thesis
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ed704e18b3
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311724337a
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\newlabel{verkehrszaelung:d31}{{1}{84}{Verkehrsz"ahlung am 5. August 2013\relax }{table.1}{}}
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\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {2}{\ignorespaces Verkehrszählung am 30. Juli 2013}}{85}{table.2}}
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\newlabel{verkehrszaelung:xr}{{2}{85}{Verkehrszählung am 30. Juli 2013\relax }{table.2}{}}
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\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {15}Glossar}{85}{table.2}}
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@ -1,5 +1,5 @@
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% makeindex style file created by the glossaries package
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% for document 'TUDthesis' on 2013-8-22
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% for document 'TUDthesis' on 2013-8-23
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actual '?'
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encap '|'
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level '!'
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@ -3,7 +3,7 @@
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\contentsline {figure}{\numberline {2}{\ignorespaces "Ubersicht "uber das entworfene Softwaresystem}}{5}{figure.2}
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\contentsline {figure}{\numberline {3}{\ignorespaces Induktionsschleife}}{7}{figure.3}
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\contentsline {subfigure}{\numberline {(a)}{\ignorespaces {Induktionsschleife mit Kabel nach Abfr"asen der Fahrbahn. Quelle: wikipedia.org}}}{7}{figure.3}
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\contentsline {subfigure}{\numberline {(b)}{\ignorespaces {Schematischer Aubau einer Induktionsschleife. [Entnommen aus \cite {thesis:mazur} abb todo}}}{7}{figure.3}
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||||
\contentsline {subfigure}{\numberline {(b)}{\ignorespaces {Schematischer Aubau einer Induktionsschleife. Entnommen aus \cite {thesis:mazur} Abb. 2.5}}}{7}{figure.3}
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||||
\contentsline {figure}{\numberline {4}{\ignorespaces Aufgaben und System des Verkehrsmanagements. [Abbildung Entnommen aus \cite {thesis:lehnhoff},S.7]}}{8}{figure.4}
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||||
\contentsline {figure}{\numberline {5}{\ignorespaces CSV-Datei Ausschnitt von 8.8.2013}}{11}{figure.5}
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||||
\contentsline {figure}{\numberline {6}{\ignorespaces "Ubersicht "uber die verwendeten Datenbanken der JEE6-Anwendung}}{11}{figure.6}
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@ -24,42 +24,40 @@
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||||
\contentsline {figure}{\numberline {21}{\ignorespaces Zuordnungstabelle der sensorspezifischen Richtungsangaben auf Himmelsrichtungen.}}{28}{figure.21}
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||||
\contentsline {figure}{\numberline {22}{\ignorespaces Zeitlicher Verlauf eines HMMs.}}{28}{figure.22}
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||||
\contentsline {figure}{\numberline {23}{\ignorespaces Kreuzung A4}}{34}{figure.23}
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||||
\contentsline {figure}{\numberline {24}{\ignorespaces JMapViewer Anwendung mit eingezeichneten Kreuzungsbereichen (rot) und Sensorpositionen (gelb). Zentriert auf den Bereich der \textit {Ministadt}}}{37}{figure.24}
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||||
\contentsline {subfigure}{\numberline {(a)}{\ignorespaces {Kreuzungs"ubersichtsgraph mit JGraph visualisiert.}}}{38}{subfigure.25.2}
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||||
\contentsline {subfigure}{\numberline {(b)}{\ignorespaces {Kreuzung AX mit JGraph visualisiert.}}}{38}{subfigure.25.2}
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||||
\contentsline {figure}{\numberline {25}{\ignorespaces CAD Bild der Stadt Darmstadt, mit eingezeichneten Kreuzungen}}{44}{figure.25}
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||||
\contentsline {figure}{\numberline {26}{\ignorespaces Abbiegewahrscheinlichkeiten Darmstadt Nord}}{45}{figure.26}
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\contentsline {figure}{\numberline {27}{\ignorespaces Abbiegewahrscheinlichkeiten Darmstadt S"ud}}{46}{figure.27}
|
||||
\contentsline {figure}{\numberline {28}{\ignorespaces Kreuzungs"ubersicht 'Ministadt'in der Stadt Darmstadt}}{48}{figure.28}
|
||||
\contentsline {figure}{\numberline {29}{\ignorespaces Kreuzung A3}}{50}{figure.29}
|
||||
\contentsline {figure}{\numberline {30}{\ignorespaces "Ubersetzungstabelle f"ur Kreuzung A3}}{51}{figure.30}
|
||||
\contentsline {figure}{\numberline {31}{\ignorespaces CAD Zeichnung der Kreuzung A3}}{52}{figure.31}
|
||||
\contentsline {figure}{\numberline {32}{\ignorespaces Kreuzung A4}}{53}{figure.32}
|
||||
\contentsline {figure}{\numberline {33}{\ignorespaces "Ubersetzungstabelle f"ur Kreuzung A4}}{54}{figure.33}
|
||||
\contentsline {figure}{\numberline {34}{\ignorespaces CAD Zeichnung der Kreuzung A4}}{55}{figure.34}
|
||||
\contentsline {figure}{\numberline {35}{\ignorespaces Kreuzung A5}}{56}{figure.35}
|
||||
\contentsline {figure}{\numberline {36}{\ignorespaces "Ubersetzungstabelle f"ur Kreuzung A5}}{57}{figure.36}
|
||||
\contentsline {figure}{\numberline {37}{\ignorespaces CAD Zeichnung der Kreuzung A5}}{58}{figure.37}
|
||||
\contentsline {figure}{\numberline {38}{\ignorespaces Kreuzung A12}}{60}{figure.38}
|
||||
\contentsline {figure}{\numberline {39}{\ignorespaces "Ubersetzungstabelle f"ur Kreuzung A12}}{61}{figure.39}
|
||||
\contentsline {figure}{\numberline {40}{\ignorespaces CAD Zeichnung der Kreuzung A12}}{62}{figure.40}
|
||||
\contentsline {figure}{\numberline {41}{\ignorespaces Kreuzung A23}}{63}{figure.41}
|
||||
\contentsline {figure}{\numberline {42}{\ignorespaces "Ubersetzungstabelle f"ur Kreuzung A23}}{64}{figure.42}
|
||||
\contentsline {figure}{\numberline {43}{\ignorespaces CAD Zeichnung der Kreuzung A23}}{65}{figure.43}
|
||||
\contentsline {figure}{\numberline {44}{\ignorespaces Kreuzung A28}}{66}{figure.44}
|
||||
\contentsline {figure}{\numberline {45}{\ignorespaces "Ubersetzungstabelle f"ur Kreuzung A28}}{67}{figure.45}
|
||||
\contentsline {figure}{\numberline {46}{\ignorespaces CAD Zeichnung der Kreuzung A28}}{68}{figure.46}
|
||||
\contentsline {figure}{\numberline {47}{\ignorespaces Kreuzung A29}}{69}{figure.47}
|
||||
\contentsline {figure}{\numberline {48}{\ignorespaces "Ubersetzungstabelle f"ur Kreuzung A29}}{70}{figure.48}
