Intelligente Verkehrsinformationen werden sowohl während der Fahrt, als auch vor Fahrtantritt für den Kraftfahrzeugfahrer immer mehr von Bedeutung. Für eine zielführend wirksame Verkehrsbeeinflussung ist die Ermittlung des aktuellen Verkehrszustandes eine notwendige Bedingung. Mittlerweile gibt es dafür rund ein Dutzend verschiedener Verkehrsdatenerfas-sungseinrichtungen, deren Aufgabe es ist, rund um die Uhr aktuelle Verkehrsdaten schnell, revisionssicher sowie verlässlich bereitzustellen. Aufgrund hoher Kosten für Herstellung und Wartung, sowie vor allem der Störanfälligkeit vorhandener Systeme, wird versucht, eine neu-artige Verkehrsdatenerfassung zu entwickeln. Die gerade im letzten Jahr auf dem Gebiet der Elektronik und Nahfeldübertragung erzielten Fortschritte haben die betriebs- und verkehrs-technischen Möglichkeiten und den Anwendungsbereich für die Verkehrsdatenerfassung erheblich erleichtert. Die Radio Frequency Identification (RFID) Technologie könnte bisherige Messverfahren nachhaltig verändern. Nicht zuletzt muss beachtet werden, dass die Technologie vieler derzeit verwendeter Verkehrsdatenerfassungssysteme schon mehrere Jahrzehnte im Einsatz ist.
Ein Ziel dieser Diplomarbeit ist, einen umfassenden Überblick über verfügbare Verkehrsdatenerfassungssysteme zu schaffen. Es soll eine Klassifizierung der Technologien durchgeführt werden, um diese entsprechend ihres Dienstcharakters einteilen zu können. Zusätzlich werden alle verwendeten Systeme beschrieben und deren Eigenschaften gegenübergestellt. Eine an-schließende Stärken/Schwächen- Analyse soll versuchen Empfehlungen für unterschiedlichste Anwendungsfälle zu liefern.
Weiters gilt es zu untersuchen, inwieweit die RFID- Technologie für die Verkehrsinformationsgewinnung auf den österreichischen Autobahn- und Schnellstraßen eingesetzt werden kann. Dabei sollen typische Prozesse durch diese neue Technologie adaptiert bzw. neu entwickelt werden.
Zum Abschluss wird in einem Praxistest die Verkehrsdatenerfassungsqualität von zwei Detektionssystemen verglichen und liefert somit praktische Erfahrungswerte. Die Resultate und Erfahrungen sollen in einer abschließenden Diskussion die vorangegangen theoretischen Inputs unterstreichen.
