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ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/TUDthesis.aux
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ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/TUDthesis.lof
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\contentsline {figure}{\numberline {5}{\ignorespaces Ausschnitt einer CSV Datei der Induktionsschleifenwerte der Stadt Darmstadt}}{15}
\contentsline {figure}{\numberline {6}{\ignorespaces Kreuzung A4}}{21}
\contentsline {figure}{\numberline {7}{\ignorespaces Kreuzung A23}}{23}
\contentsline {figure}{\numberline {8}{\ignorespaces CAD Bild der Stadt Darmstadt, mit eingezeichneten Kreuzungen}}{31}
\contentsline {figure}{\numberline {9}{\ignorespaces Abbiegewahrscheinlichkeiten Darmstadt Nord}}{32}
\contentsline {figure}{\numberline {10}{\ignorespaces Abbiegewahrscheinlichkeiten Darmstadt Süd}}{33}
\contentsline {figure}{\numberline {11}{\ignorespaces Kreuzungsübersicht 'Ministadt'in der Stadt Darmstadt}}{34}
\contentsline {figure}{\numberline {12}{\ignorespaces Kreuzung A3}}{35}
\contentsline {figure}{\numberline {13}{\ignorespaces Kreuzung A4}}{36}
\contentsline {figure}{\numberline {14}{\ignorespaces Kreuzung A5}}{37}
\contentsline {figure}{\numberline {15}{\ignorespaces Kreuzung A12}}{38}
\contentsline {figure}{\numberline {16}{\ignorespaces Kreuzung A23}}{39}
\contentsline {figure}{\numberline {17}{\ignorespaces Kreuzung A28}}{40}
\contentsline {figure}{\numberline {18}{\ignorespaces Kreuzung A29}}{41}
\contentsline {figure}{\numberline {19}{\ignorespaces Kreuzung A46}}{42}
\contentsline {figure}{\numberline {20}{\ignorespaces Kreuzung A59}}{43}
\contentsline {figure}{\numberline {21}{\ignorespaces Kreuzung A104}}{44}
\contentsline {figure}{\numberline {22}{\ignorespaces Übersetzungstabelle für Kreuzung A3}}{45}
\contentsline {figure}{\numberline {23}{\ignorespaces Übersetzungstabelle für Kreuzung A4}}{46}
\contentsline {figure}{\numberline {24}{\ignorespaces Übersetzungstabelle für Kreuzung A5}}{47}
\contentsline {figure}{\numberline {25}{\ignorespaces Übersetzungstabelle für Kreuzung A12}}{48}
\contentsline {figure}{\numberline {26}{\ignorespaces Übersetzungstabelle für Kreuzung A23}}{49}
\contentsline {figure}{\numberline {27}{\ignorespaces Übersetzungstabelle für Kreuzung A28}}{50}
\contentsline {figure}{\numberline {28}{\ignorespaces Übersetzungstabelle für Kreuzung A29}}{51}
\contentsline {figure}{\numberline {29}{\ignorespaces Übersetzungstabelle für Kreuzung A46}}{52}
\contentsline {figure}{\numberline {30}{\ignorespaces Übersetzungstabelle für Kreuzung A59}}{53}
\contentsline {figure}{\numberline {31}{\ignorespaces Übersetzungstabelle für Kreuzung A104}}{54}
\contentsline {figure}{\numberline {32}{\ignorespaces CAD Zeichnung der Kreuzung A3}}{55}
\contentsline {figure}{\numberline {33}{\ignorespaces CAD Zeichnung der Kreuzung A4}}{56}
\contentsline {figure}{\numberline {34}{\ignorespaces CAD Zeichnung der Kreuzung A5}}{57}
\contentsline {figure}{\numberline {35}{\ignorespaces CAD Zeichnung der Kreuzung A12}}{58}
\contentsline {figure}{\numberline {36}{\ignorespaces CAD Zeichnung der Kreuzung A23}}{59}
\contentsline {figure}{\numberline {37}{\ignorespaces CAD Zeichnung der Kreuzung A28}}{60}
\contentsline {figure}{\numberline {38}{\ignorespaces CAD Zeichnung der Kreuzung A29}}{61}
\contentsline {figure}{\numberline {39}{\ignorespaces CAD Zeichnung der Kreuzung A46}}{62}
\contentsline {figure}{\numberline {40}{\ignorespaces CAD Zeichnung der Kreuzung A59}}{63}
\contentsline {figure}{\numberline {41}{\ignorespaces CAD Zeichnung der Kreuzung A104}}{64}
\contentsline {figure}{\numberline {42}{\ignorespaces Verkehrszählung vom 30.7.2013.}}{65}
\contentsline {figure}{\numberline {43}{\ignorespaces Verkehrszählung vom 5.8.2013.}}{66}

569
ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/TUDthesis.log
View File

@ -1,7 +1,7 @@
This is pdfTeX, Version 3.1415926-1.40.11 (MiKTeX 2.9) (preloaded format=pdflatex 2013.8.10) 11 AUG 2013 01:31
This is pdfTeX, Version 3.1415926-1.40.11 (MiKTeX 2.9) (preloaded format=pdflatex 2013.8.10) 11 AUG 2013 21:15
entering extended mode
**TUDthesis.tex
("C:\Daten\source\college\ss2013\Bachelor Thesis\thesis_ug\TUDthesis.tex"
("C:\daten\source\college\ss2013\bachelor thesis\thesis_ug\TUDthesis.tex"
LaTeX2e <2009/09/24>
Babel <v3.8l> and hyphenation patterns for english, afrikaans, ancientgreek, ar
abic, armenian, assamese, basque, bengali, bokmal, bulgarian, catalan, coptic,
@ -641,7 +641,29 @@ Package: listings 2013/07/10 1.5 (Carsten Heinz)
LaTeX Warning: Unused global option(s):
[article,colorback,accentcolor=tud9d].
("C:\Daten\source\college\ss2013\Bachelor Thesis\thesis_ug\TUDthesis.aux")
("C:\daten\source\college\ss2013\bachelor thesis\thesis_ug\TUDthesis.aux"
LaTeX Warning: Label `listing1' multiply defined.
LaTeX Warning: Label `listing1' multiply defined.
LaTeX Warning: Label `listing1' multiply defined.
LaTeX Warning: Label `listing1' multiply defined.
LaTeX Warning: Label `listing1' multiply defined.
LaTeX Warning: Label `listing1' multiply defined.
LaTeX Warning: Label `listing1' multiply defined.
)
LaTeX Font Info: Checking defaults for OML/cmm/m/it on input line 16.
LaTeX Font Info: ... okay on input line 16.
LaTeX Font Info: Checking defaults for T1/cmr/m/n on input line 16.
@ -658,8 +680,7 @@ LaTeX Font Info: Checking defaults for TS1/cmr/m/n on input line 16.
LaTeX Font Info: ... okay on input line 16.
LaTeX Font Info: Checking defaults for MDA/cmr/m/n on input line 16.
LaTeX Font Info: Try loading font information for MDA+cmr on input line 16.
("C:\Program Files (x86)\MiKTeX\tex\latex\mathdesign\mdacmr.fd"
("C:\Program Files (x86)\MiKTeX\tex\latex\mathdesign\mdacmr.fd"
File: mdacmr.fd
)
LaTeX Font Info: ... okay on input line 16.
@ -868,7 +889,7 @@ Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 25--25
[0
] ("C:\Daten\source\college\ss2013\Bachelor Thesis\thesis_ug\tex/danke.tex")
] ("C:\daten\source\college\ss2013\bachelor thesis\thesis_ug\tex/danke.tex")
[1
@ -882,435 +903,487 @@ File: t15sf.fd 2008/06/23 Fontinst v1.927 font definitions for T1/5sf.
]
("C:\Daten\source\college\ss2013\Bachelor Thesis\thesis_ug\tex/uebersicht.tex")
Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 1--36
("C:\daten\source\college\ss2013\bachelor thesis\thesis_ug\tex/uebersicht.tex"
Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 1--7
[]
("C:\Daten\source\college\ss2013\Bachelor Thesis\thesis_ug\tex/abstract.tex")
Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 1--37
)
Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 9--36
[]
[1
] ("C:\Daten\source\college\ss2013\Bachelor Thesis\thesis_ug\TUDthesis.toc"
] ("C:\daten\source\college\ss2013\bachelor thesis\thesis_ug\TUDthesis.toc"
[2])
\tf@toc=\write3
[3]
("C:\Daten\source\college\ss2013\Bachelor Thesis\thesis_ug\tex/einleitung.tex"
Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 10--11
("C:\daten\source\college\ss2013\bachelor thesis\thesis_ug\tex/einleitung.tex"
Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 1--7
[]
<pic/overview.png, id=35, 866.23625pt x 636.3775pt>
File: pic/overview.png Graphic file (type png)
<use pic/overview.png>)
[4 <C:/Daten/source/college/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/pic/overview.png>]
("C:\Daten\source\college\ss2013\Bachelor Thesis\thesis_ug\tex/relatedwork.tex"
) [5] ("C:\Daten\source\college\ss2013\Bachelor Thesis\thesis_ug\tex/modell.tex
"
Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 1--3
<use pic/overview.png>
Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 14--15
[]
<ext/Kreuzungsuebersicht.pdf, id=49, 845.1575pt x 597.23125pt>
File: ext/Kreuzungsuebersicht.pdf Graphic file (type pdf)
<use ext/Kreuzungsuebersicht.pdf>
LaTeX Font Info: Try loading font information for TS1+5ch on input line 35.
Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 16--17
[]
[4 <C:/daten/source/college/ss2013/bachelor thesis/thesis_ug/pic/overview.png>]
) [5]
("C:\daten\source\college\ss2013\bachelor thesis\thesis_ug\tex/relatedwork.tex"
) [6]
("C:\daten\source\college\ss2013\bachelor thesis\thesis_ug\tex/datengrund.tex"
Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 1--4
[]
Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 1--4
[]
Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 5--6
[]
Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 14--15
[]
Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 14--15
[]
Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 16--19
[]
Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 16--19
[]
Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 20--21
[]
Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 20--21
[]
LaTeX Font Info: Try loading font information for TS1+5ch on input line 25.
("C:\Program Files\tuddesign\texmf\tex\latex\tex-tudfonts\softmake\charter\ts15
ch.fd"
File: ts15ch.fd 2008/06/23 Fontinst v1.927 font definitions for TS1/5ch.
) [6 <C:/Daten/source/college/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/ext/Kreuzungsueb
ersicht.pdf>] <ext/KreuzungA59.pdf, id=63, 845.1575pt x 597.23125pt>
) <pic/800px-Induktionsschleife.jpg, id=47, 803.0pt x 602.25pt>
File: pic/800px-Induktionsschleife.jpg Graphic file (type jpg)
<use pic/800px-Induktionsschleife.jpg>
Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 46--47
[]
Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 46--47
[]
[7]
Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 48--49
[]
Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 50--51
[]
Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 50--51
[]
Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 54--55
[]
[8 <C:/daten/source/college/ss2013/bachelor thesis/thesis_ug/pic/800px-Induktio
nsschleife.jpg>] [9]) [10]
("C:\daten\source\college\ss2013\bachelor thesis\thesis_ug\tex/modell.tex"
<ext/Kreuzungsuebersicht.pdf, id=66, 845.1575pt x 597.23125pt>
File: ext/Kreuzungsuebersicht.pdf Graphic file (type pdf)
<use ext/Kreuzungsuebersicht.pdf> [11]
Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 41--43
[]
Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 56--57
[]
Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 58--60
[]
<ext/KreuzungA59.pdf, id=70, 845.1575pt x 597.23125pt>
File: ext/KreuzungA59.pdf Graphic file (type pdf)
<use ext/KreuzungA59.pdf> [7 <C:/Daten/source/college/ss2013/Bachelor Thesis/th
esis_ug/ext/KreuzungA59.pdf>] [8]
Overfull \hbox (168.98354pt too wide) in paragraph at lines 176--177
[][][][][][][][][][][][][][][][][][][][][][][][][]
<use ext/KreuzungA59.pdf>
Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 67--68
[]
[9] <ext/KreuzungA23.pdf, id=105, 845.1575pt x 597.23125pt>
Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 69--70
[]
[12 <C:/daten/source/college/ss2013/bachelor thesis/thesis_ug/ext/Kreuzungsuebe
rsicht.pdf>] [13 <C:/daten/source/college/ss2013/bachelor thesis/thesis_ug/ext/
KreuzungA59.pdf>]
(C:\Users\Rylon\AppData\Roaming\MiKTeX\2.9\tex\latex\listings\lstlang1.sty
File: lstlang1.sty 2013/06/27 1.5pre1 listings language file
)
Overfull \hbox (10.52835pt too wide) in paragraph at lines 116--143
| [] \T1/5ch/m/n/9.5 Dies
[]
Overfull \hbox (6.72836pt too wide) in paragraph at lines 144--159
| [] \T1/5ch/m/n/9.5 Die
[]
[14] [15] <ext/KreuzungA23.pdf, id=126, 845.1575pt x 597.23125pt>
File: ext/KreuzungA23.pdf Graphic file (type pdf)
<use ext/KreuzungA23.pdf> [10 <C:/Daten/source/college/ss2013/Bachelor Thesis/t
hesis_ug/ext/KreuzungA23.pdf>]) [11]
("C:\Daten\source\college\ss2013\Bachelor Thesis\thesis_ug\tex/daten.tex"
Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 1--2
<use ext/KreuzungA23.pdf>
Underfull \vbox (badness 10000) has occurred while \output is active []
[16 <C:/daten/source/college/ss2013/bachelor thesis/thesis_ug/ext/KreuzungA23.
pdf>]
Underfull \vbox (badness 10000) has occurred while \output is active []
[17]
Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 323--326
[]
Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 3--4
Overfull \hbox (1.70377pt too wide) in paragraph at lines 329--343
[]| []
[]
Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 344--345
[]
Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 9--10
Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 346--347
[]
<pic/csv.png, id=148, 1041.8925pt x 155.58125pt>
File: pic/csv.png Graphic file (type png)
<use pic/csv.png> [12 <C:/Daten/source/college/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_u
g/pic/csv.png>]
Overfull \hbox (3.68185pt too wide) in paragraph at lines 100--101
[][][][][][][][][][][][][][][][][][][]
[]
[13]
Overfull \hbox (32.18214pt too wide) in paragraph at lines 103--104
[][][][][][][][][][][][][][][][][][][]
Overfull \hbox (1.70377pt too wide) in paragraph at lines 350--375
[]| []
[]
Overfull \hbox (37.8822pt too wide) in paragraph at lines 104--105
[][][][][][][][][][][][][][][][][][][]
Underfull \vbox (badness 10000) has occurred while \output is active []
[18]
Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 376--378
[]
Overfull \hbox (3.68185pt too wide) in paragraph at lines 108--109
[][][][][][][][][][][][][][][][]
Overfull \hbox (1.70377pt too wide) in paragraph at lines 381--400
[]| []
[]
Overfull \hbox (60.68243pt too wide) in paragraph at lines 110--111
[][][][][][][][][][][][][][][][][][][][][]
Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 401--403
[]
Overfull \hbox (54.98238pt too wide) in paragraph at lines 111--112
[][][][][][][][][][][][][][][][][][][][][]
Overfull \hbox (1.70377pt too wide) in paragraph at lines 406--428
[]| []
[]
)
Underfull \vbox (badness 10000) has occurred while \output is active []
Overfull \hbox (3.68185pt too wide) in paragraph at lines 125--126
[][][][][][][][][][][][][][][][][][][]
[]
Overfull \hbox (77.78261pt too wide) in paragraph at lines 126--127
[][][][][][][][][][][][][][][][][][][][][]
[]
Overfull \hbox (3.68185pt too wide) in paragraph at lines 139--140
[][][][][][][][][][][][][][][][][][][]
[]
Overfull \hbox (106.2829pt too wide) in paragraph at lines 142--143
[][][][][][][][][][][][][][][][][][][][][]
[]
Overfull \hbox (106.2829pt too wide) in paragraph at lines 143--144
[][][][][][][][][][][][][][][][][][][][][]
[]
Overfull \hbox (106.2829pt too wide) in paragraph at lines 144--145
[][][][][][][][][][][][][][][][][][][][][]
[]
Overfull \hbox (106.2829pt too wide) in paragraph at lines 145--146
[][][][][][][][][][][][][][][][][][][][][]
[]
Overfull \hbox (111.98296pt too wide) in paragraph at lines 146--147
[][][][][][][][][][][][][][][][][][][][][]
[]
Overfull \hbox (111.98296pt too wide) in paragraph at lines 147--148
[][][][][][][][][][][][][][][][][][][][][]
[]
[14]
Overfull \hbox (111.98296pt too wide) in paragraph at lines 148--149
[][][][][][][][][][][][][][][][][][][][][]
[]
Overfull \hbox (111.98296pt too wide) in paragraph at lines 149--150
[][][][][][][][][][][][][][][][][][][][][]
[]
Overfull \hbox (72.08255pt too wide) in paragraph at lines 150--151
[][][][][][][][][][][][][][][][][][][][][]
[]
Overfull \hbox (15.08197pt too wide) in paragraph at lines 182--183
[][][][][][][][][][][][][][][][][][][]
[]
Overfull \hbox (72.08255pt too wide) in paragraph at lines 185--186
[][][][][][][][][][][][][][][][][][][][][]
[]
Overfull \hbox (94.88278pt too wide) in paragraph at lines 187--188
[][][][][][][][][][][][][][][][][][][][][]
[]
Overfull \hbox (77.78261pt too wide) in paragraph at lines 189--190
[][][][][][][][][][][][][][][][][][][][][]
[]
[15]) [16]
("C:\Daten\source\college\ss2013\Bachelor Thesis\thesis_ug\tex/berechnung.tex"
<ext/KreuzungA4.pdf, id=166, 845.1575pt x 597.23125pt>
[19]
[20] ("C:\daten\source\college\ss2013\bachelor thesis\thesis_ug\tex/propziel.te
x" <ext/KreuzungA4.pdf, id=178, 845.1575pt x 597.23125pt>
File: ext/KreuzungA4.pdf Graphic file (type pdf)
<use ext/KreuzungA4.pdf> [17 <C:/Daten/source/college/ss2013/Bachelor Thesis/th
esis_ug/ext/KreuzungA4.pdf>]
Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 40--41
<use ext/KreuzungA4.pdf>) [21 <C:/daten/source/college/ss2013/bachelor thesis/t
hesis_ug/ext/KreuzungA4.pdf>]
("C:\daten\source\college\ss2013\bachelor thesis\thesis_ug\tex/berechnung.tex"
Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 16--17
[]
File: ext/KreuzungA23.pdf Graphic file (type pdf)
<use ext/KreuzungA23.pdf> [18]) [19]
("C:\Daten\source\college\ss2013\Bachelor Thesis\thesis_ug\tex/visualisierung.t
ex") [20]
("C:\Daten\source\college\ss2013\Bachelor Thesis\thesis_ug\tex/validierung.tex"
<use ext/KreuzungA23.pdf> [22]) [23]
("C:\daten\source\college\ss2013\bachelor thesis\thesis_ug\tex/visualisierung.t
ex") [24]
("C:\daten\source\college\ss2013\bachelor thesis\thesis_ug\tex/validierung.tex"
Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 4--6
[]
) [21]
("C:\Daten\source\college\ss2013\Bachelor Thesis\thesis_ug\tex/ausblick.tex")
[22] ("C:\Daten\source\college\ss2013\Bachelor Thesis\thesis_ug\TUDthesis.bbl"
) [25]
("C:\daten\source\college\ss2013\bachelor thesis\thesis_ug\tex/ausblick.tex")
[26] ("C:\daten\source\college\ss2013\bachelor thesis\thesis_ug\TUDthesis.bbl"
LaTeX Warning: Empty `thebibliography' environment or \BreakBibliography
before end of `thebibliography' environment on input line 8.
) [23] ("C:\Daten\source\college\ss2013\Bachelor Thesis\thesis_ug\TUDthesis.lof
")
\tf@lof=\write4
[24]
) [27]
Class scrartcl Warning: Usage of deprecated \float@listhead!
(scrartcl) You should use the features of package `tocbasic'
(scrartcl) instead of \float@listhead.
(scrartcl) Definition of \float@listhead my be removed from
(scrartcl) `scrartcl' soon, so it should not be used on input lin
e 67.
e 68.
("C:\Daten\source\college\ss2013\Bachelor Thesis\thesis_ug\TUDthesis.lol")
\tf@lol=\write5
("C:\daten\source\college\ss2013\bachelor thesis\thesis_ug\TUDthesis.lol")
\tf@lol=\write4
[25] ("C:\Daten\source\college\ss2013\Bachelor Thesis\thesis_ug\tex/anhang.tex"
[28] ("C:\daten\source\college\ss2013\bachelor thesis\thesis_ug\tex/anhang.tex"
pdfTeX warning: pdflatex.exe (file C:/Daten/source/college/ss2013/Bachelor Thes
pdfTeX warning: pdflatex.exe (file C:/daten/source/college/ss2013/bachelor thes
is/thesis_ug/ext/overviewmap.pdf): PDF inclusion: found PDF version <1.6>, but
at most version <1.5> allowed
<ext/overviewmap.pdf, id=230, 1245.83888pt x 3039.54271pt>
<ext/overviewmap.pdf, id=240, 1245.83888pt x 3039.54271pt>
File: ext/overviewmap.pdf Graphic file (type pdf)
<use ext/overviewmap.pdf>
LaTeX Warning: Float too large for page by 458.07741pt on input line 5.
<ext/MessgruppentabelleNord-2013-01-08.pdf, id=231, 597.45204pt x 845.1575pt>
<ext/MessgruppentabelleNord-2013-01-08.pdf, id=241, 597.45204pt x 845.1575pt>
File: ext/MessgruppentabelleNord-2013-01-08.pdf Graphic file (type pdf)
<use ext/MessgruppentabelleNord-2013-01-08.pdf>
<ext/MessgruppentabelleSued-2013-01-08.pdf, id=232, 597.45204pt x 845.1575pt>
<ext/MessgruppentabelleSued-2013-01-08.pdf, id=242, 597.45204pt x 845.1575pt>
File: ext/MessgruppentabelleSued-2013-01-08.pdf Graphic file (type pdf)
<use ext/MessgruppentabelleSued-2013-01-08.pdf> [26] [27 <C:/Daten/source/colle
ge/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/ext/overviewmap.pdf>] [28 <C:/Daten/source/
college/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/ext/MessgruppentabelleNord-2013-01-08.
pdf>] [29 <C:/Daten/source/college/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/ext/Messgru
<use ext/MessgruppentabelleSued-2013-01-08.pdf> [29] [30 <C:/daten/source/colle
ge/ss2013/bachelor thesis/thesis_ug/ext/overviewmap.pdf>] [31 <C:/daten/source/
college/ss2013/bachelor thesis/thesis_ug/ext/MessgruppentabelleNord-2013-01-08.
pdf>] [32 <C:/daten/source/college/ss2013/bachelor thesis/thesis_ug/ext/Messgru
ppentabelleSued-2013-01-08.pdf>]
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### bottom level
Here is how much of TeX's memory you used:
9278 strings out of 494019
143555 string characters out of 3145626
276526 words of memory out of 3000000
12251 multiletter control sequences out of 15000+200000
123302 words of font info for 77 fonts, out of 3000000 for 9000
9458 strings out of 494019
145899 string characters out of 3145626
315694 words of memory out of 3000000
12425 multiletter control sequences out of 15000+200000
130122 words of font info for 81 fonts, out of 3000000 for 9000
714 hyphenation exceptions out of 8191
65i,13n,77p,826b,1715s stack positions out of 5000i,500n,10000p,200000b,50000s
{C:
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iles (x86)/MiKTeX/fonts/enc/dvips/fontname/8r.enc}<C:/Program Files/tuddesign/t
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{C:/Program Files (x86)/MiKTeX/fonts/enc/dvips/fontname/8r.enc}
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m Files/tuddesign/texmf/fonts/type1/softmake/charter/5chb8a.pfb><C:/Program Fil
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Output written on TUDthesis.pdf (69 pages, 16798629 bytes).
PDF statistics:
1255 PDF objects out of 1440 (max. 8388607)
1280 PDF objects out of 1440 (max. 8388607)
0 named destinations out of 1000 (max. 500000)
208 words of extra memory for PDF output out of 10000 (max. 10000000)

