1 Institut für Wirtschaft und Verkehr Lehrstuhl für Verkehrsmodellierung und -ökonometrie Martin...

39
1 Institut für Wirtschaft und Verkehr Lehrstuhl für Verkehrsmodellierung und -ökonometrie Martin Treiber [email protected] 1 V2X Simulation Martin Treiber TU Dresden and Modeling Oct 2010, Dagstuhl

Transcript of 1 Institut für Wirtschaft und Verkehr Lehrstuhl für Verkehrsmodellierung und -ökonometrie Martin...

Page 1: 1 Institut für Wirtschaft und Verkehr Lehrstuhl für Verkehrsmodellierung und -ökonometrie Martin Treiber martin@mtreiber.de 1 V2X Simulation Martin Treiber.

1

Institut für Wirtschaft und Verkehr

Lehrstuhl für Verkehrsmodellierung und -ökonometrie

Martin Treiber

[email protected]

1

V2X Simulation

Martin Treiber TU Dresden

and Modeling

Oct 2010, Dagstuhl

Page 2: 1 Institut für Wirtschaft und Verkehr Lehrstuhl für Verkehrsmodellierung und -ökonometrie Martin Treiber martin@mtreiber.de 1 V2X Simulation Martin Treiber.

2

Institut für Wirtschaft und Verkehr

Lehrstuhl für Verkehrsmodellierung und -ökonometrie

Martin Treiber

[email protected]

2

General: About what I will talk – and about what not

Applications

► Safety

► Efficiency

► Entertainment

Level of Detail

► Physical details

► Packet transmission details

► Transmission strategy

► Microscopic traffic flow

► Macroscopic traffic flow

Models

► Ray tracing/wave propagation

► Networking models (NSx)

► Path models

► Car-following models

► Fluid-dynamic models

Page 3: 1 Institut für Wirtschaft und Verkehr Lehrstuhl für Verkehrsmodellierung und -ökonometrie Martin Treiber martin@mtreiber.de 1 V2X Simulation Martin Treiber.

3

Institut für Wirtschaft und Verkehr

Lehrstuhl für Verkehrsmodellierung und -ökonometrie

Martin Treiber

[email protected]

3

Overview

General

Longitudinal communication path

- Assumptions and analytical models

- Integration in a microscopic traffic simulator

- Results: Which minimum equipment rate is necessary?

Transversal (store-and forward) communication path - Analytical models

- Simulations and minimum equipment rates

- Discussion: Which strategy for which application?

Applications for enhancing efficiency

- Congestion warning system (V2V / I2V)

- Traffic flow assistant (V2V / I2V)

- Traffic light assistant (I2V)

Page 4: 1 Institut für Wirtschaft und Verkehr Lehrstuhl für Verkehrsmodellierung und -ökonometrie Martin Treiber martin@mtreiber.de 1 V2X Simulation Martin Treiber.

4

Institut für Wirtschaft und Verkehr

Lehrstuhl für Verkehrsmodellierung und -ökonometrie

Martin Treiber

[email protected]

4

Transmission Strategy: V2Vlong, V2Vtrans, V2I, and I2V

Page 5: 1 Institut für Wirtschaft und Verkehr Lehrstuhl für Verkehrsmodellierung und -ökonometrie Martin Treiber martin@mtreiber.de 1 V2X Simulation Martin Treiber.

5

Institut für Wirtschaft und Verkehr

Lehrstuhl für Verkehrsmodellierung und -ökonometrie

Martin Treiber

[email protected]

5

Longitudinal Communication Path: Assumptions

► Finite broadcast range r: Either fixed or statistically distributed

► Constant partial density of equipped vehicles: λ=αρ

► Vehicle density ρ: Either constant or inhomogeneous (stop-and-go traffic)

► Instantaneous, error-free message transmission, if within range

Driving direction

Direction of communication

► Poisson-process for the positions of “nodes”, i.e, distances between nodes are exponentially distributed

Page 6: 1 Institut für Wirtschaft und Verkehr Lehrstuhl für Verkehrsmodellierung und -ökonometrie Martin Treiber martin@mtreiber.de 1 V2X Simulation Martin Treiber.