INHALTSVERZEICHNIS
1. Problemstellung
2. Zusammenfassung
2.1 Deutsch
2.2 Englisch
3. Verwendete Abkürzungen
4. Einleitung
4.1 Motivation
4.2 Zieldefinition
4.3 Firmenumfeld
5. Theoretische Grundlagen Verkehrstelematik
5.1 Definition der Verkehrstelematik
5.1.1 Telematik
5.1.2 Verkehrstelematik
5.2 Aufbau des Systems
5.3 Nutzen für die Autofahrer
5.3.1 Verkehrsinformation (individuell)
5.3.2 Verkehrsbeeinflussungsanlagen (kollektiv)
5.3.3 Anwendung
6. Verkehrsdatenerfassung
6.1 Unmittelbar detektierbare Verkehrsdaten
6.1.1 Fahrzeugklassifikationen
6.1.2 Anwendungen
6.2 Möglichkeiten zur Verkehrsdatenerfassung
6.3 Lokale Daten.
6.3.1 Sensorik
6.3.2 Messgrößen und Aufbereitungsmöglichkeiten
6.3.3 Zuverlässigkeit der Daten
6.4 Streckenbezogene Daten
6.4.1 Sensorik
6.4.2 Messgrößen und Aufbereitungsmöglichkeiten
6.4.3 Datenqualität
6.5 Fahrzeuggenerierte Daten (FCD)
6.5.1 Sensorik
6.5.2 Messgrößen und Aufbereitungsmöglichkeiten
6.5.3 Qualität und Zuverlässigkeit der Daten
6.5.3.1 Global Positioning System
6.5.3.2 Differential GPS
6.5.3.3 Tracking
6.5.4 Ausblick
6.6 Gemeldete Daten
6.7 Daten aus dem ruhenden Verkehr
6.7.1 Sensorik
6.7.2 Messgrößen und Aufbereitungsmöglichkeiten
6.7.3 Zuverlässigkeit der Daten
6.8 Sekundärdaten
6.9 Historische Daten
7. Verkehrsdatenerfassungseinrichtungen.
7.1 Verkehrsdatenerfassung
7.2 Verkehrsdatenerfassungssysteme
7.2.1 Intrusive Sensoren
7.2.1.1 Induktive Systeme
7.2.1.1.1 Induktionsschleifen
7.2.1.1.2 Eigenschaften der Induktionsschleife
7.2.1.2 Magnetfelddetektor
7.2.1.3 Eigenschaften eines Magnetfelddetektor
7.2.1.4 Magnetometer
7.2.1.5 Weigh- In- Motion- Systeme
7.2.1.5.1 Bending plate Systeme
7.2.1.5.2 Piezoelektrik Systeme
7.2.1.5.3 Pneumatische Systeme
7.2.2 Nonintrusive Sensoren
7.2.2.1 Radar (Mikrowelle)
7.2.2.1.1 Doppler- Radar
7.2.2.1.2 FMCW- Radar
7.2.2.2 Eigenschaften des Mikrowellendetektors
7.2.2.3 Akustik
7.2.2.3.1 Passiver Schalldetektor
7.2.2.3.2 Eigenschaften des passiven Schalldetektors
7.2.2.3.3 Aktiver Schalldetektor (Ultraschall)
7.2.2.3.4 Eigenschaften des aktiven Schalldetektors (Ultraschall)
7.2.2.4 Optische Systeme
7.2.2.4.1 Infrarot
7.2.2.4.1.1 Infrarot passiv (thermisch)
7.2.2.4.1.2 Eigenschaften des passiv IR Detektors
7.2.2.4.1.3 Infrarot aktiv (IRED)
7.2.2.4.1.4 Eigenschaften des aktiv IR Detektors
7.2.2.4.2 Optische Triangulation
7.2.2.4.3 Eigenschaften Optische Triangulationsdetektoren
7.2.2.4.4 Laserscanner
7.2.2.4.5 Eigenschaften des Laserscanners
7.2.2.4.6 Videoanalyse
7.2.2.4.6.1 Grundlagen videobasierter Verkehrserfassung
7.2.2.4.6.2 Kamerastandort
7.2.2.4.6.3 Bildkalibrierung und Detektoranordnung
7.2.2.4.6.4 Fehlerquellen und Störeffekte
7.2.2.4.6.5 Bildanalyse
7.2.2.4.6.6 Andere Systeme
7.2.2.4.6.7 Eigenschaften des Videodetektors
7.2.2.4.7 Lichtschranken
7.2.2.5 Röntgenund Gammastrahlen
7.2.2.6 Mischdetektoren
8. Radio Frequency Identification (RFID)
8.1 Allgemeines
8.2 Entwicklung
8.3 Aufbau eines RFID- Systems
8.3.1 Technische Merkmale
8.3.2 Funktionsweise und Technik der Transponder
8.3.2.1 Frequenzen
8.3.2.1.1 Frequenzbereich 100 bis 135 kHz
8.3.2.1.2 Frequenzbereich 13,56 MHz
8.3.2.1.3 Frequenzbereich 869 MHz
8.3.2.1.4 Frequenzbereich 2,45 GHz
8.3.2.1.5 Zulassungsvorschriften
8.3.2.2 Schlussfolgerung
8.3.2.3 RFID- Transpondertyp
8.3.3 Unterscheidungsmerkmale von RFID- Systemen
8.3.4 Frequenz, Reichweite und Kopplung
8.3.4.1 Closecoupling- Systeme
8.3.4.2 Remotecoupling- Systeme
8.3.4.3 Longrange- Systeme
8.3.5 Vollund Halbduplexverfahren
8.3.6 Übertragungstechnologien
8.3.6.1 Induktive Kopplung
8.3.6.2 Funkwellen basierte Übertragung
8.3.6.3 Interoperabilität von Identsystemen
8.4 Laufende Anwendungen mit RFID- Modulen
8.4.1 Artikelkennzeichnung
8.4.2 Tieridentifikation
8.4.3 Gegenstanderkennung
8.4.4 Elektronische Artikelsicherung
8.4.5 Elektronische KFZ Wegfahrsperre
8.4.6 Zutrittskontrolle
8.4.7 Sportbereich
9. Rechtliche und gesellschaftliche Folgen von RFID
9.1 Bedenkliche Anwendungen
9.2 Datenschutzrisiko Überblick
9.3 Lösungsvorschläge
10. Praktische Ausführung
10.1 RFID- Einsatzmöglichkeiten für den Verkehr
10.1.1 Vorraussetzungen
10.1.2 Entscheidungsgrundlagen für den Einsatz von passiven Transponder
10.1.3 Verwendungsmodell für das niederrangige Straßennetz
10.1.4 Einsatzmöglichkeiten für das hochrangige Straßennetz
10.1.4.1 Verkehrsdatenerfassung
10.1.4.2 Automatisches PKW Enforcement
10.1.4.3 Falschfahrer Detektionssystem
10.1.4.4 Section Control
10.1.4.5 Abrechnung für Public Private Partnerships (PPP) finanzierte Autobahnen
10.2 Versuchsaufbau eines RFID- Systems
10.2.1 Bewertung der Transponder Technik
10.2.2 Diskussion Datenschutz- RFID
10.2.3 Theoretische Untersuchung der Detektionsqualität
10.2.3.1 Vorwort
10.2.3.2 Untersuchung
10.2.3.3 Detektionsspezifische Festlegungen
10.2.3.4 Detektionsbereich
10.2.3.5 Klassifizierung
10.3 Vergleich der VerKehrsdatenerfassungssysteme
10.3.1 Vergleich
10.3.2 Empfehlungen
10.4 Vergleich von Verkehrsdatenerfassungseinrichtungen in der Praxis
10.4.1 Ausgangslage.
10.4.2 Systemaufbau des Videodetektionssystem
10.4.3 Messzyklus
10.4.4 Ursachenanalyse
10.4.5 Messzyklus
10.4.6 Ursachenanalyse
10.4.7 Messzyklus
10.4.8 Ursachenanalyse
10.4.9 Vergleich aller drei Zählungsergebnisse
10.4.9.1 Betrachtungsfeld
10.4.9.2 Betrachtungsfeld
10.4.9.3 Betrachtungsfeld
10.4.10 Erkenntnis
11. Diskussion
11.1 Resümee
11.2 Schlussfolgerungen
11.3 Ausblick
11.4 Anregungen für weiterführende Arbeiten
12. Anhang
12.1 Allgemeine Grundlagen
12.2 Literatur
12.3 Abbildungsverzeichnis
12.4 Tabellenverzeichnis
3. VERWENDETE ABKÜRZUNGEN
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
1. PROBLEMSTELLUNG
Intelligente Verkehrsinformationen werden sowohl während der Fahrt, als auch vor Fahrtantritt für den Kraftfahrzeugfahrer immer mehr von Bedeutung. Für eine zielführend wirksame Verkehrsbeeinflussung ist die Ermittlung des aktuellen Verkehrszustandes eine notwendige Bedingung. Mittlerweile gibt es dafür rund ein Dutzend verschiedener Verkehrsdatenerfassungseinrichtungen, deren Aufgabe es ist, rund um die Uhr aktuelle Verkehrsdaten schnell, revisionssicher sowie verlässlich bereitzustellen. Aufgrund hoher Kosten für Herstellung und Wartung, sowie vor allem der Störanfälligkeit vorhandener Systeme, wird versucht, eine neuartige Verkehrsdatenerfassung zu entwickeln. Die gerade im letzten Jahr auf dem Gebiet der Elektronik und Nahfeldübertragung erzielten Fortschritte haben die betriebsund verkehrstechnischen Möglichkeiten und den Anwendungsbereich für die Verkehrsdatenerfassung erheblich erleichtert. Die Radio Frequency Identification (RFID) Technologie könnte bisherige Messverfahren nachhaltig verändern. Nicht zuletzt muss beachtet werden, dass die Technologie vieler derzeit verwendeter Verkehrsdatenerfassungssysteme schon mehrere Jahrzehnte im Einsatz ist.
Ein Ziel dieser Diplomarbeit ist, einen umfassenden Überblick über verfügbare Verkehrsdatenerfassungssysteme zu schaffen. Es soll eine Klassifizierung der Technologien durchgeführt werden, um diese entsprechend ihres Dienstcharakters einteilen zu können. Zusätzlich werden alle verwendeten Systeme beschrieben und deren Eigenschaften gegenübergestellt. Eine anschließende Stärken/Schwächen- Analyse soll versuchen Empfehlungen für unterschiedlichste Anwendungsfälle zu liefern.
Weiters gilt es zu untersuchen, inwieweit die RFID- Technologie für die Verkehrsinformationsgewinnung auf den österreichischen Autobahnund Schnellstraßen eingesetzt werden kann. Dabei sollen typische Prozesse durch diese neue Technologie adaptiert bzw. neu entwickelt werden.
Zum Abschluss wird in einem Praxistest die Verkehrsdatenerfassungsqualität von zwei Detektionssystemen verglichen und liefert somit praktische Erfahrungswerte. Die Resultate und Erfahrungen sollen in einer abschließenden Diskussion die vorangegangen theoretischen Inputs unterstreichen.
2. ZUSAMMENFASSUNG
2.1 DEUTSCH
Im Bereich der Verkehrserhebung besteht eine der Hauptaufgaben der Datenanalyse darin, Fahrzeuge zu detektieren, zu klassifizieren und Objektattribute (z.B. Geschwindigkeiten) zu bestimmen. Auf Basis dieser gewonnen Daten werden verkehrstelematische Anlagen gesteuert. Diese Arbeit verschafft einen genauen Überblick über die Möglichkeiten der Verkehrsdatenerfassung und beschreibt ausführlich bestehende Verkehrsdatenerfassungseinrichtungen auf dem österreichischen hochrangigen Straßennetz. Dabei wurde mit Hilfe der viel versprechenden RFID- Technologie versucht, ein neuartiges Verkehrsdatenerfassungssystem zu entwickeln. Aus dem heutigen Stand der Technik kann aber angenommen werden, dass vor allem aufgrund der geringen Übertragungsreichweite, der Einzug der RFID in die Verkehrstelematik noch in der Zukunft liegt.
Die bereits zur Serienreife entwickelte viel versprechende Detektion mittels Videobildanalyse, sowie die in der Maut verwendete Enforcement Einrichtung, wurden in einem Test auf der Autobahn verglichen. Gegenübergestellte Werte, zusätzlich auch aus einer händischen Zählung, zeigen zum Abschluss die gute Funktionsweise der Systeme. Eine anschließende Interpretation der aggregierten Daten knüpft auf den theoretischen Input der Datenerfassungssysteme an und versucht die erhobenen Messunterschiede technisch zu erklären.
2.2 ENGLISCH
This thesis describes traffic collecting systems that are used on the motorwayand expressway network. Furthermore this thesis provides an accurate overview of traffic data collecting systems and describes existing detectors. The pros and cons of each device are discussed and are compared with each other. As a second step it presents a new data measurement equipment using Radio Frequency Identification (RFID). The thesis attempts to develop a new traffic data collecting system which relies on this new technology. On the basis of the present state of technology it can be assumed that, due to the small transmission range, the RFID- technology will not applicable to new traffic measurement techniques in the near future.
As a next step, a video detecting system and an enforcement mechanism were determined on the motorway. In order to compare both systems and to investigate the quality of measured data, all passing vehicles were counted and the data collected according to their type and functionality. Additionally a manual counting of the vehicles was carried out to verify the collected data. The following examination of the aggregated data from the three results shows the difference. This discrepancy of vehicles counted and measurement is indeed remarkable. Therefore this thesis presents proposals for improvement.
4. EINLEITUNG
4.1 MOTIVATION
Verkehrstelematik gewinnt immer mehr an Bedeutung vor allem für die Verkehrsund Logistikbranche. Auf der einen Seite ermöglichen neuartige Technologien futuristische Anwendungen wie Road Pricing oder Section Control, auf der anderen Seite liest man immer häufiger von neuen Einsatzgebieten und den Technologiesprüngen der RFID- Technologie. Daher erscheint es nahe liegend, diese zwei Thematiken intelligent miteinander zu verknüpfen.
4.2 ZIELDEFINITION
Zur stationären Verkehrsdatenerfassung existiert eine Vielzahl von Sensorsystemen. Sie unterscheiden sich durch Eigenschaften wie Messdaten, Genauigkeit der Messgrößen, Montagemöglichkeit etc. Der Leser soll einen umfassenden Überblick über Verkehrsdatenerfassungssysteme erhalten. Vorund Nachteile der Systeme sollen eine Vorauswahl für die unterschiedlichsten Anwendungsgebiete ermöglichen. Ergänzend wird ein neuartiges Verkehrsdatenerfassungssystem vorgestellt. Der Aufbau sowie die daraus resultierende neue Anwendungsgebiete sollen transparent aufgezeigt werden und die mögliche Funktionalität dessen beweisen.
4.3 FIRMENUMFELD
Die Autobahnenund Schnellstraßen- Finanzierungs- Aktiengesellschaft (ASFiNAG) plant, finanziert, baut, erhält und betreibt das gesamte österreichische Autobahnenund Schnellstra- ßennetz mit einer Streckenlänge von rund 2.200 Kilometer. Hiervon entfallen etwa 160 km auf Tunnels und fast 210 km auf Brücken. Neben der fahrleistungsabhängigen Maut für alle Fahrzeuge über 3,5t höchstzulässigem Gesamtgewicht (hzG) hebt die ASFiNAG für Fahrzeuge bis zu 3,5t hzG die Streckenmaut und eine zeitabhängige Maut in Form einer Vignette ein. Auf dem ASFiNAG- Netz werden pro Jahr insgesamt mehr als 20 Mrd. km gefahren.
Ziel der ASFiNAG ist es, Österreichs Autobahnenund Schnellstraßennetz zur „intelligenten Straße der Zukunft“ auszubauen und sichere, bequeme und effiziente Transportwege zu bieten. Hierzu zählt modernes und kundenorientiertes Verkehrsmanagement sowie verstärktes Kundenservice, z.B. durch den Ausbau von Raststationen und Parkplätzen, den Winterdienst oder neue Verkehrsinformationssysteme. Durch bautechnische Maßnahmen und elektronische Leitsysteme wird die Verkehrssicherheit weiter verstärkt. [ASFINAG, 2003]
5. THEORETISCHE GRUNDLAGEN VERKEHRSTELEMATIK
5.1 DEFINITION DER VERKEHRSTELEMATIK
5.1.1 Telematik
Der Begriff Telematik ist ein Kunstwort, der sich aus den Begriffen Telekommunikation, Automation und Informatik ableitet. [FALLER, 1999]
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abbildung 5-1 Zusammenhang Begriffsbestimmungen Telematik
Telekommunikation: Die Aufgabe der Telekommunikation ist die effiziente, rasche und kostengünstige Übertragung von Informationen.
Automation: Die Automation ist für die Steuerung von Leitständen oder Steuerzentralen verantwortlich. Hauptsächlich soll sie die oftmals redundante manuelle Erfassung, Eingabe, aber auch Verarbeitung von Daten vermeiden helfen. Eine weitere Rolle liegt in der Erfassung von Daten zur umfassenden Charakterisierung des Verkehrsbzw. Transportstatus mittels Sensoren.
Informatik: Ihr ist die effiziente Bearbeitung und Verknüpfung erfasster Daten nach ablaufspezifischen Aufgaben zugeordnet. Neben dem Erkennen von Abweichungen und Unvollständigkeiten ist die Steuerung der Abläufe eine weitere Rolle der Informatik. Wichtig für reibungslose Abläufe ist auch die Verknüpfung der Daten mit den entsprechenden vor-, parallel- und nachgelagerten Prozessen, sowie die Bereitstellung von Simulationsergebnissen, Prognosen und strategischen Daten.
5.1.2 Verkehrstelematik
Prinzipiell unterscheidet man mehrere Teilbereiche der Telematik. Die Verkehrstelematik ist einer davon und umschreibt den Einsatz von Telematik im Verkehrswesen. Verkehrstelematik soll mithelfen, den Straßenverkehr, Schienenverkehr sowie Luftund Seeverkehr zu koordinieren. [TRAAKT, 2004] Durch gezielten Einsatz der Verkehrstelematik sollen vorhandene Infrastrukturen besser ausgenutzt werden. Telematik ist nicht nur eine Effizienzsteigerung, sondern auch eine geeignete Maßnahme, Unfälle und Emissionswerte zu senken. [BMVIT, 2004] Man knüpft große Erwartungen an diesen Begriff. Zu bedenken ist jedoch, dass qualitativ hochwertige Informationen im Bezug auf Straßen und Verkehr Grundvoraussetzungen dafür sind. Denn erst wenn die notwendigen Applikationen diese Informationen liefern können, wird die Verkehrstelematik, die in sie gesetzten Erwartungen auch wirklich zufriedenstellend und nachhaltig erfüllen können.
