese durch das Stra"sennetz zu ihrem Ziel fahren zu lassen erschien als eine gute L"osung. Bekannte Algorithmen, wie der \textit{Dijkstra} oder \textit{A*} k"onnen ein solches Wegfindungsproblem l"osen\cite{book:modsim}. Insbesondere die M"oglichkeit einen Graphen direkt zur Berechnung zu verwenden, lie"sen diesen Ansatz erfolgversprechend erscheinen. Die ben"otigte Absch"atzung der Distanz zwischen Start- und Zielknoten w"are dabei die Luftlinie zwischen den beiden Punkten. Da keine Werte "uber einzelne Autos, sondern nur Messwerte "uber eine Minute zur Verf"ugung standen, musste nicht nur ein einzelnes Fahrzeug, sondern eine Fahrzeugkolonne simuliert werden.\\ \\ - Es sind keinerlei Daten "uber das Ziel der Autofahrer in der Stadt Darmstadt bekannt oder gemessen worden, die f"ur diese Arbeit verwendet werden konnten. Eine Erhebung war ebenfalls nicht m"oglich, da eine Vielzahl von Ausg"angen aus der \textit{Ministadt} untersucht werden m"ussten. Da kein Wegfindungsalgorithmus ohne Ziel funktionieren kann, wurden Wegfindungsalgorithmen als L"osungsansatz verworfen. + Um den Weg eines Fahrzeugs oder einer Fahrzeugkolonne zu simulieren, bieten sich Wegfindungsalgorithmen an\cite{book:modsim}. Sie finden den k"urzesten Weg zum Ziel und das "ahnelt dem Verhalten der Menschen, einen Ort anzufahren. Die Idee die Anzahl der Autos anhand der Sensorwerte zu bestimmen und diese durch das Stra"sennetz zu ihrem Ziel fahren zu lassen erschien als eine gute L"osung. Bekannte Algorithmen, wie der \textit{Dijkstra} oder \textit{A*} k"onnen ein solches Wegfindungsproblem l"osen\cite{book:modsim}. Insbesondere die M"oglichkeit einen Graphen direkt zur Berechnung zu verwenden, lie"sen diesen Ansatz erfolgversprechend erscheinen. Die ben"otigte Absch"atzung der Distanz zwischen Start- und Zielknoten w"are dabei die Luftlinie zwischen den beiden Punkten. Da keine Werte "uber einzelne Autos, sondern nur Messwerte "uber eine Minute zur Verf"ugung standen, m"usste nicht nur ein einzelnes Fahrzeug, sondern eine Fahrzeugkolonne simuliert werden.\\ \\ + Es sind keinerlei Daten "uber das Ziel der Autofahrer in der Stadt Darmstadt bekannt oder gemessen worden, die f"ur diese Arbeit verwendet werden konnten. Eine Erhebung war ebenfalls nicht m"oglich, da eine Vielzahl von Ausg"angen aus der \textit{Ministadt} untersucht werden m"ussten. Da kein Wegfindungsalgorithmus ohne ein Ziel funktionieren kann, wurden Wegfindungsalgorithmen als L"osungsansatz verworfen. \subsection{L"osungsansatz: Lineares Gleichungssystem}\label{sec:berechnung:lgs} Das in Kapitel \ref{sec:modell} beschriebene Modell erlaubt es mit Hilfe von linearen Gleichungssystemen einen Wert f"ur jeden Kreuzungsein- und Ausgang zu berechnen. Voraussetzung daf"ur ist, dass alle Kreuzungseing"ange auf jeder Spur mit Sensoren best"uckt sind, sowie, dass alle Verkehrsteilnehmer sich an die Stra"senverkehrsordnung halten. Insbesondere das Einhalten der Spurrichtung ist Voraussetzung f"ur eine korrekte Berechnung. In Kapitel \ref{sec:modell:limits} werden die Einschr"ankungen des Modells n"aher erl"autert.\\ \\ Durch Addition derjenigen Sensorwerte, die auf den jeweiligen Ausgang zeigen, kann ein Wert f"ur diesen berechnet werden. F"ur Mischspursensoren werden daf"ur Abbiegewahrscheinlichkeiten ben"otigt, um den Sensorwert entsprechend dem Abbiegeverhalten der Verkehrsteilnehmer auf die Ausg"ange zu verteilen. Die Abbiegewahrscheinlichkeit gibt dabei an, wie viel Prozent des Verkehrs, welcher "uber den Sensor flie"st, dem jeweiligen Ausgangsknoten zugeordnet werden kann. Der Sensorwert wird entsprechend mit der jeweiligen Abbiegewahrscheinlichkeit multipliziert und auf den Ausgang addiert. Einspursensoren k"onnen dagegen direkt auf den Ausgang addiert werden auf den sie zeigen, ohne dass Abbiegewahrscheinlichkeiten von N"oten sind. Um das Berechnungsmodell einheitlich zu halten wurde bei der Matrizenrechnung eine Abbiegewahrscheinlichkeit von 1.0 f"ur Einspursensoren angegeben, da 100\% des Verkehrs, welcher "uber den Einspursensor flie"st, an dem entsprechenden Ausgang ankommen muss (sofern jeder Verkehrsteilnehmer sich an die Stra"senverkehrsordnung h"alt).\\ \\ Im Folgendem werden die Grundlagen von linearen Gleichungssystemen umrissen, woraufhin die entwickelte Berechnungsmethodik f"ur Kreuzungen und zwischen Kreuzungen genauer untersucht wird. \subsubsection{Grundlagen}\label{sec:berechnung:lgs:grund} - Ein lineares Gleichungssystem, kurz \glslink{gls:lgs}{LGS}, ist ein System linearer Gleichungen. Ein solches System hat n Unbekannte und m Gleichungen. Eine allgemeine Darstellungsform ist in Abbildung \ref{lgs:allgemein} beschrieben.\\ + Ein lineares Gleichungssystem, kurz \glslink{gls:lgs}{LGS}, ist ein System linearer Gleichungen. Ein solches System hat $n$ Unbekannte und $m$ Gleichungen. Eine allgemeine Darstellungsform ist in \autoref{lgs:allgemein} beschrieben.\\ \begin{equation}\label{lgs:allgemein} \begin{matrix} a_{11} x_1 + a_{12} x_2 \, + & \cdots & +\, a_{1n} x_n & = & b_1\\ @@ -103,8 +110,8 @@ Zun"achst wird das Aufbereiten der Abbiegewahrscheinlichkeiten beschrieben, um d a_{m1} x_1 + a_{m2} x_2 \, + & \cdots & +\, a_{mn} x_n & = & b_m\\ \end{matrix} \end{equation} - Ein lineares Gleichungssystem ist l"osbar, wenn alle Gleichungen erf"ullbar sind. Ist dies nicht der Fall spricht man von einem unl"osbaren Gleichungssystem. L"osbare Systeme lassen sich nochmals in die 'eindeutig L"osbaren' und 'nicht eindeutig L"osbaren' unterteilen. F"ur ein eindeutig l"osbares Gleichungssystem kann eine nummerische L"osung f"ur $x_1$ bis $x_n$ gefunden werden, im Gegensatz zu nicht eindeutig l"osbaren Systemen, f"ur welche eine L"osung nur in Abh"angigkeit von einem oder mehreren Parametern angeben werden kann.\\ \\ - Eine g"angige Art der Darstellung von linearen Gleichungssystemen ist die Matrixdarstellung. Das System zerf"allt dabei in drei Teile. Die Koeffizientenmatrix enth"alt die Werte $a_{11}$ bis $a_{nm}$ und wird mit $A$ bezeichnet. Die Unbekannten $x_1$ bis $x_n$ werden in einer einspaltigen Matrize zusammengefasst, ebenso wie die Ergebniswerte $b_1$ bis $b_m$. Die beiden Matrizen werden entsprechend mit $x$ und $b$ bezeichnet. Eine Allgemeine Darstellung eines \glslink{gls:lgs}{LGS} in Matrixform ist in Abbildung \ref{lgs:matrix} dargestellt. + Ein lineares Gleichungssystem ist l"osbar, wenn alle Gleichungen erf"ullbar sind. Ist dies nicht der Fall spricht man von einem unl"osbaren Gleichungssystem. L"osbare Systeme lassen sich nochmals in die \textit{eindeutig L"osbaren} und \textit{nicht eindeutig L"osbaren} unterteilen. F"ur ein eindeutig l"osbares Gleichungssystem kann eine nummerische L"osung f"ur $x_1$ bis $x_n$ gefunden werden, im Gegensatz zu nicht eindeutig l"osbaren Systemen, f"ur welche eine L"osung nur in Abh"angigkeit von einem oder mehreren Parametern angeben werden kann.\\ \\ + Eine g"angige Art der Darstellung von linearen Gleichungssystemen ist die Matrixdarstellung. Das System zerf"allt dabei in drei Teile. Die Koeffizientenmatrix enth"alt die Werte $a_{11}$ bis $a_{nm}$ und wird mit $A$ bezeichnet. Die Unbekannten $x_1$ bis $x_n$ werden in einer einspaltigen Matrize zusammengefasst, ebenso wie die Ergebniswerte $b_1$ bis $b_m$. Die beiden Matrizen werden entsprechend mit $x$ und $b$ bezeichnet. Eine Allgemeine Darstellung eines \glslink{gls:lgs}{LGS} in Matrixform ist in \autoref{lgs:matrix} dargestellt. \begin{equation} \begin{pmatrix} a_{11} & a_{12} & \cdots & a_{1n} \\ @@ -128,7 +135,7 @@ Zun"achst wird das Aufbereiten der Abbiegewahrscheinlichkeiten beschrieben, um d \end{pmatrix} \label{lgs:matrix} \end{equation} - Ein Kurzschreibweise, dieser Matrixform ist die sog. erweiterte Koeffizientenmatrix und ist in Abbildung \ref{lgs:koefmatrix} in allgemeiner Form abgebildet. Zur Bildung dieser Matrix wird die Koeffizientenmatrix $A$, zusammen mit dem Ergebnisvektor $b$ in eine Matrix geschrieben. Die Unbekannten der Matrix $x$ entfallen in dieser Darstellung. + Ein Kurzschreibweise, dieser Matrixform ist die sog. erweiterte Koeffizientenmatrix und ist in \autoref{lgs:koefmatrix} in allgemeiner Form abgebildet. Zur Bildung dieser Matrix wird die Koeffizientenmatrix $A$, zusammen mit dem Ergebnisvektor $b$ in eine Matrix geschrieben. Die Unbekannten der Matrix $x$ entfallen in dieser Darstellung. \begin{equation} \left(\begin{array}{c|c}A & b\end{array}\right) = \left(\begin{array}{cccc|c} @@ -143,20 +150,22 @@ Zun"achst wird das Aufbereiten der Abbiegewahrscheinlichkeiten beschrieben, um d F"ur ein solches Gleichungssystem existieren verschiedene L"osungsverfahren. Ein Beispiel ist der Gaus-Algorithmus \cite{script:m3}. Neben dem Gaus-Algorithmus existieren viele weitere L"osungsalgorithmen, einschlie"slich nummerische Verfahren. Die Qualit"at der L"osung h"angt dabei von dem gew"ahlten L"osungsverfahren und dem vorliegenden Gleichungssystem ab.\\ \\ Die mathematischen Definitionen entstammen dem Werk \textit{Numerik-Algorithmen}\cite{book:numerik}. \subsubsection{Lineares Gleichungssystem einer Kreuzung}\label{sec:berechnung:lgs:xr} - Die Beziehungen zwischen Induktionsschleifensensoren und Kreuzungsein- und Ausg"angen k"onnen durch ein lineares Gleichungssystem ausgedr"uckt werden. Der Wert f"ur den Ausgang errechnet sich aus der Summe aller, diesem Kreuzungseingang zugeordneten, Sensoren. Ein Wert f"ur den Kreuzungsausgang errechnet sich aus den Werten der Sensoren, deren Spur dem Verkehr erlauben diesen Kreuzungsausgang zu bedienen. Dabei muss zwischen Einspursensoren und Mischspursensoren unterschieden werden. Einspursensoren k"onnen direkt auf den Ausgang addiert werden, w"ahrend f"ur Mischspursensoren eine Abbiegewahrscheinlichkeit ben"otigt wird, die angibt, wie viel des gemessenen Verkehrs in die entsprechende Richtung flie"st. Durch Multiplikation des Sensorwertes mit der Abbiegewahrscheinlichkeit erh"alt man den gesuchten Teil des Verkehrs und kann diesen auf den Ausgang addieren. Um einen Wert f"ur den Kreuzungseingang zu berechnen, werden keine Abbiegewahrscheinlichkeiten ben"otigt und die Sensorwerte k"onnen direkt, unerheblich ob nun Misch- oder Einzelspursensor, auf den Eingang addiert werden. Dies begr"undet sich in der Tatsache, dass alle Sensoren an den Kreuzungseing"angen verbaut sind und der gemessene Wert eindeutig einem Eingang zugeordnet werden kann.\\ \\ - Allgemein kann der Verkehrswert des Kreuzungsein- und -Ausgangs durch die in \autoref{equ:xrausgangallg} und \autoref{equ:xreingangallg} beschriebenen Gleichungen ausgedr"uckt werden. + Die Beziehungen zwischen Induktionsschleifensensoren und Kreuzungsein- und Ausg"angen k"onnen durch ein lineares Gleichungssystem ausgedr"uckt werden. Der Wert f"ur den Eingang errechnet sich aus der Summe aller, diesem Kreuzungseingang zugeordneten, Sensoren. Ein Wert f"ur den Kreuzungsausgang errechnet sich aus den Werten der Sensoren, deren Spur dem Verkehr erlauben diesen Kreuzungsausgang zu bedienen. Dabei muss zwischen Einspursensoren und Mischspursensoren unterschieden werden. Einspursensoren k"onnen direkt auf den Ausgang addiert werden, w"ahrend f"ur Mischspursensoren eine Abbiegewahrscheinlichkeit ben"otigt wird, die angibt, wie viel des gemessenen Verkehrs in die entsprechende Richtung flie"st. Durch Multiplikation des Sensorwertes mit der Abbiegewahrscheinlichkeit erh"alt man den gesuchten Teil des Verkehrs und kann diesen auf den Ausgang addieren. Um einen Wert f"ur den Kreuzungseingang zu berechnen, werden keine Abbiegewahrscheinlichkeiten ben"otigt und die Sensorwerte k"onnen direkt, unerheblich ob nun Misch- oder Einzelspursensor, auf den Eingang addiert werden. Dies begr"undet sich in der Tatsache, dass alle Sensoren an den Kreuzungseing"angen verbaut sind und die gemessenen Werte eindeutig einem Eingang zugeordnet werden k"onnen.\\ \\ + Allgemein kann der Verkehrswert des Kreuzungsein- und -Ausgangs durch die in \autoref{equ:xrausgangallg} und \autoref{equ:xreingangallg} beschriebene Berechnung ausgedr"uckt werden. \begin{equation}\label{equ:xrausgangallg} Kreuzungausgang_x = \sum ES_{xi} + \sum MS_{xj}*ABW_{xj} \end{equation} \begin{equation}\label{equ:xreingangallg} Kreuzungseingang_x = \sum S_{xi} \end{equation} - $Kreuzungseingang_x$ bezeichnet denjenigen Kreuzungseingang der betrachteten Kreuzung, der zur benachbarten Kreuzung x direkt verbunden ist.\\ - $Kreuzungausgang_x$ bezeichnet denjenigen Kreuzungsausgang der betrachteten Kreuzung, welche vor der benachbarten Kreuzung x liegt.\\ - $ES_x$ bezeichnet die \textit{count}-Werte alle Einspursensoren, welche auf den Kreuzungsausgang x zeigen.\\ - $MS_x$ bezeichnet die \textit{count}-Werte alle Mehrspursensoren, welche auf den Kreuzungsausgang x zeigen.\\ - $ABW_xi$ bezeichnet die Abbiegewahrscheinlichkeit an dem Mehrspursensor $MS_{xi}$ in Richtung Kreuzung x.\\ - $S_x$ bezeichnet die \textit{count}-Werte aller Sensoren, welche direkt nach einem Kreuzungseingang in der Stra"se verbaut sind und entsprechend eine Verbindung gegen die Flie"srichtung zu dem Kreuzungseingang x haben.\\ + \begin{itemize} + \item{$Kreuzungseingang_x$ bezeichnet denjenigen Kreuzungseingang der betrachteten Kreuzung, der zur benachbarten Kreuzung x direkt verbunden ist.} + \item{$Kreuzungausgang_x$ bezeichnet denjenigen Kreuzungsausgang der betrachteten Kreuzung, welche vor der benachbarten Kreuzung x liegt.} + \item{$ES_x$ bezeichnet die \textit{count}-Werte(Fahrzeugz"ahlwert) alle Einspursensoren, welche auf den Kreuzungsausgang x zeigen.} + \item{$MS_x$ bezeichnet die \textit{count}-Werte(Fahrzeugz"ahlwert) alle Mehrspursensoren, welche auf den Kreuzungsausgang x zeigen.} + \item{$ABW_{xi}$ bezeichnet die Abbiegewahrscheinlichkeit an dem Mehrspursensor $MS_{xi}$ in Richtung Kreuzung x.} + \item{$S_x$ bezeichnet die \textit{count}-Werte aller Sensoren, welche direkt nach einem Kreuzungseingang in der Stra"se verbaut sind und entsprechend eine Verbindung gegen die Flie"srichtung zu dem Kreuzungseingang x haben.} + \end{itemize} Die Berechnung erfolgt dabei f"ur alle Aus- bzw. Eing"ange mithilfe eines linearen Gleichungssystems, um unbekannte Werte, mithilfe der Abh"angigkeiten der Gleichungen untereinander, zu ermitteln.\\ Eine allgemeine Form des Gleichungssystems f"ur Ein- bzw. Ausg"ange ist in \autoref{equ:algcalcmatrixout} und \autoref{equ:algcalcmatrixin} dargestellt. \begin{equation}\label{equ:algcalcmatrixout} @@ -202,9 +211,8 @@ Zun"achst wird das Aufbereiten der Abbiegewahrscheinlichkeiten beschrieben, um d \end{Bmatrix} \end{equation} Zur Erl"auterung wird nochmals die Kreuzung A23 (siehe \autoref{abb:a23}) betrachtet. Die in Kapitel \ref{sec:modell} entwickelte Matrixdarstellung erweist sich als hilfreich und kann durch Erg"anzen mit Abbiegewahrscheinlichkeiten zur Berechnung einer L"osung genutzt werden. Hierf"ur werden Verbindungen zwischen Einspursensoren und dem Aus- bzw. Eingang nach wie vor mit einer '1' markiert, da der gesamte Verkehr, der "uber diesen Sensor flie"st genau einem Ausgang zugeordnet werden kann. Es kann 100\% des Wertes auf den entsprechenden Ausgang "ubertragen werden.\\ \\ - F"ur Mischspursensoren dagegen werden die Verbindungen durch eine Flie"skommazahl ersetzt, die die jeweilige Abbiegewahrscheinlichkeit repr"asentiert. Durch Multiplikation der Matrix mit den gemessenen Sensorwerten eines bestimmten Zeitpunktes, kann ein Wert f"ur die Ein- und Ausg"ange zu diesem Zeitpunkt berechnet werden, sofern aller, in die Kreuzung einstr"omender Verkehr von Sensoren erfasst wird und f"ur alle Mischspursensoren Abbiegewahrscheinlichkeiten vorliegen. Abbildung \ref{abb:a23calc} beschreibt diese Berechnung f"ur die Ein- und Ausg"ange der Kreuzung A23 zum Zeitpunkt 2013-07-13 13:00:00 UTC. Das Ergebnis ist bereits nach dem Gleichzeichen in der Rechnung eingetragen. - Eingangsmatrix: - \begin{equation}\label{abb:a23calc} + F"ur Mischspursensoren dagegen werden die Verbindungen durch eine Flie"skommazahl ersetzt, die die jeweilige Abbiegewahrscheinlichkeit repr"asentiert. Durch Multiplikation der Matrix mit den gemessenen Sensorwerten eines bestimmten Zeitpunktes, kann ein Wert f"ur die Ein- und Ausg"ange zu diesem Zeitpunkt berechnet werden, sofern aller, in die Kreuzung einstr"omender Verkehr von Sensoren erfasst wird und f"ur alle Mischspursensoren Abbiegewahrscheinlichkeiten vorliegen. \autoref{abb:a23calcin} beschreibt diese Berechnung f"ur die Eingänge, \autoref{abb:a23calcout} für die Ausg"ange der Kreuzung A23 zum Zeitpunkt 2013-07-13 13:00:00 \gls{gls:utc}. Das Ergebnis ist bereits nach dem Gleichzeichen in der Rechnung eingetragen. + \begin{equation}\label{abb:a23calcin} \bordermatrix{\text{} & D1 & D2 & D3 & D4 & D5 & D6 & D7 & D8 & D9 & D10\cr A12 & 1 & 1 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0\cr A28 & 0 & 0 & 1 & 1 & 1 & 1 & 1 & 0 & 0 & 0\cr @@ -227,9 +235,8 @@ Zun"achst wird das Aufbereiten der Abbiegewahrscheinlichkeiten beschrieben, um d A28 & 13\cr A4 & 2\cr} \end{equation} - Von der Kreuzung A12 kommen 17, von Kreuzung A28 13 und von der Kreuzung A4 2 Fahrzeuge auf die Kreuzung gefahren.\\ \\ - Ausgangsmatrix: - \begin{equation} + Von der Kreuzung A12 kommen 17, von Kreuzung A28 13 und von der Kreuzung A4 2 Fahrzeuge auf die Kreuzung gefahren. Insgesamt sind 32 Fahrzeuge in dem gew"ahlten Zeitraum(1 Minute - 2013-07-13 13:00:00 \gls{gls:utc}) "uber die Kreuzung geflossen.\\ \\ + \begin{equation}\label{abb:a23calcout} \bordermatrix{\text{} & D1 & D2 & D3 & D4 & D5 & D6 & D7 & D8 & D9 & D10\cr A12 & 0 & 0 & 1 & 0 & 0 & 0 & 0 & 1 & 1 & 0\cr A4 & 0.4 & 1 & 0 & 0 & 0 & 1 & 1 & 0 & 0 & 0\cr @@ -252,10 +259,10 @@ Zun"achst wird das Aufbereiten der Abbiegewahrscheinlichkeiten beschrieben, um d A4 & 16,6\cr A104 & 10,4} \end{equation} - Aus der Kreuzung heraus Richtung Kreuzung A12 fahren 5, Richtung Kreuzung A4 16,6 und in Richtung Kreuzung A104 10,4 Fahrzeuge. Die Gleitkomma-Werte entstehen dabei aufgrund des Mischspursensors - eine Rundung dieser Werte ist möglich, um ausschließlich ganze Fahrzeuge zu betrachten. \\ \\ + Aus der Kreuzung heraus Richtung Kreuzung A12 fahren 5, Richtung Kreuzung A4 16,6 und in Richtung Kreuzung A104 10,4 Fahrzeuge. Die Gleitkomma-Werte entstehen dabei aufgrund des Mischspursensors - eine Rundung dieser Werte ist m"oglich, um ausschlie"slich ganze Fahrzeuge zu betrachten. Addiert ergeben die Werte 32 Fahrzeuge, die die Kreuzung passiert haben. \\ \\ F"ur die Kreuzung A23 ist es nicht n"otig ein Gleichungssystem zu l"osen, da alle ben"otigten Werte bekannt sind und jede lineare Gleichung f"ur sich gel"ost werden kann, um den Wert des jeweiligen Ausgangs zu berechnen. Dies ist darauf zur"uckzuf"uhren, dass alle Sensorwerte f"ur diese Kreuzung bekannt und alle eingehenden Spuren mit Sensoren best"uckt sind. Desweiteren stehen f"ur alle Mischspursensoren Abbiegewahrscheinlichkeiten der Stadt Darmstadt zur Verf"ugung.\\ \\ Im Folgendem wird diskutiert, inwiefern das Gleichungssystem mit unbekannten Eingangsspuren bzw. unbekannten Abbiegewahrscheinlichkeiten gel"ost werden kann.\\ \\ - Durch Hinzuf"ugen eines virtuellen Sensors f"ur eine weitere Kreuzungseingangsspur, die nicht mit einem Sensor bestückt ist, wird das Gleichungssystem zu einem eben solchen, da nun Unbekannte in der Gleichung auftauchen. Dies f"uhrt unmittelbar dazu, dass das System nicht mehr eindeutig lösbar ist. Ein Ergebnis kann nur in Abhängigkeit der virtuellen Sensorwerte angegeben werden.\\ + Durch Hinzuf"ugen eines virtuellen Sensors f"ur eine weitere Kreuzungseingangsspur, die nicht mit einem Sensor best"uckt ist, wird das Gleichungssystem zu einem eben solchen, da nun Unbekannte in der Gleichung auftauchen. Dies f"uhrt unmittelbar dazu, dass das System nicht mehr eindeutig l"osbar ist. Ein Ergebnis kann nur in Abh"angigkeit der virtuellen Sensorwerte angegeben werden.