thesis
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4e5917389d
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@ -47,10 +52,10 @@
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@ -64,205 +69,214 @@
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\newlabel{sec:datengrund:adapt}{{3.2}{7}{Adaptive Steuerung von Ampelanlagen\relax }{subsection.3.2}{}}
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\newlabel{sec:macromicro}{{3.3}{7}{Makro- und mikroskopische Modellierung von Verkehr\relax }{subsection.3.3}{}}
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\citation{thesis:mueller}
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\newlabel{abb:verkehrsmanagement}{{3.2}{8}{Adaptive Steuerung von Ampelanlagen\relax }{subsection.3.2}{}}
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\newlabel{sec:inductvalues}{{3.4}{8}{Induktionsschleifenwerte\relax }{subsection.3.4}{}}
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\citation{thesis:mueller}
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\newlabel{tbl:csv}{{3.4.1}{9}{CSV-Dateien der Induktionsschleifenwerte\relax }{Item.14}{}}
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\newlabel{sec:datengrund:inductvalues:mysql}{{3.4.2}{9}{MYSQL-Daten der JEE6 Anwendung zur Bereitstellung von Verkehrsdaten\relax }{subsubsection.3.4.2}{}}
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\citation{thesis:mueller}
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\newlabel{sec:daten}{{4}{9}{Datenbasis\relax }{section.4}{}}
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\newlabel{sec:daten:inductvalues:csv}{{4.1.1}{9}{CSV-Dateien der Induktionsschleifenwerte\relax }{subsubsection.4.1.1}{}}
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\newlabel{sec:datengrund:inductvalues:mysql}{{4.1.2}{9}{MYSQL-Daten der JEE6 Anwendung zur Bereitstellung von Verkehrsdaten\relax }{subsubsection.4.1.2}{}}
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\newlabel{tbl:csv}{{4.1.1}{10}{CSV-Dateien der Induktionsschleifenwerte\relax }{Item.14}{}}
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\newlabel{lst:sql_sensorquery}{{1}{10}{SQL-Abfrage der Sensorens\relax }{lstlisting.1}{}}
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\citation{thesis:mueller}
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\newlabel{sec:datengrund:geo}{{3.5}{11}{Geographischer Ausschnitt der Daten\relax }{subsection.3.5}{}}
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\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {3.6}CAD-Zeichnungen der Kreuzungen}{11}{subsection.3.6}}
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\newlabel{sec:datengrund:cad}{{3.6}{11}{CAD-Zeichnungen der Kreuzungen\relax }{subsection.3.6}{}}
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\newlabel{lst:sql_dataquery}{{2}{11}{SQL-Abfrage der Sensorwerte\relax }{lstlisting.2}{}}
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\@writefile{lol}{\contentsline {lstlisting}{\numberline {2}SQL-Abfrage der Sensorwerte}{11}{lstlisting.2}}
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\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {4.2}Geographischer Ausschnitt der Daten}{11}{subsection.4.2}}
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\newlabel{sec:datengrund:geo}{{4.2}{11}{Geographischer Ausschnitt der Daten\relax }{subsection.4.2}{}}
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\citation{thesis:mueller}
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\citation{thesis:michael}
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\citation{thesis:michael}
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\newlabel{tbl:abbw}{{3.7}{12}{Abbiegewahrscheinlichkeiten\relax }{subsection.3.7}{}}
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\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {3.7}Abbiegewahrscheinlichkeiten}{12}{subsection.3.7}}
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\newlabel{sec:datengrund:abbw}{{3.7}{12}{Abbiegewahrscheinlichkeiten\relax }{subsection.3.7}{}}
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\@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {3.8.1}Das Zeitproblem}{13}{subsubsection.3.8.1}}
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\newlabel{sec:datengrund:probtime}{{3.8.1}{13}{Das Zeitproblem\relax }{subsubsection.3.8.1}{}}
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\newlabel{sec:datengrund:abbprob}{{3.8.2}{13}{Das Abbiegeproblem\relax }{subsubsection.3.8.2}{}}
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\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {4}Verkehrsmodell}{14}{section.4}}
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\newlabel{sec:modell}{{4}{14}{Verkehrsmodell\relax }{section.4}{}}
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\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {4.1}Modell der Ministadt}{14}{subsection.4.1}}
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\newlabel{sec:modell:ministadt}{{4.1}{14}{Modell der Ministadt\relax }{subsection.4.1}{}}
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\newlabel{abb:a23.2}{{4.1}{16}{Modell der Ministadt\relax }{Item.35}{}}
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\newlabel{sec:modell:graph}{{4.2}{16}{Modell als Graph\relax }{subsection.4.2}{}}
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\newlabel{abb:graph:ungerichtet}{{4.2.1}{17}{Grundlagen\relax }{subfigure.7.1}{}}
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\newlabel{abb:graph:gerichtet}{{4.2.1}{17}{Grundlagen\relax }{subfigure.7.2}{}}
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\newlabel{abb:graph:multi}{{4.2.1}{17}{Grundlagen\relax }{subfigure.7.3}{}}
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\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {4.3}CAD-Zeichnungen der Kreuzungen}{12}{subsection.4.3}}
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\newlabel{sec:daten:cad}{{4.3}{12}{CAD-Zeichnungen der Kreuzungen\relax }{subsection.4.3}{}}
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\newlabel{sec:datengrund:abbw}{{4.4}{12}{Abbiegewahrscheinlichkeiten\relax }{subsection.4.4}{}}
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\newlabel{tbl:abbw}{{4.4}{13}{Abbiegewahrscheinlichkeiten\relax }{subsection.4.4}{}}
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\newlabel{sec:modell}{{5}{13}{Verkehrsmodell\relax }{section.5}{}}
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\newlabel{sec:modell:ministadt}{{5.2}{13}{Modell der Ministadt\relax }{subsection.5.2}{}}
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\newlabel{abb:a23.2}{{5.2}{15}{Modell der Ministadt\relax }{Item.35}{}}
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\newlabel{sec:modell:graph}{{5.3}{16}{Modell als Graph\relax }{subsection.5.3}{}}
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\@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {5.3.1}Grundlagen}{16}{subsubsection.5.3.1}}
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\newlabel{sec:modell:graph:grund}{{5.3.1}{16}{Grundlagen\relax }{subsubsection.5.3.1}{}}
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\@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {5.3.2}Kreuzungsgraph}{16}{subsubsection.5.3.2}}
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\newlabel{sec:modell:graph:xr}{{5.3.2}{16}{Kreuzungsgraph\relax }{subsubsection.5.3.2}{}}
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\newlabel{abb:graph:ungerichtet}{{5.3.1}{17}{Grundlagen\relax }{subfigure.7.1}{}}
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\newlabel{abb:graph:gerichtet}{{5.3.1}{17}{Grundlagen\relax }{subfigure.7.2}{}}
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\newlabel{abb:graph:multi}{{5.3.1}{17}{Grundlagen\relax }{subfigure.7.3}{}}
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\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(a)}{\ignorespaces {Ungerichteter Graph. Quelle: wikipedia.org}}}{17}{subfigure.7.3}}
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\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(b)}{\ignorespaces {Gerichteter Graph. Quelle: wikipedia.org}}}{17}{subfigure.7.3}}
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\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(c)}{\ignorespaces {Ungerichter Graph mit Mehrfachkanten. Quelle: wikipedia.org}}}{17}{subfigure.7.3}}
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\@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {4.2.1}Grundlagen}{17}{subsubsection.4.2.1}}
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\newlabel{sec:modell:graph:grund}{{4.2.1}{17}{Grundlagen\relax }{subsubsection.4.2.1}{}}
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\@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {4.2.2}Kreuzungsgraph}{17}{subsubsection.4.2.2}}
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\newlabel{sec:modell:graph:xr}{{4.2.2}{17}{Kreuzungsgraph\relax }{subsubsection.4.2.2}{}}
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\newlabel{lst:sensorgraph}{{3}{18}{abc\relax }{lstlisting.3}{}}
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\@writefile{lol}{\contentsline {lstlisting}{\numberline {3}abc}{18}{lstlisting.3}}
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\newlabel{sec:modell:graph:overview}{{4.2.3}{18}{Kreuzungs"ubersicht\relax }{subsubsection.4.2.3}{}}
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\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {4.3}Modell als Matrix}{18}{subsection.4.3}}
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\newlabel{sec:modell:matrix}{{4.3}{18}{Modell als Matrix\relax }{subsection.4.3}{}}
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\@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {4.3.1}Ausgangsmatrix}{19}{subsubsection.4.3.1}}
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\newlabel{sec:modell:matrix:out}{{4.3.1}{19}{Ausgangsmatrix\relax }{subsubsection.4.3.1}{}}
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\newlabel{tbl:ausgangsmatrixallg}{{4.3.1}{19}{Ausgangsmatrix\relax }{subsubsection.4.3.1}{}}
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\newlabel{abb:a23}{{4.3.1}{19}{Ausgangsmatrix\relax }{subsubsection.4.3.1}{}}
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\newlabel{lst:sensorgraph}{{3}{17}{abc\relax }{lstlisting.3}{}}
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\@writefile{lol}{\contentsline {lstlisting}{\numberline {3}abc}{17}{lstlisting.3}}
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\newlabel{sec:modell:graph:overview}{{5.3.3}{17}{Kreuzungs"ubersicht\relax }{subsubsection.5.3.3}{}}
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\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {5.4}Modell als Matrix}{18}{subsection.5.4}}
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\newlabel{sec:modell:matrix}{{5.4}{18}{Modell als Matrix\relax }{subsection.5.4}{}}
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\@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {5.4.1}Ausgangsmatrix}{18}{subsubsection.5.4.1}}
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\newlabel{sec:modell:matrix:out}{{5.4.1}{18}{Ausgangsmatrix\relax }{subsubsection.5.4.1}{}}
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\newlabel{tbl:ausgangsmatrixallg}{{5.4.1}{18}{Ausgangsmatrix\relax }{subsubsection.5.4.1}{}}
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\newlabel{abb:a23}{{5.4.1}{19}{Ausgangsmatrix\relax }{subsubsection.5.4.1}{}}
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\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {7}{\ignorespaces Kreuzung A23}}{19}{figure.7}}
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\@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {4.3.2}Eingangsmatrix}{20}{subsubsection.4.3.2}}
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||||
\newlabel{sec:modell:matrix:in}{{4.3.2}{20}{Eingangsmatrix\relax }{subsubsection.4.3.2}{}}
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||||
\newlabel{tbl:eingangsmatrixallg}{{4.3.2}{20}{Eingangsmatrix\relax }{subsubsection.4.3.2}{}}
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||||
\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {4.4}Datenbankmodell}{20}{subsection.4.4}}
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||||
\newlabel{sec:modell:dbmodell}{{4.4}{20}{Datenbankmodell\relax }{subsection.4.4}{}}
|
||||
\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {4.5}Einschr\active@dq \dq@prtct{a}nkungen und Schw\active@dq \dq@prtct{a}chen des Modell}{21}{subsection.4.5}}
|
||||
\newlabel{sec:modell:limits}{{4.5}{21}{Einschr"ankungen und Schw"achen des Modell\relax }{subsection.4.5}{}}
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||||
\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {5}L\active@dq \dq@prtct{o}sungsans\active@dq \dq@prtct{a}tze}{23}{section.5}}
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||||
\newlabel{sec:berechnung}{{5}{23}{L"osungsans"atze\relax }{section.5}{}}
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||||
\newlabel{problem:1}{{1}{23}{L"osungsans"atze\relax }{Item.40}{}}
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||||
\newlabel{problem:2}{{2}{23}{L"osungsans"atze\relax }{Item.41}{}}
|
||||
\newlabel{problem:3}{{3}{23}{L"osungsans"atze\relax }{Item.42}{}}
|
||||
\newlabel{problem:4}{{4}{23}{L"osungsans"atze\relax }{Item.43}{}}
|
||||
\newlabel{problem:5}{{5}{23}{L"osungsans"atze\relax }{Item.44}{}}
|
||||
\newlabel{problem:6}{{6}{23}{L"osungsans"atze\relax }{Item.45}{}}
|
||||
\newlabel{problem:7}{{7}{23}{L"osungsans"atze\relax }{Item.46}{}}
|
||||
\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {5.1}Aufbereiten der Abbiegewahrscheinlichkeiten}{23}{subsection.5.1}}
|
||||
\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {5.2}L\active@dq \dq@prtct{o}sungsansatz: Hidden Markow Modell}{23}{subsection.5.2}}
|
||||
\newlabel{sec:berechnung:hmm}{{5.2}{23}{L"osungsansatz: Hidden Markow Modell\relax }{subsection.5.2}{}}
|
||||
\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {8}{\ignorespaces Zuordnungstabelle der Richtungen}}{24}{figure.8}}
|
||||
\newlabel{tbl:zuordnungstabell}{{8}{24}{Zuordnungstabelle der Richtungen\relax }{figure.8}{}}
|
||||
\@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {5.2.1}Grundlagen}{24}{subsubsection.5.2.1}}
|
||||
\@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {5.2.2}HMM f\active@dq \dq@prtct{u}r eine Kreuzung}{24}{subsubsection.5.2.2}}
|
||||
\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {5.3}L\active@dq \dq@prtct{o}sungsansatz: Wegfindungsalgorithmen}{24}{subsection.5.3}}
|
||||
\newlabel{sec:berechnung:astar}{{5.3}{24}{L"osungsansatz: Wegfindungsalgorithmen\relax }{subsection.5.3}{}}
|
||||
\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {5.4}L\active@dq \dq@prtct{o}sungsansatz: Lineares Gleichungssystem}{24}{subsection.5.4}}
|
||||
\newlabel{sec:berechnung:lgs}{{5.4}{24}{L"osungsansatz: Lineares Gleichungssystem\relax }{subsection.5.4}{}}
|
||||
\@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {5.4.1}Grundlagen}{25}{subsubsection.5.4.1}}
|
||||
\newlabel{sec:berechnung:lgs:grund}{{5.4.1}{25}{Grundlagen\relax }{subsubsection.5.4.1}{}}
|
||||
\newlabel{lgs:allgemein}{{2}{25}{Grundlagen\relax }{equation.5.2}{}}
|
||||
\newlabel{lgs:matrix}{{3}{25}{Grundlagen\relax }{equation.5.3}{}}
|
||||
\newlabel{lgs:koefmatrix}{{4}{25}{Grundlagen\relax }{equation.5.4}{}}
|
||||
\@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {5.4.2}Lineares Gleichungssystem einer Kreuzung}{25}{subsubsection.5.4.2}}
|
||||
\newlabel{sec:berechnung:lgs:xr}{{5.4.2}{25}{Lineares Gleichungssystem einer Kreuzung\relax }{subsubsection.5.4.2}{}}
|
||||
\newlabel{equ:xrallgemein}{{5}{26}{Lineares Gleichungssystem einer Kreuzung\relax }{equation.5.5}{}}
|
||||
\newlabel{equ:algcalcmatrix}{{7}{26}{Lineares Gleichungssystem einer Kreuzung\relax }{equation.5.7}{}}
|
||||
\newlabel{abb:a23calc}{{9}{26}{Lineares Gleichungssystem einer Kreuzung\relax }{equation.5.9}{}}
|
||||
\newlabel{abb:a23d10virt}{{11}{27}{Lineares Gleichungssystem einer Kreuzung\relax }{equation.5.11}{}}
|
||||
\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {5.5}Kreuzungsberechnung am Graphen}{27}{subsection.5.5}}
|
||||
\newlabel{sec:berechnung:graph}{{5.5}{27}{Kreuzungsberechnung am Graphen\relax }{subsection.5.5}{}}
|
||||
\@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {5.5.1}Verkehrsfluss zwischen Kreuzungen}{28}{subsubsection.5.5.1}}
|
||||
\newlabel{sec:berechnung:betweenxr}{{5.5.1}{28}{Verkehrsfluss zwischen Kreuzungen\relax }{subsubsection.5.5.1}{}}
|
||||
\@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {5.5.2}Sonderfall: Validierungssensor}{28}{subsubsection.5.5.2}}
|
||||
\newlabel{sec:berechnung:vallidate}{{5.5.2}{28}{Sonderfall: Validierungssensor\relax }{subsubsection.5.5.2}{}}
|
||||
\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {9}{\ignorespaces Kreuzung A4}}{29}{figure.9}}
|
||||
\newlabel{abb:jmapviewer}{{6.1}{30}{Visualisierung des Graphen mit JMapViewer\relax }{subfigure.10.1}{}}
|
||||
\newlabel{abb:8}{{6.1}{30}{Visualisierung des Graphen mit JMapViewer\relax }{subfigure.10.2}{}}
|
||||
\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(a)}{\ignorespaces {JMapViewer mit eingezeichneten Kreuzungsbereichen (rot) und Sebsorpositionen (gelb).}}}{30}{subfigure.10.2}}
|
||||
\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(b)}{\ignorespaces {Ministadt, h\active@dq \dq@prtct{a}ndisch visualisiert.}}}{30}{subfigure.10.2}}
|
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\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {6}Visualisierung}{30}{section.6}}
|
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|
||||
\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {6.1}Visualisierung des Graphen mit JMapViewer}{30}{subsection.6.1}}
|
||||
\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {6.2}Visualisierung des JGraphT-Graphen}{30}{subsection.6.2}}
|
||||
\newlabel{lst:sql_sensorquery}{{4}{31}{Befehl zur Konvertierung und Darstellung eines JGraphT Graphen als JGraph\relax }{lstlisting.4}{}}
|
||||
\@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {5.4.2}Eingangsmatrix}{19}{subsubsection.5.4.2}}
|
||||
\newlabel{sec:modell:matrix:in}{{5.4.2}{19}{Eingangsmatrix\relax }{subsubsection.5.4.2}{}}
|
||||
\newlabel{tbl:eingangsmatrixallg}{{5.4.2}{19}{Eingangsmatrix\relax }{subsubsection.5.4.2}{}}
|
||||
\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {5.5}Datenbankmodell}{19}{subsection.5.5}}
|
||||
\newlabel{sec:modell:dbmodell}{{5.5}{19}{Datenbankmodell\relax }{subsection.5.5}{}}
|
||||
\citation{thesis:michael}
|
||||
\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {5.6}Einschr"ankungen und Schw"achen des Modell}{21}{subsection.5.6}}
|
||||
\newlabel{sec:modell:limits}{{5.6}{21}{Einschr"ankungen und Schw"achen des Modell\relax }{subsection.5.6}{}}
|
||||
\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {5.7}Zuk"unftige Herausforderungen des Modells}{21}{subsection.5.7}}
|
||||
\@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {5.7.1}Herausforderung: Verfolgung von Fahrzeugen "uber eine Kreuzung hinaus}{21}{subsubsection.5.7.1}}
|
||||
\newlabel{sec:datengrund:probtime}{{5.7.1}{21}{Herausforderung: Verfolgung von Fahrzeugen "uber eine Kreuzung hinaus\relax }{subsubsection.5.7.1}{}}
|
||||
\@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {5.7.2}Herausforderung: Genaues Bestimmen der Abbiegewahrscheinlichkeit}{21}{subsubsection.5.7.2}}
|
||||
\newlabel{sec:datengrund:abbprob}{{5.7.2}{21}{Herausforderung: Genaues Bestimmen der Abbiegewahrscheinlichkeit\relax }{subsubsection.5.7.2}{}}
|
||||
\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {6}L"osungsans"atze}{22}{section.6}}
|
||||
\newlabel{sec:berechnung}{{6}{22}{L"osungsans"atze\relax }{section.6}{}}
|
||||
\newlabel{problem:1}{{1}{22}{L"osungsans"atze\relax }{Item.40}{}}
|
||||
\newlabel{problem:2}{{2}{22}{L"osungsans"atze\relax }{Item.41}{}}
|
||||
\newlabel{problem:3}{{3}{22}{L"osungsans"atze\relax }{Item.42}{}}
|
||||
\newlabel{problem:4}{{4}{22}{L"osungsans"atze\relax }{Item.43}{}}
|
||||
\newlabel{problem:5}{{5}{22}{L"osungsans"atze\relax }{Item.44}{}}
|
||||
\newlabel{problem:6}{{6}{22}{L"osungsans"atze\relax }{Item.45}{}}
|
||||
\newlabel{problem:7}{{7}{22}{L"osungsans"atze\relax }{Item.46}{}}
|
||||
\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {6.1}Aufbereiten der Abbiegewahrscheinlichkeiten}{22}{subsection.6.1}}
|
||||
\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {6.2}L"osungsansatz: Hidden Markow Modell}{22}{subsection.6.2}}
|
||||
\newlabel{sec:berechnung:hmm}{{6.2}{22}{L"osungsansatz: Hidden Markow Modell\relax }{subsection.6.2}{}}
|
||||
\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {8}{\ignorespaces Zuordnungstabelle der Richtungen}}{23}{figure.8}}
|
||||
\newlabel{tbl:zuordnungstabell}{{8}{23}{Zuordnungstabelle der Richtungen\relax }{figure.8}{}}
|
||||
\@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.2.1}Grundlagen}{23}{subsubsection.6.2.1}}
|
||||
\@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.2.2}HMM f"ur eine Kreuzung}{23}{subsubsection.6.2.2}}
|
||||
\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {6.3}L"osungsansatz: Wegfindungsalgorithmen}{23}{subsection.6.3}}
|
||||
\newlabel{sec:berechnung:astar}{{6.3}{23}{L"osungsansatz: Wegfindungsalgorithmen\relax }{subsection.6.3}{}}
|
||||
\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {6.4}L"osungsansatz: Lineares Gleichungssystem}{23}{subsection.6.4}}
|
||||
\newlabel{sec:berechnung:lgs}{{6.4}{23}{L"osungsansatz: Lineares Gleichungssystem\relax }{subsection.6.4}{}}
|
||||
\@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.4.1}Grundlagen}{24}{subsubsection.6.4.1}}
|
||||
\newlabel{sec:berechnung:lgs:grund}{{6.4.1}{24}{Grundlagen\relax }{subsubsection.6.4.1}{}}
|
||||
\newlabel{lgs:allgemein}{{2}{24}{Grundlagen\relax }{equation.6.2}{}}
|
||||
\newlabel{lgs:matrix}{{3}{24}{Grundlagen\relax }{equation.6.3}{}}
|
||||
\newlabel{lgs:koefmatrix}{{4}{24}{Grundlagen\relax }{equation.6.4}{}}
|
||||