|
||||
\contentsline {figure}{\numberline {49}{\ignorespaces CAD Zeichnung der Kreuzung A29}}{71}{figure.49}
|
||||
\contentsline {figure}{\numberline {50}{\ignorespaces Kreuzung A46}}{73}{figure.50}
|
||||
\contentsline {figure}{\numberline {51}{\ignorespaces "Ubersetzungstabelle f"ur Kreuzung A46}}{74}{figure.51}
|
||||
\contentsline {figure}{\numberline {52}{\ignorespaces CAD Zeichnung der Kreuzung A46}}{75}{figure.52}
|
||||
\contentsline {figure}{\numberline {53}{\ignorespaces Kreuzung A59}}{76}{figure.53}
|
||||
\contentsline {figure}{\numberline {54}{\ignorespaces "Ubersetzungstabelle f"ur Kreuzung A59}}{77}{figure.54}
|
||||
\contentsline {figure}{\numberline {55}{\ignorespaces CAD Zeichnung der Kreuzung A59}}{78}{figure.55}
|
||||
\contentsline {figure}{\numberline {56}{\ignorespaces Kreuzung A104}}{79}{figure.56}
|
||||
\contentsline {figure}{\numberline {57}{\ignorespaces "Ubersetzungstabelle f"ur Kreuzung A104}}{80}{figure.57}
|
||||
\contentsline {figure}{\numberline {58}{\ignorespaces CAD Zeichnung der Kreuzung A104}}{81}{figure.58}
|
||||
\contentsline {figure}{\numberline {59}{\ignorespaces Verkehrsz"ahlung vom 30.7.2013.}}{83}{figure.59}
|
||||
\contentsline {figure}{\numberline {60}{\ignorespaces Verkehrsz"ahlung vom 5.8.2013.}}{84}{figure.60}
|
||||
\contentsline {figure}{\numberline {24}{\ignorespaces JMapViewer Anwendung mit eingezeichneten Kreuzungsbereichen (rot) und Sensorpositionen (gelb). Zentriert auf den Bereich der \textit {Ministadt}}}{38}{figure.24}
|
||||
\contentsline {subfigure}{\numberline {(a)}{\ignorespaces {Kreuzungs"ubersichtsgraph mit JGraph visualisiert.}}}{39}{subfigure.25.2}
|
||||
\contentsline {subfigure}{\numberline {(b)}{\ignorespaces {Kreuzung AX mit JGraph visualisiert.}}}{39}{subfigure.25.2}
|
||||
\contentsline {figure}{\numberline {25}{\ignorespaces CAD Bild der Stadt Darmstadt, mit eingezeichneten Kreuzungen}}{46}{figure.25}
|
||||
\contentsline {figure}{\numberline {26}{\ignorespaces Abbiegewahrscheinlichkeiten Darmstadt Nord}}{47}{figure.26}
|
||||
\contentsline {figure}{\numberline {27}{\ignorespaces Abbiegewahrscheinlichkeiten Darmstadt S"ud}}{48}{figure.27}
|
||||
\contentsline {figure}{\numberline {28}{\ignorespaces Kreuzungs"ubersicht 'Ministadt'in der Stadt Darmstadt}}{50}{figure.28}
|
||||
\contentsline {figure}{\numberline {29}{\ignorespaces Kreuzung A3}}{52}{figure.29}
|
||||
\contentsline {figure}{\numberline {30}{\ignorespaces "Ubersetzungstabelle f"ur Kreuzung A3}}{53}{figure.30}
|
||||
\contentsline {figure}{\numberline {31}{\ignorespaces CAD Zeichnung der Kreuzung A3}}{54}{figure.31}
|
||||
\contentsline {figure}{\numberline {32}{\ignorespaces Kreuzung A4}}{55}{figure.32}
|
||||
\contentsline {figure}{\numberline {33}{\ignorespaces "Ubersetzungstabelle f"ur Kreuzung A4}}{56}{figure.33}
|
||||
\contentsline {figure}{\numberline {34}{\ignorespaces CAD Zeichnung der Kreuzung A4}}{57}{figure.34}
|
||||
\contentsline {figure}{\numberline {35}{\ignorespaces Kreuzung A5}}{58}{figure.35}
|
||||
\contentsline {figure}{\numberline {36}{\ignorespaces "Ubersetzungstabelle f"ur Kreuzung A5}}{59}{figure.36}
|
||||
\contentsline {figure}{\numberline {37}{\ignorespaces CAD Zeichnung der Kreuzung A5}}{60}{figure.37}
|
||||
\contentsline {figure}{\numberline {38}{\ignorespaces Kreuzung A12}}{62}{figure.38}
|
||||
\contentsline {figure}{\numberline {39}{\ignorespaces "Ubersetzungstabelle f"ur Kreuzung A12}}{63}{figure.39}
|
||||
\contentsline {figure}{\numberline {40}{\ignorespaces CAD Zeichnung der Kreuzung A12}}{64}{figure.40}
|
||||
\contentsline {figure}{\numberline {41}{\ignorespaces Kreuzung A23}}{65}{figure.41}
|
||||
\contentsline {figure}{\numberline {42}{\ignorespaces "Ubersetzungstabelle f"ur Kreuzung A23}}{66}{figure.42}
|
||||
\contentsline {figure}{\numberline {43}{\ignorespaces CAD Zeichnung der Kreuzung A23}}{67}{figure.43}
|
||||
\contentsline {figure}{\numberline {44}{\ignorespaces Kreuzung A28}}{68}{figure.44}
|
||||
\contentsline {figure}{\numberline {45}{\ignorespaces "Ubersetzungstabelle f"ur Kreuzung A28}}{69}{figure.45}
|
||||
\contentsline {figure}{\numberline {46}{\ignorespaces CAD Zeichnung der Kreuzung A28}}{70}{figure.46}
|
||||
\contentsline {figure}{\numberline {47}{\ignorespaces Kreuzung A29}}{71}{figure.47}
|
||||
\contentsline {figure}{\numberline {48}{\ignorespaces "Ubersetzungstabelle f"ur Kreuzung A29}}{72}{figure.48}
|
||||
\contentsline {figure}{\numberline {49}{\ignorespaces CAD Zeichnung der Kreuzung A29}}{73}{figure.49}
|
||||
\contentsline {figure}{\numberline {50}{\ignorespaces Kreuzung A46}}{75}{figure.50}
|
||||
\contentsline {figure}{\numberline {51}{\ignorespaces "Ubersetzungstabelle f"ur Kreuzung A46}}{76}{figure.51}
|
||||
\contentsline {figure}{\numberline {52}{\ignorespaces CAD Zeichnung der Kreuzung A46}}{77}{figure.52}
|
||||
\contentsline {figure}{\numberline {53}{\ignorespaces Kreuzung A59}}{78}{figure.53}
|
||||
\contentsline {figure}{\numberline {54}{\ignorespaces "Ubersetzungstabelle f"ur Kreuzung A59}}{79}{figure.54}
|
||||
\contentsline {figure}{\numberline {55}{\ignorespaces CAD Zeichnung der Kreuzung A59}}{80}{figure.55}
|
||||
\contentsline {figure}{\numberline {56}{\ignorespaces Kreuzung A104}}{81}{figure.56}
|
||||
\contentsline {figure}{\numberline {57}{\ignorespaces "Ubersetzungstabelle f"ur Kreuzung A104}}{82}{figure.57}
|
||||
\contentsline {figure}{\numberline {58}{\ignorespaces CAD Zeichnung der Kreuzung A104}}{83}{figure.58}
|
||||
|
||||
@ -1,4 +1,4 @@
|
||||
This is pdfTeX, Version 3.1415926-1.40.11 (MiKTeX 2.9) (preloaded format=pdflatex 2013.8.19) 22 AUG 2013 18:21
|
||||
This is pdfTeX, Version 3.1415926-1.40.11 (MiKTeX 2.9) (preloaded format=pdflatex 2013.8.19) 23 AUG 2013 13:17
|
||||
entering extended mode
|
||||
**TUDthesis.tex
|
||||
("C:\Daten\source\college\ss2013\Bachelor Thesis\thesis_ug\TUDthesis.tex"
|
||||
@ -981,7 +981,11 @@ File: lstlang1.sty 2013/06/27 1.5pre1 listings language file
|
||||
LaTeX Warning: Unused global option(s):
|
||||
[article,colorback,accentcolor=tud9d].
|
||||
|
||||
("C:\Daten\source\college\ss2013\Bachelor Thesis\thesis_ug\TUDthesis.aux")
|
||||
("C:\Daten\source\college\ss2013\Bachelor Thesis\thesis_ug\TUDthesis.aux"
|
||||
|
||||
LaTeX Warning: Label `h1' multiply defined.
|
||||
|
||||
)
|
||||
LaTeX Font Info: Checking defaults for OML/cmm/m/it on input line 27.
|
||||
LaTeX Font Info: ... okay on input line 27.
|
||||
LaTeX Font Info: Checking defaults for T1/cmr/m/n on input line 27.
|
||||
@ -998,8 +1002,7 @@ LaTeX Font Info: Checking defaults for TS1/cmr/m/n on input line 27.
|
||||
LaTeX Font Info: ... okay on input line 27.
|
||||
LaTeX Font Info: Checking defaults for MDA/cmr/m/n on input line 27.
|
||||
LaTeX Font Info: Try loading font information for MDA+cmr on input line 27.