\\ Am Beispiel der Kreuzung A23 ist das demonstriert. Hierf"ur wird der Sensor D10 zu einer virtuellen Sensor, welcher keine Werte liefert (siehe \autoref{abb:a23d10virt}). \begin{equation}\label{abb:a23d10virt} \bordermatrix{\text{} & D1 & D2 & D3 & D4 & D5 & D6 & D7 & D8 & D9 & D10\cr @@ -280,16 +287,16 @@ Zun"achst wird das Aufbereiten der Abbiegewahrscheinlichkeiten beschrieben, um d AA & 16,6\cr A104 & 9.4+D10} \end{equation} - Dieses System ist nicht eindeutig l"osbar, da zu viele Unbekannte in der Gleichung vorliegen (Ergebiswerte für die Ausgänge A12, A4 und A104 - sowie der unbekannte Sensorwert D10). Das liegt insbesondere an fehlenden Ausgangswerten der Kreuzung. Diese k"onnen nicht bestimmt werden. Siehe hierf"ur Kapitel \ref{sec:modell}. Durch zus"atzliche Gleichungen k"onnen die Werte weiter eingeschr"ankt werden. Dies f"uhrt nicht zur L"osbarkeit des Systems. So m"ussen alle aufaddierten Abbiegewahrscheinlichkeiten eines Sensors kleiner gleich eins sein. Eine weitere M"oglichkeit das Gleichungssystem zu erweitern ist die Zuhilfenahme der Valierungssensoren. Da auf dem untersuchten Gebiet lediglich drei Validerungssensoren verbaut sind, tr"agt eine Einbeziehung dieser Sensoren in das \glslink{gls:lgs}{LGS} ebenfalls nicht zu einer L"osung bei. Eine genauere Diskussion "uber die Validierungssensoren und deren Verwendungsm"oglichkeiten bei einem fl"achendeckendem Einsatz auf Kreuzungen wird in einem eigenen Unterkapitel behandelt (siehe Kapitel \ref{sec:berechnung:vallidate}). \\ \\ + Dieses System ist nicht eindeutig l"osbar, da zu viele Unbekannte in der Gleichung vorliegen (Ergebiswerte f"ur die Ausg"ange A12, A4 und A104 - sowie der unbekannte Sensorwert D10). Das liegt insbesondere an fehlenden Ausgangswerten der Kreuzung. Diese k"onnen nicht bestimmt werden. Siehe hierf"ur Kapitel \ref{sec:modell:limits}. Durch zus"atzliche Gleichungen k"onnen die Werte weiter eingeschr"ankt werden. Dies f"uhrt nicht zur L"osbarkeit des Systems. So m"ussen alle aufaddierten Abbiegewahrscheinlichkeiten eines Sensors kleiner gleich eins sein. Eine weitere M"oglichkeit das Gleichungssystem zu erweitern ist die Zuhilfenahme der Valierungssensoren. Da auf dem untersuchten Gebiet lediglich drei Validerungssensoren verbaut sind, tr"agt eine Einbeziehung dieser Sensoren in das \glslink{gls:lgs}{LGS} ebenfalls nicht zu einer L"osung bei. Eine genauere Diskussion "uber die Validierungssensoren und deren Verwendungsm"oglichkeiten bei einem fl"achendeckendem Einsatz auf Kreuzungen wird in einem eigenen Unterkapitel behandelt (siehe Kapitel \ref{sec:berechnung:validate}). \\ \\ Eine weitere Anwendung ist die Berechnung der Abbiegewahrscheinlichkeiten. Unter der Annahme, dass alle Werte der Sensoren bekannt, allerdings f"ur einen Mischspursensor die Abbiegewahrscheinlichkeiten nicht bekannt sind. Dieses System ist ebenfalls nicht eindeutig l"osbar, da abermals zu viele Unbekannte in dem System vorliegen. Hier sind die fehlenden Ausgangsverkehrswerte einer Kreuzung der Grund, weshalb es zu keiner L"osung kommen kann. Auch diese Anwendung wird in dem Unterkapitel zu Validerungssensoren behandelt. \subsection{Kreuzungsberechnung am Graphen}\label{sec:berechnung:graph} Da bei allen modellierten Kreuzungen der \textit{Ministadt} alle eingehenden Spuren mit Sensoren versehen sind, k"onnen die Gleichungen f"ur die jeweiligen Ausg"ange unabh"angig voneinander gel"ost werden. Dies erlaubt es die Ausg"ange bzw. Eing"ange mithilfe des Graphen zu berechnen. Das entwickelte Verfahren macht sich zunutze, dass in der gew"ahlten Modellierung alle Eing"ange mit den Ausg"angen einer Kreuzung "uber genau einen bekannten Sensor miteinander verbunden sind.\\ \\ - F"ur Eingangsknoten wird ausgehend von einem eben solchen, alle ausgehenden Kanten verfolgt und der Wert aller darauffolgender Knoten aufaddiert. Dies entspricht der in \ref{sec:berechnung:lgs:xr} beschrieben Berechnungsmethode f"ur Eingangsknoten.\\ \\ - F"ur Ausgangsknoten einer Kreuzung kann das selbe Verfahren genutzt werden. Es werden alle eingehenden Kanten, entgegen der Verkehrsflussrichtung, vom Ausgangsknoten ausgehend, verfolgt und die Sensorwerte der darauffolgenden Sensoren aufaddiert. F"ur Mischspursensoren wird dabei der Wert mit der an der Kante annotierten Abbiegewahrscheinlichkeit, f"ur Einspursensoren wird der Wert mit 1 multipliziert.\\ \\ + F"ur Eingangsknoten wird ausgehend von einem eben solchen, alle ausgehenden Kanten verfolgt und der Wert aller darauffolgender Knoten aufaddiert. Dies entspricht der in Kapitel \ref{sec:berechnung:lgs:xr} beschrieben Berechnungsmethode f"ur Eingangsknoten.\\ \\ + F"ur Ausgangsknoten einer Kreuzung kann das selbe Verfahren genutzt werden. Es werden alle eingehenden Kanten, entgegen der Verkehrsflussrichtung, vom Ausgangsknoten ausgehend, verfolgt und die Sensorwerte der darauffolgenden Sensoren aufaddiert. F"ur Mischspursensoren wird dabei der Wert mit der, an der Kante annotierten Abbiegewahrscheinlichkeit, f"ur Einspursensoren mit dem Wert 1, multipliziert.\\ \\ Wird dieses Verfahren f"ur alle Aus- und Eing"ange einer Kreuzung durchgef"uhrt, k"onnen f"ur alle Aus- und Eing"ange Verkehrswerte berechnet werden, unter der Vorraussetzung, dass alle Eingangsspuren der Kreuzung mit Sensoren best"uckt sind.\\ \\ Das zeitlose "Ubertragen der Werte vom Kreuzungseingang auf den Ausgang begr"undet sich in der Tatsache, dass alle vorliegenden Sensorwerte den Verkehr "uber einen Zeitraum von einer Minute messen und nach Ende des Intervalls eine Anzahl an Verkehrsteilnehmern ausweist, die "uber den Sensor gefahren sind. Die erfassten Verkehrsteilnehmer haben die Kreuzung folglich bereits passiert. Lediglich die letzten Fahrzeuge k"onnten sich noch auf der Kreuzung befinden. Dies wird vernachl"assigt. \subsubsection{Verkehrsfluss zwischen Kreuzungen}\label{sec:berechnung:betweenxr} - Zwischen Kreuzungen ist das entwickelte Modell ungenau, da Seitenstra"sen und Kreuzungen ohne Sensoren nicht modelliert werden. Es kann aufgrund der Berechnungen aus \autoref{sec:berechnung:lgs:xr} ein Wert f"ur den Verkehr bestimmt werden, welcher von einer Kreuzung ausgehend, in eine bestimmte Richtung flie"st. Dieser Wert entspricht dem f"ur den Ausgang der Kreuzung berechneten Wert, da dieser Wert aussagt, wie viele Fahrzeuge die Kreuzung in diese Richtung verlassen haben.\\ \\ + Zwischen Kreuzungen ist das entwickelte Modell ungenau, da Seitenstra"sen und Kreuzungen ohne Sensoren nicht modelliert werden. Es kann aufgrund der Berechnungen aus Kapitel \ref{sec:berechnung:lgs:xr} ein Wert f"ur den Verkehr bestimmt werden, welcher von einer Kreuzung ausgehend, in eine bestimmte Richtung flie"st. Dieser Wert entspricht dem f"ur den Ausgang der Kreuzung berechneten Wert, da dieser Wert aussagt, wie viele Fahrzeuge die Kreuzung in diese Richtung verlassen haben.\\ \\ Dadurch, dass die vorliegenden Sensordaten f"ur eine Minute gemessen wurden, kann leider nicht berechnet werden wie viele Verkehrsteilnehmer, die eine Kreuzung verlassen, an einer anderen wieder einflie"sen und welcher Teil in Seitenstra"sen abgeflossen ist, da die Messungen zweier Kreuzungen nicht in eine Beziehung zueinander gesetzt werden k"onnen.\\ \\ Durch Multiplikation des berechneten Kreuzungsausgangswertes mit einer Wahrscheinlichkeit, die angibt wie viele Fahrzeuge in Seitenstra"sen abflie"sen, k"onnen Verkehrsstromtendenzen f"ur das betrachtete Gebiet berechnet werden. Es liegen jedoch keine Daten "uber Abbiegewahrscheinlichkeiten f"ur Seitenstra"sen vor. Auch sind keine Angaben zu Parkwahrscheinlichekeit von Autos vorhanden.\\ \\ Der berechnete Ausgangswert wird in dem entwickelten Modell auf die Kreuzungs"ubersicht "ubertragen und auf der Stra"se zwischen den entsprechenden Kreuzungen aufgetragen. Dieser Wert gibt an, wie viele Fahrzeuge sich aus der Kreuzung raus, in Richtung der n"achsten Kreuzung bewegen. Diese Zahl gibt keinen Aufschluss "uber die tats"achlich Anzahl der Fahrzeuge, die wiederum an der n"achsten Kreuzung ankommen, sondern nur eine Tendenz. @@ -320,7 +327,7 @@ Zun"achst wird das Aufbereiten der Abbiegewahrscheinlichkeiten beschrieben, um d A104 & 5} \end{equation} Durch l"osen des \glslink{gls:lgs}{LGS} erh"alt man die Abbiegewahrscheinlichkeiten der einzelnen Sensoren. Diese Abbiegewahrscheinlichkeiten entsprechen dabei dem exakten Abbiegeverhalten der Verkehrsteilnehmer "uber dem Messinverall. Die f"ur dieses Beispiel bestimmten Abbiegewahrscheinlichkeiten sind - $Abbw_{D1,A4} = 1/3$ und $Abbw_{D1,A104} = 2/3$.\\ \\ + $Abbw_{D1,A4} = \frac{1}{3}$ und $Abbw_{D1,A104} = \frac{2}{3}$.\\ \\ Nachfolgend das Beispiel der Kreuzung A4 (siehe \autoref{abb:a4}), welche an einer Stelle eine Validierung zul"asst. \begin{figure}[htbp!] \centering diff --git a/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/tex/daten.tex b/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/tex/daten.tex index 355f25ab..09ee534c 100644 --- a/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/tex/daten.tex +++ b/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/tex/daten.tex @@ -4,7 +4,7 @@ In diesem Kapitel werden die Verkehrsdaten, die f"ur diese Arbeit zur Verf"ugung F"ur die Untersuchungen dieser Arbeit stellte die Stadt Darmstadt die Werte, der in der Stadt verbauten, Induktionsschleifen zur Verf"ugung. Die Daten werden \textit{live} gemessen, und f"ur die adaptive Ampelsteuerung eingesetzt. F"ur diese Arbeit standen allerdings nur Daten zur Verf"ugung, die "uber einen Zeitraum von einer Minute gemessen wurden. Die Induktionsschleifen liefern die Werte \textit{count} und \textit{load}. Sie geben Auskunft "uber die Anzahl der Fahrzeuge, welche den Sensor innerhalb des Messintervalls von einer Minute passiert haben (\textit{count}) und wie lange dieser Sensor innerhalb des Intervalls belegt war (\textit{load}). Die Induktionsschleifen sind dabei fast ausschlie"slich an den Kreuzungseing"angen in den Stra"sen verbaut. Daten werden "uber ein fest definiertes Intervall von einer Minute erhoben.\\ \\ Der \textit{load}-Wert gibt dabei an, wie viel Prozent des Messintervalls vom Sensor als belegt erkannt wurde. Es handelt sich folglich um einen Gleitkomma-Wert zwischen 0 und 1. Der \textit{count}-Wert repr"asentiert die Anzahl der Autos, welche den Sensor innerhalb des Messintervalls passiert haben. Es handelt sich folglich um eine ganze nat"urlich Zahl, einschlie"slich der Null, falls der Sensor im Intervall nicht passiert wurde.\\ \\ W"urde ein Sensor einen \textit{load} von 0,3 und einen \textit{count} von 5 melden, bedeutet das, dass dieser Sensor 30 Prozent einer Minute (18 Sekunden) belegt war und 5 Fahrzeuge ihn passiert haben.\\ \\ - Die Daten wurden von der Stadt Darmstadt als \glslink{gls:csv}{CSV-Dateien} zur Verf"ugung gestellt und im Rahmen der Arbeit von \textsc{C. M"uller}\cite{thesis:mueller} aufbereitet und ver"offentlicht\footnote{Die Induktionsschleifenwerte sind als CSV-Dateien und \url{http://www.da-sense.de/trafficdata/} zu finden}. + Die Daten wurden von der Stadt Darmstadt als \gls{gls:csv}-Dateien zur Verf"ugung gestellt und im Rahmen der Arbeit von \textsc{C. M"uller}\cite{thesis:mueller} aufbereitet und ver"offentlicht\footnote{Die Induktionsschleifenwerte sind als CSV-Dateien und \url{http://www.da-sense.de/trafficdata/} zu finden}. \subsubsection{CSV-Dateien der Induktionsschleifenwerte}\label{sec:daten:inductvalues:csv} Die von der Stadt Darmstadt zur Verf"ugung gestellten \glslink{gls:csv}{CSV-Dateien} "ubermitteln die gesamten Sensorwerte der Induktionsschleifen der Stadt Darmstadt in zwei Teilen, den Bereich \textit{Darmstadt S"ud} und den Bereich \textit{Darmstadt Nord}.\\ \\ Die CSV-Dateien sind speziell kodiert und bieten folgende Spalten an Informationen an: @@ -14,7 +14,7 @@ In diesem Kapitel werden die Verkehrsdaten, die f"ur diese Arbeit zur Verf"ugung \item{Die Intervalll"ange der Messung in Minuten} \item{Die Werte \textit{load} und \textit{count} f"ur bis zu 64 Sensoren} \end{enumerate} - Die Bezeichnung der Kreuzungen richtet sich dabei nach der Kreuzungsbezeichnung des Stra"senverkehrs- und Tiefbauamtes der Stadt und ist eindeutig. Eine "Ubersicht "uber ganz Darmstadt mit eingezeichneten Kreuzungen ist im Anhang zu finden (siehe \autoref{abb:caddarmstadt}). Ein Kreuzungsname in Darmstadt besteht dabei aus einem 'A' und einer eindeutigen Nummer. Die L"ange des Messintervalls ist in Darmstadt auf eine Minute definiert. Ein Ausschnitt einer solchen CSV-Datei ist in \autoref{tbl:csv} zu sehen. + Die Bezeichnung der Kreuzungen richtet sich dabei nach der Kreuzungsbezeichnung des Stra"senverkehrs- und Tiefbauamtes der Stadt und ist eindeutig. Eine "Ubersicht "uber ganz Darmstadt mit eingezeichneten Kreuzungen ist im Anhang zu finden (siehe Anhang \ref{anhang:overview}). Ein Kreuzungsname in Darmstadt besteht dabei aus einem 'A' und einer eindeutigen Nummer. Die L"ange des Messintervalls ist in Darmstadt auf eine Minute definiert. Ein Ausschnitt einer solchen CSV-Datei ist in \autoref{tbl:csv} zu sehen. \begin{table} \begin{tabular}{|l|l|l|l|lllllllllll|} \hline @@ -38,15 +38,15 @@ In diesem Kapitel werden die Verkehrsdaten, die f"ur diese Arbeit zur Verf"ugung \caption{CSV-Datei Ausschnitt von 8.8.2013} \label{tbl:csv} \end{table} - Sensorspalten, welche auf Z enden, bezeichnen den \textit{count}-Wert des jeweiligen Sensors, solche die auf B enden den \textit{load}-Wert. Jede Zeile in der CSV-Datei repr"asentiert eine Kreuzung zu dem gegebenen Zeitpunkt. F"ur eine Kreuzung k"onnen dabei bis zu 64 Sensoren in der CSV-Datei bereitgestellt werden. Um die Zuordnung von CSV-Spalte zu dem tats"achlichen Sensornamen herzustellen, werden sog. \textit{"Ubersetzungstabellen} ben"otigt. Diese ordnen einer CSV-Sensorspalte (1-64) einen kreuzungsspezifischen Sensornamen zu, welcher der Sensorbezeichnung der CAD-Zeichnungen\gls{gls:cad} der Kreuzungen entspricht. In der Praxis wird eine solche "Ubersetzungstabelle durch einen Offset auf der CSV-Datei im Computer nachgebildet. F"ur die in diese Arbeit modellierten Kreuzungen sind \textit{"Ubersetzungstabellen} sowie die CAD-Zeichnung im Anhang zu finden [\ref{anhang:a3}]\footnote{Die CAD-Zeichnungen, sowie die "Ubersetzungstabellen aller Kreuzungen sind unter \url{http://www.da-sense.de/trafficdata/} zu finden}. - \subsubsection{MYSQL-Daten der JEE6 Anwendung zur Bereitstellung von Verkehrsdaten} \label{sec:datengrund:inductvalues:mysql} - Im Rahmen der Arbeit von \textsc{C. M"uller}\cite{thesis:mueller}, wurde eine \glslink{gls:jee6}{JEE6}\footnote{Das aktuelle JEE-Framework ist unter \url{http://www.oracle.com/technetwork/java/javaee/overview/} zu erhalten.} Anwendung entwickelt, die die aufbereiteten Verkehrsdaten der Stadt Darmstadt bereit stellt. Hierf"ur wurden die CSV-Dateien eingelesen und in eine \glslink{gls:mysql}{MYSQL-Datenbank} "uberf"uhrt. Die dort gesammelten Sensordaten wurden bereits mit Geoinformation des OpenStreetMap Projektes\footnote{Die Website des OpenStreetMap-Projektes ist unter \url{http://openstreetmap.org/} zu erreichen.} verkn"upft und erlauben es eine Position f"ur Kreuzungs- und Sensorknoten zu bestimmen.\\ \\ - \begin{figure} + Sensorspalten, welche auf Z enden, bezeichnen den \textit{count}-Wert des jeweiligen Sensors, solche die auf B enden den \textit{load}-Wert. Jede Zeile in der CSV-Datei repr"asentiert eine Kreuzung zu dem gegebenen Zeitpunkt. F"ur eine Kreuzung k"onnen dabei bis zu 64 Sensoren in der CSV-Datei bereitgestellt werden. Um die Zuordnung von CSV-Spalte zu dem tats"achlichen Sensornamen herzustellen, werden sog. \textit{"Ubersetzungstabellen} ben"otigt. Diese ordnen einer CSV-Sensorspalte (1-64) einen kreuzungsspezifischen Sensornamen zu, welcher der Sensorbezeichnung der \gls{gls:cad}-Zeichnungen der Kreuzungen entspricht. In der Praxis wird eine solche "Ubersetzungstabelle durch einen Offset auf der CSV-Datei im Computer nachgebildet. F"ur die in diese Arbeit modellierten Kreuzungen sind \textit{"Ubersetzungstabellen} sowie die CAD-Zeichnung im Anhang zu finden (siehe Anhang \ref{anhang:a3})\footnote{Die CAD-Zeichnungen, sowie die "Ubersetzungstabellen aller Kreuzungen sind unter \url{http://www.da-sense.de/trafficdata/} zu finden}. + \subsubsection{MYSQL-Daten der JEE6 Anwendung zur Bereitstellung von Verkehrsdaten - TrafficEye} \label{sec:datengrund:inductvalues:mysql} + Im Rahmen der Arbeit von \textsc{C. M"uller}\cite{thesis:mueller}, wurde eine \glslink{gls:jee6}{JEE6}\footnote{Das aktuelle JEE-Framework ist unter \url{http://www.oracle.com/technetwork/java/javaee/overview/} zu erhalten.} Anwendung mit dem Namen \textit{TrafficEye} entwickelt, die die aufbereiteten Verkehrsdaten der Stadt Darmstadt bereit stellt. Hierf"ur wurden die CSV-Dateien eingelesen und in eine \gls{gls:mysql}-Datenbank "uberf"uhrt. Die dort gesammelten Sensordaten wurden bereits mit Geoinformation des OpenStreetMap Projektes\footnote{Die Website des OpenStreetMap-Projektes ist unter \url{http://openstreetmap.org/} zu erreichen.} verkn"upft und erlauben es eine Position f"ur Kreuzungs- und Sensorknoten zu bestimmen. + \begin{figure}[h] \centering \includegraphics[width=0.5\textwidth]{pic/er_jee} - \caption{"Ubersicht "uber die verwendeten Datenbanken der JEE6-Anwendung} + \caption{"Ubersicht "uber die verwendeten Datenbanken von \textit{TrafficEye}} \label{abb:erjee} - \end{figure} + \end{figure}\\ Aus dieser Datenbank wurden alle Sensorwerte und Positionsangaben, welche im Rahmen dieser Arbeit ben"otigten wurden, entnommen - eine "Ubersicht "uber diese ist in \autoref{abb:erjee} zu finden. Die gesuchten Daten sind dabei auf drei Tabellen verteilt: \begin{enumerate} \item{\textit{jee\_crmodel\_CrossroadDim}: In dieser Tabelle werden Kreuzungsname und -position abgespeichert.} @@ -100,7 +100,7 @@ In diesem Kapitel werden die Verkehrsdaten, die f"ur diese Arbeit zur Verf"ugung \includegraphics[width=0.6\textwidth]{pic/overview_ministadt} \caption{\textit{Ministadt}, Ausschnitt von Darmstadt, der innerhalb dieser Arbeit betrachtet wurde.} \end{figure} - Die Wahl des Ausschnitts richtete sich insbesondere nach der Anzahl der verbauten Sensorik. So finden sich auf allen zehn Kreuzungen insgesamt 178 Sensoren, f"ur die Sensorwerte zur Verf"ugung stehen. Neben der Anzahl der Sensoren wurde auch darauf geachtet, dass die untersuchten Kreuzungen sog. Sonderf"alle aufweisen. Diese Sonderf"alle sind gesonderte Verkehrsvorgaben oder spezielle Sensoren und sind im folgenden beschrieben: + Die Wahl des Ausschnitts richtete sich insbesondere nach der Anzahl der verbauten Sensorik. So finden sich auf allen zehn Kreuzungen insgesamt 178 Sensoren, f"ur die Sensorwerte zur Verf"ugung stehen. Neben der Anzahl der Sensoren wurde auch darauf geachtet, dass die untersuchten Kreuzungen sog. Sonderf"alle aufweisen. Diese Sonderf"alle sind gesonderte Verkehrsvorgaben oder spezielle Sensoren und sind im Folgendem beschrieben: \begin{enumerate} \item{Einbahnstra"sen: Eine Stra"se, welche nur in eine Richtung befahren werden darf.} \item{Mischspuren: Kreuzungseingangs-Fahrspuren, welche dem Verkehrsteilnehmer erlauben die Kreuzung in mehr als eine Richtung zu verlassen.} @@ -108,16 +108,14 @@ In diesem Kapitel werden die Verkehrsdaten, die f"ur diese Arbeit zur Verf"ugung \item{Validierungssensoren: Sensoren, welche die Sensorwerte anderer Sensoren (teilweise) best"atigen.