Modellversuch zur Beurteilung prädiktiver Lösungskonzepte in Gold Coast, Australien


Gold Coast: Predictive Solutions Trial

Überblick

Das Verkehrssystem von Queensland besteht aus interagierenden Komponenten wie Autobahnen, Ein- und Ausfallstraßen, Tunneln, Fahrzeugen und öffentlichen Verkehrsmitteln, die überwacht und geregelt werden, um sicherzustellen, dass das System optimal und möglichst störungsfrei ohne größere Verkehrsbehinderungen funktioniert.

Für das Department of Transport and Main Roads (TMR) war u. a. der Wechsel von einem reaktivem zu einem proaktivem Verkehrsnetzmanagement durch Einsatz von Technologien wie Big Data und maschinelles Lernen zur Unterstützung besserer Verkehrsabläufe von Hauptinteresse. Das Department betreibt mehrere bestehende Anwendungen und Betriebsprozesse, die hierdurch potenziell beeinträchtigt werden können.

Ergebnis des von 2016 bis 2017 durchgeführten Modellversuchs war eine betriebliche Umsetzung von Aimsun Live als Lösungskonzept. Zielsetzung des Versuchs war die Beurteilung der Prognose- und Simulationsgenauigkeit von Aimsun Live, die möglichen Einschränkungen bestehender Technologien und Datenquellen sowie die Auswirkungen für das Department of Transport and Main Roads wie z. B. Wartungsaufwand und des voraussichtlichen betrieblichen Mehrwerts. Ziel war es, das TMR in die Lage zu versetzen, wahrscheinliche Probleme besser zu prognostizieren und die bestmöglichen Strategien zur Vermeidung oder Begrenzung von Verkehrstörungen zu ermitteln, anstatt erst dann zu reagieren, wenn diese auftreten.

Click to enlarge screenshot of Aimsun Live interface

Hintergrund

Der Modellversuch mit Aimsun Live war Teil eines umfassenderen Arbeitsprogramms, bei dem schwerpunktmäßig untersucht werden sollte, welche Möglichkeiten einer besseren Technologie- und Datennutzung zur Optimierung des bisherigen Verkehrsnetzes bestehen. Dazu gehören Möglichkeiten im Zusammenhang mit der Optimierung des Netzwerks, dem Verkehrsstörungsmanagement, dem Verkehrsinformationssystem und der Verkehrskoordination.

Click to enlarge screenshot of Aimsun Live interface

Projektumfang

Der Versuch lief werktags während der morgendlichen und abendlichen Hauptverkehrszeiten in einem kleinen Bezirk von Gold Coast. Dabei wurden Live-Dateneingaben der intelligenten Verkehrsplattform STREAMS ITS einschließlich des SIMS-Verkehrsstörungsmanagementsystems verwendet.

Der Untersuchungsbereich basierte auf einem bestehenden Teilmodell und umfasste etwa 20 % des Stadtgebiets von Gold Coast. Der Versuchszeitraum erstreckte sich von August 2016 bis Juni 2017.

Da es sich um einen Versuch handelte, erfolgten Aufbau und Ausführung online, wobei in diesem Zeitraum keine Änderungen an den bestehenden Betriebssystemen vorgenommen wurden und keine Integration in den Betrieb stattfand. Es war bekannt, dass es dadurch zu eingeschränkten Lösungsergebnissen kommen würde, dies wurde jedoch als Teil des Versuchs entsprechend bewertet und aufgezeichnet.

Click to enlarge screenshot of Aimsun Live interface

Fazit

Trotz der räumlichen, zeitlichen und technischen Beschränkungen konnte der Versuch signifikante Einblicke in die Möglichkeiten simulationsbasierter Instrumente zur Entscheidungsunterstützung sowie die zur Erzielung optimaler Ergebnisse erforderlichen Betriebs- und Systemänderungen liefern.

Die bei diesem Versuch gewonnenen Erkenntnisse werden in zukünftige Projektstufen wie die Einführung eines Vollzeitüberwachungs-/Prognosesystems und die Festlegung eines Einschlussbereichs einfließen, der alle bei der Reaktionsplananwendung auf das Netzwerk beobachtbaren Störungen umfasst.

Die Quantität und Qualität der Dateneingaben besaß einen starken Einfluss auf die Endergebnisse sowie die Qualität der Prognosen und Bewertungen zukünftiger Verkehrlagen. Die Dateneingaben umfassten sowohl das Layout und die Leistung des Verkehrsnetzes als auch Verkehrsstörungen. Bei zukünftigen Projektphasen sollte stärkeres Gewicht auf die Verfügbarkeit und Genauigkeit der Verkehrsdatenerfassung und -definition (einschließlich Detektoren/Zählstellen, Zuverlässigkeit und Menge der verfügbaren Daten) sowie die Einspeisung von Verkehrsstörungsdaten zur Erzeugung und Einpflegung von Ereignissen in das Simulationsnetzwerk gelegt werden.

Trotz der Versuchseinschränkungen konnten wertvolle Erkenntnisse für weitere Projekte des MTR gewonnen werden.

Gold Coast pilot photo