|
||||
|
||||
("C:\Program Files (x86)\MiKTeX\tex\latex\mathdesign\mdacmr.fd"
|
||||
("C:\Program Files (x86)\MiKTeX\tex\latex\mathdesign\mdacmr.fd"
|
||||
File: mdacmr.fd
|
||||
)
|
||||
LaTeX Font Info: ... okay on input line 27.
|
||||
@ -1281,7 +1284,7 @@ pdfTeX warning (ext4): destination with the same identifier (name{page.1}) has
|
||||
been already used, duplicate ignored
|
||||
<to be read again>
|
||||
\relax
|
||||
l.12 \newpage
|
||||
l.10 \newpage
|
||||
[1
|
||||
|
||||
])
|
||||
@ -1343,10 +1346,10 @@ 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
|
||||
)
|
||||
<ext/colage.pdf, id=311, 845.1575pt x 282.05376pt>
|
||||
<ext/colage.pdf, id=312, 845.1575pt x 282.05376pt>
|
||||
File: ext/colage.pdf Graphic file (type pdf)
|
||||
<use ext/colage.pdf>
|
||||
<ext/systembild.pdf, id=314, 551.05875pt x 228.855pt>
|
||||
<ext/systembild.pdf, id=315, 551.05875pt x 228.855pt>
|
||||
File: ext/systembild.pdf Graphic file (type pdf)
|
||||
<use ext/systembild.pdf>
|
||||
Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 2--21
|
||||
@ -1614,20 +1617,21 @@ Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 59--63
|
||||
|
||||
[]
|
||||
|
||||
<ext/graphen.pdf, id=746, 597.23125pt x 193.72375pt>
|
||||
<ext/graphen.pdf, id=745, 597.23125pt x 193.72375pt>
|
||||
File: ext/graphen.pdf Graphic file (type pdf)
|
||||
<use ext/graphen.pdf>
|
||||
Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 81--84
|
||||
|
||||
[]
|
||||
|
||||
|
||||
Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 81--84
|
||||
|
||||
[]
|
||||
|
||||
[18 <C:/Daten/source/college/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/ext/graphen.pdf>]
|
||||
|
||||
Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 81--84
|
||||
|
||||
[]
|
||||
|
||||
|
||||
Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 81--84
|
||||
|
||||
[]
|
||||
|
||||
|
||||
Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 92--95
|
||||
|
||||
[]
|
||||
@ -1666,7 +1670,7 @@ Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 170--172
|
||||
|
||||
[]
|
||||
|
||||
<pic/er_bt.png, id=822, 696.6025pt x 224.84pt>
|
||||
<pic/er_bt.png, id=821, 696.6025pt x 224.84pt>
|
||||
File: pic/er_bt.png Graphic file (type png)
|
||||
<use pic/er_bt.png> [21 <C:/Daten/source/college/ss2013/Bachelor Thesis/thesis
|
||||
_ug/pic/er_bt.png>]
|
||||
@ -1959,21 +1963,36 @@ LaTeX Warning: Reference `thesis:michael' on page 35 undefined on input line 9.
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 9--13
|
||||
Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 9--14
|
||||
|
||||
[]
|
||||
|
||||
|
||||
Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 9--13
|
||||
Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 9--14
|
||||
|
||||
[]
|
||||
|
||||
|
||||
Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 9--13
|
||||
Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 9--14
|
||||
|
||||
[]
|
||||
|
||||
[35])
|
||||
|
||||
Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 9--14
|
||||
|
||||
[]
|
||||
|
||||
|
||||
Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 20--23
|
||||
|
||||
[]
|
||||
|
||||
|
||||
Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 20--23
|
||||
|
||||
[]
|
||||
|
||||
[35] [36])
|
||||
("C:\Daten\source\college\ss2013\Bachelor Thesis\thesis_ug\tex/visualisierung.t
|
||||
ex"
|
||||
Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 2--4
|
||||
@ -1985,15 +2004,15 @@ Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 5--7
|
||||
|
||||
[]
|
||||
|
||||
<pic/osm_overview.png, id=1052, 852.18375pt x 627.34375pt>
|
||||
<pic/osm_overview.png, id=1062, 852.18375pt x 627.34375pt>
|
||||
File: pic/osm_overview.png Graphic file (type png)
|
||||
|
||||
<use pic/osm_overview.png>
|
||||
<pic/jgraphuebersicht.png, id=1056, 984.67876pt x 674.52pt>
|
||||
<pic/jgraphuebersicht.png, id=1066, 984.67876pt x 674.52pt>
|
||||
File: pic/jgraphuebersicht.png Graphic file (type png)
|
||||
|
||||
<use pic/jgraphuebersicht.png>
|
||||
<pic/jgraphxr.png, id=1057, 1014.79124pt x 799.98875pt>
|
||||
<pic/jgraphxr.png, id=1067, 1014.79124pt x 799.98875pt>
|
||||
File: pic/jgraphxr.png Graphic file (type png)
|
||||
<use pic/jgraphxr.png>
|
||||
Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 21--46
|
||||
@ -2005,7 +2024,7 @@ Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 21--46
|
||||
|
||||
[]
|
||||
|
||||
[36] [37 <C:/Daten/source/college/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/pic/osm_over
|
||||
[37] [38 <C:/Daten/source/college/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/pic/osm_over
|
||||
view.png>])
|
||||
("C:\Daten\source\college\ss2013\Bachelor Thesis\thesis_ug\tex/ausblick.tex"
|
||||
Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 2--7
|
||||
@ -2022,14 +2041,22 @@ Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 2--7
|
||||
|
||||
[]
|
||||
|
||||
[38 <C:/Daten/source/college/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/pic/jgraphuebersi
|
||||
cht.png> <C:/Daten/source/college/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/pic/jgraphxr
|
||||
.png>]) ("C:\Daten\source\college\ss2013\Bachelor Thesis\thesis_ug\TUDthesis.bb
|
||||
l") [39]
|
||||
("C:\Daten\source\college\ss2013\Bachelor Thesis\thesis_ug\TUDthesis.lof"
|
||||
[40])
|
||||
|
||||
Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 2--7
|
||||
|
||||
[]
|
||||
|
||||
|
||||
Underfull \vbox (badness 4531) has occurred while \output is active []
|
||||
|
||||
[39 <C:/Daten/source/college/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/pic/jgraphuebers
|
||||
icht.png> <C:/Daten/source/college/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/pic/jgraphx
|
||||
r.png>]
|
||||
[40]) ("C:\Daten\source\college\ss2013\Bachelor Thesis\thesis_ug\TUDthesis.bbl"
|
||||
) [41] ("C:\Daten\source\college\ss2013\Bachelor Thesis\thesis_ug\TUDthesis.lof
|
||||
" [42])
|
||||
\tf@lof=\write9
|
||||
[41]
|
||||
[43]
|
||||
|
||||
Class scrartcl Warning: Usage of deprecated \float@listhead!
|
||||
(scrartcl) You should use the features of package `tocbasic'
|
||||
@ -2041,210 +2068,206 @@ e 76.