\@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.4.2}Lineares Gleichungssystem einer Kreuzung}{24}{subsubsection.6.4.2}}
|
||||
\newlabel{sec:berechnung:lgs:xr}{{6.4.2}{24}{Lineares Gleichungssystem einer Kreuzung\relax }{subsubsection.6.4.2}{}}
|
||||
\newlabel{equ:xrallgemein}{{5}{25}{Lineares Gleichungssystem einer Kreuzung\relax }{equation.6.5}{}}
|
||||
\newlabel{equ:algcalcmatrix}{{7}{25}{Lineares Gleichungssystem einer Kreuzung\relax }{equation.6.7}{}}
|
||||
\newlabel{abb:a23calc}{{9}{25}{Lineares Gleichungssystem einer Kreuzung\relax }{equation.6.9}{}}
|
||||
\newlabel{abb:a23d10virt}{{11}{26}{Lineares Gleichungssystem einer Kreuzung\relax }{equation.6.11}{}}
|
||||
\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {6.5}Kreuzungsberechnung am Graphen}{26}{subsection.6.5}}
|
||||
\newlabel{sec:berechnung:graph}{{6.5}{26}{Kreuzungsberechnung am Graphen\relax }{subsection.6.5}{}}
|
||||
\@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.5.1}Verkehrsfluss zwischen Kreuzungen}{27}{subsubsection.6.5.1}}
|
||||
\newlabel{sec:berechnung:betweenxr}{{6.5.1}{27}{Verkehrsfluss zwischen Kreuzungen\relax }{subsubsection.6.5.1}{}}
|
||||
\@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.5.2}Sonderfall: Validierungssensor}{27}{subsubsection.6.5.2}}
|
||||
\newlabel{sec:berechnung:vallidate}{{6.5.2}{27}{Sonderfall: Validierungssensor\relax }{subsubsection.6.5.2}{}}
|
||||
\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {9}{\ignorespaces Kreuzung A4}}{28}{figure.9}}
|
||||
\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {7}Validierung}{29}{section.7}}
|
||||
\newlabel{sec:validierung}{{7}{29}{Validierung\relax }{section.7}{}}
|
||||
\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {7.1}Validierung durch Testdatenmenge}{29}{subsection.7.1}}
|
||||
\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {7.2}Verkehrsz"ahlung}{29}{subsection.7.2}}
|
||||
\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {7.3}Validierung der Verkehrsaufkommensvorhersage}{29}{subsection.7.3}}
|
||||
\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {7.4}Sensor}{29}{subsection.7.4}}
|
||||
\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {7.5}"Uberpr"ufung des Modells}{29}{subsection.7.5}}
|
||||
\citation{thesis:mueller}
|
||||
\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {8}Visualisierung}{30}{section.8}}
|
||||
\newlabel{sec:visualisierung}{{8}{30}{Visualisierung\relax }{section.8}{}}
|
||||
\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {8.1}Visualisierung des Graphen mit JMapViewer}{30}{subsection.8.1}}
|
||||
\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {8.2}Visualisierung des JGraphT-Graphen}{30}{subsection.8.2}}
|
||||
\newlabel{abb:jmapviewer}{{8.1}{31}{Visualisierung des Graphen mit JMapViewer\relax }{subfigure.10.1}{}}
|
||||
\newlabel{abb:handischxrover}{{8.1}{31}{Visualisierung des Graphen mit JMapViewer\relax }{subfigure.10.2}{}}
|
||||
\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(a)}{\ignorespaces {JMapViewer Anwendung mit eingezeichneten Kreuzungsbereichen (rot) und Sebsorpositionen (gelb). Zentriert auf den Bereich der 'Ministadt'}}}{31}{subfigure.10.2}}
|
||||
\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(b)}{\ignorespaces {Ministadt, h"andisch visualisiert.}}}{31}{subfigure.10.2}}
|
||||
\newlabel{lst:create_vis_graph}{{4}{31}{Befehl zur Konvertierung und Darstellung eines JGraphT Graphen als JGraph\relax }{lstlisting.4}{}}
|
||||
\@writefile{lol}{\contentsline {lstlisting}{\numberline {4}Befehl zur Konvertierung und Darstellung eines JGraphT Graphen als JGraph}{31}{lstlisting.4}}
|
||||
\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {7}Validierung}{32}{section.7}}
|
||||
\newlabel{sec:validierung}{{7}{32}{Validierung\relax }{section.7}{}}
|
||||
\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {7.1}Validierung durch Testdatenmenge}{32}{subsection.7.1}}
|
||||
\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {7.2}Verkehrsz\active@dq \dq@prtct{a}hlung}{32}{subsection.7.2}}
|
||||
\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {7.3}Validierung der Verkehrsaufkommensvorhersage}{32}{subsection.7.3}}
|
||||
\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {7.4}Sensor}{32}{subsection.7.4}}
|
||||
\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {7.5}\active@dq \dq@prtct{U}berpr\active@dq \dq@prtct{u}fung des Modells}{32}{subsection.7.5}}
|
||||
\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {8}Ausblick}{33}{section.8}}
|
||||
\newlabel{sec:ausblick}{{8}{33}{Ausblick\relax }{section.8}{}}
|
||||
\bibstyle{plainnat}
|
||||
\newlabel{abb:jgraphtubersicht}{{8.2}{32}{Visualisierung des JGraphT-Graphen\relax }{subfigure.10.3}{}}
|
||||
\newlabel{abb:jgraphxr}{{8.2}{32}{Visualisierung des JGraphT-Graphen\relax }{subfigure.10.4}{}}
|
||||
\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(c)}{\ignorespaces {Kreuzungsübersichtsgraph mit JGraph visualisiert.}}}{32}{subfigure.10.4}}
|
||||
\@writefile{lof}{\contentsline {subfigure}{\numberline{(d)}{\ignorespaces {Kreuzung AX mit JGraph visualisiert.}}}{32}{subfigure.10.4}}
|
||||
\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {9}Ausblick}{32}{section.9}}
|
||||
\newlabel{sec:ausblick}{{9}{32}{Ausblick\relax }{section.9}{}}
|
||||
\bibstyle{is-abbrv}
|
||||
\bibdata{bib/literature}
|
||||
\bibcite{book:rilsa}{{Arbeitsgruppe: Verkehrsmanagement}(2010)}
|
||||
\bibcite{paper:adaptiv}{{Bernhard Friedrich}()}
|
||||
\bibcite{thesis:elfers}{{Carsten Elfers}(2008)}
|
||||
\bibcite{thesis:mueller}{{Christian Müller}(2012)}
|
||||
\bibcite{book:mathmod}{{Claus Peter otlieb}(2009)}
|
||||
\bibcite{thesis:lehnhoff}{{Dipl.-Ing. Nicola Lehnhoff}(2005)}
|
||||
\bibcite{book:bosserhoff}{{Dr.-Ing. Dietmar Bosserhoff}()}
|
||||
\bibcite{thesis:mazur}{{Florian Mazur}(2004)}
|
||||
\bibcite{merk:street}{{Forschungsgesellschaft für Straßen- und Verkehrswesen}(1991)}
|
||||
\bibcite{book:modsim}{{Hans-Joachim Bungartz}(2009)}
|
||||
\bibcite{paper:kwonmurphy}{{Jaimyoung Kwon}()}
|
||||
\bibcite{thesis:neubert}{{Lutz Neubert}(2000)}
|
||||
\bibcite{book:treiberkesting}{{Martin Treiber}(2010)}
|
||||
\bibcite{lect:simumod}{{Michael Reimann}(2007)}
|
||||
\bibcite{thesis:michael}{{Michael Scholz}(2013)}
|
||||
\bibcite{web:statista:laerm}{Statista(2010)}
|
||||
\bibcite{web:statista:gueter}{Statista(2012)}
|
||||
\bibcite{web:statista:lkw}{Statista(2013{a})}
|
||||
\bibcite{web:statista:pkw}{Statista(2013{b})}
|
||||
\bibcite{book:verkehrdata}{{Statitisches Bundesamt}(2013)}
|
||||
\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {9}Glossar}{35}{section.8}}
|
||||
\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {10}Abbildungsverzeichnis}{36}{section.8}}
|
||||
\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {11}Quellcodeverzeichnis}{36}{section.8}}
|
||||
\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {12}Anhang}{37}{section.12}}
|
||||
\newlabel{sec:anhang}{{12}{37}{Anhang\relax }{section.12}{}}
|
||||
\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {10}{\ignorespaces CAD Bild der Stadt Darmstadt, mit eingezeichneten Kreuzungen}}{38}{figure.10}}
|
||||
\newlabel{abb:caddarmstadt}{{10}{38}{CAD Bild der Stadt Darmstadt, mit eingezeichneten Kreuzungen\relax }{figure.10}{}}
|
||||
\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {11}{\ignorespaces Abbiegewahrscheinlichkeiten Darmstadt Nord}}{39}{figure.11}}
|
||||
\newlabel{abb:abbwnorth}{{11}{39}{Abbiegewahrscheinlichkeiten Darmstadt Nord\relax }{figure.11}{}}
|
||||
\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {12}{\ignorespaces Abbiegewahrscheinlichkeiten Darmstadt Süd}}{40}{figure.12}}
|
||||
\newlabel{abb:abbwsouth}{{12}{40}{Abbiegewahrscheinlichkeiten Darmstadt Süd\relax }{figure.12}{}}
|
||||
\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {13}{\ignorespaces Kreuzungsübersicht 'Ministadt'in der Stadt Darmstadt}}{42}{figure.13}}
|
||||
\newlabel{anhang:a3}{{12}{43}{\relax }{figure.13}{}}
|
||||
\newlabel{anhang:a4}{{12}{43}{\relax }{figure.16}{}}
|
||||
\newlabel{anhang:a5}{{12}{43}{\relax }{figure.19}{}}
|
||||
\newlabel{anhang:a12}{{12}{43}{\relax }{figure.22}{}}
|
||||
\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {14}{\ignorespaces Kreuzung A3}}{44}{figure.14}}
|
||||
\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {15}{\ignorespaces Übersetzungstabelle für Kreuzung A3}}{45}{figure.15}}
|
||||
\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {16}{\ignorespaces CAD Zeichnung der Kreuzung A3}}{46}{figure.16}}
|
||||
\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {17}{\ignorespaces Kreuzung A4}}{47}{figure.17}}
|
||||
\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {18}{\ignorespaces Übersetzungstabelle für Kreuzung A4}}{48}{figure.18}}
|
||||
\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {19}{\ignorespaces CAD Zeichnung der Kreuzung A4}}{49}{figure.19}}
|
||||
\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {20}{\ignorespaces Kreuzung A5}}{50}{figure.20}}
|
||||
\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {21}{\ignorespaces Übersetzungstabelle für Kreuzung A5}}{51}{figure.21}}
|
||||
\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {22}{\ignorespaces CAD Zeichnung der Kreuzung A5}}{52}{figure.22}}
|
||||
\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {23}{\ignorespaces Kreuzung A12}}{53}{figure.23}}
|
||||
\newlabel{anhang:a23}{{12}{54}{\relax }{figure.25}{}}
|
||||
\newlabel{anhang:a28}{{12}{54}{\relax }{figure.28}{}}
|
||||
\newlabel{anhang:a29}{{12}{54}{\relax }{figure.31}{}}
|
||||
\newlabel{anhang:a46}{{12}{54}{\relax }{figure.34}{}}
|
||||
\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {24}{\ignorespaces Übersetzungstabelle für Kreuzung A12}}{55}{figure.24}}
|
||||
\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {25}{\ignorespaces CAD Zeichnung der Kreuzung A12}}{56}{figure.25}}
|
||||
\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {26}{\ignorespaces Kreuzung A23}}{57}{figure.26}}
|
||||
\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {27}{\ignorespaces Übersetzungstabelle für Kreuzung A23}}{58}{figure.27}}
|
||||
\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {28}{\ignorespaces CAD Zeichnung der Kreuzung A23}}{59}{figure.28}}
|
||||
\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {29}{\ignorespaces Kreuzung A28}}{60}{figure.29}}
|
||||
\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {30}{\ignorespaces Übersetzungstabelle für Kreuzung A28}}{61}{figure.30}}
|
||||
\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {31}{\ignorespaces CAD Zeichnung der Kreuzung A28}}{62}{figure.31}}
|
||||
\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {32}{\ignorespaces Kreuzung A29}}{63}{figure.32}}
|
||||
\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {33}{\ignorespaces Übersetzungstabelle für Kreuzung A29}}{64}{figure.33}}
|
||||
\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {34}{\ignorespaces CAD Zeichnung der Kreuzung A29}}{65}{figure.34}}
|
||||
\newlabel{anhang:a59}{{12}{66}{\relax }{figure.37}{}}
|
||||
\newlabel{anhang:a104}{{12}{66}{\relax }{figure.40}{}}
|
||||
\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {35}{\ignorespaces Kreuzung A46}}{67}{figure.35}}
|
||||
\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {36}{\ignorespaces Übersetzungstabelle für Kreuzung A46}}{68}{figure.36}}
|
||||
\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {37}{\ignorespaces CAD Zeichnung der Kreuzung A46}}{69}{figure.37}}
|
||||
\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {38}{\ignorespaces Kreuzung A59}}{70}{figure.38}}
|
||||
\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {39}{\ignorespaces Übersetzungstabelle für Kreuzung A59}}{71}{figure.39}}
|
||||
\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {40}{\ignorespaces CAD Zeichnung der Kreuzung A59}}{72}{figure.40}}
|
||||
\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {41}{\ignorespaces Kreuzung A104}}{73}{figure.41}}
|
||||
\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {42}{\ignorespaces Übersetzungstabelle für Kreuzung A104}}{74}{figure.42}}
|
||||
\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {43}{\ignorespaces CAD Zeichnung der Kreuzung A104}}{75}{figure.43}}
|
||||
\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {44}{\ignorespaces Verkehrszählung vom 30.7.2013.}}{77}{figure.44}}
|
||||
\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {45}{\ignorespaces Verkehrszählung vom 5.8.2013.}}{78}{figure.45}}
|
||||
\bibcite{book:rilsa}{1}
|
||||
\bibcite{paper:adaptiv}{2}
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\bibcite{thesis:elfers}{3}
|
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\bibcite{thesis:mueller}{4}
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\bibcite{book:mathmod}{5}
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\bibcite{thesis:lehnhoff}{6}
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\bibcite{book:bosserhoff}{7}
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\bibcite{thesis:mazur}{8}
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\bibcite{merk:street}{9}
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\bibcite{book:modsim}{10}
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\bibcite{paper:kwonmurphy}{11}
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\bibcite{thesis:neubert}{12}
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||||
\bibcite{book:treiberkesting}{13}
|
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\bibcite{lect:simumod}{14}
|
||||
\bibcite{thesis:michael}{15}
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||||
\bibcite{web:statista:laerm}{16}
|
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\bibcite{web:statista:gueter}{17}
|
||||
\bibcite{web:statista:lkw}{18}
|
||||
\bibcite{web:statista:pkw}{19}
|
||||
\bibcite{book:verkehrdata}{20}
|
||||
\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {10}Bibliographie}{33}{section.9}}
|
||||
\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {11}Abbildungsverzeichnis}{34}{section.9}}
|
||||
\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {12}Quellcodeverzeichnis}{34}{section.9}}
|
||||
\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {13}Anhang}{35}{section.13}}
|
||||
\newlabel{sec:anhang}{{13}{35}{Anhang\relax }{section.13}{}}
|
||||
\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {10}{\ignorespaces CAD Bild der Stadt Darmstadt, mit eingezeichneten Kreuzungen}}{36}{figure.10}}
|
||||
\newlabel{abb:caddarmstadt}{{10}{36}{CAD Bild der Stadt Darmstadt, mit eingezeichneten Kreuzungen\relax }{figure.10}{}}
|
||||
\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {11}{\ignorespaces Abbiegewahrscheinlichkeiten Darmstadt Nord}}{37}{figure.11}}
|
||||
\newlabel{abb:abbwnorth}{{11}{37}{Abbiegewahrscheinlichkeiten Darmstadt Nord\relax }{figure.11}{}}
|
||||
\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {12}{\ignorespaces Abbiegewahrscheinlichkeiten Darmstadt Süd}}{38}{figure.12}}
|
||||
\newlabel{abb:abbwsouth}{{12}{38}{Abbiegewahrscheinlichkeiten Darmstadt Süd\relax }{figure.12}{}}
|
||||
\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {13}{\ignorespaces Kreuzungsübersicht 'Ministadt'in der Stadt Darmstadt}}{40}{figure.13}}
|
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\newlabel{anhang:a3}{{13}{41}{\relax }{figure.13}{}}
|
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\newlabel{anhang:a4}{{13}{41}{\relax }{figure.16}{}}
|
||||
\newlabel{anhang:a5}{{13}{41}{\relax }{figure.19}{}}
|
||||
\newlabel{anhang:a12}{{13}{41}{\relax }{figure.22}{}}
|
||||
\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {14}{\ignorespaces Kreuzung A3}}{42}{figure.14}}
|
||||
\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {15}{\ignorespaces Übersetzungstabelle für Kreuzung A3}}{43}{figure.15}}
|
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|
||||
\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {17}{\ignorespaces Kreuzung A4}}{45}{figure.17}}
|
||||
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\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {22}{\ignorespaces CAD Zeichnung der Kreuzung A5}}{50}{figure.22}}
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\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {23}{\ignorespaces Kreuzung A12}}{51}{figure.23}}
|
||||
\newlabel{anhang:a23}{{13}{52}{\relax }{figure.25}{}}
|
||||
\newlabel{anhang:a28}{{13}{52}{\relax }{figure.28}{}}
|
||||
\newlabel{anhang:a29}{{13}{52}{\relax }{figure.31}{}}
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\newlabel{anhang:a46}{{13}{52}{\relax }{figure.34}{}}
|
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\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {24}{\ignorespaces Übersetzungstabelle für Kreuzung A12}}{53}{figure.24}}
|
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\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {25}{\ignorespaces CAD Zeichnung der Kreuzung A12}}{54}{figure.25}}
|
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\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {26}{\ignorespaces Kreuzung A23}}{55}{figure.26}}
|
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\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {27}{\ignorespaces Übersetzungstabelle für Kreuzung A23}}{56}{figure.27}}
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\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {28}{\ignorespaces CAD Zeichnung der Kreuzung A23}}{57}{figure.28}}
|
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\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {29}{\ignorespaces Kreuzung A28}}{58}{figure.29}}
|
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\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {30}{\ignorespaces Übersetzungstabelle für Kreuzung A28}}{59}{figure.30}}
|
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\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {31}{\ignorespaces CAD Zeichnung der Kreuzung A28}}{60}{figure.31}}
|
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|
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\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {33}{\ignorespaces Übersetzungstabelle für Kreuzung A29}}{62}{figure.33}}
|
||||
\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {34}{\ignorespaces CAD Zeichnung der Kreuzung A29}}{63}{figure.34}}
|
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\newlabel{anhang:a59}{{13}{64}{\relax }{figure.37}{}}
|
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\newlabel{anhang:a104}{{13}{64}{\relax }{figure.40}{}}
|
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\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {35}{\ignorespaces Kreuzung A46}}{65}{figure.35}}
|
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\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {36}{\ignorespaces Übersetzungstabelle für Kreuzung A46}}{66}{figure.36}}
|
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|
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\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {38}{\ignorespaces Kreuzung A59}}{68}{figure.38}}
|
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\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {39}{\ignorespaces Übersetzungstabelle für Kreuzung A59}}{69}{figure.39}}
|
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\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {40}{\ignorespaces CAD Zeichnung der Kreuzung A59}}{70}{figure.40}}
|
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\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {41}{\ignorespaces Kreuzung A104}}{71}{figure.41}}
|
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\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {42}{\ignorespaces Übersetzungstabelle für Kreuzung A104}}{72}{figure.42}}
|
||||
\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {43}{\ignorespaces CAD Zeichnung der Kreuzung A104}}{73}{figure.43}}
|
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\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {44}{\ignorespaces Verkehrszählung vom 30.7.2013.}}{75}{figure.44}}
|
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\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {45}{\ignorespaces Verkehrszählung vom 5.8.2013.}}{76}{figure.45}}
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\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {14}Glossar}{77}{figure.45}}
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@ -1,124 +1,111 @@
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\begin{thebibliography}{20}
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\providecommand{\natexlab}[1]{#1}
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\providecommand{\url}[1]{\texttt{#1}}
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\expandafter\ifx\csname urlstyle\endcsname\relax
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\providecommand{\doi}[1]{doi: #1}\else
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\providecommand{\doi}{doi: \begingroup \urlstyle{rm}\Url}\fi
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\begin{thebibliography}{10}
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||||
\bibitem[{Arbeitsgruppe: Verkehrsmanagement}(2010)]{book:rilsa}
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||||
\bibitem{book:rilsa}
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{Arbeitsgruppe: Verkehrsmanagement}.
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\newblock \emph{Richtlinien für Lichtsignalanlagen(RiLSA)}.
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\newblock {\em Richtlinien für Lichtsignalanlagen(RiLSA)}.
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edition, 2010.
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\bibitem{paper:adaptiv}
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{Bernhard Friedrich}.
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{Carsten Elfers}.
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\url{http://de.statista.com/statistik/daten/studie/180759/umfrage/laermbelaestigung-in-deutschland-nach-geraeuschquellen/}.
