Smart Transport Infrastructure Award

Projekt: M4 Smart Autobahn (M4SM) Projekt – Simulationsbasierte Unterstützung für intelligente Autobahninfrastruktur

In Zusammenarbeit mit Johnson Controls International (JCI) und Verkehr for New South Wales (TfNSW) nutzte das Team Live-Verkehrsdaten, die mit Analysen und Verkehrsmodellierung gefüttert wurden, um ein Echtzeit-Entscheidungsunterstützungssystem für das Verkehrsmanagement zu entwickeln; dieses System leitet die Bediener in den Kontrollräumen mit den ihnen zur Verfügung stehenden Mitteln zu den besten Maßnahmen, um Staus zu minimieren. Sie prognostiziert den Verkehrszustand in der nächsten Stunde und analysiert, wenn Staus vorhergesagt werden, die am besten geeignete Entlastungsstrategie, um Staus zu löschen, bevor sie überhaupt entstehen.

Auswirkungen und Nachhaltigkeit:

So wie die Wettervorhersage dir hilft zu entscheiden, ob du einen Regenschirm brauchst, hilft dieses System den Verkehrsleitern zu wissen, ob sich ein Stau anbahnt, den sie abwenden müssen. Außerdem werden die von JCI Meridian ITS vorgeschlagenen Strategien zur Verringerung des Verkehrsaufkommens, wie z. B. Änderungen der Höchstgeschwindigkeit, Fahrstreifensperrungen, FS-Wechsel oder Funkwarnungen, bewertet, um zu entscheiden, welche Option am besten geeignet ist, um Staus (vorausschauend) auf der M4 und dem umliegenden Netz zu minimieren. Selbst wenn diese Managementinstrumente verfügbar wären, könnten sie erst eingesetzt werden, wenn der Stau bereits da ist (reaktiv), was sich negativ auf die Luftqualität und die Wirtschaft auswirkt.

Langlebigkeit:

Sobald weitere Datenquellen verfügbar sind, können diese in das Modell eingespeist werden, um die Prognosen zu verbessern. Da neue Datenquellen die abgeschalteten Altsysteme ersetzen, liefert das Modell auch weiterhin seine Vorhersagen für die intelligente Autobahn M4. Während das Modell läuft, lernt es aus dem Input der Echtzeitdaten, um seine Vorhersagen ständig zu kalibrieren. Sobald Daten zur Überwachung der Luftqualität verfügbar sind, kann das System sogar so programmiert werden, dass es den Verkehr in Echtzeit steuert, um den Rückstau in Gebieten mit gefährlicher Luftverschmutzung zu verringern und den Verkehr in ruhigere, sauberere Gebiete umzuleiten, in denen die Emissionen nicht so gefährlich sind.

Umstiegsmöglichkeiten:

Das System kann überall dort eingesetzt werden, wo es Echtzeit-Verkehrsdaten und ITS-Verkehrsmanagement-Tools gibt. Sobald ein Modell des Einzugsbereichs erstellt ist, arbeitet es rund um die Uhr und prognostiziert den Verkehr 15, 30, 45 und 60 Minuten in die Zukunft. Es hilft Verkehrsmanagern, Staus zu vermeiden, bevor sie sich aufbauen, und aktualisiert seine Vorhersagen ständig, um die beste Strategie zur Stauvermeidung aufzuzeigen. Diese Lösung funktioniert ohne Änderungen der straßenseitigen Infrastruktur und ist daher leicht auf jeden anderen Standort übertragbar. Diese Lösung wird auch im Einzugsbereich der Victoria Road in Sydney und an mehreren anderen Standorten in Australien (Perth, Brisbane) und weltweit eingesetzt.

Innovation:

Lösungen für die Modellierung des Verkehrs und das Verkehrsmanagement gibt es schon seit langem. Diese Lösung verschmilzt die beiden zu einer innovativen und effektiven Echtzeitlösung. Ursprünglich definierten Verkehrsmanager die Signalzeiten und das Zeitplan-basierte Fahrstreifenmanagement ausschließlich auf der Grundlage historischer Daten. Inzwischen sind sie in der Lage, diese Geräte in Echtzeit zu aktualisieren und so das prognostizierte Verkehrsaufkommen vorauszusehen. Dies hebt die Technologie auf die nächste Stufe, indem genaue Analysen und Modellierungsalgorithmen eingesetzt werden, um den kurzfristigen Verkehrsstatus in einem Gebiet vorherzusagen und es Verkehrsmanagern zu ermöglichen, Staus proaktiv zu entschärfen.

Bewährte Vorteile auf dem Markt:

Die Daten werden in die TMC-Verkehrsmanagementlösung von JCI (Meridian) eingespeist, damit die Verkehrslotsen die Reaktionen vergleichen können, um die beste Entschärfungsstrategie zu finden. Da diese Lösung Teil des Ausbaus der intelligenten Autobahn M4 ist, ist es unmöglich, einen Vorher-Nachher-Vergleich anzustellen, um die Verringerung der Staus allein auf diese Lösung zurückzuführen. Es liegt jedoch auf der Hand, dass die Fähigkeit, auf Staus zu reagieren, bevor sie entstehen, dazu beiträgt, Verzögerungen zu reduzieren. In Oxfordshire, England, hat eine ähnliche Lösung die Emissionen um bis zu 14% reduziert, während auf der I-15 San Diego (USA) die Verzögerungen um 3,3% gesunken sind.

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Zitieren Aimsun Next

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Aimsun (2023). Aimsun Next 23 User's Manual, Aimsun Next Version 23.0.0, Barcelona, Spanien. Zugriff am: July. 19, 2023. [Online].
Verfügbar: https://docs.aimsun.com/next/23.0.0/


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Aimsun (2021). Aimsun Next 20.0.5 User's Manual, Aimsun Next Version 20.0.3, Barcelona, Spanien. Accessed on: May. 1, 2021. [In software].
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