|
||||
("C:\Daten\source\college\ss2013\Bachelor Thesis\thesis_ug\TUDthesis.lol")
|
||||
\tf@lol=\write10
|
||||
|
||||
[42] ("C:\Daten\source\college\ss2013\Bachelor Thesis\thesis_ug\tex/anhang.tex"
|
||||
[44] ("C:\Daten\source\college\ss2013\Bachelor Thesis\thesis_ug\tex/anhang.tex"
|
||||
|
||||
|
||||
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
|
||||
<ext/overviewmap.pdf, id=1209, 1245.83888pt x 3039.54271pt>
|
||||
<ext/overviewmap.pdf, id=1219, 1245.83888pt x 3039.54271pt>
|
||||
File: ext/overviewmap.pdf Graphic file (type pdf)
|
||||
|
||||
<use ext/overviewmap.pdf>
|
||||
<ext/MessgruppentabelleNord-2013-01-08.pdf, id=1210, 597.45204pt x 845.1575pt>
|
||||
<ext/MessgruppentabelleNord-2013-01-08.pdf, id=1220, 597.45204pt x 845.1575pt>
|
||||
File: ext/MessgruppentabelleNord-2013-01-08.pdf Graphic file (type pdf)
|
||||
|
||||
<use ext/MessgruppentabelleNord-2013-01-08.pdf>
|
||||
<ext/MessgruppentabelleSued-2013-01-08.pdf, id=1211, 597.45204pt x 845.1575pt>
|
||||
<ext/MessgruppentabelleSued-2013-01-08.pdf, id=1221, 597.45204pt x 845.1575pt>
|
||||
File: ext/MessgruppentabelleSued-2013-01-08.pdf Graphic file (type pdf)
|
||||
|
||||
<use ext/MessgruppentabelleSued-2013-01-08.pdf> [43] [44 <C:/Daten/source/colle
|
||||
ge/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/ext/overviewmap.pdf>] [45 <C:/Daten/source/
|
||||
<use ext/MessgruppentabelleSued-2013-01-08.pdf> [45] [46 <C:/Daten/source/colle
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[84
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("C:\Daten\source\college\ss2013\Bachelor Thesis\thesis_ug\TUDthesis.aux")
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495175 words of memory out of 3000000
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20484 multiletter control sequences out of 15000+200000
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502451 words of memory out of 3000000
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20480 multiletter control sequences out of 15000+200000
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179147 words of font info for 125 fonts, out of 3000000 for 9000
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@ -2264,9 +2287,9 @@ oftmake/stafford/5sfr8a.pfb><C:/Program Files (x86)/MiKTeX/fonts/type1/bitstrea
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rogram Files (x86)/MiKTeX/fonts/type1/mathdesign/mdbch/md-chri7m.pfb><C:/Progra
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m Files (x86)/MiKTeX/fonts/type1/adobe/utopia/putri8a.pfb><C:/Program Files (x8
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6)/MiKTeX/fonts/type1/public/txfonts/t1xtt.pfb>
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Output written on TUDthesis.pdf (88 pages, 17006898 bytes).
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Output written on TUDthesis.pdf (88 pages, 16939156 bytes).
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PDF statistics:
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2430 PDF objects out of 2487 (max. 8388607)
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2403 PDF objects out of 2487 (max. 8388607)
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363 named destinations out of 1000 (max. 500000)
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702 words of extra memory for PDF output out of 10000 (max. 10000000)
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692 words of extra memory for PDF output out of 10000 (max. 10000000)
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@ -2,4 +2,4 @@
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\contentsline {lstlisting}{\numberline {2}SQL-Abfrage der Sensorwerte}{12}{lstlisting.2}
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\contentsline {lstlisting}{\numberline {3}JGraphT-Definition des Kreuzungsgraphen}{24}{lstlisting.3}
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\contentsline {lstlisting}{\numberline {4}JGraphT-Definition des Kreuzungs"ubersichtsgraphen}{24}{lstlisting.4}
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\contentsline {lstlisting}{\numberline {5}Befehl zur Konvertierung und Darstellung eines JGraphT Graphen als JGraph}{37}{lstlisting.5}
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\contentsline {lstlisting}{\numberline {5}Befehl zur Konvertierung und Darstellung eines JGraphT Graphen als JGraph}{38}{lstlisting.5}
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@ -41,7 +41,7 @@
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\BOOKMARK [1][-]{section.8}{Validierung}{}% 41
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\BOOKMARK [2][-]{subsection.8.1}{Validierung durch Testdatenmenge}{section.8}% 42
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\BOOKMARK [2][-]{subsection.8.2}{Verkehrsz\344hlung}{section.8}% 43
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\BOOKMARK [2][-]{subsection.8.3}{Validierung durch die Verkehrszählung}{section.8}% 44
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\BOOKMARK [2][-]{subsection.8.3}{Validierung durch die Verkehrsz\344hlung}{section.8}% 44
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\BOOKMARK [1][-]{section.9}{Visualisierung}{}% 45
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\BOOKMARK [2][-]{subsection.9.1}{Visualisierung des Graphen mit JMapViewer}{section.9}% 46
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\BOOKMARK [2][-]{subsection.9.2}{Visualisierung des JGraphT-Graphen}{section.9}% 47
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@ -50,4 +50,4 @@
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\BOOKMARK [1][-]{section.10}{Abbildungsverzeichnis}{}% 50
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\BOOKMARK [1][-]{section.10}{Quellcodeverzeichnis}{}% 51
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\BOOKMARK [1][-]{section.14}{Anhang}{}% 52
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\BOOKMARK [1][-]{figure.60}{Glossar}{}% 53
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\BOOKMARK [1][-]{table.2}{Glossar}{}% 53
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Binary file not shown.
Binary file not shown.
@ -42,13 +42,13 @@
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\contentsline {section}{\numberline {8}Validierung}{35}{section.8}
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\contentsline {subsection}{\numberline {8.1}Validierung durch Testdatenmenge}{35}{subsection.8.1}
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\contentsline {subsection}{\numberline {8.2}Verkehrsz"ahlung}{35}{subsection.8.2}
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\contentsline {subsection}{\numberline {8.3}Validierung durch die Verkehrszählung}{35}{subsection.8.3}
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\contentsline {section}{\numberline {9}Visualisierung}{36}{section.9}
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\contentsline {subsection}{\numberline {9.1}Visualisierung des Graphen mit JMapViewer}{36}{subsection.9.1}
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||||
\contentsline {subsection}{\numberline {9.2}Visualisierung des JGraphT-Graphen}{36}{subsection.9.2}
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\contentsline {section}{\numberline {10}Fazit \& Ausblick}{38}{section.10}
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||||
\contentsline {section}{\numberline {11}Bibliographie}{39}{section.10}
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||||
\contentsline {section}{\numberline {12}Abbildungsverzeichnis}{40}{section.10}
|
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\contentsline {section}{\numberline {13}Quellcodeverzeichnis}{42}{section.10}
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||||
\contentsline {section}{\numberline {14}Anhang}{43}{section.14}
|
||||
\contentsline {section}{\numberline {15}Glossar}{85}{figure.60}
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||||
\contentsline {subsection}{\numberline {8.3}Validierung durch die Verkehrsz"ahlung}{35}{subsection.8.3}
|
||||
\contentsline {section}{\numberline {9}Visualisierung}{37}{section.9}
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||||
\contentsline {subsection}{\numberline {9.1}Visualisierung des Graphen mit JMapViewer}{37}{subsection.9.1}