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\newblock Statista statistiken bzgl. des güteraufkommen je verkehrsträger in
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deutschland in den jahren 2011 und 2012 (in millionen tonnen), June 2012.
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\newblock URL
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\url{http://de.statista.com/statistik/daten/studie/12240/umfrage/gueteraufkommen-in-deutschland-je-verkehrstraeger/}.
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\bibitem[Statista(2013{\natexlab{a}})]{web:statista:lkw}
|
||||
\bibitem{web:statista:lkw}
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Statista.
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||||
\newblock Statista statistiken bzgl. der anzahl der gemeldeten lkw in
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||||
deutschland in den jahren 1955 bis 2013, June 2013{\natexlab{a}}.
|
||||
\newblock URL
|
||||
\url{http://de.statista.com/statistik/daten/studie/6961/umfrage/anzahl-der-lkw-in-deutschland-seit-1950/}.
|
||||
deutschland in den jahren 1955 bis 2013, June 2013.
|
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||||
\bibitem[Statista(2013{\natexlab{b}})]{web:statista:pkw}
|
||||
\bibitem{web:statista:pkw}
|
||||
Statista.
|
||||
\newblock Statista statistiken bzgl. der anzahl der gemeldeten pkw in
|
||||
deutschland in den jahren 1955 bis 2013, June 2013{\natexlab{b}}.
|
||||
\newblock URL
|
||||
\url{http://de.statista.com/statistik/daten/studie/12131/umfrage/pkw-bestand-in-deutschland-seit-dem-jahr-1955/}.
|
||||
deutschland in den jahren 1955 bis 2013, June 2013.
|
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||||
\bibitem[{Statitisches Bundesamt}(2013)]{book:verkehrdata}
|
||||
\bibitem{book:verkehrdata}
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||||
{Statitisches Bundesamt}.
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||||
\newblock \emph{Verkehr - Verkehr aktuell}.
|
||||
\newblock {\em Verkehr - Verkehr aktuell}.
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||||
\newblock Statitisches Bundesamt, 01/2013 edition, 2013.
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\end{thebibliography}
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@ -1,5 +1,5 @@
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This is BibTeX, Version 0.99dThe top-level auxiliary file: TUDthesis.aux
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The style file: plainnat.bst
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The style file: is-abbrv.bst
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Database file #1: bib/literature.bib
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Warning--entry type for "paper:kwonmurphy" isn't style-file defined
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--line 90 of file bib/literature.bib
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@ -29,24 +29,12 @@ Warning--entry type for "merk:street" isn't style-file defined
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Warning--entry type for "paper:adaptiv" isn't style-file defined
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--line 178 of file bib/literature.bib
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Too many commas in name 1 of "{Claus Peter otlieb},{Caroline v. Drsky},{Ingenuin Gasser},{Silke Günzel}" for entry book:mathmod
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while executing---line 1347 of file plainnat.bst
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Too many commas in name 1 of "{Claus Peter otlieb},{Caroline v. Drsky},{Ingenuin Gasser},{Silke Günzel}" for entry book:mathmod
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while executing---line 1347 of file plainnat.bst
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while executing---line 1405 of file is-abbrv.bst
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Too many commas in name 1 of "{Hans-Joachim Bungartz},{Stefan Zimmer},{Martin Buchholz},{Dirk Pflüger}" for entry book:modsim
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while executing---line 1347 of file plainnat.bst
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Too many commas in name 1 of "{Hans-Joachim Bungartz},{Stefan Zimmer},{Martin Buchholz},{Dirk Pflüger}" for entry book:modsim
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while executing---line 1347 of file plainnat.bst
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Warning--empty year in paper:adaptiv
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while executing---line 1405 of file is-abbrv.bst
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Too many commas in name 1 of "{Claus Peter otlieb},{Caroline v. Drsky},{Ingenuin Gasser},{Silke Günzel}" for entry book:mathmod
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while executing---line 1429 of file plainnat.bst
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||||
Too many commas in name 1 of "{Claus Peter otlieb},{Caroline v. Drsky},{Ingenuin Gasser},{Silke Günzel}" for entry book:mathmod
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while executing---line 1429 of file plainnat.bst
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Warning--empty year in book:bosserhoff
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while executing---line 1459 of file is-abbrv.bst
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Warning--empty year in book:bosserhoff
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Too many commas in name 1 of "{Hans-Joachim Bungartz},{Stefan Zimmer},{Martin Buchholz},{Dirk Pflüger}" for entry book:modsim
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while executing---line 1429 of file plainnat.bst
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Too many commas in name 1 of "{Hans-Joachim Bungartz},{Stefan Zimmer},{Martin Buchholz},{Dirk Pflüger}" for entry book:modsim
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while executing---line 1429 of file plainnat.bst
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Warning--empty year in paper:kwonmurphy
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Warning--empty note in thesis:michael
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(There were 12 error messages)
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while executing---line 1459 of file is-abbrv.bst
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(There were 8 error messages)
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File diff suppressed because it is too large
Load Diff
@ -1,4 +1,4 @@
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\contentsline {lstlisting}{\numberline {1}SQL-Abfrage der Sensorens}{10}{lstlisting.1}
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\contentsline {lstlisting}{\numberline {2}SQL-Abfrage der Sensorwerte}{10}{lstlisting.2}
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\contentsline {lstlisting}{\numberline {3}abc}{18}{lstlisting.3}
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||||
\contentsline {lstlisting}{\numberline {2}SQL-Abfrage der Sensorwerte}{11}{lstlisting.2}
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||||
\contentsline {lstlisting}{\numberline {3}abc}{17}{lstlisting.3}
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||||
\contentsline {lstlisting}{\numberline {4}Befehl zur Konvertierung und Darstellung eines JGraphT Graphen als JGraph}{31}{lstlisting.4}
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@ -1,52 +1,55 @@
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\BOOKMARK [1][-]{section.1}{\334bersicht}{}% 1
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\BOOKMARK [1][-]{section.2}{Einleitung}{}% 2
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\BOOKMARK [1][-]{section.3}{Datenbasis und Grundlagen}{}% 3
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\BOOKMARK [1][-]{section.3}{Grundlagen}{}% 3
|
||||
\BOOKMARK [2][-]{subsection.3.1}{Induktionsschleifen}{section.3}% 4
|
||||
\BOOKMARK [2][-]{subsection.3.2}{Adaptive Steuerung von Ampelanlagen}{section.3}% 5
|
||||
\BOOKMARK [2][-]{subsection.3.3}{Makro- und mikroskopische Modellierung von Verkehr}{section.3}% 6
|
||||
\BOOKMARK [2][-]{subsection.3.4}{Induktionsschleifenwerte}{section.3}% 7
|
||||
\BOOKMARK [3][-]{subsubsection.3.4.1}{CSV-Dateien der Induktionsschleifenwerte}{subsection.3.4}% 8
|
||||
\BOOKMARK [3][-]{subsubsection.3.4.2}{MYSQL-Daten der JEE6 Anwendung zur Bereitstellung von Verkehrsdaten}{subsection.3.4}% 9
|
||||
\BOOKMARK [2][-]{subsection.3.5}{Geographischer Ausschnitt der Daten}{section.3}% 10
|
||||
\BOOKMARK [2][-]{subsection.3.6}{CAD-Zeichnungen der Kreuzungen}{section.3}% 11
|
||||
\BOOKMARK [2][-]{subsection.3.7}{Abbiegewahrscheinlichkeiten}{section.3}% 12
|
||||
\BOOKMARK [2][-]{subsection.3.8}{Herausforderungen}{section.3}% 13
|
||||
\BOOKMARK [3][-]{subsubsection.3.8.1}{Das Zeitproblem}{subsection.3.8}% 14
|
||||
\BOOKMARK [3][-]{subsubsection.3.8.2}{Das Abbiegeproblem}{subsection.3.8}% 15
|
||||
\BOOKMARK [1][-]{section.4}{Verkehrsmodell}{}% 16
|
||||
\BOOKMARK [2][-]{subsection.4.1}{Modell der Ministadt}{section.4}% 17
|
||||
\BOOKMARK [2][-]{subsection.4.2}{Modell als Graph}{section.4}% 18
|
||||
\BOOKMARK [3][-]{subsubsection.4.2.1}{Grundlagen}{subsection.4.2}% 19
|
||||
\BOOKMARK [3][-]{subsubsection.4.2.2}{Kreuzungsgraph}{subsection.4.2}% 20
|
||||
\BOOKMARK [3][-]{subsubsection.4.2.3}{Kreuzungs\374bersicht}{subsection.4.2}% 21
|
||||
\BOOKMARK [2][-]{subsection.4.3}{Modell als Matrix}{section.4}% 22
|
||||
\BOOKMARK [3][-]{subsubsection.4.3.1}{Ausgangsmatrix}{subsection.4.3}% 23
|
||||
\BOOKMARK [3][-]{subsubsection.4.3.2}{Eingangsmatrix}{subsection.4.3}% 24
|
||||
\BOOKMARK [2][-]{subsection.4.4}{Datenbankmodell}{section.4}% 25
|
||||
\BOOKMARK [2][-]{subsection.4.5}{Einschr\344nkungen und Schw\344chen des Modell}{section.4}% 26
|
||||
\BOOKMARK [1][-]{section.5}{L\366sungsans\344tze}{}% 27
|
||||
\BOOKMARK [2][-]{subsection.5.1}{Aufbereiten der Abbiegewahrscheinlichkeiten}{section.5}% 28
|
||||
\BOOKMARK [2][-]{subsection.5.2}{L\366sungsansatz: Hidden Markow Modell}{section.5}% 29
|
||||
\BOOKMARK [3][-]{subsubsection.5.2.1}{Grundlagen}{subsection.5.2}% 30
|
||||
\BOOKMARK [3][-]{subsubsection.5.2.2}{HMM f\374r eine Kreuzung}{subsection.5.2}% 31
|
||||
\BOOKMARK [2][-]{subsection.5.3}{L\366sungsansatz: Wegfindungsalgorithmen}{section.5}% 32
|
||||
\BOOKMARK [2][-]{subsection.5.4}{L\366sungsansatz: Lineares Gleichungssystem}{section.5}% 33
|
||||
\BOOKMARK [3][-]{subsubsection.5.4.1}{Grundlagen}{subsection.5.4}% 34
|
||||
\BOOKMARK [3][-]{subsubsection.5.4.2}{Lineares Gleichungssystem einer Kreuzung}{subsection.5.4}% 35
|
||||
\BOOKMARK [2][-]{subsection.5.5}{Kreuzungsberechnung am Graphen}{section.5}% 36
|
||||
\BOOKMARK [3][-]{subsubsection.5.5.1}{Verkehrsfluss zwischen Kreuzungen}{subsection.5.5}% 37
|
||||
\BOOKMARK [3][-]{subsubsection.5.5.2}{Sonderfall: Validierungssensor}{subsection.5.5}% 38
|
||||
\BOOKMARK [1][-]{section.6}{Visualisierung}{}% 39
|
||||
\BOOKMARK [2][-]{subsection.6.1}{Visualisierung des Graphen mit JMapViewer}{section.6}% 40
|
||||
\BOOKMARK [2][-]{subsection.6.2}{Visualisierung des JGraphT-Graphen}{section.6}% 41
|
||||
\BOOKMARK [1][-]{section.7}{Validierung}{}% 42
|
||||
\BOOKMARK [2][-]{subsection.7.1}{Validierung durch Testdatenmenge}{section.7}% 43
|
||||
\BOOKMARK [2][-]{subsection.7.2}{Verkehrsz\344hlung}{section.7}% 44
|
||||
\BOOKMARK [2][-]{subsection.7.3}{Validierung der Verkehrsaufkommensvorhersage}{section.7}% 45
|
||||
\BOOKMARK [2][-]{subsection.7.4}{Sensor}{section.7}% 46
|
||||
\BOOKMARK [2][-]{subsection.7.5}{\334berpr\374fung des Modells}{section.7}% 47
|
||||
\BOOKMARK [1][-]{section.8}{Ausblick}{}% 48
|
||||
\BOOKMARK [1][-]{section.8}{Glossar}{}% 49
|
||||
\BOOKMARK [1][-]{section.8}{Abbildungsverzeichnis}{}% 50
|
||||
\BOOKMARK [1][-]{section.8}{Quellcodeverzeichnis}{}% 51
|
||||
\BOOKMARK [1][-]{section.12}{Anhang}{}% 52
|
||||
\BOOKMARK [1][-]{section.4}{Datenbasis}{}% 7
|
||||
\BOOKMARK [2][-]{subsection.4.1}{Induktionsschleifenwerte}{section.4}% 8
|
||||
\BOOKMARK [3][-]{subsubsection.4.1.1}{CSV-Dateien der Induktionsschleifenwerte}{subsection.4.1}% 9
|
||||
\BOOKMARK [3][-]{subsubsection.4.1.2}{MYSQL-Daten der JEE6 Anwendung zur Bereitstellung von Verkehrsdaten}{subsection.4.1}% 10
|
||||
\BOOKMARK [2][-]{subsection.4.2}{Geographischer Ausschnitt der Daten}{section.4}% 11
|
||||
\BOOKMARK [2][-]{subsection.4.3}{CAD-Zeichnungen der Kreuzungen}{section.4}% 12
|
||||
\BOOKMARK [2][-]{subsection.4.4}{Abbiegewahrscheinlichkeiten}{section.4}% 13
|
||||
\BOOKMARK [1][-]{section.5}{Verkehrsmodell}{}% 14
|
||||
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\thesistitle {Datengetriebene Verkehrsmodellierung mit Induktionsschleifen}%
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{Datadriven trafficmodelling with induction loops}
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\author{Ulf Gebhardt}
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\referee{Dr. Immanuel Schweizer}{Prof. Dr. M\"uhlh\"auser}
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\referee{Dr. Immanuel Schweizer}{Prof. Dr. Max M"uhlh"auser}
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\department{Fachbereich Informatik}
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|
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\contentsline {subsubsection}{\numberline {3.4.1}CSV-Dateien der Induktionsschleifenwerte}{9}{subsubsection.3.4.1}
|
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\contentsline {subsubsection}{\numberline {3.4.2}MYSQL-Daten der JEE6 Anwendung zur Bereitstellung von Verkehrsdaten}{9}{subsubsection.3.4.2}
|
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\contentsline {subsection}{\numberline {3.5}Geographischer Ausschnitt der Daten}{11}{subsection.3.5}
|
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\contentsline {subsection}{\numberline {3.6}CAD-Zeichnungen der Kreuzungen}{11}{subsection.3.6}
|
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\contentsline {subsection}{\numberline {3.7}Abbiegewahrscheinlichkeiten}{12}{subsection.3.7}
|
||||
\contentsline {subsection}{\numberline {3.8}Herausforderungen}{12}{subsection.3.8}
|
||||
\contentsline {subsubsection}{\numberline {3.8.1}Das Zeitproblem}{13}{subsubsection.3.8.1}
|
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\contentsline {subsubsection}{\numberline {3.8.2}Das Abbiegeproblem}{13}{subsubsection.3.8.2}
|
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\contentsline {section}{\numberline {4}Verkehrsmodell}{14}{section.4}
|
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|
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|
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\contentsline {subsubsection}{\numberline {4.2.1}Grundlagen}{17}{subsubsection.4.2.1}
|
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\contentsline {subsubsection}{\numberline {4.2.2}Kreuzungsgraph}{17}{subsubsection.4.2.2}
|
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\contentsline {subsubsection}{\numberline {4.2.3}Kreuzungs\active@dq \dq@prtct {u}bersicht}{18}{subsubsection.4.2.3}
|
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|
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\contentsline {subsubsection}{\numberline {4.3.1}Ausgangsmatrix}{19}{subsubsection.4.3.1}
|
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\contentsline {subsubsection}{\numberline {4.3.2}Eingangsmatrix}{20}{subsubsection.4.3.2}
|
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\contentsline {subsection}{\numberline {4.4}Datenbankmodell}{20}{subsection.4.4}
|
||||
\contentsline {subsection}{\numberline {4.5}Einschr\active@dq \dq@prtct {a}nkungen und Schw\active@dq \dq@prtct {a}chen des Modell}{21}{subsection.4.5}
|
||||
\contentsline {section}{\numberline {5}L\active@dq \dq@prtct {o}sungsans\active@dq \dq@prtct {a}tze}{23}{section.5}
|
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\contentsline {subsection}{\numberline {5.1}Aufbereiten der Abbiegewahrscheinlichkeiten}{23}{subsection.5.1}
|
||||
\contentsline {subsection}{\numberline {5.2}L\active@dq \dq@prtct {o}sungsansatz: Hidden Markow Modell}{23}{subsection.5.2}
|
||||
\contentsline {subsubsection}{\numberline {5.2.1}Grundlagen}{24}{subsubsection.5.2.1}
|
||||
\contentsline {subsubsection}{\numberline {5.2.2}HMM f\active@dq \dq@prtct {u}r eine Kreuzung}{24}{subsubsection.5.2.2}
|
||||
\contentsline {subsection}{\numberline {5.3}L\active@dq \dq@prtct {o}sungsansatz: Wegfindungsalgorithmen}{24}{subsection.5.3}
|
||||
\contentsline {subsection}{\numberline {5.4}L\active@dq \dq@prtct {o}sungsansatz: Lineares Gleichungssystem}{24}{subsection.5.4}
|
||||
\contentsline {subsubsection}{\numberline {5.4.1}Grundlagen}{25}{subsubsection.5.4.1}
|
||||
\contentsline {subsubsection}{\numberline {5.4.2}Lineares Gleichungssystem einer Kreuzung}{25}{subsubsection.5.4.2}
|
||||
\contentsline {subsection}{\numberline {5.5}Kreuzungsberechnung am Graphen}{27}{subsection.5.5}
|
||||
\contentsline {subsubsection}{\numberline {5.5.1}Verkehrsfluss zwischen Kreuzungen}{28}{subsubsection.5.5.1}
|
||||
\contentsline {subsubsection}{\numberline {5.5.2}Sonderfall: Validierungssensor}{28}{subsubsection.5.5.2}
|
||||
\contentsline {section}{\numberline {6}Visualisierung}{30}{section.6}
|
||||
\contentsline {subsection}{\numberline {6.1}Visualisierung des Graphen mit JMapViewer}{30}{subsection.6.1}
|
||||
\contentsline {subsection}{\numberline {6.2}Visualisierung des JGraphT-Graphen}{30}{subsection.6.2}
|
||||
\contentsline {section}{\numberline {7}Validierung}{32}{section.7}
|
||||
\contentsline {subsection}{\numberline {7.1}Validierung durch Testdatenmenge}{32}{subsection.7.1}
|
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|
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\contentsline {subsection}{\numberline {7.3}Validierung der Verkehrsaufkommensvorhersage}{32}{subsection.7.3}
|
||||
\contentsline {subsection}{\numberline {7.4}Sensor}{32}{subsection.7.4}
|
||||
\contentsline {subsection}{\numberline {7.5}\active@dq \dq@prtct {U}berpr\active@dq \dq@prtct {u}fung des Modells}{32}{subsection.7.5}
|
||||
\contentsline {section}{\numberline {8}Ausblick}{33}{section.8}
|
||||
\contentsline {section}{\numberline {9}Glossar}{35}{section.8}
|
||||
\contentsline {section}{\numberline {10}Abbildungsverzeichnis}{36}{section.8}
|
||||
\contentsline {section}{\numberline {11}Quellcodeverzeichnis}{36}{section.8}
|
||||
\contentsline {section}{\numberline {12}Anhang}{37}{section.12}
|
||||
\contentsline {section}{\numberline {4}Datenbasis}{9}{section.4}
|
||||
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|
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\contentsline {subsubsection}{\numberline {4.1.1}CSV-Dateien der Induktionsschleifenwerte}{9}{subsubsection.4.1.1}
|
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|
||||
\contentsline {subsection}{\numberline {4.2}Geographischer Ausschnitt der Daten}{11}{subsection.4.2}
|
||||
\contentsline {subsection}{\numberline {4.3}CAD-Zeichnungen der Kreuzungen}{12}{subsection.4.3}
|
||||
\contentsline {subsection}{\numberline {4.4}Abbiegewahrscheinlichkeiten}{12}{subsection.4.4}
|
||||
\contentsline {section}{\numberline {5}Verkehrsmodell}{13}{section.5}
|
||||
\contentsline {subsection}{\numberline {5.1}Allgemeines Kreuzungsmodell}{13}{subsection.5.1}
|
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|
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|
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|
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\contentsline {subsubsection}{\numberline {5.3.2}Kreuzungsgraph}{16}{subsubsection.5.3.2}
|
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|
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|
||||
\contentsline {subsubsection}{\numberline {5.4.1}Ausgangsmatrix}{18}{subsubsection.5.4.1}
|
||||
\contentsline {subsubsection}{\numberline {5.4.2}Eingangsmatrix}{19}{subsubsection.5.4.2}
|
||||
\contentsline {subsection}{\numberline {5.5}Datenbankmodell}{19}{subsection.5.5}
|
||||
\contentsline {subsection}{\numberline {5.6}Einschr"ankungen und Schw"achen des Modell}{21}{subsection.5.6}
|
||||
\contentsline {subsection}{\numberline {5.7}Zuk"unftige Herausforderungen des Modells}{21}{subsection.5.7}
|
||||
\contentsline {subsubsection}{\numberline {5.7.1}Herausforderung: Verfolgung von Fahrzeugen "uber eine Kreuzung hinaus}{21}{subsubsection.5.7.1}
|
||||
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|
||||
\contentsline {section}{\numberline {6}L"osungsans"atze}{22}{section.6}
|
||||
\contentsline {subsection}{\numberline {6.1}Aufbereiten der Abbiegewahrscheinlichkeiten}{22}{subsection.6.1}
|
||||
\contentsline {subsection}{\numberline {6.2}L"osungsansatz: Hidden Markow Modell}{22}{subsection.6.2}
|
||||
\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.2.1}Grundlagen}{23}{subsubsection.6.2.1}
|
||||
\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.2.2}HMM f"ur eine Kreuzung}{23}{subsubsection.6.2.2}
|
||||
\contentsline {subsection}{\numberline {6.3}L"osungsansatz: Wegfindungsalgorithmen}{23}{subsection.6.3}
|
||||
\contentsline {subsection}{\numberline {6.4}L"osungsansatz: Lineares Gleichungssystem}{23}{subsection.6.4}
|
||||
\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.4.1}Grundlagen}{24}{subsubsection.6.4.1}
|
||||
\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.4.2}Lineares Gleichungssystem einer Kreuzung}{24}{subsubsection.6.4.2}
|
||||
\contentsline {subsection}{\numberline {6.5}Kreuzungsberechnung am Graphen}{26}{subsection.6.5}
|
||||
\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.5.1}Verkehrsfluss zwischen Kreuzungen}{27}{subsubsection.6.5.1}
|
||||
\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.5.2}Sonderfall: Validierungssensor}{27}{subsubsection.6.5.2}
|
||||
\contentsline {section}{\numberline {7}Validierung}{29}{section.7}
|
||||
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|
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|
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\contentsline {subsection}{\numberline {7.4}Sensor}{29}{subsection.7.4}
|
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||||
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|
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|
||||
\contentsline {section}{\numberline {9}Ausblick}{32}{section.9}
|
||||
\contentsline {section}{\numberline {10}Bibliographie}{33}{section.9}
|
||||
\contentsline {section}{\numberline {11}Abbildungsverzeichnis}{34}{section.9}
|
||||
\contentsline {section}{\numberline {12}Quellcodeverzeichnis}{34}{section.9}
|
||||
\contentsline {section}{\numberline {13}Anhang}{35}{section.13}
|
||||
\contentsline {section}{\numberline {14}Glossar}{77}{figure.45}
|
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@ -16,5 +16,5 @@ Dadurch w"urde eine Genauere und bessere Modellierung des Verkehrs m"oglich.
