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Verkehrssimulation und intelligente Verkehrsnetzsteuerung

Die moderne Stadt - Ein Verkehrsnetz

Verstopfte Verkehrsnetze während der Stoßzeiten werden immer häufiger und verursachen wirtschaftliche Verluste durch erhöhte Reisezeiten und Luftverschmutzung. Das Potenzial, den Verkehrsfluss innerhalb der bestehenden Straßennetzwerk-Infrastruktur zu optimieren, wurde in der Vergangenheit nicht ausgeschöpft. Allerdings steigt das Verkehrsaufkommen in modernen Städten, und   der Bedarf an intelligenter Netzwerksteuerung zur Minimierung der negativen Auswirkungen treibt derzeit die Forschung auf der ganzen Welt an.

Verkehrsmodelle und ihre Nachbildung

Die Optimierung von Verkehrsflüssen benötigt ein ausreichend genaues und anpassungsfähiges Verkehrsmodell, das online anwendbar ist. Ein makroskopisches Modell, das diesen Kriterien entspricht, wurde an unserem Institut entwickelt. Die Grundidee von makroskopischen Verkehrsmodellen ist, den Verkehrsfluss wie eine kompressible Flüssigkeit zu behandeln, die mithilfe einer nichtlinearen partiellen Differentialgleichung beschrieben wird. Die Anzahl der Modellparameter ist bei makroskopischen Verkehrsmodellen vergleichsweise gering.

Deshalb können große Netzwerke mit einem vertretbaren Rechenaufwand simuliert werden. Unter Benutzung von Daten eines Verkehrssensors wird eine Methode angewendet, bei der automatisch die Modellparameter geschätzt werden, wobei diese auch online aktualisiert werden können. Sowohl zeitliche als auch räumliche Schwankungen beim Fahrverhalten werden dabei einkalkuliert. Dadurch bildet das Modell das durchschnittliche Fahrverhalten genau ab und prognostiziert die Verkehrssituation in der nahen Zukunft.  Die gegenwärtige Signaltechnik ist Teil der Simulation, sodass die Entwicklung der Verkehrssituation im Netzwerk präzise dargestellt werden kann.

Das Konzept der Fisher-Informationsmatrix wird dazu benutzt, sowohl eine optimale Versuchsplanung (Art des Verkehrssensors und Platzierung) als auch die Identifizierbarkeit der Modellparameter zu ermitteln. Zusätzlich werden Modellreduktionsansätze in Situationen entwickelt und getestet, für die nicht alle Modellparameter aus den vorhandenen Daten identifiziert werden können. Zusammen mit unserem Industriepartner planen und leiten wir ein Modellvalidierungsexperiment auf österreichischen Autobahnen und einem kleinen Verkehrsnetzwerk in Hallein, Salzburg.

Intelligente Netzwerk-Regelalgorithmen

Ein besonderes Problem der Verkehrsregelung ist, dass mehrere unterschiedliche Optimierungsziele denkbar sind – abhängig vom momentanen lokalen und globalen Verkehrsgeschehen. Bei niedriger Netzwerkauslastung ist die Verringerung der Reisezeit erstrebenswert, bei hoher Auslastung wird andererseits eine Maximierung des Gesamtverkehrsflusses bevorzugt. Darüber hinaus kommt es zu erheblichen Störungen, darunter sowohl bekannte (Großveranstaltungen, längerfristige Baustellen, etc.) als auch unbekannte (Unfälle, Fahrstreifensperrungen, Wetterwechsel). Zur Erfassung dieser Störfaktoren  muss das zu Grunde liegende Verkehrsmodell online – und das idealerweise voll automatisiert und verlässlich – adaptiert werden. Zahlreiche Regelstrategien scheinen nach derzeitigem Stand der Forschung viel versprechend und werden weiter erforscht, getestet und validiert.

Projekte zu diesem Schwerpunkt

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Publikation

E. Thonhofer, E. Luchini, A. Kuhn, S. Jakubek
Online Parameter Estimation for a Flexible, Adaptive Traffic Network Simulation, Proceedings of the ICCVE, 2014