Verfahren zur Bestimmung der Einbruchswahrscheinlichkeit des Verkehrsablaufs auf Autobahnen und Anwendung in der Verkehrssteuerung

Schwietering, Christoph; Steinauer, Bernhard

doi:urn:nbn:de:hbz:82-opus-33940

Verfahren zur Bestimmung der Einbruchswahrscheinlichkeit des Verkehrsablaufs auf Autobahnen und Anwendung in der Verkehrssteuerung = Method to determine the probability of breakdown on motorways and its application in traffic control

Schwietering, Christoph (Author)

2010

Verantwortlichkeitsangabevorgelegt von Christoph Schwietering

ImpressumAachen : Publikationsserver der RWTH Aachen University 2010

UmfangXI, 136, 19 S. : graph. Darst.

Aachen, Techn. Hochsch., Diss., 2010

Zsfassung in dt. und engl. Sprache

Genehmigende Fakultät
Fak03

Hauptberichter/Gutachter
Steinauer, Bernhard (Thesis advisor)

Tag der mündlichen Prüfung/Habilitation
2010-07-01

Online
URN: urn:nbn:de:hbz:82-opus-33940
URL: https://publications.rwth-aachen.de/record/63298/files/3394.pdf

Einrichtungen

Lehrstuhl und Institut für Straßenwesen (313410)

Inhaltliche Beschreibung (Schlagwörter)
Verkehrstechnik (Genormte SW) ; Kapazität (Genormte SW) ; Ingenieurwissenschaften (frei) ; traffic engineering (frei) ; capacity (frei) ; probability of breakdown (frei)

Thematische Einordnung (Klassifikation)
DDC: 620

Kurzfassung
Die Kapazität stellt eine der entscheidenden Kenngrößen zur Beschreibung des Verkehrsablaufs auf Autobahnen dar. Sie ist abhängig von verschiedenen Weg-, Verkehrs-, Umfeld- und Steuerungsbedingungen. Die Größenordnungen der kapazitätsbeeinflussenden Bedingungen, die in den Regelwerken angegeben sind, stützen sich zum Teil auf wenige Untersuchungen mit geringen räumlichen und zeitlichen Datenmengen. Während die Kapazität bislang häufig als deterministischer Wert für gegebene Bedingungen aufgefasst wurde und diese Sichtweise auch in den derzeit gültigen Richtlinien Eingang gefunden hat, zeigen aktuelle Studien, dass die Kapazität vielmehr eine stochastisch verteilte Größe ist. Mit zunehmender Verkehrsstärke steigt dabei das Risiko für einen Zusammenbruch des Verkehrsablaufs. Ziel der vorliegenden Forschungsarbeit ist es, basierend auf der stochastischen Beschreibung der Kapazität allgemeingültige Aussagen zum Einfluss unterschiedlicher Bedingungen zu treffen. Das hierzu entwickelte Modell soll universal anwendbar sein und ohne aufwändige Justierung auskommen. Die gefundenen Erkenntnisse zur probabilistischen Beschreibung der Kapazität sollen statistisch abgesichert und so aufbereitet sein, dass sie in Anwendungen der Verkehrsplanung und insbesondere der Verkehrssteuerung eingesetzt werden können. Es wird ein Algorithmus entwickelt, der Geschwindigkeitseinbrüche antizipieren kann und damit ein präventives Einwirken in den Verkehrsablauf ermöglicht. Für die unterschiedlichen Kombinationen von Beeinflussungsfaktoren (nasse Fahrbahn, Tageslicht, Werktag, Längsneigung, Lage innerhalb/außerhalb eines Ballungsraums, Streifigkeit) wurden Regressionskurven ermittelt. Bei idealen Verhältnissen konnte für Steigungsstrecken ein signifikanter Rückgang der Verkehrsstärke, die zu einer Einbruchswahrscheinlichkeit von 50% führt, von 13,4% bestimmt werden. Auch für Gefällestrecken konnte eine Reduzierung von 4,0% nachgewiesen werden. Für zweistreifige Querschnitte, die im Ballungsraum liegen, konnte im Gegensatz zu Querschnitten auf Verbindungsstrecken eine Erhöhung um 6,3% festgestellt werden. Im Vergleich zu dreistreifigen Querschnitten im Ballungsraum weisen zweistreifige Querschnitte, die ebenfalls in einem Ballungsgebiet liegen, deutlich höhere Kapazitätswerte auf. Großen Einfluss auf die Einbruchswahrscheinlichkeit besitzen auch die zeitlich veränderlichen Faktoren. Für nasse Fahrbahnverhältnisse konnte ein signifikanter Rückgang der Verkehrsstärke, die zu einer Einbruchswahrscheinlichkeit von 50% führt, von 12,9% beobachtet werden, bei Dunkelheit ist eine Reduzierung von 14,3% festzustellen. Überwiegender Freizeitverkehr im Gegensatz zu überwiegendem Berufsverkehr wirkt sich mit 4,7% ebenfalls negativ auf die Einbruchswahrscheinlichkeit aus. Mit zunehmendem Lkw-Anteil steigt bei gegebener Verkehrsstärke die Wahrscheinlichkeit einer Verkehrsstörung. An zwei Querschnitten auf der A12 bei Innsbruck konnte außerdem der Einfluss einer Streckenbeeinflussungsanlage (SBA) auf die Einbruchswahrscheinlichkeit analysiert werden. Es konnte beobachtet werden, dass sich die Form der Verteilung dahingehend ändert, dass insbesondere bei mittleren bis hohen Verkehrsstärken der Verkehr stabiler bleibt als ohne SBA. Die Verkehrsstärke, die zu einer Einbruchswahrscheinlichkeit von 50% führt, erhöht sich mit SBA um 3,5%. Die Erkenntnisse über die Einbruchswahrscheinlichkeit können Anwendung in der Verkehrsplanung finden. Dazu wurde der Steuerungsalgorithmus AIX-ProB für SBA entwickelt, der auf der Einbruchswahrscheinlichkeit basiert und zeitlich veränderliche Einflüsse berücksichtigt. Ein weiteres, wesentliches Ziel bei der Entwicklung von AIX-ProB war es, dass das Verfahren ohne aufwändige Parametrierung oder Erstversorgung auskommt, für beliebige Streckenabschnitte einsetzbar und somit praxistauglich ist. AIX-ProB wurde im Rahmen eines Open-Loop-Tests für den Einsatz in SBA getestet. Das im Vergleich zu anderen Steuerungsalgorithmen mit präventivem Ansatz als gut zu bewertende Verhältnis zwischen Detektions- und Fehlalarmrate zeigt, dass zuverlässig in der Lage ist, antizipativ Verkehrszustände zu erkennen und entsprechende Reaktionen zu veranlassen. Insbesondere die Berücksichtigung des Einflusses von äußeren Bedingungen auf die Einbruchswahrscheinlichkeit wirkt sich sehr positiv auf die Güte des Verfahrens aus. Insgesamt kann nachgewiesen werden, dass sich der Einsatz von AIX-ProB in der Steuerung von SBA eignet. Durch die vorliegende Arbeit hat sich bestätigt, dass die Kapazität eine probabilistische Größe ist, die über die Einbruchswahrscheinlichkeit beschrieben werden kann. Dabei ist sie maßgeblich von verschiedenen Einflussfaktoren abhängig, deren Größenordnungen anhand einer Untersuchung einer großen Datengrundlage quantifiziert werden konnten. Außerdem hat sich gezeigt, dass die Einbruchswahrscheinlichkeit für den Einsatz in der Bewertung der Verkehrsqualität und insbesondere in der Verkehrssteuerung geeignet ist.