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[genauere sensordaten]
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||||
[genauere abbiegewahrscheinlichkeiten]
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||||
[validierungssensoren]
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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 fließen zu lassen. Es ist zu erwarten, das mit dieser neuen Technik noch mehr Sensorik auf die Straßen der Großst"adte gelangt und eine wesentlich genauere Untersuchung des Verkehrs zul"asst.
|
||||
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 Sensorik auf die Stra"sen der Gro"sst"adte gelangt und eine wesentlich genauere Untersuchung des Verkehrs zul"asst.
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||||
\newpage
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||||
@ -12,11 +12,11 @@ Es galt folgende Werte zu berechnen und Fragen zu l"osen:
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\end{enumerate}
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||||
Es wurden im Rahmen dieser Arbeit mehrere Berechnungsans"atze daraufhin "uberpr"uft, ob sie eines der gegebenen Problem l"osen kann. Die beschriebenen Ans"atze sind 'Hidden Markov Modell', 'Wegfindungsalorithmen' wie A* und 'lineares Gleichungssystem' und werden jeweils in einem eigenen Unterkapitel diskutiert.\\ \\
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Das Ziel \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 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 zu berechnen gel"ost \ref{problem:2}.\\ \\
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||||
Zunächst wird das Aufbereiten der Abbiegewahrscheinlichkeiten beschrieben, um diese den einzelnen Verbindungen von Sensor zu Kreuzungsausgang zuzordnen. Danach werden die Berechnungsansätze diskutiert, die die berechneten Abbiegewahrscheinlichkeiten benötigen.
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||||
Zun"achst wird das Aufbereiten der Abbiegewahrscheinlichkeiten beschrieben, um diese den einzelnen Verbindungen von Sensor zu Kreuzungsausgang zuzordnen. Danach werden die Berechnungsans"atze diskutiert, die die berechneten Abbiegewahrscheinlichkeiten ben"otigen.
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\subsection{Aufbereiten der Abbiegewahrscheinlichkeiten}
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Die Abbiegewahrscheinlichkeiten liegen mit einer sensorspezifischen Richtungsangabe vor. Diese richtet sich nach der Flie"srichtung des Verkehrs, welcher über den Sensor flie"st und bezeichnet die drei Richtungen Geradeaus, Links und Rechts. Mehr Informationen zu dem Format der Abbiegewahrscheinlichkeiten sind im Kapitel \autoref{sec:modell} beschrieben.\\ \\
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||||
Ermittelt man die Kreuzung, von welcher der Verkehrsteilnehmer, welche den Sensor passiert hat, kommt, sowie die nachfolgenden Kreuzungen, welche über den Sensor erreichbar sind. So kann mithilfe der Positionen der vorhergehenden, der aktuellen und der nachfolgenden Kreuzung die Richtung der gewählten, ausgehenden, Verbindung des Sensorknotens bestimmt werden.\\ \\
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||||
Hierf"ur werden die Positionen, angegeben in Latitude und Longitude, von vorgehender und aktueller, sowie aktueller und nachfolgender Kreuzungen, voneinander subtrahiert. Durch Untersuchung der Differenz kann bestimmt werden, ob vorhergehende bzw. nachfolgende Kreuzung, südlich, nördlich, westlich oder östlich der Kreuzung des zu untersuchenden Sensors liegt. Wird dies für beide vor und nachfolgende Kreuzungen durchgeführt kann der Verkehrsfluss bestimmt werden. Ein Beispiel wäre ein Fluss über Sensor x von Norden nach Süden. Mithilfe einer Zuordnungstabelle 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. Die Zuordnungstabelle ist in \autoref{tbl:zuordnungstabell} zu finden.
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Die Abbiegewahrscheinlichkeiten liegen mit einer sensorspezifischen Richtungsangabe vor. Diese richtet sich nach der Flie"srichtung des Verkehrs, welcher "uber den Sensor flie"st und bezeichnet die drei Richtungen Geradeaus, Links und Rechts. Mehr Informationen zu dem Format der Abbiegewahrscheinlichkeiten sind im Kapitel \autoref{sec:modell} beschrieben.\\ \\
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Ermittelt man die Kreuzung, von welcher der Verkehrsteilnehmer, welche 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.\\ \\
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Hierf"ur werden die Positionen, angegeben in Latitude und Longitude, von vorgehender und aktueller, sowie aktueller und nachfolgender Kreuzungen, voneinander subtrahiert. Durch Untersuchung der Differenz 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 der Verkehrsfluss bestimmt werden. Ein Beispiel w"are ein Fluss "uber Sensor x von Norden nach S"uden. Mithilfe einer Zuordnungstabelle 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. Die Zuordnungstabelle ist in \autoref{tbl:zuordnungstabell} zu finden.
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\begin{figure}
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\begin{tabular}{|l|l|l|l|}
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\hline
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@ -53,7 +53,7 @@ Zunächst wird das Aufbereiten der Abbiegewahrscheinlichkeiten beschrieben, um d
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au"serdem entspricht das Verfahren durch den "zufall" eher besserem Raten.
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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 ähnelt 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. Aus dem Studium bekannte Algorithmen, wie der '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 Ziel Knoten 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 Auto, sondern eine Autokolonne simuliert werden.\\ \\
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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. Aus dem Studium bekannte Algorithmen, wie der '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 Ziel Knoten 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 Auto, sondern eine Autokolonne simuliert werden.\\ \\
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Es stellte sich heraus, dass keinerlei Daten "uber das Ziel der Autofahrer in der Stadt Darmstadt bekannt oder gemessen wurden. Eine Erhebung war ebenfalls nicht m"oglich, da eine Vielzahl von Ausg"angen aus der '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 \autoref{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. Insbesodere das Einhalten der Spurrichtung ist Voraussetzung f"ur eine korrekte Berechnung. In Kapitel \autoref{sec:modell} werden die Einschr"ankungen des Modells n"aher erl"autert.\\ \\
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@ -107,7 +107,7 @@ Zunächst wird das Aufbereiten der Abbiegewahrscheinlichkeiten beschrieben, um d
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F"ur ein solches Gleichungssystem existieren verschiedene L"osungsverfahren. Ein Beispiel ist der Gaus-Algorithmus.
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[gaus ref]. 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.
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\subsubsection{Lineares Gleichungssystem einer Kreuzung}\label{sec:berechnung:lgs:xr}
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Die Beziehungen zwischen Induktionsschleifensensoren und Kreuzungsein- und Ausg"angen kann 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 für 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.\\ \\
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Die Beziehungen zwischen Induktionsschleifensensoren und Kreuzungsein- und Ausg"angen kann 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.\\ \\
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Allgemein kann der Verkehrswert des Kreuzungsein- und -Ausgang durch die in Abbildung \autoref{equ:xrallgemein} beschriebene Gleichung ausgedr"uckt werden.
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\begin{equation}\label{equ:xrallgemein}
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Kreuzungausgang_x = \sum ES_{xi} + \sum MS_{xj}*ABW_{xj}
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@ -275,15 +275,15 @@ Zunächst wird das Aufbereiten der Abbiegewahrscheinlichkeiten beschrieben, um d
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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 aufaddiert. F"ur Mischspursensoren wird dabei der Wert mit der an der Kante annotierten Abbiegewahrscheinlichkeit multipliziert.
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[bild mit berechnung]
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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 Übertragen 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 einen Anzahl an Verkehrsteilnehmern ausweist, die "uber den Sensor gefahren sind. Die gemessenen Verkehrsteilnehmer haben die Kreuzung folglich bereits passiert. Lediglich die letzten Autos k"onnten sich noch auf der Kreuzung befinden. Dies wird allerdings vernachl"assigt.
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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 einen Anzahl an Verkehrsteilnehmern ausweist, die "uber den Sensor gefahren sind. Die gemessenen Verkehrsteilnehmer haben die Kreuzung folglich bereits passiert. Lediglich die letzten Autos 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.
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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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\subsubsection{Sonderfall: Validierungssensor}\label{sec:berechnung:vallidate}
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Als Validierungssensoren werden diejenigen Sensoren bezeichnet, welche direkt vor inem kreuzungsausgang liegen. Sie können von verschiedenen Seiten den Kreuzung befahren werden und zählen in der Regeln Verkehr, welcher bereits von einem Sensor gezählt wurden.
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Da der Einsatz dieser Validierungssensoren nicht flächendeckend ist, können 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 vollständig mit Validierungssensoren bestückten Kreuzung, möglich sind. \\ \\
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Sind alle Ausgangsspuren einer Kreuzung mit Validierungssensoren bestückt, kann der Ausgangswert einer Kreuzung durch aufaddieren der jeweiligen Sensorwerte, analgo zur Berechnung der Kreuzungseingangswerte, exakt bestimmt werden. Es sind keine Abbiegewahrscheinlichkeiten mehr notwendig, der den Verkehr, welcher über einen Eingangssensor flie"st, aufteilt. Das Ergebnis $b$ des oben beschrieben Gleichungssystems kann eingefüllt werden. Dies ermöglicht es, die Abbiegewahrscheinlichkeiten mithilfe eines LGS-Lösungsverfahrens zu bestimmen. An Beispiel der Kreuzung A23 wurden Validierungssensoren durch ein vorhandenes, frei gewähltes, Ergebnis simuliert. Hierfür wird angenommen, dass jeder Ausgang der Kreuzung von 5 Fahrzeugen verlassen wird.
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Als Validierungssensoren werden diejenigen Sensoren bezeichnet, welche direkt vor inem 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.
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Da der Einsatz dieser Validierungssensoren 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, analgo zur Berechnung der Kreuzungseingangswerte, exakt bestimmt werden. 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 simuliert. Hierf"ur wird angenommen, dass jeder Ausgang der Kreuzung von 5 Fahrzeugen verlassen wird.
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\begin{equation}
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\begin{Bmatrix}
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& D1 & D2 & D3 & D4 & D5 & D6 & D7 & D8 & D9 & D10\\
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@ -313,7 +313,7 @@ Zunächst wird das Aufbereiten der Abbiegewahrscheinlichkeiten beschrieben, um d
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A104 & 5\\
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\end{Bmatrix}
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\end{equation}
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Durch lösen des LGS erhält man die Abbiegewahrscheinlichkeiten der einzelnen Sensoren. Diese Abbiegewahrscheinlichkeiten entsprechen dabei dem exakten Abbiegeverhalten der Verkehrsteilnehmer über dem Messinverall. Die, für dieses Beispiel bestimmten, Abbiegewahrscheinlichkeiten sind in Tabelle [todo] aufgezeigt.
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Durch l"osen des 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 in Tabelle [todo] aufgezeigt.
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Nachfolgend ein Beispiel einer Kreuzung, der A4, welche an einer Stelle eine Validierung zul"asst.
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\begin{figure}[htbp!]
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@ -322,14 +322,14 @@ Zunächst wird das Aufbereiten der Abbiegewahrscheinlichkeiten beschrieben, um d
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\caption{Kreuzung A4}
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\end{figure}
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Der Sensor IR21 kann partiell durch den Sensor D22 validiert werden. Da die Fahrzeuge "uber den Sensor IR21 in genau zwei Richtungen fahren k"onnen, kann der Fluss eindeutig bestimmt werden und es kann für jeden Datensatz berechnet werden wie viele Fahrzeuge, welche "uber den Sensor IR21 gefahren sind nach rechts abgebogen sind, und wieviele geradeaus gefahren sind. Die abbiegewahrscheinlichkeiten für den Sensor IR21 berechnen sich wie folgt:
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Der Sensor IR21 kann partiell durch den Sensor D22 validiert werden. Da die Fahrzeuge "uber den Sensor IR21 in genau zwei Richtungen fahren k"onnen, kann der Fluss eindeutig bestimmt werden und es kann f"ur jeden Datensatz berechnet werden wie viele Fahrzeuge, welche "uber den Sensor IR21 gefahren sind nach rechts abgebogen sind, und wieviele geradeaus gefahren sind. Die abbiegewahrscheinlichkeiten f"ur den Sensor IR21 berechnen sich wie folgt:
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\begin{equation}
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Abbw_{A23} = D22.count / IR21.count
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\end{equation}
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\begin{equation}
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Abbw_{A3} = (IR21.count - D22.count) / IR21.count
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\end{equation}
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Es lässt sich ebenfalls die Anzahl der Autos bestimmen, welche in die entsprechende Richtung gefahren sind:
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Es l"asst sich ebenfalls die Anzahl der Autos bestimmen, welche in die entsprechende Richtung gefahren sind:
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\begin{equation}
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Out_{A23,IR21} = D22.count
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\end{equation}
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12071
ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/tex/daten.log
Normal file
12071
ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/tex/daten.log
Normal file
File diff suppressed because it is too large
Load Diff
144
ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/tex/daten.tex
Normal file
144
ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/tex/daten.tex
Normal file
@ -0,0 +1,144 @@
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\section{Datenbasis}\label{sec:daten}
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In diesem Kapitel werden die Verkehrsdaten, die für diese Arbeit zur Verf"ugung standen, erklärt und erläutert, wie diese aufbereitet wurden. Die Aufbereitung der Daten dient der Modellierung des Verkehrssystems. Es wird im Kapitel \autoref{sec:modell} n"aher beschrieben.
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\subsection{Induktionsschleifenwerte}\label{sec:daten:inductvalues}
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F"ur die Untersuchungen dieser Arbeit stellte die Stadt Darmstadt die Werte der in der Stadt verbauten Induktionsschleifen zur Verf"ugung. Die Daten werden '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 'count' und 'load'. Sie geben Auskunft "uber die Anzahl der Autos, welche den Sensor innerhalb des Messintervalls von einer Minute passiert haben und wie lange dieser Sensor innerhalb des Intervalls belegt war. 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.\\ \\
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Der 'load'-Wert gibt dabei an, wieviel Prozent des Messintervalls vom Sensor als belegt erkannt wurde. Es handelt sich folglich um einen Gleitkomma-Wert zwischen 0 und 1. Der '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 nicht passiert wurde.\\ \\
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W"urde ein Sensor einen 'load' von 0.3 und einen 'count' von 5 melden, bedeutet das, dass dieser Sensor 30 Prozent einer Minute (18 Sekunden) belegt war und 5 Autos ihn passiert haben.\\ \\
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Die Daten wurden von der Stadt Darmstadt als CSV-Dateien[gls:csv] zur Verf"ugung gestellt und im Rahmen der Arbeit \cite{thesis:mueller} aufbereitet und ver"offentlicht\footnote{Die Induktionsschleifenwerte sind als CSV-Dateien und \url{http://www.da-sense.de/trafficdata/} zu finden}.
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\subsubsection{CSV-Dateien der Induktionsschleifenwerte}\label{sec:daten:inductvalues:csv}
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Die von der Stadt Darmstadt zur Verf"ugung gestellten CSV-Dateien "ubermitteln die gesamten Sensorwerte der Induktionsschleifen der Stadt Darmstadt in zwei Teilen, dem Bereich 'Darmstadt S"ud' und den von 'Darmstadt Nord'.\\ \\
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Die CSV Datei ist speziell kodiert und bietet folgende Spalten an Informationen an:
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\begin{enumerate}
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\item{Datum und Uhrzeit der Messung}
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\item{Die Bezeichnung der Kreuzung}
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\item{Die Intervall"ange der Messung in Minuten}
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\item{Die Werte 'load' und 'count' f"ur bis zu 64 Sensoren}
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\end{enumerate}
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Die Bezeichnung der Kreuzungen richtet sich dabei nach der Kreuzungsbezeichnung des Verkehrsamtes[todo] Darmstadt und ist eindeutig. Eine "Ubersicht "uber ganz Darmstadt mit eingezeichneten Kreuzungen ist im Anhang \ref{abb:caddarmstadt} zu finden. 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 \ref{tbl:csv} zu sehen.
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\begin{figure}\label{tbl:csv}
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\begin{tabular}{|l|l|l|l|lllllllllll|}
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\hline
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Datum& Uhrzeit& Bez.& Intv.& D1Z& D1B& D2Z& D2B& D3Z& D3B& D4Z& D4B& \dots& D64Z& D64B\\
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\hline
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08.08.13 & 00:19:00 & A 8 & 1 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & \dots & 0 & 0\\
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||||
08.08.13 & 00:19:00 & A 9 & 1 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & \dots & 0 & 0\\
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||||
08.08.13 & 00:19:00 & A 10 & 1 & 0 & 0 & 2 & 3 & 0 & 0 & 0 & 0 & \dots & 0 & 0\\
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||||
08.08.13 & 00:19:00 & A 11 & 1 & 4 & 36 & 1 & 1 & 0 & 0 & 0 & 0 & \dots & 0 & 0\\
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||||
08.08.13 & 00:19:00 & A 12 & 1 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & \dots & 0 & 0\\
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||||
08.08.13 & 00:19:00 & A 23 & 1 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & \dots & 0 & 0\\
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||||
08.08.13 & 00:19:00 & A 24 & 1 & 2 & 3 & 0 & 0 & 0 & 0 & 1 & 3 & \dots & 0 & 0\\
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08.08.13 & 00:19:00 & A 29 & 1 & 0 & 0 & 0 & 0 & & & & & \dots & 0 & 0\\
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08.08.13 & 00:19:00 & A 30 & 1 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & \dots & 0 & 0\\
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08.08.13 & 00:19:00 & A 31 & 1 & & & & & & & & & \dots & 0 & 0\\
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08.08.13 & 00:19:00 & A 33 & 1 & 0 & 0 & 1 & 1 & 0 & 0 & 0 & 0 & \dots & 0 & 0\\
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08.08.13 & 00:19:00 & A 34 & 1 & 0 & 0 & 1 & 1 & 0 & 0 & 0 & 0 & \dots & 0 & 0\\
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\dots & \dots & \dots & \dots & \dots & \dots & \dots & \dots & \dots & \dots & \dots & \dots & \dots & \dots & \dots\\
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\hline
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\end{tabular}
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\caption{CSV-Datei Ausschnitt von 8.8.2013}
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\end{figure}
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Sensorspalten, welche auf Z enden, bezeichnen den 'count'-Wert des jeweiligen Sensors, solche die auf B enden den 'load'-Wert. Jede Zeile in der CSV-Datei repr"asentiert dabei 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. "Ubersetzungstabellen ben"otigt. Diese ordnen einer CSV-Sensorspalte (1-64) einen kreuzungsspezifischen Sensornamen zu, welcher der Sensorbezeichnung der CAD-Zeichnungen[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 "Ubersetzungstabellen sowie die CAD-Zeichnung im Anhang zu finden \ref{anhang:a3} ff. .
