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Verkehrsprognose in Echtzeit

eGovernment-Projekt: Wie intelligente Technologie die Städte entlastet

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„Die bisher verfügbaren Verkehrsprognosen weisen Abweichungen von bis zu 40 Prozent auf. Wir konnten die Diskrepanz der Geschwindigkeitsvorhersage im Mittel schon auf sieben Prozent minimieren. Mit unserem selbstlernenden System werden wir die Prognosen kontinuierlich präzisieren können“, erläutert Dr. Bierhoff.

„Wir haben zwei wesentliche Messgrößen: Die gefahrenen Geschwindigkeiten am Messpunkt und die Anzahl der Fahrzeuge, die pro Stunde diese Stelle passieren. Im 60-Sekunden-Takt erstellen wir eine Prädiktion dieser beiden Werte für alle Messpunkte, um ihren Werteverlauf für die nächsten vier Stunden prognostizieren zu können.

Wir treffen also nicht nur Pauschalaussagen wie Stau, fließender oder zähfließender Verkehr, sondern wir können anhand der beiden Werte die genaue Verkehrsdichte auf den Straßen bestimmen und dann daraus den Verkehrsstatus exakt ableiten.“

Das System in der Praxis

Ein Anwendungsfall von RTTF sieht einen Navigationsdienst vor, der dem Verkehrsteilnehmer unter Berücksichtigung der aktuellen oder der künftigen Verkehrslage einen Routenvorschlag unterbreitet. In der Praxis bedeutet das:

Der Anwender gibt den Abfahrtsort sowie das gewünschte Ziel an und das System berechnet für einen gewählten gegenwärtigen oder zukünftigen Abfahrtszeitpunkt unter Berücksichtigung der jeweilig gültigen Verkehrslage die beste Route. Dadurch trägt die Technologie auch zum Notfallmanagement bei: Mithilfe der Verkehrsdaten könnte beispielsweise ein Krankenwagen in das verkehrstechnisch am schnellsten erreichbare anstatt in das nächstgelegene Krankenhaus geleitet werden.

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