8
ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/TUDthesis.lol
View File

@ -0,0 +1,8 @@
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ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/TUDthesis.pdf
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17
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104
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\contentsline {section}{\numberline {5}Modell}{6}
\contentsline {subsection}{\numberline {5.1}Modell der Ministadt}{6}
\contentsline {subsection}{\numberline {5.2}Modell als Graph}{8}
\contentsline {subsubsection}{\numberline {5.2.1}Kreuzungsgraph}{8}
\contentsline {subsubsection}{\numberline {5.2.2}Kreuzungs\active@dq \dq@prtct {u}bersicht}{9}
\contentsline {subsection}{\numberline {5.3}Modell als Matrix}{10}
\contentsline {subsubsection}{\numberline {5.3.1}Ausgangsmatrix}{10}
\contentsline {subsubsection}{\numberline {5.3.2}Eingansmatrix}{10}
\contentsline {subsubsection}{\numberline {5.3.3}Sonderfall: Vallidierungssensor}{11}
\contentsline {section}{\numberline {6}Daten}{12}
\contentsline {subsection}{\numberline {6.1}Induktionsschleifenwerte}{12}
\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.1.1}CSV-Daten der Stadt Darmstadt}{12}
\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.1.2}Mysql-Daten des Projektes Verkehrsvisualisierung}{13}
\contentsline {subsection}{\numberline {6.2}CAD-Zeichnungen der Kreuzungen}{13}
\contentsline {subsection}{\numberline {6.3}Abbiegewahrscheinlichkeiten}{13}
\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.3.1}Abbiegewahrscheinlichkeiten der Stadt Darmstadt}{13}
\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.3.2}Abbiegewahrscheinlichkeiten von Michael Scholz}{13}
\contentsline {subsection}{\numberline {6.4}Aufbereitung der Daten}{13}
\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.4.1}Datenbank Schema}{14}
\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.4.2}Aufbereiten der Induktionsschleifenwerte}{15}
\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.4.3}Aufbereiten der Abbiegewahscheinlichkeiten}{15}
\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.4.4}Geographischer Ausschnitt der Daten}{16}
\contentsline {section}{\numberline {7}Berechnung}{17}
\contentsline {subsection}{\numberline {7.1}Das Zeitproblem}{17}
\contentsline {subsection}{\numberline {7.2}Das Abbiegeproblem}{17}
\contentsline {subsection}{\numberline {7.3}Ans\"atze}{17}
\contentsline {subsubsection}{\numberline {7.3.1}Markov-Ketten HMM}{18}
\contentsline {subsubsection}{\numberline {7.3.2}Neuronale Netze}{18}
\contentsline {subsubsection}{\numberline {7.3.3}Gleichungssystem}{18}
\contentsline {subsubsection}{\numberline {7.3.4}Wegfindungsalgorithmen}{18}
\contentsline {subsection}{\numberline {7.4}Lineares Gleichungssystem}{18}
\contentsline {subsubsection}{\numberline {7.4.1}Lineares Gleichungssystem einer Kreuzung}{18}
\contentsline {subsubsection}{\numberline {7.4.2}Gleichungen zwischen Kreuzungen}{18}
\contentsline {subsection}{\numberline {7.5}Lineares Gleichungssystem als Graph}{18}
\contentsline {subsubsection}{\numberline {7.5.1}Berechnungsmatrizen}{18}
\contentsline {section}{\numberline {8}Visualisierung}{20}
\contentsline {subsection}{\numberline {8.1}Visualisierung des Graphen mit Geoinformationen}{20}
\contentsline {subsection}{\numberline {8.2}Visualisierung des JGraphT-Graphen}{20}
\contentsline {section}{\numberline {9}Validierung}{21}
\contentsline {subsection}{\numberline {9.1}Testdatenmenge}{21}
\contentsline {subsection}{\numberline {9.2}Verkehrsz\active@dq \dq@prtct {a}hlung}{21}
\contentsline {subsection}{\numberline {9.3}Validierung der Verkehrsaufkommensvorhersage}{21}
\contentsline {section}{\numberline {10}Ausblick}{22}
\contentsline {section}{\numberline {11} Abbildungsverzeichnis}{24}
\contentsline {section}{\numberline {12} Quellcodeverzeichnis}{25}
\contentsline {section}{\numberline {13}Anhang}{26}
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\contentsline {section}{\numberline {4}Datenbasis und Grundlagen}{7}
\contentsline {subsection}{\numberline {4.1}Induktionsschleifen}{7}
\contentsline {subsection}{\numberline {4.2}Induktionsschleifenwerte}{8}
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\contentsline {subsubsection}{\numberline {4.4.1}Abbiegewahrscheinlichkeiten der Stadt Darmstadt}{9}
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\contentsline {subsection}{\numberline {4.5}Aufbereiten der Induktionsschleifenwerte}{9}
\contentsline {subsection}{\numberline {4.6}Aufbereiten der Abbiegewahscheinlichkeiten}{9}
\contentsline {subsection}{\numberline {4.7}Geographischer Ausschnitt der Daten}{10}
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\contentsline {subsection}{\numberline {5.1}Modell der Ministadt}{11}
\contentsline {subsection}{\numberline {5.2}Modell als Graph}{13}
\contentsline {subsubsection}{\numberline {5.2.1}Kreuzungsgraph}{14}
\contentsline {subsubsection}{\numberline {5.2.2}Kreuzungs\active@dq \dq@prtct {u}bersicht}{15}
\contentsline {subsection}{\numberline {5.3}Modell als Matrix}{15}
\contentsline {subsubsection}{\numberline {5.3.1}Ausgangsmatrix}{16}
\contentsline {subsubsection}{\numberline {5.3.2}Eingangsmatrix}{16}
\contentsline {subsubsection}{\numberline {5.3.3}Sonderfall: Vallidierungssensor}{17}
\contentsline {subsection}{\numberline {5.4}Datenbankmodell}{17}
\contentsline {subsubsection}{\numberline {5.4.1}Datenbank Schema}{18}
\contentsline {section}{\numberline {6}Problemstellungen und Zielsetzungen}{21}
\contentsline {subsection}{\numberline {6.1}Das Zeitproblem}{21}
\contentsline {subsection}{\numberline {6.2}Das Abbiegeproblem}{21}
\contentsline {subsection}{\numberline {6.3}Ziel: Werte für virtuelle Sensoren}{21}
\contentsline {subsection}{\numberline {6.4}Ziel: Flüssen zwischen den Kreuzungen}{21}
\contentsline {subsection}{\numberline {6.5}Ziel: Werte für Kreuzungen ohne Sensoren}{21}
\contentsline {section}{\numberline {7}L\active@dq \dq@prtct {o}sungsans\active@dq \dq@prtct {a}tze}{22}
\contentsline {subsection}{\numberline {7.1}Ans\"atze}{22}
\contentsline {subsubsection}{\numberline {7.1.1}Markov-Ketten HMM}{22}
\contentsline {subsubsection}{\numberline {7.1.2}Neuronale Netze}{22}
\contentsline {subsubsection}{\numberline {7.1.3}Gleichungssystem}{22}
\contentsline {subsubsection}{\numberline {7.1.4}Wegfindungsalgorithmen}{22}
\contentsline {subsection}{\numberline {7.2}Lineares Gleichungssystem}{22}
\contentsline {subsubsection}{\numberline {7.2.1}Lineares Gleichungssystem einer Kreuzung}{22}
\contentsline {subsubsection}{\numberline {7.2.2}Gleichungen zwischen Kreuzungen}{22}
\contentsline {subsection}{\numberline {7.3}Lineares Gleichungssystem als Graph}{22}
\contentsline {subsubsection}{\numberline {7.3.1}Berechnungsmatrizen}{23}
\contentsline {section}{\numberline {8}Visualisierung}{24}
\contentsline {subsection}{\numberline {8.1}Visualisierung des Graphen mit Geoinformationen}{24}
\contentsline {subsection}{\numberline {8.2}Visualisierung des JGraphT-Graphen}{24}
\contentsline {section}{\numberline {9}Validierung}{25}
\contentsline {subsection}{\numberline {9.1}Testdatenmenge}{25}
\contentsline {subsection}{\numberline {9.2}Verkehrsz\active@dq \dq@prtct {a}hlung}{25}
\contentsline {subsection}{\numberline {9.3}Validierung der Verkehrsaufkommensvorhersage}{25}
\contentsline {section}{\numberline {10}Ausblick}{26}
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\contentsline {section}{\numberline {12}Quellcodeverzeichnis}{28}
\contentsline {section}{\numberline {13}Anhang}{29}

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ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/bib/08-lsa.pdf Normal file
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22692
ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/bib/2008DAElfers.pdf Normal file
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ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/bib/Diss.Lehnhoff.pdf Normal file
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ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/bib/FAS2007_Reimann_Simulationsmodelle_Vortrag.pdf Normal file
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ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/bib/HBS_2001.pdf Normal file
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ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/bib/Handbuch_4-5_Bossrhoff.pdf Normal file
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ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/bib/Martin Treiber - Verkehrsdynamik und -simulation.pdf Normal file
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ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/bib/Modellbildung und Simulation.pdf Normal file
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ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/bib/Rilsa.pdf Normal file
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ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/bib/Traffic Flow on a Freeway Network.pdf Normal file
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ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/bib/VerkehrAktuellPDF_2080110.pdf Normal file
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ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/bib/coupled-hmm-murphy.pdf Normal file
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ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/bib/de_SUMO_HU.pdf Normal file
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ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/bib/diplomarbeit_mazur.pdf Normal file
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ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/bib/diplomarbeit_steffen_buhle.pdf Normal file
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7
ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/bib/literature.bib
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@ -14,4 +14,9 @@
title = {{Schleifenbasierte Verkehrsmodellierung}},
school = {TU Darmstadt Fachbereich Informatik, Fachgebiet Telekooperation},
year = {2013},
}
}
%http://www.infas.de/forschungsbereiche/verkehrsforschung/mid/
%http://www.presseportal.de/pm/53326/550241/shell-pkw-studie-zahl-der-autos-steigt-kohlendioxid-emission-sinkt-im-jahr-2030-bis-zu-53-5
%http://commons.wikimedia.org/wiki/File:Induktionsschleife.jpg
%http://www.bmw.de/de/neufahrzeuge/bmw-i/i3/2013/start.html

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ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/bib/mathematische modellierung.pdf Normal file
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ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/bib/neubert.pdf Normal file
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ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/bib/pelops_whitepaper.pdf Normal file
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19
ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/bib/texput.log Normal file
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@ -0,0 +1,19 @@
This is pdfTeX, Version 3.1415926-1.40.11 (MiKTeX 2.9) (preloaded format=pdflatex 2013.8.10) 11 AUG 2013 19:18
entering extended mode
**literature.tex
! Emergency stop.
<*> literature.tex
*** (job aborted, file error in nonstop mode)
Here is how much of TeX's memory you used:
2 strings out of 494019
20 string characters out of 3145626
48862 words of memory out of 3000000
3395 multiletter control sequences out of 15000+200000
3640 words of font info for 14 fonts, out of 3000000 for 9000
714 hyphenation exceptions out of 8191
0i,0n,0p,1b,6s stack positions out of 5000i,500n,10000p,200000b,50000s
! ==> Fatal error occurred, no output PDF file produced!

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ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/ext/KreuzungA104.pdf
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ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/pic/800px-Induktionsschleife.jpg Normal file
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ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/pic/Kreuzungsbilder.odg
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ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/pic/Kreuzungsbilder.pdf
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ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/pic/sensor_up_down.png Normal file
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Width:  |  Height:  |  Size: 565 B

7
ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/tex/abstract.tex
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@ -1,7 +0,0 @@
In urban areas, most notably Cities, have an increasing the number of road users.
In particular, the number of cars has increased dramatically in recent years.
This increasing burden affects sen, on the traffic and pollution, and L on road from straining the arm to humans. \\
In this work is studied to what extent they were recorded sen, predict the traffic and road through traffic, which using induction loops on the roads can calculate senbelastungen. For this purpose was for a graph-based model of the road developed se and different calculation Sans theorems discussed. Serve as the basis of these calculations induction loop values ??of the city of Darmstadt, which have provided a large number of their intersections with induction loops. \\
This is the time offset between the streets senkreuzungen and the unknown speed of the cars, as well as the great sen distances of the sensors, the grste challenges. \\
Using linear equations systems were loads and traffic volumes on the study area are calculated. The Validit at this data h depends strongly on the underlying sensor values??, as well as from the calculated or measured Abbiegewahrscheinlichkeiten. \\
This calculation can be for modern, self-regulating transport systems or f f serve basis for the analysis, optimization or useful extension of transport systems. Au Serdem this model allows a 'view of the future', because values for the near future are predicted k may. \\

