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Ulf Gebhardt 2013-08-23 11:55:08 +02:00
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ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/tex/ausblick.tex
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\section{Fazit \& Ausblick}\label{sec:ausblick}
Ziel der vorliegenden Arbeit war es den Verkehr anhand von Induktionsschleifendaten zu modellieren und Verkehrsflüsse zu berechnen. Dafür wurde ein zweistufiges, Graphen-basiertes Straßenmodell entwickelt, das speziell auf die Modellierung von induktionsschleifenbestückten Kreuzungen ausgelegt ist. Diese Modell wurde daraufhin computergestützt für eine Ausschnitt von der Stadt Darmstadt implementiert, die einen großen Teil ihrer Kreuzungen mit Induktionsschleifen versehen hat. Auf diesem Modell wurden verschiedene Berechnungsansätze diskutiert.\\ \\
Die Herausforderung ist dabei die geringe Sensordichte, welche es verhindert die Werte zu validieren und falsche Messungen zu erkennen. Mithilfe von linearen Gleichungssystem konnten anhand des entwickelten Verkehrsmodells Verkehrswerte innerhalb von Kreuzungen und die Anzahl derjenigen Verkehrsteilnehmer welche auf eine andere Kreuzung zufahren bestimmt werden. \\ \\
Die großen Messintervalle der Induktionsschleifen verhindern allerdings, dass Verkehr vorhergesagt werden kann. Es ist lediglich möglich, anhand der von der Stadt Darmstadt gelieferten Daten den Verkehr zu rekonstruieren. Innerhalb einer Verkehrszählung wurde außerdem festgestellt, dass die Sensoren sehr unterschiedliche Messgenauigkeiten aufweisen. Die Modellierung f"ur den gew"ahlten Ausschnitt der \textit{Ministadt} hat allerdings gezeigt, dass das Modell f"ur Kreuzungen, welche mit adaptiven Ampelanlagen und den dazugeh"origen Sensoren best"uckt sind, anwendbar ist. Anhand von ausschließlich den Induktionsschleifenwerten kann der Verkehr allerdings nicht berechnet werden, da die Daten nicht genau genug sind und sich nicht in sich validieren lassen. Die Berechnungen die durchgeführt werden sind von entsprechender Genauigkeit. \\ \\
Eine Verbesserung des Modells ist denkbar durch weitere Sensordaten oder genauere Berechnung in Teilen des Modells. So k"onnen z.B. mit Verkehrskameras genauere Informationen "uber die Fahrzeuge, welche einen Sensor passieren, gewonnen werden. Das entwickelte Modell kann auch auf jede andere Stadt "ubertragen werden, deren Ampelanlagen mit Sensoren am Kreuzungseingang best"uckt sind. \\ \\
Desweiteren ist es m"oglich durch den fl"achendeckenden Einsatz von Validierungssensoren an den Kreuzungsausg"angen die Abbiegewahrscheinlichkeiten an Mischspursensoren direkt zu bestimmen, was zu einer deutlichen Verbesserung der berechneten Werte f"uhren w"urde.
Au"serdem ist es denkbar das Modell mit mehr Informationen zu \textit{taggen} um die Berchnung zu verbessern. Ein Beispiel w"are das Auftragen der H"ochstgeschwindigkeit auf die Kanten des entwickelten Graphen.\\ \\
Die durch Modell und Berechnung gewonnenen Erkenntnisse k"onnen zur Optimierung von Verkehr, als Analysetool oder zur Planung von neuen Kreuzungen eingesetzt werden. Insbesondere da die Technisierung des Verkehrssystems fortschreitet, ist damit zu rechnen, dass mehr Sensoren auf die Stra"sen gelangen. So plant Deutschland in einer Gesetzesinitiative[] sog. Blackboxen f"ur PKWs vorzuschreiben. Diese k"onnen neben Geschwindigkeit, Fahr- und Bremsverhalten die GPS-Position des Fahrzeugs "ubermitteln. Diese Daten w"urden eine Echtzeit-Simulation des Verkehrs erlauben. Insbesondere der fl"achendeckende Einsatz in PKWs w"urden millionen Sensoren auf die Stra"se bringen. \\ \\
Die n"achste Generation der verkehrsabh"angig gesteuerten Ampelanlagen, die sog. voll-adaptiven Lichtanlagen, erlauben es Kreuzungen untereinander Sensorwerte auszutauschen um den Verkehr noch besser flie"sen zu lassen. Es ist zu erwarten, das mit dieser neuen Technik noch mehr Induktionsschleifensensorik auf die Stra"sen der Gro"sst"adte gelangt und eine wesentlich genauere Untersuchung des Verkehrs zul"asst.
[todo ausblick]
Das in Kapitel \autoref{sec:modell} entwickelte Modell muss auf seine G"ultigkeit "uberpr"uft werden. Hierzu wird "uberpr"uft, ob die f"ur das Modell getroffenen Annahmen mit einer realen Verkehrssituation angebracht sind.