|
||||
\contentsline {subsection}{\numberline {9.2}Visualisierung des JGraphT-Graphen}{37}{subsection.9.2}
|
||||
\contentsline {section}{\numberline {10}Fazit \& Ausblick}{39}{section.10}
|
||||
\contentsline {section}{\numberline {11}Bibliographie}{41}{section.10}
|
||||
\contentsline {section}{\numberline {12}Abbildungsverzeichnis}{42}{section.10}
|
||||
\contentsline {section}{\numberline {13}Quellcodeverzeichnis}{44}{section.10}
|
||||
\contentsline {section}{\numberline {14}Anhang}{45}{section.14}
|
||||
\contentsline {section}{\numberline {15}Glossar}{85}{table.2}
|
||||
|
||||
@ -424,13 +424,69 @@ CAD-Zeichnung der Kreuzung A104:\\
|
||||
\end{figure}
|
||||
\clearpage
|
||||
\subsection*{Verkehrsz"ahlungen}
|
||||
\begin{figure}
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||||
\begin{table}[h]
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||||
\centering
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||||
\fbox{\includegraphics[width=0.85\textwidth-2\fboxsep-2\fboxrule]{ext/verkehrszaehlung}}
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||||
\caption{Verkehrsz"ahlung vom 30.7.2013.}
|
||||
\end{figure}
|
||||
\begin{figure}
|
||||
\begin{tabular}{|p{1.5cm}|p{1.2cm}|p{1.9cm}|p{1.3cm}|p{2cm}|p{2cm}|p{2cm}|p{2cm}|}
|
||||
\cline{2-8}
|
||||
\multicolumn{1}{c}{} & \multicolumn{3}{|c|}{gez"ahlte Werte} & \multicolumn{2}{|c|}{Werte der} & \multicolumn{2}{|c|}{Abweichung vom} \\
|
||||
\multicolumn{1}{c}{} & \multicolumn{3}{|c|}{} & \multicolumn{2}{|c|}{Induktionsschleifendetektoren} & \multicolumn{2}{|c|}{Sensorcount} \\ \hline
|
||||
\textbf{Uhrzeit} & \textbf{\# Autos} & \textbf{\# Fahrr"ader} & \textbf{\# LKW} & \textbf{Sensorcount} & \textbf{Sensorload} & \textbf{absolut} & \textbf{prozentual} \\ \hline
|
||||
\hline 11.37 & 7 & 0 & 0 & 9 & 16 & 2 & 28.57 \\
|
||||
\hline 11.38 & 0 & 0 & 0 & 7 & 11 & 7 & 700.00 \\
|
||||
\hline 11.39 & 8 & 0 & 2 & 9 & 30 & 1 & 10.00\\
|
||||
\hline 11.40 & 3 & 0 & 0 & 6 & 8 & 3 & 100.00 \\
|
||||
\hline 11.41 & 6 & 0 & 0 & 8 & 11 & 2 & 33.33 \\
|
||||
\hline 11.42 & 4 & 0 & 0 & 3 & 8 & 1 & 25 \\
|
||||
\hline 11.43 & 4 & 0 & 0 & 6 & 15 & 2 & 50 \\
|
||||
\hline 11.44 & 3 & 0 & 0 & 7 & 13 & 4 & 133.33\\
|
||||
\hline 11.45 & 7 & 0 & 0 & 11 & 11 & 4 & 57.14 \\
|
||||
\hline 11.46 & 6 & 1 & 0 & 9 & 10 & 3 & 28.57 \\
|
||||
\hline 11.47 & 5 & 0 & 1 & 7 & 10 & 2 & 16.67 \\
|
||||
\hline 11.48 & 3 & 0 & 0 & 2 & 3 & 1 & 33.33 \\
|
||||
\hline 11.49 & 7 & 2 & 0 & 8 & 28 & 1 & 11.11 \\
|
||||
\hline 11.50 & 2 & 0 & 0 & 6 & 6 & 4 & 200.00 \\
|
||||
\hline 11.51 & 6 & 0 & 1 & 8 & 11 & 2 & 14.29 \\
|
||||
\hline 11.52 & 8 & 0 & 1 & 9 & 75 & 1 & 0.00 \\
|
||||
\hline 11.53 & 8 & 0 & 1 & 9 & 45 & 1 & 0.00 \\
|
||||
\hline 11.54 & 8 & 0 & 0 & 5 & 21 & 3 & 37.50 \\
|
||||
\hline 11.55 & 6 & 0 & 0 & 5 & 8 & 1 & 16.67 \\
|
||||
\hline 11.56 & 7 & 0 & 0 & 7 & 20 & 0 & 0.00 \\
|
||||
\hline 11.57 & 6 & 0 & 0 & 3 & 3 & 3 & 50.00 \\
|
||||
\hline 11.58 & 5 & 1 & 1 & 7 & 11 & 2 & 0.00 \\
|
||||
\hline 11.59 & 1 & 0 & 0 & 3 & 11 & 2 & 200.00\\
|
||||
\hline 12.00 & 8 & 0 & 0 & 7 & 10 & 1 & 12.50 \\
|
||||
\hline 12.01 & 3 & 0 & 0 & 8 & 18 & 5 & 166.67 \\
|
||||
\hline 12.02 & 12 & 0 & 0 & 10 & 28 & 2 & 16.67 \\
|
||||
\hline 12.03 & 7 & 0 & 0 & 9 & 30 & 2 & 28.57 \\ \hline
|
||||
\hline \textbf{Gesamt} & 150 & 4 & 7 & 188 & avg = 17.44 & 33 & 16.67 \\ \hline
|
||||
\end{tabular}
|
||||
\caption[Verkehrsz"ahlung am 5. August 2013]{Daten der Verkehrsz"ahlung vom 5. August 2013 f"ur die Induktionsschleife D31 an Kreuzung A12.}
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||||
\label{verkehrszaelung:d31}
|
||||
\end{table}
|
||||
\begin{table}[h]
|
||||
\centering
|
||||
\fbox{\includegraphics[angle={90},width=0.95\textwidth-2\fboxsep-2\fboxrule]{ext/verkehrszaehlung_08_05}}
|
||||
\caption{Verkehrsz"ahlung vom 5.8.2013.}
|
||||
\end{figure}
|
||||
\begin{tabular}{|l|l|l|l|l|l|}
|
||||
\hline \textbf{Zeitintervall} & \textbf{Knotenpunkt} & \textbf{Detektor} & \textbf{Sensorcount} & \textbf{Abbw.} & \textbf{Abbw. Darmstadt}\\ \hline
|
||||
\hline 09.00 - 09.15 & A 12 & A46\_virtual\_out & 35 & &\\
|
||||
\hline 09.00 - 09.15 & A 12 & A59\_virtual\_out & 127 & & \\
|
||||
\hline 09.20 - 09.35 & A 12 & A23\_virtual\_out & 151 & &\\
|
||||
\hline 09.20 - 09.35 & A 12 & A24\_virtual\_out & 142 & &\\
|
||||
\hline 09.40 - 09.55 & A 12 & D31\_R & 38 & 48.1\% & 10.0\%\\
|
||||
\hline 09.40 - 09.55 & A 12 & D31\_G & 41 & 51.9\% & 90.0\%\\
|
||||
\hline 09.40 - 09.55 & A 12 & D31 & 79 & &\\ \hline
|
||||
\hline 10.10 - 10.25 & A 23 & A12\_virtual\_out & 171 & &\\
|
||||
\hline 10.10 - 10.25 & A 23 & A4\_virtual\_out & 241 & &\\
|
||||
\hline 10.30 - 10.45 & A 23 & A104\_virtual\_out & 76 & &\\
|
||||
\hline 10.30 - 10.45 & A 23 & D3 & 52 & &\\
|
||||
\hline 10.50 - 11.05 & A 23 & D1\_R & 7 & 9.1\% & unbekannt\\
|
||||
\hline 10.50 - 11.05 & A 23 & D1\_G & 70 & 90.9\% & unbekannt\\
|
||||
\hline 10.50 - 11.05 & A 23 & D1 & 77 & &\\ \hline
|
||||
\hline 11.10 - 11.25 & A 4 & A23\_virtual\_out & 157 & &\\
|
||||
\hline 11.10 - 11.25 & A 4 & A3\_virtual\_out & 165 & &\\
|
||||
\hline 11.30 - 11.45 & A 4 & A5\_virtual\_out & 248 & &\\
|
||||
\hline 11.30 - 11.45 & A 4 & A22\_virtual\_out & 191 & &\\ \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}
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||||
\label{verkehrszaelung:xr}
|
||||
\end{table}
|
||||
\newpage
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||||
@ -1,7 +1,7 @@
|
||||
\section{Fazit \& Ausblick}\label{sec:ausblick}
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||||
Ziel der vorliegenden Arbeit war es den Verkehr anhand von Induktionsschleifendaten zu modellieren und Verkehrsflüsse zu berechnen. Dafür wurde ein zweistufiges, Graphen-basiertes Straßenmodell entwickelt, das speziell auf die Modellierung von induktionsschleifenbestückten Kreuzungen ausgelegt ist. Diese Modell konnte daraufhin computergestützt für eine Ausschnitt von der Stadt Darmstadt, die einen großen Teil ihrer Kreuzungen mit Induktionsschleifen versehen hat, implementiert werden. Auf diesem Modell wurden verschiedene Berechnungsansätze diskutiert. Die Herausforderung ist dabei die geringe Sensordichte, welche es verhindert die Werte zu validieren und falsche Messungen zu erkennen. Mithilfe von linearen Gleichungssystem konnten anhand des entwickelten Verkehrsmodells Verkehrswerte innerhalb von Kreuzungen und die Anzahl derjenigen Verkehrsteilnehmer welche auf eine andere Kreuzung zufahren bestimmt werden. Die großen Messintervalle der Induktionsschleifen verhindern allerdings, dass Verkehr auf Fahrzeugebene vorhergesagt werden kann. Es ist lediglich möglich, anhand der von der Stadt Darmstadt gelieferten Daten den Verkehr zu rekonstruieren. \\ \\
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||||
Innerhalb einer Verkehrszählung wurde die berechneten Verkehrswerte überprüft und festgestellt, dass die Sensoren sehr unterschiedliche 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. Anhand von ausschließlich den Induktionsschleifenwerten kann der Verkehr allerdings nicht mit genügender Genauigkeit berechnet werden, da die Daten nicht genau genug sind und sich nicht in sich validieren lassen. \\ \\
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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. Diese Modell konnte daraufhin computergest"utzt f"ur eine Ausschnitt von 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, welche es verhindert die Werte zu validieren und falsche Messungen zu erkennen. Mithilfe von linearen Gleichungssystem konnten anhand des entwickelten Verkehrsmodells Verkehrswerte innerhalb von Kreuzungen und die Anzahl derjenigen Verkehrsteilnehmer welche auf eine andere Kreuzung zufahren bestimmt werden. Die gro"sen Messintervalle der Induktionsschleifen verhindern allerdings, dass Verkehr auf Fahrzeugebene vorhergesagt werden kann. Es ist lediglich m"oglich, anhand der von der Stadt Darmstadt gelieferten Daten den Verkehr zu rekonstruieren. \\ \\