5.2 AUFBAU DES SYSTEMS
Jedes verkehrsabhängige Signalsteuerungssystem beruht in mehr oder weniger komplizierter Form auf dem Prinzip eines geschlossenen Regelkreises. Die Wirkungsweise dessen beruht darauf, dass eine den Verkehrszustand kennzeichnende Größedie Regelgröße (z.B. Wartezeit, Rückstaulänge, Fahrzeugabstand, …) durch einen Regelvorgang einem Sollwert der Steuergröße angeglichen werden soll. Zu diesem Zweck muss die Regelgröße fortlaufend ermittelt und mit der Steuergröße verglichen werden. Die Steuergröße kann dabei konstant sein, als Funktion der Zeit vorgegeben sein oder im Rahmen eines Optimierungsprozesses ständig neu bestimmt werden.
Die Differenz zwischen Steuergröße und Regelgröße ist die Regelabweichung, die durch eine zufallsbedingte Störgröße (z.B. Schwankungen in der Anzahl der zufließenden Fahrzeuge, temporär gesperrter Fahrstreifen, …) hervorgerufen wird. Die Minimierung der Regelabweichung erfolgt nun über Regler (z.B. Verkehrsrechner, Operatoren, …) und Stellglied (z.B. Prismenwender, Signalanlage, …) mit Hilfe der Stellgröße (z.B. Freigabezeit, Geschwindigkeitsbeschränkung, …), die in der Folge die Regelgröße beeinflusst. Kennzeichnend für die Steuerung ist der offene Wirkungsablauf. [LENNERTZ, 1980]
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abbildung 5-2 Prinzip eines geschlossenen Regelkreises
Diese Arbeit widmet sich insbesondere der Technologien und Möglichkeiten zum Erfassen der Regelgröße.
5.3 NUTZEN FÜR DIE AUTOFAHRER
Aus Sicht der Fahrzeuglenker ist die Verkehrstelematik vor allem an der Verkehrsbeeinflussung auf der Straße erkennbar. Diese ist die Grundlage für ein gesamtheitliches Regelungsund Informationssystem, das den Verkehr in Abhängigkeit von aktuellen Verkehrsverhältnissen situationsangepasst steuert und somit das Fahrverhalten beeinflusst.
5.3.1 Verkehrsinformation (individuell)
Verkehrsbeeinflussung beruht auf unterschiedlichen Strategien. Verkehrsteilnehmer können vor Fahrtantritt „Pre-trip“ über die Verkehrslage, die Verkehrslage auf dem bevorzugten Verkehrsweg oder über die günstigste Route zu dem angestrebten Fahrtziel informiert werden (Information im Internet: Online, Web- Cams, dynamisches Routing, Kurz-, Mittelund Langfristprognosen etc.). Viele dieser Dienste können während der Fahrt „On-trip“ durch dynamische Zielführung im Kraftfahrzeug (Fahrzeugnavigation, Traffic Message Channel (TMC)- Systeme, Video- System etc.) oder anderen mobilen Endgeräten (Mobiltelefonen, Personal Digital Assistant (PDA), Handheld- Navigationsgeräte etc.) empfangen werden. Diese Elemente haben größtenteils informierende, aber teilweise auch verkehrssteuernde oder verkehrsverlagernde Wirkung. Die verkehrssteuernde Wirkung wird durch den Befolgungsgrad der Empfehlungen und die Berücksichtigung der zur Verfügung stehenden Informationen bei der Gestaltung der Fahrtroute oder der Wahl des Verkehrsmittels bestimmt. Die Dienste sind freiwilliger Natur. Sie können, müssen aber nicht ausschließlich vom Straßenerhalter angeboten werden.
5.3.2 Verkehrsbeeinflussungsanlagen (kollektiv)
Im Gegensatz zur individuellen Verkehrsbeeinflussung der Verkehrsteilnehmer dienen Verkehrsbeeinflussungsanlagen (VBA) ausschließlich der kollektiven Beeinflussung durch Hinweise und Verkehrszeichen für alle Verkehrsteilnehmer auf Autobahnen und Schnellstraßen. Dazu zählen alle Anzeigesysteme an der Strecke wie z.B. Verkehrsinformationstafeln, Wechselwegweisungen, dynamische Parkleitsysteme einschließlich Park and Ride- Anlagen (P&R) und die kollektiven Verkehrsinformationen im Rundfunk, wie gesprochene Meldungen von Radioanstalten sowie Radio Data System (RDS)/ TMC Signale, Digital Audio Broadcast (DAB) etc. Durch geeignete Wahl von Anzeigestandorten der Wechselverkehrszeichen, Verkehrsinfotafeln/Textanzeigen, Wechselwegweiser und Signalanlagen wird gewährleistet, dass Verkehrsteilnehmer zeitnah zu Ereignissen im nachfolgenden Streckenabschnitt durch entsprechende Schaltmaßnahmen informiert (Anzeigen auf Informationstafeln, Wechselwegweisung etc.) und zu entsprechend verbindlichen Verhalten (Anzeige der entsprechenden Gebotszeichen durch Wechselverkehrszeichen, Signalanlagen etc.) aufgefordert werden. Eine Verkehrsbeeinflussungsanlage umfasst dabei unterschiedliche Anlagenarten sowie sämtliche für Steuerung, Datenerfassung und Überwachung notwendiger Einrichtungen, Einrichtungen zur Verdichtung, Übertragung und Verarbeitung von Daten, Betriebsüberwachung sowie deren Unterbringungsmöglichkeiten. Die Verkehrsbeeinflussung erfolgt in der Regel automatisch aufgrund von Steuerungsalgorithmen, ergänzt bei Bedarf durch Sonderprogramme oder manuelle Schaltungen seitens der zuständigen Zentrale, welche von so genannten Operatoren getätigt werden. [ASFINAG, 3.0, 2003]
5.3.3 Anwendung
Durch die ausschließliche Übermittlung von Verkehrsinformationen auf individueller Basis wird die Mehrheit der Verkehrsteilnehmer nicht erreicht. Sie haben daher, wenn es sich um individuelle „On-trip“ Informationen handelt, einerseits informellen Charakter, da sie Empfehlungen oder Steuerungshinweise beinhalten, andererseits unterliegen die angezeigten Verkehrszeichen der Rechtsverbindlichkeit. Die Fahrzeuglenker sind daher verpflichtet sich an diese Verkehrszeichen zu halten. Dementsprechend ist auch der Nutzen von Verkehrsbeeinflussungsanlagen, Harmonisierung des Verkehrs und somit Verringerung des Staurisikos (entspricht einer Kapazitätserhöhung), Warnung vor verkehrsund witterungsbedingten Gefahren und folglich Unfallreduktion gesichert.
6. VERKEHRSDATENERFASSUNG
Eine effiziente und zielführend wirksame Verkehrsbeeinflussung erfordert eine gute Kenntnis des aktuellen und zukünftigen Verkehrszustandes. Eine wesentliche Grundlage für ein effizientes und zielgerichtetes Verkehrsmanagement ist eine dementsprechend qualitativ und quantitativ ausreichende Verkehrsdatenbasis. Insbesondere Zuverlässigkeit, Genauigkeit und Wirksamkeit möglicher Maßnahmen hängen von der Verfügbarkeit der Datengrundlage ab.
Erste Systeme zur Verkehrsdatenerfassung wie z.B. die pneumatischen Druckschläuche wurden schon vor ca. 90 Jahren entwickelt. Einige Technologien wurden weiterentwickelt bzw. wieder verworfen. Seit den 60er Jahren werden vor allem in Europa überwiegend Induktionsschleifen eingesetzt. Vor allem die steigenden technologischen Entwicklungen ermöglichen es heute, aus einer Vielzahl von qualitativ hochwertigen Verkehrsdatenerfassungssystemen wählen zu können.
6.1 UNMITTELBAR DETEKTIERBARE VERKEHRSDATEN
Verkehrsdetektoren wurden anfänglich nur zu Verkehrszählungen und zu einfachen Freigabezeitanforderungen verwendet. Die steigenden Ansprüche aus der Verkehrstechnik verlangen zunehmend eine differenzierte Erkennung von Fahrzeugarten (PKW, LKW, Anhänger, Bus, Motorrad etc.) sowie eine genaue Beschreibung vom zeitlichen und räumlichen Verhalten des Verkehrs durch Verkehrskenngrößen.
Zu diesen Verkehrsgrößen gehören:
- Belegung/Anwesenheit/Abwesenheit
- Geschwindigkeit
- Anzahl der Fahrzeuge
- Verkehrsdichte/Verkehrsstärke
- Zeitlücke
- Stau/Unfall
- Fahrzeugart/Klassifizierung nach Länge und Höhe
Viele dieser Kenngrößen lassen sich nur indirekt und über komplizierte Algorithmen ermitteln. [DITTRICH et al., 1997]
6.1.1 Fahrzeugklassifikationen
Die Unterscheidung der Fahrzeugarten erfolgt je nach statistischem Zweck in 2, 5+1 oder 8+1 Fahrzeugklassen. Die Fahrzeugklassen und deren Zusammenfassung in Gruppen für statistische Zwecke sind in den technischen Lieferbedingungen für Streckenstationen (TLS) festgelegt.
6.1.2 Anwendungen
Zu den Anwendungsgebieten, bei denen Meldungen von Verkehrsdetektoren verwendet werden, gehören neben den bisher betrachteten für die Verkehrsbeeinflussungsanlagen:
- Verkehrsuntersuchungen, Verkehrsplanung
Verkehrszählungen, Verkehrsstatistiken, Analysen undprognosen.
- Mautsysteme
Erkennung von mautpflichten Fahrzeugen, Überprüfen der ordnungsgemäßen Mauteinhebung.
- Lichtsignalanlagen
Freigabezeitanforderungund anpassung, Signalprogrammauswahl für Straßenzüge und Knotenpunkte im außerund innerörtlichen Straßennetz.
- Tunnelsteuerungsanlagen
Erkennung stehender Fahrzeuge auf längeren Abschnitten, Höhenkontrolle.
- Parkleitsyteme, Parkabfertigungsanlagen
Anwesenheit auf dem Stellplatz (z.B. Parkanlage Millenium City in Wien 20) sowie im Schrankenbereich. [DITTRICH et al., 1997]
- Geschwindigkeitsüberwachung
6.2 MÖGLICHKEITEN ZUR VERKEHRSDATENERFASSUNG
Für die Erfassung von Verkehrsdaten existieren heute eine Vielzahl von Möglichkeiten:
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abbildung 6-1 Möglichkeiten zur Verkehrsdatenerfassung
Verkehrsdaten liegen zum einen als direkte Messdaten vor, zum anderen werden sie entweder aus verschiedenen indirekten Messdaten oder aus direkten Messdaten und statischen Daten abgeleitet.