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\subsubsection{MYSQL-Daten der JEE6 Anwendung zur Bereitstellung von Verkehrsdaten} \label{sec:datengrund:inductvalues:mysql}
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Im Rahmen der Arbeit von \cite{thesis:mueller}, wurde eine JEE6\footnote{todo adress jee6}[gls:jee6] Anwendung entwickelt, die die aufbereiteten Verkehrsdaten der Stadt Darmstadt bereit stellt. Hierf"ur wurden die CSV-Dateien eingelesen und in eine MYSQL-Datenbank "uberf"uhrt. Die dort gesammelten Sensordaten wurden bereits mit Geoinformation des OpenStreetMap Projektes verkn"upft und erlauben eine Positionierung von Kreuzungs- und Sensorknoten mithilfe der bereitgestellten Latitude und Longitude Werte.\\ \\
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(todo ER Diagramm)
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Aus dieser Datenbank wurden alle Sensorwerte und Positionsangaben, welche im Rahmen dieser Arbeit ben"otigten wurden, entnommen. Die gesuchten Daten sind dabei auf drei Tabellen verteilt:
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\begin{enumerate}
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\item{jee\_crmodel\_CrossroadDim: In dieser Tabelle werden Kreuzungsname und -position abgespeichert.}
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\item{jee\_crmodel\_SensorDim: In dieser Tabelle werden Sensorname und -position gespeichert, sowie die Kreuzung, auf der der Sensor verbaut ist, "uber eine eindeutige ID mit der Tabelle jee\_crmodel\_CrossroadDim verkn"upft. Ein CSV-Offset identifiziert den Sensor bez"uglich seiner Position in der CSV-Datei.}
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\item{jee\_traf?clight\_rawevents: In dieser Tabelle werden die eingelesenen CSV-Dateien der Stadt gespeichert. Dies umfasst neben den Werten 'load', 'count' und Messdatum, die zugeh"orige Kreuzung. Ein Sensor kann anhand des gespeicherten CSV-Offsets mit jee\_crmodel\_SensorDim identifiziert und lokalisiert werden.}
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||||
\end{enumerate}
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Um die Daten f"ur eigene Zwecke verwenden zu k"onnen, wurden die ben"otigten Teile extrahiert und in einem eigenen Datenbankschema abgespeichert. Mehr Informationen zu dem entwickelten Datenbankmodell sind im Kapitel \autoref{sec:modell:datenbankschema} zu finden. Desweiteren wurden verschiedene SQL-Abfragen entwickelt, um die ben"otigten Informationen zu extrahieren.\\ \\
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Um die gespeicherte Sensorposition zu ermitteln wurde eine SQL-Abfrage \ref{lst:sql_sensorquery} entwickelt, welche Kreuzungs- und Sensornamen, sowie dessen jeweiligen Latitude und Longitude zur"uckgibt. Die Auswahl ist dabei auf die zehn untersuchten Kreuzungen beschr"ankt. Das Feld 'VALIDTO' in der Kreuzungstabelle bestimmt dabei, ob die Kreuzung noch in Betrieb ist. Sensornamen k"onnen ebenfalls mit dieser Abfrage gefiltert werden. In der abgebildeten SQL-Abfrage \ref{lst:sql_sensorquery} werden Sensoren welche mit 'D' beginnen herausgefiltert, da fast ausschlie"slich alle Sensoren, welche zur Kreuzungmodellierung und -berechnung verwendet wurden ein f"uhrendes 'D' aufweisen.\\
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\lstset{language=SQL}
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\begin{minipage}[t]{\dimexpr\textwidth-3\fboxsep-2\fboxrule-1em}
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\begin{lstlisting}[caption={[SQL-Abfrage der Sensorens] SQL-Abfrage der Sensoren}, label={lst:sql_sensorquery}, captionpos=bsec]
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SELECT CD.REALNAME AS CR_NAME,
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SD.LAT as Sensor_LAT,
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SD.LON AS Sensor_Long,
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SD.REALNAME
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FROM `jee_crmodel_CrossroadDim` AS CD,
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`jee_crmodel_SensorDim` as SD
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WHERE CD.VALIDTO is null
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AND CD.REALNAME IN
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('A 3','A 4',...todo,'A 59','A104')
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AND SD.REALNAME LIKE 'D%'
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AND SD.CROSSROAD_ID = CD.ID
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AS sensors
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\end{lstlisting}
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\end{minipage}\\
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Eine weitere Abfrage \ref{lst:sql_dataquery} dient der Ermittlung der Sensorwerte "uber einen bestimmten Zeitraum. Zur Identifizierung des Sensors wird der CSV-Offset benutzt. Die extrahierten Daten entsprechen dem Inhalt einer CSV-Datei der Stadt Darmstadt. Die Abfrage aus \autoref{lst:sql_sensorquery} wird dabei mit einer Abfrage auf der Tabelle 'jee\_trafficlight\_rawevents kombiniert. Auf diese Weise erh"alt man sowohl die Sensor und die Kreuzungsinformationen, als auch die Z"ahlwerte der Induktionsschleifen. Ein Filter auf der Spalte 'DATETIME' der Ampelrohdaten erlaubt eine Auswahl des Zeitpunktes. Dabei ist zu beachten, dass die Zeitangaben in UTC-Zeitformat angegeben werden m"ussen.
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\begin{minipage}[t]{\dimexpr\textwidth-3\fboxsep-2\fboxrule-1em}
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\begin{lstlisting}[caption={[SQL-Abfrage der Sensorwerte] SQL-Abfrage der Sensorwerte}, label={lst:sql_dataquery}, captionpos=bsec]
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SELECT * FROM (SELECT CD.REALNAME AS CR_NAME,
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SD.REALNAME,
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SD.CSVOFFSET,
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CD.VALIDFROM
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FROM `jee_crmodel_CrossroadDim` AS CD,
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`jee_crmodel_SensorDim` as SD
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WHERE CD.VALIDTO is null
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AND CD.REALNAME IN('A 3','A 4',...,'A104')
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AND SD.REALNAME LIKE 'D%'
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AND SD.CROSSROAD_ID = CD.ID) AS sensors,
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`jee_traf?clight_rawevents` AS raw
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WHERE sensors.CR_NAME=raw.CROSSROAD
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AND raw.DATETIME IN ('2013-07-13 13:01:00','2013-07-13 13:02:00')
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AND sensors.CSVOFFSET=raw.CSVOFFSET
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||||
\end{lstlisting}
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||||
\end{minipage}
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\subsection{Geographischer Ausschnitt der Daten}\label{sec:datengrund:geo}
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Um die Komplexit"at, den Modellierungsaufwand und den Aufwand der Berechnungen zu reduzieren, wurde das untersuchte Gebiet auf einen kleinen Ausschnitt der Stadt Darmstadt (im folgenden 'Ministadt' genannt) beschr"ankt. Dieser Ausschnitt erstreckt sich "uber zehn Kreuzungen, der A3\ref{anhang:a3}, A4\ref{anhang:a4}, A5\ref{anhang:a5}, A12\ref{anhang:a12}, A23\ref{anhang:a23}, A28\ref{anhang:a28}, A29\ref{anhang:a29}, A46\ref{anhang:a46}, A59\ref{anhang:a49} und der A104\ref{anhang:a104}.
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\begin{figure}
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\centering
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\includegraphics[width=0.5\textwidth]{pic/overview_ministadt}
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\caption{Ministadt, Ausschnitt von Darmstadt, der innerhalb dieser Arbeit betrachtet wurde.}
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\end{figure}
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Die Wahl des Ausschnitts richtete sich insbesondere nach der Anzahl der verbauten Sensorik. So finden sich auf allen zehn Kreuzungen 89 Sensoren, f"ur die Sensorwerte zur Verf"ugung stehen. Neben der Anzahl der Sensoren wurde auch darauf geachtet, dass die untersuchten Kreuzungen sog. Sonderf"allen aufweisen. Diese Sonderf"alle sind gesonderte Verkehrsvorgaben oder spezielle Sensoren und sind im folgenden beschrieben:
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\begin{enumerate}
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\item{Einbahnstra"sen: Eine Stra"se, welche nur in eine Richtung befahren werden darf.}
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\item{Mischspuren: Kreuzungseingangs-Fahrspuren, welche dem Verkehrsteilnehmer, erlauben die Kreuzung in mehr als eine Richtung zu verlassen.}
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\item{Seitenstra"sen: Seitenstra"sen ohne Sensorik.}
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\item{Validierungssensoren: Sensoren, welche die Sensorwerte anderer Sensoren (teilweise) best"atigen.}
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\end{enumerate}
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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 '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.
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Eine genaue Untersuchung von Ein- und Mischspursensoren ist im Kapitel \autoref{sec:berechnung} zu finden.
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\subsection{CAD-Zeichnungen der Kreuzungen}\label{sec:daten:cad}
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Es stehen au"serdem die CAD-Zeichnungen[gls:cad] der Kreuzungen der Stadt Darmstadt zur Verf"ugung. Diese CADs wurden im Rahmen der Kooperation der Arbeit \cite{thesis:mueller} der TU-Darmstadt von der Stadt zur Verf"ugung gestellt\footnote{Die CAD-Bilder sind unter \url{http://www.da-sense.de/trafficdata/information.php} zu erhalten}.
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Sie geben Aufschluss, an welcher Stelle ein Sensor in der Stra"sendecke verbaut ist und wei"st dessen kreuzungsinternen Namen aus, der zur Identifizierung des Sensors ben"otigt wird. Die CAD-Zeichnungen dienen der manuellen Modellierung des Stra"senmodells, sowie der Identifizierung der Sensoren sowie der Zuordnung ihrer Sensor-Klasse und -Typs. 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.
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Des Weiteren wurden mithilfe der CAD-Zeichnungen die Verbindungen von Sensor zum virtuellem Kreuzungsausgangsknoten manuell in der Datenbank vermerkt, um den, im Kapitel\autoref{sec:modell} entwickelten, Graphen aufzuspannen. Die CAD-Zeichnungen der Kreuzungen der 'Ministadt' sind dem Anhang beigef"ugt \ref{anhang:a3}.
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\subsection{Abbiegewahrscheinlichkeiten}\label{sec:datengrund:abbw}
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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 darf. N"aheres ist im Kapitel \autoref{sec:berechnung} zu finden. Diese Daten wurden mit Hilfe von Video"uberwachung der zu untersuchenden Kreuzungen, f"ur die Planungsabteilung des Verkehrsamtes[todo name] der Stadt Darmstadt ermittelt. Alle Werte sind dabei "uber die gesamten Messungen eines Tages gemittelt und liegen in PDF-Format f"ur die beiden Teile der Stadt, Nord und S"ud, vor \ref{abb:abbwnorth} \ref{abb:abbwsouth}.\\ \\
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\cite{thesis:michael} hat im Rahmen seiner Bachelorarbeit diese Daten in eine 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.\\ \\
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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.\\ \\
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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:abbw} zu finden.
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\begin{figure}\label{tbl:abbw}
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\begin{tabular}{|l|l|l|l|l|}
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\hline
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Intersection & Sensor & DirectionStraight & DirectionLeft & DirectionRight\\
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\hline
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A104 & D3 & NULL & NULL & (+A104.D3*0,15)*1+0\\
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A111 & D11 & (+A111.D11*0,7)*1+0 & (+A111.D11*0,2)*1+0 & (+A111.D11*0,1)*1+0\\
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||||
A111 & D21 & (+A111.D21*0,15)*1+0 & (+A111.D21*0,65)*1+0 & (+A111.D21*0,2)*1+0\\
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||||
A111 & D31 & (+A111.D31*0,6)*1+0 & (+A111.D31*0,1)*1+0 & (+A111.D31*0,3)*1+0\\
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||||
A111 & D41 & (+A111.D41*0,4)*1+0 & (+A111.D41*0,3)*1+0 & (+A111.D41*0,3)*1+0\\
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||||
A126 & D11 & (+A126.D11*0,6)*1+0 & NULL & (+A126.D11*0,4)*1+0\\
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||||
A126 & D21 & (+A126.D21*0,4)*1+0 & (+A126.D21*0,6)*1+0 & NULL\\
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||||
A12 & D11 & NULL & NULL & (+A12.D11*0,4)*1+0\\
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\hline
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\end{tabular}\\ \\
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\begin{tabular}{|l|l|l|l|l|}
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||||
\hline
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Intersection & Sensor & DirectionStraight & DirectionLeft & DirectionRight\\
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\hline
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A104 & D3 & NULL & NULL & 0,15\\
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||||
A111 & D11 & 0,7 & 0,2 & 0,1\\
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A111 & D21 & 0,15 & 0,65 & 0,2\\
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||||
A111 & D31 & 0,6 & 0,1 & 0,3\\
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||||
A111 & D41 & 0,4 & 0,3 & 0,3\\
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A126 & D11 & 0,6 & NULL & 0,4\\
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||||
A126 & D21 & 0,4 & 0,6 & NULL\\
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||||
A12 & D11 & NULL & NULL & 0,4\\
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\hline
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\end{tabular}
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\end{figure}
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Neben der Reduktion auf Prozentwerte, m"ussen die Richtungsangaben DirectionStraight, DirectionLeft und DirectionRight auf globale Werte umgerechnet werden. Da diese Berechnung der absoluten Richtungsangabe das entwickelte Modell erfordert, ist die finale Aufbereitung der Abbiegewahrscheinlichkeiten im Kapitel \autoref{sec:berechnung} zu finden.
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\newpage
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@ -1,207 +0,0 @@
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\section{Datenbasis und Grundlagen}\label{sec:datengrund}
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In diesem Kapitel werden die Grundlagen der Verkehrstechnik und -modellierung beschrieben. Es wird erklärt, welche Verkehrsdaten zur Verf"ugung standen und wie diese aufbereitet wurden. Die Aufbereitung der Daten dient der Modellierung des Verkehrssystems. Es wird im Kapitel \autoref{sec:modell} n"aher beschrieben.
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\subsection {Induktionsschleifen}\label{sec:datengrund:induct}
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Eine Induktionsschleife ist ein, in die Fahrbahndecke integrierter Sensor, der dem Messen des Verkehr dient. Er macht sich das Prinzip der elektromagnetischen Induktion zur Nutze, um metallische Objekte zu detektieren. Hierf"ur werden Kabelschleifen in die Fahrbahndecke eingelassen, parallel zu einem Kondensator geschaltet und mit einem Oszillator verbunden. Die Konstruktion aus Kondensator und Spule, der Induktionsschleife, wird Schwingkreis genannt. Durch Anlegen eines konstanten Gleichstroms erzeugen die Kabelschleifen ein Magnetfeld auf der Stra"se, welches sich ver"andert, wenn ein Fahrzeug darauf steht oder dar"uber f"ahrt. Diese "Anderung ist an einer ge"anderten Resonanzfrequenz mithilfe des Oszillators messbar. Die Resonanzfrequenz berechnet sich nach der Formel \ref{form:resonanzfrequenz} aus der Induktivit"at der Induktionsschleife und der Kapazit"at des Kondensators:
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\begin{equation}\label{form:resonanzfrequenz}
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f_0 = \frac1{2 \pi \sqrt{L C}}
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\end{equation}
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$L$ bezeichnet die Induktivit"at der Induktionsschleife, $C$ die Kapazit"at des Kondensators.\\
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Die Elektronik der Induktionsschleife wertet die gemessene Resonanzfrequenz aus und "ubermittelt aufbereitete Werte. Sie k"onnen von einer adaptiven Ampel benutzt werden, um den Verkehr zu steuern. So k"onnen Werte f"ur die Anzahl der Autos, welche den Sensor passiert haben, bestimmt werden. Ebenso die Belegungszeit des Sensors. In Abbildung \ref{abb:2} ist eine in die Fahrbahndecke verbaute Kabelschleife zu sehen, in Abbildung \ref{abb:3} ist der schematische Aufbau einer Induktionsschleife aufgezeigt.\\ \\
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\begin{figure}
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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:2}
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\subfigure[Schematischer Aubau einer Induktionsschleife Quelle: \cite{thesis:mazur}.]{\includegraphics[width=0.5\textwidth-2\fboxsep-2\fboxrule]{pic/induktionsschleife-schema}}
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\label{abb:3}
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\end{figure}
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Wie bei jedem Sensor sind die Messungen unter Vorbehalt von Fehlern zu betrachten. In der Arbeit von \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 festgestellt, dass bei nur einem Drittel der Sensoren eine Messgenauigkeit von 90\% erreicht wird w"ahrend ein gleichgro"ser andere Teil eine Genauigkeit von unter 40\% aufweist. Laut dem Merkblatt zu Detektoren f"ur den Stra"senverkehr \cite{merk:street} wird f"ur Messfehler von Induktionsschleifen zwischen vier Fehlertypen unterschieden:
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\begin{enumerate}
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\item{Zeitlich bedingte Messfehler}
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\item{R"aumliche Messfehler}
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\item{Lage- und formbedingte Messfehler}
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\item{Umfeldbedingte Messfehler}
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\end{enumerate}
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Zeitliche Fehler wirken sich dabei auf die Belegzeitmessung aus. Da diese nicht innerhalb dieser Arbeit betrachtet wird, hat dieser Fehlertyp keine Auswirkungen auf die verwendeten Daten. R"aumlich Messfehler beziehen sich ebenfalls auf die Belegzeitmessung und k"onnen zu Problemen mit der Bestimmung des Fahrzeugtyps f"uhren, da f"ur gleich lange Fahrzeuge verschiedene Belegzeiten gemessen werden k"onnen. Lage- und formbedingte Fehler wirken sich auf den, in dieser Arbeit benutzten, Fahrzeugz"ahlwert aus. Diese treten auf, wenn ein Fahrzeug der, mit einem Sensor best"uckten, Nachbarspur zu nahe kommt und f"alschlicherweise ein Auto f"ur diese gez"ahlt wird. Umfeldbedingte Fehler sind am schwersten festzustellen. Es handelt sich dabei um Fehler, die durch magnetische St"orquellen in der Umgebung oder schlechte Isolation der Induktionsschleife auftreten.\\
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"Uber die Fehlerh"aufigkeit liegen keine Daten der Stadt Darmstadt vor. F"ur die Berechnungen dieser Arbeit wird deshalb angenommen die Sensorwerte seien korrekt. Die G"ultigkeit der Induktionsschleifenwerte wird in dem Kapitel \autoref{sec:validierung} genauer behandelt. \\ \\
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Induktionsschleifen m"ussen zus"atzlich in zwei Sensortypen unterschieden werden, da sie eine unterschiedliche Behandlungsweise erfordern. Dabei gibt es keinen Unterschied zwischen der verbauten Sensorelektronik oder -installation. Der Sensortyp bestimmt sich aus der Fahrspur, auf der er in die Stra"sendecke eingelassen ist:
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\begin{enumerate}
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\item{Einspursensor: Ein Auto auf dieser Spur kann die Kreuzung nur in genau eine Richtung verlassen.}
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\item{Mischspursensor: Ein Auto auf dieser Spur kann die Kreuzung in mehr als eine Richtung verlassen.}
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\end{enumerate}
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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 \autoref{sec:berechnung} beschrieben.
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\subsection{Adaptive Steuerung von Ampelanlagen}\label{sec:datengrund:adapt}
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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.\\
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Die erste verkehrsabh"angige Steuerung wurde 1928 von Charles Adler jr. entwickelt und in Baltimore, Maryland das erste mal eingesetzt \cite{paper:adaptiv}[direct cite]. Bevor diese Technik allerdings 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. 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 den Bedarf an Freigabezeit zu berechnen, kommen die oben beschriebenen Induktionsschleifen zum Einsatz, um den Verkehr zu messen. Wird ein Auto 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.\\ \\
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Durch eine solche Ampelsteuerung verk"urzt sich die Haltezeiten von Autos und sorgt f"ur einen fl"ussigeren Verkehr, im Vergleich zu einer sog. Festzeitsteuerung\cite{paper:adaptiv}, welche die Ampel nach fest definierten Ampelphasen schaltet. Dies begr"undet sich darin, dass die adaptive Ampelschaltung eine Spur nur dann freischaltet, wenn diese von einem Fahrzeug, detektiert mit Hilfe des Sensor in der Stra"se, ben"otigt wird. Es besteht au"serdem die M"oglichkeit, die Ampelphase so lange zu verl"angern, bis eine L"ucke in der Fahrzeugkolonne erkannt wird, um einen Zug von Fahrzeugen "uber die Kreuzung zu lassen. Werden die Induktionsschleifen an den Haltelinien einer Kreuzung verbaut, k"onnen sie au"serdem verwendet werden, um Rotlichtverst"o"se automatisch zu erkennen.\\ \\
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Die Steuerung der Ampelanlagen ist ein Teil der Verkehrsmanagement \autoref{abb:verkehrsmanagement}. Sie ist f"ur viele andere Bereiche der Verkehrstechnik von gro"sem Interesse, da die Ampeln Sensordaten liefern, die vielf"altig verwendet werden k"onnen. Ein Beispiel der Verwendung ist diese Arbeit, die aus den erfassten Induktionsschleifenwerten Verkehrsfl"usse berechnet.
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\begin{figure} \label{abb:verkehrsmanagement}
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\centering
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\includegraphics[width=0.5\textwidth]{pic/verkehrsmanagement}
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\caption{Aufgaben und System des Verkehrsmanagements \cite{thesis:lehnhoff}}
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\end{figure}
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\subsection{Makro- und mikroskopische Modellierung von Verkehr}\label{sec:macromicro}
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In der Verkehrstechnik wird zwischen verschiedenen Arten der Verkehrsmodellierung unterschieden. Dabei kann ein Modell nach seinem Verwendungszweck klassifiziert werden. Es wird zwischen vier verschiedenen Arten des Verwendungszwecks unterschieden \cite{lect:simumod}:
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\begin{enumerate}
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\item{Erkl"arungsmodell: dient dazu reale Ph"anomen oder deren Entstehung zu erkl"aren.}
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\item{Prognosemodelle: dient der Vorhersage verschiedenster Verkehrsparameter.}
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\item{Gestaltungsmodelle: dient der Voraussage von Ver"anderungen des Verkehrsverhaltens bei (infrastruckturellen) Ma"snahmen.}
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\item{Optimierungsmodelle: dient der Optimierung von Verkehr.}
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\end{enumerate}
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Da im Rahmen dieser Arbeit Werte f"ur Kreuzungsausg"ange vorhergesagt bzw. angen"ahert werden, handelt es sich bei den hier diskutierten Modellen um ein Prognosemodell. Desweiteren wird zwischen den Genauigkeitsstufen des Modells unterschieden. Dies trifft insbesondere auf Flussmodelle zu. Diese k"onnen auf verschiedenen Ebenen modelliert werden. Es wird zwischen vier Genauigkeitsstufen unterschieden \cite{lect:simumod}:
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\begin{itemize}
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\item{makroskopisch: Modellierung auf Basis von Fahrzeugkollektiven}
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\item{mesoskopisch: Modelliert auf Basis von Fahrzeugkollektiven, betrachtet allerdings auch einzelne Fahrzeuge}
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\item{mikroskopisch: Modelliert auf Basis von einzelnen Fahrzeugen}
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\item{submikroskopisch: Modelliert auf Fahrer oder Bauteilebene.}
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\end{itemize}
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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.\\ \\
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||||
Der in dieser Arbeit betrachtete Ansatz ist der makroskopischen Modellierung zuzuordnen. Dies begr"undet sich aus den vorliegenden Messdaten, welche einen R"uckschluss auf die einzelnen Autos nicht zul"asst. Die zur Verf"ugung stehenden Daten werden auf den folgenden Seiten beschrieben.
