Projekträger

Queensland Department of Transport and Main Roads

Hauptauftragnehmer

Aimsun

Standort

Gold Coast, Queensland, Australia

Termine

August 2016 bis Juni 2017

Modellversuch zur Beurteilung prädiktiver Lösungskonzepte in Gold Coast, Australien

AIMSUN LIVE

BIG DATA

VORHERSAGEANALYSE

Die Effektivität von Aimsun Live bei der Vorhersage von Verkehrsbedingungen bis zu 60 Minuten in die Zukunft zu bewerten und zu analysieren, wie wahrscheinliche Staus verhindert oder entschärft werden könnten. Das übergeordnete Ziel war es, die allgemeine Reaktion auf Probleme im Netzwerk zu verbessern.

Das Ergebnis des Projekts sollte die Identifizierung von Daten beinhalten, die benötigt werden, um das System noch genauer zu machen, sowie weitere Verbesserungen.

Projekt Standort

Das Pilotprojekt erstreckte sich über einen kleinen Bereich der Gold Coast und verlief etwa 10 km entlang des M1 Pacific Motorway und östlich bis 4 km von der Küste entfernt. Dies machte etwa 20% des gesamten Gold Coast Gebietes aus. Die Daten wurden in Echtzeit mit Hilfe von bestehenden Verkehrszählgeräten auf dem Straßennetz gesammelt.

Die Aimsun Lösung

Aimsun nutzte Live-Verkehrsinformationen und Verkehrsmodelle, um die Verkehrsbedingungen bis zu 60 Minuten in die Zukunft vorherzusagen.

Aimsun Live wurde während der werktäglichen Morgen- und Nachmittagsspitzenzeiten, von 6 bis 10 Uhr und von 15 bis 19 Uhr, durchgeführt.

Dieses Projekt wurde entworfen, um den Umfang und den Wert der Technologien zu verstehen und es gab keine Integration zurück in die Live-Verkehrsmanagementsysteme.

Die Modelle wurden verwendet, um Origin-Destination (OD)-Trip-Tabellen zu erstellen, die als Input für die Simulationsmodelle dienten, mit denen das Verhalten der einzelnen Fahrer als Reaktion auf verschiedene Steuerungsstrategien auf dem Korridor und an Knotenpunkten wie Autobahnkreuzen oder Arterienkreuzungen simuliert wurde.

Die Software-Ingenieure von Aimsun identifizierten eine Reihe von Szenarien und dann eine Reihe von Abmilderungsstrategien, die implementiert werden können, um die Auswirkungen eines Zwischenfalls oder einer Stauung zu minimieren. In jedem Fall wurde das „Nichtstun“-Szenario mit einbezogen, um sicherzustellen, dass jegliche Abmilderung die Verkehrssituation nicht verschlimmert.

Nutzen für den Kunden

Der Kunde verstand den Wert der Vorhersage des Verkehrs in naher Zukunft, um zu verstehen, welche Entschärfungsstrategien auf der Grundlage einer genau vorhergesagten, aber noch nicht eingetretenen Verkehrssituation umgesetzt werden können.

Es wurden auch Einschränkungen in den verwendeten intelligenten Verkehrssystemen, einschließlich der Konsistenz zwischen den Sensoren und dem Modell, identifiziert, was dazu führt, dass Wartung und Aufrüstung vor dem Start des Versuchs in Angriff genommen werden müssen.

Das Projekt identifizierte auch, welche zusätzlichen Datenquellen benötigt werden könnten.

Grund für den Erfolg

Es gab eine hervorragende Zusammenarbeit zwischen dem Queensland Department of Transport and Main Roads und Aimsun. Sie arbeiteten zusammen, um ein Testgebiet zu definieren, das einen Hinweis auf den Wert des Systems in einer erschwinglichen und überschaubaren Weise geben würde. Beide Teams waren schnell dabei, Daten zu teilen und hatten eine „can-do“ Einstellung.

Das Projekt nutzte bereits vorhandene Sensoren und erforderte keine zusätzliche Hardwareinstallation.


Click to enlarge screenshot of Aimsun Live interface

Entdecke weitere Studien zum Echtzeit-Verkehrsmanagement

Aimsun
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Zitieren Aimsun Next

Aimsun Next 23

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/


Aimsun Next 20.0.5

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].
Available: qthelp://aimsun.com.aimsun.20.0/doc/UsersManual/Intro.html

Aimsun Next 23

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