} \end{enumerate} Die Einbahnstra"se verl"auft dabei von Kreuzung A29 nach A104. Sie verspricht eine einfachere Berechnung von Verkehrswerten, da eine Kreuzung mit einer Einbahnstra"se nur drei Kreuzungsein- und -ausg"ange hat, im Gegensatz zu einer \textit{normalen} Kreuzung mit jeweils vier Ein- und Ausg"angen. Mischspuren sind dagegen hinderlich f"ur die Berechnung, da ihr gemessener Wert, im Gegensatz zu Einspursensoren, nicht direkt einem Ausgang zugeordnet werden kann. - Eine genaue Untersuchung von Ein- und Mischspursensoren und wie mit diesen verfahren werden muss, um Verkehrswerte zu berechnen, ist im Kapitel \ref{sec:berechnung} zu finden. + Eine genaue Untersuchung von Ein- und Mischspursensoren und wie mit diesen verfahren werden muss, um Verkehrswerte zu berechnen, ist im Kapitel \ref{sec:berechnung} beschrieben. \subsection{CAD-Zeichnungen der Kreuzungen}\label{sec:daten:cad} - Es stehen au"serdem die CAD-Zeichnungen\gls{gls:cad} der Kreuzungen der Stadt Darmstadt zur Verf"ugung. Diese CADs wurden im Rahmen der Kooperation der Arbeit von \textsc{C. M"uller}\cite{thesis:mueller} der TU-Darmstadt mit der Stadt Darmstadt zur Verf"ugung gestellt\footnote{Die CAD-Bilder sind unter \url{http://www.da-sense.de/trafficdata/information.php} zu erhalten}. Sie geben Aufschluss, an welcher Stelle ein Sensor in der Stra"sendecke verbaut ist und weist dessen kreuzungsinternen Namen aus, der zur Identifizierung des Sensors ben"otigt wird. Die CAD-Zeichnungen dienen der h"andischen Modellierung des Stra"senmodells, sowie der Identifizierung der Sensoren und der Zuordnung ihrer Sensorklasse. So sind in den CAD-Zeichnungen die Fahrspuren und deren erlaubte Flie"srichtung markiert. Aufgrund dessen konnte eine Zuordnung von Sensoren nach ihrer Klasse, Einspursensor oder Mischspursensor, vorgenommen werden. + Es stehen au"serdem die \gls{gls:cad}-Zeichnungen der Kreuzungen der Stadt Darmstadt zur Verf"ugung. Diese CADs wurden im Rahmen der Kooperation der Arbeit von \textsc{C. M"uller}\cite{thesis:mueller} der TU-Darmstadt mit der Stadt Darmstadt zur Verf"ugung gestellt\footnote{Die CAD-Bilder sind unter \url{http://www.da-sense.de/trafficdata/information.php} zu erhalten}. Sie geben Aufschluss, an welcher Stelle ein Sensor in der Stra"sendecke verbaut ist und weist dessen kreuzungsinternen Namen aus, der zur Identifizierung des Sensors ben"otigt wird. Die CAD-Zeichnungen dienen der h"andischen Modellierung des Stra"senmodells, sowie der Identifizierung der Sensoren und der Zuordnung ihrer Sensorklasse. So sind in den CAD-Zeichnungen die Fahrspuren und deren erlaubte Flie"srichtung markiert. Aufgrund dessen konnte eine Zuordnung von Sensoren nach ihrer Klasse, Einspursensor oder Mischspursensor, vorgenommen werden. Des Weiteren wurden mithilfe der CAD-Zeichnungen die Verbindungen von Sensor zum virtuellem Kreuzungsausgangsknoten manuell in der Datenbank vermerkt, um den, im Kapitel \ref{sec:modell} entwickelten, Graphen aufzuspannen. Die CAD-Zeichnungen der Kreuzungen der \textit{Ministadt} sind dem Anhang beigef"ugt (siehe Anhang \ref{anhang:a3}). \subsection{Abbiegewahrscheinlichkeiten}\label{sec:daten:abbw} Von der Stadt Darmstadt wurden, neben den Sensorwerten, gemittelte Abbiegewahrscheinlichkeiten f"ur einige der Induktionsschleifen zur Verf"ugung gestellt. Sie werden f"ur die Berechnung von Verkehrsfl"ussen bei Mischspursensoren ben"otigt. Die Abbiegewahrscheinlichkeiten eines Sensors beschreiben dabei, wie viel Prozent des Verkehrs, der "uber den Sensor flie"st, zu dem jeweiligen Ausgang der Kreuzung flie"sen wird. N"aheres ist im Kapitel \ref{sec:berechnung} zu finden. Diese Daten wurden mit Hilfe von Video"uberwachung der zu untersuchenden Kreuzungen, f"ur die Planungsabteilung des Stra"senverkehrs- und Tiefbauamtes der Stadt Darmstadt, ermittelt. Alle Werte sind dabei "uber die gesamten Messungen gemittelt und liegen in PDF-Format f"ur die beiden Teile der Stadt, Nord und S"ud, vor (siehe Anhang \autoref{abb:abbwnorth} und \autoref{abb:abbwsouth}).\\ \\ - \textsc{M. Scholz}\cite{thesis:michael} hat im Rahmen seiner Bachelorarbeit diese Daten in eine \glslink{gls:mysql}{MYSQL-Datenbank} "ubertragen. Desweiteren berechnet er genauere Abbiegewahrscheinlichkeiten f"ur die einzelnen Knoten, indem mithilfe einer Mittelung die Ausgangswerte einer Kreuzung in Beziehung zu einem Wert am benachbarten Kreuzungseingang gesetzt werden. Diese Daten lagen allerdings noch nicht vor und konnten aus diesem Grund im Rahmen dieser Arbeit nicht untersucht werden.\\ \\ - Die aufbereiteten Abbiegewahrscheinlichkeiten der Stadt liegen in der Form (Kreuzung, Sensor, Geradeaus, Links, Rechts) (siehe Tabelle \ref{tbl:abbw}) vor. Die Werte f"ur Links, Rechts und Geradeaus sind dabei in einer komplexen Form angegeben und m"ussen zur Verwendung auf eine Gleitkommazahl reduziert werden. Des Weiteren gilt es, die Richtung vom Sensor unabh"angig zu machen, da sich die Angaben Links, Rechts und Geradeaus auf die Fahrtrichtung des Verkehrs, der "uber den Sensor flie"st, beziehen.\\ \\ - Zur Reduzierung der Werte auf Gleitkommazahlen wurden die Daten manuell bearbeitet. Die CAD-Zeichnungen dienen dabei als Hilfe, um die kreuzungsspezifischen Angaben interpretieren zu k"onnen. Ein aufbereiteter Ausschnitt der Abbiegewahrscheinlichkeiten ist in Tabelle \ref{tbl:abbwdone} zu finden. - \begin{table} + \textsc{M. Scholz} hat im Rahmen seiner Bachelorarbeit\cite{thesis:michael} diese Daten in eine \glslink{gls:mysql}{MYSQL-Datenbank} "ubertragen. Desweiteren berechnet er genauere Abbiegewahrscheinlichkeiten f"ur die einzelnen Knoten, indem mithilfe einer Mittelung die Ausgangswerte einer Kreuzung in Beziehung zu einem Wert am benachbarten Kreuzungseingang gesetzt werden. Diese Daten lagen allerdings noch nicht vor und konnten aus diesem Grund im Rahmen dieser Arbeit nicht untersucht werden. + \begin{table}[h] \centering \begin{tabular}{|l|l|l|l|l|} \hline @@ -130,13 +128,14 @@ In diesem Kapitel werden die Verkehrsdaten, die f"ur diese Arbeit zur Verf"ugung A111 & D41 & (+A111.D41*0,4)*1+0 & (+A111.D41*0,3)*1+0 & (+A111.D41*0,3)*1+0\\ A126 & D11 & (+A126.D11*0,6)*1+0 & NULL & (+A126.D11*0,4)*1+0\\ A126 & D21 & (+A126.D21*0,4)*1+0 & (+A126.D21*0,6)*1+0 & NULL\\ - A12 & D11 & NULL & NULL & (+A12.D11*0,4)*1+0\\ \vdots & \vdots & \vdots & \vdots & \vdots\\ \hline \end{tabular} \caption{Abbiegewahrscheinlichkeiten in komplexer Form.} \label{tbl:abbw} - \end{table} + \end{table} \\ + Die aufbereiteten Abbiegewahrscheinlichkeiten der Stadt liegen in der Form (Kreuzung, Sensor, Geradeaus, Links, Rechts) (siehe Tabelle \ref{tbl:abbw}) vor. Die Werte f"ur Links, Rechts und Geradeaus sind dabei in einer komplexen Form angegeben und m"ussen zur Verwendung auf eine Gleitkommazahl reduziert werden. Des Weiteren gilt es, die Richtung vom Sensor unabh"angig zu machen, da sich die Angaben Links, Rechts und Geradeaus auf die Fahrtrichtung des Verkehrs, der "uber den Sensor flie"st, beziehen.\\ \\ + Zur Reduzierung der Werte auf Gleitkommazahlen wurden die Daten manuell bearbeitet. Die CAD-Zeichnungen dienen dabei als Hilfe, um die kreuzungsspezifischen Angaben interpretieren zu k"onnen. Ein aufbereiteter Ausschnitt der Abbiegewahrscheinlichkeiten ist in Tabelle \ref{tbl:abbwdone} zu finden. \begin{table} \centering \begin{tabular}{|l|l|l|l|l|} @@ -150,7 +149,6 @@ In diesem Kapitel werden die Verkehrsdaten, die f"ur diese Arbeit zur Verf"ugung A111 & D41 & 0,4 & 0,3 & 0,3\\ A126 & D11 & 0,6 & NULL & 0,4\\ A126 & D21 & 0,4 & 0,6 & NULL\\ - A12 & D11 & NULL & NULL & 0,4\\ \vdots & \vdots & \vdots & \vdots & \vdots\\ \hline \end{tabular} diff --git a/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/tex/einleitung.tex b/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/tex/einleitung.tex index 48c216cb..3a5cb9e5 100644 --- a/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/tex/einleitung.tex +++ b/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/tex/einleitung.tex @@ -1,21 +1,24 @@ \section{Einleitung}\label{sec:einleitung} Die Anzahl der \gls{gls:lkw}s und \gls{gls:pkw}s auf den Stra"sen Deutschlands steigt st"andig an. Insbesondere die moderne hochindustrialisierte Produktion von Autos lie"sen deren Preise fallen und erlaubten es Jedermann ein eigenes Auto zu besitzen. So waren im Jahre 1955 lediglich 1.748 tausend \gls{gls:pkw}s und 603 tausend \gls{gls:lkw}s gemeldet; Heute, 2013, sind 43.431 tausend \gls{gls:pkw}s und 2.579 tausend \gls{gls:lkw}s auf den Stra"sen Deutschlands unterwegs\cite{web:statista:lkw}\cite{web:statista:pkw}. Dabei ist, neben dem Personenverkehr, besonders der G"uterverkehr eine gro"se Belastung f"ur die Stra"sen. Das Statistische Bundesamt\footnote{Die Website des Statistischen Bundesamtes ist unter http://www.destatis.de/ zu erreichen.} weist in einer Erhebung der \textit{Anteile der Verkehrstr"ager im G"uterverkehr aus Deutschland in die EU}\cite{web:statista:gueter} den Stra"senverkehr mit 57\% aus w"ahrend Bahn- und Schifffahrtsverkehr lediglich einen Anteil von jeweils unter 10\% am G"utertransport haben. Die gestiegene Anzahl der Verkehrsteilnehmer auf den Stra"sen wird zunehmend zu einer Belastung f"ur die St"adte, Stra"sen, Mensch und Umwelt. In einer Umfrage des Umweltbundesamts \footnote{Die Website des Umwelt Bundesamtes ist unter http://www.umweltbundesamt.de/ zu erreichen.} von 2010 unter der Bev"olkerung, gaben 57\% der Befragten an, von Stra"senverkehrsl"arm bel"astigt zu werden\cite{web:statista:laerm}. Aus dies Grund ist die Verbesserung des innerst"adtischen Verkehrs, ob nun durch Umgehungsstra"sen, Feinstaubfilter oder andere Ma"snahmen, immer auch eine Verbesserung der Lebensqualit"at der dort lebenden und arbeitenden Menschen.\\ \\ -Eine dieser Ma"snahmen ist der Einsatz von verkehrsaufkommensgesteuerten Ampelanlagen. Besonders gr"o"sere St"adte, welche unter hohem Verkehrsaufkommen leiden, setzen diese Technik seit einigen Jahren vermehrt ein\cite{paper:adaptiv}. Das Steuerverfahren erm"oglichen es der Ampel mit Hilfe von, in der Fahrbahndecke verbauten Sensoren, ihre Ampelphasen, unter gewissen Rahmenbedingung, selbst zu steuern. Die Sensorik erkennt dabei, ob ein Auto an der Haltelinie steht und fordert eine Freigabe der Fahrtrichtung. Durch Einsatz einer solchen verkehrsaufkommensgesteuerten Ampel kann nachweislich \cite{paper:adaptiv} eine Verbesserung des Verkehrsflusses erreicht und die Haltezeiten an den Ampeln verk"urzt werden. Zunehmend werden auch sog. 'voll-adaptive' Ampelsteuerungen eingesetzt, welche neben den Sensorwerten der jeweiligen Kreuzung auch die Sensorwerte benachbarter Kreuzungen in die Berechnung der Ampelphasen einflie"sen lassen. Dieser Ansatz verspricht einen noch fl"ussigeren Verkehr und eine nochmalige Verbesserung des Verkehrsflusses\cite{paper:adaptiv}.\\ \\ -Neben einer verbesserten Ampelsteuerung, um den Verkehr schneller flie"sen zu lassen, haben sich einige Firmen auf die Untersuchung des Verkehrs spezialisiert und bieten Analysewerkzeuge f"ur den Verkehr an. So bieten die Programme VISSIM\footnote{Die Website der Software VISSIM lautet \url{http://www.vissim.de/}} und PELOPS\footnote{PELOPS: Programm zur Entwicklung L"angsdynamischer, mikrOskopischer VerkehrsProzesse in Systemrelevanter Umgebung} eine professionelle Modellierung von Verkehr an. Dabei kommt eine sog. mikroskopische Verkehrsmodellierung zum Einsatz. Mikroskopische Verkehrsmodelle modellieren dabei jeden einzelnen Verkehrsteilnehmer, um Beziehungen unter diesen aufzeigen und berechnen zu k"onnen. So bestimmt sich die Geschwindigkeit eines Fahrzeugs in einem solchen Modell in der Regel aus der des Vordermannes.\\ \\ -\begin{figure} +Eine dieser Ma"snahmen ist der Einsatz von verkehrsaufkommensgesteuerten Ampelanlagen. Besonders gr"o"sere St"adte, welche unter hohem Verkehrsaufkommen leiden, setzen diese Technik seit einigen Jahren vermehrt ein\cite{paper:adaptiv}. Das Steuerverfahren erm"oglichen es der Ampel mit Hilfe von, in der Fahrbahndecke verbauten Sensoren, ihre Ampelphasen, unter gewissen Rahmenbedingung, selbst zu steuern. Die Sensorik erkennt dabei, ob ein Auto an der Haltelinie steht und fordert eine Freigabe der Fahrtrichtung. Durch Einsatz einer solchen verkehrsaufkommensgesteuerten Ampel kann nachweislich\cite{paper:adaptiv} eine Verbesserung des Verkehrsflusses erreicht und die Haltezeiten an den Ampeln verk"urzt werden. Zunehmend werden auch sog. \textit{voll-adaptive} Ampelsteuerungen eingesetzt, welche neben den Sensorwerten der jeweiligen Kreuzung auch die Sensorwerte benachbarter Kreuzungen in die Berechnung der Ampelphasen einflie"sen lassen. Dieser Ansatz verspricht einen noch fl"ussigeren Verkehr und eine nochmalige Verbesserung des Verkehrsflusses\cite{paper:adaptiv}.\\ \\ +Neben einer verbesserten Ampelsteuerung, um den Verkehr schneller flie"sen zu lassen, haben sich einige Firmen auf die Untersuchung des Verkehrs spezialisiert und bieten Analysewerkzeuge f"ur den Verkehr an. So bieten die Programme VISSIM\footnote{Die Website der Software VISSIM lautet \url{http://www.vissim.de/}} und PELOPS\footnote{PELOPS: Programm zur Entwicklung L"angsdynamischer, mikrOskopischer VerkehrsProzesse in Systemrelevanter Umgebung} eine professionelle Modellierung von Verkehr an. Dabei kommt eine sog. mikroskopische Verkehrsmodellierung zum Einsatz. Mikroskopische Verkehrsmodelle modellieren dabei jeden einzelnen Verkehrsteilnehmer, um Beziehungen unter diesen aufzeigen und berechnen zu k"onnen. So bestimmt sich die Geschwindigkeit eines Fahrzeugs in einem solchen Modell in der Regel aus der des Vordermannes\cite{lect:simumod}. +\begin{figure}[h] \centering \includegraphics[width=0.95\textwidth]{ext/colage} - \caption[Drei Visualisierungen des betrachteten Ausschnitts der Stadt Darmstadt]{Drei Visualisierungen des betrachteten Ausschnitts der Stadt Darmstadt. a) h"andische Visualisierung b) Visualisierung mithilfe der OSM-Karte c) Visualisierung des Graphenmodells} + \caption[Drei Visualisierungen des betrachteten Ausschnitts der Stadt Darmstadt]{Drei Visualisierungen der Kreuzungs"ubersicht des in dieser Arbeit betrachteten Ausschnitts der Stadt Darmstadt. a) h"andische Visualisierung b) Visualisierung mithilfe der OSM-Karte c) Visualisierung des Graphenmodells} + \label{abb:3vis} \end{figure} -In dieser Arbeit wird untersucht, inwieweit die Sensorik einer verkehrsaufkommensgesteuerten Ampelanlage ausreicht, um Verkehr zu modellieren und zu bestimmen, in welche Richtung und wie viel aus und in die Kreuzungen flie"st. Dies ist besonders interessant, da die Sensorik bereits auf der Stra"se verbaut ist und keine manuellen Datenerhebungen notwendig sind. Die Herausforderung dabei ist, dass nicht alle Stra"sen und Kreuzungen mit Induktionsschleifen ausgestattet sind, da nicht alle Kreuzungen Ampelanlagen aufweisen, welche die Sensorik erfordert. Man m"ochte allerdings Verkehrswerte f"ur diese, nicht bekannten Bereiche, berechnen oder absch"atzen k"onnen, um die momentane Verkehrssituation besser einsch"atzen und sich einen "Uberblick "uber die aktuelle Verkehrslage verschaffen zu k"onnen. Dabei erweisen sich die geringe Sensormenge und der gro"se Abstand zwischen diesen, als die gr"o"sten Herausforderungen. F"ur die Untersuchung wurde ein Ausschnitt des Stra"sennetzes der Stadt Darmstadt\footnote{Die Website der Stadt Darmstadt ist unter \url{http://www.darmstadt.de/} zu erreichen.} gew"ahlt und ein Modell f"ur eine Kreuzung und ein zweites Modell f"ur Kreuzungen und deren Verbindungen untereinander erstellt. Hierf"ur wird, im Gegensatz zu industriellen Verkehrssimulationswerkzeugen ein makroskopischer Ansatz gew"ahlt, um der geringen Sensordichte gerecht zu werden.\\ \\ -F"ur diese Aufgabe stehen die Sensordaten von den Ampelanlagen der Stadt Darmstadt zur Verf"ugung. Die Stadt hat eine Vielzahl ihrer Kreuzungen mit sog. Induktionsschleifen, Verkehrssensoren, best"uckt. Diese liefern im Minutentakt Messwerte "uber die Anzahl der Fahrzeuge, welche den Sensor passieren und wie lange der Sensor von Fahrzeugen belegt war. F"ur diese Arbeit wurde ausschlie"slich der Z"ahlwert der Fahrzeuge zur Berechnung von Verkehr verwendet. Es wurde ein Ausschnitt von zehn Kreuzungen betrachtet, die eine hohe Sensordichte aufweisen (178 Sensoren). Die Einschr"ankung auf das verkleinerte Gebiet begr"undet sich aus der Menge der zu betrachtenden Daten. Die Stadt Darmstadt hat 2327 Sensoren auf 139 Kreuzungen in ihrem Stadtgebiet verbaut. Das Betrachten eines kleineren Ausschnitts erm"oglichte es im Rahmen dieser Arbeit eine genauere Untersuchung durchzuf"uhren, als dies auf dem gesamten Stadtgebiet der Stadt Darmstadt m"oglich w"are. F"ur eine erste Untersuchung wurden die zehn Kreuzungen h"andisch modelliert. Mit den Erkenntnissen dieser Modellierung wurde ein generisches Modell des Verkehrssystems auf Basis von Induktionsschleifensensoren entwickelt.\\ \\ +\\ +In dieser Arbeit wird untersucht, inwieweit die Sensorik einer verkehrsaufkommensgesteuerten Ampelanlage ausreicht, um Verkehr zu modellieren und zu bestimmen, in welche Richtung und wie viel aus und in die Kreuzungen flie"st. Dies ist besonders interessant, da die Sensorik bereits auf der Stra"se verbaut ist und keine manuellen Datenerhebungen notwendig sind. Die Herausforderung dabei ist, dass nicht alle Stra"sen und Kreuzungen mit Induktionsschleifen ausgestattet sind, da nicht alle Kreuzungen Ampelanlagen aufweisen, welche die Sensorik erfordert. Man m"ochte allerdings Verkehrswerte f"ur diese, nicht bekannten Bereiche, berechnen oder absch"atzen k"onnen, um die momentane Verkehrssituation besser einsch"atzen und sich einen "Uberblick "uber die aktuelle Verkehrslage verschaffen zu k"onnen. Dabei erweisen sich die geringe Sensormenge und der gro"se Abstand zwischen diesen, als die gr"o"sten Herausforderungen. F"ur die Untersuchung wurde ein Ausschnitt des Stra"sennetzes der Stadt Darmstadt\footnote{Die Website der Stadt Darmstadt ist unter \url{http://www.darmstadt.de/} zu erreichen.} gew"ahlt (siehe \autoref{abb:3vis}) und ein Modell f"ur eine Kreuzung und ein zweites Modell f"ur Kreuzungen und deren Verbindungen untereinander erstellt. Hierf"ur wird, im Gegensatz zu industriellen Verkehrssimulationswerkzeugen ein makroskopischer Ansatz gew"ahlt, um der geringen Sensordichte gerecht zu werden.\\ \\ +F"ur diese Aufgabe stehen die Sensordaten von den Ampelanlagen der Stadt Darmstadt zur Verf"ugung. Die Stadt hat eine Vielzahl ihrer Kreuzungen mit sog. Induktionsschleifen, Verkehrssensoren, best"uckt. Diese liefern im Minutentakt Messwerte "uber die Anzahl der Fahrzeuge, welche den Sensor passieren und wie lange der Sensor von Fahrzeugen belegt war. F"ur diese Arbeit wurde ausschlie"slich der Z"ahlwert der Fahrzeuge zur Berechnung von Verkehr verwendet. Es wurde ein Ausschnitt von zehn Kreuzungen betrachtet, die eine hohe Sensordichte aufweisen (178 Sensoren). Die Einschr"ankung auf das verkleinerte Gebiet begr"undet sich aus der Menge der zu betrachtenden Daten. Die Stadt Darmstadt hat 2327 Sensoren auf 139 Kreuzungen in ihrem Stadtgebiet verbaut. Das Betrachten eines kleineren Ausschnitts erm"oglichte es im Rahmen dieser Arbeit eine genauere Untersuchung durchzuf"uhren, als dies auf dem gesamten Stadtgebiet der Stadt Darmstadt m"oglich w"are. F"ur eine erste Untersuchung wurden die zehn Kreuzungen h"andisch modelliert. Mit den Erkenntnissen dieser Modellierung wurde ein generisches Modell des Verkehrssystems auf Basis von Induktionsschleifensensoren entwickelt. \begin{figure}[h] \centering \includegraphics[width=0.95\textwidth]{ext/systembild} \caption{"Ubersicht "uber das entworfene Softwaresystem} \label{abb:system} \end{figure} +\\ Die generische Modellierung des Verkehrssystems wurde in Zusammenarbeit mit \textsc{M. Scholz} entworfen, der dieses Modell ebenfalls f"ur seine Bachelor Thesis\cite{thesis:michael} verwendet. In \autoref{abb:system} ist eine "Ubersicht "uber die verschiedenen Teile der entwickelten Verkehrssimulation und den daf"ur implementierten Softwareteilen zu finden. Das System ist grob in vier Teile zu unterteilen. Die Induktionsschleifenwerte der Stadt Darmstadt aus der \textit{TrafficEye} Anwendung, die Modellierung und die Visualisierung des Verkehrssystems, sowie die Berechnungen, die auf diesem Modell durchgef"uhrt werden. Systemteile, welche im Rahmen der Bachelor Arbeit von \textsc{M. Scholz} entstanden sind werden blau, solche die im Rahmen dieser Arbeit implementiert wurden gr"un dargestellt. Das Datenbankschema und die Modellierung des Verkehrssystem als Graph wurde in Zusammenarbeit entwickelt und wird mit einer Mischfarbe aus blau und gr"un aufgezeigt.