705
ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/tex/anhang.log
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@ -1,705 +0,0 @@
This is pdfTeX, Version 3.1415926-1.40.11 (MiKTeX 2.9) (preloaded format=pdflatex 2013.7.23) 8 AUG 2013 17:15
entering extended mode
**anhang.tex
("C:\Daten\source\college\ss2013\Bachelor Thesis\thesis_ug\tex\anhang.tex"
LaTeX2e <2009/09/24>
Babel <v3.8l> and hyphenation patterns for english, afrikaans, ancientgreek, ar
abic, armenian, assamese, basque, bengali, bokmal, bulgarian, catalan, coptic,
croatian, czech, danish, dutch, esperanto, estonian, farsi, finnish, french, ga
lician, german, german-x-2009-06-19, greek, gujarati, hindi, hungarian, iceland
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vian, lithuanian, malayalam, marathi, mongolian, mongolianlmc, monogreek, ngerm
an, ngerman-x-2009-06-19, nynorsk, oriya, panjabi, pinyin, polish, portuguese,
romanian, russian, sanskrit, serbian, slovak, slovenian, spanish, swedish, swis
sgerman, tamil, telugu, turkish, turkmen, ukenglish, ukrainian, uppersorbian, u
senglishmax, welsh, loaded.
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...
l.1 \begin{figure}
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...
l.1 \begin{figure}[
htbp!]
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[width=0.95\textwidth -2\fboxsep -2\fboxrule ]{e...
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spelling (e.g., `I\hbox'). Otherwise just continue,
and I'll forget about whatever was undefined.
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<to be read again>
]
l.3 ...le]{ext/MessgruppentabelleNord-2013-01-08}}
A number should have been here; I inserted `0'.
(If you can't figure out why I needed to see a number,
look up `weird error' in the index to The TeXbook.)
! Illegal unit of measure (pt inserted).
<to be read again>
]
l.3 ...le]{ext/MessgruppentabelleNord-2013-01-08}}
Dimensions can be in units of em, ex, in, pt, pc,
cm, mm, dd, cc, nd, nc, bp, or sp; but yours is a new one!
I'll assume that you meant to say pt, for printer's points.
To recover gracefully from this error, it's best to
delete the erroneous units; e.g., type `2' to delete
two letters. (See Chapter 27 of The TeXbook.)
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...
l.4 \caption
{Abbiegewahrscheinlichkeiten Darmstadt Nord}
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l.5 \end{figure}
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or <return> to continue without it.
Overfull \hbox (20.0pt too wide) in paragraph at lines 1--6
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[]
Overfull \hbox (6.79999pt too wide) in paragraph at lines 1--6
[]
[]
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Type H <return> for immediate help.
...
l.7 \begin{figure}
[htbp!]
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Type I <command> <return> to replace it with another command,
or <return> to continue without it.
! LaTeX Error: Missing \begin{document}.
See the LaTeX manual or LaTeX Companion for explanation.
Type H <return> for immediate help.
...
l.7 \begin{figure}[
htbp!]
You're in trouble here. Try typing <return> to proceed.
If that doesn't work, type X <return> to quit.
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Missing character: There is no h in font nullfont!
Missing character: There is no t in font nullfont!
Missing character: There is no b in font nullfont!
Missing character: There is no p in font nullfont!
Missing character: There is no ! in font nullfont!
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<argument> \includegraphics
[width=0.95\textwidth -2\fboxsep -2\fboxrule ]{e...
l.9 ...le]{ext/MessgruppentabelleSued-2013-01-08}}
The control sequence at the end of the top line
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misspelled it (e.g., `\hobx'), type `I' and the correct
spelling (e.g., `I\hbox'). Otherwise just continue,
and I'll forget about whatever was undefined.
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Missing character: There is no d in font nullfont!
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Missing character: There is no = in font nullfont!
Missing character: There is no 0 in font nullfont!
Missing character: There is no . in font nullfont!
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! Missing number, treated as zero.
<to be read again>
]
l.9 ...le]{ext/MessgruppentabelleSued-2013-01-08}}
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(If you can't figure out why I needed to see a number,
look up `weird error' in the index to The TeXbook.)
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<to be read again>
]
l.9 ...le]{ext/MessgruppentabelleSued-2013-01-08}}
Dimensions can be in units of em, ex, in, pt, pc,
cm, mm, dd, cc, nd, nc, bp, or sp; but yours is a new one!
I'll assume that you meant to say pt, for printer's points.
To recover gracefully from this error, it's best to
delete the erroneous units; e.g., type `2' to delete
two letters. (See Chapter 27 of The TeXbook.)
Missing character: There is no ] in font nullfont!
Missing character: There is no e in font nullfont!
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Missing character: There is no t in font nullfont!
Missing character: There is no / in font nullfont!
Missing character: There is no M in font nullfont!
Missing character: There is no e in font nullfont!
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Missing character: There is no s in font nullfont!
Missing character: There is no g in font nullfont!
Missing character: There is no r in font nullfont!
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Missing character: There is no p in font nullfont!
Missing character: There is no e in font nullfont!
Missing character: There is no n in font nullfont!
Missing character: There is no t in font nullfont!
Missing character: There is no a in font nullfont!
Missing character: There is no b in font nullfont!
Missing character: There is no e in font nullfont!
Missing character: There is no l in font nullfont!
Missing character: There is no l in font nullfont!
Missing character: There is no e in font nullfont!
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Missing character: There is no u in font nullfont!
Missing character: There is no e in font nullfont!
Missing character: There is no d in font nullfont!
Missing character: There is no - in font nullfont!
Missing character: There is no 2 in font nullfont!
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Missing character: There is no - in font nullfont!
Missing character: There is no 0 in font nullfont!
Missing character: There is no 1 in font nullfont!
Missing character: There is no - in font nullfont!
Missing character: There is no 0 in font nullfont!
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...
l.10 \caption
{Abbiegewahrscheinlichkeiten Darmstadt Süd}
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If that doesn't work, type X <return> to quit.
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Missing character: There is no b in font nullfont!
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Missing character: There is no n in font nullfont!
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Missing character: There is no r in font nullfont!
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Missing character: There is no a in font nullfont!
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See the LaTeX manual or LaTeX Companion for explanation.
Type H <return> for immediate help.
...
l.11 \end{figure}
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or <return> to continue without it.
Overfull \hbox (20.0pt too wide) in paragraph at lines 7--12
[]
[]
Overfull \hbox (6.79999pt too wide) in paragraph at lines 7--12
[]
[]
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See the LaTeX manual or LaTeX Companion for explanation.
Type H <return> for immediate help.
...
l.13 \begin{figure}
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or <return> to continue without it.
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See the LaTeX manual or LaTeX Companion for explanation.
Type H <return> for immediate help.
...
l.13 \begin{figure}[
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Missing character: There is no h in font nullfont!
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[width=0.95\textwidth -2\fboxsep -2\fboxrule ]{e...
l.15 ...xsep-2\fboxrule]{ext/Kreuzungsuebersicht}}
The control sequence at the end of the top line
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l.15 ...xsep-2\fboxrule]{ext/Kreuzungsuebersicht}}
Dimensions can be in units of em, ex, in, pt, pc,
cm, mm, dd, cc, nd, nc, bp, or sp; but yours is a new one!
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delete the erroneous units; e.g., type `2' to delete
two letters. (See Chapter 27 of The TeXbook.)
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Missing character: There is no t in font nullfont!
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Missing character: There is no r in font nullfont!
Missing character: There is no e in font nullfont!
Missing character: There is no u in font nullfont!
Missing character: There is no z in font nullfont!
Missing character: There is no u in font nullfont!
Missing character: There is no n in font nullfont!
Missing character: There is no g in font nullfont!
Missing character: There is no s in font nullfont!
Missing character: There is no u in font nullfont!
Missing character: There is no e in font nullfont!
Missing character: There is no b in font nullfont!
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See the LaTeX manual or LaTeX Companion for explanation.
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...
l.16 \caption
{Kreuzungsübersicht Stadt Darmstadt}
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Missing character: There is no z in font nullfont!
Missing character: There is no u in font nullfont!
Missing character: There is no n in font nullfont!
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Missing character: There is no s in font nullfont!
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l.17 \end{figure}
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Overfull \hbox (20.0pt too wide) in paragraph at lines 13--18
[]
[]
Overfull \hbox (6.79999pt too wide) in paragraph at lines 13--18
[]
[]
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l.19 \begin{figure}
[htbp!]
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l.19 \begin{figure}[
htbp!]
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[width=0.95\textwidth -2\fboxsep -2\fboxrule ]{e...
l.21 ...dth-2\fboxsep-2\fboxrule]{ext/KreuzungA3}}
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Missing character: There is no 0 in font nullfont!
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Missing character: There is no - in font nullfont!
Missing character: There is no 2 in font nullfont!
! Missing number, treated as zero.
<to be read again>
]
l.21 ...dth-2\fboxsep-2\fboxrule]{ext/KreuzungA3}}
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<to be read again>
]
l.21 ...dth-2\fboxsep-2\fboxrule]{ext/KreuzungA3}}
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delete the erroneous units; e.g., type `2' to delete
two letters. (See Chapter 27 of The TeXbook.)
Missing character: There is no ] in font nullfont!
Missing character: There is no e in font nullfont!
Missing character: There is no x in font nullfont!
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Missing character: There is no / in font nullfont!
Missing character: There is no K in font nullfont!
Missing character: There is no r in font nullfont!
Missing character: There is no e in font nullfont!
Missing character: There is no u in font nullfont!
Missing character: There is no z in font nullfont!
Missing character: There is no u in font nullfont!
Missing character: There is no n in font nullfont!
Missing character: There is no g in font nullfont!
Missing character: There is no A in font nullfont!
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! LaTeX Error: \caption outside float.
See the LaTeX manual or LaTeX Companion for explanation.
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...
l.22 \caption
{Kreuzung A3}
You're in trouble here. Try typing <return> to proceed.
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Missing character: There is no r in font nullfont!
Missing character: There is no e in font nullfont!
Missing character: There is no u in font nullfont!
Missing character: There is no z in font nullfont!
Missing character: There is no u in font nullfont!
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Missing character: There is no g in font nullfont!
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See the LaTeX manual or LaTeX Companion for explanation.
Type H <return> for immediate help.
...
l.23 \end{figure}
Your command was ignored.
Type I <command> <return> to replace it with another command,
or <return> to continue without it.
)
! Emergency stop.
<*> anhang.tex
*** (job aborted, no legal \end found)
Here is how much of TeX's memory you used:
10 strings out of 494019
295 string characters out of 3145626
48862 words of memory out of 3000000
3398 multiletter control sequences out of 15000+200000
3640 words of font info for 14 fonts, out of 3000000 for 9000
714 hyphenation exceptions out of 8191
6i,5n,6p,120b,45s stack positions out of 5000i,500n,10000p,200000b,50000s
! ==> Fatal error occurred, no output PDF file produced!

24
ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/tex/berechnung.tex
View File

@ -1,29 +1,5 @@
In diesem Kapitel werden einige Berechnungsans"atze beschrieben, sowie Probleme mit diesen Ans"atzen. Au"serdem werden Problemstellungen formuliert, welche sich teilweise als l"osbar herausgestellt haben.
\subsection{Das Zeitproblem}{
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 stellen. 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 festgetsllt werden wann ein Auto, welches an Kreuzung A "uber den Sensor gefahren ist, an Kreuzung B ankommt und dort "uber den Sensor f"ahrt.
Eine 'Verfolgung' eines Autos ist somit nicht m"oglich, da nicht festgestellt werden kann, wie weit es bis zur n"achsten Momentaufnahme gekommen ist.
Ein Naiver Ansatz f"ur viele Berechnungen ist es den Ausgangswerte einer Kreuzung an den Eingang der n"achsten zu legen. Dieses Verfahren ist allerdings problematisch, da die Sensorwerte im einem Regelm"a"sigen Abstand gemessen werden, ein Auto sich allerdings nicht daran halten muss. Es k"onnte also zwei kreuzungen oder 1,5 in einer Zeiteinheit hinter sich lassen.
}
\subsection{Das Abbiegeproblem}{
Das 'Abbiegeproblem' ist auf zu wenige Sensorwerte zur"uckzuf"uhren. In den Kreuzungen von Darmstadt sind die Induktionsschleifen am Kreuzungseingang verbaut, allerdings nicht am Kreuzungs Ausgang(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 gefahren sind. Um den Fluss trotzdem bestimmen zu k"onnen, wird in dieser Arbeit mit Abbiegewahrscheinlichkeiten gerechnet, welche angeben, wieviel Prozent des Verkhrs, welcher "uber einen Sensor f"ahrt, die Kreuzung in welche Richtung verl"asst.
Nachfolgend ein Beispiel einer Kreuzung, der A4, welche an einer Stelle eine Validierung zul"asst.
\begin{figure}[htbp!]
\centering
\fbox{\includegraphics[width=0.5\textwidth-2\fboxsep-2\fboxrule]{ext/KreuzungA4}}
\caption{Kreuzung A4}
\end{figure}
Der Sensor [] kann partiell durch den Sensor [] validiert werden. Da die Autos "uber den Sensor [] in genau zwei Richtungen fahren k"onnen, kann der Fluss eindeutig bestimmt werden und es kann live berechnet werden wieviele Autos, welche "uber den Sensor [] gefahren sind nach rechts abgebogen sind, und wieviele geradeaus gefahren sind.
S[] -> Virtual Out A3 = S[] - S[]
S[] -> Virtual Out A23 = S[]
}
\subsection{Ans\"atze}{
Um den Verkehrsfluss zu bestimmen, ist eine Berechnung n"otig, welche von den Sensorwerten ausgehend, den einzelnen virtuellen Sensoren und Stra"sen in der Kreuzungs"ubersicht einen Verkehrswert zuweist. Hierf"ur wurden einige Algorithmen ausporbiert. Im Folgendem seien [], Neuronale Netze sowie Lineare Gleichungssysteme als Ans"atze vorgestellt um besagte Berechnung durchzuf"uhren.
\subsubsection{Markov-Ketten HMM}{

277
ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/tex/daten.tex
View File

