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Improved Traffic State Estimation by Bayesian Network Data Fusion of V2X and Vehicular Bluetooth Data

Klüber, Kim und Junghans, Marek und Fackeldey, Konstantin und Kaul, Robert (2019) Improved Traffic State Estimation by Bayesian Network Data Fusion of V2X and Vehicular Bluetooth Data. 2019 TRB 98th Annual Meeting, 13.-17. Jan. 2019, Washington, USA.

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Kurzfassung

A recently published probabilistic method for vehicle based traffic state estimation on the basis of fusing two wireless communication based technologies, i.e. Bluetooth and Vehicle-to-X communication data, is analyzed in three different scenarios ranging from academic to realistic. On the one hand there is accurate, but extremely rare V2X speed data and on the other, there is frequent, but inaccurate speed data based on a one unit Bluetooth reader approach. Therefore, this analysis takes into account specific traffic related variables, such as traffic flow and traffic density as well as traffic light control (TLC), which affect the Bluetooth based detection results. The findings are used to improve the method. A Bayesian Network (BN) is developed that merges Bluetooth and V2X based speed detection results to provide an improved speed estimation. The novel BN is compared to the previous one for different V2X penetration ratios using the open source microscopic traffic simulation package SUMO (Simulation of Urban MObility). The results show that the novel method can improve the vehicular speed estimation in the academic as well as in the realistic scenarios.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/120746/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Poster)
Titel:Improved Traffic State Estimation by Bayesian Network Data Fusion of V2X and Vehicular Bluetooth Data
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Klüber, Kimkimmklueber (at) gmail.comNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Junghans, Marekmarek.junghans (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Fackeldey, Konstantinfackeldey (at) math.tu-berlin.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Kaul, RobertRobert.Kaul (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:16 Januar 2019
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
Status:veröffentlicht
Stichwörter:V2X communication, Bluetooth, Bayesian Networks, Data Fusion, Traffic Management, Traffic State Estimation, COLOMBO, Digitaler Knoten 4.0
Veranstaltungstitel:2019 TRB 98th Annual Meeting
Veranstaltungsort:Washington, USA
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsdatum:13.-17. Jan. 2019
Veranstalter :National Academy of Sciences, National Academy of Engineering, National Academy of Medicine
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Verkehr
HGF - Programmthema:Verkehrsmanagement (alt)
DLR - Schwerpunkt:Verkehr
DLR - Forschungsgebiet:V VM - Verkehrsmanagement
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):V - I.MoVe (alt)
Standort: Berlin-Adlershof
Institute & Einrichtungen:Institut für Verkehrssystemtechnik > Datenerfassung und Informationsgewinnung
Hinterlegt von: Junghans, Marek
Hinterlegt am:20 Mär 2019 13:14
Letzte Änderung:31 Jul 2019 20:18

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