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Innerhalb einer Verkehrsz"ahlung wurde die berechneten Verkehrswerte "uberpr"uft und festgestellt, dass die Sensoren sehr unterschiedliche 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. Anhand von ausschlie"slich den Induktionsschleifenwerten kann der Verkehr allerdings nicht mit gen"ugender Genauigkeit berechnet werden, da die Daten nicht genau genug sind und sich nicht in sich validieren lassen. \\ \\
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Eine Verbesserung des Modells ist denkbar durch weitere Sensordaten oder genauere Berechnung in Teilen des Modells. So k"onnen z.B. mit Verkehrskameras genauere Informationen "uber die Fahrzeuge, welche einen Sensor passieren, gewonnen werden. Das entwickelte Modell kann dabei auf jede andere Stadt "ubertragen werden, deren Ampelanlagen mit Sensoren am Kreuzungseingang best"uckt sind. Desweiteren ist es m"oglich durch den fl"achendeckenden Einsatz von Validierungssensoren an den Kreuzungsausg"angen die Abbiegewahrscheinlichkeiten an Mischspursensoren direkt zu bestimmen, was zu einer deutlichen Verbesserung der berechneten Werte f"uhren w"urde. Au"serdem ist es denkbar das Modell mit mehr Informationen zu \textit{taggen} um die Berchnung zu verbessern. Ein Beispiel w"are das Auftragen der H"ochstgeschwindigkeit auf die Kanten des entwickelten Graphen.\\ \\
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||||
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 plant Deutschland in einer Gesetzesinitiative[] sog. Blackboxen f"ur PKWs vorzuschreiben. 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 würden, als das mit Induktionsschleifen der Fall ist. \\ \\
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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 plant Deutschland in einer Gesetzesinitiative[] sog. Blackboxen f"ur PKWs vorzuschreiben. 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 Induktionsschleifen der Fall ist. \\ \\
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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.
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||||
\newpage
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||||
@ -40,7 +40,7 @@ Zun"achst wird das Aufbereiten der Abbiegewahrscheinlichkeiten beschrieben, um d
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||||
\caption{Zuordnungstabelle der sensorspezifischen Richtungsangaben auf Himmelsrichtungen.}
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\label{tbl:zuordnungstabell}
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||||
\end{figure}
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Die Berechnung der absoluten Fließrichtungsangaben 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 über den Sensor fließt, kommt, bestimmt werden. Durch verfolgen aller Ausgehender Kanten des Knotens können nun bis zu drei darauffolgende Kreuzungen gefunden werden, die es ermöglichen durch oben beschrieben Berechnung und Zuordnung (siehe \autoref{tbl:zuordnungstabell}) die drei Abbiegewahrscheinlichkeiten genau einer Kante zuzuordnen.
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||||
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 beschrieben Berechnung und Zuordnung (siehe \autoref{tbl:zuordnungstabell}) die drei Abbiegewahrscheinlichkeiten genau einer Kante zuzuordnen.
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||||
\subsection{L"osungsansatz: Hidden Markow Modell}\label{sec:berechnung:hmm}
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||||
Das Hidden Markow Modell(gls:HMM) 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 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 HMMs (CHMM) erfolgreich f"ur die Geschwindigkeitsabsch"atzung von Fahrzeugen in der Arbeit von \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.
|
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@ -73,13 +73,13 @@ Zun"achst wird das Aufbereiten der Abbiegewahrscheinlichkeiten beschrieben, um d
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||||
\end{enumerate}
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||||
F"ur beide Modellierungen fehlen allerdings die "Ubergangswahrscheinlichkeiten zwischen den Versteckten Zust"anden. Au"serdem kann nicht bestimmt werden, mit welcher Wahrscheinlichkeit eine Emission, f"ur welchen Zustand, auftritt und es sind f"ur alle Ausgangssensoren 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 \autoref{sec:modell:limits}).\\ \\
|
||||
Aus diesem Grund wurden HMMs als L"osungsansatz verworfen.
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Die Arbeit \cite{paper:kwonmurphy} kann ein gekoppeltes HMM erfolgreich f"ur die Modellierung von Freeway-Traffic nutzen und die Geschwindigkeit von Fahrzeugen einsch"atzen. Sie machen sich dabei insbesondere zunutze, dass alle Sensoren auf einer gerade Strecke verbaut sind und aus diesem Grund in direkter Beziehung stehen. Dies ist allerdings f"ur die vorliegenden Daten nicht m"oglich; Sensoren sind nur an den Eingängen zu finden und lassen sich nicht miteinander validieren. 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 allerdings.
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Die Arbeit \cite{paper:kwonmurphy} kann ein gekoppeltes HMM erfolgreich f"ur die Modellierung von Freeway-Traffic nutzen und die Geschwindigkeit von Fahrzeugen einsch"atzen. Sie machen sich dabei insbesondere zunutze, dass alle Sensoren auf einer gerade Strecke verbaut sind und aus diesem Grund in direkter Beziehung stehen. Dies ist allerdings f"ur die vorliegenden Daten nicht m"oglich; Sensoren sind nur an den Eing"angen zu finden und lassen sich nicht miteinander validieren. 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 allerdings.
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\subsection{L"osungsansatz: Wegfindungsalgorithmen}\label{sec:berechnung:astar}
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Um den Weg eines Fahrzeugs oder einer Fahrzeugkolonne zu simulieren, bieten sich Wegfindungsalgorithmen an. 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{A*} k"onnen ein solches Wegfindungsproblem l"osen. 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.\\ \\
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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.
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\subsection{L"osungsansatz: Lineares Gleichungssystem}\label{sec:berechnung:lgs}
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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.\\ \\
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Durch Addition derjenigen Sensorwerte, die auf den jeweiligen Ausgang zeigen, kann ein Wert f"ur diesen ausgerechnet 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 Straßenverkehrsordnung h"alt).\\ \\
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Durch Addition derjenigen Sensorwerte, die auf den jeweiligen Ausgang zeigen, kann ein Wert f"ur diesen ausgerechnet 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).\\ \\
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Im Folgendem werden die Grundlagen von linearen Gleichungssystemen umrissen, woraufhin die entwickelte Berechnungsmethodik f"ur Kreuzungen und zwischen Kreuzungen genauer untersucht wird.
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\subsubsection{Grundlagen}\label{sec:berechnung:lgs:grund}
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Ein lineares Gleichungssystem, kurz LGS[gls: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.\\
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@ -267,19 +267,19 @@ Zun"achst wird das Aufbereiten der Abbiegewahrscheinlichkeiten beschrieben, um d
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Dieses System ist nicht l"osbar, da zu viele Unbekannte in der Gleichung vorliegen. Das liegt insbesondere an fehlenden Ausgangswerten der Kreuzung. Diese k"onnen allerdings nicht bestimmt werden. Siehe hierf"ur \ref{sec:modell}. Durch zus"atzliche Gleichungen k"onnen die Werte weiter eingeschr"ankt werden. Dies f"uhrt allerdings 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 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. \\ \\
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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 l"osbar, da abermals zu viele Unbekannte in dem System auftauchen. 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 Valliderungssensoren behandelt.