@ -1,277 +0,0 @@
In diesem Kapitel wird beschrieben welchen Verkehrsdaten für diese Arbeit zur Verfügung standen und wie sie aufbereitet wurden, um sie für die entwickelten Verkehrsmodellierung zu verwenden. Zum einen sind das die Induktionsschleifenwerte 'load' und 'count' aller Induktionsschleifen auf den Stra"sen der Stadt Darmstadt. Diese Daten werden von Induktionsschleifen auf den Stra"sen der Stadt erfasst.\\
Desweiteren stehen gemittelte Abbiegewahrscheinlichkeiten für einige der Induktionsschleifen zur Verfügung. Diese Daten wurden von der Stadt Darmstadt ermittelt, für die Planungsabteilung des Verkehrsamtes. Ermittelt wurden die Daten laut Herrn [Tank] des Verkehrsamtes der Stadt Darmstadt mithilfe einer externen Firma, welche die zu untersuchenden Kreuzungen Video "Uberwacht. Au"serdem seien alle Werte über alle Messungen die vorgenommen wurden gemittelt. Sie liegen in PDF-Format vor.\\
Um die Problemstellung zu vereinfachen wurden nicht alle Kreuzungen betrachtet, sondern nur ein Teil der Stadt Darmstadt. Diese geographische Vorgabe führt dazu, dass die zu betrachtende Datenmenge wesentlich kleiner wird.
\subsection{Induktionsschleifenwerte}{
Die Induktionsschleifen der Stadt Darmstadt sind fast ausschlie"slich an den Kreuzungseing"angen in den Stra"sen verbaut. Sie dienen dabei dem sog. 'adaptivem steuern' des Verkehrs. Die Ampelphasen, konkret die L"ange der Ampelphasen, wird durch die Sensorwerte beeinflusst, damit der Verkehr reibungsloser flie"sen kann. Stellt das System etwa fest, dass kein Auto auf der Spur steht, kann es eine Ampelphase verkürzen. Dabei bezieht dieses System keine Informationen der Nachbarkreuzungen mit ein. Der begriff 'adaptive Steuerung' leitet sich dabei aus der Tatsache her, dass die Ampel dem Verkehrsaufkommen anpasst. Sie ist adaptiv zum Verkehr gesteuert.\\
\subsubsection{CSV-Daten der Stadt Darmstadt}{
Diese Daten werden im Minutentakt gemessen und stehen in CSV-Format zur Verf"ugung. Dabei ist der Zeitstempel das Ende des jeweiligen Messzeitraumes, welcher in Darmstadt eine Minute betr"agt. Gemessen werden dabei zwei Werte:
\begin{itemize}
\item{load: Der Loadwert zeigt an wie viel Prozent des Messintervalls der Sensor von einem Auto belegt war.}
\item{count: Der Countwert zeigt an wie viele Autos den Sensor innerhalb des Messintervalls passiert haben.}
\end{itemize}
W"urde ein Sensor einen load von 30 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.
\begin{figure}[htbp]
\centering
\includegraphics[width=0.75\textwidth]{pic/csv}
\caption{Ausschnitt einer CSV Datei der Induktionsschleifenwerte der Stadt Darmstadt}
\end{figure}
Die CSV Datei ist speziell kodiert und bietet folgende Spalten an Information an:
\begin{itemize}
\item{Datum und Uhrzeit der Messung}
\item{Die Bezeichnung der Kreuzung}
\item{Die Intervall"ange der Messung in Minuten}
\item{Die Werte 'load' und 'count' für jeden Sensor}
\end{itemize}
Dabei bezeichnen Sensorspalten, welche auf Z enden den 'count'-Wert des Sensors, solche die auf B enden den 'load'-Wert. Jede Zeile in der CSV-Datei repr"asentiert dabei eine Kreuzung, welche in der Stadt Darmstadt mit einem gro"sem A und einer eindeutigen Nummer bezeichnet werden.
Für eine Kreuzung k"onnen dabei bis zu 64 Sensoren in der CSV bereitgestellt werden.
Um die Zuordnung von CSV-Spalte zu dem ta"achlichen Sensornamen herzustellen, werden sog. "Ubersetzungstabellen ben"otigt. Diese ordnen einer CSV-Sensorspalte (1-64) einen Sensornamen zu. In der Praxis wird eine solche "Ubersetzungstabelle durch einen Offset auf der CSV-Datei im Computer nachgebildet.
Ein Datensatz für ganz Darmstadt für eine Minute ist dabei in zwei Teile aufgeteilt.
Den Südlichen Teil und den N"ordlichen Teil von Darmstadt. Jeder Bereich liegt dabei als einzelne CSV-Datei vor.
[Bild der Teilung]
Der ausgew"ahlte Ausschnitt der 'Ministadt' welcher im Rahmen dieser Arbeit betrachtet wird liegt dabei im [] Teil der Stadt.
}
\subsubsection{Mysql-Daten des Projektes Verkehrsvisualisierung}{
Das Projekt zur Verkehrsvisualisierung von Christian Müller und [] verwendet die Daten der Stadt Darmstadt innerhalb einer Cooperation mit der Tu-Darmstadt und hat die CSV Dateien bereits in eine MYSQL-Datenbank überführt.
Sie liegen im folgenden Format vor:
[SQL]
[Zuordnungsbeschreibung für sql]
}
Die Gültigkeit der Induktionsschleifenwerte wird in dem Kapitel [Validierung] genauer behandelt.
}
\subsection{CAD-Zeichnungen der Kreuzungen}{
Es standen desweiteren die CAD-Zeichnungen der Kreuzungen zur Verfügung. Diese CADs wurden im Rahmen der Kooperation des Projekts [] und der Stadt Darmstadt der TU-Darmstadt zur Verfügung gestellt.
Sie dienten der manuellen Modellierung des Stra"senmodells, sowie der Zuordnung der Sensoren nach ihrem Typ. So sind in den CAD-Zeichnungen die Fahrspuren und deren Richtung markiert. Aufgrund dessen konnte eine Zuordnung von Sensoren nach ihrer Klasse, Einspur-Sensor oder Mischspur-Sensor zugeordnet werden.
Desweiteren wurden mithilfe der CAD-Zeichnungen die Verbindungen von Sensor zu virtuellem Kreuzungsausgangsknoten manuell in der Datenbank vermerkt, um den Graphen aufzuspannen.
}
\subsection{Abbiegewahrscheinlichkeiten}{
Bei den Induktionsschleifen muss zwischen zwei Sensortypen unterschieden werden:
\begin{itemize}
\item{Einspursensor: Ein Auto auf dieser Spur kann die Kreuzung nur in eine Richtung verlassen.}
\item{Mischspursensor: EIn Auto auf dieser Spur kann die Kreuzung in mehr als eine Richtung verlassen.}
\end{itemize}
W"ahrend die Einspursensoren eindeutigen einem Ausgang einer Kreuzung zugeordnet werden k"onnen, so ben"otigt man um die Sensorwerte der Mischspuren Ausg"angen zuzuordnen noch sog. 'Abbiegewahrscheinlichkeiten'.
\subsubsection{Abbiegewahrscheinlichkeiten der Stadt Darmstadt}{
Die Abbiegewahrscheinlichkeiten wurden von der Firma [] mithilfe von Videoüberwachung einzelner Kreuzungen für die Stadt Darmstadt ermittelt. Dabei wurden alle ermittelten Werte gemittelt. Die zur Verfügung gestellten Daten lagen als PDF vor.
[BILD PDF]
[Michael Scholz] hat im Rahmen seiner Bachelor Arbeit [] diese Daten in eine MYSQL Datenbank übertragen.
[SQL]
Abbiegewahrscheinlichkeiten an den einzelnen Sensoren von der Stadt Darmstadt in Auftrag gegeben - videoüberwachung, z"ahlung, mittelung
}
\subsubsection{Abbiegewahrscheinlichkeiten von Michael Scholz}{
Abbiegewahrscheinlichkeiten von Michael Scholz. Wurden duch L"osung des Kreuzungsgleichungssystem bestimmt.Dabei werden die Ausg"ange auf die Eing"ange
der n"achsten kreuzung gemappt und das Ergbniss über einen Zeitraum gemittelt.
}
}
\subsection{Aufbereitung der Daten}{
Um mit einem Programm schneller und einfacher auf Die Daten zuzugreifen, bietet es sich an diese in einem Datenbank Server abzuspeichern. Hierfür wurde eine Datenbankschema erstellt, um alle Informationen, die von dem entwickelten Modell zur Visualisierung und Berechnung ben"otigte Informationen zu speichern vermag.
Folgende Informationen wurden in der Datenbank abgespeichert:
\begin{itemize}
\item{Der Graph einer Kreuzung muss in der Datenbank gespeichert werden. Das umfasst Sensoren, virtuelle Sensoren und die Verbindungen zwischen diesen.}
\item{Der Graph der Kreuzungsübersicht muss ebenfalls gespeichert werden. Das umfasst die bereits in Punkt 1 erw"ahnten Kreuzungen und deren Verbindungen untereinandern.}
\item{Die Abbiegewahrscheinlichkeit welche der richtigen Verbindungen zwischen Sensor und entsprechendem virtuellen Kreuzungsausgang zugordnet ist.}
\end{itemize}
\subsubsection{Datenbank Schema}{
Das Datenbankschema für Sensoren sieh wie folgt aus:
\begin{lstlisting}
CREATE TABLE `bt_Sensors` (
`ID` INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT ' ',
`name` VARCHAR(45) NOT NULL COLLATE 'latin1_german1_ci',
`lat` DOUBLE NOT NULL,
`long` DOUBLE NOT NULL,
`crossroad` VARCHAR(45) NOT NULL COLLATE 'latin1_german1_ci',
`sensorType` VARCHAR(45) NOT NULL COLLATE 'latin1_german1_ci',
`toSensorLeftID` INT(11) NULL DEFAULT NULL,
`toSensorStraightID` INT(11) NULL DEFAULT NULL,
`toSensorRightID` INT(11) NULL DEFAULT NULL,
`multipleOutputDirections` TINYINT(1) NULL DEFAULT NULL,
`fromVirtualSensorID` INT(11) NULL DEFAULT NULL,
`outXR` VARCHAR(50) NULL DEFAULT NULL COLLATE 'latin1_german1_ci',
`inXR` VARCHAR(50) NULL DEFAULT NULL COLLATE 'latin1_german1_ci',
PRIMARY KEY (`ID`)
)
COLLATE='latin1_german1_ci'
ENGINE=MyISAM
AUTO_INCREMENT=167;
\end{lstlisting}
Dabei ist die ID ein eindeutiges Merkmahl des Sensors. Der Sensorname dagegen ist nur innerhalb einer Kreuzung eindeutig. So ist auf Kreuzung [] ein Sensor [] zu finden, sowie auf [] einen mit dem selben Namen. Dementsprechend sind Verknüpfungen unter den Sensoren über die Sensorid identifiziert. Diese Verknüpfungen werden über die Felder 'toSensorLeftID', 'toSensorStraightID' und 'toSensorRightID' modelliert und erlauben es den Graphen aufzubauen. Verbindungen zwischen Knoten werden dabei in Verkehrsflussrichtung gespeichert.
Lat und Long bestimmen die Position des Sensors. Diese Informationen wurden mithilfe des Tools [] gewonnen, sofern diese noch nicht in der Datenbank vorhanden waren.
In der Spalte 'sensorType' wird der Type des Sensors gespeichert. Eine zus"atzliche Tabelle erlaubt es Einzelheiten zu den einzelnen Sensoretypen zu definieren.
\begin{lstlisting}
CREATE TABLE `bt_sensor_types` (
`ID` INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`type` VARCHAR(35) NOT NULL COLLATE 'latin1_german1_ci',
`comment` VARCHAR(200) NULL DEFAULT NULL COLLATE 'latin1_german1_ci',
PRIMARY KEY (`ID`)
)
COLLATE='latin1_german1_ci'
ENGINE=MyISAM
AUTO_INCREMENT=5;
\end{lstlisting}
In dieser Arbeit wird nur auf die im Kapitel [Modell] definierten Sensortypen zurückgegriffen. Da die Richtung der Sensoren über ihre Verbindungen zu anderen Knoten definiert sind, wurden nur die Typen 'Sensor' und 'Virtueller Sensor' benutzt. Diese Datenbankstruktur erlaubt es allerdings durch hinzufügen einer Zeile zu sensortypes einen neuen Sensortyp zu definieren, auf den ein ein Algorithmus besonders reagiert.
Die Definition für Kreuzungen ist dagegen deutlich einfacher. Da jede Kreuzung, die Modelliert wurde h"ochsten vier Ausg"ange hat, müssen 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 realativ zu anderen Objekten der Modellierung, darstellen zu k"onnen. Die Kreuzungsnamen sind in der Stadt Darmstadt eindeutig.
\begin{lstlisting}
CREATE TABLE `bt_Crossroads` (
`ID` INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`name` VARCHAR(45) NOT NULL COLLATE 'latin1_german1_ci',
`lat` DOUBLE NOT NULL,
`long` DOUBLE NOT NULL,
`in1_crossroad` VARCHAR(45) NULL DEFAULT NULL COLLATE 'latin1_german1_ci',
`in2_crossroad` VARCHAR(45) NULL DEFAULT NULL COLLATE 'latin1_german1_ci',
`in3_crossroad` VARCHAR(45) NULL DEFAULT NULL COLLATE 'latin1_german1_ci',
`in4_crossroad` VARCHAR(45) NULL DEFAULT NULL COLLATE 'latin1_german1_ci',
`out1_crossroad` VARCHAR(45) NULL DEFAULT NULL COLLATE 'latin1_german1_ci',
`out2_crossroad` VARCHAR(45) NULL DEFAULT NULL COLLATE 'latin1_german1_ci',
`out3_crossroad` VARCHAR(45) NULL DEFAULT NULL COLLATE 'latin1_german1_ci',
`out4_crossroad` VARCHAR(45) NULL DEFAULT NULL COLLATE 'latin1_german1_ci',
`comment` VARCHAR(45) NULL DEFAULT NULL COLLATE 'latin1_german1_ci',
PRIMARY KEY (`ID`),
UNIQUE INDEX `name_UNIQUE` (`name`)
)
COLLATE='latin1_german1_ci'
ENGINE=MyISAM
AUTO_INCREMENT=17;
\end{lstlisting}
Die Tabelle Values enth"alt aufbereitete Induktionsschleifenwerte. Diese werden aus der MYSQL-Datenbank des Projekts [] extrahiert, um das manuelle Parsen der CSV-Dateien zu umgehen.
Sensoren werden hierfür mit ihrer eindeutigen ID identifiziert. Durch filtern der spalte 'timestamp' ist es m"oglich beliebige Zeitpunkte aus der Datenmenge zu extrahieren.
\begin{lstlisting}
CREATE TABLE `bt_Values` (
`ID` INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`sensor_ID` INT(11) NOT NULL,
`count` INT(11) NULL DEFAULT NULL,
`load` FLOAT NULL DEFAULT NULL,
`timestamp` BIGINT(20) NOT NULL,
`out1_flow` FLOAT NULL DEFAULT NULL,
`out2_flow` FLOAT NULL DEFAULT NULL,
`out3_flow` FLOAT NULL DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`ID`)
)
COLLATE='latin1_german1_ci'
ENGINE=MyISAM
AUTO_INCREMENT=87;
\end{lstlisting}
Die Tabelle FlowStatistics h"alt Abbiegewahrscheinlichkeiten für Sensoren.
Die Sensoren werden dabei über Kreuzungs- und Sensorname identifiziert, da Sensornamen nicht eindeutig für alle Kreuzungen sind.
\begin{lstlisting}
CREATE TABLE `bt_FlowStatisticsFullCleaned` (
`Crossroad` CHAR(50) NOT NULL COLLATE 'latin1_german1_ci',
`Sensor` CHAR(50) NOT NULL COLLATE 'latin1_german1_ci',
`leftPercentage` FLOAT NULL DEFAULT NULL,
`leftSensor` CHAR(50) NULL DEFAULT NULL COLLATE 'latin1_german1_ci',
`straightPercentage` FLOAT NULL DEFAULT NULL,
`straightSensor` CHAR(50) NULL DEFAULT NULL COLLATE 'latin1_german1_ci',
`rightPercentage` FLOAT NULL DEFAULT NULL,
`rightSensor` CHAR(50) NULL DEFAULT NULL COLLATE 'latin1_german1_ci',
`timestamp` BIGINT(20) NOT NULL,
`intervall` INT(11) NOT NULL,
PRIMARY KEY (`Crossroad`, `Sensor`),
INDEX `index_timestamp` (`timestamp`),
INDEX `index_sensorID` (`leftSensor`)
)
COLLATE='latin1_german1_ci'
ENGINE=MyISAM;
\end{lstlisting}
}
\subsubsection{Aufbereiten der Induktionsschleifenwerte}{
[BESCHREIBUNG DER CSV]
[BECHREIBUNG DES PARSENS]
wie sieht so ein csv aus
was muss getan werden um das ins sql format zu überführen
}
\subsubsection{Aufbereiten der Abbiegewahscheinlichkeiten}{
Die Abbiegewahrscheinlichkeiten kommen in Form eines PDFs und müssen entsprechend aufbereitete werden. Zu diesem Zweck schreibt man diese Werte ebenfalls in einen Datenbank Server um einfacher darauf zugreifen zu k"onnen.
[BESCHREIBUNG DES PDF]
[BESCHREIBUNG DES PARSENS]
Das PDF wurde von Michael Scholz in Rahmen seiner Bachelor Arbeit mithilfe eines Javaprogramms eingelesen und dessen Inhalt in eine Datenbank geschrieben.
Durch manuelle Aufbereitung wurden die Formelwerte der Spalte [] auf Prozentwerte reduziert.
[Beispiel]
Bei einigen Werte war dies aufwendiger, da die Informationen sehr kreuzungsspezifisch sind.
[Beispiel Sonderfall Sonderf"alle, Mischsensoren, minus?]
Um diese Daten f"ur das entwickelte Modell zu verwerten, m"ussen die Abbiegewahrscheinlichkeiten auf die Kanten des jeweiligen Sensors zugeordnet werden. Sie liegen allerdings in einer Form vor, die sehr stark von dem Sensor selbs abh"angt. So wird dich Richtung des Verkehrs nicht in Himmelsrichtungen angegeben, sondern liegt in dem Format
(Krezung, Sensor, Straight, Right, Left)
vor. Die Richtungsangabe h"angt dabei von dem Sensor ab und wird ich Verkehrsflussrichtung gemssen.
[Beispiel Bild]
Um die Zuordnung von Abbiegewahrscheinlichkeit zu Sensorausgangskante korrekt zu volziehen, muss festgestellt werden was von Sensor X aus gerade aus, links oder rechts bedeutet.
Um dies festzustellen folgt man allen ausgehenden Kanten von gew"unschten Sensorknoten, bis man zu einem Knoten kommt, welcher der Ausgang zu einer anderen Kreuzung ist.
Vergleicht man nun die Koordinaten der Kreuzungen kann man feststellen, ob der entsprechende Sensor-Ausgang die Kreuzung nach Norden, S"uden, Westen oder Osten verl"asst.
Wiederholt man diese Prozedur, allerdings gegen die Verkehrsflie"srichtung und stellt fest woher der Verkehr kommt, welcher "uber den zu untersuchenden Sensor flie"st, dann
l"asst sich die vorg"anger Kreuzung bestimmen. Vergleicht man wiederum die Koordinaten, kann man feststellen, woher der Verkehr kommt, Norden, S"uden, Westen, Osten.
Verkehr der von:
\begin{enumerate}
\item{ Geradeaus/Straight
\begin{enumerate}
\item{S\"uden -> Norden}
\item{Norden -> S\"uden}
\item{Westen -> Osten}
\item{Osten -> Westen}
\end{enumerate}
}
\item{ Left(Links)
\begin{enumerate}
\item{S\"uden -> Westen}
\item{Westen -> Norden}
\item{Norden -> Osten}
\item{Osten -> S\"uden}
\end{enumerate}
}
\item{Right(Rechts)
\begin{enumerate}
\item{S\"uden -> Osten}
\item{Osten -> Norden}
\item{Norden -> Westen}
\item{Westen -> S\"uden}
\end{enumerate}
}
\end{enumerate}
}
\subsubsection{Geographischer Ausschnitt der Daten}{
Um die Komplexit"at, Modellierungsaufwand und den Aufwand der Berechnungen, welche durchzuf"uhren sind, zu reduzieren, beschr"ankt man sich auf einen kleinen Ausschnitt der Stadt (im folgenden MiniStadt genannt).
(Bild des betrachteten Ausschnitts)
Die Wahl des Ausschnitts richtete sich insbesondere nach der Anzahl der verbauten Sensorik und sog. Sonderf"allen. Sonderf"alle sind Kreuzungen, welche sich von 'normalen' Kreuzungen unterscheiden.
Der gew"ahlte Ausschnitt enth"alt:
1. 2 Einbahnstra"sen (Bild mit Markierung)
2. Mischspuren (Bild mit Markierungen)
3. Seitenstra"sen ohne Sensorik
Extraktion anhand der Kreuzungsnamen
}
}
+2

193
ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/tex/datengrund.tex Normal file
View File