6

Institut für Wirtschaft und Verkehr

Lehrstuhl für Verkehrsmodellierung und -ökonometrie

Martin Treiber

[email protected]

6

Longitudinal Communication Path: Analytical Model

►Dousse, Thiran, Hasler, Connectivity in Ad Hoc and Hybrid Networks. IEEE INFOCOM Vol. 2, pages 1079-1088 (2002).

► Poissonian assumption:

► Probability of availability at distance x from sender:

► Initial condition:

► Closed-form analytical solution:

f(y)=

prob density avail. at x-y

Page 7: 1 Institut für Wirtschaft und Verkehr Lehrstuhl für Verkehrsmodellierung und -ökonometrie Martin Treiber martin@mtreiber.de 1 V2X Simulation Martin Treiber.

7

Institut für Wirtschaft und Verkehr

Lehrstuhl für Verkehrsmodellierung und -ökonometrie

Martin Treiber

[email protected]

7

Predictions of the Analytical Model

Variable range Variable equipment rate

Length of communication chain

Potentialactual

chainlength

Result: Longitudinal strategy is not efficient as long as broadcast range R is lower than average distance 1/λ

Page 8: 1 Institut für Wirtschaft und Verkehr Lehrstuhl für Verkehrsmodellierung und -ökonometrie Martin Treiber martin@mtreiber.de 1 V2X Simulation Martin Treiber.

8

Institut für Wirtschaft und Verkehr

Lehrstuhl für Verkehrsmodellierung und -ökonometrie

Martin Treiber

[email protected]

8

Test of Fixed Range Assumption: Deterministic vs. Stochastic Range Model

Page 9: 1 Institut für Wirtschaft und Verkehr Lehrstuhl für Verkehrsmodellierung und -ökonometrie Martin Treiber martin@mtreiber.de 1 V2X Simulation Martin Treiber.

9

Institut für Wirtschaft und Verkehr

Lehrstuhl für Verkehrsmodellierung und -ökonometrie

Martin Treiber

[email protected]

9

Robustness Test 1: Deterministic Analytical Model vs. Simulated Trajectories (Gipps Model)

► Nearly perfect agreement for free traffic and rates below 30% => small

► Simulated connectivity slightly higher for homogeneous congested traffic

► Simulated connectivity slightly lower for longer distances and stop&go traffic

Page 10: 1 Institut für Wirtschaft und Verkehr Lehrstuhl für Verkehrsmodellierung und -ökonometrie Martin Treiber martin@mtreiber.de 1 V2X Simulation Martin Treiber.

10

Institut für Wirtschaft und Verkehr

Lehrstuhl für Verkehrsmodellierung und -ökonometrie

Martin Treiber

[email protected]

10

Robustness Test 2: Analytical Model vs. Real Trajectories (NGSIM Data)

► Spatiotemporal Density

Real gap distribution (across all lanes)

Jam

Free traffic

First 20 min

Last 10 min (jam)

Crossover!

First 20 min

Page 11: 1 Institut für Wirtschaft und Verkehr Lehrstuhl für Verkehrsmodellierung und -ökonometrie Martin Treiber martin@mtreiber.de 1 V2X Simulation Martin Treiber.

11

Institut für Wirtschaft und Verkehr

Lehrstuhl für Verkehrsmodellierung und -ökonometrie

Martin Treiber

[email protected]

11

Transverse Communication Path:„Store & Forward“ Communication

r► Connectivity Statistics of Store-and-Forward Intervehicle Communication,

IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems 11(1), 172-181 (2010).

Page 12: 1 Institut für Wirtschaft und Verkehr Lehrstuhl für Verkehrsmodellierung und -ökonometrie Martin Treiber martin@mtreiber.de 1 V2X Simulation Martin Treiber.

12

Institut für Wirtschaft und Verkehr

Lehrstuhl für Verkehrsmodellierung und -ökonometrie

Martin Treiber

[email protected]

12

Analytical Model for Store & Forward Communication

►Problem statement: Message has to propagate in upstream direction (at least) distance x

►Schönhof, Kesting, Treiber and Helbing,

Coupled vehicle and information flows:

Message transport on a dynamic network.

Physica A 363, p. 73-81.