6.3 LOKALE DATEN
6.3.1 Sensorik
Bisher werden zur lokalen Verkehrsdatenerfassung hauptsächlich Induktionsschleifendetektoren eingesetzt. (Hierbei wird nicht zwischen dynamischen verkehrstechnischen Anwendungen im Innerortsbereich und im Außerortsbereich unterschieden.) Neben den Induktionsschleifendetektoren werden auch mit Infrarotund Radartechnologie ausgerüstete Sensoren eingesetzt, die entweder über oder seitlich der Fahrbahn installiert werden. Eine weitere Möglichkeit ist die Erfassung des Verkehrsablaufs mit Hilfe von Videobildverarbeitungssystemen, die zusätzlich die Beobachtung eines begrenzten Streckenabschnitts ermöglichen. [FORSCH, 2004] Weitere Systeme sind Laser- Sensoren, Ultraschall- Sensoren, Magnetfeld- Sensoren, aber auch kombinierte Sensortechnologien (Ultraschall/Infrarot, Ultraschall/Infrarot/Radar etc.) sowie die optische Triangulation.
Vor allem durch den Einsatz neuer Technologien (Aufbau der VBA, Section Control (SC), Road Pricing, Videomaut etc.) finden diese Systeme in den letzten Jahren auch in Österreich vermehrt Einsatz.
6.3.2 Messgrößen und Aufbereitungsmöglichkeiten
Dem im Abschnitt 7.2 umrissenen Angebot an Erfassungstechnik stehen die verkehrstechnischen Anforderungen, die an lokale Verkehrskenngrößen gestellt werden, gegenüber. Für den Innerortsbereich lassen sich diese im Wesentlichen aus den folgenden Steuerungsgrößen zur Lichtsignalsteuerung ableiten:
- Zeitlücke A [s]
- Verkehrsstärke q [Kfz/Zeitintervall]
- Belegungszeit B [s]
- Anwesenheit [Anund Abmeldung]
- mittlere Geschwindigkeit v [Km/h]
Die mikroskopischen Steuerungsverfahren reagieren in der Regel auf Einzelereignisse. Als Steuerungsparameter für mikroskopische Steuerungsverfahren werden aggregierte Kenngrö- ßen (z. B. q in Kfz/min) verwendet.
Für Steuerungszwecke im Außerortsbereich sollen, nach den Vorgaben der TLS, fahrstreifenbezogen und in 1- Minuten Intervallen folgende lokale Kenngrößen erfasst werden:
- Verkehrsstärke PKW qPKW [PKW/Zeitintervall]
- Verkehrsstärke LKW qLKW [LKW/Zeitintervall]
- mittlere Geschwindigkeit PKW vPKW [Km/h]
- mittlere Geschwindigkeit LKW vLKW [Km/h] [HOYER, 2003]
Neben den im Kapitel 7.2 dargestellten Sensoren für die Erfassung von Kraftfahrzeugen sind noch die in ihrer Funktion auf die Anund Abmeldung beschränkten Anforderungstaster für den Fußgängerverkehr sowie Kontakte, Bakensysteme und funkbasierte Lichtsignalanlagen- (LSA- vereinfacht Ampelanlage) Anmeldungen für den öffentlichen Verkehr zu erwähnen.
6.3.3 Zuverlässigkeit der Daten
Die Zuverlässigkeit der Daten in Bezug auf externe Einflüsse ist stark von der eingesetzten Sensortechnologie bzw. dem Produkt selbst abhängig. Bei Induktionsschleifendetektoren sind diese, abgesehen von Verschleißerscheinungen, gering. Bei über bzw. seitlich neben der Fahrbahn installierten Sensoren ist die Problematik der optimalen Positionierung bzw. Ausrichtung und der damit verbundenen möglichen Nichterfassung durch Fahrzeugverdeckung zu beachten. Insbesondere bei der Videobildverarbeitung kommen Qualitätsverluste durch Lichtverhältnisse und Witterungseinflüsse hinzu. Genauere Informationen zu Einflussfaktoren auf die Datenqualität von Sensoren zur lokalen Verkehrsdatenerfassung liefern Tabelle 16-18.
6.4 STRECKENBEZOGENE DATEN
6.4.1 Sensorik
Eine stationäre Erfassung, die streckenbezogene Verkehrskenngrößen wie etwa Verkehrsdichteverteilung oder Staulänge als Rohdaten liefert, setzt zwei Querschnitte mit Induktionsschleifen, bildgebende (Videound Infrarotkameras) oder räumlich ausgedehnte Sensoren (Radar, Laserscanner etc.) voraus.
Im Rahmen einer Freigabe und Sperrung von Pannenstreifen ist besonders die Überwachung der Pannenstreifenbelegung interessant, für die beispielsweise die Videotechnik eingesetzt werden kann. Eine Beeinträchtigung der Datenqualität wird durch Witterungseinflüsse oder Verschmutzungen hervorgerufen, sowie unter Umständen ein Verdeckungsproblem je nach Montagehöhe. [MWM, 2001]
6.4.2 Messgrößen und Aufbereitungsmöglichkeiten
Prinzipiell können durch die oben genannten bildgebenden Sensoren zweidimensionale Abbildungen der beobachteten Streckenabschnitte und durch Objekterfassung und -verfolgung die im Detektionsbereich verteilten Kenngrößen direkt ermittelt werden. Einfachere Videodetektionsverfahren beschränken sich aber auch auf die Analyse von zeitlichen Grauwertverläufen an virtuellen Messquerschnitten in den aufgenommenen Bildfolgen und messen somit direkt keine streckenbezogenen Daten. [HOYER, 2003] In den genannten Anwendungen wie z.B. Überwachung temporär gesperrter Fahrstreifen und Freischaltung von Pannenstreifen soll vornehmlich die Anwesenheit von Fahrzeugen oder Personen innerhalb einer definierten Fläche überwacht werden. Als Ergebnis der Detektion erfolgt demnach eine Belegtoder eine Freimeldung. Das Erkennen von Personen, Fahrzeugen oder Gegenständen im Überwachungsbereich ist im hohen Maße sicherheitsrelevant und erfordert daher eine hohe Qualität hinsichtlich der Detektionsgenauigkeit und -zuverlässigkeit.
6.4.3 Datenqualität
Die auf der Basis von Infrarottechnik, Videobildüberwachung und Laserscannertechnik arbeitenden Sensoren werden im Wesentlichen durch Witterungseinflüsse und Verschmutzungen beeinträchtigt. Ein weiteres Problem dieser Sensoren ist bei stationärer Erfassung die Montagehöhe, welche wegen des Verdeckungsproblems z.B. großer LKW verdeckt hinterherfahrenden PKW die Länge des erfassbaren Streckenabschnittes begrenzt.
6.5 FAHRZEUGGENERIERTE DATEN (FCD)
6.5.1 Sensorik
Als Oberbegriffe für die an der mobilen Verkehrsdatenerfassung beteiligten Fahrzeuge, die als schwimmende Korken bzw. Sonden im Verkehrsfluss ihre eigene Bewegung direkt erfassen und zum Teil auch interpretieren, etablierten sich in der Vergangenheit die englischsprachigen Begriffe „Floating Cars“, „Moving Observers“ oder „Probes“. Die mit diesen Fahrzeugen erfassten Verkehrsdaten werden entsprechend als „Floating Car Data“ (FCD) bezeichnet. Das Kernstück dieser Systeme bildet ein in jedem Fahrzeug eingebauter Global Positioning System (GPS)- Empfänger, der über einen Betriebsfunkoder Mobilfunkkanal wie Global System for Mobile Communications (GSM) oder Universal Mobile Telecommunications System (UMTS) die Positionsdaten zu einer Zentrale sendet. Aus den Positionsdaten lassen sich die fahrdynamischen Eigenschaften des Einzelfahrzeuges und über die Reisezeiten auch Informationen über die Verkehrsdichte extrahieren. [HOYER, 2003] Als Meldefahrzeuge dienen meistens Fahrzeugflotten wie z.B. Taxis, die in großer Anzahl in vielen Städten verfügbar sind. Aufgrund der bereits vorhandenen Ortungsund Kommunikationstechnik zur Flottendisposition sind meistens auch keine Investitionsund Wartungskosten notwendig. Die zur Disposition zyklisch bis zu vier Mal pro Minute aufgezeichneten Positionsdaten werden alternativ anstatt des Mobilfunks auch über eine eigene Funkinfrastruktur zur Taxizentrale übertragen, wodurch keine zusätzlichen Kommunikationskosten entstehen. Die primär zur Online- Vermittlung von Kundenaufträgen verwerteten Ortungsdaten stellen eine sehr gute Datengrundlage bzw. Ergänzung zu den stationär gemessenen Verkehrsdaten dar. Bestehende Verkehrsinformations-, Routingund Navigationsdienste können in bisher nicht erreichter Qualität mit den erforderlichen Reisezeitdaten und Routeninformationen in Echtzeit versorgt werden. [SCHÄRFER, 2004]
In Wien wurden im Jahr 2004 650 Taxis mit dem GPS/GSM System ausgerüstet. Ein Computerprogramm sendet Informationen über die Geschwindigkeit und die Position des Fahrzeuges zu einem Server der Stadt Wien. Das Programm legt die aktuellen Verkehrsdaten grafisch auf das 2800 Kilometer lange Wiener Straßennetz. Zu Hause können diese Informationen am PC mit Internetzugang unter http://www.verkehrslage.at abgerufen werden. Die Gesamtkosten dafür betrugen 150.000 €. [KURIER, 2004/05]
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abbildung 6-2 Snaphot Aufgrund der FCD ermittelten Verkehrslage in Wien vom 19.3.2005. Fließend wird grün, zähflüssig gelb und Stau rot dargestellt [BILD, 2005/03/19]
Die Entwicklung moderner Mobilkommunikationsund Ortungsinfrastruktur (GSM/UMTS und GPS) stellt heute die technischen und betrieblichen Voraussetzungen für diese Erfassungsmethode dar. Bewegungsund Umfelddaten liefern bordeigene Sensoren wie beispielsweise:
- Radsensoren (Geschwindigkeit, Richtung, Wegstrecke)
- Giermomentsensor (Drehbewegung)
- GPS/Differential GPS (dGPS)- Empfänger (Position)
- Türschließkontakte und Sender/Empfänger für Signale von/zu LSA- Meldepunktbaken (Position) bei öffentlichen Verkehrsmittel (ÖV)
- fahrzeugseitige Umfeldsensoren (z. B. Regensensor).
6.5.2 Messgrößen und Aufbereitungsmöglichkeiten
Im Gegensatz zu lokalen Messdaten können durch die Erfassung von fahrzeuggenerierten Verkehrsdaten aus dem fließenden Verkehr auch streckenbezogene Kenngrößen direkt erhoben werden.
Weitere im Bordrechner des Fahrzeugs generierte Daten sind die für das Durchfahren einer Strecke zwischen zwei Punkten oder Knoten benötigte Reisezeit und das zeitlich und räumlich definierte Ereignis einer lokalen Staueinfahrt oder Stauausfahrt.
