| Eine flächendeckende Erfassung der Verkehrslage auf deutschen Straßen wird in der Zukunft durch in Fahrzeugen untergebrachte Meßeinrichtungen angestrebt. Die dort erhobenen Daten (sogenannte Floating Car Data, FCD) beinhalten unter anderem die Reisezeit entlang eines vorgegebenen Straßenabschnitts (z.B. einer Kante im Graphen des Verkehrsnetzes). Diese Kantenreisezeiten zeichnen sich durch gewisse Regelmäßigkeiten aus. So gibt es z.B. den typischen Berufsverkehr, typischen Wochenend- und Urlaubsverkehr, etc. Andere Einflüsse wie Witterungsbedingungen und Veranstaltungen resultieren ebenfalls in bestimmten Mustern im zeitlichen Verlauf der Kantenreisezeiten.
Da momentan noch keine ausreichende Menge an Floating Car Data für eine Erzeugung von Ganglinien verfügbar ist, soll im Rahmen der - Diploma Thesis - zunächst ein Tool entwickelt werden, um aus Verkehrsmessungen, die an fest in der Fahrbahn installierten Meßeinrichtungen gewonnen wurden, mittlere Reisezeiten entlang bestimmter Streckenabschnitte zu berechnen. Dazu soll ein bei DaimlerChrysler entwickeltes Verfahren zur Verkehrslagerekonstruktion eingesetzt werden. |
| Anschließend sollen verschiedene Verfahren eingesetzt und validiert werden, die mit Hilfe von Methoden der künstlichen Intelligenz unter Berücksichtigung von Erkenntnissen aus der Verkehrstheorie Muster im zeitlichen Verlauf von Kantenreisezeiten an einzelnen Tagen erkennen. Sequenzen von Kantenreisezeiten eines Tages (Ganglinien) werden dabei zunächst analysiert und in Muster eingeteilt. Aus den Ganglinien, die zu einem Muster gehören, soll eine mittlere Ganglinie abgeleitet werden, die bei später auftretenden ähnlichen Verkehrssituationen als Referenz dient.
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