Automatische Kalibrierung eines innovativen Verfahrens zur Verkehrslageschätzung an Lichtsignalanlagen auf Basis von Floating Car Daten

Kurzfassung

Die Kalibrierung moderner Verfahren und Modelle spielt eine zentrale Rolle bei der Gewährleistung guter Ergebnisse in nahezu allen Bereichen der Verkehrsplanung und -steuerung. Gerade die Komplexität vieler Ansätze, d.h. vielmehr bereits die Komplexität des Verkehrssystems an sich erschweren häufig jedoch die Bestimmung der jeweils optimalen Parameter. Zudem ist eine manuelle Kalibrierung häufig nur mit großem Aufwand realisierbar, sodass gezielt auf das jeweilige Problem zugeschnittene, automatisierte Lösungen benötigt werden. Der vorliegende Beitrag beschäftigt sich in diesem Zusammenhang erstmal smit der datengetriebenen Optimierung zweier wichtiger Parameter eines vergleichsweise neuen Verfahrens zur Verkehrslageschätzung an Lichtsignalanlagen, wie es an verschiedenen Stellen bereits dargestellt wurde. Dabei ergibt sich ein insgesamt dreistufiger Algorithmus aus numerischer Korrelationsmaximierung und linearer Regression, mit dem auf Basis herkömmlicher Floating Car Daten in effizienter Weise nicht nur zuverlässig die Lage der Haltlinie und des relevanten Dtektionsbereichs bestimmt werden kann. Vielmehr erlaubt der verwendete Kalibrierungsansatz zusätzlich eine direkte, graphische Kontrolle der Resultate und liefert darüber hinaus mehrere Kennwerte zur Bewertung der Ergebnisqualität.