\\ \\ -Eine Beschreibung der verkehrstechnischen Grundlagen ist in Kapitel \ref{sec:grundlagen} zu finden. Die in der \autoref{abb:system} abgebildeten TrafficEye Datengrundlagen, die Daten der Induktionsschleifen der Stadt Darmstadt, werden im Kapitel \ref{sec:daten} beschrieben. Daf"ur wird auf die von \textsc{C. M"uller} entworfene \textit{JEE6 Anwendung zur Bereitstellung von Verkehrsdaten - TrafficEye}\cite{thesis:mueller} zur"uckgegriffen, die die Daten der Stadt Darmstadt bereits aufbereitet hat. Das entwickelte Graphen-basierte Zweistufenmodell f"ur Kreuzungen und zwischen den Kreuzungen wird in Kapitel \ref{sec:modell} vorgestellt. Es modelliert neben den Induktionsschleifen sog. \textit{virtuelle Sensoren}, f"ur die keine Sensorwerte vorliegen. Das Datenbankschema f"ur die, in \autoref{abb:system} abgebildete Datenbank, sowie die Implementierung des Verkehrsmodells mithilfe der \gls{gls:java}-Bibliothek \textit{\gls{gls:jgrapht}} werden in einzelnen Unterkapiteln behandelt. In Kapitel \ref{sec:berechnung} wird beschrieben wie anhand dieses Modells ein Verkehrsfluss aus den Kreuzungen heraus, bzw. in die Kreuzung hinein, berechnet werden kann. Daf"ur werden Hidden Markov Modelle un Wegfindungsalgorithmen als Ans"atze diskutiert und eine L"osung mithilfe linearer Gleichungssysteme vorgestellt, um Verkehrswerte f"ur \textit{virtuelle Sensoren} zu berechnen. Durch "ubertragen dieser Werte auf das zweite, ungenauere Modell konnten auch Vorhersagen f"ur Fl"usse zwischen zwei Kreuzungen gemacht werden. Grundlage dieser Berechnungen sind Matrizenmultiplikationen, die in dieser Arbeit direkt am entwickelten Graphen berechnet werden. Des weiteren wird untersucht, inwieweit der Verkehr anhand der gegebenen Daten vorhergesagt werde kann. Die berechneten Flusswerte werden auf ihre G"ultigkeit hin im Kapitel \autoref{sec:validierung} "uberpr"uft. Hierf"ur wurde eine Verkehrsz"ahlung vorgenommen, um die berechneten Daten "uberpr"ufen zu k"onnen. Dabei wurde festgestellt, dass die, auf den Stra"sen verbaute Sensorik in sehr unterschiedlicher Qualit"at misst. Dies hat eine starke Ungenauigkeit der berechneten Werte zur Folge und konnte an der Verkehrszählung belegt werden. Im Kapitel \ref{sec:visualisierung} werden daraufhin zwei computergest"utzte Visualisierungen des Modells, die im Rahmen dieser Arbeit entwickelt wurden, anhand des gew"ahlten Ausschnitts des Stra"sennetz der Stadt Darmstadt erl"autert. Die eine Visualisierung stellt das entwickelte Modell auf einer \glslink{gls:osm}{OSM}-Karte da. Die andere Darstellung visualisiert die \textit{JGraphT}-Graphen der Kreuzungs"ubersicht und der einzelnen Kreuzungen. Abschlie"send werden die Ergebnisse dieser Arbeit in Kapitel \ref{sec:ausblick} zusammengefasst und ein Ausblick gegeben, wie sich die errechneten Werte und das entwickelte Modell verbessern lassen, um die Güte der berechneten Werte zu erhöhen.\\ \\ -Grundlage dieser Arbeit ist insbesondere die Arbeit \textit{Modelling Freeway Traffic with Coupled HMMs} \cite{paper:kwonmurphy}, welche eine Modellierung von Verkehr auf Schnellstra"sen anhand von Induktionsschleifen vornimmt und mit Hilfe eines \textit{gekoppelten Hidden Markov Modells} die Verkehrsmuster erkennen kann (z.B. Stau). Dieses Modell eignet sich allerdings nicht f"ur ein innerst"adtisches Verkehrssystem, da die dortigen Stra"sen Kreuzungen aufweisen, im Gegensatz zu den in der oben genannten Arbeit Autobahnen. Eine weitere Arbeit - \textit{Visual State Estimation of Traffic Lights using Hidden Markov Models}\cite{paper:ampelhmm} - beschreibt ein weiteres Hidden Markov Modell, das ebenfalls nicht auf das gegebene Problem übertragen lässt. Auf beide Arbeiten wird im Kapitel \ref{sec:berechnung:hmm} näher eingegangen. Die Arbeit \textit{"Uberpr"ufung und Verbesserung der Qualit"at von automatisch erhobenen Daten an Lichtanlagen} \cite{thesis:lehnhoff} erwies sich als hilfreich zur Validierung. So konnten die dort befundenen Sensorungenauigkeiten best"atigt werden.\\ \\ +Eine Beschreibung der verkehrstechnischen Grundlagen ist in Kapitel \ref{sec:grundlagen} zu finden. Die in der \autoref{abb:system} abgebildeten TrafficEye Datengrundlagen, die Daten der Induktionsschleifen der Stadt Darmstadt, werden im Kapitel \ref{sec:daten} beschrieben. Daf"ur wird auf die von \textsc{C. M"uller} entworfene \textit{JEE6 Anwendung zur Bereitstellung von Verkehrsdaten - TrafficEye}\cite{thesis:mueller} zur"uckgegriffen, die die Daten der Stadt Darmstadt bereits aufbereitet hat. Das entwickelte Graphen-basierte Zweistufenmodell f"ur Kreuzungen und zwischen den Kreuzungen wird in Kapitel \ref{sec:modell} vorgestellt. Es modelliert neben den Induktionsschleifen sog. \textit{virtuelle Sensoren}, f"ur die keine Sensorwerte vorliegen. Das Datenbankschema f"ur die, in \autoref{abb:system} abgebildete Datenbank, sowie die Implementierung des Verkehrsmodells mithilfe der \gls{gls:java}-Bibliothek \textit{\gls{gls:jgrapht}} werden in einzelnen Unterkapiteln behandelt. In Kapitel \ref{sec:berechnung} wird beschrieben wie anhand dieses Modells ein Verkehrsfluss aus den Kreuzungen heraus, bzw. in die Kreuzung hinein, berechnet werden kann. Daf"ur werden Hidden Markov Modelle un Wegfindungsalgorithmen als Ans"atze diskutiert und eine L"osung mithilfe linearer Gleichungssysteme vorgestellt, um Verkehrswerte f"ur \textit{virtuelle Sensoren} zu berechnen. Durch "ubertragen dieser Werte auf das zweite, ungenauere Modell konnten auch Vorhersagen f"ur Fl"usse zwischen zwei Kreuzungen gemacht werden. Grundlage dieser Berechnungen sind Matrizenmultiplikationen, die in dieser Arbeit direkt am entwickelten Graphen berechnet werden. Des weiteren wird untersucht, inwieweit der Verkehr anhand der gegebenen Daten vorhergesagt werde kann. Die berechneten Flusswerte werden auf ihre G"ultigkeit hin im Kapitel \autoref{sec:validierung} "uberpr"uft. Hierf"ur wurde eine Verkehrsz"ahlung vorgenommen, um die berechneten Daten "uberpr"ufen zu k"onnen. Dabei wurde festgestellt, dass die, auf den Stra"sen verbaute Sensorik in sehr unterschiedlicher Qualit"at misst. Dies hat eine starke Ungenauigkeit der berechneten Werte zur Folge und konnte anhand der Verkehrsz"ahlung belegt werden. Im Kapitel \ref{sec:visualisierung} werden daraufhin zwei computergest"utzte Visualisierungen des Modells, die im Rahmen dieser Arbeit entwickelt wurden, anhand des gew"ahlten Ausschnitts des Stra"sennetz der Stadt Darmstadt erl"autert. Die eine Visualisierung stellt das entwickelte Modell auf einer \glslink{gls:osm}{OSM}-Karte da. Die andere Darstellung visualisiert die \textit{JGraphT}-Graphen der Kreuzungs"ubersicht und der einzelnen Kreuzungen. Abschlie"send werden die Ergebnisse dieser Arbeit in Kapitel \ref{sec:ausblick} zusammengefasst und ein Ausblick gegeben, wie sich die errechneten Werte und das entwickelte Modell verbessern lassen, um die G"ute der berechneten Werte zu erh"ohen.\\ \\ +Grundlage dieser Arbeit ist insbesondere die Arbeit \textit{Modelling Freeway Traffic with Coupled HMMs}\cite{paper:kwonmurphy}, welche eine Modellierung von Verkehr auf Schnellstra"sen anhand von Induktionsschleifen vornimmt und mit Hilfe eines \textit{gekoppelten Hidden Markov Modells} Verkehrsmuster erkennen kann (z.B. Stau). Dieses Modell eignet sich allerdings nicht f"ur ein innerst"adtisches Verkehrssystem, da die dortigen Stra"sen Kreuzungen aufweisen, im Gegensatz zu den, in der oben genannten Arbeit, untersuchten Autobahnen. Eine weitere Arbeit - \textit{Visual State Estimation of Traffic Lights using Hidden Markov Models}\cite{paper:ampelhmm} - beschreibt ein weiteres Hidden Markov Modell, das ebenfalls nicht auf das gegebene Problem "ubertragen l"asst. Auf beide Arbeiten wird im Kapitel \ref{sec:berechnung:hmm} n"aher eingegangen. Die Arbeit \textit{"Uberpr"ufung und Verbesserung der Qualit"at von automatisch erhobenen Daten an Lichtanlagen}\cite{thesis:lehnhoff} erwies sich als hilfreich zur Validierung. So konnten die dort befundenen Sensorungenauigkeiten best"atigt werden.\\ \\ \newpage \ No newline at end of file diff --git a/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/tex/grundlagen.tex b/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/tex/grundlagen.tex index ae327372..b6b962ce 100644 --- a/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/tex/grundlagen.tex +++ b/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/tex/grundlagen.tex @@ -5,18 +5,19 @@ In diesem Kapitel werden die Grundlagen der Verkehrstechnik und -modellierung be \begin{equation}\label{form:resonanzfrequenz} f_0 = \frac1{2 \pi \sqrt{L C}} \end{equation} - $L$ bezeichnet die Induktivit"at der Induktionsschleife, $C$ die Kapazit"at des Kondensators \cite{thesis:mazur}.\\ - Die Elektronik der Induktionsschleife wertet die gemessene Resonanzfrequenz aus und "ubermittelt aufbereitete Werte. Sie k"onnen von einer adaptiven Ampel genutzt werden, um den Verkehr zu steuern. So k"onnen Werte f"ur die Anzahl der Fahrzeuge, welche den Sensor passiert haben, bestimmt werden. Ebenso die Belegzeit des Sensors. In Abbildung \ref{abb:induct} a) ist eine in die Fahrbahndecke verbaute Kabelschleife zu sehen, in Abbildung \ref{abb:induct} b) ist der schematische Aufbau einer Induktionsschleife aufgezeigt.\\ \\ - \begin{figure} + $L$ bezeichnet die Induktivit"at der Induktionsschleife, $C$ die Kapazit"at des Kondensators \cite{thesis:mazur}.\\ \\ + Die Elektronik der Induktionsschleife wertet die gemessene Resonanzfrequenz aus und "ubermittelt aufbereitete Werte. Sie k"onnen von einer adaptiven Ampel genutzt werden, um den Verkehr zu steuern. So k"onnen Werte f"ur die Anzahl der Fahrzeuge, welche den Sensor passiert haben, bestimmt werden. Ebenso die Belegzeit des Sensors. In Abbildung \ref{abb:induct} a) ist eine in die Fahrbahndecke verbaute Kabelschleife zu sehen, in Abbildung \ref{abb:induct} b) ist der schematische Aufbau einer Induktionsschleife aufgezeigt. + \begin{figure}[h] \centering - \subfigure[In der Fahrbahn integrierte Induktionsschleife. Entnommen aus \cite{book:bosserhoff} Abb. 60b] {\includegraphics[width=0.3\textwidth-2\fboxsep-2\fboxrule]{pic/Induktionsschleife}} - \label{abb:induktfraese} + \subfigure[In der Fahrbahn integrierte Induktionsschleife. Entnommen aus \cite{book:bosserhoff} Abb. 60b] {\includegraphics[width=0.4\textwidth-2\fboxsep-2\fboxrule]{pic/Induktionsschleife}} + \label{abb:induktfraese} \subfigure[Schematischer Aubau einer Induktionsschleife. Entnommen aus \cite{thesis:mazur} Abb. 2.5] {\includegraphics[width=0.5\textwidth-2\fboxsep-2\fboxrule]{pic/induktionsschleife-schema}} \caption{Induktionsschleife} \label{abb:induct} - \end{figure} + \end{figure} + \\ Wie bei jedem Sensor sind die Messungen unter Vorbehalt von Fehlern zu betrachten. In der Arbeit von \textsc{N. Lehnhoff}\cite{thesis:lehnhoff} wurden die Induktionsschleifen des Stadtgebiets von Hannover untersucht und festgestellt, dass es sehr starke Unterschiede der Messgenauigkeit unter den Sensoren gibt. So wird in dieser Arbeit ermittelt, dass bei nur einem Drittel der Sensoren eine Messgenauigkeit von 90\% erreicht wird, w"ahrend ein anderer, ebenso gro"ser Teil, eine Genauigkeit von unter 40\% aufweist.\\ - Laut dem \textit{Merkblatt zu Detektoren f"ur den Stra"senverkehr} \cite{merk:street} wird f"ur Messfehler von Induktionsschleifen zwischen vier Fehlertypen unterschieden: + Laut dem \textit{Merkblatt zu Detektoren f"ur den Stra"senverkehr}\cite{merk:street} wird f"ur Messfehler von Induktionsschleifen zwischen vier Fehlertypen unterschieden: \begin{enumerate} \item{Zeitlich bedingte Messfehler} \item{R"aumliche Messfehler} @@ -31,10 +32,10 @@ In diesem Kapitel werden die Grundlagen der Verkehrstechnik und -modellierung be \end{enumerate} Diese Unterscheidung ist wichtig, da Mischspursensoren neben den Induktionsschleifenwerte noch sog. Abbiegewahrscheinlichkeiten ben"otigen, um Kreuzungszusammenh"ange zu berechnen. Die Verwendung der Abbiegewahrscheinlichkeiten ist im Kapitel \ref{sec:berechnung} beschrieben. \subsection{Adaptive Steuerung von Ampelanlagen}\label{sec:datengrund:adapt} - Mit der Zunahme des motorisierten Verkehrs erhielten Anfang des 20. Jahrhunderts sog. Verkehrspolizisten die Aufgabe den Verkehr an Kreuzungen zu regeln. 1924 wurde am Potzdamer Platz in Berlin die erste Ampel errichtet, um die gestiegenen Personalkosten der Verkehrspolizisten zu reduzieren. In den folgenden Jahren wurde die Ampeltechnik weiter verbessert, an der manuellen Steuerung durch Verkehrspolizisten wurde allerdings festgehalten. \cite{paper:adaptiv}\\ - Die erste verkehrsabh"angige Steuerung wurde 1928 von Charles Adler jr. entwickelt und in Baltimore, Maryland das erste mal eingesetzt. Bevor diese Technik Einzug in den allt"aglichen Kreuzungsverkehr fand, vergingen noch etwa 40 Jahre. Heute sind die Kreuzungen vieler gro"ser St"adte mit dieser Steuerungstechnik ausgestattet. \cite{paper:adaptiv}\\ - Die meisten der eingesetzten verkehrsabh"angigen Ampelsteuerungen setzen sog. Ablauflogiken ein. Sie erlauben es zu pr"ufen, ob eine zeitliche oder logische Bedingung der Kreuzung verletzt ist. Im Rahmen dieser Bedingungen kann die Umlaufzeit, Versatzzeit, Phasenfolge und/oder die Freigabezeit dynamisch dem Verkehr angepasst werden. Um diese Größen für den Bedarf des Verkehrsaufkommens zu berechnen, kommen die oben beschriebenen Induktionsschleifen zum messen des Verkehrs zum Einsatz. Wird ein Fahrzeug auf einem Sensor erkannt, so kann die Ampelphase verl"angert oder die entsprechende Verkehrsrichtung freigeschaltet werden. Diese verkehrsabh"angige Steuerung von Ampelanlagen wird 'adaptive Steuerung' genannt.\\ \\ - \begin{figure} + Mit der Zunahme des motorisierten Verkehrs erhielten Anfang des 20. Jahrhunderts sog. Verkehrspolizisten die Aufgabe den Verkehr an Kreuzungen zu regeln. 1924 wurde am Potzdamer Platz in Berlin die erste Ampel errichtet, um die gestiegenen Personalkosten der Verkehrspolizisten zu reduzieren. In den folgenden Jahren wurde die Ampeltechnik weiter verbessert, an der manuellen Steuerung durch Verkehrspolizisten wurde allerdings festgehalten \cite{paper:adaptiv}.\\ + Die erste verkehrsabh"angige Steuerung wurde 1928 von Charles Adler jr. entwickelt und in Baltimore, Maryland das erste mal eingesetzt. Bevor diese Technik Einzug in den allt"aglichen Kreuzungsverkehr fand, vergingen noch etwa 40 Jahre. Heute sind die Kreuzungen vieler gro"ser St"adte mit dieser Steuerungstechnik ausgestattet \cite{paper:adaptiv}.\\ + Die meisten der eingesetzten verkehrsabh"angigen Ampelsteuerungen setzen sog. Ablauflogiken ein. Sie erlauben es zu pr"ufen, ob eine zeitliche oder logische Bedingung der Kreuzung verletzt ist. Im Rahmen dieser Bedingungen kann die Umlaufzeit, Versatzzeit, Phasenfolge und/oder die Freigabezeit dynamisch dem Verkehr angepasst werden. Um diese Gr"o"sen f"ur den Bedarf des Verkehrsaufkommens zu berechnen, kommen die oben beschriebenen Induktionsschleifen zum messen des Verkehrs zum Einsatz. Wird ein Fahrzeug auf einem Sensor erkannt, so kann die Ampelphase verl"angert oder die entsprechende Verkehrsrichtung freigeschaltet werden. Diese verkehrsabh"angige Steuerung von Ampelanlagen wird 'adaptive Steuerung' genannt.\\ \\ + \begin{figure}[h] \centering \includegraphics[width=0.65\textwidth]{pic/verkehrsmanagement} \caption[Aufgaben und System des Verkehrsmanagements]{Aufgaben und System des Verkehrsmanagements. Entnommen aus \cite{thesis:lehnhoff}, Abb. 2.4} @@ -51,12 +52,12 @@ In diesem Kapitel werden die Grundlagen der Verkehrstechnik und -modellierung be \item{Optimierungsmodelle: dienen der Optimierung von Verkehr.} \end{enumerate} Da im Rahmen dieser Arbeit Werte f"ur Kreuzungsausg"ange vorhergesagt bzw. angen"ahert werden, handelt es sich bei dem hier diskutierten Modell um ein Prognosemodell. Des weiteren wird zwischen den Genauigkeitsstufen des Modells unterschieden. Dies trifft insbesondere auf Flussmodelle zu. Diese k"onnen auf verschiedenen Ebenen, mit verschiedenen Genauigkeitsstufen, modelliert werden. Es wird zwischen vier Genauigkeitsstufen unterschieden\cite{lect:simumod}: - \begin{itemize} + \begin{enumerate} \item{makroskopisch: Modellierung auf Basis von Fahrzeugkollektiven} \item{mesoskopisch: Modelliert auf Basis von Fahrzeugkollektiven, betrachtet allerdings auch einzelne Fahrzeuge} \item{mikroskopisch: Modelliert auf Basis von einzelnen Fahrzeugen} \item{submikroskopisch: Modelliert auf Fahrer- oder Bauteilebene.} - \end{itemize} + \end{enumerate} Makroskopische Modelle zeichnen sich dabei besonders durch Simplizit"at und hohe Recheneffizienz aus. Allerdings ist die Aufl"osung eines makroskopischen Modells gering. Ein mikroskopisches Modell betrachtet dagegen einzelne Fahrzeuge. W"ahrend das makroskopische Modell Gr"o"sen, wie die Durchschnittsgeschwindigkeit oder die Verkehrsdichte betrachtet, werden in mikroskopischen Modellen Gr"o"sen, wie die Individualgeschwindigkeit eines Fahrzeugs oder dessen Reaktion auf andere Fahrzeuge untersucht. Ein mesoskopisches Modell ist dabei eine Mischung aus beiden Ans"atzen. Ein submikroskopisches Modell untersucht noch kleinere Einheiten, wie z.B. den Zusammenhang zwischen Fahrer und Fahrzeug oder Fahrer und Fahrassistenten.\\ \\ Der in dieser Arbeit betrachtete Ansatz ist der makroskopischen Modellierung zuzuordnen. Dies begr"undet sich aus den vorliegenden Messdaten, die keinen R"uckschluss auf die einzelnen Fahrzeuge zul"asst. Die zur Verf"ugung stehenden Daten werden auf den folgenden Seiten beschrieben. \newpage \ No newline at end of file diff --git a/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/tex/modell.tex b/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/tex/modell.tex index 7a36aa62..33fe2889 100644 --- a/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/tex/modell.tex +++ b/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/tex/modell.tex @@ -4,9 +4,9 @@ F"ur die Entwicklung des Modells wurden zuerst h"andisch Zeichnungen der zehn un In der Industrie eingesetzte Software zur Berechnung und Modellierung von Verkehrsfl"ussen, verwenden meistens ein sog. mikroskopisches Modell des Verkehrs\footnote{vgl. VISSIM \url{http://www.vissim.de/}}, um die Interaktion der einzelnen Verkehrsteilnehmer modellieren zu k"onnen. Da die Sensorwerte, welche zur Verf"ugung stehen, allerdings "uber einen Zeitraum von einer Minute aufgenommen werden, eignet sich eine Mikromodellierung des Verkehrs nicht. F"ur einen solchen Modellierungsansatz sind genauere und mehr Daten notwendig. Es stehen lediglich Messwerte von 178 Sensoren auf dem untersuchten Gebiet zur Verf"ugung. Eine Modellierung einzelner Fahrzeuge erscheint deshalb, allein anhand der Induktionsschleifen, nicht m"oglich zu sein.\\ \\ In dieser Arbeit wird eine Zweistufenmodellierung vorgestellt, welche f"ur Kreuzungen eine genauere Modellierung auf Sensorebene zul"asst, w"ahrend es zwischen den Kreuzungen ein ungenauere Modellierung vornimmt. Dies ist sinnvoll, da nur im Kreuzungsbereich Sensoren zur Verf"ugung stehen. Kleinere Kreuzungen und Stra"senz"uge sind nicht mit Sensoren best"uckt und aus diesem Grund kann keine qualifiziert Aussage "uber diese gemacht werden. Sie werden aus diesem Grund nicht explizit modelliert. Die Modellierung verfolgt dabei einen makroskopischen Ansatz und ist den Prognosemodellen zuzuordnen\cite{lect:simumod}.\\ \\ Die Grundannahme f"ur das Modell ist, dass sich die Verkehrsteilnehmer an die Stra"senverkehrsordnung halten, da nur verkehrsg"ultige Verbindungen zwischen und innerhalb von Kreuzungen modelliert werden. Die beschriebene Modellierung kann dabei nicht jedes Verkehrsverhalten beschreiben. So kann beispielsweise der R"uckfluss von Autos, welche einen sog. \textit{U-Turn} an einer Kreuzung vollf"uhren, nicht mit dem entwickelten Modell modelliert werden. Eine genaue Beschreibung der Herausforderung des Modells ist am Ende dieses Kapitels zu finden.\\ \\ -Um ein Verkehrsmodell zu entwickeln, muss zuerst festgelegt werden, welche Art des Verkehrs modelliert werden soll. Da die Induktionsschleifen, die Grundlage der Berechnung sind, nicht jedes Stra"senfahrzeug detektieren k"onnen, werden nur solche modelliert, welche die Sensoren erkennen k"onnen (keine Fahrr"ader). Das Modell wurde zusammen mit \textsc{M. Scholz} \cite{thesis:michael} entwickelt, der mit Hilfe dieses Modells Abbiegewahrscheinlichkeiten f"ur einzelne Sensoren berechnet(siehe Kapitel \ref{sec:daten}).