Echtzeit-Verkehrszustandsschätzung und -Störfallerkennung auf Schnellstraßen mittels des Erweiterterten Kalman-Filters

Abstract

Zusammenfassung In diesem Aufsatz werden neueste Fortschritte bei der Echtzeitschätzung des Schnellstraßenverkehrs betrachtet. Besonderes Augenmerk wird dabei auf einen allgemeinen Ansatz gerichtet, der sowohl Zustands- als auch Parameterschätzung vereint. Ein weiterer Schwerpunkt ist der Einsatz des Schätzalgorithmus in großräumigen Anwendungen. Zunächst wird eine mathematische Beschreibung vorgestellt, die ein validiertes makroskopisches Verkehrsflussmodell samt Zustands- und Messrauschen enthält. Der Entwurf des Schätzalgorithmus erfolgt nach dem Prinzip des Erweiterten Kalman-Filters. Das Verhalten des Algorithmus bezüglich Folgefähigkeit und automatischer Störfallerkennung wird anschließend mit Hilfe realer Testdaten bzw. Anwendungen untersucht. Dies erfolgt unter diversen Bedingungen, wobei großräumige Netze, eine dünne Messstellenanordnung, heterogene Infrastruktur, Änderungen der Umfeldbedingungen, Verkehrsstörungen, Messwertausfälle und -ungenauigkeiten einbezogen werden. Der Aufsatz schließt mit Diskussion und Schlussfolgerung ab. Der in diesem Aufsatz gegebene Überblick behandelt den Stand der Forschung bei der Anwendung des Erweiterten Kalman-Filters auf die Zustandsschätzung des Schnellstraßenverkehrs. Laufende Forschungsaktivitäten in diesem Bereich beschäftigen sich mit einer Reihe von Erweiterungen der hier beschriebenen Arbeiten. Diese beinhalten: den Vergleich mit anderen Filtermethoden (Partikelfilter oder Unscented Filter); die Dezentralisierung der Filterstruktur; die Zustandsschätzung in städtischen Straßennetzen; neue Problemstellungen, die sich aus der zunehmenden Zahl von vernetzten oder auch automatisierten Fahrzeugen ergeben, und mehr.