► Time T1 to find a relay car:

► Time T2 to reach connectivity to the target region:

*=(x-2r2)/V2

► Time T3 to find a car in the target region:

Page 13: 1 Institut für Wirtschaft und Verkehr Lehrstuhl für Verkehrsmodellierung und -ökonometrie Martin Treiber martin@mtreiber.de 1 V2X Simulation Martin Treiber.

13

Institut für Wirtschaft und Verkehr

Lehrstuhl für Verkehrsmodellierung und -ökonometrie

Martin Treiber

[email protected]

13

Predictions of the Analytical Deterministic Model

► Transversal hopping has robust connectivity already for small penetration rate α, i.e., small partial density I

► A successful transmission is only a matter of time

► Flip side: The transmission is not instantaneous

=30 Veh./km, V1=V2=90 km/h, 1 lane

Page 14: 1 Institut für Wirtschaft und Verkehr Lehrstuhl für Verkehrsmodellierung und -ökonometrie Martin Treiber martin@mtreiber.de 1 V2X Simulation Martin Treiber.

14

Institut für Wirtschaft und Verkehr

Lehrstuhl für Verkehrsmodellierung und -ökonometrie

Martin Treiber

[email protected]

14

Robustness Test 1: Deterministic vs. Stochastic Model

► Deterministic: Fixed range R=200 m

► Stochastic: Exponentially distributed range, E(R)=200 m

=30 Veh./km, V1=V2=90 km/h, 1 lane

Page 15: 1 Institut für Wirtschaft und Verkehr Lehrstuhl für Verkehrsmodellierung und -ökonometrie Martin Treiber martin@mtreiber.de 1 V2X Simulation Martin Treiber.

15

Institut für Wirtschaft und Verkehr

Lehrstuhl für Verkehrsmodellierung und -ökonometrie

Martin Treiber

[email protected]

15

Robustness Test 2: Violation of the Poissonian Assumption (for 1 and 2 Lanes)

► Solid lines: Analytial deterministic model

► Symbols: IDM/MOBIL microsimulations

Page 16: 1 Institut für Wirtschaft und Verkehr Lehrstuhl für Verkehrsmodellierung und -ökonometrie Martin Treiber martin@mtreiber.de 1 V2X Simulation Martin Treiber.

16

Institut für Wirtschaft und Verkehr

Lehrstuhl für Verkehrsmodellierung und -ökonometrie

Martin Treiber

[email protected]

16

Implementation and simulation of inter-vehicle communication

► Message: Data structure

► EquippedVehicle: Mailbox with send() and receive()

► MessagePool: “Ether” for gathering and distributing Messages

► Simulate!

Page 17: 1 Institut für Wirtschaft und Verkehr Lehrstuhl für Verkehrsmodellierung und -ökonometrie Martin Treiber martin@mtreiber.de 1 V2X Simulation Martin Treiber.

17

Institut für Wirtschaft und Verkehr

Lehrstuhl für Verkehrsmodellierung und -ökonometrie

Martin Treiber

[email protected]

Applications for Enhancing Efficiency: Problem Statement

17

How can we avoid / reduce traffic congestion ?

Capacity of road network is limited

Construction of new roads not feasible due to cost/land constraints

Vehicle-based Intelligent Transportation Systems !

Page 18: 1 Institut für Wirtschaft und Verkehr Lehrstuhl für Verkehrsmodellierung und -ökonometrie Martin Treiber martin@mtreiber.de 1 V2X Simulation Martin Treiber.

18

Institut für Wirtschaft und Verkehr

Lehrstuhl für Verkehrsmodellierung und -ökonometrie

Martin Treiber

[email protected]

18

Application 1: Congestion warning system (V2Vtrans)

Page 19: 1 Institut für Wirtschaft und Verkehr Lehrstuhl für Verkehrsmodellierung und -ökonometrie Martin Treiber martin@mtreiber.de 1 V2X Simulation Martin Treiber.

19

Institut für Wirtschaft und Verkehr

Lehrstuhl für Verkehrsmodellierung und -ökonometrie

Martin Treiber

[email protected]

19

Basic Communication Scheme

► Scenario: Evolution of congested traffic

► Trajectories of equipped cars (α=3%)

► Equipped vehicles generate messages

Online traffic state estimation based on floating car data.To appear in Traffic and Granular Flow '09, Springer (2009).