[falschabbieger]
[spurwechsler]
[uturns]
[anhang, valid, hmm, ausblick]
Ziel der vorliegenden Arbeit war es den Verkehr anhand von Induktionsschleifendaten zu modellieren und Verkehrsflüsse zu berechnen. Dafür wurde ein zweistufiges, Graphen-basiertes Straßenmodell entwickelt, das speziell auf die Modellierung von induktionsschleifenbestückten Kreuzungen ausgelegt ist. Diese Modell konnte daraufhin computergestützt für eine Ausschnitt von der Stadt Darmstadt, die einen großen Teil ihrer Kreuzungen mit Induktionsschleifen versehen hat, implementiert werden. Auf diesem Modell wurden verschiedene Berechnungsansätze diskutiert. Die Herausforderung ist dabei die geringe Sensordichte, welche es verhindert die Werte zu validieren und falsche Messungen zu erkennen. Mithilfe von linearen Gleichungssystem konnten anhand des entwickelten Verkehrsmodells Verkehrswerte innerhalb von Kreuzungen und die Anzahl derjenigen Verkehrsteilnehmer welche auf eine andere Kreuzung zufahren bestimmt werden. Die großen Messintervalle der Induktionsschleifen verhindern allerdings, dass Verkehr auf Fahrzeugebene vorhergesagt werden kann. Es ist lediglich möglich, anhand der von der Stadt Darmstadt gelieferten Daten den Verkehr zu rekonstruieren. \\ \\
Innerhalb einer Verkehrszählung wurde die berechneten Verkehrswerte überprüft und festgestellt, dass die Sensoren sehr unterschiedliche Messgenauigkeiten aufweisen. Die Modellierung f"ur den gew"ahlten Ausschnitt der \textit{Ministadt} hat allerdings gezeigt, dass das Modell f"ur Kreuzungen, welche mit adaptiven Ampelanlagen und den dazugeh"origen Sensoren best"uckt sind, anwendbar ist. Anhand von ausschließlich den Induktionsschleifenwerten kann der Verkehr allerdings nicht mit genügender Genauigkeit berechnet werden, da die Daten nicht genau genug sind und sich nicht in sich validieren lassen. \\ \\
Eine Verbesserung des Modells ist denkbar durch weitere Sensordaten oder genauere Berechnung in Teilen des Modells. So k"onnen z.B. mit Verkehrskameras genauere Informationen "uber die Fahrzeuge, welche einen Sensor passieren, gewonnen werden. Das entwickelte Modell kann dabei auf jede andere Stadt "ubertragen werden, deren Ampelanlagen mit Sensoren am Kreuzungseingang best"uckt sind. Desweiteren ist es m"oglich durch den fl"achendeckenden Einsatz von Validierungssensoren an den Kreuzungsausg"angen die Abbiegewahrscheinlichkeiten an Mischspursensoren direkt zu bestimmen, was zu einer deutlichen Verbesserung der berechneten Werte f"uhren w"urde. Au"serdem ist es denkbar das Modell mit mehr Informationen zu \textit{taggen} um die Berchnung zu verbessern. Ein Beispiel w"are das Auftragen der H"ochstgeschwindigkeit auf die Kanten des entwickelten Graphen.\\ \\
Die durch Modell und Berechnung gewonnenen Erkenntnisse k"onnen zur Optimierung von Verkehr, als Analysetool oder zur Planung von neuen Kreuzungen eingesetzt werden. Insbesondere da die Technisierung des Verkehrssystems fortschreitet, ist damit zu rechnen, dass mehr Sensoren auf die Stra"sen gelangen. So plant Deutschland in einer Gesetzesinitiative[] sog. Blackboxen f"ur PKWs vorzuschreiben. Diese k"onnen neben Geschwindigkeit, Fahr- und Bremsverhalten die GPS-Position des Fahrzeugs "ubermitteln. Diese Daten w"urden eine Echtzeit-Simulation des Verkehrs erlauben. Insbesondere der fl"achendeckende Einsatz in PKWs w"urde millionen Sensoren auf die Stra"se bringen, deren Daten eine wesentlich genauere Modellierung zulassen würden, als das mit Induktionsschleifen der Fall ist. \\ \\
Die n"achste Generation der verkehrsabh"angig gesteuerten Ampelanlagen, die sog. voll-adaptiven Lichtanlagen, erlauben es Kreuzungen untereinander Sensorwerte auszutauschen um den Verkehr noch besser flie"sen zu lassen. Es ist zu erwarten, das mit dieser neuen Technik noch mehr Induktionsschleifensensorik auf die Stra"sen der Gro"sst"adte gelangt und eine wesentlich genauere Untersuchung des Verkehrs mithilfe des entwickelten Modells und Berechnungen zul"asst.
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2
ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/tex/validierung.tex
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@ -16,7 +16,7 @@ In diesem Kapitel wird die Validierung der berechneten Verkehrswerte beschrieben
\item{Hypothese: Die berechneten Verkehrswerte entsprechen den gemessenen mit einer hohen(>90 \%) Genauigkeit.}\label{h1}
\item{Hypothese: Die Abbiegewahrscheinlichkeiten der Stadt haben eine hohe Genauigkeit(>90\%) für jeden Zeitpunkt.}\label{h2}
\end{enumerate}
[todo]
[anhang, valid, hmm]
Eine tabellarische Auswertung der Daten ist in Anhang zu finde [todo]
Da die Berechnung der Kreuzungsein- und Ausgangswerte direkt von der Genauigkeit der Sensorwerte abh"angt, ist die Genauigkeit der berechneten Werte entsprechend. Eine Verbesserung der Qualit"at der Sensordaten w"urde eine direkte Verbesserung der Berechneten Werte zur folge haben.
\newpage