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\subsection{Induktionsschleifenwerte}\label{sec:inductvalues}
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F"ur die Untersuchungen dieser Arbeit stellte die Stadt Darmstadt die Werte der in der Stadt verbauten Induktionsschleifen zur Verf"ugung. Die Daten werden '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 'count' und 'load'. Sie geben Auskunft "uber die Anzahl der Autos, welche den Sensor innerhalb des Messintervalls von einer Minute passiert haben und wie lange dieser Sensor innerhalb des Intervalls belegt war. 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.\\ \\
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||||
Der 'load'-Wert gibt dabei an, wieviel Prozent des Messintervalls vom Sensor als belegt erkannt wurde. Es handelt sich folglich um einen Gleitkomma-Wert zwischen 0 und 1. Der '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 nicht passiert wurde.\\ \\
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W"urde ein Sensor einen 'load' von 0.3 und einen 'count' von 5 melden, bedeutet das, dass dieser Sensor 30 Prozent einer Minute (18 Sekunden) belegt war und 5 Autos ihn passiert haben.\\ \\
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Die Daten wurden von der Stadt Darmstadt als CSV-Dateien[gls:csv] zur Verf"ugung gestellt und im Rahmen der Arbeit \cite{thesis:mueller} aufbereitet und ver"offentlicht\footnote{Die Induktionsschleifenwerte sind als CSV-Dateien und \url{http://www.da-sense.de/trafficdata/} zu finden}.
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\subsubsection{CSV-Dateien der Induktionsschleifenwerte}\label{sec:datengrund:inductvalues:csv}
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Die von der Stadt Darmstadt zur Verf"ugung gestellten CSV-Dateien "ubermitteln die gesamten Sensorwerte der Induktionsschleifen der Stadt Darmstadt in zwei Teilen, dem Bereich 'Darmstadt S"ud' und den von 'Darmstadt Nord'.\\ \\
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Die CSV Datei ist speziell kodiert und bietet folgende Spalten an Informationen an:
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\begin{enumerate}
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\item{Datum und Uhrzeit der Messung}
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\item{Die Bezeichnung der Kreuzung}
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\item{Die Intervall"ange der Messung in Minuten}
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\item{Die Werte 'load' und 'count' f"ur bis zu 64 Sensoren}
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\end{enumerate}
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Die Bezeichnung der Kreuzungen richtet sich dabei nach der Kreuzungsbezeichnung des Verkehrsamtes[todo] Darmstadt und ist eindeutig. Eine "Ubersicht "uber ganz Darmstadt mit eingezeichneten Kreuzungen ist im Anhang \ref{abb:caddarmstadt} zu finden. 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 \ref{tbl:csv} zu sehen.
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\begin{figure}\label{tbl:csv}
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\begin{tabular}{|l|l|l|l|lllllllllll|}
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||||
\hline
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Datum& Uhrzeit& Bez.& Intv.& D1Z& D1B& D2Z& D2B& D3Z& D3B& D4Z& D4B& \dots& D64Z& D64B\\
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\hline
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||||
08.08.13 & 00:19:00 & A 8 & 1 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & \dots & 0 & 0\\
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||||
08.08.13 & 00:19:00 & A 9 & 1 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & \dots & 0 & 0\\
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||||
08.08.13 & 00:19:00 & A 10 & 1 & 0 & 0 & 2 & 3 & 0 & 0 & 0 & 0 & \dots & 0 & 0\\
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||||
08.08.13 & 00:19:00 & A 11 & 1 & 4 & 36 & 1 & 1 & 0 & 0 & 0 & 0 & \dots & 0 & 0\\
|
||||
08.08.13 & 00:19:00 & A 12 & 1 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & \dots & 0 & 0\\
|
||||
08.08.13 & 00:19:00 & A 23 & 1 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & \dots & 0 & 0\\
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||||
08.08.13 & 00:19:00 & A 24 & 1 & 2 & 3 & 0 & 0 & 0 & 0 & 1 & 3 & \dots & 0 & 0\\
|
||||
08.08.13 & 00:19:00 & A 29 & 1 & 0 & 0 & 0 & 0 & & & & & \dots & 0 & 0\\
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||||
08.08.13 & 00:19:00 & A 30 & 1 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & \dots & 0 & 0\\
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||||
08.08.13 & 00:19:00 & A 31 & 1 & & & & & & & & & \dots & 0 & 0\\
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||||
08.08.13 & 00:19:00 & A 33 & 1 & 0 & 0 & 1 & 1 & 0 & 0 & 0 & 0 & \dots & 0 & 0\\
|
||||
08.08.13 & 00:19:00 & A 34 & 1 & 0 & 0 & 1 & 1 & 0 & 0 & 0 & 0 & \dots & 0 & 0\\
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||||
\dots & \dots & \dots & \dots & \dots & \dots & \dots & \dots & \dots & \dots & \dots & \dots & \dots & \dots & \dots\\
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||||
\hline
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||||
\end{tabular}
|
||||
\caption{CSV-Datei Ausschnitt von 8.8.2013}
|
||||
\end{figure}
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Sensorspalten, welche auf Z enden, bezeichnen den 'count'-Wert des jeweiligen Sensors, solche die auf B enden den 'load'-Wert. Jede Zeile in der CSV-Datei repr"asentiert dabei 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 tatsa"chlichen Sensornamen herzustellen, werden sog. "Ubersetzungstabellen ben"otigt. Diese ordnen einer CSV-Sensorspalte (1-64) einen kreuzungsspezifischen Sensornamen zu, welcher der Sensorbezeichnung der CAD-Zeichnungen[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 "Ubersetzungstabellen sowie die CAD-Zeichnung im Anhang zu finden \ref{anhang:a3} ff. .
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\subsubsection{MYSQL-Daten der JEE6 Anwendung zur Bereitstellung von Verkehrsdaten} \label{sec:datengrund:inductvalues:mysql}
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Im Rahmen der Arbeit von \cite{thesis:mueller}, wurde eine JEE6\footnote{todo adress jee6}[gls:jee6] Anwendung entwickelt, die die aufbereiteten Verkehrsdaten der Stadt Darmstadt bereit stellt. Hierf"ur wurden die CSV-Dateien eingelesen und in eine MYSQL-Datenbank "uberf"uhrt. Die dort gesammelten Sensordaten wurden bereits mit Geoinformation des OpenStreetMap Projektes verkn"upft und erlauben eine Positionierung von Kreuzungs- und Sensorknoten mithilfe der bereitgestellten Latitude und Longitude Werte.\\ \\
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(todo ER Diagramm)
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Aus dieser Datenbank wurden alle Sensorwerte und Positionsangaben, welche im Rahmen dieser Arbeit ben"otigten wurden, entnommen. Die gesuchten Daten sind dabei auf drei Tabellen verteilt:
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\begin{enumerate}
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\item{jee\_crmodel\_CrossroadDim: In dieser Tabelle werden Kreuzungsname und -position abgespeichert.}
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\item{jee\_crmodel\_SensorDim: In dieser Tabelle werden Sensorname und -position gespeichert, sowie die Kreuzung, auf der der Sensor verbaut ist, "uber eine eindeutige ID mit der Tabelle jee\_crmodel\_CrossroadDim verkn"upft. Ein CSV-Offset identifiziert den Sensor bez"uglich seiner Position in der CSV-Datei.}
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\item{jee\_trafficlight\_rawevents: In dieser Tabelle werden die eingelesenen CSV-Dateien der Stadt gespeichert. Dies umfasst neben den Werten 'load', 'count' und Messdatum, die zugeh"orige Kreuzung. Ein Sensor kann anhand des gespeicherten CSV-Offsets mit jee\_crmodel\_SensorDim identifiziert und lokalisiert werden.}
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\end{enumerate}
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Um die Daten f"ur eigene Zwecke verwenden zu k"onnen, wurden die ben"otigten Teile extrahiert und in einem eigenen Datenbankschema abgespeichert. Mehr Informationen zu dem entwickelten Datenbankmodell sind im Kapitel \autoref{sec:modell:datenbankschema} zu finden. Desweiteren wurden verschiedene SQL-Abfragen entwickelt, um die ben"otigten Informationen zu extrahieren.\\ \\
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Um die gespeicherte Sensorposition zu ermitteln wurde eine SQL-Abfrage \ref{lst:sql_sensorquery} entwickelt, welche Kreuzungs- und Sensornamen, sowie dessen jeweiligen Latitude und Longitude zur"uckgibt. Die Auswahl ist dabei auf die zehn untersuchten Kreuzungen beschr"ankt. Das Feld 'VALIDTO' in der Kreuzungstabelle bestimmt dabei, ob die Kreuzung noch in Betrieb ist. Sensornamen k"onnen ebenfalls mit dieser Abfrage gefiltert werden. In der abgebildeten SQL-Abfrage \ref{lst:sql_sensorquery} werden Sensoren welche mit 'D' beginnen herausgefiltert, da fast ausschlie"slich alle Sensoren, welche zur Kreuzungmodellierung und -berechnung verwendet wurden ein f"uhrendes 'D' aufweisen.\\
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\lstset{language=SQL}
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\begin{minipage}[t]{\dimexpr\textwidth-3\fboxsep-2\fboxrule-1em}
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\begin{lstlisting}[caption={[SQL-Abfrage der Sensorens] SQL-Abfrage der Sensoren}, label={lst:sql_sensorquery}, captionpos=bsec]
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SELECT CD.REALNAME AS CR_NAME,
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SD.LAT as Sensor_LAT,
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SD.LON AS Sensor_Long,
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SD.REALNAME
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FROM `jee_crmodel_CrossroadDim` AS CD,
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`jee_crmodel_SensorDim` as SD
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WHERE CD.VALIDTO is null
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AND CD.REALNAME IN
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('A 3','A 4',...todo,'A 59','A104')
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AND SD.REALNAME LIKE 'D%'
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AND SD.CROSSROAD_ID = CD.ID
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AS sensors
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\end{lstlisting}
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\end{minipage}\\
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Eine weitere Abfrage \ref{lst:sql_dataquery} dient der Ermittlung der Sensorwerte "uber einen bestimmten Zeitraum. Zur Identifizierung des Sensors wird der CSV-Offset benutzt. Die extrahierten Daten entsprechen dem Inhalt einer CSV-Datei der Stadt Darmstadt. Die Abfrage aus \autoref{lst:sql_sensorquery} wird dabei mit einer Abfrage auf der Tabelle 'jee\_trafficlight\_rawevents kombiniert. Auf diese Weise erh"alt man sowohl die Sensor und die Kreuzungsinformationen, als auch die Z"ahlwerte der Induktionsschleifen. Ein Filter auf der Spalte 'DATETIME' der Ampelrohdaten erlaubt eine Auswahl des Zeitpunktes. Dabei ist zu beachten, dass die Zeitangaben in UTC-Zeitformat angegeben werden m"ussen.
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\begin{minipage}[t]{\dimexpr\textwidth-3\fboxsep-2\fboxrule-1em}
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\begin{lstlisting}[caption={[SQL-Abfrage der Sensorwerte] SQL-Abfrage der Sensorwerte}, label={lst:sql_dataquery}, captionpos=bsec]
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SELECT * FROM (SELECT CD.REALNAME AS CR_NAME,
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SD.REALNAME,
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SD.CSVOFFSET,
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CD.VALIDFROM
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FROM `jee_crmodel_CrossroadDim` AS CD,
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||||
`jee_crmodel_SensorDim` as SD
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||||
WHERE CD.VALIDTO is null
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||||
AND CD.REALNAME IN('A 3','A 4',...,'A104')
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AND SD.REALNAME LIKE 'D%'
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AND SD.CROSSROAD_ID = CD.ID) AS sensors,
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`jee_trafficlight_rawevents` AS raw
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WHERE sensors.CR_NAME=raw.CROSSROAD
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AND raw.DATETIME IN ('2013-07-13 13:01:00','2013-07-13 13:02:00')
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||||
AND sensors.CSVOFFSET=raw.CSVOFFSET
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||||
\end{lstlisting}
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\end{minipage}
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\subsection{Geographischer Ausschnitt der Daten}\label{sec:datengrund:geo}
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Um die Komplexit"at, den Modellierungsaufwand und den Aufwand der Berechnungen zu reduzieren, wurde das untersuchte Gebiet auf einen kleinen Ausschnitt der Stadt Darmstadt (im folgenden 'Ministadt' genannt) beschr"ankt. Dieser Ausschnitt erstreckt sich "uber zehn Kreuzungen, der A3\ref{anhang:a3}, A4\ref{anhang:a4}, A5\ref{anhang:a5}, A12\ref{anhang:a12}, A23\ref{anhang:a23}, A28\ref{anhang:a28}, A29\ref{anhang:a29}, A46\ref{anhang:a46}, A59\ref{anhang:a49} und der A104\ref{anhang:a104}.
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\begin{figure}
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\centering
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\includegraphics[width=0.5\textwidth]{pic/overview_ministadt}
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\caption{Ministadt, Ausschnitt von Darmstadt, der innerhalb dieser Arbeit betrachtet wurde.}
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\end{figure}
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Die Wahl des Ausschnitts richtete sich insbesondere nach der Anzahl der verbauten Sensorik. So finden sich auf allen zehn Kreuzungen 89 Sensoren, f"ur die Sensorwerte zur Verf"ugung stehen. Neben der Anzahl der Sensoren wurde auch darauf geachtet, dass die untersuchten Kreuzungen sog. Sonderf"allen aufweisen. Diese Sonderf"alle sind gesonderte Verkehrsvorgaben oder spezielle Sensoren und sind im folgenden beschrieben:
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\begin{enumerate}
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\item{Einbahnstra"sen: Eine Stra"se, welche nur in eine Richtung befahren werden darf.}
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||||
\item{Mischspuren: Kreuzungseingangs-Fahrspuren, welche dem Verkehrsteilnehmer, erlauben die Kreuzung in mehr als eine Richtung zu verlassen.}
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\item{Seitenstra"sen: Seitenstra"sen ohne Sensorik.}
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||||
\item{Validierungssensoren: Sensoren, welche die Sensorwerte anderer Sensoren (teilweise) best"atigen.}
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||||
\end{enumerate}
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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 '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.
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Eine genaue Untersuchung von Ein- und Mischspursensoren ist im Kapitel \autoref{sec:berechnung} zu finden.
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\subsection{CAD-Zeichnungen der Kreuzungen}\label{sec:datengrund:cad}
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Es stehen au"serdem die CAD-Zeichnungen[gls:cad] der Kreuzungen der Stadt Darmstadt zur Verf"ugung. Diese CADs wurden im Rahmen der Kooperation der Arbeit \cite{thesis:mueller} der TU-Darmstadt von der Stadt zur Verf"ugung gestellt\footnote{Die CAD-Bilder sind unter \url{http://www.da-sense.de/trafficdata/information.php} zu erhalten}.
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Sie geben Aufschluss, an welcher Stelle ein Sensor in der Stra"sendecke verbaut ist und wei"st dessen kreuzungsinternen Namen aus, der zur Identifizierung des Sensors ben"otigt wird. Die CAD-Zeichnungen dienen der manuellen Modellierung des Stra"senmodells, sowie der Identifizierung der Sensoren sowie der Zuordnung ihrer Sensor-Klasse und -Typs. 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.
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Des Weiteren wurden mithilfe der CAD-Zeichnungen die Verbindungen von Sensor zum virtuellem Kreuzungsausgangsknoten manuell in der Datenbank vermerkt, um den, im Kapitel\autoref{sec:modell} entwickelten, Graphen aufzuspannen. Die CAD-Zeichnungen der Kreuzungen der 'Ministadt' sind dem Anhang beigef"ugt \ref{anhang:a3}.
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\subsection{Abbiegewahrscheinlichkeiten}\label{sec:datengrund:abbw}
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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 darf. N"aheres ist im Kapitel \autoref{sec:berechnung} zu finden. Diese Daten wurden mit Hilfe von Video"uberwachung der zu untersuchenden Kreuzungen, f"ur die Planungsabteilung des Verkehrsamtes[todo name] der Stadt Darmstadt ermittelt. Alle Werte sind dabei "uber die gesamten Messungen eines Tages gemittelt und liegen in PDF-Format f"ur die beiden Teile der Stadt, Nord und S"ud, vor \ref{abb:abbwnorth} \ref{abb:abbwsouth}.\\ \\
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||||
\cite{thesis:michael} hat im Rahmen seiner Bachelorarbeit diese Daten in eine 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.\\ \\
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||||
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.\\ \\
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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:abbw} zu finden.
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\begin{figure}\label{tbl:abbw}
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\begin{tabular}{|l|l|l|l|l|}
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\hline
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Intersection & Sensor & DirectionStraight & DirectionLeft & DirectionRight\\
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\hline
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A104 & D3 & NULL & NULL & (+A104.D3*0,15)*1+0\\
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||||
A111 & D11 & (+A111.D11*0,7)*1+0 & (+A111.D11*0,2)*1+0 & (+A111.D11*0,1)*1+0\\
|
||||
A111 & D21 & (+A111.D21*0,15)*1+0 & (+A111.D21*0,65)*1+0 & (+A111.D21*0,2)*1+0\\
|
||||
A111 & D31 & (+A111.D31*0,6)*1+0 & (+A111.D31*0,1)*1+0 & (+A111.D31*0,3)*1+0\\
|
||||
A111 & D41 & (+A111.D41*0,4)*1+0 & (+A111.D41*0,3)*1+0 & (+A111.D41*0,3)*1+0\\
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||||
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\\
|
||||
\hline
|
||||
\end{tabular}\\ \\
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\begin{tabular}{|l|l|l|l|l|}
|
||||
\hline
|
||||
Intersection & Sensor & DirectionStraight & DirectionLeft & DirectionRight\\
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||||
\hline
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||||
A104 & D3 & NULL & NULL & 0,15\\
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||||
A111 & D11 & 0,7 & 0,2 & 0,1\\
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||||
A111 & D21 & 0,15 & 0,65 & 0,2\\
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||||
A111 & D31 & 0,6 & 0,1 & 0,3\\
|
||||
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\\
|
||||
\hline
|
||||
\end{tabular}
|
||||
\end{figure}
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Neben der Reduktion auf Prozentwerte, m"ussen die Richtungsangaben DirectionStraight, DirectionLeft und DirectionRight auf globale Werte umgerechnet werden. Da diese Berechnung der absoluten Richtungsangabe das entwickelte Modell erfordert, ist die finale Aufbereitung der Abbiegewahrscheinlichkeiten im Kapitel \autoref{sec:berechnung} zu finden.
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\subsection{Herausforderungen}
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W"ahrend der Datenanalyse und Aufbereitung wurden einige Herausforderungen erkannt, die es zu l"osen gilt, da sie andernfalls die L"osungsm"oglichkeiten einschr"anken. Zum einen ist dies das Zeitproblem, welches eine Verbindung von Sensorwerten von zwei Kreuzungen nicht zul"asst, zum anderen das Abbiegeproblem, welches beschreibt, dass die Abbiegewahrscheinlichkeit nicht mit Hilfe der Sensorwerte gemessen werden kann.
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\subsubsection{Das Zeitproblem}\label{sec:datengrund:probtime}
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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 'Verfolgung' eines Autos ist somit nicht m"oglich, da nicht festgestellt werden kann, wie weit es sich bis zur n"achsten Momentaufnahme fortbewegt hat.\\ \\
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||||
Dieses Problem wurde Zeitproblem getauft und konnte nicht vollst"andig gel"ost werden. Die Arbeit \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 Verkehrsaufkommens zu einem Zeitpunkt eignet sich das Verfahren nicht.
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\subsubsection{Das Abbiegeproblem}\label{sec:datengrund:abbprob}
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Das 'Abbiegeproblem' 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). Es kann f"ur Mischspursensoren folglich nicht 'live' bestimmt werden, wie viele Autos in die eine und wie viele in die andere Richtung gefahren sind. 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. Gel"ost wurde dieses Problem durch gemittelte Abbiegewahrscheinlichkeiten an den Sensoren, die von der Stadt Darmstadt ermittelt wurden. Eine L"osung des Abbiegeproblems ist mit einem fl"achendeckenden Einsatz von Vallidierungssensoren m"oglich. Mehr Informationen zu Vallierungssensoren und deren Verwendungsm"oglichkeiten sind im Kapitel \autoref{sec:berechnung} aufgezeigt.
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\newpage
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9073
ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/tex/grundlagen.log
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@ -0,0 +1,59 @@
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\section{Grundlagen}\label{sec:datengrund}
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In diesem Kapitel werden die Grundlagen der Verkehrstechnik und -modellierung beschrieben. Zum einen wird das Funktionsprinziep von Induktionsschleifen erklärt, welche die, für diese Arbeit verwendeten, Daten messen. Zum anderen wird auf die Verwendung der Induktionsschleifen für eine adaptive Ampelsteuerung eingegangen. Ein Kapitel über Makro- und Mikromodellierung umreißt die verschiedenen Verkehrssimulationsansätze.