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\subsection{Kreuzungsberechnung am Graphen}\label{sec:berechnung:graph}
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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 gewählten Modellierung alle Eing"ange mit den Ausg"angen einer Kreuzung "uber genau einen bekannten Sensor miteinander verbunden sind.\\ \\
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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.\\ \\
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F"ur Eingangsknoten wird ausgehend von einem eben solchen, alle ausgehenden Kanten des Graphen verfolgt und der Wert aller darauffolgender Knoten aufaddiert. Dies entspricht der in \ref{sec:berechnung:lgs:xr} beschrieben Berechnungsmethode f"ur Eingangsknoten.\\ \\
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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, für Einspursensoren wird der Wert mit 1 multipliziert.\\ \\
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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.\\ \\
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Wird dieses Verfahren f"ur alle Aus- und Eing"ange einer Kreuzung durchgef"uhrt, k"onnen f"ur alle Aus- und Eing"ange ein Verkehrswert berechnet werden, unter der Vorraussetzung, dass alle Eingangsspuren der Kreuzung mit Sensoren best"uckt sind.\\ \\
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Das zeitlose "Ubertragen der Werte vom Kreuzungseingang auf den Ausgang begr"undet sich mit 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 gemessenen Verkehrsteilnehmer haben die Kreuzung folglich bereits passiert. Lediglich die letzten Fahrzeuge k"onnten sich noch auf der Kreuzung befinden. Dies wird allerdings vernachl"assigt.
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\subsubsection{Verkehrsfluss zwischen Kreuzungen}\label{sec:berechnung:betweenxr}
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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 Autos die Kreuzung in diese Richtung verlassen haben.\\ \\
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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 gesetzt werden k"onnen.\\ \\
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Durch Multiplikation des berechneten Kreuzungsausgangswertes mit einer Wahrscheinlichkeit, die angibt wie viele Fahrzeuge in Seitenstraßen abfließen, können Verkehrsstromtendenzen für das betrachtete Gebiet ausgerechnet werden. Es liegen allerdings keine Abbiegewahrscheinlichkeiten für Seitenstraßen vor. Auch sind keine Angaben zu Parkwahrscheinlichekeit von Autos vorhanden.\\ \\
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Der berechnete Ausgangswert wird in dem entwickelten Modell auf die Kreuzungsübersicht übertragen, und auf der Straße zwischen den entsprechenden Kreuzungen aufgetragen. Dieser Wert gibt an, wie viele Fahrzeuge sich aus der Kreuzung raus, in Richtung der nächsten kreuzung bewegen. Diese Zahl gibt allerdings keinen Aufschluss über die tatsächlich Anzahl der Fahrzeuge, die wiederum an der nächsten Kreuzung ankommen.
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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 ausgerechnet werden. Es liegen allerdings keine Abbiegewahrscheinlichkeiten f"ur Seitenstra"sen vor. Auch sind keine Angaben zu Parkwahrscheinlichekeit von Autos vorhanden.\\ \\
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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 allerdings keinen Aufschluss "uber die tats"achlich Anzahl der Fahrzeuge, die wiederum an der n"achsten Kreuzung ankommen.
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\subsubsection{Sonderfall: Validierungssensor}\label{sec:berechnung:vallidate}
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Als Validierungssensoren werden diejenigen Sensoren bezeichnet, welche direkt vor einem Kreuzungsausgang liegen. Sie k"onnen von verschiedenen Seiten den Kreuzung befahren werden und z"ahlen in der Regeln Verkehr, welcher bereits von einem Sensor gez"ahlt wurden. Da der Einsatz dieser Validierungssensoren in Darmstadt nicht fl"achendeckend ist, k"onnen diese Sensoren nicht sinnvoll verwendet werden. Im nachfolgendem Abschnitt wird beschrieben, welche Berechnungen auf Basis des weiter oben in diesem Kapitel entwickelten Gleichungssystems, mithilfe einer vollst"andig mit Validierungssensoren best"uckten Kreuzung, m"oglich sind.\\ \\
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Sind alle Ausgangsspuren einer Kreuzung mit Validierungssensoren best"uckt, kann der Ausgangswert einer Kreuzung durch aufaddieren der jeweiligen Sensorwerte, analog zur Berechnung der Kreuzungseingangswerte, exakt bestimmt werden (in Abhängigkeit zur Sensorgenauigkeit). Es sind keine Abbiegewahrscheinlichkeiten mehr notwendig, der den Verkehr, welcher "uber einen Eingangssensor flie"st, aufteilt. Das Ergebnis $b$ des oben beschrieben Gleichungssystems kann eingef"ullt werden. Dies erm"oglicht es, die Abbiegewahrscheinlichkeiten mithilfe eines LGS-L"osungsverfahrens zu bestimmen. An Beispiel der Kreuzung A23 wurden Validierungssensoren durch ein vorhandenes, frei gew"ahltes, Ergebnis für die Kreuzungsausgänge simuliert. Hierf"ur wird angenommen, dass jeder Ausgang der Kreuzung von fünf Fahrzeugen verlassen wird. Die Sensorwerte sind ebenfalls frei gewählt und ergeben in der Summe fünfzehn, für jeden Kreuzungsausgang fünf Fahrzeuge.
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Sind alle Ausgangsspuren einer Kreuzung mit Validierungssensoren best"uckt, kann der Ausgangswert einer Kreuzung durch aufaddieren der jeweiligen Sensorwerte, analog zur Berechnung der Kreuzungseingangswerte, exakt bestimmt werden (in Abh"angigkeit zur Sensorgenauigkeit). Es sind keine Abbiegewahrscheinlichkeiten mehr notwendig, der den Verkehr, welcher "uber einen Eingangssensor flie"st, aufteilt. Das Ergebnis $b$ des oben beschrieben Gleichungssystems kann eingef"ullt werden. Dies erm"oglicht es, die Abbiegewahrscheinlichkeiten mithilfe eines LGS-L"osungsverfahrens zu bestimmen. An Beispiel der Kreuzung A23 wurden Validierungssensoren durch ein vorhandenes, frei gew"ahltes, Ergebnis f"ur die Kreuzungsausg"ange simuliert. Hierf"ur wird angenommen, dass jeder Ausgang der Kreuzung von f"unf Fahrzeugen verlassen wird. Die Sensorwerte sind ebenfalls frei gew"ahlt und ergeben in der Summe f"unfzehn, f"ur jeden Kreuzungsausgang f"unf Fahrzeuge.
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\begin{equation}
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\bordermatrix{\text{} & D1 & D2 & D3 & D4 & D5 & D6 & D7 & D8 & D9 & D10\cr
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A12 & 0 & 0 & 1 & 0 & 0 & 0 & 0 & 1 & 1 & 0\cr
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@ -319,12 +319,12 @@ Zun"achst wird das Aufbereiten der Abbiegewahrscheinlichkeiten beschrieben, um d
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\begin{equation}
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Abbw_{IR21,A3} = (IR21.count - D22.count) / IR21.count
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\end{equation}
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Es l"asst sich ebenfalls die Anzahl der Fahrzeuge bestimmen, welche über den Sensor \textit{IR21} in die entsprechende Richtung gefahren sind:
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Es l"asst sich ebenfalls die Anzahl der Fahrzeuge bestimmen, welche "uber den Sensor \textit{IR21} in die entsprechende Richtung gefahren sind:
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\begin{equation}
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Out_{IR21,A23} = D22.count
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\end{equation}
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\begin{equation}
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Out_{IR21,A3} = (IR21.count - D22.count)
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\end{equation}
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Der flächendeckende Einsatz von Validierungssensoren würde sowohl das genaue bestimmen des Abbiegeverhaltens, als auch die genaue Berechnung der Verkehrsströme innerhalb von Kreuzungen erlauben. Da dies nicht der Fall ist wird mit den gemittelten Abbiegewahrscheinlichkeiten gearbeitet - das Ergebnis ist entsprechend ungenauer.
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Der fl"achendeckende Einsatz von Validierungssensoren w"urde sowohl das genaue bestimmen des Abbiegeverhaltens, als auch die genaue Berechnung der Verkehrsstr"ome innerhalb von Kreuzungen erlauben. Da dies nicht der Fall ist wird mit den gemittelten Abbiegewahrscheinlichkeiten gearbeitet - das Ergebnis ist entsprechend ungenauer.