Im Verkehrsmodell ist die Ermittlung der Reisezeiten ein wichtiger Parameter für die Bewertung. Im Bereich der Verkehrsdaten sind FCD Daten hierbei sehr von Interesse, allerdings ist die Anzahl ausgestatteter Fahrzeuge noch gering. Umsetzung und Finanzierung führen zu Einschränkungen vor allem durch die Auseinandersetzung mit den Betreibern der Systeme. [E-MEDIA, 2005/01]
6.5.3 Qualität und Zuverlässigkeit der Daten
Floating Car Daten enthalten a priori nur gemessene Geschwindigkeiten bzw. Reisezeiten. Verkehrsstärken (Flüsse) bzw. Verkehrsdichten sind nicht direkt in den Daten enthalten und müssen abgeleitet werden. Der Zusammenhang zwischen Geschwindigkeiten und Verkehrs-
fluss bzw. Dichte ist für ungestörte Systeme, d.h. auf freier Strecke gut erforscht. In einem weiten Gebiet (solange die Fahrzeuge sich nicht gegenseitig stören) ist die Geschwindigkeit praktisch konstant und unabhängig von der Dichte. Bei höheren Dichten wachsen dagegen die Störungen, die Geschwindigkeit nimmt mit der Dichte ab, bis hin zum Stau und völligem Verkehrszusammenbruch bei einer Maximaldichte.
Aus Bestimmungen der Verkehrsdichte kann man einfach auf die Geschwindigkeit schließen. Andersherum ist ein Schluss aus gemessenen Geschwindigkeiten auf Dichten bzw. Verkehrsstärken bei relativ niedrigen Dichten problematisch, da die Geschwindigkeiten zu einem gro- ßen Dichtebereich passen bzw. wenn sie aus irgendwelchen Gründen nur minimal unterhalb des typischen Wertes liegen, sie auf unrealistisch hohe Dichten (bzw. Verkehrsstärken) schließen lassen.
Doch nicht nur die Genauigkeit der Ortung beeinflusst die Qualität und Zuverlässigkeit der Positionierung. Besonders auf Straßenabschnitten welche umweltbedingt keine Sichtverbindung zu einem Satelliten ermöglichen (Tunnel, Baumalleen, etc.), wird die Position über Radsensoren bestimmt. Die Genauigkeit ist hier einerseits vom Schlupf und andererseits von der Differenz zwischen dem wirklichen und dem zugrunde gelegten Radumfang abhängig. Während der Radumfang bei Schienenfahrzeugen als feststehend anzunehmen ist, ergeben sich insbesondere bei bereiften Fahrzeugen größere Schwankungen in Abhängigkeit vom Reifenluftdruck und -zustand.
Da bei FCD- Systemen die Genauigkeit größtenteils von Positionsgenauigkeit der Satellitennavigationsgeräte abhängt, wird hier näher darauf eingegangen.
6.5.3.1 Global Positioning System
Das GPS System wird vom DOD (Department of Defense, amerikanisches Verteidigungsministerium) betrieben. Es besteht aus ca. 30 Satelliten, die in einer Höhe von 20183 km die Erde umkreisen. GPS Satelliten senden ein Signal aus, die es einem GPS Empfänger ermöglichen, die genaue Position zu bestimmen (Abbildung 6-3). Mit 3 „sichtbaren“ Satelliten kann eine Genauigkeit von 25 m horizontal und 43 m vertikal erreicht werden. [OPPL et al., 2003]
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abbildung 6-3 Schema GPS Ortung [MANSFELD, 2004]
Die Genauigkeit der horizontalen Positionsbestimmung über GPS- Ortung wird vom amerikanischen Verteidigungsministerium mit 13 m, bei einem Vertrauensintervall von 95 %, angeben. Dieser Wert gilt, seit dem am 1. Mai 2000 die künstliche Verschlechterung „selective
availability“ (SA) abgeschaltet wurde. Die Qualität und Zuverlässigkeit der Positionsbestimmung für die Landnavigation wird jedoch durch Signalabschattungen und Reflexionen im Gelände, bei Bebauung und durch Bepflanzung maßgeblich beeinträchtigt. Insbesondere in städtisch bebauten Gebieten ist die Verfügbarkeit der GPS- Signale und somit die Zuverlässigkeit der Ortung temporär eingeschränkt.
6.5.3.2 Differential GPS
Bei Differential GPS (dGPS) handelt es sich um eine erweiterte Form von GPS. Um naturbedingte Fehler (atmosphärische Störungen, Bahnschwankungen etc.) der GPS Signale zu korrigieren, wird ein GPS Empfänger an einer genau bekannten Position benötigt. Dieser Empfänger misst ständig seine Position und vergleicht sie mit der Tatsächlichen. Der Differenzwert wird per Langwelle oder Ultra Kurz Welle (UKW), in Österreich sendete bis vor ein paar Jahren der Radiosender Ö1 die nicht hörbaren Signale mit, an die mobilen GPS Empfänger übermittelt, die dann die eigene berechnete Position um diesen Wert korrigieren.
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abbildung 6-4 Schema dGPS Ortung [MANSFELD, 2004]
Durch den Einsatz von differenziellem GPS kann somit die Genauigkeit bis auf ca. 1 m gesteigert werden (Abbildung 6-4). Die Zuverlässigkeit der Ortung verbessert sich allerdings nicht, da Fehler beispielsweise durch Signalreflexionen nicht mit dGPS ausgeglichen werden können. Für zahlreiche verkehrstechnische Anwendungen hat die Zuverlässigkeit der Ortung eine größere Bedeutung als deren Genauigkeit. [SÖLLRADL, 2004]
Der Genauigkeit halber wird hier das europäische Satellitennavigationssystem Galileo erwähnt. Es wird ab 2008 in Betrieb gehen und basiert auf 30 Satelliten (27 + 3 Ersatz), die in einer Höhe von 23.616 km die Erde umkreisen. Es soll kompatibel zum GPS- System werden und 3 Dienstklassen (Regierung: verschlüsselt, Business: verschlüsselt (payment) und freier Zugang) unterscheiden. Die Genauigkeit dieser einzelnen Klassen ist allerdings noch nicht detaillierter definiert. [PHILIP, 2005]
6.5.3.3 Tracking
Unter Tracking, auch bezeichnet als Positioning, versteht man die Bestimmung der Position einer Person durch ein Sensornetzwerk. Die Positionsdaten liegen dem Netzwerk vor und müssen gegebenenfalls dem Benutzer übermittelt werden. Die Bestimmung der Position auf Zellengranularität hängt von der Zellengröße ab und kann auf 150 m (Stadt) bis 35 km (Land) genau sein. Durch Triangulierung unter Einbeziehung von bis zu vier benachbarten Zellenkann eine Genauigkeit von 50 – 150 m erreicht werden. Als Grundlage dafür dienen ausgebaute Mobilfunknetze.
Einfachster Fall ist eine zellenbasierte Ortung Cell Of Origin (COO), Abbildung 6-5. Die Auflösung beträgt hierbei ca. 100m in der Stadt und ca. 35 km im Freiland. Gezählt wird die Anzahl der Teilnehmer in einer Zelle. Diese Zelle lässt sich einem Straßenzug zuordnen und so kann man, wenn auch wage, Rückschlüsse auf das Verkehrsaufkommen ziehen. Dazu ist es notwendig, eine geographische Zuweisung der Sendestationen z.B. zur Lokationsliste zu treffen. [LEIHS, 1997] [LIEDL, 2000] Weiters kann dieses System nur an Straßen mit hohem Verkehrsaufkommen angewendet werden. In Wien könnte diese Möglichkeit bei der Süd Ost Tangente zum Einsatz kommen.
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abbildung 6-5 Schema Celltracking
Eine genauere Variante macht es möglich, die Durchschnittsgeschwindigkeit von Fahrzeugen, in denen ein Mobilfunkgespräch geführt wird, beim Durchqueren von Funkzellen zu ermitteln. Jeweils beim Übergang von einer in eine andere Funkzelle findet zwischen beiden Zellen ein „Handover Vorgang“ statt. Dieser kann in den Basisstationen protokolliert werden. Für jeden Handover sind damit die beiden betreffenden Funkzellen sowie der Zeitpunkt des Vorganges bekannt. Besteht eine Telefonverbindung lange genug, um mehrere Handover Vorgänge auszulösen, so kann daraus jeweils die Zeit für das Durchqueren einer Funkzelle und damit die mittlere Geschwindigkeit abgeleitet werden. Abbildung 6-6 verdeutlicht diesen Ansatz. [BMVIT, 2000]
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abbildung 6-6 Abgleichung von Geschwindigkeiten [BMVIT, 2000]
Die Abgleichung von Geschwindigkeiten telefonierender Verkehrsteilnehmer kann vereinfacht mit folgender Berechnung ausgedrückt werden.
Die Durchschnittsgeschwindigkeit eines Teilnehmers lässt sich zwischen den zwei notwendigen Handover Vorgängen messen, da jedes Telefon z.B. durch seine International Mobile Equipment Identity (IMEI) Nummer vom System identifiziert werden kann. Hierzu ist die Entfernung zweier benachbarter Sendeanlagen durch die Zeit zu dividieren, welche benötigt wird, um von einem Handover Vorgang zum Nächsten zu gelangen. Die darauf resultierende mittlere Geschwindigkeit lässt auf die Verkehrslage schließen.
6.5.4 Ausblick
Die auf die Analyse der Fahrzeuggeschwindigkeit beschränkte Erfassung von Floating- Car- Daten kann durch die Nutzung fahrzeugseitiger Sensorik erweitert werden. Die zunehmende Ausstattung moderner Fahrzeuge mit elektronischen Systemen und digitalen Bordnetzwerken ermöglicht neue Ansätze für eine „erweiterte“ fahrzeuggenerierte Datenerfassung, genannt Extended Floating Car Data (XFCD). Hierbei werden aus Fahrzeugbetriebsund Schaltzuständen sowie von fahrzeugseitiger Sensorik und Peripheriesystemen, wie beispielsweise Fahrerassistenzsystemen, zusätzliche Informationen über Straßenzustandsund Wetterbedingungen oder verkehrsbedingte Gefahrenstellen gewonnen. So können etwa Straßenglätte, Hindernisse auf der Fahrbahn, dichter Nebel, starker Regen oder ähnliches durch Schalthandlungen des Fahrers oder bereits bestehende bzw. zusätzliche Sensoren im Fahrzeug ermittelt und weitergeleitet werden. Ein großer Vorteil dieser Erfassungsart besteht darin, dass lokal begrenzte Umfelddaten wie beispielsweise Straßenglätte oder Nebel prinzipiell genau dort erfasst werden können, wo sie für andere Verkehrsteilnehmer eine Gefahr darstellen.