Page 20: 1 Institut für Wirtschaft und Verkehr Lehrstuhl für Verkehrsmodellierung und -ökonometrie Martin Treiber martin@mtreiber.de 1 V2X Simulation Martin Treiber.

20

Institut für Wirtschaft und Verkehr

Lehrstuhl für Verkehrsmodellierung und -ökonometrie

Martin Treiber

[email protected]

20

Enhancing the Jam Front Prediction Using V2I, I2I, I2V

RSU down

RSU up

Page 21: 1 Institut für Wirtschaft und Verkehr Lehrstuhl für Verkehrsmodellierung und -ökonometrie Martin Treiber martin@mtreiber.de 1 V2X Simulation Martin Treiber.

21

Institut für Wirtschaft und Verkehr

Lehrstuhl für Verkehrsmodellierung und -ökonometrie

Martin Treiber

[email protected]

21

Simulation Results

Page 22: 1 Institut für Wirtschaft und Verkehr Lehrstuhl für Verkehrsmodellierung und -ökonometrie Martin Treiber martin@mtreiber.de 1 V2X Simulation Martin Treiber.

22

Institut für Wirtschaft und Verkehr

Lehrstuhl für Verkehrsmodellierung und -ökonometrie

Martin Treiber

[email protected]

Application 2: ACC-Based Traffic- Flow Assistant

22

Kesting, Treiber, Helbing : Enhanced Intelligent Driver Model to Access the Impact of Driving Strategies on Traffic Capacity. Philosophical Transactions of the Royal Society A (2010).

Page 23: 1 Institut für Wirtschaft und Verkehr Lehrstuhl für Verkehrsmodellierung und -ökonometrie Martin Treiber martin@mtreiber.de 1 V2X Simulation Martin Treiber.

23

Institut für Wirtschaft und Verkehr

Lehrstuhl für Verkehrsmodellierung und -ökonometrie

Martin Treiber

[email protected]

(1) The “Ordinary” ACC

23

The Model

The System

Page 24: 1 Institut für Wirtschaft und Verkehr Lehrstuhl für Verkehrsmodellierung und -ökonometrie Martin Treiber martin@mtreiber.de 1 V2X Simulation Martin Treiber.

24

Institut für Wirtschaft und Verkehr

Lehrstuhl für Verkehrsmodellierung und -ökonometrie

Martin Treiber

[email protected]

(2) From Conventional to Traffic-Efficient ACC

24

Automated “traffic-efficient” driving strategy Strategy adapts driving style to surrounding traffic situation Do not change model but model parameters Driving strategy matrix in relative terms (preserving individual settings)

Kesting, Treiber, Schönhof, Helbing : Adaptive Cruise Control Design for Active Congestion Avoidance. Transportation Research Part C: Emerging Technologies (2008).

Page 25: 1 Institut für Wirtschaft und Verkehr Lehrstuhl für Verkehrsmodellierung und -ökonometrie Martin Treiber martin@mtreiber.de 1 V2X Simulation Martin Treiber.

25

Institut für Wirtschaft und Verkehr

Lehrstuhl für Verkehrsmodellierung und -ökonometrie

Martin Treiber

[email protected]

Traffic-Adaptive Driving Strategy in Free Traffic

Driving strategy for free traffic and bottleneck situations:

25

Traffic state Driving behavior λT λa λb

Free traffic Default 1 1 1

Bottleneck Breakdown prevention 0.7 1.5 1

Bottleneck section: avoid traffic flow breakdown • Reduce time gap parameter and increase stability

• Dynamically “fill-up” capacity gap Increase free capacity

Treiber, Kesting, Helbing: Three-phase traffic theory and two-phase models with a fundamental diagram in the light of empirical stylized facts. Transportation Research Part B: Methodological (2010).

Page 26: 1 Institut für Wirtschaft und Verkehr Lehrstuhl für Verkehrsmodellierung und -ökonometrie Martin Treiber martin@mtreiber.de 1 V2X Simulation Martin Treiber.