@ -0,0 +1,193 @@
In diesem Kapitel wird beschrieben welchen Verkehrsdaten für diese Arbeit zur Verfügung standen und wie sie aufbereitet wurden, um sie für das im Kapitel [Modell] entwickelten Verkehrsmodellierung zu verwenden.\\
Zum einen sind das die Induktionsschleifenwerte 'load' und 'count' aller Induktionsschleifen auf den Stra"sen der Stadt Darmstadt, welche auf den Straßen erfasst werden.\\
Desweiteren stehen gemittelte Abbiegewahrscheinlichkeiten für einige der Induktionsschleifen zur Verfügung, welche für die Berechnung von Verkehrsflüssen benötigt werden. Näheres ist im Kapitel [Berechnung] zu finden.\\ \\
Es folgt eine kurze Abhandlung über Induktionsschleifen und deren Funktionsweise, worauf die in dieser Arbeit zur Verfügung stehenden Daten erläutert werden.\\
\subsection {Induktionsschleifen}{
Eine Induktionsschleife ist ein, in die Fahrbahndecke integrierter, Sensor. Er macht sich das Prinzip der elektromagnetischen Induktion zur Nutze, um Metall "uber ihm zu detektieren. Hierf"ur werden Kabelschleifen in die Fahrbahndecke eingelassen welche wie eine Spule wirken. Wird sie parallel zu einem Kondensator geschaltet bildet sie einen Schwingkreis. Durch die Induktivit"at der Spule und der Kapazit"at des Kondensators errechnet sich die Resonanzfrequenz nach der Thomsonsche Schwingungsgleichung:
\begin{equation}
f_0 = \frac1{2 \pi \sqrt{L C}}\
\end{equation}
Dabei steht L für die Induktivität der Spule und C für die Kapazität des verwendeten Kondensators.\\ \\
Die Elektronik der Induktionsschleife misst entweder die geänderte Resonanzfrequenz oder es wird ein konstanter Gleichstrom an die Spule und Schleifen angelegt. Passiert nun ein metallischer Gegenstand den Schleifenbereich, so lässt sich ein messbarer Spannungsunterschied an der Spule bzw. eine geänderte Resonanzfrequenz feststellen.
Die gemessene Resonanzfrequenz bzw. der Induktionsstrom der Spule wird von der Elektronik erfasst und in greifbare Werte umgerechnet. Der Sensor kann dabei zwischen ausgelöst und nicht-ausgelöst anhand der Messung entscheiden.
Die Induktionsschleifen der Stadt Darmstadt arbeiten mit einem angelegtem Gleichstrom und messen dessen Veränderung. Verändert sich der gemessene Wert für einen kurzen Zeitraum, hat ein Auto den Sensor passiert. Verändert er sich dafür für einen längeren Zeitraum, steht ein Auto auf dem Sensor.\\ \\
Diese Induktionsschleifen dienen der verkehrsabhängigen Steuerung einer Ampelanlage. Wird ein Auto auf einem Sensor erkannt, so kann die Ampelphase verlängert werden oder die entsprechende Verkehrsrichtung freigeschaltet werden. Diese verkehrsabhängige Steuerung wird 'adaptive Steuerung' genannt. Der Begriff leitet sich dabei aus der Tatsache her, dass sich die Ampelsteuerung dem Verkehrsaufkommen anpasst. Werden die Induktionsschleifen an den Haltelinien einer Kreuzung verbaut, können Rotlichtverstöße mithilfe der Sensorik automatisch erkannt werden. \\ \\
Wie bei jedem Sensor ist die Messung unter dem Vorbehalt des Fehlers zu betrachten.
Dabei werden laut [Diss Lehnhoff 9] zwischen vier Fehlertypen unterschieden:
\begin{itemize}
\item{Zeitliche Messfehler}
\item{Lage- und formbedingte Messfehler}
\item{Umfeldbedingte Messfehler}
\end{itemize}
[Erklärung]
Über die Fehlerhäufigkeit liegen keine Daten der Stadt Darmstadt vor.
\begin{figure}[htbp!]
\centering
\fbox{\includegraphics[width=0.5\textwidth-2\fboxsep-2\fboxrule]{pic/800px-Induktionsschleife}}
\caption{Induktionsschleife mit Kabel nach Abfräsen der Fahrbahn. Quelle: wikipedia.org}
\end{figure}
Da der Spannungsverlauf an der Spule der Induktionsschleife nur mit sehr viel Hintergrundwissen interpretiert werden kann, wertet die Elektonik des Sensors diese bereits aus und rechnet sie in direkt nutzbare Werte um.
So liefern die Induktionsschleifen der Stadt Darmstadt die Werte 'count' und 'load' welche Auskunft über die Anzahl der Autos gibt, welche den Sensor passiert haben und wie lange dieser Sensor belegt war.
Die Gültigkeit der Induktionsschleifenwerte wird in dem Kapitel [Validierung] genauer behandelt.
}
\subsection{Induktionsschleifenwerte}{
Die Induktionsschleifen der Stadt Darmstadt sind fast ausschlie"slich an den Kreuzungseing"angen in den Stra"sen verbaut. Sie dienen dabei dem 'adaptivem steuern' des Verkehrs. Die Werte werden über ein fest definiertes Intervall von einer Minute erhoben. Für jede Induktionsschleife werden die Werte 'load' und 'count' übermittelt. \\ \\
Der 'load'-Wert gibt dabei an, wie viel Prozent des Messintervalls der Sensor als belegt erkannt wurde. Es handelt sich folglich um einen Float-Wert zwischen 0 und 1.\\
Der 'count'-Wert repräsentiert dabei die Anzahl der Autos, welche den Sensor innerhalb des Messintervalls passiert haben. Es handelt sich folglich um eine ganze natürlich Zahl, einschließlich der Null.\\ \\
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.
Die Daten werden von der Stadt Darmstadt als CSV-Dateien zur Verfügung gestellt.\\
\subsubsection{CSV-Daten der Stadt Darmstadt}{
Die von der Stadt Darmstadt zur Verfügung gestellten CSV-Dateien übermitteln die gesamten Sensorwerte der Induktionsschleifen der Stadt Darmstadt in zwei Teilen, dem Bereich 'Darmstadt Süd' und den von 'Darmstadt Nord'.
[Bild der Teilung]
Die CSV Datei ist speziell kodiert und bietet folgende Spalten an Information an:
\begin{itemize}
\item{Datum und Uhrzeit der Messung}
\item{Die Bezeichnung der Kreuzung}
\item{Die Intervall"ange der Messung in Minuten}
\item{Die Werte 'load' und 'count' für bis zu 64 Sensoren}
\end{itemize}
Die Bezeichnung der Kreuzung richtet sich dabei nach der Kreuzungsbezeichnung des Verkehrsamtes Darmstadt und ist eindeutig. Ein Kreuzungsname in Darmstadt besteht dabei aus einem 'A' und einer eindeutigen Nummer. \\
Die Länge des Messintervalls ist in Darmstadt als eine Minute definiert. Der Wert 'load' ist eine Gleitkommazahl, der Wert 'counWt' ist eine ganze positive Zahl oder Null.\\
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, welche in der Stadt Darmstadt mit einem gro"sem A und einer eindeutigen Nummer bezeichnet werden.
Für eine Kreuzung k"onnen dabei bis zu 64 Sensoren in der CSV bereitgestellt werden.
Um die Zuordnung von CSV-Spalte zu dem ta"achlichen Sensornamen herzustellen, werden sog. "Ubersetzungstabellen ben"otigt. Diese ordnen einer CSV-Sensorspalte (1-64) einen Sensornamen zu. In der Praxis wird eine solche "Ubersetzungstabelle durch einen Offset auf der CSV-Datei im Computer nachgebildet.
}
\subsubsection{MYSQL-Daten des Projektes Verkehrsvisualisierung}{
Das Projekt zur Verkehrsvisualisierung von Christian Müller und [] verwendet die Daten der Stadt Darmstadt innerhalb einer Kooperation mit der TU-Darmstadt und hat die CSV Dateien bereits in eine MYSQL-Datenbank überführt.
Sie liegen im folgenden Format vor:
[SQL]
[Zuordnungsbeschreibung für sql]
}
}
\subsection{CAD-Zeichnungen der Kreuzungen}{
Es standen desweiteren die CAD-Zeichnungen der Kreuzungen zur Verfügung. Diese CADs wurden im Rahmen der Kooperation des Projekts [] und der Stadt Darmstadt der TU-Darmstadt zur Verfügung gestellt.
Sie dienten der manuellen Modellierung des Stra"senmodells, sowie der Zuordnung der Sensoren nach ihrem Typ. So sind in den CAD-Zeichnungen die Fahrspuren und deren Richtung markiert. Aufgrund dessen konnte eine Zuordnung von Sensoren nach ihrer Klasse, Einspur-Sensor oder Mischspur-Sensor zugeordnet werden.
Desweiteren wurden mithilfe der CAD-Zeichnungen die Verbindungen von Sensor zu virtuellem Kreuzungsausgangsknoten manuell in der Datenbank vermerkt, um den Graphen aufzuspannen.
}
\subsection{Abbiegewahrscheinlichkeiten}{
Diese Daten wurden von der Stadt Darmstadt ermittelt, für die Planungsabteilung des Verkehrsamtes. Ermittelt wurden die Daten laut Herrn [Tank] des Verkehrsamtes der Stadt Darmstadt mithilfe einer externen Firma, welche die zu untersuchenden Kreuzungen Video "Uberwacht. Au"serdem seien alle Werte über alle Messungen die vorgenommen wurden gemittelt. Sie liegen in PDF-Format vor.\\
Bei den Induktionsschleifen muss zwischen zwei Sensortypen unterschieden werden:
\begin{itemize}
\item{Einspursensor: Ein Auto auf dieser Spur kann die Kreuzung nur in eine Richtung verlassen.}
\item{Mischspursensor: EIn Auto auf dieser Spur kann die Kreuzung in mehr als eine Richtung verlassen.}
\end{itemize}
W"ahrend die Einspursensoren eindeutigen einem Ausgang einer Kreuzung zugeordnet werden k"onnen, so ben"otigt man um die Sensorwerte der Mischspuren Ausg"angen zuzuordnen noch sog. 'Abbiegewahrscheinlichkeiten'.
\subsubsection{Abbiegewahrscheinlichkeiten der Stadt Darmstadt}{
Die Abbiegewahrscheinlichkeiten wurden von der Firma [] mithilfe von Videoüberwachung einzelner Kreuzungen für die Stadt Darmstadt ermittelt. Dabei wurden alle ermittelten Werte gemittelt. Die zur Verfügung gestellten Daten lagen als PDF vor.
[BILD PDF]
[Michael Scholz] hat im Rahmen seiner Bachelor Arbeit [] diese Daten in eine MYSQL Datenbank übertragen.
[SQL]
Abbiegewahrscheinlichkeiten an den einzelnen Sensoren von der Stadt Darmstadt in Auftrag gegeben - videoüberwachung, z"ahlung, mittelung
}
\subsubsection{Abbiegewahrscheinlichkeiten von Michael Scholz}{
Abbiegewahrscheinlichkeiten von Michael Scholz. Wurden duch L"osung des Kreuzungsgleichungssystem bestimmt.Dabei werden die Ausg"ange auf die Eing"ange
der n"achsten kreuzung gemappt und das Ergbniss über einen Zeitraum gemittelt.
}
}
\subsection{Aufbereiten der Induktionsschleifenwerte}{
[BESCHREIBUNG DER CSV]
[BECHREIBUNG DES PARSENS]
wie sieht so ein csv aus
was muss getan werden um das ins sql format zu überführen
}
\subsection{Aufbereiten der Abbiegewahscheinlichkeiten}{
Die Abbiegewahrscheinlichkeiten kommen in Form eines PDFs und müssen entsprechend aufbereitete werden. Zu diesem Zweck schreibt man diese Werte ebenfalls in einen Datenbank Server um einfacher darauf zugreifen zu k"onnen.
[BESCHREIBUNG DES PDF]
[BESCHREIBUNG DES PARSENS]
Das PDF wurde von Michael Scholz in Rahmen seiner Bachelor Arbeit mithilfe eines Javaprogramms eingelesen und dessen Inhalt in eine Datenbank geschrieben.
Durch manuelle Aufbereitung wurden die Formelwerte der Spalte [] auf Prozentwerte reduziert.
[Beispiel]
Bei einigen Werte war dies aufwendiger, da die Informationen sehr kreuzungsspezifisch sind.
[Beispiel Sonderfall Sonderf"alle, Mischsensoren, minus?]
Um diese Daten f"ur das entwickelte Modell zu verwerten, m"ussen die Abbiegewahrscheinlichkeiten auf die Kanten des jeweiligen Sensors zugeordnet werden. Sie liegen allerdings in einer Form vor, die sehr stark von dem Sensor selbs abh"angt. So wird dich Richtung des Verkehrs nicht in Himmelsrichtungen angegeben, sondern liegt in dem Format
(Krezung, Sensor, Straight, Right, Left)
vor. Die Richtungsangabe h"angt dabei von dem Sensor ab und wird ich Verkehrsflussrichtung gemssen.
[Beispiel Bild]
Um die Zuordnung von Abbiegewahrscheinlichkeit zu Sensorausgangskante korrekt zu volziehen, muss festgestellt werden was von Sensor X aus gerade aus, links oder rechts bedeutet.
Um dies festzustellen folgt man allen ausgehenden Kanten von gew"unschten Sensorknoten, bis man zu einem Knoten kommt, welcher der Ausgang zu einer anderen Kreuzung ist.
Vergleicht man nun die Koordinaten der Kreuzungen kann man feststellen, ob der entsprechende Sensor-Ausgang die Kreuzung nach Norden, S"uden, Westen oder Osten verl"asst.
Wiederholt man diese Prozedur, allerdings gegen die Verkehrsflie"srichtung und stellt fest woher der Verkehr kommt, welcher "uber den zu untersuchenden Sensor flie"st, dann
l"asst sich die vorg"anger Kreuzung bestimmen. Vergleicht man wiederum die Koordinaten, kann man feststellen, woher der Verkehr kommt, Norden, S"uden, Westen, Osten.
Verkehr der von:
\begin{enumerate}
\item{ Geradeaus/Straight
\begin{enumerate}
\item{S\"uden -> Norden}
\item{Norden -> S\"uden}
\item{Westen -> Osten}
\item{Osten -> Westen}
\end{enumerate}
}
\item{ Left(Links)
\begin{enumerate}
\item{S\"uden -> Westen}
\item{Westen -> Norden}
\item{Norden -> Osten}
\item{Osten -> S\"uden}
\end{enumerate}
}
\item{Right(Rechts)
\begin{enumerate}
\item{S\"uden -> Osten}
\item{Osten -> Norden}
\item{Norden -> Westen}
\item{Westen -> S\"uden}
\end{enumerate}
}
\end{enumerate}
}
\subsection{Geographischer Ausschnitt der Daten}{
Um die Komplexit"at, Modellierungsaufwand und den Aufwand der Berechnungen, welche durchzuf"uhren sind, zu reduzieren, beschr"ankt man sich auf einen kleinen Ausschnitt der Stadt (im folgenden MiniStadt genannt).
(Bild des betrachteten Ausschnitts)
Die Wahl des Ausschnitts richtete sich insbesondere nach der Anzahl der verbauten Sensorik und sog. Sonderf"allen. Sonderf"alle sind Kreuzungen, welche sich von 'normalen' Kreuzungen unterscheiden.
Der gew"ahlte Ausschnitt enth"alt:
1. 2 Einbahnstra"sen (Bild mit Markierung)
2. Mischspuren (Bild mit Markierungen)
3. Seitenstra"sen ohne Sensorik
Extraktion anhand der Kreuzungsnamen
Um die Problemstellung zu vereinfachen wurden nicht alle Kreuzungen betrachtet, sondern nur ein Teil der Stadt Darmstadt. Diese geographische Vorgabe führt dazu, dass die zu betrachtende Datenmenge wesentlich kleiner wird.
Der ausgew"ahlte Ausschnitt der 'Ministadt' welcher im Rahmen dieser Arbeit betrachtet wird liegt dabei im [] Teil der Stadt.
}
+2

157
ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/tex/einleitung.log
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@ -1,157 +0,0 @@
This is pdfTeX, Version 3.1415926-1.40.11 (MiKTeX 2.9) (preloaded format=pdflatex 2013.7.9) 12 JUL 2013 07:35
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**einleitung.tex
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sgerman, tamil, telugu, turkish, turkmen, ukenglish, ukrainian, uppersorbian, u
senglishmax, welsh, loaded.
! LaTeX Error: Missing \begin{document}.
See the LaTeX manual or LaTeX Companion for explanation.
Type H <return> for immediate help.
...
l.1 P
roblemstellung \\
You're in trouble here. Try typing <return> to proceed.
If that doesn't work, type X <return> to quit.
Missing character: There is no P in font nullfont!
Missing character: There is no r in font nullfont!
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46
ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/tex/einleitung.tex
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@ -1,25 +1,31 @@
Die zunehmende Anzahl der Verkehrsteilnehmer und die damit verbundenen Massen an Autos auf den Stra"sen wird zunehmend zu einem Problem[ZTAT] f"ur Stra"sen, Mensch und Umwelt. Aus diesem Grund ist die Analyse und Optimierung des Verkehrs ein wichtiger Bestandteil der Arbeit der Verkehrs"amtern, damit der Verkehr weiterhin reibungslos funktioniert. Einige Firmen haben sich auf dieses Thema spezialisiert und bieten Analysetools f"ur den Verkehr an. Moderne Ampelanlagen und Sensorik in der Stra"se erlaubt es heute eine solche Analyse durchzuf"uhren und den Verkehr zu untersuchen.\\
Die Stadt Darmstadt hat in vielen ihrer Kreuzungen sog. Induktionsschleifen integriert.
Eine Induktionsschleife ist ein in die Fahrbahndecke integrierter Sensor. Er macht sich das Prinzip der elektromagnetischen Induktion zur Nutze, um Metall "uber ihm zu detektieren.
Hierf"ur werden Kabelschleifen in die Fahrbahndecke eingelassen und wirken wie eine Spule. Wird sie parallel zu einem Kondensator geschaltet bildet sie einen Schwingkreis. Durch die Induktivit"at der Spule und der Kapazit"at des Kondensators errechnet sich die Resonanzfrequenz nach der Thomsonsche Schwingungsgleichung:
Die gr"o"serwerdene Anzahl der Verkehrsteilnehmer und die damit verbundenen Massen an Autos auf den Stra"sen wird zunehmend zu einem Problem[ZTAT] f"ur Stra"sen, Mensch und Umwelt. Aus diesem Grund ist die Analyse und Optimierung des Verkehrs ein wichtiger Bestandteil der Arbeit der Verkehrs"amter, damit der Verkehr weiterhin reibungslos funktioniert. Neben den zuständigen verkehrsämter, haben sich einige Firmen auf dieses Thema spezialisiert und bieten Analysetools f"ur den Verkehr an. Moderne Ampelanlagen und Sensorik, welche in den Stra"sen verbaut ist, erlaubt es heute eine solche Analyse durchzuf"uhren und den Verkehr zu untersuchen.\\
Die Stadt Darmstadt hat in vielen ihrer Kreuzungen sog. Induktionsschleifen integriert, welche bereits qualifizierte Messwerte der Sensoren ausliefern, nicht nur die "Anderung der Resonanzfrequenz, welche die Basis der Berechnung für diese Werte ist. Siehe hierzu den Abschnitt [Induktionsschleifen]. Sie messen, wie viele Autos "uber den Sensorbereich gefahren sind, und wie lange der Sensor durch ein darauf stehendes Auto belegt war. Diese Daten werden direkt von den Ampeln benutzt, um ihre Apelphasen zu steuern, da diese 'adaptiv' gesteuert sind. Das bedeutet, dass die Reihenfolge der Ampelphasen vorgegeben ist, allerdings die L"ange dieser sich aus den Sensorwerten ergibt. Dies f"uhrt zu einem fl"ussigerem Verkehr, da die Ampeln nur so lange gr"un sind, wie ben"otigt wird um alle wartenden Autos "uber die Kreuzung zu bef"ordern.
Diese Sensorwerte werden in dieser Arbeit nicht zur Ampelsteuerung, allerdings f"ur die Vorhersage von Verkehr benutzt. Dafür wird ein Modell eines Teilausschnitts von Darmstadt erstellt und der Verkehr mithilfe der Induktionsschleifenwerte berechnet. Das entwickelte Modell ist dabei ein Graph.\\
Die Problematik die sich dabei auftut ist, dass nicht alle Stra"sen und Kreuzungen der Stadt Darmstadt mit Induktionsschleifen ausgestattet sind. Man m"ochte allerdings gerne Verkehrswerte f"ur diese, nicht bekannten Bereiche, berechnen oder absch"atzen, um die momentane Verkehrssituation besser einsch"atzen zu können und sich einen Überblick über die aktuelle Verkehrslage zu verschaffen.\\
Die Stadt Darmstadt stellte ihre Sensordaten auf Anfrage zur Verf"ugung. Diese Arbeit besch"aftigt sich mit der Auswertung dieser Daten, untersucht inwieweit der Verkehr anhand dieser Daten 'rekonstruiert' werden kann und mit welcher Genauigkeit. Au"serdem wird versucht f"ur eine kurze Zeitperiode in der Zukunft eine Vorhersage zu treffen, wie der Verkehr dann aussieht.\\
Auch wenn alle Induktionsschleifenwerte der Stadt Darmstadt zur Verf"ugung stehen, so wurde in dieser Arbeit nur ein kleiner Ausschnitt von Darmstadt betrachtet, die sog. 'Ministadt'. Sie erstreckt sich "uber neun Hauptkreuzungen und einige kleinere Kreuzungen. Dabei wurde der Ausschnitt so gew"ahlt, dass einige Sonderf"alle abgedeckt sind, wie z.b. eine Einbahnstra"se. Allerdings spielte bei der Auswahl des Gebiets auch die hohe Abdeckung mit Sensoren, welche auf den gewählten Kreuzungen zur Verfügung stehen.\\
\begin{equation}
f_0 = \frac1{2 \pi \sqrt{L C}}\
\end{equation}
Diese Resonanzfrequenz wird von der Elektronik der Induktionsschleife gemessen. F"ahrt nun ein Auto, welches durch seine Karosserie eine gro"se Menge an Metall verbaut hat, "uber die Induktionsschleife, so ver"andert sich die Induktivit"at der Spule, was sich in einer ge"anderten Resonanzfrequenz wiederspiegelt.\\
Die in der Stadt Darmstadt verbauten Induktionsschleifen geben bereits qualifizierte Messwerte aus, nicht nur die "Anderung der Frequenz. Sie messen, wie viele Autos "uber den Sensorbereich gefahren sind, und wie lange der Sensor durch ein darauf stehendes Auto belegt war. Diese Daten werden direkt von den Ampeln benutzt, da diese 'adaptiv' gesteuert sind. Das bedeutet, dass die Reihenfolge der Ampelphasen vorgegeben ist, allerdings die L"ange dieser sich aus den Sensorwerten ergibt. Dies f"uhrt zu einem fl"ussigerem Verkehr, da die Ampeln sind nur so lange gr"un, wie ben"otigt wird um alle wartenden Autos "uber die Kreuzung zu bef"ordern.
Diese Sensorwerte werden in dieser Arbeit nicht zur Ampelsteuerung, allerdings f"ur die Vorhersage von Verkehr benutzt. Die Problematik die sich auftut ist, dass nicht alle Stra"sen und Kreuzungen mit Induktionsschleifen ausgestattet sind. Man m"ochte allerdings gerne Verkehrswerte f"ur diese nicht bekannten Bereiche sch"atzen, um die momentane Verkehrssituation besser einzusch"atzen.
Die Stadt Darmstadt stellte ihre Sensordaten auf Anfrage zur Verf"ugung. Diese Arbeit besch"aftigt sich mit der Auswertung dieser Daten, untersucht inwieweit der Verkehr anhand dieser Daten 'rekonstruiert' werden kann und mit welcher Genauigkeit. Au"serdem wird versucht f"ur eine kurze Zeitperiode in der Zukunft eine Vorhersage zu treffen, wie der Verkehr in einer Minute aussieht.
Auch wenn alle Induktionsschleifenwerte der Stadt Darmstadt zur Verf"ugung stehen, so wurde in dieser Arbeit nur ein kleiner Ausschnitt von Darmstadt betrachtet, die sog. 'Ministadt'. Sie erstreckt sich "uber neun Hauptkreuzungen und einige kleinere Kreuzungen. Dabei wurde der Ausschnitt auch so gew"ahlt, dass einige Sonderf"alle abgedeckt sind, wie z.b. eine Einbahnstra"se.
\begin{figure}[htbp]
\begin{figure}[htbp!]
\centering
\includegraphics[width=0.5\textwidth]{pic/overview}
\caption{Ministadt, ausschnitt von Darmstadt der innerhalb dieser Arbeit betrachtet wird. Blau: die untersuchten Kreuzungen. (legende)}
\label{Gemeinsames Label}
\caption{Ministadt, ausschnitt von Darmstadt der innerhalb dieser Arbeit betrachtet wird.}
\end{figure}
Die Einschr"ankung auf das verkleinerte Gebiet begr"undet sich aus der Menge der zu betrachtenden Daten. Das Betrachten eines kleineren Ausschnitts erm"oglichte es im Rahmen dieser Arbeit eine genauere Untersuchung durchzuf"uhren als das auf dem gesamten Stadtgebiet der Stadt Darmstadt der Fall w"are.
Die Einschr"ankung auf das verkleinerte Gebiet begr"undet sich aus der Menge der zu betrachtenden Daten. Das Betrachten eines kleineren Ausschnitts erm"oglichte es im Rahmen dieser Arbeit eine genauere Untersuchung durchzuf"uhren als das auf dem gesamten Stadtgebiet der Stadt Darmstadt der Fall w"are. Näheres wird im Kapitel [Daten] beschrieben.\\
Dabei erwies sich den Zusammenhang zwischen zwei Sensorwerten zweier Kreuzungen herzustellen als elementares Problem, welches 'Zeitproblem' getauft wurde. Es beschreibt, das es nicht trivial ist festzustellen, welcher Sensorwert zur Zeit X in Beziehung zu einem anderen Sensorwert zum Zeitpunkt Z steht. Näheres dazu im Kapitel [Berechnung].\\
Durch lineare Gleichungssysteme konnten Verkehrswerte für und zwischen Kreuzungen ausgerechnet werden. Grundlage dieser Berechnung sind Matrizenmultiplikationen, welche in dieser Arbeit direkt am Graphen berechnet werden.
Diese Berechnungen wurden daraufhin mit einer Verkehrszählung überprüft. Da sich die Sensorwerte als besonders ungenau herausgestellt haben, wird nicht nur auf die Genauigkeit der Sensorwerte in dieser Arbeit eingegangen, auch verschiedene Lösungsvorschläge werden diskutiert, wie sich sowohl das 'Zeitproblem' lösen lässt, als auch die Genauigkeit der Sensoren erhöhen lässt.
In die Einleitung gehört:
• Motivation der Arbeit: Warum ist das Thema wichtig? Kann so bleiben mit den Studien etc
• Warum ist die Aufgabe schwer zu lösen? Beschreibung der Problemstellung
• Wie wird die Aufgabe gelöst? Wie ist die Vorgehensweise? Was wird in welchem Kapitel gemacht? Kurzbeschreibung der Kapitel
• Was sind die Ergebnisse?
• eventuell noch erzählen was Vissum macht und hier der aktuelle Stand ist. Weshalb meine Sachen für denen ihre
Sachen wichtig sind...
• PTV Visum4
: Software für Verkehrsanalysen, Verkehrsprognosen und GIS-orientierte Datenverwaltung.
• PTV Vissim5
: Software für mikroskopische Verkehrssimulation