Eine andere Weiterentwicklung von mobil erfassten Verkehrsdaten geht in Richtung City- FCD, der Erfassung von FCD im Bereich verkehrsgeregelter Knotenpunkte. Arbeiten und Untersuchungen, sowohl von XFCD, als auch von City- FCD sind Gegenstand aktueller Forschungen. Ebenso sei darauf hingewiesen, dass prinzipiell auch FCD der öffentlichen Verkehrsmittel im Straßenraum die Verkehrslageerfassung ergänzen können. Als Beispiel sei das rechnergesteuerte Betriebsleitsystem (RBL) erwähnt. In Wien sind bereits 900 Fahrzeuge auf 60 Linien RBL- tauglich. In den nächsten Jahren wird dies flächendeckend ausgebaut. Dabei werden die Fahrzeuge zyklisch alle 15 Sekunden nach ihrem Standort abgefragt. Fahrplanabweichungen können so sofort festgestellt werden. [24STU, 2004] Aus diesen Abweichungen könnten Weiterentwicklungen Parameter für den innerstädtischen Verkehr liefern. Somit könnte das RBL- System für Staufrüherkennungen (Verzögerung der Linie X lässt Rückschlüsse auf entstehenden Stau auf der Straße Y) dienen.
6.6 GEMELDETE DATEN
Neben den bisher genannten Möglichkeiten zur Datenerfassung sind zur Erstellung eines Verkehrslageberichts oder auch einer Prognose von Reisezeiten Informationen über bestehende oder geplante Baustellen erforderlich. Diese Daten werden i.d.R. von Autobahnmeistereien zur Verfügung gestellt, die Angaben über die Dauer und Lage der Baustelle und über die Verkehrsführung nach den Richtlinien für die Sicherung von Arbeitsstellen an Straßen machen. Für den Autobahnund Schnellstrassenbereich werden diese Informationen von den verschiedenen Ämtern an die Verkehrsmanagementund Informationszentrale (VMIZ) weitergegeben. Generell wird per Telefon oder Fax gemeldet bzw. bei neuen Systemen mittels einer direkten Eingabe in ein entsprechendes Tool.
Der automatisierte Verkehrswarndienst auf der Basis von RDS/TMC wurde im Mai 2004 in Österreich eingeführt. Weiterhin wird die Meldekette von der Ersterfassung über die Eingabe-
stellen und Rundfunkanstalten zum Endverbraucher hinsichtlich Schnelligkeit und Vollständigkeit optimiert.
Über die Qualität und Zuverlässigkeit der Daten kann keine valide Aussage getroffen werden, da diese von den meldenden Institutionen abhängig sind.
6.7 DATEN AUS DEM RUHENDEN VERKEHR
6.7.1 Sensorik
Daten zum ruhenden Verkehr können aus der Belegungserfassung einzelner Parkflächen (z.B. Parkscheinautomaten (PSA)) oder aus Parkleitsystemen (PLS) stammen, in denen diese Daten bereits zusammengeführt sind. Die Einund Ausfahrtkontrollgeräte (Schrankenanlagen) der Parkflächen sind in der Regel die Erfassungskomponenten. Neben der Erfassung der einund ausfahrenden Fahrzeuge über die Schrankenöffnung oder über Induktionsschleifen wird bei großen Parkierungseinrichtungen teilweise auch eine Einzelstellplatzüberwachung mittels Ultraschall angewendet (z.B. Parkplatzanlage in der Millenium City in Wien 20). Die einzelnen Komponenten sind über Feldbus oder Ethernetverbindungen mit der Parkhauszentrale und von dort gegebenenfalls mit dem Parkleitrechner verbunden.
In neuester Zeit können auch Daten zur Belegung der Parkstände im Straßenraum aus Parkscheinautomaten gewonnen werden. Die Anzahl der abgestellten Fahrzeuge wird über Anzahl und Zeitpunkt der verkauften Parkscheine sowie die daraus ermittelbaren Parkzeiten geschätzt. Die Parkscheinautomaten sind über Steuerkabel oder Mobilfunkverbindungen mit einer Zentrale verbunden.
6.7.2 Messgrößen und Aufbereitungsmöglichkeiten
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Tabelle 1 Lokale Messdaten des ruhenden Verkehrs [FORSCH, 2004]
Die Tabelle 1 zeigt die in PLS verfügbaren lokalen Messdaten des ruhenden Verkehrs. Bei PSA- Systemen sind als Daten die einzelnen Parkscheine mit Zeitpunkt der Erstellung, PSA- Standort und erlaubter Parkdauer verfügbar.
Die oben angeführten Daten der einzelnen Parkflächen werden im PLS in der Regel zyklisch im Intervall von einer Minute aktualisiert und übertragen. Bei Parkscheinautomaten erfolgt die Übertragung zur Begrenzung der Kommunikationskosten zumeist ereignisgesteuert.
Die Datenaufbereitung bei PLS erfolgt mehrstufig. In der Parkhauszentrale werden die registrierten Einund Ausfahrtsereignisse laufend zu Belegungswerten aufbereitet. Die Belegungsgrade werden über die Differenzzählung (Einfahrt - Ausfahrt) unter Berücksichtigung der Kapazitäten für Kurzund Dauerparker ermittelt. Bei der Einzelstellplatzerfassung sind diese Werte direkt verfügbar. [HOYER, 2003]
6.7.3 Zuverlässigkeit der Daten
Bei modernen Systemen der Abfertigungstechnik ist jeder einzelne Parkvorgang dokumentiert und gespeichert, so dass mit einer sehr hohen Messgenauigkeit der Ein- /Ausfahranzahlen gerechnet werden kann. Restfehler sind durch Falschfahrer bzw. technische Defekte bei Einoder Ausfahrtkontrollgeräten bedingt. Da sich bei der Differenzzählung (Bilanzierung) diese Restfehler jedoch kumulieren, muss die Bilanzierung in regelmäßigen Abständen durch manuelle Zählung korrigiert werden.
Der Belegungsgrad ist aufgrund von ungenau definierter Kapazität, internem Parksuchverkehr bzw. Falschparkern (außerhalb markierter Stellplätze) mit systematischen und zufälligen Fehlern behaftet. Diese Fehler lassen sich ebenfalls durch Kontrollzählungen vor Öffnung der Parkierungsanlage oder mit Hilfe der Einzelstellplatzerfassung reduzieren, jedoch nie gänzlich ausschalten. [KOCHS, 2001]
6.8 SEKUNDÄRDATEN
Neben den Daten zum Verkehrsfluss werden in Verkehrsbeeinflussungsanlagen, insbesondere bei der Gefahrenwarnung, auch den Verkehr beeinflussende Umfeldgrößen wie z.B. Sichtweite, Helligkeit und Nässe erfasst. Hierbei kommen Streulichtmesser oder Transmissiometer zur Erfassung von Sichtweiten zum Einsatz. Helligkeitssensoren geben die Beleuchtungsstärke an und Niederschlagssensoren ermitteln Intensität, Menge und Form des Niederschlags. Weiterhin ist die Erkennung von Eis und Schnee hinsichtlich des Winterdienstes relevant.
Neben diesen Daten gehen weitere Informationen, wie z. B. Ferientage, Sonderereignisse ein, welche ebenfalls ermittelt werden müssen. [FORSCH, 2004]
6.9 HISTORISCHE DATEN
Historische Daten dienen hauptsächlich als Grundlage für Prognosen. Dabei handelt es sich um verdichtete Daten während bestimmter Zeiträume, die als Erwartungswerte für Verkehrskenngrößen bei wachsendem Prognosehorizont an Bedeutung gewinnen. Die Ausgangsdaten können auf allen bisher beschriebenen Datenquellen aufbauen oder auch aus höheren Ebenen der Datenfusion stammen. Eine Validierung der Ausgangsdaten und der Umgang mit Messausfällen sind zu beachten. Gängige historische Daten sind im Außerortsbereich streckenabschnittsbezogene Fundamentaldiagramme und typisierte Tagesganglinien. Auch für Anwendungen im Innerortsbereich und beim Parken werden Tagesganglinien herangezogen. [FSV, 2001]
7. VERKEHRSDATENERFASSUNGSEINRICHTUNGEN
Die Steuerung des Verkehrs setzt eine umfassende Analyse des Systemzustandes voraus, zu dem einerseits statistische Angaben aus der Vergangenheit gehören, aus denen sich Trends für die Zukunft ableiten lassen, und andererseits genaue Angaben über den aktuellen Verkehrszustand im betrachteten Steuerungsbereich notwendig sind, die möglichst umfassend sein sollen und unmittelbar für verkehrssteuernde Maßnahmen anwendbar sind. [LAPIERRE et al., 1987] Eine wesentliche Grundlage für ein effizientes und zielgerichtetes Verkehrsmanagement ist dementsprechend eine qualitativ und quantitativ ausreichende Verkehrsdatenbasis (Regelgrö- ße). Insbesondere Zuverlässigkeit, Genauigkeit und Wirksamkeit möglicher Maßnahmen hängen von der Verfügbarkeit der Datengrundlage ab.
7.1 VERKEHRSDATENERFASSUNG
Für die Erfassung von Verkehrsdaten existiert eine Vielzahl von Techniken, die eines gemeinsam haben. Sie haben einen bestimmten Erfassungsbereich und erkennen daher ein Objekt nur dann, wenn es sich in diesem Erfassungsbereich befindet. Aus dieser Tatsache resultieren Fehler, die an zwei Beispielen erläutert werden:
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abbildung 7-1 Messfehler aufgrund von Fahrzeugabstand
Der Erfassungsbereich eines Detektors betrage in einer Spur in Fahrtrichtung (Fr) gesehen X m (Abbildung 7-1). Fahrzeuge (Fz) mit einem Abstand (A) größer X werden richtig erfasst, wobei jene, welche einen Abstand kleiner X haben, vom Detektor als ein Fahrzeug gewertet werden. Die Verifizierung der Messdaten des einen Detektors mit einem zweiten führt zu unterschiedlichen Nettozeitlücken, da die Fahrzeuge zeitlich verschieden ihre Abstände ändern. Selbst bei einem Einsatz des genau gleichen Detektors treten in diesem Zusammenhang Unterschiede auf.
Um bei mehrspurigen Fahrstreifen Verkehrsdaten erfassen zu können, sind Detektoren nebeneinander angeordnet (Abbildung 7-2). Fährt ein Fahrzeug auf der Mittellinie, oder wechselt genau im Erfassungsbereich der beiden Detektoren den Fahrstreifen, kann es zu einer Doppelzählung kommen. Eine Einschränkung des Erfassungsbereiches kann hier nicht als Lösung dienen, da schmale Fahrzeuge nicht erfasst werden können. [LAPIERRE et al., 1987]
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abbildung 7-2 Messfehler aufgrund von Spurwechsel
7.2 VERKEHRSDATENERFASSUNGSSYSTEME
Detektoren bestehen funktionell aus einer Erfassungs,- Speicherund Auswerteeinheit. Bei neuen Detektoren sind diese Funktionen häufig nicht mehr voneinander zu trennen und gehen fließend ineinander über. Die Betrachtung der Sensoren allein ergäbe ein sehr uneinheitliches Bild bezüglich der Anwendung und der Funktionalitäten. Deshalb wird bei allen beschriebenen Systemen die Gesamtfunktion des Detektors bis zur Bereitstellung der Verkehrskenngrö- ßen betrachtet.
