Datenerfassung und Datenaufbereitung als Grundlage für Verkehrsmanagement
Erstellt am: 09.12.2019 | Stand des Wissens: 09.12.2019
Synthesebericht gehört zu:
Ansprechpartner
Institut für Mobilitäts- und Stadtplanung, Universität Duisburg-Essen, Prof. Dr.-Ing. Dirk Wittowsky
Ziel der Datenerfassung und aufbereitung ist es, Informationen zur Verfügung zu stellen, die den realen Verkehrszustand quantitativ und qualitativ abbilden. Dabei wird sichergestellt, dass die Verkehrsmanagementzentralen Kenntnis über alle Telematiksysteme und Verkehrsteilnehmer haben. Aus wirtschaftlichen und technischen Gründen kann eine dauerhafte Erfassung nicht gewährleistet werden. Demnach ist es wichtig, repräsentative und diesem Zweck angemessene Stichproben zu erheben.
Nach Erhebung der Daten müssen diese aufbereitet werden, um für die verarbeitenden Systeme interpretierbar und bei Bedarf übertragbar gemacht zu werden. Ein weiterer Teil der Aufbereitung ist eine Fusion der Daten aus mehreren Datenquellen, um eine höhere Informationsqualität der Daten zu erreichen. Hierfür gilt es, standardisierte Schnittstellen zu installieren, um eine einfache und schnelle Übertragung zu gewährleisten.
Datenarten
Je nach Erhebung unterscheiden sich die Art und Weise des vorliegens von Verkehrsdaten. Es wird grob zwischen Rohdaten und verarbeiteten Daten differenziert. Generell arbeiten Verkehrsmanagementzentralen mit verarbeiteten beziehungsweise fusionierten Daten. Auch der Austausch zwischen den Telematiksystemen erfolgt zumeist mit verarbeiteten Daten.
Je nach Erhebung unterscheiden sich die Art und Weise des vorliegens von Verkehrsdaten. Es wird grob zwischen Rohdaten und verarbeiteten Daten differenziert. Generell arbeiten Verkehrsmanagementzentralen mit verarbeiteten beziehungsweise fusionierten Daten. Auch der Austausch zwischen den Telematiksystemen erfolgt zumeist mit verarbeiteten Daten.
Es wird dabei zwischen drei Grundarten unterschieden: [BoSc06]
- Verkehrsdaten: bestehen aus Infrastrukturdaten (Straßennetz, Schaltpläne Lichtsignalanlagen, Geschwindigkeitsfestlegungen) und Prozessdaten (Verkehrsstärke, Geschwindigkeit, Rückstaulängen) sowie stationären Daten wie beispielsweise der Parkraumbelegung.
- Umfelddaten: umfassen Informationen der Umgebung wie Wetterdaten (Niederschlag, Sichtweite) oder Informationen über die Fahrbahnbeschaffenheit (Glätte, Bodennässe)
- sonstige Daten repräsentieren alle Störmeldungen oder Informationen über Baustellen oder Veranstaltungen
Datenquellen
Je nach Art der Erhebung werden verschiedene Sensoren oder Detektoren für die Informationserfassung verwendet:
- lokale Daten: Informationen werden durch Magnetische Detektoren (Induktionsschleifen) oder Strahlungsfelddetektoren (Infrarot-Detektoren oder Radar-Detektoren) erfasst und geben ein Abbild über den Belegung- und Fortbewegungszustand des Verkehrssystems wieder.
- streckenbezogene Daten: stellen vorwiegend Bewegungsdaten zur Verfügung. Dies kann auf mehreren Wegen erreicht werden z.B. über Videodetektion, raumüberwachende Sensorik (Radar, Laserscanner) oder die logische Verknüpfung von räumlich getrennten lokalen Detektoren.
- Mobil erhobene Daten: zeichnen die Bewegung von Verkehrsströmen mit Hilfe von Ortungssystemen, die in den Fahrzeugen mitgeführt werden. Sie sind jedoch als Ergänzung zu stationären Daten zu sehen, da erst ab einem bestimmten Benutzungsgrad eine zuverlässige Abbildung gewährleistet ist. Jedoch können mobile Daten Informationen in Netzabschnitten bereitstellen, die nur über eine mangelhafte Ausstattung an stationären Messinstrumenten verfügen.
- gemeldete Daten: sind nichtautomatisierte Daten und müssen von Nutzern wie der Polizei, Verkehrsteilnehmern oder Behörden gemeldet werden. Hierzu zählen Informationen über Baustellen (Dauer, Verkehrsführung), Gefahren (Art, Lage) und Staus (Lage, Länge). Zwar nimmt die Qualität dieser Daten zu, dennoch besteht Verbesserungspotenzial bezüglich der Aktualität.