Capacity is one of the relevant values to describe traffic flow on freeway segments. It depends on various conditions such as roadway, traffic, environment and control conditions. The magnitudes of the influencing values on capacity, that are described in guidelines, are mostly based on just a few research studies with little spatial and temporal data sources. In the past, capacity was defined as a deterministic value for given base conditions. Even in the currently valid guidelines this definition is used. Newer research studies, however, prove that capacity has to be interpreted as a stochastically distributed value. The more the traffic flow increases the higher the risk of traffic breakdowns. Aim of the current study is to derive general statements on how capacity is influenced by various conditions based on a probabilistic description of capacity. The model developed for this purpose shall be applicable universally without any sophisticated calibration. The found conclusions to describe capacity as a probabilistic value shall be statistically verified and well processed so that it can be used for various applications of traffic engineering and traffic control. Therefore, an algorithm is developed which is able to anticipate traffic breakdowns and this way allows a preventive control of the traffic flow. For various combinations of different influencing factors (wet surface, darkness, type of day, number of lanes, grades, location in urban/rural areas) several regression curves were determined. At ideal conditions it showed that for grade terrain there was a significant decrease of the traffic flow, which led to a breakdown probability of 50%, of 13.4%. Also, for negative grade a reduction of 4.0% could be detected. For two lane facilities in urban areas it was found that the flow that causes a breakdown in 50% of all cases is 6.3% higher than in rural areas. In a comparison between three and two lane facilities in urban areas it turned out, that the capacity per lane is significantly higher on two lane facilities. The temporary factors have a great influence on the probability of breakdown. For wet surface conditions there is a significant decrease of 12.9% of the flow rate which causes a breakdown of 50%. During darkness there is a reduction of 14.3%. If the traffic flow mainly consists of recreational traffic, it can be stated that the flow rate at a breakdown risk of 50% is 4.7% lower than during commuter traffic. As the percentage of heavy vehicles increases the breakdown risk at a given flow rate increases, too. In addition, the influence of a corridor management application on the breakdown probability was analysed by means of two detectors on the A12 in the area of Innsbruck. It was observed that the run of the curve is changed at medium and high flow rates. Therefore, it can be stated, that here the traffic flow is more stable compared to sections without dynamic traffic control. The deployment of a corridor management application increases the flow rate, which leads to a probability of breakdown of 50%, up to 3.5%. The findings regarding the breakdown probability can be used in traffic engineering applications. To do so, the algorithm AIX-ProB (Anticipation of Incidents with extended Probability of Breakdown) was developed. This algorithm, which is based on the breakdown probability theory, considers temporary influencing factors. Another important goal when developing the AIX-ProB was to achieve an applicable implementation without any complex parameters of configuration so that the algorithm can be used for any location. AIX-ProB was tested under open loop conditions for the use in corridor management applications. In comparison to other common control algorithms with a preventive character, it can be stated that AIX-ProB shows a good ratio between detection and false alarm rate. The algorithm is reliably able to anticipate traffic situations and thus trigger a specific measure to counter this situation. Especially the consideration of temporary influencing factors on the breakdown probability has a very positive effect on the quality of the algorithm. All in all, it could be verified that the use of AIX-ProB is suitable for traffic control using corridor management applications. This thesis made it possible to confirm the assumption that capacity is a probabilistic value that can be described using the probability of breakdown. The breakdown probability is dependent on various influencing factors the dimensions of which could be determined on the basis of an analysis of a large amount of base data. Furthermore, it could be verified, that breakdown probability can be applied in traffic quality evaluation and for traffic control.

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