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\subsection {Induktionsschleifen}\label{sec:datengrund:induct}
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Eine Induktionsschleife ist ein, in die Fahrbahndecke integrierter Sensor, der dem Messen des Verkehr dient. Er macht sich das Prinzip der elektromagnetischen Induktion zur Nutze, um metallische Objekte zu detektieren. Hierf"ur werden Kabelschleifen in die Fahrbahndecke eingelassen, parallel zu einem Kondensator geschaltet und mit einem Oszillator verbunden. Die Konstruktion aus Kondensator und Spule, der Induktionsschleife, wird Schwingkreis genannt. Durch Anlegen eines konstanten Gleichstroms erzeugen die Kabelschleifen ein Magnetfeld auf der Stra"se, welches sich ver"andert, wenn ein Fahrzeug darauf steht oder dar"uber f"ahrt. Diese "Anderung ist an einer ge"anderten Resonanzfrequenz mithilfe des Oszillators messbar. Die Resonanzfrequenz berechnet sich nach der Formel \ref{form:resonanzfrequenz} aus der Induktivit"at der Induktionsschleife und der Kapazit"at des Kondensators:
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\begin{equation}\label{form:resonanzfrequenz}
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f_0 = \frac1{2 \pi \sqrt{L C}}
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\end{equation}
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$L$ bezeichnet die Induktivit"at der Induktionsschleife, $C$ die Kapazit"at des Kondensators.\\
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Die Elektronik der Induktionsschleife wertet die gemessene Resonanzfrequenz aus und "ubermittelt aufbereitete Werte. Sie k"onnen von einer adaptiven Ampel benutzt werden, um den Verkehr zu steuern. So k"onnen Werte f"ur die Anzahl der Autos, welche den Sensor passiert haben, bestimmt werden. Ebenso die Belegungszeit des Sensors. In Abbildung \ref{abb:2} ist eine in die Fahrbahndecke verbaute Kabelschleife zu sehen, in Abbildung \ref{abb:3} ist der schematische Aufbau einer Induktionsschleife aufgezeigt.\\ \\
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\begin{figure}
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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:2}
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\subfigure[Schematischer Aubau einer Induktionsschleife Quelle: \cite{thesis:mazur}.]{\includegraphics[width=0.5\textwidth-2\fboxsep-2\fboxrule]{pic/induktionsschleife-schema}}
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\label{abb:3}
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||||
\end{figure}
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Wie bei jedem Sensor sind die Messungen unter Vorbehalt von Fehlern zu betrachten. In der Arbeit von \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 festgestellt, dass bei nur einem Drittel der Sensoren eine Messgenauigkeit von 90\% erreicht wird w"ahrend ein gleichgro"ser andere Teil eine Genauigkeit von unter 40\% aufweist. Laut dem Merkblatt zu Detektoren f"ur den Stra"senverkehr \cite{merk:street} wird f"ur Messfehler von Induktionsschleifen zwischen vier Fehlertypen unterschieden:
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\begin{enumerate}
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\item{Zeitlich bedingte Messfehler}
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\item{R"aumliche Messfehler}
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\item{Lage- und formbedingte Messfehler}
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\item{Umfeldbedingte Messfehler}
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\end{enumerate}
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||||
Zeitliche Fehler wirken sich dabei auf die Belegzeitmessung aus. Da diese nicht innerhalb dieser Arbeit betrachtet wird, hat dieser Fehlertyp keine Auswirkungen auf die verwendeten Daten. R"aumlich Messfehler beziehen sich ebenfalls auf die Belegzeitmessung und k"onnen zu Problemen mit der Bestimmung des Fahrzeugtyps f"uhren, da f"ur gleich lange Fahrzeuge verschiedene Belegzeiten gemessen werden k"onnen. Lage- und formbedingte Fehler wirken sich auf den, in dieser Arbeit benutzten, Fahrzeugz"ahlwert aus. Diese treten auf, wenn ein Fahrzeug der, mit einem Sensor best"uckten, Nachbarspur zu nahe kommt und f"alschlicherweise ein Auto f"ur diese gez"ahlt wird. Umfeldbedingte Fehler sind am schwersten festzustellen. Es handelt sich dabei um Fehler, die durch magnetische St"orquellen in der Umgebung oder schlechte Isolation der Induktionsschleife auftreten.\\
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"Uber die Fehlerh"aufigkeit liegen keine Daten der Stadt Darmstadt vor. F"ur die Berechnungen dieser Arbeit wird deshalb angenommen die Sensorwerte seien korrekt. Die G"ultigkeit der Induktionsschleifenwerte wird in dem Kapitel \autoref{sec:validierung} genauer behandelt. \\ \\
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||||
Induktionsschleifen m"ussen zus"atzlich in zwei Sensortypen unterschieden werden, da sie eine unterschiedliche Behandlungsweise erfordern. Dabei gibt es keinen Unterschied zwischen der verbauten Sensorelektronik oder -installation. Der Sensortyp bestimmt sich aus der Fahrspur, auf der er in die Stra"sendecke eingelassen ist:
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\begin{enumerate}
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\item{Einspursensor: Ein Auto auf dieser Spur kann die Kreuzung nur in genau eine Richtung verlassen.}
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\item{Mischspursensor: Ein Auto auf dieser Spur kann die Kreuzung in mehr als eine Richtung verlassen.}
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\end{enumerate}
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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 \autoref{sec:berechnung} beschrieben.
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\subsection{Adaptive Steuerung von Ampelanlagen}\label{sec:datengrund:adapt}
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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.\\
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Die erste verkehrsabh"angige Steuerung wurde 1928 von Charles Adler jr. entwickelt und in Baltimore, Maryland das erste mal eingesetzt \cite{paper:adaptiv}[direct cite]. Bevor diese Technik allerdings 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. 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 den Bedarf an Freigabezeit zu berechnen, kommen die oben beschriebenen Induktionsschleifen zum Einsatz, um den Verkehr zu messen. Wird ein Auto 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.\\ \\
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||||
Durch eine solche Ampelsteuerung verk"urzt sich die Haltezeiten von Autos und sorgt f"ur einen fl"ussigeren Verkehr, im Vergleich zu einer sog. Festzeitsteuerung\cite{paper:adaptiv}, welche die Ampel nach fest definierten Ampelphasen schaltet. Dies begr"undet sich darin, dass die adaptive Ampelschaltung eine Spur nur dann freischaltet, wenn diese von einem Fahrzeug, detektiert mit Hilfe des Sensor in der Stra"se, ben"otigt wird. Es besteht au"serdem die M"oglichkeit, die Ampelphase so lange zu verl"angern, bis eine L"ucke in der Fahrzeugkolonne erkannt wird, um einen Zug von Fahrzeugen "uber die Kreuzung zu lassen. Werden die Induktionsschleifen an den Haltelinien einer Kreuzung verbaut, k"onnen sie au"serdem verwendet werden, um Rotlichtverst"o"se automatisch zu erkennen.\\ \\
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Die Steuerung der Ampelanlagen ist ein Teil der Verkehrsmanagement \autoref{abb:verkehrsmanagement}. Sie ist f"ur viele andere Bereiche der Verkehrstechnik von gro"sem Interesse, da die Ampeln Sensordaten liefern, die vielf"altig verwendet werden k"onnen. Ein Beispiel der Verwendung ist diese Arbeit, die aus den erfassten Induktionsschleifenwerten Verkehrsfl"usse berechnet.
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\begin{figure} \label{abb:verkehrsmanagement}
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\centering
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\includegraphics[width=0.5\textwidth]{pic/verkehrsmanagement}
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||||
\caption{Aufgaben und System des Verkehrsmanagements \cite{thesis:lehnhoff}}
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||||
\end{figure}
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||||
\subsection{Makro- und mikroskopische Modellierung von Verkehr}\label{sec:macromicro}
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In der Verkehrstechnik wird zwischen verschiedenen Arten der Verkehrsmodellierung unterschieden. Dabei kann ein Modell nach seinem Verwendungszweck klassifiziert werden. Es wird zwischen vier verschiedenen Arten des Verwendungszwecks unterschieden \cite{lect:simumod}:
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\begin{enumerate}
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\item{Erkl"arungsmodell: dient dazu reale Ph"anomen oder deren Entstehung zu erkl"aren.}
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\item{Prognosemodelle: dient der Vorhersage verschiedenster Verkehrsparameter.}
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\item{Gestaltungsmodelle: dient der Voraussage von Ver"anderungen des Verkehrsverhaltens bei (infrastruckturellen) Ma"snahmen.}
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\item{Optimierungsmodelle: dient der Optimierung von Verkehr.}
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\end{enumerate}
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Da im Rahmen dieser Arbeit Werte f"ur Kreuzungsausg"ange vorhergesagt bzw. angen"ahert werden, handelt es sich bei den hier diskutierten Modellen um ein Prognosemodell. Desweiteren wird zwischen den Genauigkeitsstufen des Modells unterschieden. Dies trifft insbesondere auf Flussmodelle zu. Diese k"onnen auf verschiedenen Ebenen modelliert werden. Es wird zwischen vier Genauigkeitsstufen unterschieden \cite{lect:simumod}:
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\begin{itemize}
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\item{makroskopisch: Modellierung auf Basis von Fahrzeugkollektiven}
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\item{mesoskopisch: Modelliert auf Basis von Fahrzeugkollektiven, betrachtet allerdings auch einzelne Fahrzeuge}
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\item{mikroskopisch: Modelliert auf Basis von einzelnen Fahrzeugen}
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\item{submikroskopisch: Modelliert auf Fahrer oder Bauteilebene.}
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\end{itemize}
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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.\\ \\
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Der in dieser Arbeit betrachtete Ansatz ist der makroskopischen Modellierung zuzuordnen. Dies begr"undet sich aus den vorliegenden Messdaten, welche einen R"uckschluss auf die einzelnen Autos nicht zul"asst. Die zur Verf"ugung stehenden Daten werden auf den folgenden Seiten beschrieben.
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@ -3,6 +3,8 @@ In diesem Kapitel werden zwei Modellierungen der zehn untersuchten Kreuzungen, d
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In der Industrie eingesetzte Software zur Berechnung und Modellierung von Verkehrsfl"ussen, verwenden meistens ein sog. mikroskopisches Modell des Verkehrs\footnote{vissim}, 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 89 Sensoren zur Verf"ugung. Eine Modellierung einzelner Autos erscheint deshalb, allein anhand der Induktionsschleifen, nicht m"oglich zu sein\\ \\
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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.\\
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Die Grundannahme f"ur das Modell ist, dass sich die Verkehrsteilnehmer an die Stra"senverkehrsordnung halten, da nur verkehrsg"ultige Verbindungen von Kreuzungen, Knoten und Sensoren modelliert werden. Die beschriebene Modellierung kann dabei nicht jedes Verkehrsverhalten beschreiben. So kann beispielsweise der R"uckfluss von Autos, welche eine sog. 'U-Turn' an einer Kreuzung vollf"uhren, nicht mit dem entwickelten Modell modelliert werden. Eine genaue Beschreibung der Einschr"ankungen und Voraussetzungen ist am Ende dieses Kapitels zu finden.\\ \\
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\subsection{Allgemeines Kreuzungsmodell}
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[todo] michel zitieren
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\subsection{Modell der Ministadt}\label{sec:modell:ministadt}
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Die 'Ministadt' enth"alt zehn mit Sensoren best"uckte Kreuzungen. Diese Kreuzungen werden mit A3 \ref{anhang:a3}, A4 \ref{anhang:a4}, A5 \ref{anhang:a5}, A12 \ref{anhang:a12}, A23 \ref{anhang:a23}, A28 \ref{anhang:a28}, A29 \ref{anhang:a29}, A46 \ref{anhang:a46}, A59 \ref{anhang:a59}und A104 \ref{anhang:a104} bezeichnet. Die Bezeichnungen stammten dabei aus der CAD-"Ubersichtskarte \ref{abb:caddarmstadt} der Stadt Darmstadt,. Eine genaue Beschreibung des gew"ahlten geographischen Ausschnitts Daten ist in Kapitel \autoref{sec:datengrund} zu finden.\\ \\
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F"ur das hier entwickelte Stra"senmodell wurde das Stra"sennetz in sieben Objekte unterteilt:
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@ -48,7 +50,7 @@ Die Grundannahme f"ur das Modell ist, dass sich die Verkehrsteilnehmer an die St
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Wie in Figur \autoref{abb:a23.2} zu erkennen, sind in der Kreuzung A23 zwei Validierungssensoren verbaut. Die manuelle 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.\\ \\
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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 werden 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 Kreuzungen zur Verf"ugung. Diese k"onnen allerdings noch nicht auf ein Gesamtbild des Verkehrs "ubertragen werden.
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\subsection{Modell als Graph}\label{sec:modell:graph}
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Ein naheliegender Modellierungsansatz ist es, das Stra"sennetz als Graph zu modellieren. 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 händische 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 erweist sich als n"utzlich. Einbahnstra"sen und Verkehr mit einer Flussrichtung müssen modelliert werden, daher w"ahlt man einen gerichteten Graphen, um dies abzubilden. Da sich die Zweistufenmodellierung als n"utzlich erwiesen hat, wird auch diese als Graph im Computer abgebildet. Daf"ur m"ussen zwei verschiedenen Graphen aufgebaut werden. Der einer Kreuzung, mit Sensoren und virtuellen Sensoren als Knoten, sowie Stra"sen als Kanten. Der Graph der Kreuzungs"ubersicht dagegen hat Kreuzungen als Knoten und ebenfalls Stra"sen als Kanten.\\ \\
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Ein naheliegender Modellierungsansatz ist es, das Stra"sennetz als Graph zu modellieren. 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 erweist sich als n"utzlich. Einbahnstra"sen und Verkehr mit einer Flussrichtung m"ussen modelliert werden, daher w"ahlt man einen gerichteten Graphen, um dies abzubilden. Da sich die Zweistufenmodellierung als n"utzlich erwiesen hat, wird auch diese als Graph im Computer abgebildet. Daf"ur m"ussen zwei verschiedenen Graphen aufgebaut werden. Der einer Kreuzung, mit Sensoren und virtuellen Sensoren als Knoten, sowie Stra"sen als Kanten. Der Graph der Kreuzungs"ubersicht dagegen hat Kreuzungen als Knoten und ebenfalls Stra"sen als Kanten.\\ \\
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Zur Modellierung am Computer wird auf die Java Bibliothek JGraphT zur"uckgegriffen. Sie erlaubt es, dank Javas moderner Template-Technik, Graphen mit beliebigen Klassen als Knoten aufzubauen. Das selbe gilt f"ur Kanten mit wenigen Einschr"ankungen. Desweiteren erlaubt JGraphT eine Konvertierung zu der weit verbreiteten Bibliothek JGraph, die eine Visualisierungschnittstelle f"ur Graphen mitbringt. Der Kreuzungs"ubersichtsgraph soll die Graphen der einzelnen Kreuzungen als Knoten enthalten, um den Zusmmenhalt des Modells zu gew"ahrleisten.\\ \\
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Es folgt eine kurze "Ubersicht "uber Graphen und eine Beschreibung der computergest"utzten Modellierung der Kreuzungsgraphen und des Kreuzungs"ubersichtsgraph.
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\subsubsection{Grundlagen}\label{sec:modell:graph:grund}
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@ -104,7 +106,7 @@ Die Grundannahme f"ur das Modell ist, dass sich die Verkehrsteilnehmer an die St
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Eine Kreuzung wird hierf"ur mit der Klasse 'XR' modelliert. Sie enth"alt den, in \autoref{lst:sensorgraph} gezeigten, Sensorgraph einer Kreuzung. 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. \\ \\
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Eine Stra"se wird, wie in der Kreuzungsmodellierung mit der Klasse 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.
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\subsection{Modell als Matrix}\label{sec:modell:matrix}
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Als Grundlage f"ur die Berechnung wurde eine Matrixdarstellung f"ur Kreuzungen entwickelt. Der oben entwickelte Graph l"asst sich dabei in eine Matrixform "uberf"uhren. Matrizen bieten z.b. durch Matrixmultiplikation die M"oglichkeit komplexe Zusammenh"ange durch einfache Rechenschritte auszudrücken. Mehr zu der Verwendung von Matrizen ist im Kapitel \autoref{sec:berechnung} zu finden.\\ \\
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Als Grundlage f"ur die Berechnung wurde eine Matrixdarstellung f"ur Kreuzungen entwickelt. Der oben entwickelte Graph l"asst sich dabei in eine Matrixform "uberf"uhren. Matrizen bieten z.b. durch Matrixmultiplikation die M"oglichkeit komplexe Zusammenh"ange durch einfache Rechenschritte auszudr"ucken. Mehr zu der Verwendung von Matrizen ist im Kapitel \autoref{sec:berechnung} zu finden.\\ \\
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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. F"ur Kreuzungen mit sog. Validierungssensoren ist dies nicht m"oglich, da die Validierungssensoren zwischen Sensor und Kreuzungsausgang in dem Graphen liegen. Aus diesem Grund werden f"ur die Matrixdarstellung die Validierungssensoren nicht mit abgebildet. Im Kapitel \autoref{sec:berechnung} wird nochmals n"aher darauf eingegangen, wie diese Sensoren zur L"osung eines Gleichungssystems, um Abbiegewahrscheinlichkeiten auf einer Kreuzung zu berechnen, verwendet werden k"onnen. Da fast alle betrachteten Kreuzungen der Stadt Darmstadt nur einen Sensor zwischen Ein- und entsprechenden Ausgang haben, sind die entwickelten Matrizen auf den meisten Kreuzungen, ohne das Weglassen von Sensoren, direkt anzuwenden.\\ \\
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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.
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\subsubsection{Ausgangsmatrix}\label{sec:modell:matrix:out}
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@ -161,7 +163,7 @@ Die Grundannahme f"ur das Modell ist, dass sich die Verkehrsteilnehmer an die St
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\end{tabular}\\
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Ein- und Ausgangsmatrix zusammen beschreiben den gesamten Graphen ohne Validierungssensoren. Im Kapitel \autoref{sec:berechnung} wird n"aher auf eine m"ogliche Verwendung der Validierungssensoren eingegangen.
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\subsection{Datenbankmodell}\label{sec:modell:dbmodell}
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Um mit einem Programm schneller und einfacher auf die, in Kapitel \autoref{sec:datengrund}, extrahierten Daten zugreifen zu können, bietet es sich an, diese in einem 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.\\ \\
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Um mit einem Programm schneller und einfacher auf die, in Kapitel \autoref{sec:datengrund}, extrahierten Daten zugreifen zu k"onnen, bietet es sich an, diese in einem 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.\\ \\
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Folgende Informationen wurden in der Datenbank abgespeichert:
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\begin{enumerate}
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\item{Der Graph einer Kreuzung. Er umfasst Sensoren, virtuelle Sensoren und die Verbindungen zwischen diesen.}
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@ -184,12 +186,19 @@ Die Grundannahme f"ur das Modell ist, dass sich die Verkehrsteilnehmer an die St
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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 'toSensorLeftID', 'toSensorStraightID' und 'toSensorRightID' modelliert und erlauben es den Graphen aufzubauen. Verbindungen zwischen Knoten werden dabei in Verkehrsflussrichtung gespeichert. In der Spalte 'sensorType' wird der Type des Sensors gespeichert. Eine zus"atzliche Tabelle erlaubt es Einzelheiten zu den einzelnen Sensortypen zu definieren. In dieser Arbeit wird nur auf die beiden Sensortypen 'virtueller Sensor' und 'realer Sensor' zur"uckgegriffen. Die Datenbankstruktur erlaubt es allerdings durch hinzuf"ugen einer Zeile in der Tabelle '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.\\ \\
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Die Definition f"ur Kreuzungen ist dagegen deutlich einfacher. Da jede Kreuzung, die modelliert wurde, h"ochsten vier Ausg"ange hat, m"ussen jeweils 4 Ausg"ange sowie 4 Eing"ange modelliert werden. Auch hier werden Latitude und Logitude 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.\\ \\
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Die Tabelle 'Values' enth"alt aufbereitete Induktionsschleifenwerte. Diese werden mit den Abfragen, welche in \autoref{sec:datengrund} beschrieben sind, aus der MYSQL-Datenbank der JEE6 Anwendung zur Bereitstellung von Verkehrsdaten extrahiert, um das 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 von verschiedenen Zeiten zu speichern. Ein Filter auf dem Zeitstempel erlaubt es Daten eines gew"ahlten Zeitpunktes wieder zu extrahieren. Gespeichert werden daf"ur die Werte 'load' und 'count' der Induktionsschleifen, zusammen mit der eindeutigen Sensor ID und dem entsprechen Zeitstempel.\\ \\
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Die Tabelle FlowStatistics enth"alt Abbiegewahrscheinlichkeiten f"ur Sensoren. Da diese Werte, der Tabelle aus 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 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. Nämlich 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, diesmal identifiziert "uber die SensorID, f"ur jede Richtung mit angegeben. Wie die Zuordnung der Abbiegewahrscheinlichkeiten f"ur Links, Rechts und Geradeaus zu einem Knoten erfolgt, wird im Kapitel \autoref{sec:berechnung} beschrieben.\\
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Die Tabelle FlowStatistics enth"alt Abbiegewahrscheinlichkeiten f"ur Sensoren. Da diese Werte, der Tabelle aus 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 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, diesmal identifiziert "uber die SensorID, f"ur jede Richtung mit angegeben. Wie die Zuordnung der Abbiegewahrscheinlichkeiten f"ur Links, Rechts und Geradeaus zu einem Knoten erfolgt, wird im Kapitel \autoref{sec:berechnung} beschrieben.\\
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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.