3108
ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/tex/modell.log
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349
ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/tex/modell.tex
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@ -1,28 +1,29 @@
In diesem Kapitel werden verschiedene Modellierungen der Ministadt vorgestellt und erkl"art. Die beiden diskutierten Modelle sind die Darstellung als Matrix und die als Graph. Diese beiden Darstellungen sind untereinander kompatibel, k"onnen deshalb ineinander "uberf"uhrt werden.
In diesem Kapitel werden zwei Modellierungen der Ministadt vorgestellt und erkl"art. Die beiden diskutierten Modelle sind die Darstellung als Matrix und die als Graph. Diese beiden Darstellungen sind untereinander kompatibel, k"onnen deshalb ineinander "uberf"uhrt werden.
Dabei ist der Graph ein n"utzliches Werkzeug der Visualisierung w"ahrend die Matrixdarstellung der Berechnung dient.\\
In der Industrie eingesetzte Software zur Berechnung und Modellierung von Verkehrsfl"ussen, verwenden meistens ein sog. Micro Modell(ZITAT). Ein solches Micro Modell modelliert jedes einzelne Auto, um eine hohe Genauigkeit der Berechnung zu gew"ahrleisten. Allerdings erfordert das neben sehr vielen Messwerten auch einen erheblichen Mehraufwand zur Modellierung.
In dieser Arbeit wird eine Zweistufenmodellierung vorgestellt, welches f"ur Kreuzungen eine genauere Modellierung zul"asst, w"ahrend es f"ur zwischen den Kreuzungen ein ungenauere Modellierung vornimmt. Dies ist sinnvoll, da nur im Kreuzungsbereich Sensoren zur Verf"ugung stehen, w"ahrend kleinere Kreuzungen nicht mit Sensoren best"uckt sind und aus diesem Grund keine qualifiziert Aussage "uber diese gemacht werden kann.
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 vorgenommen wird.
In der Industrie eingesetzte Software zur Berechnung und Modellierung von Verkehrsfl"ussen, verwenden meistens ein sog. Micro Modell(ZITAT). Ein solches Micro Modell modelliert jedes einzelne Auto, um eine hohe Genauigkeit der Berechnung zu gew"ahrleisten. Allerdings erfordert das neben sehr vielen Messwerten auch einen erheblichen Mehraufwand zur Modellierung.\\
In dieser Arbeit wird eine Zweistufenmodellierung vorgestellt, welches f"ur Kreuzungen eine genauere Modellierung zul"asst, w"ahrend es f"ur zwischen den Kreuzungen ein ungenauere Modellierung vornimmt. Dies ist sinnvoll, da nur im Kreuzungsbereich Sensoren zur Verf"ugung stehen, w"ahrend kleinere Kreuzungen und Straßenzüge nicht mit Sensoren best"uckt sind und aus diesem Grund keine qualifiziert Aussage "uber diese gemacht werden kann.\\
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. So kann beispielsweise der Rückfluss von Autos, welche eine sog. 'U-Turn' an einer Kreuzung vollführen, nicht mit dem entwickelten Modell modelliert werden.\\
Dabei wurde nicht das gesamte Stadtgebiet der Stadt Darmstadt modelliert, sondern nur ein kleiner Ausschnitt, die sog. 'Ministadt'. Sie hat eine große Anzahl an verbauten Sensoren in ihrem Gebiet, sowie Einbahnstraßen, Einspursensoren, Mischspursensoren und Validierungssensoren.
\subsection{Modell der Ministadt}{
Die 'Ministadt' enth"alt folgende mit Sensoren best"uckte Kreuzungen: A3, A4, A5, A12, A23, A28, A29, A46, A59, A104.
Die 'Ministadt' enth"alt zehn mit Sensoren best"uckte Kreuzungen. Diese Kreuzungen werden mit A3, A4, A5, A12, A23, A28, A29, A46, A59 und A104 bezeichnet. Die Bezeichnung stammt dabei aus der CAD-Übersichts-Kart der Stadt Darmstadt, die uns zur Verfügung steht.[]
Um ein Modell zu erstellen, muss man sich der Realit"at bewusst werden und diese (partiell) im Computer abbilden (ZITAT).
F"ur das hier entwickelte Stra"senmodell wurden folgende Objekte definiert und modelliert:
\begin{enumerate}
\item{Stra"se: Eine Stra"se, auf der Autos fahren d"urfen. Sie ist nicht mit Sensoren best"uckt.}
\item{Kreuzung: Eine Kreuzung ist das Zusammentreffen von Stra"sen. Sie kann mit Sensoren best"uckt sein, welche den Verkehr messen.}
\item{Sensoren: Sensoren messen den Verkehr an dem Punkt des Verkehrsnetzes, an dem sie Verbaut sind.}
\item{Virtuelle Sensoren: Punkte welche das Stra"sennetz aufspannen, f"ur welche allerdings keine Messwerte vorliegen.}
\item{Sensoren: Sensoren messen den Verkehr an dem Punkt des Verkehrsnetzes, an dem sie verbaut sind. Sensoren seien dabei nur diejenigen Sensoren, welche im Kreuzungseingangsbreich verbaut sind.}
\item{Virtuelle Sensoren: Punkte im Stra"sennetz, f"ur welche allerdings keine Messwerte vorliegen.}
\item{Validierungssensoren: Validierungssensoren sind Sensoren, welche im Kreuzungsausgangsbereich verbaut sind.}
\end{enumerate}
Virtuelle Sensoren weisen dabei das gleiche Verhalten wie Sensoren auf. Sie werden auf die gleiche Weise modelliert und lassen sie ebenfalls in verschiedene Klassen aufteilen, wie weiter unten beschrieben.
Bevor die Modellierung im Computer beginnen kann, ist es hilfreich manuell Zeichnungen von den Kreuzungen anzufertigen. Die gew"ahlte intuitive Modellierung entspricht in etwa der, welche sp"ater im Computer entsteht. Die Grundlage f"ur diese Modellierung sind die CAD-Zeichnungen der Kreuzungen der Stadt Darmstadt. Sie werden im Kapitel [Daten] genauer beschrieben.
Bevor allerdings die Modellierung im Computer beginnen kann, ist es hilfreich manuell Zeichnungen von den Kreuzungen anzufertigen. Die gew"ahlte intuitive Modellierung entspricht in etwa der, welche sp"ater im Computer entsteht. Die Grundlage f"ur diese Modellierung sind die CAD-Zeichnungen der Kreuzungen der Stadt Darmstadt. Sie werden im Kapitel [Daten] genauer beschrieben.
Um eine "Ubersicht "uber das zu betrachtende Gebiet der 'Ministadt' zu erhalten wurde
eine "Ubersicht "uber alle Kreuzungen in dem gesamten betrachteten Gebiet erstellt. In dieser Modellierung entfallen alle Seitenstra"sen und Zwischenkreuzungen ohne Sensoren.
Die Zwischenkreuzungen entfallen, da keinerlei Messdaten f"ur diese Kreuzungen vorhanden sind.
Die Zwischenkreuzungen entfallen, da keinerlei Messdaten f"ur diese Kreuzungen vorhanden sind, weshalb die Kreuzungsübersicht eine Verallgemeinerung des Verkehrsnetzes darstellt. Es werden dabei nur sensorbestückte Kreuzungen aufgezeigt.
Rechtecke modellieren dafür die betrachteten Kreuzungen, Kreise die nicht mehr modellierten Nachbarkeuzungen. Pfeile weisen dabei auf, in welche Richtung der Verkehr, regelkonform fließen darf. So ist von der Kreuzung A30 nach A104 eine Einbahnstraße an den einfachen Pfeilen zu erkennen, während Straßen, welche in beide Richtungen befahren werden können mit Doppelpfeilen dargestellt werden.
\begin{figure}[htbp!]
\centering
@ -30,25 +31,32 @@ Die Grundannahme f"ur das Modell ist, dass sich die Verkehrsteilnehmer an die St
\caption{Kreuzungs"ubersicht 'Ministadt'in der Stadt Darmstadt}
\end{figure}
Die einzelnen Kreuzungen lassen sich dagegen sehr gut auf Sensorebene darstellen. Sensoren sind dabei in zwei Klassen zu unterteilen:
Während kleiner Kreuzungen in der Kreuzungsübersicht entfallen, so können die modellierten Kreuzungen wesentlich genauer dargestellt werden. Sie lassen sich sehr gut auf Sensorebene modellieren. Neben den realen Sensoren erhält jede Kreuzung jeweils bis zu vier Ein- und Ausgänge, modelliert als 'virtuelle Sensoren'. Die Sensoren werden dabei nach den jeweiligen Kreuzungseingängen platziert, auf dem sie in der Realität in der Straße verbaut sind. Validierungssensoren sind solche welche Rückschlüsse auf andere Sensoren der Kreuzung zulassen. Sie werden in der manuellen Modellierung aufgezeigt. In der Matrixdarstellung findet sich allerdings keinen Platz für diese, da sie eine Grundannahme der Berechnung verletzte:
'Sensoren verbinden einen virtuellen Kreuzungseingang mit einem virtuellen Kreuzungsausgang.' Wie sich Sensoren mit Validierungssensoren validieren lassen wird im Kapitel [Berechnung] genauer behandelt.\\
Für alle Sensoren wurde jedoch eine Unterteilung in zwei Klassen vorgenommen:
\begin{itemize}
\item{Einspursensor: Ein Auto auf dieser Spur kann die Kreuzung nur in genau eine Richtung verlassen.}
\item{Mischspursensor: Ein Auto auf dieser Spur kann die Kreuzung in mehr als eine Richtung verlassen.}
\end{itemize}
Die Zuordnung der Sensoren zu ihren Klassen erfolgte mithilfe der CAD-Zeichnungen der Kreuzungen, welche die Stadt Darmstadt zur Verf"ugung stellte. Die beiden Sensortypen k"onnen jeweils nochmal unterschieden werden. Einspursensoren unterteilen sich nochmals in drei Subklassen:
Die Zuordnung der Sensoren zu ihren Klassen erfolgte mithilfe der CAD-Zeichnungen der Kreuzungen, welche die Stadt Darmstadt zur Verf"ugung stellte.
Die beiden Sensorklassen k"onnen jeweils nochmals in Subklassen unterschieden werden. Einspursensoren unterteilen sich dabei in drei Subklassen:\\
\begin{itemize}
\item{Geradeaus}
\item{Links}
\item{Rechts}
\item{Einspur - Geradeaus}
\item{Einspur - Links}
\item{Einspur - Rechts}
\end{itemize}
Mischspursensoren dagegen lassen sich in vier Subklassen unterteilen:
\begin{itemize}
\item{Geradeaus + Rechts}
\item{Geradeaus + Links}
\item{Geradeaus + Rechts + Links}
\item{Rechts + Links}
\item{Mischspur - Geradeaus + Rechts}
\item{Mischspur - Geradeaus + Links}
\item{Mischspur - Geradeaus + Rechts + Links}
\item{Mischspur - Rechts + Links}
\end{itemize}
Alle diese Sensorklassen und Subklassen sind in dem betrachteten Ausschnitt von Darmstadt enthalten.\\
Für die Modellierung der Kreuzungen sind mehr Daten, die Induktionsschleifenwerte bekannt. Sie werden auf Sensorebene modelliert. Sensoren werden als Achtecke mit aufgetragenen Fließrichtungen dargestellt. Straßen werden, analog zur Kreuzungsübersicht als Pfeile mit ihrer Fließrichtung eingezeichnet.
Dekoriert wird ein Kreuzungsbild dabei mit bis zu acht virtuellen Knoten, jeweils ein rechteckiger für den jeweiligen Kreuzungsausgang, ein runden jeweils für den Kreuzungseingang.\\
\begin{figure}[htbp!]
\centering
@ -56,8 +64,12 @@ Die Grundannahme f"ur das Modell ist, dass sich die Verkehrsteilnehmer an die St
\caption{Kreuzung A59}
\end{figure}
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, so 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 Gesammtverkehrssituation. Sie dient wie der Name schon sagt der "Ubersicht. Ein wesentliches Ziel ist es Verkehrsdaten f"ur dieses Modell zu errechnen, da wir keine Informationen "uber die einzelnen Kreuzungen zur Verf"ugung haben
Wie in Figur [] zu erkennen sind in der Kreuzung A23 zwei Validierungssensoren verbaut. Die manuelle Modellierung verbindet diese mit den entsprechenden Eingangssensoren. Dies ist zwar korrekt, aber erwies sich für die Berechnung als hinderlich. Aus diesem Grund werden bei der computergestützten Modellierung die Eingangssensoren direkt mit den jeweiligen Ausgängen verbunden.\\
Diese intuitive Modellierung auf zwei Ebenen hat sich sowohl aus "Ubersichtsgr"unden, als auch f"ur die Berechnung als sinnvoll erwiesen. W"ahrend ein Kreuzungsbild eine wesentlich genauere Abbildung der Realit"at ist, so 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 Gesammtverkehrssituation. Sie dient wie der Name schon sagt, der "Ubersicht. Ein wesentliches Ziel ist es Verkehrsdaten f"ur dieses Modell zu errechnen oder abzuschätzen, da zwar Informationen "uber die einzelnen Kreuzungen zur Verf"ugung stehen, allerdings diese noch nicht auf ein Gesamtbild des Verkehrs übertragen werden kann.\\
Das entwickelte, manuell modellierte Modell hat folgende zwei Ansichten:
\begin{itemize}
\item{Eine "Ubersicht "uber die Kreuzungen (Macro Modell).}
\item{Eine "Ubersicht "uber eine Kreuzung (Micro Modell).}
@ -70,17 +82,18 @@ Die Grundannahme f"ur das Modell ist, dass sich die Verkehrsteilnehmer an die St
\end{itemize}
.
Dagegen sind f"ur Kreuzungen mehr Daten vorhanden und man kann eine genauere Modellierung vornehmen.
Der Zwischenkreuzungsgraph modelliert nun den Zusammenhang zwischen den Kreuzungen reduziert auf 'in welche Richtung kann das Auto von Kreuzung x fahren'. Dies entspricht auch der Sensorverteilung, die ausschlie"slich auf Kreuzungen auftreten und nicht auf Stra"sen zu finden sind.\\
Die schw"ache des Modells ist die Annahme, dass ein Auto in Luftlinie von eingangssensor zum Ausgangssensor f"ahrt und keine Geoinformationen "uber die Kante zur Verf"ugung stehen.
Der Kreuzungsübersichtsgraph modelliert nun den Zusammenhang zwischen den Kreuzungen reduziert auf 'in welche Richtung kann das Auto von Kreuzung x fahren'. Dies entspricht auch der Sensorverteilung, die, in der Stadt Darmstadt, ausschlie"slich auf Kreuzungen auftreten und nicht auf Stra"sen zu finden sind.\\
Die schw"ache des Modells ist die Annahme, dass ein Auto in Luftlinie von Eingangssensor zum Ausgangssensor f"ahrt und keine Geoinformationen "uber die Kanten, die Straßen, zur Verf"ugung stehen, auch wenn diese in der manuellen Modellierung angedeutet sind.
}
\subsection{Modell als Graph}{
Ein naheliegender Modellierungsansatz ist es, das Stra"sennetz als Graph zu modellieren. Dies eignet sich nicht nur, da Graphen sehr gut erforscht und viele Algorithmen auf ihnen zur Verf"ugung stehen, sonder auch, weil die intuitiv gew"ahlte manuelle 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 Matrizen-Rechnungen an Graphen zu vollf"uhren erweist sich als n"utzlich. Graphen bieten dabei zwei Modellierungseinheiten, Knoten und Kanten. Kanten verbinden dabei zwei Knoten. Da Einbahnstra"sen oder sogar einzelne Spuren modelliert werden m"ussen, w"ahlt man einen gerichteten Graphen.
Ein naheliegender Modellierungsansatz ist es, das Stra"sennetz als Graph zu modellieren. Dies eignet sich nicht nur, da Graphen sehr gut erforscht und viele Algorithmen auf ihnen zur Verf"ugung stehen, sonder auch, weil die intuitiv gew"ahlte manuelle 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 Matrizen-Rechnungen an Graphen zu vollf"uhren erweist sich als n"utzlich. Graphen bieten dabei zwei Modellierungseinheiten, Knoten und Kanten.\\
Definition Graph Kanten verbinden dabei zwei Knoten.\\
Da Einbahnstra"sen oder sogar einzelne Spuren modelliert werden m"ussen, w"ahlt man einen gerichteten Graphen.
Da sich die Zweistufenmodellierung als n"utzlich erwiesen hat, wird auch diese als Graph 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 Stra"sen als Kanten.
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.
Zur modellierung am Computer wird auf die Java Bibliothek JGraphT zur"uckgegriffen. Sie erlaubt es, dank moderner 'Templatisierung', Graphen mit belieben 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, welche eine Visualisierungschnittstelle mitbringt.
Zur Modellierung am Computer wird auf die Java Bibliothek JGraphT zur"uckgegriffen. Sie erlaubt es, dank moderner 'Templatisierung'[], Graphen mit belieben 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, welche eine Visualisierungschnittstelle für Graphen mitbringt.
Es soll dabei die Knoten des Kreuzungs"ubersichtsgraphen die Graphen der einzelnen Kreuzungen enthalten um den Zusmmenhalt des Modells zu gew"ahrleisten.
@ -100,43 +113,52 @@ Die Grundannahme f"ur das Modell ist, dass sich die Verkehrsteilnehmer an die St
\item{ST: Stra"se}
\end{itemize}
Ein Sensor kann dabei folgende Werte halten:
\begin{lstlisting}
public class SE {
public int ID;
public String name;
public float lat;
public float lon;
public String crossroad;
public int sensorType;
public int toSensorLeftID;
public int toSensorStraightID;
public int toSensorRightID;
public int multipleOutputDirections;
public int fromVirtualSensorID;
public String outXR = null;
public String inXR = null;
public VL value = null;
public VL test_value = null;
}
\end{lstlisting}
Dies entspricht dem Datenbankschema in dem die Daten auf einem MYSQL-Server gespeichert werden. N"ahres dazu ist im Kapitel [Daten] zu finden. Ein Sensor kann dabei entweder ein 'Value' halten, welches von Sensoren gemessen oder berechnet wurde. Das Test Value dient der Validierung, um einen zweiten Wert mit dem berechneten oder gemessenen Wert zu vergleichen. outXR und inXR bezeichnen jeweils den Namen der Kreuzung von dem der Verkehr kommt bzw flie"st, wenn er "uber diesen Sensor f"ahrt.
Ein Sensor kann dabei folgende Werte halten:\\
% optionen für listings
\lstset{frame=single,language=java,numbers=left,numberstyle=\tiny\color{gray},numberbychapter=t,frame=shadowbox,rulesepcolor=\color{gray},tabsize=2}
\hspace*{\dimexpr\fboxsep+\fboxrule+1em}%
\begin{minipage}[t]{\dimexpr\textwidth-3\fboxsep-2\fboxrule-1em}
\begin{lstlisting}[caption={[abc] Die Sensorklasse SE}, label={listing1}, captionpos=bsec]
public class SE {
public int ID;
public String name;
public float lat;
public float lon;
public String crossroad;
public int sensorType;
public int toSensorLeftID;
public int toSensorStraightID;
public int toSensorRightID;
public int multipleOutputDirections;
public int fromVirtualSensorID;
public String outXR = null;
public String inXR = null;
public VL value = null;
public VL test_value = null;
}
\end{lstlisting}
\end{minipage}
Dies entspricht dem Datenbankschema in dem die Daten auf einem MYSQL-Server gespeichert werden. N"ahres dazu ist im Kapitel [Daten] zu finden. Ein Sensor kann dabei einen Wert im Feld 'Value' halten, welches von einer Induktionsschleife auf der Stra"se gemessen wurde. Für virtuelle Sensoren liegen keine Sensordaten vor. Der Wert 'Value' soll berechnet werden. Das Test Value dient der Validierung der Sensoren, um einen gemessenen Wert mit einem Berechneten vergleichen. outXR und inXR bezeichnen jeweils den Namen der Kreuzung von dem der Verkehr kommt bzw. wohin er flie"st, wenn er "uber den Sensor f"ahrt.
Eine Stra"se h"alt dagegen nur die Information der Abbiegewahrscheinlichkeit.
\begin{lstlisting}
public class ST extends DefaultEdge{
public float propagation = 0.0f;
public String target = "";
public String source = "";
}
\end{lstlisting}
Die Werte 'Target' und 'Source' geben den weiligen namen der n"achsten Kreuzung an. Dies dient nicht der Berechnung, sondern der Darstellung, um zwei Fl"usse unterscheiden zu k"onnen wird jeweils entweder 'Source' oder 'Target' mit angegeben.
Eine Stra"se h"alt dagegen nur die Information der Abbiegewahrscheinlichkeit.\\
% optionen für listings
\lstset{frame=single,language=java,numbers=left,numberstyle=\tiny\color{gray},numberbychapter=t,frame=shadowbox,rulesepcolor=\color{gray},tabsize=2}
\hspace*{\dimexpr\fboxsep+\fboxrule+1em}%
\begin{minipage}[t]{\dimexpr\textwidth-3\fboxsep-2\fboxrule-1em}
\begin{lstlisting}[caption={[abc] Die Straßenklasse ST}, label={listing1}, captionpos=bsec]
public class ST extends DefaultEdge{
public float propagation = 0.0f;
public String target = "";
public String source = "";
}
\end{lstlisting}
\end{minipage}
Die Werte 'Target' und 'Source' geben den jeweiligen Namen der n"achsten Kreuzung an. Dies dient nicht der Berechnung, sondern ausschließlich der Darstellung, um bei einer Straße, welche in beide Richtungen befahrbar ist, beide Fl"usse unterscheiden zu k"onnen. Dazu wird jeweils entweder 'Source' oder 'Target' für jede Kante mit angegeben.
}
\subsubsection{Kreuzungs"ubersicht}{
Da Graphen nur Knoten und Kanten haben m"ussen alle zu modellierenden Elemente entweder Knoten oder Kante sein. Folgende festlegungen wurden f"ur diese Arbeit dabei getroffen:
Auch hier ist eine Reduktion auf Knoten und Kanten notwendig, um die Kreuzungsübersicht als graph darstellen zu können. Folgende intuitive Festlegungen wurden f"ur diese Arbeit dabei getroffen:
\begin{itemize}
\item{Stra"se sei eine Kante}
\item{Kreuzung sei ein Knoten}
@ -156,26 +178,32 @@ Die Grundannahme f"ur das Modell ist, dass sich die Verkehrsteilnehmer an die St
\item{ST: Stra"se}
\end{itemize}
'XR' entspricht dabei dem oben beschrieben Graphen der Kreuzung, ST ist eine Stra"se, wie oben beschrieben.
\begin{lstlisting}
public class XR {
public int ID;
public String name;
public float lat;
public float lon;
public String in1_crossroad;
public String in2_crossroad;
public String in3_crossroad;
public String in4_crossroad;
public String out1_crossroad;
public String out2_crossroad;
public String out3_crossroad;
public String out4_crossroad;
public String comment;
public ListenableDirectedGraph<SE, ST> sensorGraph = new ListenableDirectedGraph<>(ST.class);
}
\end{lstlisting}
'XR' entspricht dabei dem oben beschrieben Graphen der Kreuzung, ST ist eine Stra"se, wie oben beschrieben.\\
% optionen für listings
\lstset{frame=single,language=java,numbers=left,numberstyle=\tiny\color{gray},numberbychapter=t,frame=shadowbox,rulesepcolor=\color{gray},tabsize=2}
\hspace*{\dimexpr\fboxsep+\fboxrule+1em}%
\begin{minipage}[t]{\dimexpr\textwidth-3\fboxsep-2\fboxrule-1em}
\begin{lstlisting}[caption={[abc] Die Kreuzungsklasse XR}, label={listing1}, captionpos=bsec]
public class XR {
public int ID;
public String name;
public float lat;
public float lon;
public String in1_crossroad;
public String in2_crossroad;
public String in3_crossroad;
public String in4_crossroad;
public String out1_crossroad;
public String out2_crossroad;
public String out3_crossroad;
public String out4_crossroad;
public String comment;
public ListenableDirectedGraph<SE, ST> sensorGraph
= new ListenableDirectedGraph<>(ST.class);
}
\end{lstlisting}
\end{minipage}
Auch hier entsprechen die gespeicherten Werte denen, welche in der Datenbank zu einer Kreuzung abgespeichert sind. N"aheres dazu im Kapitel [Daten].
'Sensorgraph' vom Type 'ListenableDirectedGraph' ist dabei eine Klasse des JGraphT Frameworkes, um Graphen zu speichern. Der 'sensorGrpah' enth"alt eine Kreuzung als Graph aufgebaut.
@ -191,12 +219,13 @@ Die Grundannahme f"ur das Modell ist, dass sich die Verkehrsteilnehmer an die St
Die Ausgangsmatrize zeigt auf, von welchem Sensor welcher Ausgang einer Kreuzung bedient wird.
Hierf"ur werden alle Ausg"ange einer Kreuzung auf der Y-Achse der Matrix verzeichnet, alle Sensoren dieser Kreuzung auf der X-Achse. Besteht eine Verbindung zwischen Sensor und Ausgang so kann an der entsprechenden Stelle der Matrix eine Verbindung markiert werden (1). Besteht dagegen keine Verbindung wird das ebenfalls markiert (0).
Am Beispiel der Kreuzung A23 sei das hier demonstriert.
Am Beispiel der Kreuzung A23 sei das hier demonstriert.\\
\begin{figure}[htbp!]
\centering
\fbox{\includegraphics[width=0.5\textwidth-2\fboxsep-2\fboxrule]{ext/KreuzungA23}}
\caption{Kreuzung A23}
\caption{Kreuzung A23}
\end{figure}
$\begin{Bmatrix}
& A12 & A4 & A104 \\
D1 & 0 & 1 & 1 \\
@ -211,12 +240,12 @@ Die Grundannahme f"ur das Modell ist, dass sich die Verkehrsteilnehmer an die St
D10 & 0 & 0 & 1 \\
D13 & 0 & 0 & 0 \\
D14 & 0 & 0 & 0
\end{Bmatrix}$
\end{Bmatrix}$
Diese Matrix wird als Ausgangsmatrix bezeichnet. D13 und D14 werden hier nicht verbunden, da es sich um Validierungssensoren handelt. Diese kann die Matrix nicht darstellen, ohne später in Unsauberkeiten in der Berechnung zu laufen.
}
\subsubsection{Eingansmatrix}{
\subsubsection{Eingangsmatrix}{
Um nicht nur die Virtuellen Ausg"ange zu modellieren, sondern auch die Eing"ange ist eine zweite Matrix n"otig, die
die Eing"ange mit den Sensoren verbindet. Die Virtuellen Eing"ange werden hierf"ur auf der X-Achse aufgetragen, alle
Sensoren werden auf der Y-Achse der Matrix eingezeichnet.
@ -251,4 +280,150 @@ Die Grundannahme f"ur das Modell ist, dass sich die Verkehrsteilnehmer an die St
Sensor[] in der Ausgangsmatrix f"ur die Zeile [][] eintr"agt. Die Berechnung der Geradeausspur ist dann wie folgend: [] - [] = A.
}
}
+1
\subsection{Datenbankmodell}{
Um mit einem Programm schneller und einfacher auf Die Daten zuzugreifen, bietet es sich an diese in einem Datenbank Server abzuspeichern. Hierfür wurde eine Datenbankschema erstellt, um alle Informationen, die von dem entwickelten Modell zur Visualisierung und Berechnung ben"otigte Informationen zu speichern vermag.
Folgende Informationen wurden in der Datenbank abgespeichert:
\begin{itemize}
\item{Der Graph einer Kreuzung muss in der Datenbank gespeichert werden. Das umfasst Sensoren, virtuelle Sensoren und die Verbindungen zwischen diesen.}
\item{Der Graph der Kreuzungsübersicht muss ebenfalls gespeichert werden. Das umfasst die bereits in Punkt 1 erw"ahnten Kreuzungen und deren Verbindungen untereinandern.}
\item{Die Abbiegewahrscheinlichkeit welche der richtigen Verbindungen zwischen Sensor und entsprechendem virtuellen Kreuzungsausgang zugordnet ist.}
\end{itemize}
\subsubsection{Datenbank Schema}{
Das Datenbankschema für Sensoren sieh wie folgt aus:\\
% optionen für listings
\lstset{frame=single,language=java,numbers=left,numberstyle=\tiny\color{gray},numberbychapter=t,frame=shadowbox,rulesepcolor=\color{gray},tabsize=2}
\hspace*{\dimexpr\fboxsep+\fboxrule+1em}%
\begin{minipage}[t]{\dimexpr\textwidth-3\fboxsep-2\fboxrule-1em}
\begin{lstlisting}[caption={[abc] Die Kreuzungsklasse XR}, label={listing1}, captionpos=bsec]
CREATE TABLE `bt_Sensors` (
`ID` INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT ' ',
`name` VARCHAR(45) NOT NULL COLLATE 'latin1_german1_ci',
`lat` DOUBLE NOT NULL,
`long` DOUBLE NOT NULL,
`crossroad` VARCHAR(45) NOT NULL COLLATE 'latin1_german1_ci',
`sensorType` VARCHAR(45) NOT NULL COLLATE 'latin1_german1_ci',
`toSensorLeftID` INT(11) NULL DEFAULT NULL,
`toSensorStraightID` INT(11) NULL DEFAULT NULL,
`toSensorRightID` INT(11) NULL DEFAULT NULL,
`multipleOutputDirections` TINYINT(1) NULL DEFAULT NULL,
`fromVirtualSensorID` INT(11) NULL DEFAULT NULL,
`outXR` VARCHAR(50) NULL DEFAULT NULL COLLATE 'latin1_german1_ci',
`inXR` VARCHAR(50) NULL DEFAULT NULL COLLATE 'latin1_german1_ci',
PRIMARY KEY (`ID`)
)
COLLATE='latin1_german1_ci'
ENGINE=MyISAM
AUTO_INCREMENT=167;
\end{lstlisting}
\end{minipage}
Dabei ist die ID ein eindeutiges Merkmahl des Sensors. Der Sensorname dagegen ist nur innerhalb einer Kreuzung eindeutig. So ist auf Kreuzung [] ein Sensor [] zu finden, sowie auf [] einen mit dem selben Namen. Dementsprechend sind Verknüpfungen unter den Sensoren über die Sensorid identifiziert. Diese Verknüpfungen werden über die Felder 'toSensorLeftID', 'toSensorStraightID' und 'toSensorRightID' modelliert und erlauben es den Graphen aufzubauen. Verbindungen zwischen Knoten werden dabei in Verkehrsflussrichtung gespeichert.
Lat und Long bestimmen die Position des Sensors. Diese Informationen wurden mithilfe des Tools [] gewonnen, sofern diese noch nicht in der Datenbank vorhanden waren.
In der Spalte 'sensorType' wird der Type des Sensors gespeichert. Eine zus"atzliche Tabelle erlaubt es Einzelheiten zu den einzelnen Sensoretypen zu definieren.\\
% optionen für listings
\lstset{frame=single,language=java,numbers=left,numberstyle=\tiny\color{gray},numberbychapter=t,frame=shadowbox,rulesepcolor=\color{gray},tabsize=2}
\hspace*{\dimexpr\fboxsep+\fboxrule+1em}%
\begin{minipage}[t]{\dimexpr\textwidth-3\fboxsep-2\fboxrule-1em}
\begin{lstlisting}[caption={[abc] Die Kreuzungsklasse XR}, label={listing1}, captionpos=bsec]
CREATE TABLE `bt_sensor_types` (
`ID` INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`type` VARCHAR(35) NOT NULL COLLATE 'latin1_german1_ci',
`comment` VARCHAR(200) NULL DEFAULT NULL COLLATE 'latin1_german1_ci',
PRIMARY KEY (`ID`)
)
COLLATE='latin1_german1_ci'
ENGINE=MyISAM
AUTO_INCREMENT=5;
\end{lstlisting}
\end{minipage}
In dieser Arbeit wird nur auf die im Kapitel [Modell] definierten Sensortypen zurückgegriffen. Da die Richtung der Sensoren über ihre Verbindungen zu anderen Knoten definiert sind, wurden nur die Typen 'Sensor' und 'Virtueller Sensor' benutzt. Diese Datenbankstruktur erlaubt es allerdings durch hinzufügen einer Zeile zu sensortypes einen neuen Sensortyp zu definieren, auf den ein ein Algorithmus besonders reagiert.\\
Die Definition für Kreuzungen ist dagegen deutlich einfacher. Da jede Kreuzung, die Modelliert wurde h"ochsten vier Ausg"ange hat, müssen 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 realativ zu anderen Objekten der Modellierung, darstellen zu k"onnen. Die Kreuzungsnamen sind in der Stadt Darmstadt eindeutig.\\
% optionen für listings
\lstset{frame=single,language=java,numbers=left,numberstyle=\tiny\color{gray},numberbychapter=t,frame=shadowbox,rulesepcolor=\color{gray},tabsize=2}
\hspace*{\dimexpr\fboxsep+\fboxrule+1em}%
\begin{minipage}[t]{\dimexpr\textwidth-3\fboxsep-2\fboxrule-1em}
\begin{lstlisting}[caption={[abc] Die Kreuzungsklasse XR}, label={listing1}, captionpos=bsec]
CREATE TABLE `bt_Crossroads` (
`ID` INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`name` VARCHAR(45) NOT NULL COLLATE 'latin1_german1_ci',
`lat` DOUBLE NOT NULL,
`long` DOUBLE NOT NULL,
`in1_crossroad` VARCHAR(45) NULL DEFAULT NULL COLLATE 'latin1_german1_ci',
`in2_crossroad` VARCHAR(45) NULL DEFAULT NULL COLLATE 'latin1_german1_ci',
`in3_crossroad` VARCHAR(45) NULL DEFAULT NULL COLLATE 'latin1_german1_ci',
`in4_crossroad` VARCHAR(45) NULL DEFAULT NULL COLLATE 'latin1_german1_ci',
`out1_crossroad` VARCHAR(45) NULL DEFAULT NULL COLLATE 'latin1_german1_ci',
`out2_crossroad` VARCHAR(45) NULL DEFAULT NULL COLLATE 'latin1_german1_ci',
`out3_crossroad` VARCHAR(45) NULL DEFAULT NULL COLLATE 'latin1_german1_ci',
`out4_crossroad` VARCHAR(45) NULL DEFAULT NULL COLLATE 'latin1_german1_ci',
`comment` VARCHAR(45) NULL DEFAULT NULL COLLATE 'latin1_german1_ci',
PRIMARY KEY (`ID`),
UNIQUE INDEX `name_UNIQUE` (`name`)
)
COLLATE='latin1_german1_ci'
ENGINE=MyISAM
AUTO_INCREMENT=17;
\end{lstlisting}
\end{minipage}
Die Tabelle Values enth"alt aufbereitete Induktionsschleifenwerte. Diese werden aus der MYSQL-Datenbank des Projekts [] extrahiert, um das manuelle Parsen der CSV-Dateien zu umgehen.
Sensoren werden hierfür mit ihrer eindeutigen ID identifiziert. Durch filtern der spalte 'timestamp' ist es m"oglich beliebige Zeitpunkte aus der Datenmenge zu extrahieren.\\
% optionen für listings
\lstset{frame=single,language=java,numbers=left,numberstyle=\tiny\color{gray},numberbychapter=t,frame=shadowbox,rulesepcolor=\color{gray},tabsize=2}
\hspace*{\dimexpr\fboxsep+\fboxrule+1em}%
\begin{minipage}[t]{\dimexpr\textwidth-3\fboxsep-2\fboxrule-1em}
\begin{lstlisting}[caption={[abc] Die Kreuzungsklasse XR}, label={listing1}, captionpos=bsec]
CREATE TABLE `bt_Values` (
`ID` INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`sensor_ID` INT(11) NOT NULL,
`count` INT(11) NULL DEFAULT NULL,
`load` FLOAT NULL DEFAULT NULL,
`timestamp` BIGINT(20) NOT NULL,
`out1_flow` FLOAT NULL DEFAULT NULL,
`out2_flow` FLOAT NULL DEFAULT NULL,
`out3_flow` FLOAT NULL DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`ID`)
)
COLLATE='latin1_german1_ci'
ENGINE=MyISAM
AUTO_INCREMENT=87;
\end{lstlisting}
\end{minipage}
Die Tabelle FlowStatistics h"alt Abbiegewahrscheinlichkeiten für Sensoren.
Die Sensoren werden dabei über Kreuzungs- und Sensorname identifiziert, da Sensornamen nicht eindeutig für alle Kreuzungen sind.\\
% optionen für listings
\lstset{frame=single,language=java,numbers=left,numberstyle=\tiny\color{gray},numberbychapter=t,frame=shadowbox,rulesepcolor=\color{gray},tabsize=2}
\hspace*{\dimexpr\fboxsep+\fboxrule+1em}%
\begin{minipage}[t]{\dimexpr\textwidth-3\fboxsep-2\fboxrule-1em}
\begin{lstlisting}[caption={[abc] Die Kreuzungsklasse XR}, label={listing1}, captionpos=bsec]
CREATE TABLE `bt_FlowStatisticsFullCleaned` (
`Crossroad` CHAR(50) NOT NULL COLLATE 'latin1_german1_ci',
`Sensor` CHAR(50) NOT NULL COLLATE 'latin1_german1_ci',
`leftPercentage` FLOAT NULL DEFAULT NULL,
`leftSensor` CHAR(50) NULL DEFAULT NULL COLLATE 'latin1_german1_ci',
`straightPercentage` FLOAT NULL DEFAULT NULL,
`straightSensor` CHAR(50) NULL DEFAULT NULL COLLATE 'latin1_german1_ci',
`rightPercentage` FLOAT NULL DEFAULT NULL,
`rightSensor` CHAR(50) NULL DEFAULT NULL COLLATE 'latin1_german1_ci',
`timestamp` BIGINT(20) NOT NULL,
`intervall` INT(11) NOT NULL,
PRIMARY KEY (`Crossroad`, `Sensor`),
INDEX `index_timestamp` (`timestamp`),
INDEX `index_sensorID` (`leftSensor`)
)
COLLATE='latin1_german1_ci'
ENGINE=MyISAM;
\end{lstlisting}
\end{minipage}
}