Im Allgemeinen werden die Verkehrsdatenerfassungssysteme in zwei Gruppen eingeteilt:
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abbildung 7-3 Gruppenunterteilung von Verkehrsdatenerfassungssystemen
- Intrusive Sensoren
Unter dem Begriff „Intrusive sensors“ (Berührungssensoren) werden glasfaseroptische Sensoren, Induktivschleifen, Magnetometer, pneumatische Detektoren (Druckschläuche, Bodenschwellen), piezoelektrische Sensoren und andere Weigh- In- Motion (WIM)- Systeme zusammengefasst. Diese Geräte zur Verkehrsdatenerfassung werden direkt auf der Fahrbahnoberfläche in Fugen oder in Bohrlöchern, die senkrecht zur Fahrtrichtung unterhalb der Fahrbahnoberfläche gebohrt werden, oder durch eine direkte Verankerung auf der Fahrbahnoberfläche wie es bei den pneumatischen Detektoren der Fall ist, angebracht.
- Nonintrusive Sensoren
Unter dem Begriff „Nonintrusive sensors“ (Berührungsfreie Sensoren) versteht man in der Verkehrstechnik diejenigen Verkehrsdatenerfassungssysteme, bei denen keine Installation des Sensors direkt auf oder in der Fahrbahnoberfläche erforderlich ist. Die Non-
intrusive Sensoren werden meistens Überkopf an Verkehrsoder Dienstbrücken angebracht oder seitlich neben der Fahrbahn. Zu den Nonintrusive- Technologien zählen Videobild- Detektoren, Mikrowellen- Radar- Sensoren, aktive oder passive Infrarotsensoren, optische Tringulation, Ultraschallsensoren und laserbasierte Sensorsysteme. [KLEIN, 2001] [FELDGES, 2004]
7.2.1 Intrusive Sensoren
Im Folgenden werden die intrusiven Sensoren genauer beschrieben. Dabei werden jene Systeme aufgezeigt, welche für Verkehrsdatenerfassungssysteme auf dem hochhrangigen Stra- ßennetz im Einsatz sind bzw. aufgrund ihrer Bekanntheit, bei dieser Zusammenstellung nicht fehlen dürfen.
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abbildung 7-4 Intrusive Sensoren
7.2.1.1 Induktive Systeme
Die Beschreibung der Induktionsschleife wird ausführlich vorgenommen, da dieses System in der heutigen Zeit am weitesten verbreitet ist und für die Überprüfung neuer Technologien häufig als Referenzsystem (vergl. TLS) verwendet wird.
7.2.1.1.1 Induktionsschleifen
In der Praxis ist die in die Fahrbahndecke eingelegte Induktionsschleife der am weitesten verbreitete Detektor. Hierbei handelt es sich um eine vom Wechselstrom (Frequenz von 10 kHz bis 200 kHz [MOBINET, 1999]) durchflossene Leiterschleife. Ein die Induktionsschleife passierendes Fahrzeug verändert den Feldverlauf und damit die Impedanz der Induktionsschleife, welche ausgewertet wird. Sie haben in erster Linie die Aufgabe, die Anwesenheit eines Fahrzeugs zu registrieren. Mit Hilfe von Doppelschleifenanordnungen lässt sich durch Messung der Fahrzeit zwischen den beiden Schleifen auch die Geschwindigkeit der Fahrzeuge sowie durch Auswertung des Feldes die Unterscheidung der Fahrzeugarten ermitteln. [BÖKER, 1984] Mit diesem Verfahren kann eine Genauigkeit von 0.3 km/h bei niedrigen Geschwindigkeiten und 5-8 km/h bei hohen Geschwindigkeiten erreicht werden. Diese Geschwindigkeit kann in einem Bereich von 0-255 km/h aufgenommen werden. [MOBINET, 1999]
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abbildung 7-5 Eingebaute Induktionsschleifen im Asphalt
Dabei muss dieser Abstand so groß sein, dass Einzelgeschwindigkeiten hinreichend genau aus dem Zeitabstand der Überfahrzeitpunkte und der Weglänge bestimmt werden können. Andererseits muss der Abstand der Detektoren so klein sein, dass bei hintereinander fahrenden und spurwechselnden Fahrzeugen, eindeutige Zuordnungen der Überfahrzeitpunkte möglich sind. Zur Vermeidung von Erfassungsund Übertragungsfehlern durch unsachgemäße Verlegung der Induktionsschleifen, sollten die angeführten Abmessungen in Tabelle 2 sowie in Abbildung 7-6 verwendet werden. In Rampen können gelegentlich andere Abmessungen (vor allem in der Breite) erforderlich sein. [BSTW, 2001]
Hauptfehlerquellen bei der Schleifenverlegung sind undichte Fugen und zu geringe Fugentiefe sowie ungenügende Verdrillung der Schleifenzuleitungen. Durch undichte Schleifenfugen, in denen Feuchtigkeit, Streusalz und Schmutz eindringen können, werden sowohl Funktionsfähigkeit wie Lebensdauer der Schleifen beeinträchtigt [LENNERTZ, 1980]. Jährliche Wartungen sind daher unerlässlich und problematisch, da die Arbeiten meist Staus aufgrund von Fahrbahnsperrungen verursachen und das Leben der Menschen, die für die Installationsarbeiten abgestellt sind, häufig einer erhöhten Gefahr ausgesetzt werden.
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Tabelle 2 Abmessungen für Induktionsschleifen gemäß TLS [TLS, 2002]
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abbildung 7-6 Schleifengeometrie von Doppelinduktionsschleifen gemäß TLS [TLS, 2002]
Es gibt zwei grundlegende Detektionsverfahren:
- Pulsdetektion
- Anwesenheitsdetektion
Bei der Pulsdetektion wird von einem Fahrzeug, das die Schleife passiert, durch sein Magnetfeld ein einzelner Impuls bestimmter Länge abgegeben. Dieser Impuls ist ca. 100 bis 150 ms lang und unabhängig davon, ob das Fahrzeug auf der Schleife stehen bleibt oder weiterfährt.
Bei der Anwesenheitsdetektion hingegen gibt der Detektor so lange ein Signal aus, so lange sich ein Fahrzeug auf der Schleife befindet. Dieses System findet häufig Anwendung bei LSA. [MOBINET, 1999]
Je weiter das passierende Objekt von der Schleife entfernt ist, desto geringer ist die Schleifendämpfung (z.B. hohe Geländewagen) und desto ungenauer die Erfassung. Probleme können besonders bei der Ermittlung von Fahrzeuglängeund geschwindigkeit auftreten, wenn die Unterscheidung zwischen LKW mit Anhänger und knapp auffahrenden Fahrzeugen nicht korrekt erfolgt. Durch die Weiterentwicklung der Detektoren und deren Auswertealgorithmen, (siehe schematischen Aufbau Abbildung 7-7) werden die Detektionseigenschaften von Induktionsschleifen ständig verbessert.
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abbildung 7-7 Schematischer Aufbau Induktionsschleifenerkennung [BÖKER, 1984]
Wurden früher nur einzelne Fahrzeugimpulse gemessen, so werden heute die Fahrzeugsignaturen erfasst und ausgewertet. Trägt man die Spannung über der Zeit auf, ergeben sich charakteristische Verläufe (Abbildung 7-8). Mit hoch auflösenden Detektoren ist es möglich, diese Muster zu erfassen. Sie verwenden die elektrische Fahrzeuglänge zur Klassifizierung. [KUTTELWASCHER, 2003]
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abbildung 7-8 Fahrzeugsignaturen von hoch auflösenden Induktionsschleifen [MOBINET, 1999]
Durch neue Algorithmen können Schleifen mit dieser Technologie auch bislang nicht erfassbare Kenngrößen ermitteln. So ist es möglich, durch die Form des Impulses, einzelne Fahr-
zeuge über mehrere Querschnitte zu verfolgen. Hierfür werden in der Verarbeitung die Impulse von benachbarten Querschnitten miteinander verglichen und so einzelne Fahrzeuge identifiziert. [MOBINET, 1999]
Induktionsschleifen finden auch überwiegend Einsatz bei der Ampelund Barrierensteuerung. Detektorenarten:
- Detektor mit Fasenmessung
Die im Boden eingelegte Induktionsschleife ist mit einem Wirkwiderstand in Reihe geschaltet und wird von einem Oszillator mit fester Frequenz gespeist. Die Fasenverschiebung zwischen den Spannungen U1 und Um wird über einen fasenmessenden Gleichrichter und einen Tiefpass in eine Gleichspannung Ua umgesetzt. Eine Änderung der Impedanz der Induktionsschleife durch ein Fahrzeug verursacht eine Änderung der Fasenverschiebung und folglich auch der Gleichspannung. Diese Änderung der Spannung (Ua) steht als wertund zeitkontinuierliches Fahrzeugmuster zur Verfügung, das verstärkt, abgetastet und digitalisiert wird.
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abbildung 7-9 Detektor nach dem Prinzip der Fasenmessung [BÖKER, 1984]
- Detektor mit Frequenzmessung
Bei diesem Prinzip ist die Induktionsschleife als frequenzbestimmendes Bauelement mit einem Oszillator gekoppelt. Eine Impedanzänderung (Fahrzeug) führt daher zu einer Frequenzänderung. Das Ausgangssignal des Oszillators wird über einen programmierbaren Teiler in einen Impuls umgesetzt, dessen Länge proportional zur Periodendauer der Schwingfrequenz ist. Mit einem hochfrequenten Referenzsignal wird die Länge des Impulses ausgezählt. Ein Mikroprozessor ermittelt das Delta der Impulslänge. Dieses steht als abgetastetes und quantisiertes Fahrzeugmuster zur Verfügung. [BÖKER, 1984]
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abbildung 7-10 Detektor nach dem Prinzip der Frequenzmessung [BÖKER, 1984]
Die gewonnenen Fahrzeugmuster enthalten die für die Beschreibung der Fahrzeuge relevante Information. Der Verlauf der Fahrzeugmuster ist aber auch von Faktoren beeinflusst, die nicht fahrzeugspezifisch sind. Diese irrelevante Information hat verschiedene Ursachen:
- Unterschiedliche Verstärkungsfaktoren der Messeinrichtung
- Momentane Geschwindigkeit der Fahrzeuge
- Fahrverhalten, Durchfedern der Fahrzeuge usw.
- Betrieb von hochfrequenter Fahrzeugelektronik
Durch die Datenaufbereitung und Normierung sollen irrelevante Informationen beseitigt oder zumindest verringert werden. [BÖKER, 1984] Das darauf resultierende Fahrzeugmuster kann nun für Zählungen und Klassifizierungen herangezogen werden.