- Daten aus dem ruhenden Verkehr: umfassen alle Informationen von Parkierungseinrichtungen. Durch Fortschritte in der Sensor- und Übertragungstechnik kann heutzutage Stellplatzgenau erfasst werden, wo sich Fahrzeuge befinden.
- historische Daten: dienen insbesondere für Prognosen bei saisonalen Schwankungen oder Großveranstaltungen. auf Grundlage dieser Daten können unbekannte Einflussgrößen besser geschätzt und in die Analyse integriert werden.
Exkurs: Fahrzeuggenerierte Daten
Bei Floating Car Data (FCD) geht es um das Messen und Auswerten der Fahrzeugbewegungen anhand von Daten, die direkt aus dem Fahrzeug kommen. Grundlage ist Global Positioning System (GPS) für die Positionsbestimmung im Fahrzeug und Global System for Mobile Communication (GSM)-Kommunikation für die Übertragung von Informationen zwischen Fahrzeug und Zentrale. Damit entsteht im Fahrzeug eine mitschwimmende Messstation für Verkehrsdaten. In der Zentrale werden die eingehenden anonymisierten Meldungen temporär zwischengespeichert und deren Integrität geprüft. Mit Hilfe von digitalen Karten kann damit der Fahrweg und das Fahrprofil rekonstruiert werden. Die aufbereiteten Daten fließen in ein Rechnersystem zur Zustandsmodellierung der Verkehrslage. Daraus lassen sich aktuelle Verkehrsmeldungen, Verkehrsprognosen und Umfahrungsempfehlungen ableiten.
In den meisten Fällen senden die Navigationsgeräte der Fahrzeuge oder Mobiltelefone, auf denen eine spezielle Software installiert ist, den Standort des jeweiligen Nutzers. Die Gesamtheit dieser Standortdaten liefert ein detailliertes Bild zur aktuellen Verkehrslage. Zudem sind Algorithmen in der Lage, Prognosen für den weiteren Verkehrsverlauf zu geben. Welche Daten genau verwendet werden und was die Benutzung des Dienstes kostet, unterscheidet sich von Unternehmen zu Unternehmen. Aufgrund technischer Fortschritte werden alle möglichen Daten miteinander fusioniert, um ein möglichst ganzheitliches Abbild des Verkehrs zu bekommen. Während ältere Systeme wie der Traffic Management Channel (TMC) lediglich mit Informationen aus Meldungen der Polizei und Verkehrsclubs sowie Staumeldern arbeitet, setzen neue Systeme wie TomTom Traffic, Google Maps oder Here auf dynamische Echtzeit-Daten aus Mobilfunktelefonen, Navigationsgeräten oder Tracking-Daten von Flottenfahrzeugen wie Taxen und kombinieren diese mit stationären Daten von beispielsweise Autobahnbrückensensoren und Sensorschleifen. Neue Systeme berücksichtigen unter anderem nur die Staus, die tatsächlich die Abbiegemanöver auf der Route des Fahrzeugs betreffen, oder sind in der Lage, auf dynamische Geschwindigkeitsbegrenzungen oder sich verändernde Wetterbedingungen zu reagieren [Tom19].
In den meisten Fällen senden die Navigationsgeräte der Fahrzeuge oder Mobiltelefone, auf denen eine spezielle Software installiert ist, den Standort des jeweiligen Nutzers. Die Gesamtheit dieser Standortdaten liefert ein detailliertes Bild zur aktuellen Verkehrslage. Zudem sind Algorithmen in der Lage, Prognosen für den weiteren Verkehrsverlauf zu geben. Welche Daten genau verwendet werden und was die Benutzung des Dienstes kostet, unterscheidet sich von Unternehmen zu Unternehmen. Aufgrund technischer Fortschritte werden alle möglichen Daten miteinander fusioniert, um ein möglichst ganzheitliches Abbild des Verkehrs zu bekommen. Während ältere Systeme wie der Traffic Management Channel (TMC) lediglich mit Informationen aus Meldungen der Polizei und Verkehrsclubs sowie Staumeldern arbeitet, setzen neue Systeme wie TomTom Traffic, Google Maps oder Here auf dynamische Echtzeit-Daten aus Mobilfunktelefonen, Navigationsgeräten oder Tracking-Daten von Flottenfahrzeugen wie Taxen und kombinieren diese mit stationären Daten von beispielsweise Autobahnbrückensensoren und Sensorschleifen. Neue Systeme berücksichtigen unter anderem nur die Staus, die tatsächlich die Abbiegemanöver auf der Route des Fahrzeugs betreffen, oder sind in der Lage, auf dynamische Geschwindigkeitsbegrenzungen oder sich verändernde Wetterbedingungen zu reagieren [Tom19].