Prognose von Schaltzeiten verkehrsabhängiger Lichtsignalanlagen in Deutschland – Herausforderungen und Ansätze
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Robert Hoyer
Robert Hoyer (geb. 1964) studierte technische Kybernetik und Automatisierungstechnik an der Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg und promovierte 1994 bei Prof. Dr. Peter Neumann zur Leistungsanalyse von Feldbussystemen im Hochlastbereich. Nach seiner Tätigkeit am Institut für Automation und Kommunikation (ifak) e. V. in Magdeburg folgte er 2006 einem Ruf an die Universität Kassel, wo er ein Fachgebiet und das Institut für Verkehrswesen leitet. Seine aktuellen Forschungsschwerpunkte umfassen die Analyse, Modellierung und Simulation von Straßenverkehr unter Berücksichtigung telematikbasierter kooperativer Verkehrssteuerungen sowie die Entwicklung und der Test verkehrstechnischer Applikationen unter Nutzung der Fahrzeug-Infrastruktur-Kommunikation im ÖPNV.
and
Lena Elisa Schneegans
Lena Elisa Schneegans ist wissenschaftliche Mitarbeiterin am Fachgebiet Verkehrstechnik und Transportlogistik der Universität Kassel. Ihr Forschungsgebiet ist die Vorhersage von Schaltzeiten von Lichtsignalanlagen mittels maschinellen Lernens. Ihr Studium der Mechatronik mit dem Schwerpunkt Regelungstechnik hat sie an der Universität Kassel absolviert.
Zusammenfassung
Zukünftige Fahrerassistenzsysteme sollen situationsgerechte Hinweise zum energie- und emissionssparenden Fahren geben. Hierfür benötigen sie eine Vorausschau auf das Schaltverhalten von Lichtsignalanlagen (LSA). Im Gegensatz zu Festzeitsteuerungen ist diese Aufgabe bei verkehrsabhängigen Steuerungen nicht einfach zu lösen. Durch die Echtzeitanalyse von LSA-Prozessdaten soll auf das zukünftige Schaltverhalten geschlossen werden. Bisherige Verfahren zur Schaltzeitprognose nutzen hauptsächlich statistische Ansätze, welche allerdings nicht unter allen Randbedingungen erfolgreich sind. Daher rücken zunehmend auch KI-basierte Methoden in den Fokus. Der Beitrag gibt hierzu einen Überblick und leitet den zukünftigen Forschungsbedarf ab.
Abstract
Future driver-assistance systems should provide situation-dependent information on energy- and emission-saving driving. For this purpose, forecasts of the switching behavior of traffic lights are required. In contrast to fixed-time controls, this task cannot trivially be solved for traffic actuated signal controls. To draw conclusions about future switching behaviors, it is necessary to analyze the signal control process data in real-time. Previous methods for forecasting switching times mainly use statistical approaches, which, however, are not successful under all traffic conditions. Therefore, AI-based methods are increasingly coming into focus. This article gives an overview of state-of-the-art methods and derives future research requirements and potentials.
Dieser Artikel ist dem 80. Geburtstag von Prof. Dr.-Ing. Peter Neumann gewidmet.
Über die Autoren
Robert Hoyer (geb. 1964) studierte technische Kybernetik und Automatisierungstechnik an der Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg und promovierte 1994 bei Prof. Dr. Peter Neumann zur Leistungsanalyse von Feldbussystemen im Hochlastbereich. Nach seiner Tätigkeit am Institut für Automation und Kommunikation (ifak) e. V. in Magdeburg folgte er 2006 einem Ruf an die Universität Kassel, wo er ein Fachgebiet und das Institut für Verkehrswesen leitet. Seine aktuellen Forschungsschwerpunkte umfassen die Analyse, Modellierung und Simulation von Straßenverkehr unter Berücksichtigung telematikbasierter kooperativer Verkehrssteuerungen sowie die Entwicklung und der Test verkehrstechnischer Applikationen unter Nutzung der Fahrzeug-Infrastruktur-Kommunikation im ÖPNV.
Lena Elisa Schneegans ist wissenschaftliche Mitarbeiterin am Fachgebiet Verkehrstechnik und Transportlogistik der Universität Kassel. Ihr Forschungsgebiet ist die Vorhersage von Schaltzeiten von Lichtsignalanlagen mittels maschinellen Lernens. Ihr Studium der Mechatronik mit dem Schwerpunkt Regelungstechnik hat sie an der Universität Kassel absolviert.
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