Die San Diego Association of
Regierungen (SANDAG)
Parsons Gesellschaft
20-Meilen-Strecke zwischen San Diego und Escondido, Kalifornien, USA
2011 – laufend
Zweimaliger Gewinner des California Transportation Foundation Award für Betriebseffizienz
ICMS
ENTSCHEIDUNGSHILFE
AIMSUN LIVE
Bereitstellung eines Echtzeit-Modellierungstools für das Entscheidungsunterstützungssystem DSS als Bestandteil des zukunftsweisenden integrierten Verkehrskorridor-Managementsystems ICMS auf der Interstate 15 (I-15) in San Diego.
SANDAG erwartet, dass das ICMS-Projekt bei der Umsetzung von multimodalen und Smart-Growth-Prinzipien helfen wird, um die Sicherheit im gesamten Korridor zu verbessern, Reisenden-Informationsmechanismen, institutionelle Partnerschaften und vernetzte Transportsysteme zu erhöhen, sowohl bei wiederkehrenden als auch bei nicht-wiederkehrenden Bedingungen. Langfristig beabsichtigt das Department of Transportation die landesweite Einführung von ICMS, damit alle Großstädte in entsprechendem Umfang von den in San Diego gewonnenen Erkenntnissen profitieren können.
Als Teil der Entwicklung und Bereitstellung des I-15 ICM bietet Aimsun Live analytische und modellbasierte Vorhersagen für das gesamte Netzwerk, die es den Betreibern von Verkehrszentralen ermöglichen, potenzielle Probleme und Staus zu identifizieren und mehrere Pläne zur Entschärfung der Situation mithilfe von Echtzeitsimulationen zu bewerten. Dies hat dazu beigetragen, Staus im Zusammenhang mit einmaligen Ereignissen zu reduzieren.
Die I-15 Aimsun Live basiert auf einem Mikrosimulationsmodell, das in nahezu Echtzeit (unter 5 Minuten) genaue Vorhersagen für die nächsten 60 Minuten trifft und typische Verkehrsmetriken in 15-minütigen Zeitscheiben liefert. Diese Metriken beinhalten: Verkehrsfluss, Geschwindigkeiten, Reisezeiten, Verspätungen, Warteschlangen, Volumen/Kapazitäts-Verhältnisse, Abbiegezählungen und mehr.
Diese Metriken gelten gegebenenfalls auf verschiedenen Ebenen: Netzebene; Streckenebene, Abschnitts-/Link-Ebene, Knotenebene und Abbiegeebene.
Aimsun Live läuft rund um die Uhr und hilft dabei, Metriken zu liefern, die den Entscheidungsfindungsprozess unterstützen und Korridor-Assets wie VMS, Signale und Rampenzähler zu verwalten.
Das I-15-System und -Modell erforderte mehrere Runden von Stakeholder-Meetings mit dem Hauptauftraggeber (SANDAG), den Stakeholder-Agenturen (Caltrans, Cities of San Diego, Poway, and Escondido, und San Diego Metropolitan Transit System) und externen Anbietern für Signale, Detektion und andere Elemente. Es war entscheidend, das Wissen von jedem Partner zu integrieren, um das richtige Systemverständnis, die Implementierung und die Benutzerschulung sicherzustellen.
Aimsun Live sammelt automatisch rund um die Uhr Echtzeit-Netzwerkstatus-Informationen von verschiedenen Systemen, darunter verschiedene Signalsysteme, Erkennungssensoren, Echtzeit- und geplante Ereignisse, mobile Quellen und ITS-Geräte. Diese Informationen werden dann innerhalb des Simulationsmodells kombiniert, um eine aktuelle Angebots- und Nachfragesicht der Situation zu liefern. Die 60-minütigen Simulationsergebnisse werden dann angezeigt, um eine bessere Korridorüberwachung zu ermöglichen. Diese Vorhersagen werden auch verwendet, um die Auswirkungen der Konfiguration des Netzwerks gegenüber typischen Bedingungen zu verfolgen und die Betreiber vor Problemen zu warnen.
Ein wichtiger Dateninput für Aimsun Live sind die erfassten Verkehrsdaten (Zählungen und Geschwindigkeiten), die aus mehreren Quellen aggregiert und kombiniert werden, um die entsprechende Ansicht der aktuellen Nachfrage auf dem Netzwerk zu erstellen. Diese Nachfrage ist der Schlüssel, um die nächsten 60 Minuten genau vorhersagen zu können.
Durch Verbindungen zu allen externen und internen Datensystemen sammelt Aimsun Live alle Ereignisdaten, ob geplant oder ungeplant, und wendet die entsprechenden Beschränkungen an, die mit den Ereignissen verbunden sind (Fahrbahnsperrungen, Geschwindigkeitsreduzierungen, Verkehrsmaßnahmen…). Mithilfe von Datenanalysen und den Ergebnissen der Echtzeit-Vorhersagen konnte das System die Auswirkungen von Ereignissen in Bezug auf Staus identifizieren und quantifizieren und diese Bewertung nutzen, um die geeigneten Maßnahmen zur Bewältigung der Ereignisse zu bestimmen, wenn die Auswirkungen als groß genug vorhergesagt werden.
Aimsun Live gibt alle Informationen an das zentrale System (ICMS) weiter, das dann die Weitergabe der relevanten Daten an die Kunden und Partneragenturen übernimmt.
Das ICM-System und Aimsun Live ist eine sich ständig verändernde Umgebung, die neue Systeme und Softwarepakete einbeziehen muss; dies beinhaltete Änderungen an den externen Systemen für die Signale und für die Rampen sowie Fortschritte im Aimsun Modellierungssoftwarepaket.
Das System wird in Echtzeit überwacht und die Leistung wird monatlich durch das Project Development Team (PDT) überprüft. Das PDT empfiehlt Updates der Regeln, um alle Änderungen zu erfassen und aktualisiert das Team über kritische Netzwerkänderungen, die in die Modelle eingearbeitet werden. Im letzten Jahr wurden als Ergebnis dieser Überprüfungen die Modellgenauigkeit und das Scoring-System stark verbessert. Da Signale eine kritische Komponente des ICM-Netzwerkmanagements sind, ist das Modell so konfiguriert, dass die Signalzeiten täglich aktualisiert werden, um proaktive Aktualisierungen zu gewährleisten, anstatt auf eine manuelle Benachrichtigung zu warten.
Ein Teil des Erfolges des ICM-Systems ist auf gute Managementpraktiken zurückzuführen, darunter ein offener Kommunikationskanal mit dem Kunden und den Partnern, automatische Warnmeldungen bei Systemausfällen oder Fehlern und eine gute Dokumentation, die bei Schulungen und Wissenstransfer hilft.
Entwicklung einer Aimsun Live-Bereitstellung mit integrierter Modellierung der Luftausbreitung unter Wiederverwendung umbasierter statischer Daten aus dem „Oxford Strategic Model“ (OSM) von 2013 durch Konvertierung in ein dynamisches mesoskopisches Aimsun Next-Modell vor Anpassung von 4 Echtzeit-Datenplattformen, einschließlich Luftreinhaltung und Aimsun Live selbst.
Aimsun Live als Predictive Engine zur Vorhersage und Analyse der Leistungsfähigkeit von Reaktionsplänen zur Stauvermeidung.
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