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\subsection{Einschr"ankungen und Schw"achen des Modell}\label{sec:modell:limits}
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Das entwickelte Modell kann nicht alle Verkehrsverhalten modellieren. In diesem Abschnitt wird behandelt, welche Einschr"ankungen das Modell mit sich bringt und welche Reduktionen des Detailgrades vorgenommen wurden.\\ \\
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Das Modell kann sog. 'U-Turns', nicht modellieren. Als 'U-Turn' bezeichnet man das Verkehrsman"over, dass den Verkehrsteilnehmer von dem Kreuzungseingang einer Kreuzung zu dem Ausgang, welcher in die Richtung zeigt, aus der er gekommen ist, zur"uck bringt. Dieses Verkehrsverhalten ist selten zu beobachten und wurde aus diesem nicht modelliert. Desweiteren w"urde eine Modellierung dieses Man"overs eine 'U-Turn-Wahrscheinlichkeit' erfordern, welche nicht vorliegt.\\ \\
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Eine weitere, sehr elementare Schw"ache des Modells ist die Abstraktion der Sensorposition. Wie in den manuell angefertigten Kreuzungszeichnungen wird die Position eines Sensors innerhalb des Graphenmodells einem Eingang zugeordnet. Die Latitude und Longitude Werte des Sensors werden nur zur Visualisierung benutzt und nicht zur Berechnung. Ein Spurwechseln nach dem Überfahren eines Sensors kann nicht modelliert werden. Die Genauigkeit des Modells h"angt folglich direkt mit der Entfernung des Sensors von der Kreuzung ab. Ist der Sensor weit entfernt, so kann ein Verkehrsteilnehmer die Spur nochmals wechseln. Ist der Sensor direkt vor der Haltelinie verbaut, kann die Spur nicht mehr gewechselt werden, wenn das Fahrzeug darauf steht. Sind die Sensoren eines Kreuzungseingangs auf verschiedenen H"ohen in die Stra"se eingelassen, so k"onnen Verkehrsteilnehmer im schlechtesten Fall "uber zwei Sensoren fahren, wenn sie nach dem "Uberfahren eines Sensors die Spur wechseln, die einen Sensor weiter vorne im Kreuzungsbereich verbaut hat.\\ \\
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Eine weitere, sehr elementare Schw"ache des Modells ist die Abstraktion der Sensorposition. Wie in den manuell angefertigten Kreuzungszeichnungen wird die Position eines Sensors innerhalb des Graphenmodells einem Eingang zugeordnet. Die Latitude und Longitude Werte des Sensors werden nur zur Visualisierung benutzt und nicht zur Berechnung. Ein Spurwechseln nach dem "Uberfahren eines Sensors kann nicht modelliert werden. Die Genauigkeit des Modells h"angt folglich direkt mit der Entfernung des Sensors von der Kreuzung ab. Ist der Sensor weit entfernt, so kann ein Verkehrsteilnehmer die Spur nochmals wechseln. Ist der Sensor direkt vor der Haltelinie verbaut, kann die Spur nicht mehr gewechselt werden, wenn das Fahrzeug darauf steht. Sind die Sensoren eines Kreuzungseingangs auf verschiedenen H"ohen in die Stra"se eingelassen, so k"onnen Verkehrsteilnehmer im schlechtesten Fall "uber zwei Sensoren fahren, wenn sie nach dem "Uberfahren eines Sensors die Spur wechseln, die einen Sensor weiter vorne im Kreuzungsbereich verbaut hat.\\ \\
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Neben diesen Einschr"ankungen wird nur g"ultiges Verkehrsverhalten modelliert. So k"onnen Verkehrsteilnehmer, welche zwar auf einer Rechtsabbiegerspur stehen, allerdings geradeaus fahren, nicht von dem Modell modelliert werden.\\ \\
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Es ist allerdings denkbar, das Modell durch U-Turn-, Spurwechsel- und Falschfahrwahrscheinlichkeiten zu dekorieren und somit die Menge der modellierbaren Kreuzungszust"ande und -"Uberg"ange zu vergr"o"sern um ein realistischeres Bild des Verkehrs zu berechnen. Allerdings lagen keine Daten "uber das Verhalten der Verkehrsteilnehmer vor.
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\subsection{Zuk"unftige Herausforderungen des Modells}
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W"ahrend der Datenanalyse und Aufbereitung wurden einige Herausforderungen erkannt, die es zu l"osen gilt, da sie andernfalls die L"osungsm"oglichkeiten einschr"anken. Zum einen ist dies das Zeitproblem, welches eine Verbindung von Sensorwerten von zwei Kreuzungen nicht zul"asst, zum anderen das Abbiegeproblem, welches beschreibt, dass die Abbiegewahrscheinlichkeit nicht mit Hilfe der Sensorwerte gemessen werden kann.
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\subsubsection{Herausforderung: Verfolgung von Fahrzeugen "uber eine Kreuzung hinaus} \label{sec:datengrund:probtime}
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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 'Verfolgung' eines Autos ist somit nicht m"oglich, da nicht festgestellt werden kann, wie weit es sich bis zur n"achsten Momentaufnahme fortbewegt hat.\\ \\
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Dieses Problem wurde Zeitproblem getauft und konnte nicht vollst"andig gel"ost werden. Die Arbeit \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 Verkehrsaufkommens zu einem Zeitpunkt eignet sich das Verfahren nicht.
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\subsubsection{Herausforderung: Genaues Bestimmen der Abbiegewahrscheinlichkeit} \label{sec:datengrund:abbprob}
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Das 'Abbiegeproblem' 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). Es kann f"ur Mischspursensoren folglich nicht 'live' bestimmt werden, wie viele Autos in die eine und wie viele in die andere Richtung gefahren sind. 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. Gel"ost wurde dieses Problem durch gemittelte Abbiegewahrscheinlichkeiten an den Sensoren, die von der Stadt Darmstadt ermittelt wurden. Eine L"osung des Abbiegeproblems ist mit einem fl"achendeckenden Einsatz von Vallidierungssensoren m"oglich. Mehr Informationen zu Vallierungssensoren und deren Verwendungsm"oglichkeiten sind im Kapitel \autoref{sec:berechnung} aufgezeigt.
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@ -1,31 +1,14 @@
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\section{Validierung}\label{sec:validierung}
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In diesem Kapitel wird die Validierung der berechneten Verkehrswerte beschrieben. Dabei wird zun"achst ein angestrebtes Verfahren beschrieben und darauf eingegangen warum dieses Verfahren sich nicht eignet. Um die berechneten Werte dennoch validieren zu k"onnen, wurde eine Verkehrsz"ahlung im Rahmen dieser Arbeit vorgenommen.
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zählt immer mehr autos, da die net an rot stehn bleiben dürfen
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In diesem Kapitel wird die Validierung der berechneten Verkehrswerte beschrieben (siehe \autoref{sec:berechnung}). Dabei wird zun"achst ein angestrebtes Verfahren beschrieben und darauf eingegangen warum dieses Verfahren sich nicht eignet. Um die berechneten Werte dennoch validieren zu k"onnen, wurde eine Verkehrsz"ahlung im Rahmen dieser Arbeit vorgenommen.
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\subsection{Validierung durch Testdatenmenge}
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Ein "ubliches Testverfahren ist es, einen Teil der Datenmenge aus der Berechnung au"senvorzulassen und durch die verwendete Berechnung diese fehlenden Daten zu reproduzieren. Durch einen Vergleich der Testdaten und der berechneten Daten, kann nun festgestellt werden wie genau die Berechnung ist. \\ \\
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Dieses Verfahren eignet sich hier allerdings nicht, da bei den vorliegenden Sensordaten das Auslassen von Sensorwerten ,um diese als Testdaten zu verwenden, die Berechnung unm"oglich macht, da das LGS unlösbar wird (vgl. todo valid sensor). Das ist auf die geringe Menge an Sensoren zur"uckzuf"uhren. Man kann nur in den seltensten F"allen einen Sensor mit einem anderen validieren(Zeitproblem).\\ \\
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Um das Modell zu validieren kann man aus seiner bekannten Menge an Daten, in diesem Fall die Sensordaten, ein Teil ausw"ahlen, welcher nicht zur Berechnung verwendet wird. Dieser Teil wird nach der Berechnung mit den Ergebnissen der entsprechenden Sensoren verglichen. Ist die Abweichung gro"s, ist das berechnete Ergebniss(f"ur diesen Sensor/Bereich) ein schlechtes. best"atigt sich dagegen der Sensorwert, kann von einem guten Ergebniss f"ur diesen Bereich gerechnet werden.
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Diese Vorgehen ist nicht m"oglich, da alle Sensorwerte zur Berechnung ben"otigt werden. Um die Daten zu validieren ist eine manuelle Verkehrsz"ahlung n"otig.
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Ein "ubliches Testverfahren ist es, einen Teil der Datenmenge aus der Berechnung au"senvorzulassen und durch die verwendete Berechnung diese fehlenden Daten zu reproduzieren. Die Datenmenge wird hierfür in die sog. Testdatenmenge und die Restdatenmenge aufgeteilt. Durch einen Vergleich der Testdaten und den zugehörigen berechneten Daten, kann nun festgestellt werden wie genau die Berechnung ist.\\ \\
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Dieses Verfahren eignet sich hier allerdings nicht, da bei den vorliegenden Sensordaten das Auslassen von Sensorwerten, um diese als Testdaten zu verwenden, die Berechnung unm"oglich macht, da das LGS unl"osbar wird (vgl. \autoref{sec:berechnung:validate}). Das ist auf die geringe Menge an Sensoren zur"uckzuf"uhren.\\ \\
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Um dieses Verfahren anwenden zu k"onnen m"ussen Vallidierungssensoren fl"achendeckend auf den Kreuzungen zur Verfügung stehen. Dann kann durch Weglassen der Sensor- oder der Validierungssensordaten die Berechnung erfolgen und die Ausgelassenen Daten k"onnen zur Validierung eingesetzt werden.\\ \\
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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.
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\subsection{Verkehrsz"ahlung}
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Da kein anderes passendes Testverfahren gefunden wurde, wurde im Rahmen dieser Arbeit eine Verkehrsz"ahlung durchgef"uhrt. Diese Verkehrsz"ahlung wurde mithilfe von Michael Scholz erhoben, welcher diese Daten ebenfalls f"ur seine Bachelor Arbeit ben"otigt.
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Gez"ahlt wurde dabei mit Strichliste and den Kreuzungen [], [] und []. Dabei wurden in der einen Messreihe die Autos an den Ausg"angen gez"ahlt, um die berechneten Werte der virtuellen Kreuzungsausg"ange in dem Graphenmodell validieren zu k"onnen.
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Desweiteren wurden die Autos gez"ahlt welche "uber einen speziellen Sensor gefahren sind.
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Hierf"ur wurden die Sensoren [] und [] gez"ahlt. In einer weiten Z"ahlung wurde nur der Sensore [] betrachtet.
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Die Ausg"ange und Sensoren wurden dabei "uber 15 Minuten gez"ahlt, da eine genaue Synkronisation mit dem Zeitgeber der Sensoren nicht genau m"oglich ist. F"ur die genauere Untersuchung des Sensors [] wurde eine Minutenweise Z"ahlung vorgenommen, beginnend vom Minutenanfang.
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In der ersten Messung wurden dabei alle Fahrzeuge gez"ahlt, au"ser Fahrr"ader.
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Im anschlie"senden Vergleich von Sensorwerten mit den gez"ahlten Sensorwerten wurde ein deutlicher Unterschied sichtbar.
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[statistik hier]
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1. Z"ahlen der Ausg"ange
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2. Z"ahlen einzelner Sensoren
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Vergleichen der Sensorenwerte
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Vergleichen der Ausgangswerte von Berechnung/Z"ahlung
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Validit"at pr"ufen mit standartabweichung 5percentage
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Hypothese: Berechnete Werte sind gen"ugend Genau. Ja/Nein -> wissenschaftliche methode blabla
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Da kein anderes Testverfahren gefunden wurde, welches eine Validierung der Daten ermöglichen würde, wurde im Rahmen dieser Arbeit eine Verkehrsz"ahlung durchgef"uhrt. Diese Verkehrsz"ahlung wurde mit Hilfe von \textit{Scholz} \autoref{thesis:michael} durchgeführt. Gez"ahlt wurde dabei mit Strichliste an den Kreuzungen [], [] und []. Dabei wurden in der einen Messreihe die Autos 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 [] und [] gefahren sind. Jeder Sensor bzw. Ausgang wurde dafür über einen Zeitraum von 15 Minuten beobachtet und der Verkehr gezählt.\\ \\
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Es wurden dabei starke Unterschiede zwischen den gezählten und den, von den Sensoren ermittelten, Werten festgestellt. Dies ist zum einen auf ungenaue und fehleranfällige Sensorik(vgl. \autoref{sec:grundlagen}) zurückzuführen, zum anderen muss für adaptiv gesteuerte Ampelanlagen sichergestellt werden, dass alle Fahrzeuge erkannt werden, um diese über die Kreuzung zu lassen. Diese Vorgabe wird dadurch erfüllt, dass die Sensorik leichter als nötig auslöst, um wirklich jedes Fahrzeug zu erkennen. Dies wiederum erhöht die Fehleranfälligkeit des Sensors. [todo auswertung]\\ \\
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In einer weiteren Untersuchung wurde der Sensor [] im Minutentakt gezählt, um eine genaueres Bild der Abweichung zu erhalten. Die gemessenen Werte lagen dabei bis zu 700\% von dem tatsächlichen Wert entfernt. Bei dieser Zählung wurden neben der Anzahl der Verkehrsteilnehmer der Fahrzeugtyp untersucht, um die Fehleranfälligkeit des Sensors für die verschiedenen Fahrzeugtypen genauer zu bestimmen.[todo auswertung]\\ \\
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\subsection{Validierung der Verkehrsaufkommensvorhersage}
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hoher wert am ausgang, hoher wert an der n"achsten kreuzung
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@ -1,48 +1,47 @@
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\section{Visualisierung}\label{sec:visualisierung}
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In diesem Kapitel wird beschrieben, wie der im Kapitel \autoref{sec:modell} und im Kapitel \autoref{sec:berechnung} mit Werten bef"ullter Graph visualisiert wird. Neben den Graphen wird eine Kreuzungs"ubersicht mithilfe des JMapViewer Framework und Geoinformationen der JEE6 Anwendung mit den untersuchten Sensoren am Computer visualisiert.\\ \\
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In diesem Kapitel wird beschrieben, wie der im Kapitel \autoref{sec:modell} und im Kapitel \autoref{sec:berechnung} mit Werten bef"ullter Graph mit Hilfe von JGraph visualisiert wird. Neben den Graphen wird eine Kreuzungs"ubersicht mithilfe des JMapViewer Frameworks und Geoinformationen der JEE6 Anwendung\cite{thesis:mueller} mit den untersuchten Sensoren am Computer visualisiert.\\ \\
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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.
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\subsection{Visualisierung des Graphen mit JMapViewer}
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Um den Zusammenhang zwischen Realit"at und dem Graphen-basierten Modell herzustellen wurden die Kreuzungsinformationen auf eine Landkarte projeziert. Hierzu dient das 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 OSM\footnote{Offiziell Website: http://www.openstreetmap.org/}, zugreift und dem Programmierer die M"oglichkeit gibt eine eigene Kartenanwendung zu schreiben.\\ \\
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In dieser Arbeit wurde die Kreuzungsbereiche auf die OSM-Karte projeziert und die Sensoren verzeichnet. Es diente zur "Ubersicht und um die korrekte Positionierung von Kreuzungen und Sensoren zu "uberpr"ufen. Die Sensoren werden hierfür als gelbe Kreise dargestellt, der Kreuzungsbereich wird mit einem roten Rechteck markiert. Die Anwendung bringt schon von Haus aus Navigationsmöglichkeiten mit, um den betrachteten Kartenausschnitt zu manipulieren. Das Framework kann auf drei verschiedene Kartensätze zurückgreifen.
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Um den Zusammenhang zwischen Realit"at und dem Graphen-basierten Modell herzustellen wurden die Kreuzungsinformationen auf eine Landkarte projeziert. Hierzu dient das 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 OSM\footnote{Offiziell Website des OSM Projektes: http://www.openstreetmap.org/}, zugreift und dem Programmierer die M"oglichkeit gibt eine eigene Kartenanwendung zu schreiben.\\ \\
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In dieser Arbeit wurden die Kreuzungsbereiche auf die OSM-Karte projeziert und die Sensoren verzeichnet. 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 kann auf drei verschiedene Kartens"atze zur"uckgreifen oder ein lokal gespeichertes benutzen. Die Kartensätze sind die folgenden:
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\begin{enumerate}
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\item{Mapnik: CAD "ahnlich Ansicht der Karte aus dem OSM Projekt.}
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\item{OSM Cycle Map: Die Fahrradkarte des OSM Projekts.}
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\item{Bing Aerial Maps: Microsoft Bing Satellitenbilder.}
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\item{Tiles At Home: Lokal gespeichertes Kartenset.}
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\item{\textit{Mapnik}: CAD "ahnlich Ansicht der Karte aus dem OSM Projekt.}
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\item{\textit{OSM Cycle Map}: Die Fahrradkarte des OSM Projekts.}
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\item{\textit{Bing Aerial Map}: Microsoft Bing\footnote{Das Kartenmaterial von Micorsoft Bing kann unter \url{http://www.bing.com/maps/} abgerufen werden.} Satellitenbilder.}
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\item{\textit{Tiles At Home}: Lokal gespeichertes Kartenset.}
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\end{enumerate}
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Durch Zoom und verschieben der Karte können die einzelnen Kreuzungen untersucht werden. Der Detailgrad der Dartsellung ist dabei direkt abhängig von dem Kartenmaterial, das OSM liefert. OSM erlaubt es dem Nutzer, über ein eigenständiges Werkzeug, Details in das Kartenmaterial einzupflegen. Da das Projekt sehr beliebt ist, weisen die meisten Bereiche des betrachteten Ausschnitts in etwa die Qualität der CAD-Zeichnungen der Stadt Darmstadt (siehe \autoref{sec:datengrund:cad}).
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Durch Zoom und verschieben der Karte k"onnen die einzelnen Kreuzungen untersucht werden. Der Detailgrad der Dartsellung 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 \autoref{sec:daten:cad}) auf. In Abbildung \autoref{abb:jmapviewer} ist die entwickelte Anwendung mit dem Kartenausschnitt der 'Ministadt' zu sehen. Abbildung \autoref{abb:handischxrover} zeigt die äquivalente händische Modellierung.
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\begin{figure}
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\centering
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\subfigure[JMapViewer mit eingezeichneten Kreuzungsbereichen (rot) und Sebsorpositionen (gelb).] {\includegraphics[width=0.5\textwidth-2\fboxsep-2\fboxrule]{pic/osm_overview}}
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\subfigure[JMapViewer Anwendung mit eingezeichneten Kreuzungsbereichen (rot) und Sebsorpositionen (gelb). Zentriert auf den Bereich der 'Ministadt'] {\includegraphics[width=0.5\textwidth-2\fboxsep-2\fboxrule]{pic/osm_overview}}
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\label{abb:jmapviewer}
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\subfigure[Ministadt, h"andisch visualisiert.] {\includegraphics[width=0.5\textwidth-2\fboxsep-2\fboxrule]{ext/Kreuzungsuebersicht}}
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\label{abb:8}
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\label{abb:handischxrover}
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\end{figure}
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\subsection{Visualisierung des JGraphT-Graphen}{
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Die Visualisierung des JGraphT Graphen ist eine Visualisierung der Berechnungsstruktur, da die Berechnung an dem Graphen vollzogen wird. Mehr Informationen hierzu sind im Kapitel \autoref{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 F"ahigkeit die einzelnen Knoten manuell nachzujustieren. Dies ist insbesondere f"ur solche Knoten ohne g"ultige Koordinaten hilfreich.\\ \\
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Ziel dieser Visualisierung ist es die berechneten Werte 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 \autoref{sec:modell}). Die Erzeugung der Graphen ist dabei auf die Visualisierungsf"ahigkeit der Java Graphen-Bibliothek JGraph gestützt. Die 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 von JGraphT und das Auftragen auf ein scrollbares Fenster aufgezeigt.\\
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Ziel dieser Visualisierung ist es die berechneten Werte 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 \autoref{sec:modell}). Die Erzeugung der Graphen ist dabei auf die Visualisierungsf"ahigkeit der Java Graphen-Bibliothek JGraph gest"utzt. Die 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 von JGraphT und das Auftragen auf ein scrollbares Fenster aufgezeigt.\\
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\begin{minipage}[t]{\dimexpr\textwidth-3\fboxsep-2\fboxrule-1em}
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\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]
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//JGraphT Container
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\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]
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ListenableDirectedGraph<XR, ST> streetGraph
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= new ListenableDirectedGraph<>(ST.class);
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//fill Graph here
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//...
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//Initialize JGraph Adapter with the given streetGraph
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JGraphModelAdapter<XR, ST> adp
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= new JGraphModelAdapter<>( streetGraph );
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//Create JGraph with the Adapter
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JGraph jgraph = new JGraph(adp);
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//Create a Frame
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JFrame frame = new JFrame("StreetGraph");
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//Create a Scrollable Pannel with the JGraph Object inside
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JScrollPane scrPane = new JScrollPane(jgraph);
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//Add Scrollpane to the Frame
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frame.add(srcPane); //todo check
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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, werden Dabei ... todo ... aufgetragen. Kanten werden in der Kreuzungsübersicht mit dem berechneten Verkehrswert, der in die entsprechenden Richtung aus der Kreuzung fließt, markiert. Um zwei Kanten, die beiden möglichen Fahrrichtungen, zwischen zwei Knoten auseinander halten zu können wird an jeder Kante zusätzlich zu dem Verkehrswert die Kreuzung in dessen Richtung der Verkehr fließt mit angegeben.
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[bild "ubersicht]
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Das Resultat ist eine simple Darstellung des Graphen. Auf Knoten, den Kreuzungen, werden dabei der Name der entsprechenden Kreuzung, sowie die Anzahl der Sensorwerte, die für die kreuzung zur Verfügung stehen, aufgetragen. Ein weiterer Wert zeigt auf, wie viele der Daten für die Berechnung zur Verfügung 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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Für 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.
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\begin{figure}
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\centering
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\subfigure[Kreuzungsübersichtsgraph mit JGraph visualisiert.] {\includegraphics[width=0.5\textwidth-2\fboxsep-2\fboxrule]{pic/jgraphuebersicht}}
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\label{abb:jgraphtubersicht}
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\subfigure[Kreuzung AX mit JGraph visualisiert.] {\includegraphics[width=0.5\textwidth-2\fboxsep-2\fboxrule]{pic/jgraphxr}}
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\label{abb:jgraphxr}
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\end{figure}
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}
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\newpage
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