\\ \\ +Um ein Verkehrsmodell zu entwickeln, muss zuerst festgelegt werden, welche Art des Verkehrs modelliert werden soll. Da die Induktionsschleifen, die Grundlage der Berechnung sind, nicht jedes Stra"senfahrzeug detektieren k"onnen, werden nur solche modelliert, welche die Sensoren erkennen k"onnen (keine Fahrr"ader). Das Modell wurde zusammen mit \textsc{M. Scholz} \cite{thesis:michael} entwickelt, der mit Hilfe dieses Modells Abbiegewahrscheinlichkeiten f"ur einzelne Sensoren berechnet (siehe Kapitel \ref{sec:daten:abbw}). \subsection{H"andische Modellierung der Ministadt}\label{sec:modell:ministadt} - Die \textit{Ministadt}, der gew"ahlte geographische Ausschnitt (siehe \ref{sec:daten:geo}), enth"alt zehn mit Sensoren best"uckte Kreuzungen. Diese Kreuzungen werden mit A3, A4, A5, A12, A23, A28, A29, A46, A59 und A104 bezeichnet. Die Bezeichnungen stammten dabei aus der CAD-"Ubersichtskarte (siehe Anhang \ref{abb:caddarmstadt}) der Stadt Darmstadt. Eine genaue Beschreibung des gew"ahlten geographischen Ausschnitts ist in Kapitel \ref{sec:daten} zu finden.\\ \\ + Die \textit{Ministadt}, der gew"ahlte geographische Ausschnitt (siehe \ref{sec:daten:geo}), enth"alt zehn mit Sensoren best"uckte Kreuzungen. Diese Kreuzungen werden mit A3, A4, A5, A12, A23, A28, A29, A46, A59 und A104 bezeichnet. Die Bezeichnungen entstammten dabei der CAD-"Ubersichtskarte (siehe \autoref{abb:caddarmstadt}) der Stadt Darmstadt. Eine genaue Beschreibung des gew"ahlten geographischen Ausschnitts ist in Kapitel \ref{sec:daten} zu finden.\\ \\ Um eine "Ubersicht "uber das zu betrachtende Gebiet der \textit{Ministadt} zu erhalten wurde eine "Ubersicht "uber alle Kreuzungen in dem gesamten betrachteten Gebiet erstellt. In dieser Modellierung entfallen alle Seitenstra"sen und Zwischenkreuzungen ohne Sensoren. Die Zwischenkreuzungen entfallen, da keinerlei Messdaten f"ur diese Kreuzungen vorhanden sind, weshalb die Kreuzungs"ubersicht eine Abstraktion des Verkehrsnetzes darstellt. Es werden dabei nur sensorbest"uckte Kreuzungen aufgezeigt.\\ Mit Rechtecken werden die betrachteten Kreuzungen vermerkt, mit Kreisen die nicht mehr modellierten Nachbarkreuzungen. Pfeile weisen dabei die Flie"srichtung der Fahrzeuge aus, in welche der Verkehr regelkonform flie"sen darf. So ist von der Kreuzung A29 nach A104 eine Einbahnstra"se an den einfachen Pfeilen zu erkennen, w"ahrend Stra"sen, welche in beide Richtungen befahren werden k"onnen mit Doppelpfeilen dargestellt werden. Die Kreuzungs"ubersicht ist in \autoref{abb:xroverview} zu sehen. \begin{figure}[htbp!] @@ -14,7 +14,7 @@ Um ein Verkehrsmodell zu entwickeln, muss zuerst festgelegt werden, welche Art d \fbox{\includegraphics[width=0.75\textwidth-2\fboxsep-2\fboxrule]{ext/Kreuzungsuebersicht}} \caption{Kreuzungs"ubersicht \textit{Ministadt} in der Stadt Darmstadt} \label{abb:xroverview} - \end{figure} + \end{figure}\\ Um eine "Ubersicht "uber die zu betrachtenden Kreuzungen zu erhalten wurden h"andisch Zeichnungen von den zehn Kreuzungen angefertigt. Die gew"ahlte intuitive Modellierung entspricht in etwa der, welche sp"ater im Computer entsteht. Die Grundlage f"ur diese Modellierung sind die CAD-Zeichnungen der Kreuzungen der Stadt Darmstadt. Sie werden im Kapitel \ref{sec:daten} genauer beschrieben.\\ \\ In der Kreuzungs"ubersicht entfallen sehr viele Details, da keine Daten f"ur Seitenstra"sen zwischen den Kreuzungen vorhanden sind. Dagegen k"onnen die modellierten Kreuzungen wesentlich genauer dargestellt werden und lassen sich sehr gut auf Sensorebene modellieren. Neben den realen Sensoren erh"alt jede Kreuzung jeweils bis zu vier Ein- und Ausg"ange, modelliert als sog. \textit{virtuelle Sensoren}. Die Sensoren werden dabei nach den jeweiligen Kreuzungseing"angen platziert, vor dessen Haltelinie sie in der Realit"at in der Stra"se verbaut sind. Validierungssensoren sind solche, welche R"uckschl"usse auf andere Sensoren der Kreuzung zulassen. Sie sind vor einem Kreuzungsausgang in der Stra"sendecke verbaut. Die Validierungssensoren werden in der h"andischen Modellierung aufgezeigt, in der allgemeinen Modellierung einer Kreuzung findet sich allerdings keinen Platz daf"ur, da f"ur die Berechnung von der Grundannahme ausgegangen wird, dass ein Sensor direkt mit einem Kreuzungsein- und -Ausgang, ohne Zwischenknoten, verbunden ist. Wie anhand des entwickelten Modells Verkehrsstr"ome berechnet werden k"onnen und wie sich Sensorwerte mit Validierungssensoren validieren lassen wird im Kapitel \ref{sec:berechnung} genauer behandelt.\\ \\ F"ur die Modellierung der Kreuzungen sind mehr Daten bekannt - die Positionen der Induktionsschleifen. Sensoren werden als Achtecke mit aufgetragenen Flie"srichtungen dargestellt. Die Verbindungen von Sensoren und virtuellen Sensoren werden analog zur Kreuzungs"ubersicht als Pfeile mit ihrer Flie"srichtung eingezeichnet. Dekoriert wird ein Kreuzungsbild dabei mit bis zu acht virtuellen Sensorknoten, jeweils ein rechteckiger f"ur den Kreuzungsausgang, ein runden f"ur den Kreuzungseingang. Die Position der Sensoren wird dahingehend vereinfacht, dass sie einem Kreuzungseingang zugeordnet und direkt nach dem entsprechenden virtuellen Eingangssensor platziert werden. Die h"andische Modellierung der Kreuzung A23 ist in \autoref{abb:a23} zu sehen. Die restlichen neun Kreuzungsbilder sind dem Anhang beigef"ugt. @@ -26,7 +26,7 @@ Um ein Verkehrsmodell zu entwickeln, muss zuerst festgelegt werden, welche Art d \end{figure} Wie in \autoref{abb:a23} zu erkennen, sind in der Kreuzung A23 zwei Validierungssensoren verbaut, die Sensoren \textit{D13} und \textit{D14}. Die h"andische Modellierung verbindet diese mit den entsprechenden Eingangssensoren. Dies ist zwar korrekt, erweist sich f"ur die Berechnung allerdings als hinderlich. Aus diesem Grund werden bei der computergest"utzten Modellierung die Eingangssensoren direkt mit den jeweiligen Ausg"angen verbunden.\\ \\ Diese intuitive Modellierung auf zwei Ebenen hat sich sowohl aus "Ubersichtsgr"unden, als auch f"ur die Berechnung als sinnvoll erwiesen. W"ahrend ein Kreuzungsbild eine wesentlich genauere Abbildung der Realit"at ist, ist im Vergleich die Kreuzungs"ubersicht relativ ungenau, da Seitenstra"sen nicht modelliert, und alle Kreuzungen als gleich weit voneinander entfernt betrachtet werden. Die gew"ahlte Modellierung hat folglich zwei Genauigkeitsstufen. Die "Ubersicht "uber die Kreuzungen gew"ahrt einen Blick auf die Gesamtverkehrssituation. Sie dient, wie der Name schon sagt, der "Ubersicht. Ein wesentliches Ziel ist es, Verkehrsdaten f"ur dieses Modell zu errechnen oder abzusch"atzen. Es stehen zwar Informationen "uber die einzelnen Sensoren der Kreuzungen zur Verf"ugung, diese Werte k"onnen allerdings noch nicht auf ein Gesamtbild des Verkehrs "ubertragen werden. \\ \\ - Im Folgendem wird ein allgemeines Verkehrsmodell auf Basis von Graphen entwickelt. Grundlage daf"ur ist die h"andische Modellierung der Kreuzungen. + Im Folgendem wird ein allgemeines Verkehrsmodell auf Basis von Graphen entwickelt. Grundlage daf"ur ist die h"andische Modellierung der Kreuzungen um den lokalen Gegebenheiten gerecht zu werden. \subsection{Allgemeines Verkehrsmodell auf Basis eines Graphen}\label{sec:modell:graph} Ein naheliegender Modellierungsansatz ist es, das Stra"sennetz als Graph zu modellieren (vgl. Kapitel 6.2 \cite{book:mathmod}). Dies eignet sich nicht nur deshalb gut, da Graphen sehr gut erforscht und viele Algorithmen auf ihnen zur Verf"ugung stehen, sondern auch, weil die intuitiv gew"ahlte h"andische Modellierung sich als Graph darstellen l"asst. Aus diesem Grund wurden Graphen als Basis der computergest"utzten Modellierung gew"ahlt. Insbesondere die M"oglichkeit, Graphen in Matrizen zu "uberf"uhren, oder lineare Gleichungen an Graphen zu l"osen erwies sich als n"utzlich.\\ \\ F"ur das hier entwickelte Stra"senmodell wurde das Stra"sennetz in sechs Objekte unterteilt: @@ -39,7 +39,8 @@ Um ein Verkehrsmodell zu entwickeln, muss zuerst festgelegt werden, welche Art d \item{Kreuzungseingang: Ein Eingang einer Kreuzung auf dem Verkehr in die Kreuzung einfahren kann.} \end{enumerate} Eine Fahrspur bezeichnet dabei einen Bereich der Stra"senfahrbahn der mit seiner vorgegebenen Fahrtrichtung auf bestimmt Ausg"ange der Kreuzung zeigt. Ein Kreuzungsein bzw. -ausgang kann mehrere Fahrspuren aufweisen. Au"serdem wurde festgelegt, dass Kreuzungsein- bzw. Ausg"ange als virtuelle Sensoren modelliert werden, da Werte f"ur diese berechnet werden sollen. Da das zu betrachtende Gebiet insgesamt nur drei Validierungssensoren aufweist, wurden Validierungssensoren nicht modelliert, da davon auszugehen ist, dass die meisten adaptiv gesteuerten Ampelanlagen fast ausschlie"slich Kreuzungseingangssensoren und keine Validierungssensoren aufweisen.\\ \\ - Zun"achst m"ussten allerdings die Sensoren genauer untersucht werden. Alle Sensoren wurden daf"ur neben der Unterteilung nach Einspursensor und Mischspursensor nochmals in Subklassen unterschieden.\\ Einspursensoren unterteilen sich dabei in drei Subklassen:\\ + Zun"achst m"ussten allerdings die Sensoren genauer untersucht werden. Alle Sensoren wurden daf"ur neben der Unterteilung nach Einspursensor und Mischspursensor nochmals in Subklassen unterschieden.\\ + Einspursensoren unterteilen sich dabei in drei Subklassen: \begin{enumerate} \item{Einspur - Geradeaus} \item{Einspur - Links} @@ -95,8 +96,8 @@ Um ein Verkehrsmodell zu entwickeln, muss zuerst festgelegt werden, welche Art d Um den Graph einer Kreuzung zu beschreiben, ist es n"otig die Verbindungen von Sensoren zu deren m"oglichen Kreuzungsausg"angen bzw. -eing"angen zu modellieren.\\ \\ Die Beschreibung der Verbindungen l"asst sich mit einer Verbindungsmatrix bewerkstelligen. Dabei wird zwischen der sog. Eingangsmatrix und der sog. Ausgangsmatrix unterschieden. Beide Matrixformen zusammen bilden den Kreuzungsgraphen (ohne Validierungssensoren) ab. \subsubsection{Ausgangsmatrix}\label{sec:modell:matrix:out} - Die Ausgangsmatrize zeigt auf, von welchem Sensor welcher Ausgang einer Kreuzung bedient werden kann. Das richtet sich nach der Fahrspur auf dem der Sensor verbaut ist (siehe Kapitel \ref{sec:daten}). Hierf"ur werden alle Ausg"ange einer Kreuzung auf der Y-Achse der Matrix verzeichnet, alle Sensoren dieser Kreuzung auf der X-Achse. Besteht eine Verbindung zwischen Sensor und Ausgang so kann an der entsprechenden Stelle der Matrix eine Verbindung mit '1' markiert werden. Besteht dagegen keine Verbindung wird das ebenfalls markiert, mit einer '0'.\\ \\ - \begin{table} + Die Ausgangsmatrize zeigt auf, von welchem Sensor welcher Ausgang einer Kreuzung bedient werden kann. Das richtet sich nach der Fahrspur auf dem der Sensor verbaut ist (siehe Kapitel \ref{sec:daten}). Hierf"ur werden alle Ausg"ange einer Kreuzung auf der Y-Achse der Matrix verzeichnet, alle Sensoren dieser Kreuzung auf der X-Achse. Besteht eine Verbindung zwischen Sensor und Ausgang so kann an der entsprechenden Stelle der Matrix eine Verbindung mit '1' markiert werden. Besteht dagegen keine Verbindung wird das ebenfalls markiert, mit einer '0'. + \begin{table}[h] \centering \begin{tabular}{|l|l|l|l|l|}\hline &$S_1$ & $S_2$ & \dots & $S_n$\\ @@ -109,16 +110,10 @@ Um ein Verkehrsmodell zu entwickeln, muss zuerst festgelegt werden, welche Art d \end{tabular} \caption{Allgemeine Kreuzungsausgangsmatrix} \label{tbl:ausgangsmatrixallg} - \end{table} - Die Allgemeine Form einer Ausgangsmatrix ist in \autoref{tbl:ausgangsmatrixallg} beschrieben. $Out_1$ bis $Out_4$ bezeichnen dabei die Ausg"ange einer Kreuzung. Je nach Kreuzung k"onnen dies auch weniger Ausg"ange sein. $S_1$ bis $S_n$ bezeichnen die einzelnen Sensoren, einschlie"slich der virtuellen Sensoren f"ur Kreuzungseingangsspuren ohne Sensor. Da alle modellierten Kreuzungen der Stadt Darmstadt auf jeder Eingangsspur mit Sensoren best"uckt sind, sind keine virtuellen Sensoren f"ur Eingangsspuren notwendig. Die Werte der Matrize bestimmen ob eine Verbindung zwischen Sensor und jeweiligem Kreuzungsausgang besteht. Einspursensoren besitzen nur eine Verbindung, Mischspursensoren besitzen dagegen mehr als eine Verbindung.\\ \\ - \begin{figure}[htbp!] - \centering - \fbox{\includegraphics[width=0.75\textwidth-2\fboxsep-2\fboxrule]{ext/KreuzungA23marked}} - \caption[H"andische Modellierung der Kreuzung A23 mit markierten Ausgangsverbindungen]{H"andische Modellierung der Kreuzung A23 mit markierten Ausgangsverbindungen in Richtung A104 und markierten Eingangsverbindungen aus Richtung A4.} - \label{abb:a23marked} - \end{figure} + \end{table}\\ + Die Allgemeine Form einer Ausgangsmatrix ist in \autoref{tbl:ausgangsmatrixallg} beschrieben. $Out_1$ bis $Out_4$ bezeichnen dabei die Ausg"ange einer Kreuzung. Je nach Kreuzung k"onnen dies auch weniger Ausg"ange sein. $S_1$ bis $S_n$ bezeichnen die einzelnen Sensoren, einschlie"slich der virtuellen Sensoren f"ur Kreuzungseingangsspuren ohne Sensor. Da alle modellierten Kreuzungen der Stadt Darmstadt auf jeder Eingangsspur mit Sensoren best"uckt sind, sind keine virtuellen Sensoren f"ur Eingangsspuren notwendig. Die Werte der Matrize bestimmen ob eine Verbindung zwischen Sensor und jeweiligem Kreuzungsausgang besteht. Einspursensoren besitzen nur eine Verbindung, Mischspursensoren besitzen dagegen mehr als eine Verbindung.\\ \\ Am Beispiel der Kreuzung A23 sei das hier demonstriert. Dabei entf"allt eine Ausgangszeile, da die A23 eine Einbahnstra"se beinhaltet, welche es gebietet die Kreuzung nicht in die eine Richtung zu verlassen. Die entsprechenden Ausgangszeilen werden dabei mit der, auf den Ausgang folgenden, Kreuzung benannt. Die Tabelle \autoref{abb:ausmatrixa23} beschreibt die Ausgangsmatrix der Kreuzung A23. Um die Zusammensetzung der Matrizen zu verdeutlichen sind in \autoref{abb:a23marked} die Verbindungen f"ur den Eingang aus Richtung A4 markiert, sowie die Verbindungen f"ur den Ausgang in Richtung A104. - \begin{table} + \begin{table}[h] \centering \begin{tabular}{|c|c|c|c|c|c|c|c|c|c|c|}\hline & D1 & D2 & D3 & D4 & D5 & D6 & D7 & D8 & D9 & D10\\ @@ -132,11 +127,11 @@ Um ein Verkehrsmodell zu entwickeln, muss zuerst festgelegt werden, welche Art d \end{tabular} \caption{Ausgangsmatrix der Kreuzung A23} \label{abb:ausmatrixa23} - \end{table} - Diese Matrix wird als Ausgangsmatrix bezeichnet. Die Sensoren D13 und D14 werden in diesem Beispiel nicht mit abgebildet, da es sich um Validierungssensoren handelt. + \end{table}\\ + Diese Matrix wird als Ausgangsmatrix bezeichnet. Die Sensoren D13 und D14 werden in diesem Beispiel nicht mit abgebildet, da es sich um Validierungssensoren handelt. \subsubsection{Eingangsmatrix}\label{sec:modell:matrix:in} - Die Eingangsmatrix wird analog zur Ausgangsmatrix gebildet. Sie beschreibt, welche Sensoren zu welchem Eingang der Kreuzung geh"oren. Ein Sensor geh"ort dabei zu einem Kreuzungseingang, wenn er vor der entsprechenden Haltelinie in der Stra"se verbaut ist. Die virtuellen Eing"ange werden hierf"ur auf der Y-Achse aufgetragen, alle Sensoren werden auf der X-Achse der Matrix eingezeichnet.\\ \\ - \begin{table} + Die Eingangsmatrix wird analog zur Ausgangsmatrix gebildet. Sie beschreibt, welche Sensoren zu welchem Eingang der Kreuzung geh"oren. Ein Sensor geh"ort dabei zu einem Kreuzungseingang, wenn er vor der entsprechenden Haltelinie in der Stra"se verbaut ist. Die virtuellen Eing"ange werden hierf"ur auf der Y-Achse aufgetragen, alle Sensoren werden auf der X-Achse der Matrix eingezeichnet. + \begin{table}[h] \centering \begin{tabular}{|l|l|l|l|l|}\hline & $S_1$ & $S_2$ & \dots & $S_n$\\ @@ -149,10 +144,10 @@ Um ein Verkehrsmodell zu entwickeln, muss zuerst festgelegt werden, welche Art d \end{tabular} \caption{Allgemeine Kreuzungseingangsmatrix} \label{tbl:eingangsmatrixallg} - \end{table} + \end{table}\\ Die allgemeine Form der Matrix ist ebenfalls analog zur Ausgangsmatrix und in \autoref{tbl:eingangsmatrixallg} beschrieben. $In_1$ bis $In_4$ bezeichnen dabei die Eing"ange einer Kreuzung. $S_1$ bis $S_n$ bezeichnen die einzelnen Sensoren, einschlie"slich der virtuellen Sensoren f"ur Kreuzungseingangsspuren ohne Sensor. Die Werte der Matrize bestimmen, ob eine Verbindung zwischen Sensor und jeweiligem Kreuzungseingang besteht.\\ \\ - Hier im Beispiel die Eingangsmatrix von Kreuzung A23 (siehe \autoref{abb:einmatrixa23} und \autoref{abb:a23marked}). Wieder sind nur drei Eing"ange verzeichnet, was sich in der Einbahnstra"se begr"undet, welche "uber die Kreuzung verl"auft.\\ - \begin{table} + Hier im Beispiel die Eingangsmatrix von Kreuzung A23 (siehe \autoref{abb:einmatrixa23} und \autoref{abb:a23marked}). Wieder sind nur drei Eing"ange verzeichnet, was sich in der Einbahnstra"se begr"undet, welche "uber die Kreuzung verl"auft. + \begin{table}[h] \centering \begin{tabular}{|c|c|c|c|c|c|c|c|c|c|c|}\hline & D1 & D2 & D3 & D4 & D5 & D6 & D7 & D8 & D9 & D10\\ @@ -166,8 +161,14 @@ Um ein Verkehrsmodell zu entwickeln, muss zuerst festgelegt werden, welche Art d \end{tabular} \caption{Eingangsmatrix der Kreuzung A23} \label{abb:einmatrixa23} - \end{table} - Ein- und Ausgangsmatrix zusammen beschreiben den gesamten Graphen ohne Validierungssensoren. Im Kapitel \ref{sec:berechnung} wird n"aher auf eine m"ogliche Verwendung der Validierungssensoren eingegangen. + \end{table}\\ + Ein- und Ausgangsmatrix zusammen beschreiben den gesamten Graphen ohne Validierungssensoren. Im Kapitel \ref{sec:berechnung} wird n"aher auf eine m"ogliche Verwendung der Validierungssensoren eingegangen.\\ \\ + \begin{figure}[h] + \centering + \fbox{\includegraphics[width=0.75\textwidth-2\fboxsep-2\fboxrule]{ext/KreuzungA23marked}} + \caption[H"andische Modellierung der Kreuzung A23 mit markierten Ausgangsverbindungen]{H"andische Modellierung der Kreuzung A23 mit markierten Ausgangsverbindungen in Richtung A104 und markierten Eingangsverbindungen aus Richtung A4.} + \label{abb:a23marked} + \end{figure}\\ \subsection{Datenbankmodell}\label{sec:modell:datenbankschema} Um mit einem Programm schneller und einfacher auf die, im Kapitel \ref{sec:daten} extrahierten Daten zugreifen zu k"onnen, bietet es sich an, diese in einem \glslink{gls:sql}{SQL-Datenbank Server} abzuspeichern. Hierf"ur wurde ein Datenbankschema erstellt, das alle Informationen, die von dem entwickelten Modell zur Visualisierung und Berechnung ben"otigte Informationen zu speichern vermag.\\ \\ Folgende Informationen wurden in der Datenbank abgespeichert: @@ -175,15 +176,15 @@ Um ein Verkehrsmodell zu entwickeln, muss zuerst festgelegt werden, welche Art d \item{Der Graph einer Kreuzung. Er umfasst Sensoren, virtuelle Sensoren und die Verbindungen zwischen diesen.} \item{Der Graph der Kreuzungs"ubersicht. Er umfasst die bereits in Punkt 1 erw"ahnten Kreuzungen, sowie deren Verbindungen untereinander.} \item{Die Abbiegewahrscheinlichkeit, welche der richtigen Verbindungen zwischen Sensor und entsprechendem virtuellen Kreuzungsausgang zugordnet ist.} - \item{Induktionsschleifwerte der Sensoren.} + \item{Induktionsschleifenwerte der Sensoren.} \end{enumerate} - \begin{figure} + \begin{figure}[h] \centering \includegraphics[width=0.95\textwidth]{pic/er_bt} \caption{"Ubersicht "uber die entworfene Datenbankstruktur} \label{abb:erbt} \end{figure} - F"ur Sensoren werden daf"ur folgende Daten in der Tabelle \textit{bt\_sensors} gespeichert: + F"ur Sensoren werden daf"ur folgende Daten in der Tabelle \textit{bt\_Sensors} gespeichert: \begin{itemize} \item{Eindeutige ID des Sensors} \item{Name des Sensors} @@ -194,59 +195,56 @@ Um ein Verkehrsmodell zu entwickeln, muss zuerst festgelegt werden, welche Art d \item{Der Typ der Spur, auf dem der Sensor verbaut ist: Misch- oder Einzelspur} \item{F"ur virtuelle Sensoren der Aus- und Eing"ange einer Kreuzung, der Name der vorhergehenden bzw. nachfolgenden Kreuzung.