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\newpage
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@ -11,7 +11,7 @@ In diesem Kapitel werden die Grundlagen der Verkehrstechnik und -modellierung be
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\centering
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\subfigure[Induktionsschleife mit Kabel nach Abfr"asen der Fahrbahn. Quelle: wikipedia.org]{\includegraphics[width=0.3\textwidth-2\fboxsep-2\fboxrule]{pic/800px-Induktionsschleife}}
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\label{abb:induktfraese}
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\subfigure[Schematischer Aubau einer Induktionsschleife. [Entnommen aus \cite{thesis:mazur} abb todo]{\includegraphics[width=0.5\textwidth-2\fboxsep-2\fboxrule]{pic/induktionsschleife-schema}}
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\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}}
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\label{abb:inductschema}
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\caption{Induktionsschleife}
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\end{figure}
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@ -38,7 +38,7 @@ Um ein Verkehrsmodell zu entwickeln muss zuerst festgelegt werden, welche Art de
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\item{Kreuzungsausgang: Ein Ausgang einer Kreuzung auf dem Verkehr die Kreuzung verlassen kann.}
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\item{Kreuzungseingang: Ein Eingang einer Kreuzung auf dem Verkehr in die Kreuzung einfahren kann.}
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\end{enumerate}
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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 für diese berechnet werden sollen. Da das zu betrachtende Gebiet insgesammt nur drei Validierungssensoren aufweist, wurden Validierungssensoren nicht mit modelliert, da davon auszugehen ist, dass die meisten adaptiv gesteuerten Ampelanlagen fast ausschließlich Kreuzungseingangssensoren und keine Validierungssensoren aufweisen.\\ \\
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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 insgesammt nur drei Validierungssensoren aufweist, wurden Validierungssensoren nicht mit modelliert, da davon auszugehen ist, dass die meisten adaptiv gesteuerten Ampelanlagen fast ausschlie"slich Kreuzungseingangssensoren und keine Validierungssensoren aufweisen.\\ \\
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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:\\
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\begin{enumerate}
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\item{Einspur - Geradeaus}
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@ -9,14 +9,15 @@ In diesem Kapitel wird die Validierung der berechneten Verkehrswerte beschrieben
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Da kein anderes Testverfahren gefunden wurde, welches eine Validierung der Daten erm"oglichen w"urde, wurde im Rahmen dieser Arbeit eine Verkehrsz"ahlung durchgef"uhrt. Diese Verkehrsz"ahlung wurde mit Hilfe von \textit{M. Scholz} \autoref{thesis:michael} durchgef"uhrt. Gez"ahlt wurde mit Strichliste 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.\\ \\
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Es wurden dabei starke Unterschiede zwischen den gez"ahlten und den, von den Sensoren ermittelten, Werten festgestellt. Dies ist zum einen auf ungenaue und fehleranf"allige Sensorik(vgl. \autoref{sec:grundlagen}) zur"uckzuf"uhren, zum anderen muss f"ur adaptiv gesteuerte Ampelanlagen sichergestellt werden, dass alle Fahrzeuge erkannt werden, um diese "uber die Kreuzung zu lassen. Diese Vorgabe wird dadurch erf"ullt, dass die Sensorik leichter als n"otig ausl"ost, um wirklich jedes Fahrzeug zu erkennen. Dies wiederum erh"oht die Fehleranf"alligkeit des Sensors.\\ \\
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In einer weiteren Untersuchung wurde der Sensor D31 der Kreuzung A12 im Minutentakt gez"ahlt, um eine genaueres Bild der Abweichung zu erhalten. Die gemessenen Werte lagen dabei bis zu 700\% von dem gez"ahlten Wert entfernt. Bei dieser Z"ahlung wurden neben der Anzahl der Verkehrsteilnehmer der Fahrzeugtyp untersucht, um die Fehleranf"alligkeit des Sensors f"ur die verschiedenen Fahrzeugtypen genauer zu bestimmen.\\ \\
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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.
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\subsection{Validierung durch die Verkehrszählung}
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Für die Valliderung wurden zwei Hypothesen aufgestellt:
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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.\\ \\
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Eine tabellarische Auswertung der Verkehrsz"ahlung im Vergleich zu den von den Sensoren gemessenen Werten ist im Anhang zu finden \ref{verkehrszaelung:xr} \ref{verkehrszaelung:d31}. Bei der Untersuchung des Sensors D31 im Minutentakt wurde dabei eine Abweichung von bis zu 700\% festgetsellt. Die Durchschnittliche Abweichung des Sensors liegt bei 16.67\%. Es wurde dabei festgestellt, dass LKWs doppelt gez"ahlt werden.
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\subsection{Validierung durch die Verkehrsz"ahlung}
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F"ur die Validierung wurden zwei Hypothesen aufgestellt:
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\begin{enumerate}
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\item{Hypothese: Die berechneten Verkehrswerte entsprechen den gemessenen mit einer hohen(>90 \%) Genauigkeit.}\label{h1}
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\item{Hypothese: Die Abbiegewahrscheinlichkeiten der Stadt haben eine hohe Genauigkeit(>90\%) für jeden Zeitpunkt.}\label{h2}
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\end{enumerate}
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[anhang, valid, hmm]
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Eine tabellarische Auswertung der Daten ist in Anhang zu finde [todo]
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Da die Berechnung der Kreuzungsein- und Ausgangswerte direkt von der Genauigkeit der Sensorwerte abh"angt, ist die Genauigkeit der berechneten Werte entsprechend. Eine Verbesserung der Qualit"at der Sensordaten w"urde eine direkte Verbesserung der Berechneten Werte zur folge haben.
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\item{Hypothese: Die Abbiegewahrscheinlichkeiten der Stadt haben eine hohe Genauigkeit(>90\%) f"ur jeden Zeitpunkt.}\label{h2}
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\end{enumerate}
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In \autoref{verkehrszaelung:d31} wurde der Sensor D31 der Kreuzung A12 untersucht. 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 strake Abweichungen der Sensoren von den gez"ahlten Werten gemessen. Die Durchschnittliche Abweichung von 16.67\% und die maximale Abweichung von 700\% widerlegen Hypothese \label{h1}, da sich die Berechnugn ausschlie"slich auf die Sensorwerte st"utzt. Der Fehler der Sensoren propagiert sich folglich ebenfalls durch die Berechnung.\\ \\
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In \autoref{verkehrszaelung:xr} konnten die Abbiegewahrscheinlichkeiten an einem Sensor untersucht werden. Dabei hat sich ergeben, dass sich die Abbiegewahrscheinlichkeiten der Stadt Darmstadt sehr stark von dem gez"ahlten Abbiegeverhalten unterscheiden. Dies ist darauf zur"uckzuf"uhren, dass die Werte der Stadt Darmstadt gemittelt sind und eine entsprechenden Genauigkeit aufweisen. Die Hypothese \ref{h2} kann folglich widerlegt werden. Bei dem untersuchten Sensor ergab sich eine Abweichung von 38.1\% der Abbiegewahrscheinlichkeit im Vergleich zum realen Abbiegeverhalten.\\ \\
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Da die Berechnung der Kreuzungsein- und Ausgangswerte direkt von der Genauigkeit der Sensorwerte und der Abbiegewahrscheinlichkeiten abh"angt, ist die Genauigkeit der berechneten Werte entsprechend. Eine Verbesserung der Qualit"at der Sensordaten oder der Abbiegewahrscheinlichkeiten w"urde eine direkte Verbesserung der berechneten Werte zur folge haben.
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\newpage
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@ -33,8 +33,8 @@ Visualisierung eignet sich deshalb besonders gut, da die berechneten Zusammenh"a
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frame.add(srcPane);
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\end{lstlisting}
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\end{minipage}\\
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Das Resultat ist eine simple Darstellung des Graphen. Auf Knoten, den Kreuzungen in der Kreuzungsübersicht, 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 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 Fahrrichtungen, 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.\\ \\
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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 über den Sensorwert, welche dort zu dem gewählten Zeitpunkt vorliegt.
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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 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 Fahrrichtungen, 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.\\ \\
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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 Sensorwert, welche dort zu dem gew"ahlten Zeitpunkt vorliegt.
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\begin{figure}
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\centering
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\subfigure[Kreuzungs"ubersichtsgraph mit JGraph visualisiert.] {\includegraphics[width=0.5\textwidth-2\fboxsep-2\fboxrule]{pic/jgraphuebersicht}}
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