26

Institut für Wirtschaft und Verkehr

Lehrstuhl für Verkehrsmodellierung und -ökonometrie

Martin Treiber

[email protected] 26

Driving Strategy in Congested Traffic

Traffic state Driving behavior λT λa λb

Upstream jam front Increased safety 1 1 0.7

Congested traffic Default / Normal 1 1 1

Downstream jam front Increase outflow 0.5 2 1

Driving in congested traffic: Safely approaching jam front Increase outflow by quickly accelerating when leaving traffic jam

Typical sequence of traffic states for a floating car :

Page 27: 1 Institut für Wirtschaft und Verkehr Lehrstuhl für Verkehrsmodellierung und -ökonometrie Martin Treiber martin@mtreiber.de 1 V2X Simulation Martin Treiber.

27

Institut für Wirtschaft und Verkehr

Lehrstuhl für Verkehrsmodellierung und -ökonometrie

Martin Treiber

[email protected]

Spatial-Temporal Dynamics of a Freeway Traffic Jam

27

Treiber, Kesting, Wilson: Reconstructing the Traffic State by Fusion of Heterogeneous Data. Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering (2010).

► Problem: How to distinguish exiting just a stop & go wave from exiting the whole jammed region?

► Solution: Knowledge of Traffic flow dynamics and C2X communication!

Page 28: 1 Institut für Wirtschaft und Verkehr Lehrstuhl für Verkehrsmodellierung und -ökonometrie Martin Treiber martin@mtreiber.de 1 V2X Simulation Martin Treiber.

28

Institut für Wirtschaft und Verkehr

Lehrstuhl für Verkehrsmodellierung und -ökonometrie

Martin Treiber

[email protected]

28

Realization: “Everything-in-the-Loop” Simulation

Page 29: 1 Institut für Wirtschaft und Verkehr Lehrstuhl für Verkehrsmodellierung und -ökonometrie Martin Treiber martin@mtreiber.de 1 V2X Simulation Martin Treiber.

29

Institut für Wirtschaft und Verkehr

Lehrstuhl für Verkehrsmodellierung und -ökonometrie

Martin Treiber

[email protected]

29

The Communications Subsystem

Page 30: 1 Institut für Wirtschaft und Verkehr Lehrstuhl für Verkehrsmodellierung und -ökonometrie Martin Treiber martin@mtreiber.de 1 V2X Simulation Martin Treiber.

30

Institut für Wirtschaft und Verkehr

Lehrstuhl für Verkehrsmodellierung und -ökonometrie

Martin Treiber

[email protected]

30

The Simulator

► Simulate …

Page 31: 1 Institut für Wirtschaft und Verkehr Lehrstuhl für Verkehrsmodellierung und -ökonometrie Martin Treiber martin@mtreiber.de 1 V2X Simulation Martin Treiber.

31

Institut für Wirtschaft und Verkehr

Lehrstuhl für Verkehrsmodellierung und -ökonometrie

Martin Treiber

[email protected]

31

Simulation Results: Impact on Collective Travel Time and Fuel Consumption

► Averaging Problem!

Page 32: 1 Institut für Wirtschaft und Verkehr Lehrstuhl für Verkehrsmodellierung und -ökonometrie Martin Treiber martin@mtreiber.de 1 V2X Simulation Martin Treiber.

32

Institut für Wirtschaft und Verkehr

Lehrstuhl für Verkehrsmodellierung und -ökonometrie

Martin Treiber

[email protected]

Application 3: “Traffic-Light Assistant” in City Traffic

32

First Step: Driver information system Traffic light reports about status Wireless communication to cars Cars give recommendations to driver ex: “Travolution” by Audi et al.

Next step: Automatic driving Stop line additional “virtual” target In combination with ACC system Aims: Convenience/Safety/Efficiency

Page 33: 1 Institut für Wirtschaft und Verkehr Lehrstuhl für Verkehrsmodellierung und -ökonometrie Martin Treiber martin@mtreiber.de 1 V2X Simulation Martin Treiber.