32
ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/tex/propziel.tex Normal file
View File

@ -0,0 +1,32 @@
Some text
\subsection{Das Zeitproblem}{
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 stellen. 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 festgetsllt werden wann ein Auto, welches an Kreuzung A "uber den Sensor gefahren ist, an Kreuzung B ankommt und dort "uber den Sensor f"ahrt.
Eine 'Verfolgung' eines Autos ist somit nicht m"oglich, da nicht festgestellt werden kann, wie weit es bis zur n"achsten Momentaufnahme gekommen ist.
Ein Naiver Ansatz f"ur viele Berechnungen ist es den Ausgangswerte einer Kreuzung an den Eingang der n"achsten zu legen. Dieses Verfahren ist allerdings problematisch, da die Sensorwerte im einem Regelm"a"sigen Abstand gemessen werden, ein Auto sich allerdings nicht daran halten muss. Es k"onnte also zwei kreuzungen oder 1,5 in einer Zeiteinheit hinter sich lassen.
}
\subsection{Das Abbiegeproblem}{
Das 'Abbiegeproblem' ist auf zu wenige Sensorwerte zur"uckzuf"uhren. In den Kreuzungen von Darmstadt sind die Induktionsschleifen am Kreuzungseingang verbaut, allerdings nicht am Kreuzungs Ausgang(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 gefahren sind. Um den Fluss trotzdem bestimmen zu k"onnen, wird in dieser Arbeit mit Abbiegewahrscheinlichkeiten gerechnet, welche angeben, wieviel Prozent des Verkhrs, welcher "uber einen Sensor f"ahrt, die Kreuzung in welche Richtung verl"asst.
Nachfolgend ein Beispiel einer Kreuzung, der A4, welche an einer Stelle eine Validierung zul"asst.
\begin{figure}[htbp!]
\centering
\fbox{\includegraphics[width=0.5\textwidth-2\fboxsep-2\fboxrule]{ext/KreuzungA4}}
\caption{Kreuzung A4}
\end{figure}
Der Sensor [] kann partiell durch den Sensor [] validiert werden. Da die Autos "uber den Sensor [] in genau zwei Richtungen fahren k"onnen, kann der Fluss eindeutig bestimmt werden und es kann live berechnet werden wieviele Autos, welche "uber den Sensor [] gefahren sind nach rechts abgebogen sind, und wieviele geradeaus gefahren sind.
S[] -> Virtual Out A3 = S[] - S[]
S[] -> Virtual Out A23 = S[]
}
\subsection{Ziel: Werte für virtuelle Sensoren}{
}
\subsection{Ziel: Flüssen zwischen den Kreuzungen}{
}
\subsection{Ziel: Werte für Kreuzungen ohne Sensoren}{
}