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abbildung 7-11 Datenaufbereitung und Normierung zur Irrelevantreduktion [BÖKER, 1984]
7.2.1.1.2 Eigenschaften der Induktionsschleife
In der Tabelle 3 werden die Eigenschaften der Induktionsschleife nach einem Kriterienkatalog beschrieben.
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Tabelle 3 Eigenschaften Induktionsschleife
7.2.1.2 Magnetfelddetektor
Magnetfeld- Detektoren reagieren auf die Veränderung des Erdmagnetfeldes durch die Eisenmasse der Fahrzeuge.
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abbildung 7-12 Funktionsprinzip eines Magnetfeld- Detektors [WEIß, 2004]
Früher wurden hauptsächlich sog. Magnetometer verwendet, die aufgrund ihrer unhandlichen Größe nie eine große Verbreitung gefunden haben. Stattdessen haben sich dafür kleine und sehr preiswerte Magnetfeldfühler auf der Basis magnetfeldempfindlicher Widerstände durchgesetzt. Die in Magnetfeldsensoren eingebaute Feldsonde erlaubt eine digitale Auswertung. Es kommt zu einer kugelförmigen Ausbreitung des Messfeldes. Da aber nur ein Sektor (jener der auf der zu messenden Fahrbahn liegt) benötigt wird, kann dieser durch Änderung der Empfindlichkeitseinstellung zur Messung herangezogen werden. Dabei ist aber nicht auszuschließen, dass magnetische Felder wie Starkstromkabel, Bahnoberleitung oder selbst ein Stahlmast bzw. ein VBA Gantry etc. zu Störeinflüssen führen. Die Aufgrund der einfachen Arbeitsweise und der kostengünstigen Elektronik sowie die nicht notwendigen Wartungen und die freizügig projektierbare Lage der Messstelle, machen den Magnetfeld- Detektor zu dem günstigsten aller hier vorgestellten Detektoren.
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abbildung 7-13 Autark betriebener Magnetfeld- Detektor [WEIß, 2004]
Der Magnetfeld- Detektor kann auch direkt neben der Fahrbahn montiert werden (Abbildung 7-13), hat aber begrenzte Reichweiten von ungefähr 1 m bis 3 m. Damit ist er nur für die angrenzende Fahrspur anwendbar. Die vom Sensor abgegebene Spannung (Signatur) ist nicht so einfach auswertbar wie bei Induktionsschleifen, da sie sehr wellig ist und mehrere Nulldurchgänge besitzt (Abbildung 7-14). Der Hauptvorteil eines Magnetfeld- Detektors liegt darin, dass er in einem massiven Alu- Gehäuse eingebaut werden kann und damit vandalensicher und autark arbeitend (Photovoltaik, Pufferbatterie etc.) geschützt ist. Sein geringer Energieverbrauch und der in Zukunft steigende Wirkungsgrad der Photovoltaikmodule von derzeit mittlerweile schon 18 % [GREINER, 2004] könnte seine derzeitige geringe Verbreitung steigern. [WEIß, 2004]
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abbildung 7-14 Signatur eines Magnetfeldsensors [WEIß, 2004]
7.2.1.3 Eigenschaften eines Magnetfelddetektor
In der Tabelle 4 werden die Eigenschaften des Magnetfelddetektors nach einem Kriterienkatalog beschrieben.
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Tabelle 4 Eigenschaften Magnetfeld- Detektor
7.2.1.4 Magnetometer
Das Magnetometer benutzt magnetische Anomalien zur Detektion. Metallische Fahrzeuge nehmen die einigermaßen gleichmäßigen Feldlinien, welche die Erde umgeben, auf und verzerren diese. Die Wirkungsweise des Detektors ist passiver Natur, d.h. er strahlt kein magnetisches Feld aus. Das Magnetometer besteht aus einem Antennenzuleitungskabel, einem Verstärker und einer Sonde, die in die Fahrbahn eingebracht oder auf der Fahrbahn befestigt wird. Die Detektoren werden in der Regel mit Batterien betrieben, die alle 5 Jahre ausgewechselt werden müssen. Mit Magnetometern kann man Fahrzeuge zählen, Geschwindigkeiten ermitteln und Fahrzeugklassen erfassen. Die Daten entsprechen im Allgemeinen denen der Induktivschleifen- Detektoren, [FELDGES, 2004] wobei der Grad der Genauigkeit des Magnetometers nicht mit der Induktionsschleife vergleichbar ist, da vor allem bei der Klassifizierung der Magnetometer ungenauer detektiert.
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abbildung 7-15 Schematischer Aufbau eines Magnetometers [FELDGES, 2004]
7.2.1.5 Weigh- In- Motion- Systeme
Weigh- In- Motion- Systeme werden in der Regel in die Fahrbahndecke eingebaut. Es sind verschiedene WIM- Systeme verfügbar. Drei werden hier vorgestellt und näher beschrieben.
7.2.1.5.1 Bending plate Systeme
Bending plate Systeme bestehen aus einer Metallplatte an deren Unterseite Sensoren wie z.B. Dehnungsmessstreifen oder kapazitive Messstreifen befestigt sind. Wenn ein Fahrzeug über die Messplatte fährt, wird die Ausdehnung gemessen, die durch den darüber rollenden Reifen erzeugt wird. Anhand der Ausdehnung wird die dynamische Belastung berechnet.
Hierzu werden meistens zwei Aluminiumfolienstreifen verwendet, die auf einem Isolationsträger aufgebracht sind, überfahrende Fahrzeuge verändern durch ihr Gewicht den Abstand zueinander. Diese Sensoren dienen in erster Linie zur dynamischen Gewichtsermittlung, können aber auch zur Achszählung verwendet werden, da die Zeitauflösung sehr hoch ist. Kapazitive Messstreifen sind in den Fahrbahnbelag eingelassen und können auch zur statischen Gewichtsmessung verwendet werden. Die Kosten sind etwas höher als bei Piezo- Systemen. Obwohl kapazitive Messstreifen den Nachteil aufweisen, in den Belag eingelassen werden zu müssen, sind sie ebenso wie Piezosysteme die einzig wirklich zuverlässigen Achsmeßsysteme.
7.2.1.5.2 Piezoelektrik Systeme
Bei den Piezoelektrik- Systemen werden piezoelektrische Materialien verwendet. Sobald ein Fahrzeug über den Piezo- Sensor fährt, erfasst das System die elektrische Ladung die durch den Sensor erzeugt wird und berechnet daraus die dynamische Last/Belastung.
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abbildung 7-16 WIM System auf dem Asphalt [KUTTELWASCHER, 2003]
Auf einem dünnen Trägerkabel sind Piezoelemente angebracht, die ein Spannungssignal abhängig des Auflagedrucks (Achslast) überfahrender Fahrzeuge erzeugen. [LEIHS, 1997] Zugrunde liegt das Funktionsprinzip, das bestimmte Kristalle bei mechanischer Einwirkung elektrische Ladungen freisetzen. [KUTTELWASCHER, 2003] Diese Kabel sind üblicherweise mit einem Gummischlauch geschirmt und in einer schmalen Rille quer zur Fahrbahn eingelassen. Durch die hohe Zeitauflösung dieses Sensors ist eine genaue Geschwindigkeitsund Achszahlauswertung möglich. Diese Systeme können außerdem zur dynamischen Gewichtsermittlung verwendet werden, da die Spannungsamplitude mit der Belastung steigt. Eine statische Gewichtsmessung ist nicht möglich und die Kosten sind gering. [LEIHS, 1997]
7.2.1.5.3 Pneumatische Systeme
Es werden hier auch pneumatische Detektoren erwähnt, diese finden jedoch schon länger keinen Einsatz auf dem hochrangigen Straßennetz in Österreich. Solche Sensoren arbeiten unter dem Einsatz von Druckschläuchen und sind meist in künstlichen Bodenschwellen eingebaut. Sie bestehen aus einem Druckschlauch, der Luftdruckänderungen durch eine Membran registriert.
7.2.2 Nonintrusive Sensoren
Im Folgenden werden die Nonintrusive Sensoren genauer beschrieben, Abbildung 7-17 gibt einen Überblick. Dabei werden jene Systeme aufgezeigt, welche für die Verkehrsdatenerfassung auf dem hochrangigen Straßennetz im Einsatz sind.
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abbildung 7-17 Nonintrusive Sensoren
7.2.2.1 Radar (Mikrowelle)
Radar (Radio Detection and Ranging) ist ein Verfahren, das mit Hilfe elektromagnetischer Wellen im Höchstfrequenzbereich (Mikrowellen) Objekte detektiert. Technisch genutzte Mikrowellen bewegen sich im Bereich von 1 GHz bis zu 120 GHz. Für die Verkehrsdatenerfassung werden Frequenzen von 1 GHz bis 30 GHz verwendet. Elektromagnetische Wellen werden nur von Objekten reflektiert, deren Ausmaße größer sind als ihre Wellenlänge. Aus diesem Grund werden die Radarmessungen von Witterungseinflüssen nicht beeinflusst. Der Radarstrahl wird von einem Sender erzeugt und mittels Antenne zum Zielort abgestrahlt.
[...]
-
Upload your own papers! Earn money and win an iPhone X. -
Upload your own papers! Earn money and win an iPhone X. -
Upload your own papers! Earn money and win an iPhone X. -
Upload your own papers! Earn money and win an iPhone X. -
Upload your own papers! Earn money and win an iPhone X. -
Upload your own papers! Earn money and win an iPhone X. -
Upload your own papers! Earn money and win an iPhone X. -
Upload your own papers! Earn money and win an iPhone X. -
Upload your own papers! Earn money and win an iPhone X. -
Upload your own papers! Earn money and win an iPhone X. -
Upload your own papers! Earn money and win an iPhone X. -
Upload your own papers! Earn money and win an iPhone X. -
Upload your own papers! Earn money and win an iPhone X. -
Upload your own papers! Earn money and win an iPhone X. -
Upload your own papers! Earn money and win an iPhone X. -
Upload your own papers! Earn money and win an iPhone X. -
Upload your own papers! Earn money and win an iPhone X. -
Upload your own papers! Earn money and win an iPhone X. -
Upload your own papers! Earn money and win an iPhone X. -
Upload your own papers! Earn money and win an iPhone X. -
Upload your own papers! Earn money and win an iPhone X. -
Upload your own papers! Earn money and win an iPhone X. -
Upload your own papers! Earn money and win an iPhone X. -
Upload your own papers! Earn money and win an iPhone X. -
Upload your own papers! Earn money and win an iPhone X. -
Upload your own papers! Earn money and win an iPhone X. -
Upload your own papers! Earn money and win an iPhone X. -
Upload your own papers! Earn money and win an iPhone X. -
Upload your own papers! Earn money and win an iPhone X.