33

Institut für Wirtschaft und Verkehr

Lehrstuhl für Verkehrsmodellierung und -ökonometrie

Martin Treiber

[email protected]

Driving Strategy of the “Traffic-Light Assistant”

Basic functionality: Safety / convenience• Decision making before light switches

• Automatic halt at stop line

33

Unpublished. © TUD + Volkswagen AG

Scenario Stops Change

Reference 46.1 %

Feature 1 40.2 % -13 %

Feature 2 38.3 % -17 %

“Intelligent” functionality: Efficiency• Feature 1: Proactive acceleration (boost) for crossing TL during green light

• Feature 2: Use motor brake for fuel-optimal approaching / jump-start

Objectives: Reducing number of stops, fuel consumption, time consumption …

Page 34: 1 Institut für Wirtschaft und Verkehr Lehrstuhl für Verkehrsmodellierung und -ökonometrie Martin Treiber martin@mtreiber.de 1 V2X Simulation Martin Treiber.

34

Institut für Wirtschaft und Verkehr

Lehrstuhl für Verkehrsmodellierung und -ökonometrie

Martin Treiber

[email protected]

Thank you for your Attention

34

www.traffic-states.com

www.traffic-simulation.de

www.verkehrsdynamik.de

Page 35: 1 Institut für Wirtschaft und Verkehr Lehrstuhl für Verkehrsmodellierung und -ökonometrie Martin Treiber martin@mtreiber.de 1 V2X Simulation Martin Treiber.

35

Institut für Wirtschaft und Verkehr

Lehrstuhl für Verkehrsmodellierung und -ökonometrie

Martin Treiber

[email protected]

35

Supplements

Page 36: 1 Institut für Wirtschaft und Verkehr Lehrstuhl für Verkehrsmodellierung und -ökonometrie Martin Treiber martin@mtreiber.de 1 V2X Simulation Martin Treiber.

36

Institut für Wirtschaft und Verkehr

Lehrstuhl für Verkehrsmodellierung und -ökonometrie

Martin Treiber

[email protected]

Protection and Prevention is a Success Story

36

German statistics over 40 years: Mileage nearly tripled Fatalities reduced by 75% !

Similar developments in all western countries

Page 37: 1 Institut für Wirtschaft und Verkehr Lehrstuhl für Verkehrsmodellierung und -ökonometrie Martin Treiber martin@mtreiber.de 1 V2X Simulation Martin Treiber.

37

Institut für Wirtschaft und Verkehr

Lehrstuhl für Verkehrsmodellierung und -ökonometrie

Martin Treiber

[email protected]

In which way can V2V/V2I make cars smarter?

37

Electronic Stability Control (ESC)

Anti-lock Brake System (ABS)

Passenger Protection

Pedestrian Protection

Airbags

Navigation

Car-to-car communication (C2C)

Vehicle-Infrastructure Integration (VII)

Radar-based systems

Ultrasonic-based systems

Video-based systems

Adaptive headlights

Page 38: 1 Institut für Wirtschaft und Verkehr Lehrstuhl für Verkehrsmodellierung und -ökonometrie Martin Treiber martin@mtreiber.de 1 V2X Simulation Martin Treiber.

38

Institut für Wirtschaft und Verkehr

Lehrstuhl für Verkehrsmodellierung und -ökonometrie

Martin Treiber

[email protected]

38

Stylized Facts of Spatiotemporal Evolution (A9 South, Germany)

► Downstream front: Either fixed or moving upstream with velocity c

► Upstream front: Determined by supply and demand

► Internal structures: Moving with velocity c as well

► Amplitude of internal structures grows when moving upstream

► Frequency grows with severety of bottleneck

TSG

OCT

Page 39: 1 Institut für Wirtschaft und Verkehr Lehrstuhl für Verkehrsmodellierung und -ökonometrie Martin Treiber martin@mtreiber.de 1 V2X Simulation Martin Treiber.

39

Institut für Wirtschaft und Verkehr

Lehrstuhl für Verkehrsmodellierung und -ökonometrie

Martin Treiber

[email protected]

Summary: From Driver- to “Traffic-Assistance” Systems

39

System Required Information

Action Aim

ACC Track leading vehicle

Control acceleration

Driver comfort

Traffic-adaptive ACC

Bottlenecks and jam fronts

ACC parameter adaptation

“Flow-efficient” driving strategy

Traffic-Light Assistant

Traffic light phases

Automatic approach of TL

“Stop-avoiding” driving strategy

Demonstration of automated driving strategies: Implementation in test cars by Volkswagen Positive impact on collective dynamics in simulation Individual benefit from additional driver information