450
ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/tex/relatedwork.log
View File

@ -1,450 +0,0 @@
This is pdfTeX, Version 3.1415926-1.40.11 (MiKTeX 2.9) (preloaded format=pdflatex 2013.7.23) 5 AUG 2013 18:06
entering extended mode
**relatedwork.tex
("C:\Daten\source\college\ss2013\Bachelor Thesis\thesis_ug\tex\relatedwork.tex"
LaTeX2e <2009/09/24>
Babel <v3.8l> and hyphenation patterns for english, afrikaans, ancientgreek, ar
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lician, german, german-x-2009-06-19, greek, gujarati, hindi, hungarian, iceland
ic, indonesian, interlingua, irish, italian, kannada, kurmanji, lao, latin, lat
vian, lithuanian, malayalam, marathi, mongolian, mongolianlmc, monogreek, ngerm
an, ngerman-x-2009-06-19, nynorsk, oriya, panjabi, pinyin, polish, portuguese,
romanian, russian, sanskrit, serbian, slovak, slovenian, spanish, swedish, swis
sgerman, tamil, telugu, turkish, turkmen, ukenglish, ukrainian, uppersorbian, u
senglishmax, welsh, loaded.
! LaTeX Error: Missing \begin{document}.
See the LaTeX manual or LaTeX Companion for explanation.
Type H <return> for immediate help.
...
l.1 D
iese Arbeit beschäftigt sich primär mit der analyse eines Sensornetzw...
You're in trouble here. Try typing <return> to proceed.
If that doesn't work, type X <return> to quit.
Missing character: There is no D in font nullfont!
Missing character: There is no i in font nullfont!
Missing character: There is no e in font nullfont!
Missing character: There is no s in font nullfont!
Missing character: There is no e in font nullfont!
Missing character: There is no A in font nullfont!
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Missing character: There is no e in font nullfont!
Missing character: There is no n in font nullfont!
Missing character: There is no . in font nullfont!
Missing character: There is no I in font nullfont!
Missing character: There is no m in font nullfont!
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...
l.6 M
ichael Scholz BA
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3640 words of font info for 14 fonts, out of 3000000 for 9000
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6
ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/tex/relatedwork.tex
View File

@ -6,4 +6,8 @@ vorgestellt.
Michael Scholz BA
Verkehrstools, micro modellierung
Stadt darmstadt monitoring tool, unsofisticated
Christians verkehrstools
Christians verkehrstools
diplomarbeit mazur.pdf
diplomarbeit steffen buhle.pdf
neubert.pdf

21
ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/tex/uebersicht.aux
View File

@ -1,21 +0,0 @@
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10
ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/tex/uebersicht.tex
View File

@ -4,3 +4,13 @@ Diese zunehmende Belastung wirkt sich auf Stra"sen, auf den Verkehr und durch Ve
In dieser Arbeit wird untersucht in wieweit man durch Verkehrsdaten, welche mithilfe von Induktionsschleifen auf den Stra"sen erfasst werden, Verkehrsfl"usse voraussagen und Stra"senbelastungen berechnen kann. Hierf"ur wurde ein Graphen basiertes Modell der Stra"se entwickelt und verschiedene Berechnungsans"atze diskutiert. Als Grundlage dieser Berechnungen dienen Induktionsschleifenwerte der Stadt Darmstadt, welche eine Vielzahl ihrer Kreuzungen mit Induktionsschleifen versehen haben.\\
Dabei ist der zeitliche Versatz zwischen den Stra"senkreuzungen, die unbekannte Geschwindigkeit der Autos, sowie die gro"sen Abst"ande der Sensoren die gr"o"ste Herausforderungen die es zu l"osen gilt.\\
Mithilfe von Linearen Gleichungssystemen konnten Verkehrsfl"usse berechnet werden, sowie Sta"senbelastungen mithilfe der Sensorwerte auf dem untersuchten Gebiet berechnet werden. Die Validit"at dieser Daten h"angt allerdings stark von den zugrundeliegenden Sensorwerten ab, sowie von den berechneten oder gemessenen Abbiegewahrscheinlichkeiten.\\
\section*{Abstract}{
In urban areas, most notably Cities, have an increasing the number of road users.
In particular, the number of cars has increased dramatically in recent years.
This increasing burden affects sen, on the traffic and pollution, and L on road from straining the arm to humans. \\
In this work is studied to what extent they were recorded sen, predict the traffic and road through traffic, which using induction loops on the roads can calculate senbelastungen. For this purpose was for a graph-based model of the road developed se and different calculation Sans theorems discussed. Serve as the basis of these calculations induction loop values ??of the city of Darmstadt, which have provided a large number of their intersections with induction loops. \\
This is the time offset between the streets senkreuzungen and the unknown speed of the cars, as well as the great sen distances of the sensors, the grste challenges. \\
Using linear equations systems were loads and traffic volumes on the study area are calculated. The Validit at this data h depends strongly on the underlying sensor values??, as well as from the calculated or measured Abbiegewahrscheinlichkeiten. \\
This calculation can be for modern, self-regulating transport systems or f f serve basis for the analysis, optimization or useful extension of transport systems. Au Serdem this model allows a 'view of the future', because values for the near future are predicted k may. \\
}

766
ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/tex/visualisierung.log
View File

@ -1,766 +0,0 @@
This is pdfTeX, Version 3.1415926-1.40.11 (MiKTeX 2.9) (preloaded format=pdflatex 2013.7.9) 14 JUL 2013 02:19
entering extended mode
**visualisierung.tex
("C:\Daten\source\college\ss2013\Bachelor Thesis\thesis_ug\visualisierung.tex"
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abic, armenian, assamese, basque, bengali, bokmal, bulgarian, catalan, coptic,
croatian, czech, danish, dutch, esperanto, estonian, farsi, finnish, french, ga
lician, german, german-x-2009-06-19, greek, gujarati, hindi, hungarian, iceland
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vian, lithuanian, malayalam, marathi, mongolian, mongolianlmc, monogreek, ngerm
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senglishmax, welsh, loaded.
! LaTeX Error: Missing \begin{document}.
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...
l.1 U
m die Daten zu verstehen müssen Sie visualisiert werden, ob jetzt per H...
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Missing character: There is no s in font nullfont!
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Missing character: There is no u in font nullfont!
Missing character: There is no a in font nullfont!
Missing character: There is no l in font nullfont!
Missing character: There is no i in font nullfont!
Missing character: There is no s in font nullfont!
Missing character: There is no i in font nullfont!
Missing character: There is no e in font nullfont!
Missing character: There is no r in font nullfont!
Missing character: There is no t in font nullfont!
Missing character: There is no . in font nullfont!
! Undefined control sequence.
l.2 \subsection
{Visualisierung des Graphen}{
The control sequence at the end of the top line
of your error message was never \def'ed. If you have
misspelled it (e.g., `\hobx'), type `I' and the correct
spelling (e.g., `I\hbox'). Otherwise just continue,
and I'll forget about whatever was undefined.
Missing character: There is no V in font nullfont!
Missing character: There is no i in font nullfont!
Missing character: There is no s in font nullfont!
Missing character: There is no u in font nullfont!
Missing character: There is no a in font nullfont!
Missing character: There is no l in font nullfont!
Missing character: There is no i in font nullfont!
Missing character: There is no s in font nullfont!
Missing character: There is no i in font nullfont!
Missing character: There is no e in font nullfont!
Missing character: There is no r in font nullfont!
Missing character: There is no u in font nullfont!
Missing character: There is no n in font nullfont!
Missing character: There is no g in font nullfont!
Missing character: There is no d in font nullfont!
Missing character: There is no e in font nullfont!
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Missing character: There is no G in font nullfont!
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Missing character: There is no i in font nullfont!
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Missing character: There is no a in font nullfont!
Missing character: There is no l in font nullfont!
Missing character: There is no i in font nullfont!
Missing character: There is no s in font nullfont!
Missing character: There is no i in font nullfont!
Missing character: There is no e in font nullfont!
Missing character: There is no r in font nullfont!
Missing character: There is no u in font nullfont!
Missing character: There is no n in font nullfont!
Missing character: There is no g in font nullfont!
Missing character: There is no d in font nullfont!
Missing character: There is no e in font nullfont!
Missing character: There is no s in font nullfont!
Missing character: There is no G in font nullfont!
Missing character: There is no r in font nullfont!
Missing character: There is no a in font nullfont!
Missing character: There is no p in font nullfont!
Missing character: There is no h in font nullfont!
Missing character: There is no e in font nullfont!
Missing character: There is no n in font nullfont!
Missing character: There is no z in font nullfont!
Missing character: There is no e in font nullfont!
Missing character: There is no i in font nullfont!
Missing character: There is no g in font nullfont!
Missing character: There is no t in font nullfont!
Missing character: There is no d in font nullfont!
Missing character: There is no i in font nullfont!
Missing character: There is no e in font nullfont!
Missing character: There is no B in font nullfont!
Missing character: There is no e in font nullfont!
Missing character: There is no r in font nullfont!
Missing character: There is no e in font nullfont!
Missing character: There is no c in font nullfont!
Missing character: There is no h in font nullfont!
Missing character: There is no n in font nullfont!
Missing character: There is no u in font nullfont!
Missing character: There is no n in font nullfont!
Missing character: There is no g in font nullfont!
Missing character: There is no d in font nullfont!
Missing character: There is no e in font nullfont!
Missing character: There is no r in font nullfont!
Missing character: There is no W in font nullfont!
Missing character: There is no e in font nullfont!
Missing character: There is no r in font nullfont!
Missing character: There is no t in font nullfont!
Missing character: There is no e in font nullfont!
Missing character: There is no a in font nullfont!
Missing character: There is no u in font nullfont!
Missing character: There is no f in font nullfont!
Missing character: There is no . in font nullfont!
Missing character: There is no H in font nullfont!
Missing character: There is no i in font nullfont!
Missing character: There is no e in font nullfont!
Missing character: There is no r in font nullfont!
Missing character: There is no w in font nullfont!
Missing character: There is no i in font nullfont!
Missing character: There is no r in font nullfont!
Missing character: There is no d in font nullfont!
Missing character: There is no a in font nullfont!
Missing character: There is no u in font nullfont!
Missing character: There is no c in font nullfont!
Missing character: There is no h in font nullfont!
Missing character: There is no d in font nullfont!
Missing character: There is no e in font nullfont!
Missing character: There is no u in font nullfont!
Missing character: There is no t in font nullfont!
Missing character: There is no l in font nullfont!
Missing character: There is no i in font nullfont!
Missing character: There is no c in font nullfont!
Missing character: There is no h in font nullfont!
Missing character: There is no i in font nullfont!
Missing character: There is no n in font nullfont!
Missing character: There is no w in font nullfont!
Missing character: There is no i in font nullfont!
Missing character: There is no e in font nullfont!
Missing character: There is no w in font nullfont!
Missing character: There is no e in font nullfont!
Missing character: There is no i in font nullfont!
Missing character: There is no t in font nullfont!
Missing character: There is no d in font nullfont!
Missing character: There is no i in font nullfont!
Missing character: There is no e in font nullfont!
Missing character: There is no S in font nullfont!
Missing character: There is no i in font nullfont!
Missing character: There is no m in font nullfont!
Missing character: There is no u in font nullfont!
Missing character: There is no l in font nullfont!
Missing character: There is no a in font nullfont!
Missing character: There is no t in font nullfont!
Missing character: There is no i in font nullfont!
Missing character: There is no o in font nullfont!
Missing character: There is no n in font nullfont!
Missing character: There is no i in font nullfont!
Missing character: There is no n in font nullfont!
Missing character: There is no n in font nullfont!
Missing character: There is no e in font nullfont!
Missing character: There is no r in font nullfont!
Missing character: There is no h in font nullfont!
Missing character: There is no a in font nullfont!
Missing character: There is no l in font nullfont!
Missing character: There is no b in font nullfont!
Missing character: There is no e in font nullfont!
Missing character: There is no i in font nullfont!
Missing character: There is no n in font nullfont!
Missing character: There is no e in font nullfont!
Missing character: There is no r in font nullfont!
Missing character: There is no K in font nullfont!
Missing character: There is no r in font nullfont!
Missing character: There is no e in font nullfont!
Missing character: There is no u in font nullfont!
Missing character: There is no z in font nullfont!
Missing character: There is no u in font nullfont!
Missing character: There is no n in font nullfont!
Missing character: There is no g in font nullfont!
Missing character: There is no r in font nullfont!
Missing character: There is no e in font nullfont!
Missing character: There is no a in font nullfont!
Missing character: There is no l in font nullfont!
Missing character: There is no i in font nullfont!
Missing character: There is no s in font nullfont!
Missing character: There is no t in font nullfont!
Missing character: There is no i in font nullfont!
Missing character: There is no s in font nullfont!
Missing character: There is no c in font nullfont!
Missing character: There is no h in font nullfont!
Missing character: There is no i in font nullfont!
Missing character: There is no s in font nullfont!
Missing character: There is no t in font nullfont!
Missing character: There is no . in font nullfont!
Missing character: There is no M in font nullfont!
Missing character: There is no i in font nullfont!
Missing character: There is no c in font nullfont!
Missing character: There is no r in font nullfont!
Missing character: There is no o in font nullfont!
Missing character: There is no M in font nullfont!
Missing character: There is no a in font nullfont!
Missing character: There is no c in font nullfont!
Missing character: There is no r in font nullfont!
Missing character: There is no o in font nullfont!
Missing character: There is no M in font nullfont!
Missing character: There is no o in font nullfont!
Missing character: There is no d in font nullfont!
Missing character: There is no e in font nullfont!
Missing character: There is no l in font nullfont!
Missing character: There is no l in font nullfont!
Missing character: There is no . in font nullfont!
Overfull \hbox (20.0pt too wide) in paragraph at lines 1--5
[]
[]
! Undefined control sequence.
l.6 \subsection
{Visualisierung des Graphen mit Geoinformationen}{
The control sequence at the end of the top line
of your error message was never \def'ed. If you have
misspelled it (e.g., `\hobx'), type `I' and the correct
spelling (e.g., `I\hbox'). Otherwise just continue,
and I'll forget about whatever was undefined.
! LaTeX Error: Missing \begin{document}.
See the LaTeX manual or LaTeX Companion for explanation.
Type H <return> for immediate help.
...
l.6 \subsection{V
isualisierung des Graphen mit Geoinformationen}{
You're in trouble here. Try typing <return> to proceed.
If that doesn't work, type X <return> to quit.
Missing character: There is no V in font nullfont!
Missing character: There is no i in font nullfont!
Missing character: There is no s in font nullfont!
Missing character: There is no u in font nullfont!
Missing character: There is no a in font nullfont!
Missing character: There is no l in font nullfont!
Missing character: There is no i in font nullfont!
Missing character: There is no s in font nullfont!
Missing character: There is no i in font nullfont!
Missing character: There is no e in font nullfont!
Missing character: There is no r in font nullfont!
Missing character: There is no u in font nullfont!
Missing character: There is no n in font nullfont!
Missing character: There is no g in font nullfont!
Missing character: There is no d in font nullfont!
Missing character: There is no e in font nullfont!
Missing character: There is no s in font nullfont!
Missing character: There is no G in font nullfont!
Missing character: There is no r in font nullfont!
Missing character: There is no a in font nullfont!
Missing character: There is no p in font nullfont!
Missing character: There is no h in font nullfont!
Missing character: There is no e in font nullfont!
Missing character: There is no n in font nullfont!
Missing character: There is no m in font nullfont!
Missing character: There is no i in font nullfont!
Missing character: There is no t in font nullfont!
Missing character: There is no G in font nullfont!
Missing character: There is no e in font nullfont!
Missing character: There is no o in font nullfont!
Missing character: There is no i in font nullfont!
Missing character: There is no n in font nullfont!
Missing character: There is no f in font nullfont!
Missing character: There is no o in font nullfont!
Missing character: There is no r in font nullfont!
Missing character: There is no m in font nullfont!
Missing character: There is no a in font nullfont!
Missing character: There is no t in font nullfont!
Missing character: There is no i in font nullfont!
Missing character: There is no o in font nullfont!
Missing character: There is no n in font nullfont!
Missing character: There is no e in font nullfont!
Missing character: There is no n in font nullfont!
Missing character: There is no H in font nullfont!
Missing character: There is no i in font nullfont!
Missing character: There is no e in font nullfont!
Missing character: There is no r in font nullfont!
Missing character: There is no w in font nullfont!
Missing character: There is no i in font nullfont!
Missing character: There is no r in font nullfont!
Missing character: There is no d in font nullfont!
Missing character: There is no n in font nullfont!
Missing character: There is no u in font nullfont!
Missing character: There is no n in font nullfont!
Missing character: There is no d in font nullfont!
Missing character: There is no e in font nullfont!
Missing character: There is no r in font nullfont!
Missing character: There is no Z in font nullfont!
Missing character: There is no u in font nullfont!
Missing character: There is no s in font nullfont!
Missing character: There is no a in font nullfont!
Missing character: There is no m in font nullfont!
Missing character: There is no m in font nullfont!
Missing character: There is no e in font nullfont!
Missing character: There is no n in font nullfont!
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Missing character: There is no a in font nullfont!
Missing character: There is no n in font nullfont!
Missing character: There is no g in font nullfont!
Missing character: There is no d in font nullfont!
Missing character: There is no e in font nullfont!
Missing character: There is no r in font nullfont!
Missing character: There is no S in font nullfont!
Missing character: There is no i in font nullfont!
Missing character: There is no m in font nullfont!
Missing character: There is no u in font nullfont!
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Missing character: There is no r in font nullfont!
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Missing character: There is no a in font nullfont!
Missing character: There is no l in font nullfont!
Missing character: There is no e in font nullfont!
Missing character: There is no n in font nullfont!
Missing character: There is no W in font nullfont!
Missing character: There is no e in font nullfont!
Missing character: There is no l in font nullfont!
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Missing character: There is no g in font nullfont!
Missing character: There is no e in font nullfont!
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Missing character: There is no e in font nullfont!
Missing character: There is no l in font nullfont!
Missing character: There is no l in font nullfont!
Missing character: There is no t in font nullfont!
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Missing character: There is no D in font nullfont!
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Missing character: There is no i in font nullfont!
Missing character: There is no r in font nullfont!
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Missing character: There is no u in font nullfont!
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Missing character: There is no m in font nullfont!
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Missing character: There is no p in font nullfont!
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Missing character: There is no o in font nullfont!
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Missing character: There is no e in font nullfont!
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Missing character: There is no r in font nullfont!
Missing character: There is no t in font nullfont!
Missing character: There is no , in font nullfont!
Missing character: There is no u in font nullfont!
Missing character: There is no m in font nullfont!
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Missing character: There is no a in font nullfont!
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Missing character: There is no e in font nullfont!
Missing character: There is no . in font nullfont!
)
! Emergency stop.
<*> visualisierung.tex
*** (job aborted, no legal \end found)
Here is how much of TeX's memory you used:
7 strings out of 494019
293 string characters out of 3145627
48862 words of memory out of 3000000
3395 multiletter control sequences out of 15000+200000
3640 words of font info for 14 fonts, out of 3000000 for 9000
714 hyphenation exceptions out of 8191
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