} \end{itemize} - Dabei ist eine ID ein eindeutiges Merkmal des Sensors. Der Sensorname dagegen ist nur innerhalb einer Kreuzung eindeutig. So ist auf Kreuzung A4\ref{anhang:a4} ein Sensor D11 zu finden, sowie auf Kreuzung A5\ref{anhang:a5} einer mit dem selben Namen. Dementsprechend sind Verkn"upfungen unter den Sensoren "uber die Sensor ID identifiziert. Diese Verkn"upfungen werden "uber die Felder \textit{toSensorLeftID}, \textit{toSensorStraightID} und \textit{toSensorRightID} modelliert und erlauben es den Graphen aufzubauen. Verbindungen zwischen Knoten werden dabei in Verkehrsflussrichtung gespeichert. In der Spalte \textit{sensorType} wird der Type des Sensors gespeichert. Eine zus"atzliche Tabelle erlaubt es Einzelheiten zu den verschiedenen Sensortypen zu definieren. In dieser Arbeit wird nur auf die beiden Sensortypen \textit{virtueller Sensor} und \textit{realer Sensor} zur"uckgegriffen. Die Datenbankstruktur erlaubt es allerdings, durch hinzuf"ugen einer Zeile in der Tabelle \textit{bt\_sensor\_types}, einen neuen Sensortyp zu definieren. Auf diesen Typ kann ein Algorithmus, der auf dem Graphen rechnet, anders als auf die anderen beiden Sensortypen reagieren.\\ \\ - Die Definition f"ur Kreuzungen ist dagegen deutlich einfacher. Da jede Kreuzung, die modelliert wurde, h"ochsten vier Ausg"ange hat, m"ussen jeweils vier Ausg"ange sowie vier Eing"ange modelliert werden. Auch hier werden Latitude und Longitude ben"otigt, um die Kreuzung auf einer Karte, oder relativ zu anderen Objekten der Modellierung, darstellen zu k"onnen. Die Kreuzungsnamen sind in der Stadt Darmstadt eindeutig, weshalb es keine ID f"ur eine Identifikation von Kreuzungen bedarf. Die Kreuzungen werden in der Tabelle \textit{bt\_Crossroads} gespeichert. F"ur Kreuzungen, die nicht mehr modelliert werden wird daf"ur ein \textit{end} f"ur den entsprechenden Ausgang eingetragen.\\ \\ - Die Tabelle \textit{bt\_Values} enth"alt aufbereitete Induktionsschleifenwerte. Diese werden mit den Abfragen, welche in Kapitel \ref{sec:daten} beschrieben sind, aus der MYSQL-Datenbank der JEE6 Anwendung zur Bereitstellung von Verkehrsdaten \cite{thesis:mueller} extrahiert, um die manuelle Untersuchung der CSV-Dateien zu umgehen. Sensoren werden hierf"ur mit ihrer eindeutigen ID identifiziert. Ein Zeitstempel der Sensordaten erlaubt es mehrere Datens"atze verschiedener Zeiten zu speichern. Ein Filter auf dem Zeitstempel erm"oglicht es Daten eines gew"ahlten Zeitpunktes wieder zu extrahieren. Gespeichert werden daf"ur die Messwerte \textit{load} und \textit{count} der Induktionsschleifen, zusammen mit der eindeutigen Sensor ID und dem entsprechen Zeitstempel.\\ \\ - Die Tabelle \textit{bt\_FlowStatistics} enth"alt Abbiegewahrscheinlichkeiten f"ur Sensoren. Da diese Werte der Abbiegewahrscheinlichkeitstabelle der Stadt Darmstadt entnommen wurden, werden Sensoren "uber Kreuzungs- und Sensorname identifiziert und nicht "uber eine eindeutige Sensor ID. Dies ist m"oglich, obwohl Sensornamen nicht eindeutig sind, da innerhalb einer Kreuzung eine eindeutige Identifikation "uber den Namen des Sensors m"oglich ist. Eine Kombination aus dem eindeutigen Kreuzungsnamen und des, innerhalb der Kreuzung, eindeutigen Sensornamens, kann ein Sensor eindeutig identifizieren. F"ur die Abbiegewahrscheinlichkeitstabelle werden, neben dem Kreuzungs- und Sensornamen, bis zu drei verschiedene Abbiegewahrscheinlichkeiten angegeben. N"amlich die Wahrscheinlichkeit, dass ein Verkehrsteilnehmer, der "uber den Sensor f"ahrt, die Kreuzung rechts, links oder geradeaus verl"asst. Zus"atzlich wird der n"achste Sensorknoten f"ur jede Richtung mit angegeben. Wie die Zuordnung der Abbiegewahrscheinlichkeiten f"ur Links, Rechts und Geradeaus zu einem Knoten erfolgt, wird im Kapitel \ref{sec:berechnung} beschrieben.\\ + Dabei ist eine ID ein eindeutiges Merkmal des Sensors. Der Sensorname dagegen ist nur innerhalb einer Kreuzung eindeutig. So ist auf Kreuzung A4 (siehe Anhang \ref{anhang:a4}) ein Sensor D11 zu finden, sowie auf Kreuzung A5 (siehe Anhang \ref{anhang:a5}) einer mit dem selben Namen. Dementsprechend sind Verkn"upfungen unter den Sensoren "uber die Sensor ID identifiziert. Diese Verkn"upfungen werden "uber die Felder \textit{toSensorLeftID}, \textit{toSensorStraightID} und \textit{toSensorRightID} modelliert und erlauben es den Graphen aufzubauen. Verbindungen zwischen Knoten werden dabei in Verkehrsflussrichtung gespeichert. Das Feld \textit{multipleOutputDirections} bestimmt ob es sich um einen Misch- oder Einspursensor handelt. In der Spalte \textit{sensorType} wird der Typ des Sensors gespeichert. Eine zus"atzliche Tabelle erlaubt es Einzelheiten zu den verschiedenen Sensortypen zu definieren. In dieser Arbeit wird nur auf die beiden Sensortypen \textit{virtueller Sensor} und \textit{realer Sensor} zur"uckgegriffen. Die Datenbankstruktur erlaubt es allerdings, durch hinzuf"ugen einer Zeile in der Tabelle \textit{bt\_sensor\_types}, einen neuen Sensortyp zu definieren. Auf diesen Typ kann ein Algorithmus, der auf dem Graphen rechnet, anders als auf die anderen beiden Sensortypen reagieren.\\ \\ + Die Definition f"ur Kreuzungen ist dagegen deutlich einfacher. Da jede Kreuzung, die modelliert wurde, h"ochsten vier Ausg"ange hat, m"ussen jeweils vier Ausg"ange sowie vier Eing"ange modelliert werden. Auch hier werden Latitude und Longitude ben"otigt, um die Kreuzung auf einer Karte, oder relativ zu anderen Objekten der Modellierung, darstellen zu k"onnen. Die Kreuzungsnamen sind in der Stadt Darmstadt eindeutig, weshalb es keine ID f"ur eine Identifikation von Kreuzungen bedarf. Die Kreuzungen werden in der Tabelle \textit{bt\_Crossroads} gespeichert. F"ur Kreuzungen, die nicht mehr modelliert werden wird daf"ur ein \textit{end} f"ur den entsprechenden Ausgang einer Kreuzung eingetragen.\\ \\ + Die Tabelle \textit{bt\_Values} enth"alt aufbereitete Induktionsschleifenwerte. Diese werden mit den Abfragen, welche in Kapitel \ref{sec:daten} beschrieben sind, aus der MYSQL-Datenbank der TrafficEye-Anwendung\cite{thesis:mueller} extrahiert, um die manuelle Untersuchung der CSV-Dateien zu umgehen. Sensoren werden hierf"ur mit ihrer eindeutigen ID identifiziert. Ein Zeitstempel der Sensordaten erlaubt es mehrere Datens"atze verschiedener Zeiten zu speichern. Ein Filter auf dem Zeitstempel erm"oglicht es Daten eines gew"ahlten Zeitpunktes wieder zu extrahieren. Gespeichert werden daf"ur die Messwerte \textit{load} und \textit{count} der Induktionsschleifen, zusammen mit der eindeutigen Sensor ID und dem entsprechen Zeitstempel.\\ \\ + Die Tabelle \textit{bt\_FlowStatistics} enth"alt Abbiegewahrscheinlichkeiten f"ur Sensoren. Da diese Werte der Abbiegewahrscheinlichkeitstabelle der Stadt Darmstadt entnommen wurden, werden Sensoren "uber Kreuzungs- und Sensorname identifiziert und nicht "uber eine eindeutige Sensor ID. Dies ist m"oglich, obwohl Sensornamen nicht eindeutig sind, da innerhalb einer Kreuzung eine eindeutige Identifikation "uber den Namen des Sensors m"oglich ist. Eine Kombination aus dem eindeutigen Kreuzungsnamen und des, innerhalb der Kreuzung, eindeutigen Sensornamens, kann ein Sensor eindeutig identifizieren. F"ur die Abbiegewahrscheinlichkeitstabelle werden, neben dem Kreuzungs- und Sensornamen, bis zu drei verschiedene Abbiegewahrscheinlichkeiten angegeben. N"amlich die Wahrscheinlichkeit, dass ein Verkehrsteilnehmer, der "uber den Sensor f"ahrt, die Kreuzung rechts, links oder geradeaus verl"asst. Zus"atzlich wird der n"achste Sensorknoten f"ur jede Richtung mit angegeben\footnote{Hier reicht der Name des n"achsten verbundenen (virtuellen) Sensors, da nur Sensorknoten angefahren werden k"onnen, die sich innerhalb einer Kreuzung befinden - der Name ist innerhalb von Kreuzungen eindeutig.}. Wie die Zuordnung der Abbiegewahrscheinlichkeiten f"ur Links, Rechts und Geradeaus zu einem Knoten erfolgt, wird im Kapitel \ref{sec:berechnung} beschrieben.\\ Neben den Abbiegewahrscheinlichkeiten kann in der Abbiegewahrscheinlichkeitstabelle ebenfalls ein Zeitstempel und eine Intervalll"ange zu jedem Datensatz gespeichert werden. Dies erlaubt es, genauere, zeitspezifische Abbiegewahrscheinlichkeiten abzuspeichern. F"ur diese Arbeit lagen allerdings ausschlie"slich die Werte der Stadt Darmstadt vor, welche "uber alle Messungen gemittelt sind. \subsection{Implementierung mit Hilfe von JGraphT} Zur Modellierung am Computer wird auf die \glslink{gls:java}{Java} Bibliothek \glslink{gls:jgrapht}{\textit{JGraphT}}\footnote{JGraphT ist unter \url{http://http://jgrapht.org/} zu erhalten} zur"uckgegriffen. Sie erlaubt es, dank Javas generischer Typen\footnote{siehe \url{http://docs.oracle.com/javase/tutorial/java/generics/types.html}}, Graphen mit beliebigen Klassen als Knoten aufzubauen. Dasselbe gilt f"ur Kanten mit wenigen Einschr"ankungen. Desweiteren erlaubt \textit{JGraphT} eine Konvertierung zu der weit verbreiteten Bibliothek \textit{JGraph}\footnote{Die Website von JGraph ist unter \url{http://www.jgraph.com/} zu erreichen}, die eine Visualisierungschnittstelle f"ur Graphen mitbringt. Der Kreuzungs"ubersichtsgraph soll die Graphen der einzelnen Kreuzungen als Knoten enthalten, um den Zusammenhalt des Modells zu gew"ahrleisten. Eine "Ubersicht "uber die Klassen und deren Zusammenhang untereinander ist in Form eines Klassendiagramms in \autoref{abb:classdiagstreet} dargestellt.\\ \\ - \begin{figure} - \centering - \includegraphics[width=0.6\textwidth]{pic/classdiagStreet} - \caption{Klassendiagramm der JGraphT Implementierung des Stra"senmodells.} - \label{abb:classdiagstreet} - \end{figure} Um eine Kreuzung mit \textit{JGraphT} zu modellieren wurden folgende vier Klassen definiert: \begin{itemize} \item{\textit{SE}: Sensoren, virtuelle und reale.} \item{\textit{VL}: Messwert eines Sensors} \item{\textit{ST}: Stra"se} \item{\textit{XR}: Eine Kreuzung} - \end{itemize} - Die Klasse \textit{SE} kann dabei Sensorname, Position in Latitude und Longitude, sowie die Kreuzung, welche den Sensor beinhaltet, speichern. Das Feld \textit{sensorType} erlaubt zus"atzlich die Unterscheidung von verschiedenen Sensortypen. Des weiteren stehen drei Felder zur Verkn"upfung mit anderen Sensoren zur Verf"ugung. Das Feld \textit{multipleOutputDirections} erlaubt es zu bestimmen, ob es sich um einen Mehr- oder Einspursensor handelt. Sollte es sich um einen virtuellen Ein- oder Ausgang einer Kreuzung handeln, so werden in den Feldern \textit{outXR} und \textit{inXR} die Namen der benachbarten Kreuzungen gespeichert. Dies entspricht den Felder der in Kapitel \ref{sec:modell} beschriebenen Datenbankstruktur. Zus"atzlich zu den Verkn"upfungs- und Typinformationen k"onnen noch ein Sensorwert und ein Testwert gespeichert werden. Der Wert, falls gesetzt, wird dabei zur Berechnung eingesetzt, w"ahrend der Testwert zur "Uberpr"ufung eines berechneten Ergebnisses dient. - Wert und Testwert sind dabei von der Klasse \textit{VL}.\\ \\ + \end{itemize} + Die Klasse \textit{SE} kann dabei Sensorname, Position in Latitude und Longitude, sowie die Kreuzung, welche den Sensor beinhaltet, speichern. Das Feld \textit{sensorType} erlaubt zus"atzlich die Unterscheidung von verschiedenen Sensortypen. Des weiteren stehen drei Felder zur Verkn"upfung mit anderen Sensoren zur Verf"ugung. Das Feld \textit{multipleOutputDirections} erlaubt es zu bestimmen, ob es sich um einen Mehr- oder Einspursensor handelt. Sollte es sich um einen virtuellen Ein- oder Ausgang einer Kreuzung handeln, so werden in den Feldern \textit{outXR} und \textit{inXR} die Namen der benachbarten Kreuzungen gespeichert. Dies entspricht den Felder der in Kapitel \ref{sec:modell:datenbankschema} beschriebenen Datenbankstruktur. Zus"atzlich zu den Verkn"upfungs- und Typinformationen k"onnen noch ein Sensorwert und ein Testwert gespeichert werden. Der Wert, falls gesetzt, wird dabei zur Berechnung eingesetzt, w"ahrend der Testwert zur "Uberpr"ufung eines berechneten Ergebnisses dient. + Wert und Testwert sind dabei von der Klasse \textit{VL}. + \begin{figure}[h] + \centering + \includegraphics[width=0.6\textwidth]{pic/classdiagStreet} + \caption{Klassendiagramm der JGraphT Implementierung des Stra"senmodells.}\label{abb:classdiagstreet} + \end{figure}\\ Die Klasse \textit{VL} kann die beiden Werte der Induktionsschleifen \textit{load} und \textit{count} halten, sowie eine Sensor ID, die eine eindeutige Zuordnung der Werte zu einem Sensor erm"oglicht. Ein Zeitstempel bestimmt dabei den Zeitpunkt der Messung. Auch diese Struktur entspricht der des Datenbankmodells. Zur "Uberpr"ufung eines Wertes mit einem Testwert kann ein gemessener Wert als Testwert in der Klasse abgespeichert werden. Eine Berechnung soll nun einen Wert berechnen, der durch Vergleich mit dem gemessenem Testwert Aufschluss "uber die Genauigkeit der Berechnung gibt. N"aheres ist im Kapitel \ref{sec:validierung} zu finden.\\ \\ - Die Klasse \textit{ST} modelliert eine Stra"se. Sie kann die Namen der Knoten, welche sie verbindet speichern, um den Graphen nicht st"andig nach den Namen der Nachbarn abzusuchen zu m"ussen. Diese beiden Werte dienen lediglich der Visualisierung. Desweiteren kann eine Gleitkommazahl gespeichert werden, die die Abbiegewahrscheinlichkeit von einem Sensor, entlang dieser Kante, repr"asentiert. Dieser Wert dient der Aufteilung eines Mischspursensorwertes. Die Verwendung wird in Kapitel \ref{sec:berechnung} beschrieben. Der Wert wird dabei aus der Abbiegewahrscheinlichkeitstabelle \textit{bt\_FlowStatistics} geladen.\\ \\ - Eine Kreuzung wird mit der Klasse \textit{XR} modelliert. Sie enth"alt den, in \autoref{lst:sensorgraph} gezeigten Sensorgraph einer Kreuzung, der die virtuellen und realen Sensoren verkn"upft. Weiterhin werden f"ur die Kreuzungen eine Position in Latitude und Longitude abgespeichert, sowie alle verbundenen eingehenden Kreuzungen und alle ausgehenden Kreuzungen. Das Speichern von beiden, Vorg"anger- und Nachfolgerkreuzungen, ist zum Aufbau des Graphen nicht n"otig. Daf"ur w"urden entweder Ein- oder Ausg"ange ausreichen. Um Visualisierung und Berechnung zu vereinfachen, wurden allerdings beide definiert (vgl. mit dem Datenbankschema). \\ \\ - Um den Graph mit der \textit{JGraphT}-Bibliothek zu modellieren, wurde die Klasse \textit{ListableDirectedGraph} benutzt (siehe \autoref{lst:sensorgraph}). Diese Klasse des Frameworks erlaubt gerichtete Graphen aufzubauen, die Struktur zur Berechnung zu verwenden und sp"ater zu visualisieren.\\ + Die Klasse \textit{ST} modelliert eine Stra"se. Sie kann die Namen der Knoten, welche sie verbindet speichern, um den Graphen nicht st"andig nach den Namen der Nachbarn abzusuchen zu m"ussen. Diese beiden Werte dienen lediglich der Visualisierung. Desweiteren kann eine Gleitkommazahl gespeichert werden, die die Abbiegewahrscheinlichkeit von einem Sensor, entlang dieser Kante, repr"asentiert. Dieser Wert dient der Aufteilung eines Mischspursensorwertes. Die Verwendung wird in Kapitel \ref{sec:berechnung} beschrieben. Der Wert wird dabei aus der Abbiegewahrscheinlichkeitstabelle \textit{bt\_FlowStatistics} geladen. F"ur die Kreuzungs"ubersicht wird in diesem Feld die Anzahl der Fahrzeuge gespeichert, die eine Kreuzung in die entsprechende Richtung verlassen.\\ \\ + Eine Kreuzung wird mit der Klasse \textit{XR} modelliert. Sie enth"alt den, in \autoref{lst:sensorgraph} gezeigten Sensorgraph einer Kreuzung, der die virtuellen und realen Sensoren verkn"upft. Weiterhin werden f"ur die Kreuzungen eine Position in Latitude und Longitude abgespeichert, sowie alle verbundenen eingehenden Kreuzungen und alle ausgehenden Kreuzungen. Das Speichern von beiden, Vorg"anger- und Nachfolgerkreuzungen, ist zum Aufbau des Graphen nicht n"otig. Daf"ur w"urden entweder Ein- oder Ausg"ange ausreichen. Um Visualisierung und Berechnung zu vereinfachen, wurden allerdings beide definiert (vgl. mit dem Datenbankschema). \lstset{language=java} - \begin{minipage}[t]{\dimexpr\textwidth-3\fboxsep-2\fboxrule-1em} - \begin{lstlisting}[caption={[JGraphT-Definition des Kreuzungsgraphen] JGraphT-Definition des Kreuzungsgraphen}, label={lst:sensorgraph}, captionpos=bsec] + \begin{lstlisting}[caption={[JGraphT-Definition des Kreuzungsgraphen] JGraphT-Definition des Kreuzungsgraphen}, label={lst:sensorgraph}, captionpos=bsec] public ListenableDirectedGraph sensorGraph = new ListenableDirectedGraph<>(ST.class); - \end{lstlisting} - \begin{lstlisting}[caption={[JGraphT-Definition des Kreuzungs"ubersichtsgraphen] JGraphT-Definition des Kreuzungs"ubersichtsgraphen}, label={lst:streetgraph}, captionpos=bsec] - public static ListenableDirectedGraph streetGraph - = new ListenableDirectedGraph<>(ST.class); - \end{lstlisting} - \end{minipage}\\ + \end{lstlisting} + Um den Graph mit der \textit{JGraphT}-Bibliothek zu modellieren, wurde die Klasse \textit{ListableDirectedGraph} benutzt (siehe \autoref{lst:sensorgraph} und \autoref{lst:streetgraph}). Diese Klasse des Frameworks erlaubt gerichtete Graphen aufzubauen, die Struktur zur Berechnung zu verwenden und sp"ater zu visualisieren.\\ + \begin{lstlisting}[caption={[JGraphT-Definition des Kreuzungs"ubersichtsgraphen] JGraphT-Definition des Kreuzungs"ubersichtsgraphen}, label={lst:streetgraph}, captionpos=bsec] + public static ListenableDirectedGraph streetGraph + = new ListenableDirectedGraph<>(ST.class); + \end{lstlisting} Die Klasse \textit{TrafficGraph} ist die Hauptklasse der JGraphT Modellierung. Sie enth"alt den Kreuzungs"ubersichtsgraphen (siehe \autoref{lst:streetgraph}). "Uber das Feld \textit{data\_timestamp} kann definiert werden, welcher Datensatz aus der Datenbank selektiert wird. Die Funktion \textit{createGraph} der Klasse erzeugt den Kreuzungs"ubersichtsgraphen. Daf"ur werden zuerst alle Kreuzungsknoten aus der Datenbank selektiert und f"ur jeden ein neues \textit{XR}-Objekt angelegt und mit den Werten der Datenbank bef"ullt. Dieses wird daraufhin dem \textit{streetGraph} hinzugef"ugt. In einem zweiten Schritt werden alle Verbindungen der Knoten untersucht. Wird der angegebene Zielknoten im \textit{streetGraph} gefunden, wird eine Kante zwischen den beiden Kreuzungen dem \textit{streeGraph}-Objekt hinzugef"ugt. Eine Stra"se zwischen zwei Kreuzungen wird, wie in der Kreuzungsmodellierung mit der Klasse \textit{ST} beschrieben. Das Feld f"ur die Abbiegewahrscheinlichkeit kann allerdings nicht gef"ullt werden, da keine Abbiegewahrscheinlichkeiten au"serhalb von Kreuzungen bekannt sind. Das Feld wird sp"aterhin zum Speichern von Fl"ussen zwischen den Kreuzungen benutzt. \\ \\ W"ahrend des Anlegens des \textit{XR}-Objekts werden die Kreuzungsdaten in dieses nachgeladen. Hierf"ur werden alle Sensoren, welche zu der entsprechenden Kreuzung geh"oren aus der Datenbank geholt, diese dem \textit{sensorGraph} des \textit{XR}-Objektes hinzugef"ugt, sowie Verbindungen zwischen den Sensoren annotiert.\\ \\ Die Funktion \textit{loadData} der \textit{TrafficGraph}-Klasse erlaubt das Laden der Daten f"ur den spezifizierten Zeitpunkt. Diese l"ad sowohl die Sensorwerte und schreibt diese in die einzelnen Sensorknoten des \textit{sensorGraph}, als auch die Abbiegewahrscheinlichkeiten, welche den dazugeh"origen Kanten "ubergeben wird. Daraufhin sind alle Daten geladen und der Graph ist komplett aufgebaut. \\ \\ - Die Klasse \textit{TrafficGraph} bietet allerdings noch eine weitere Funktion \textit{calculate}, die das Aufrufen von verschiedenen Algorithmen erlaubt. Hierf"ur wurde die abstrakte Klasse \textit{Algo} definiert, der im Konstruktor der Kreuzungs"ubersichtsgraph "ubergeben wird. Die abstrakte Funktion \textit{calculate} dieser Klasse erlaubt es beliebige Algorithmen zu schreiben, welche auf den Graphen zur"uckgreifen k"onnen. In \autoref{abb:classdiagalgo} ist die Struktur der \textit{Algo}-Klassen in einem Klassendiagramm aufgezeigt.\\ \\ - \begin{figure} + Die Klasse \textit{TrafficGraph} bietet allerdings noch eine weitere Funktion \textit{calculate}, die das Aufrufen von verschiedenen Algorithmen erlaubt. Hierf"ur wurde die abstrakte Klasse \textit{Algo} definiert, der im Konstruktor der Kreuzungs"ubersichtsgraph "ubergeben wird. Die abstrakte Funktion \textit{calculate} dieser Klasse erlaubt es beliebige Algorithmen zu schreiben, welche auf den Graphen zur"uckgreifen k"onnen. In \autoref{abb:classdiagalgo} ist die Struktur der \textit{Algo}-Klassen in einem Klassendiagramm aufgezeigt. + \begin{figure}[h] \centering \includegraphics[width=0.95\textwidth]{pic/classdiagAlgo} \caption{Klassendiagramm der Algorithmenstruktur.} \label{abb:classdiagalgo} - \end{figure} + \end{figure}\\ Im Rahmen dieser Arbeit wurden vier Algorithmen entwickelt. \begin{enumerate} - \item{\textit{AlgoGraphPropagation}: Mithilfe dieses Algorithmus werden die Ausgangsverkehrswerte einer Kreuzung berechnet. Eine genaue Beschreibung des Verfahrens ist in Kapitel \ref{sec:berechnung} zu finden.} - \item{\textit{AlgoGraphInputPropagation}: Mithilfe dieses Algorithmus werden die Eingangsverkehrswerte einer Kreuzung berechnet. Eine genaue Beschreibung des Verfahrens ist in Kapitel \ref{sec:berechnung} zu finden.} - \item{\textit{AlgoFindSensorOutputDirection}: Mithilfe dieses Algorithmus werden die sensorspezifischen Richtungsangaben der Abbiegewahrscheinlichkeiten auf absolute Werte umgerechnet. Eine genaue Beschreibung des Verfahrens ist in Kapitel \ref{sec:berechnung} zu finden.} - \item{\textit{AlgoFindFlowToNextXR}: Mithilfe dieses Algorithmus werden die Werte, welche f"ur den Ausgang einer Kreuzung berechnet wurden auf das Kreuzungs"ubersichtsmodell "ubertragen. Eine genaue Beschreibung des Verfahrens ist in Kapitel \ref{sec:berechnung} zu finden.} + \item{\textit{AlgoGraphPropagation}: Mithilfe dieses Algorithmus werden die Ausgangsverkehrswerte einer Kreuzung berechnet. Eine genaue Beschreibung des Verfahrens ist in Kapitel \ref{sec:berechnung:graph} zu finden.} + \item{\textit{AlgoGraphInputPropagation}: Mithilfe dieses Algorithmus werden die Eingangsverkehrswerte einer Kreuzung berechnet. Eine genaue Beschreibung des Verfahrens ist in Kapitel \ref{sec:berechnung:graph} zu finden.} + \item{\textit{AlgoFindSensorOutputDirection}: Mithilfe dieses Algorithmus werden die sensorspezifischen Richtungsangaben der Abbiegewahrscheinlichkeiten auf absolute Werte umgerechnet. Eine genaue Beschreibung des Verfahrens ist in Kapitel \ref{sec:berechnung:aufabbw} zu finden.} + \item{\textit{AlgoFindFlowToNextXR}: Mithilfe dieses Algorithmus werden die Werte, welche f"ur den Ausgang einer Kreuzung berechnet wurden auf das Kreuzungs"ubersichtsmodell "ubertragen. Eine genaue Beschreibung des Verfahrens ist in Kapitel \ref{sec:berechnung:betweenxr} zu finden.} \end{enumerate} Die gew"ahlte Struktur ist darauf ausgelegt das Modell um weitere Algorithmen zu erweitern, um eine schrittweise Verbesserung der Genauigkeit der Modellierung zu erleichtern. Au"serdem erlaubt die Struktur ein Austauschen von Algorithmen, um ein beliebiges Berechnungsverfahren auf den Graphen anzuwenden.\\ \\ Die letzten beiden Funktionen der Klasse \textit{TrafficGraph} sind \textit{buildGUI} und \textit{buildXRGUI}. Beide dienen der Visualisierung des \textit{JGraphT} Graphen und werden im Kapitel \ref{sec:visualisierung} beschrieben. @@ -258,9 +256,9 @@ Um ein Verkehrsmodell zu entwickeln, muss zuerst festgelegt werden, welche Art d Es ist allerdings denkbar, das Modell durch U-Turn-, Spurwechsel- sowie Falschfahrwahrscheinlichkeiten zu erg"anzen und somit die Menge der modellierbaren Kreuzungszust"ande und -"Uberg"ange zu vergr"o"sern, um ein realistischeres Bild des Verkehrs zu berechnen. Es lagen jedoch keine Daten "uber das Verhalten der Verkehrsteilnehmer vor. \\ \\ Im Folgendem werden nochmal zwei besonders wichtige Herausforderungen vorgestellt, die elementare Herausforderungen f"ur die Verkehrsflussberechnung darstellen. Zum einen ist dies das Verfolgen von Fahrzeugkolonnen "uber Kreuzungen hinweg. Es beschreibt, dass eine Verbindung von Sensorwerten zweier Kreuzungen nicht m"oglich ist, da nicht bestimmt werden kann, wann die Fahrzeuge an der n"achsten Kreuzung ankommen. Zum anderen ist das das genaue Bestimmen der Abbiegewahrscheinlichkeiten der Fahrzeuge an den Sensoren. Dies ist nicht m"oglich da nicht ausreichend viele Validierungssensoren zur Verf"ugung stehen. \subsubsection{Herausforderung: Verfolgung von Fahrzeugen "uber eine Kreuzung hinaus} \label{sec:datengrund:probtime} - Die Daten der Induktionsschleifen sind die Werte der Sensoren "uber die letzte Minute. Sie zeigen eine Art summierte Momentaufnahme des Verkehrs an den Messpunkten. Das macht es allerdings schwer, zwei Messungen in eine Beziehung zu setzen. Bildlich gesprochen kann man nicht trivial bestimmen, wie lange ein Auto von der einen zur anderen Kreuzung ben"otigt. Da die Daten nur f"ur bestimmte Zeitpunkte zur Verf"ugung stehen, kann nicht mehr festgestellt werden, wann ein Auto, welches an Kreuzung A "uber den Sensor gefahren ist, an Kreuzung B ankommt und dort "uber einen anderen Sensor f"ahrt. Die \textit{Verfolgung} eines Autos ist somit nicht m"oglich, da nicht festgestellt werden kann, wie weit es sich bis zur n"achsten Momentaufnahme fortbewegt hat. Aus diesem Grund kann ein Fahrzeug nicht "uber Kreuzungen hinweg identifiziert werden.\\ \\ - Ebenfalls kann die Geschwindigkeit der Fahrzeuge nicht ermittelt werden. In \textit{Verkehrsdynamik und -simulation} wird eine Methode (siehe Kapitel 3.4 \cite{book:treiberkesting}) beschreibt, welche es erlaubt die Geschwindigkeit der Fahrzeuge, die über einen Sensor fahren, abzuschätzen unter Zuhilfenahme einer mittleren Fahrzeuglänge. Neben dieser werden allerdings die exakten Belegzeiten den Sensors benötigt. Diese standen nicht zur Verfügung. - \subsubsection{Herausforderung: Genaues Bestimmen des Abbiegeverhaltens an den Sensoren} \label{sec:datengrund:abbprob} - Das das Abbiegeverhalten nicht f"ur jede Minute berechnet werden kann, ist auf zu wenige Sensorwerte zur"uckzuf"uhren. In den Kreuzungen von Darmstadt sind die Induktionsschleifen am Kreuzungseingang verbaut, jedoch nicht am Kreuzungsausgang (bis auf wenige Ausnahmen). Aus diesem Grund wurden die sog. \textit{Validierungssensoren} nicht modelliert. Es kann f"ur Mischspursensoren folglich nicht \textit{live} bestimmt werden, wie viele Fahrzeuge in die eine und wie viele in die andere Richtung gefahren sind, da keine Messungen der Kreuzungsausg"ange vorliegen. Um den Fluss trotzdem bestimmen zu k"onnen, wird in dieser Arbeit mit Abbiegewahrscheinlichkeiten gearbeitet, die angeben, wie viel Prozent des Verkehrs, der "uber einen Sensor f"ahrt, die Kreuzung in welche Richtung verl"asst. Die Wahrscheinlichkeiten, die f"ur diese Arbeit zur Verf"ugung standen, sind die gemittelte Abbiegewahrscheinlichkeiten an den Sensoren, die von der Stadt Darmstadt gemessen wurden. Eine Bestimmung der exakten Abbiegewahrscheinlichkeiten f"ur jede Minute ist mit einem fl"achendeckenden Einsatz von Vallidierungssensoren m"oglich. Mehr Informationen zu Vallierungssensoren und deren Verwendungsm"oglichkeiten sind im Kapitel \ref{sec:berechnung} aufgezeigt.\\ \\ + Die Daten der Induktionsschleifen sind die Werte der Sensoren "uber die letzte Minute. Sie zeigen eine Art summierte Momentaufnahme des Verkehrs an den Messpunkten. Das macht es allerdings schwer, zwei Messungen in eine Beziehung zu setzen. Bildlich gesprochen kann man nicht trivial bestimmen, wie lange ein Fahrzeug von der einen zur anderen Kreuzung ben"otigt. Da die Daten nur f"ur bestimmte Zeitpunkte zur Verf"ugung stehen, kann nicht mehr festgestellt werden, wann ein Fahrzeug, welches an Kreuzung A "uber den Sensor gefahren ist, an Kreuzung B ankommt und dort "uber einen anderen Sensor f"ahrt. Die \textit{Verfolgung} eines Fahrzeugs/Fahrzeugkolonne ist somit nicht m"oglich, da nicht festgestellt werden kann, wie weit es sich bis zur n"achsten Momentaufnahme fortbewegt hat. Aus diesem Grund kann ein Fahrzeug nicht "uber Kreuzungen hinweg identifiziert werden.\\ \\ + Ebenfalls kann die Geschwindigkeit der Fahrzeuge nicht ermittelt werden. In \textit{Verkehrsdynamik und -simulation} wird eine Methode (siehe Kapitel 3.4 \cite{book:treiberkesting}) beschreibt, welche es erlaubt die Geschwindigkeit der Fahrzeuge, die "uber einen Sensor fahren, abzusch"atzen unter Zuhilfenahme einer mittleren Fahrzeugl"ange. Neben dieser werden allerdings die exakten Belegzeiten den Sensors ben"otigt. Diese standen nicht zur Verf"ugung. + \subsubsection{Herausforderung: Genaues Bestimmen des Abbiegeverhaltens an den Mischspursensoren} \label{sec:datengrund:abbprob} + Dass das Abbiegeverhalten an Mischspursensoren nicht f"ur jede Minute berechnet werden kann, ist auf zu wenige Sensorwerte zur"uckzuf"uhren. In den Kreuzungen von Darmstadt sind die Induktionsschleifen am Kreuzungseingang verbaut, jedoch nicht am Kreuzungsausgang (bis auf wenige Ausnahmen). Aus diesem Grund wurden die sog. \textit{Validierungssensoren} nicht modelliert. Es kann f"ur Mischspursensoren folglich nicht \textit{live} bestimmt werden, wie viele Fahrzeuge in die eine und wie viele in die andere Richtung gefahren sind, da keine Messungen der Kreuzungsausg"ange vorliegen. Um den Fluss trotzdem bestimmen zu k"onnen, wird in dieser Arbeit mit Abbiegewahrscheinlichkeiten gearbeitet, die angeben, wie viel Prozent des Verkehrs, der "uber einen Sensor f"ahrt, die Kreuzung in welche Richtung verl"asst. Die Wahrscheinlichkeiten, die f"ur diese Arbeit zur Verf"ugung standen, sind die gemittelte Abbiegewahrscheinlichkeiten an den Sensoren, die von der Stadt Darmstadt gemessen wurden. Eine Bestimmung der exakten Abbiegewahrscheinlichkeiten f"ur jede Minute ist mit einem fl"achendeckenden Einsatz von Vallidierungssensoren m"oglich. Mehr Informationen zu Vallierungssensoren und deren Verwendungsm"oglichkeiten sind im Kapitel \ref{sec:berechnung} aufgezeigt.\\ \\ Die Arbeit von \textsc{M. Scholz} \cite{thesis:michael} versucht dieses Problem durch das Gleichsetzen des Kreuzungsausgangswertes mit dem Eingangswert der darauffolgenden Kreuzung zu l"osen. Dies ist allerdings nicht im Minutentakt durchzuf"uhren. Durch den Zeitversatz der Messungen m"ussen die Werte gemittelt werden. F"ur eine Berechnung des momentanen Abbiegeverhaltens der Fahrzeuge zu einem beliebigen Zeitpunkt eignet sich das Verfahren nicht. \newpage \ No newline at end of file diff --git a/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/tex/uebersicht.tex b/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/tex/uebersicht.tex index 6de45049..082dd435 100644 --- a/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/tex/uebersicht.tex +++ b/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/tex/uebersicht.tex @@ -1,10 +1,10 @@ \section{Kurzfassung}\label{sec:uebersicht} -In Ballungsgebieten, vornehmlich in St"adten, steigt die Anzahl der Verkehrsteilnehmer. Insbesondere die Anzahl der Fahrzeuge ist in den letzten Jahren drastisch gestiegen. Diese zunehmende Belastung wirkt sich auf Stra"sen, auf den Verkehr und durch Verschmutzung und L"armbelastung auch auf den Menschen aus. Um der gestiegenen Anzahl an Fahrzeugen gerecht werden zu können, wurden verkehrsabh"angige Ampelanlagen entwickelt, welche ihre Ampelphasen dem Verkehrsaufkommen anpassen. Hierf"ur wird der Verkehr der einzelnen Spuren einer Kreuzung mithilfe von Sensoren - Induktionsschleifen - erfasst. Mit der fortschreitenden Technisierung und dem gestiegenem Verkehr erhielten diese \textit{adaptiv} gesteuerten Ampelanlagen Einzug in die Stra"sen gr"o"serer St"adte, um die bereits vorhandenen Verkehrswege besser nutzen zu k"onnen.\\ \\ +In Ballungsgebieten, vornehmlich in St"adten, steigt die Anzahl der Verkehrsteilnehmer. Insbesondere die Anzahl der Fahrzeuge ist in den letzten Jahren drastisch gestiegen. Diese zunehmende Belastung wirkt sich auf Stra"sen, auf den Verkehr und durch Verschmutzung und L"armbelastung auch auf den Menschen aus. Um der gestiegenen Anzahl an Fahrzeugen gerecht werden zu k"onnen, wurden verkehrsabh"angige Ampelanlagen entwickelt, welche ihre Ampelphasen dem Verkehrsaufkommen anpassen. Hierf"ur wird der Verkehr der einzelnen Spuren einer Kreuzung mithilfe von Sensoren - Induktionsschleifen - erfasst. Mit der fortschreitenden Technisierung und dem gestiegenem Verkehr erhielten diese \textit{adaptiv} gesteuerten Ampelanlagen Einzug in die Stra"sen gr"o"serer St"adte, um die bereits vorhandenen Verkehrswege besser nutzen zu k"onnen.\\ \\ In dieser Arbeit wird untersucht, in wieweit man durch Verkehrsdaten, die mit Hilfe von Induktionsschleifen auf den Stra"sen erfasst werden, Verkehrsfl"usse berechnen und voraussagen kann. Hierf"ur wurde ein zweistufiges Graphen-basiertes Modell der Stra"se entwickelt und verschiedene Ans"atze, um Verkehrsfl"usse innerhalb einer Kreuzung und zwischen Kreuzungen zu berechnen, diskutiert. Als Grundlage dieser Berechnungen dienen Induktionsschleifenwerte der Stadt \textit{Darmstadt}, die eine Vielzahl ihrer Kreuzungen mit Induktionsschleifen versehen hat.\\ \\ Mithilfe von linearen Gleichungssystemen konnten Verkehrsfl"usse innerhalb von Kreuzungen, sowie eine Anzahl an Verkehrsteilnehmern, welche eine Kreuzung in eine bestimmte Richtung verlassen, berechnet werden. Neben den Sensorwerten der Induktionsschleifen kamen dabei sog. Abbiegewahrscheinlichkeiten zum Einsatz. Diese wurden ebenfalls von der Stadt Darmstadt zur Verf"ugung gestellt. Eine Visualisierung des entwickelten Graphen erlaubt es die berechneten Verkehrsfl"usse besser zu untersuchen. Eine zweite Visualisierung projeziert das Stra"senmodell auf eine Luftbildkarte. Die Validit"at der ermittelten Daten h"angt allerdings von den zugrundeliegenden Sensorwerten ab. In einer Verkehrsz"ahlung konnten ein Teil der modellierten Sensoren untersucht und bei einigen Z"ahlungen eine sehr hohe Genauigkeit festgestellt werden. Bei anderen Untersuchungen ergab die Z"ahlung allerdings Abweichungen von bis zu siebenhundert Prozent.\\ \\ \section*{Abstract} -In urban areas, particularly in cities, the number of road users is increasing. Especially the number of cars has increased dramatically in recent years. This increase affects roads, traffic, and through pollution also humans. To meet the requirements for the increased number of vehicles new traffic-light systems have been developed which can adjust their traffic signals according to traffic volume. For this purpose, the traffic of the individual lanes of a crossing is monitored by sensors - so called induction loops. With the progressive technologization and increased traffic so called \texit{adaptive} traffic light systems found a way into the streets of major cities to use the existing roads in a more effective manner.\\ \\ -In this thesis is reasearched to what extent one can calculate and predict traffic flows with traffic data collected by induction loops on the streets. For this purpose, a two-stage graph-based model of the road was developed and different approaches to calculate traffic flows within a crossing and between crossings are discussed. The basis of these calculations are induction loop values from the city of \textit{Darmstadt}, which has installed a large number of induction loops within their crossroads.\\ \\ -Using a systems of linear equations, traffic flows within crossroads, as well as a number of vehicles who leave an intersection in a particular direction could be calculated. In addition to the sensor values of the induction loops so-called Turnpropabilities were used. These were provided by the City of Darmstadt also. Furthermore a visualization of the developed graph allows to study the calculated traffic flows better. A second visualization projected the road model to an aerial map. However, the validity of the calculated data depends on the underlying sensor values. In a trafficstudy a part of the modeled sensors were investigated and some were identified to have a very good accuracy. Others, however, were counting wrong - up to seven hundred percent. +In urban areas, particularly in cities, the number of road users is increasing. Especially the number of cars has increased dramatically in recent years. This increase affects roads, traffic, and by pollution also humans. To meet the requirements for the increased number of vehicles new traffic-light systems have been developed which can adjust their traffic signals according to traffic volume. For this purpose, the traffic of the individual lanes of a crossing is monitored by sensors - so called inductive loops. With the progressive technologization and increased traffic so called \textit{adaptive} traffic light systems found a way into the streets of major cities to use the existing roads in a more effective manner.\\ \\ +In this thesis is reasearched to what extent one can calculate and predict traffic flows with traffic data collected by inductive loops on the streets. For this purpose, a two-stage graph-based model of the road was developed and different approaches to calculate traffic flows within a crossing and between crossings are discussed. The basis of these calculations are inductive loop values from the city of \textit{Darmstadt}, which has installed a large number of inductive loops within their crossroads.\\ \\ +Using a systems of linear equations, traffic flows within crossroads, as well as a number of vehicles who leave an intersection in a particular direction could be calculated. In addition to the sensor values of the inductive loops so-called Turnpropabilities were used. These were provided by the City of Darmstadt as well. Furthermore a visualization of the developed graph allows to study the calculated traffic flows better. A second visualization projects the road model to an aerial map. However, the validity of the calculated data depends on the underlying sensor values. In a trafficstudy a part of the modeled sensors were investigated and some were identified to have a very good accuracy. Others, however, were counting wrong - up to seven hundred percent. \newpage \ No newline at end of file diff --git a/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/tex/validierung.tex b/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/tex/validierung.tex index 135ad40b..08a99707 100644 --- a/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/tex/validierung.tex +++ b/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/tex/validierung.tex @@ -10,10 +10,10 @@ F"ur die Validierung wurde die Hypothese H1 formuliert: Um dieses Verfahren anwenden zu k"onnen, m"ussen Validierungssensoren fl"achendeckend auf den Kreuzungen zur Verf"ugung stehen. Dann kann durch Weglassen der Sensor- oder der Validierungssensordaten die Berechnung erfolgen und die ausgelassenen Daten k"onnen zur Validierung eingesetzt werden.\\ \\ Die vorliegenden Daten der Sensorwerte verbieten das Auslassen von Sensordaten, da die Berechnung ansonsten nicht erfolgen kann. Deshalb kann dieses Verfahren nicht verwendet werden, um die berechneten Daten zu validieren. \subsection{Verkehrsz"ahlung} - Da kein anderes Testverfahren gefunden wurde, welches eine Validierung der Daten erm"oglicht h"atte, wurde im Rahmen dieser Arbeit eine Verkehrsz"ahlung durchgef"uhrt (siehe Anhang \autoref{verkehrszaelung:xr}). Diese Verkehrsz"ahlung wurde mit Hilfe von \textit{M. Scholz}\cite{thesis:michael} durchgef"uhrt. Gez"ahlt wurde mit Hilfe von Strichlisten an den Kreuzungen A12, A23 und A4. Dabei wurden in der einen Messreihe die Fahrzeuge an den Ausg"angen gez"ahlt, um die berechneten Werte der virtuellen Kreuzungsausg"ange in dem Graphenmodell validieren zu k"onnen. Desweiteren wurden die Fahrzeuge gez"ahlt, die "uber die Sensoren A12.D31, A23.D3 und A23.D1 gefahren sind. Jeder Sensor bzw. Ausgang wurde daf"ur "uber einen Zeitraum von 15 Minuten beobachtet und der Verkehr gez"ahlt.\\ \\ - In einem Zweiten Schritt wurden anhand der Sensorwerte der Induktionsschleife und des Modells der drei Kreuzungen die Werte f"ur die Ausg"ange berechnet. F"ur Mischspursensoren wurden die Abbiegewahrscheinlichkeiten der Stadt Darmstadt verwendet. Dabei ergab sich eine Differenz von bis zu 65\%. Die beste Berechnung hatte eine Abweichung von 7\%. Die Abbiegewahrscheinlichkeiten erwiesen sich als noch unzuverl"assiger. So wurde f"ur den Sensor A12.D31 eine Abweichung von 130\% festgestellt. Dies erkl"art sich mit der Erhebungsmethode der Abbiegewahrscheinlichkeiten; Sie sind "uber alle Messungen gemittelt.\\ \\ - Daraufhin wurde der Sensor D31 der Kreuzung A12 in einer zweiten Verkehrsz"ahlung untersucht um die Genauigkeit der Sensoren zu "uberpr"ufen (siehe Anhang \autoref{verkehrszaelung:d31}). Daf"ur wurden diejenigen Verkehrsteilnehmer gez"ahlt, die "uber den Sensor gefahren sind und dabei zwischen den verschiedenen Fahrzeugtypen Auto, LKW und Fahrrad unterschieden. Dabei wurden starke Abweichungen der Sensoren von den gez"ahlten Werten gemessen. Die Durchschnittliche Abweichung von 16.67\% und die maximale Abweichung von 700\% l"asst sich zum einen auf schlechte und ungenaue Sensorik (vgl. Kapitel \ref{sec:grundlagen}) zur"uckf"uhren, zum anderen sind die Sensoren so eingestellt, dass immer jedes Kraftfahrzeug erkannt wird um die Fahrtrichtung frei zu geben. Aus diesem Grund z"ahlt der Sensor LKWs doppelt - dies konnte in der Verkehrsz"ahlung festgestellt werden. \\ \\ + Da kein anderes Testverfahren gefunden wurde, welches eine Validierung der Daten erm"oglicht h"atte, wurde im Rahmen dieser Arbeit eine Verkehrsz"ahlung durchgef"uhrt (siehe Anhang \autoref{verkehrszaelung:xr}). Diese Verkehrsz"ahlung wurde mit Hilfe von \textsc{M. Scholz}\cite{thesis:michael} durchgef"uhrt. Gez"ahlt wurde mit Hilfe von Strichlisten an den Kreuzungen A12, A23 und A4. Dabei wurden in der einen Messreihe die Fahrzeuge an den Ausg"angen gez"ahlt, um die berechneten Werte der virtuellen Kreuzungsausg"ange in dem Graphenmodell validieren zu k"onnen. Desweiteren wurden die Fahrzeuge gez"ahlt, die "uber die Sensoren A12.D31, A23.D3 und A23.D1 gefahren sind. Jeder Sensor bzw. Ausgang wurde daf"ur "uber einen Zeitraum von 15 Minuten beobachtet und der Verkehr gez"ahlt.\\ \\ + In einem zweiten Schritt wurden anhand der Sensorwerte der Induktionsschleife und des Modells der drei Kreuzungen die Werte f"ur die Ausg"ange berechnet. F"ur Mischspursensoren wurden die Abbiegewahrscheinlichkeiten der Stadt Darmstadt verwendet. Dabei ergab sich eine Differenz von bis zu 65\%. Die beste Berechnung hatte eine Abweichung von 5\%. Die Abbiegewahrscheinlichkeiten erwiesen sich als noch unzuverl"assiger. So wurde f"ur den Sensor A12.D31 eine Abweichung von 130\% festgestellt. Dies erkl"art sich mit der Erhebungsmethode der Abbiegewahrscheinlichkeiten; Sie sind "uber alle Messungen gemittelt.\\ \\ + Daraufhin wurde der Sensor D31 der Kreuzung A12 in einer zweiten Verkehrsz"ahlung untersucht um die Genauigkeit der Sensoren zu "uberpr"ufen (siehe Anhang \autoref{verkehrszaelung:d31}). Daf"ur wurden diejenigen Verkehrsteilnehmer gez"ahlt, die "uber den Sensor gefahren sind und zwischen den verschiedenen Fahrzeugtypen Auto, LKW und Fahrrad unterschieden. Dabei wurden starke Abweichungen der Sensoren von den gez"ahlten Werten gemessen. Die Durchschnittliche Abweichung von 16.67\% und die maximale Abweichung von 700\% l"asst sich zum einen auf schlechte und ungenaue Sensorik (vgl. Kapitel \ref{sec:grundlagen}) zur"uckf"uhren, zum anderen sind die Sensoren so eingestellt, dass immer jedes Kraftfahrzeug erkannt wird um die Fahrtrichtung frei zu geben. Aus diesem Grund z"ahlt der Sensor LKWs doppelt - dies konnte in der Verkehrsz"ahlung festgestellt werden. \\ \\ Die Erkenntnisse "uber die Ungenauigkeiten der Sensoren decken sich mit den Befunden der Dissertation von \textsc{N. Lehnhoff} \cite{thesis:lehnhoff}. In dem dort untersuchten Gebiet der Stadt Hannover wurde eine sehr starke Varianz der Messgenauigkeit der dort verbauten Induktionsschleifen festgestellt. So wird festgestellt, dass etwa ein drittel alle Sensoren eine sehr Hohe Genauigkeit von 90\% aufweisen. Ein anderer Teil dagegen erweist sich als sehr ungenau mit einer Genauigkeit von unter 40\%. Diese Ungenauigkeiten und die Tatsache, dass die Induktionsschleifenwerte die einzigen Sensordaten sind und diese sich nicht unter sich validieren lassen sind Grund f"ur die Ungenauigkeiten der berechneten Verkehrswerte. \\ \\ - Aufgrund der berechneten Verkehrswerte und deren Abweichung zu den gez"ahlten Werten ist die Hypothese H1 zu verwerfen. Da sich die Berechnung ausschlie"slich die Sensorwerte der Induktionsschleifen st"utzt, steht die Genauigkeit der Berechnung direkt in Verbindung mit der Genauigkeit der Sensordaten. Die Sensordaten gen"ugen der Genauigkeitsanforderung von 90\% nicht. Demzufolge w"urde eine Verbesserung der Sensorwerte direkt eine Verbesserung der berechneten Werte herbeif"uhren. Die Verkehrsz"ahlung belegt das.\\ \\ - Eine tabellarische Auswertung der Verkehrsz"ahlung, im Vergleich zu den von den Sensoren gemessenen Werten, ist im Anhang zu finden (siehe \autoref{verkehrszaelung:xr} und \autoref{verkehrszaelung:d31}). + Aufgrund der berechneten Verkehrswerte und deren Abweichung zu den gez"ahlten Werten von 27\% im Durchschnitt ist die Hypothese H1 zu verwerfen. Da sich die Berechnung ausschlie"slich die Sensorwerte der Induktionsschleifen und die Abbiegewahrscheinlichkeiten an den Sensoren st"utzt, steht die Genauigkeit der Berechnung direkt in Verbindung mit der Genauigkeit der Sensordaten bzw. Abbiegewahrscheinlichkeiten. Demzufolge w"urde eine Verbesserung der Daten direkt eine Verbesserung der berechneten Werte herbeif"uhren.\\ \\ + Eine tabellarische Auswertung der Verkehrsz"ahlungen, im Vergleich zu den von den Sensoren gemessenen Werten, ist im Anhang zu finden (siehe \autoref{verkehrszaelung:xr} und \autoref{verkehrszaelung:d31}). \newpage \ No newline at end of file diff --git a/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/tex/visualisierung.tex b/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/tex/visualisierung.tex index 324f689f..f474a34f 100644 --- a/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/tex/visualisierung.tex +++ b/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/tex/visualisierung.tex @@ -1,24 +1,31 @@ \section{Visualisierung}\label{sec:visualisierung} -In diesem Kapitel wird beschrieben, wie der im Kapitel \ref{sec:modell} entwickelte und im Kapitel \ref{sec:berechnung} mit Werten bef"ullte Graph mit Hilfe von \textit{JGraph} visualisiert wird. Neben den Graphen wird eine Kreuzungs"ubersicht mithilfe des \textit{JMapViewer} Frameworks und Geoinformationen der JEE6 Anwendung\cite{thesis:mueller} mit den untersuchten Sensoren am Computer visualisiert.\\ \\ +In diesem Kapitel wird beschrieben, wie der im Kapitel \ref{sec:modell} entwickelte und im Kapitel \ref{sec:berechnung} mit Werten bef"ullte Graph mit Hilfe von \textit{JGraph} visualisiert wird. Neben den Graphen wird eine Kreuzungs"ubersicht unter Verwendung des \textit{JMapViewer} Frameworks und Geoinformationen der \textit{TrafficEye}-Anwendung\cite{thesis:mueller} mit den untersuchten Sensoren am Computer visualisiert.\\ \\ Visualisierung eignet sich deshalb besonders gut, da die berechneten Zusammenh"ange komplex und wenig zug"anglich sind. Eine Visualisierung erm"oglicht eine andere Sicht auf den Sachverhalt und l"asst sich leichter auf Korrektheit oder Fehler "uberpr"ufen. \subsection{Visualisierung des Graphen mit JMapViewer} - Um den Zusammenhang zwischen Realit"at und dem Graphen-basierten Modell herzustellen wurden die Kreuzungsinformationen auf eine Landkarte projeziert. Hierzu dient das \textit{JMapViewer} Framework\footnote{JMapViewer Sourcecode ist unter \url{http://svn.openstreetmap.org/applications/viewer/jmapviewer/} zu erhalten.}, welches auf das Kartenmaterial des Open-Street-Map-Projektes, kurz \glslink{gls:osm}{OSM}\footnote{Offiziell Website des OSM Projektes: http://www.openstreetmap.org/}, zugreift und dem Programmierer die M"oglichkeit gibt eine eigene Kartenanwendung zu schreiben.\\ \\ + Um den Zusammenhang zwischen Realit"at und dem Graphen-basierten Modell herzustellen wurden die Kreuzungsinformationen auf eine Landkarte projeziert. Hierzu dient das \textit{JMapViewer} Framework\footnote{JMapViewer Sourcecode ist unter \url{http://svn.openstreetmap.org/applications/viewer/jmapviewer/} zu erhalten.}, welches auf das Kartenmaterial des Open-Street-Map-Projektes, kurz \glslink{gls:osm}{OSM}\footnote{Offiziell Website des OSM Projektes: http://www.openstreetmap.org/}, zugreift und dem Programmierer die M"oglichkeit gibt eine eigene Kartenanwendung zu schreiben. + \begin{figure}[h] + \centering + \includegraphics[width=0.8\textwidth-2\fboxsep-2\fboxrule]{pic/osm_overview} + \caption[JMapViewer Anwendung mit eingezeichneten Kreuzungsbereichen und Sensorpositionen]{JMapViewer Anwendung mit eingezeichneten Kreuzungsbereichen (rot) und Sensorpositionen (gelb). Zentriert auf den Bereich der \textit{Ministadt}} + \label{abb:jmapviewer} + \end{figure}\\ In dieser Arbeit wurden die Kreuzungsbereiche auf die OSM-Karte projeziert und die Sensoren verzeichnet. Die Daten stammen dabei aus der Datenbank, deren Schema in Kapitel \ref{sec:modell:datenbankschema} beschrieben ist. Die Visualisierung dient der "Ubersicht und um die korrekte Positionierung von Kreuzungen und Sensoren zu "uberpr"ufen. Die Sensoren werden hierf"ur als gelbe Kreise dargestellt, Kreuzungsbereiche werden mit einem roten Rechteck markiert. Die Anwendung bringt schon von Haus aus Navigationsm"oglichkeiten mit, um den betrachteten Kartenausschnitt zu manipulieren und es kann auf drei verschiedene Kartens"atze zur"uckgriffen oder ein lokal gespeicherter benutzen werden. Die Kartens"atze sind die folgenden: \begin{enumerate} \item{\textit{Mapnik}: CAD "ahnliche Ansicht der Karte aus dem \glslink{gls:osm}{OSM} Projekt.} \item{\textit{OSM Cycle Map}: Die Fahrradkarte des OSM Projekts.} \item{\textit{Bing Aerial Map}: Microsoft Bing\footnote{Das Kartenmaterial von Micorsoft Bing kann unter \url{http://www.bing.com/maps/} abgerufen werden.} Satellitenbilder.} \item{\textit{Tiles At Home}: Lokal gespeichertes Kartenset.} - \end{enumerate} - \begin{figure} - \centering - \includegraphics[width=0.8\textwidth-2\fboxsep-2\fboxrule]{pic/osm_overview} - \caption[JMapViewer Anwendung mit eingezeichneten Kreuzungsbereichen und Sensorpositionen]{JMapViewer Anwendung mit eingezeichneten Kreuzungsbereichen (rot) und Sensorpositionen (gelb). Zentriert auf den Bereich der \textit{Ministadt}} - \label{abb:jmapviewer} - \end{figure} - Durch zoomen und verschieben der Karte k"onnen die einzelnen Kreuzungen untersucht werden. Der Detailgrad der Darstellung ist dabei direkt abh"angig von dem Kartenmaterial, das OSM liefert. OSM erlaubt es dem Nutzer, "uber ein eigenst"andiges Werkzeug Details in das Kartenmaterial einzupflegen. Da das Projekt sehr beliebt ist, weisen die meisten Bereiche des betrachteten Ausschnitts in etwa die Qualit"at der CAD-Zeichnungen der Stadt Darmstadt (siehe Kapitel \ref{sec:daten:cad}) auf. In Abbildung \autoref{abb:jmapviewer} ist die entwickelte Anwendung mit dem Kartenausschnitt der 'Ministadt' zu sehen. + \end{enumerate} + Durch zoomen und verschieben der Karte k"onnen die einzelnen Kreuzungen untersucht werden. Der Detailgrad der Darstellung ist dabei direkt abh"angig von dem Kartenmaterial, das OSM liefert. OSM erlaubt es dem Nutzer, "uber ein eigenst"andiges Werkzeug Details in das Kartenmaterial einzupflegen. Da das Projekt sehr beliebt ist, weisen die meisten Bereiche des betrachteten Ausschnitts in etwa die Qualit"at der CAD-Zeichnungen der Stadt Darmstadt (siehe Kapitel \ref{sec:daten:cad}) auf. In \autoref{abb:jmapviewer} ist die entwickelte Anwendung mit dem Kartenausschnitt der \textit{Ministadt} zu sehen. \subsection{Visualisierung des JGraphT-Graphen}{ - Die Visualisierung des \textit{\gls{gls:jgrapht}} Graphen ist eine Visualisierung der Berechnungsstruktur, da die Berechnung an dem Graphen vollzogen wird. Mehr Informationen hierzu sind im Kapitel \ref{sec:berechnung} zu finden. In Verbindung mit den Latitude und Longitude Koordinaten k"onnen die Knoten des Graphen auf dem Bildschirm angeordnet werden um eine Identifizierung von Objekten zu erleichtern. Der Nutzer erh"alt weiterhin die M"oglichkeit die einzelnen Knoten manuell nachzujustieren. Dies ist insbesondere f"ur solche Knoten ohne g"ultige Koordinaten hilfreich.\\ \\ + Die Visualisierung des \textit{\gls{gls:jgrapht}} Graphen ist eine Visualisierung der Berechnungsstruktur, da die Berechnung an dem Graphen vollzogen wird. Mehr Informationen hierzu sind im Kapitel \ref{sec:berechnung} zu finden. In Verbindung mit den Latitude und Longitude Koordinaten k"onnen die Knoten des Graphen auf dem Bildschirm angeordnet werden um eine Identifizierung von Objekten zu erleichtern. Der Nutzer erh"alt weiterhin die M"oglichkeit die einzelnen Knoten manuell nachzujustieren. Dies ist insbesondere f"ur solche Knoten ohne g"ultige Koordinaten hilfreich. + \begin{figure}[h] + \centering + \subfigure[Kreuzungs"ubersichtsgraph mit JGraph visualisiert.\label{abb:jgraphtubersicht}] {\includegraphics[width=0.5\textwidth-2\fboxsep-2\fboxrule]{pic/jgraphuebersicht}} + \subfigure[Kreuzung A46 mit JGraph visualisiert.\label{abb:jgraphtxr}] {\includegraphics[width=0.5\textwidth-2\fboxsep-2\fboxrule]{pic/jgraphxr}} + + \caption{JGraphT-Graph Visualisierung mithilfe von JGraph.} + \end{figure}\\ Ziel dieser Visualisierung ist es, die berechneten Werte optisch aufbereitet darzustellen. Die Anordnung nach Koordinaten erm"oglicht es, den generierten Graphen einfach mit der Realit"at zu vergleichen. Es werden im Gegensatz zu der Visualisierung mit Luftbildern nicht nur die Kreuzungs"ubersicht visualisiert, sondern auch die einzelnen Kreuzungen, da f"ur beide ein Graph vorhanden ist (siehe Kapitel \ref{sec:modell}). Die Erzeugung der Graphen ist dabei auf die Visualisierungsf"ahigkeit der Java Graphen-Bibliothek \textit{\gls{gls:jgraph}} gest"utzt. Die \textit{JGraphT}-Bibliothek bietet eine Schnittstelle zu dieser Bibliothek und erlaubt es Graphen mit wenigen Befehlen zu visualisieren. In \autoref{lst:create_vis_graph} ist die Konvertierung eines \textit{JGraphT}-Graphen und das Auftragen auf ein scrollbares Fenster aufgezeigt.\\ \begin{minipage}[t]{\dimexpr\textwidth-3\fboxsep-2\fboxrule-1em} \begin{lstlisting}[caption={[Befehl zur Konvertierung und Darstellung eines JGraphT Graphen als JGraph] Befehl zur Konvertierung und Darstellung eines JGraphT Graphen als JGraph.}, label={lst:create_vis_graph}, captionpos=bsec] @@ -33,16 +40,9 @@ Visualisierung eignet sich deshalb besonders gut, da die berechneten Zusammenh"a frame.getContentPane().add(scrPane, BorderLayout.CENTER); \end{lstlisting} \end{minipage}\\ - Das Resultat ist eine simple Darstellung des Graphen. Auf Knoten, den Kreuzungen in der Kreuzungs"ubersicht, werden dabei der Name der entsprechenden Kreuzung, sowie die Anzahl der Sensorwerte, die f"ur die Kreuzung zur Verf"ugung stehen, aufgetragen. Ein weiterer Wert zeigt auf, wie viele der Daten f"ur die Berechnung zur Verf"ugung stehen und wie viele Testdaten aus der Gesamtdatenmenge extrahiert wurden. Kanten werden in der Kreuzungs"ubersicht mit dem berechneten Verkehrswert, der in die entsprechenden Richtung aus der Kreuzung flie"st, markiert. Um zwei Kanten, die beiden m"oglichen Fahrtrichtungen zwischen zwei Knoten auseinander halten zu k"onnen, wird an jeder Kante, zus"atzlich zu dem Verkehrswert, die Kreuzung in dessen Richtung der Verkehr flie"st mit angegeben. Dieser Wert entstammt der Berechnung auf den darunterliegenden Kreuzungsgraphen, für die ein Fahrzeug-Wert für alle Ausgänge berechnet wird - dieser wird daraufhin an die enstrpechenden Kanten im Ãœbersichtsgraph annotiert. Die Funktion \textit{drawGUI} des entwickelten Programms für die Modellierung mit Hilfe des JGraphT-Graphen ist dabei für das Konvertieren und Darstellen des Graphen verantwortlich und führt die Schritte, die in \autoref{lst:create_vis_graph} beschrieben sind, aus. Zusätzlich wird die gespeicherte Position der Knoten (Latitude und Longitude) auf dem Bildschirm vorangeordnet, sofern eine Positionsangabe vorhanden ist.\\ \\ - F"ur die einzelnen Kreuzungen wird ebenfalls ein Graph generiert, der Sensor- oder virtuelle Sensorknoten als Knoten besitzt. Kanten, die die einzelnen Knoten verbinden, werden mit aufgetragenen Abbiegewahrscheinlichkeiten dargestellt. Knoten geben Auskunft "uber den realen bzw. virtuellen Sensornamen, den Sensorwert und gegebenenfalls einen Testwert. Die berechneten Werte werden ebenfalls wie Sensorwerte dargestellt. Aus diesem Grund wird der Sensorwert als Fließkommazahl dargestellt, da die Berechnung Fließkommazahlen liefern kann. - \begin{figure} - \centering - \subfigure[Kreuzungs"ubersichtsgraph mit JGraph visualisiert.\label{abb:jgraphtubersicht}] {\includegraphics[width=0.5\textwidth-2\fboxsep-2\fboxrule]{pic/jgraphuebersicht}} - \subfigure[Kreuzung A46 mit JGraph visualisiert.\label{abb:jgraphtxr}] {\includegraphics[width=0.5\textwidth-2\fboxsep-2\fboxrule]{pic/jgraphxr}} - - \caption{JGraphT-Graph Visualisierung mithilfe von JGraph.} - \end{figure} - Für das Erzeugen der einzelnen Visualisierungen ist die Funktion \textit{buildXRGUI} zuständig. Sie funktioniert analog zu der Funktion \textit{drawGUI}.\\ \\ - In \autoref{abb:jgraphtubersicht} ist der generierte Kreuzungsübersichtsgraph für die \textit{Ministadt} zu sehen. \autoref{abb:jgraphtxr} stellt die Kreuzung A46 dar. Der Testwert ist immer \textit{null}, da das extrahieren einer Testmenge aus der Gesamtdatenmenge nicht möglich war ohne die Berechnung unmöglich zu machen (siehe Kapitel \ref{sec:validierung}). + Das Resultat ist eine simple Darstellung des Graphen. Auf Knoten, den Kreuzungen in der Kreuzungs"ubersicht, werden dabei der Name der entsprechenden Kreuzung, sowie die Anzahl der Sensorwerte, die f"ur die Kreuzung zur Verf"ugung stehen, aufgetragen. Ein weiterer Wert zeigt auf, wie viele der Daten f"ur die Berechnung zur Verf"ugung stehen und wie viele Testdaten aus der Gesamtdatenmenge extrahiert wurden. Kanten werden in der Kreuzungs"ubersicht mit dem berechneten Verkehrswert, der in die entsprechenden Richtung aus der Kreuzung flie"st, markiert. Um zwei Kanten, die beiden m"oglichen Fahrtrichtungen zwischen zwei Knoten auseinander halten zu k"onnen, wird an jeder Kante, zus"atzlich zu dem Verkehrswert, die Kreuzung in dessen Richtung der Verkehr flie"st mit angegeben. Dieser Wert entstammt der Berechnung auf den darunterliegenden Kreuzungsgraphen, f"ur die ein Fahrzeug-Wert f"ur alle Ausgänge berechnet wird - dieser wird daraufhin an die enstrpechenden Kanten im "Ubersichtsgraph annotiert. Die Funktion \textit{drawGUI} des entwickelten Programms f"ur die Modellierung mit Hilfe des JGraphT-Graphen ist dabei f"ur das Konvertieren und Darstellen des Graphen verantwortlich und f"uhrt die Schritte, die in \autoref{lst:create_vis_graph} beschrieben sind, aus. Zus"atzlich wird die gespeicherte Position der Knoten (Latitude und Longitude) auf dem Bildschirm vorangeordnet, sofern eine Positionsangabe vorhanden ist.\\ \\ + F"ur die einzelnen Kreuzungen wird ebenfalls ein Graph generiert, der Sensor- oder virtuelle Sensorknoten als Knoten besitzt. Kanten, die die einzelnen Knoten verbinden, werden mit aufgetragenen Abbiegewahrscheinlichkeiten dargestellt. Knoten geben Auskunft "uber den realen bzw. virtuellen Sensornamen, den Sensorwert und gegebenenfalls einen Testwert. Die berechneten Werte werden ebenfalls wie Sensorwerte dargestellt. Aus diesem Grund wird der Sensorwert als Flie"skommazahl dargestellt, da die Berechnung Flie"skommazahlen liefern kann.\\ \\ + F"ur das Erzeugen der einzelnen Visualisierungen ist die Funktion \textit{buildXRGUI} zust"andig. Sie funktioniert analog zu der Funktion \textit{drawGUI}.\\ \\ + In Abbildung \ref{abb:jgraphtubersicht} ist der generierte Kreuzungs"ubersichtsgraph f"ur die \textit{Ministadt} zu sehen. Abbildung \ref{abb:jgraphtxr} stellt die Kreuzung A46 dar. Der Testwert ist immer \textit{null}, da das extrahieren einer Testmenge aus der Gesamtdatenmenge nicht m"oglich war ohne die Berechnung unm"oglich zu machen (siehe Kapitel \ref{sec:validierung}). } \newpage \ No newline at end of file