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Fahrzeit- und Informations-vorteile durch DynamischeZielführung

Der Einfluß der Verkehrsmeldungsqualitätunter Beachtung von Netzauslastung undAlternativrouten

Urte Helling

4

Band 4

Fahrzeit- und Informationsvorteile durch Dynamische Zielführung.

Der Einfluß der Verkehrsmeldungsqualität unter Beachtung vonNetzauslastung und Alternativrouten

DISSERTATIONzur Erlangung des akademischen Grades einer Doktor-Ingenieurin

Vorgelegt vonDipl.-Ing. Urte Helling

Eingereicht beim Fachbereich Bauwissenschaftender Universität Duisburg-Essen

Essen 2006

Verkehrswesen und Verkehrsbau

Band 4

Urte Helling (Hrsg.)

Fahrzeit- und Informationsvorteile durch Dynamische Zielführung.

Der Einfluß der Verkehrsmeldungsqualität unter Beachtung vonNetzauslastung und Alternativrouten

Urte HellingGeburtsort: Aachen

Datum der mündlichen Prüfung: 17.03.2006

1. Gutachter: Herr Univ.-Prof. Dr. techn. Jörg Schönharting2. Gutachter: Herr Univ.-Prof. Dr.-Ing. Uwe Clausen

Helling, Urte (Hrsg.):Fahrzeit- und Informationsvorteile durch Dynamische ZielführungDer Einfluß der Verkehrsmeldungsqualität unter Beachtung von Netzauslastungund Alternativrouten

Verkehrswesen und Verkehrsbau, Universität Duisburg-Essen, Bd. 4

ISBN 3-922602-99-1

Künstlerische Gestaltung: Bettina Zachow

Der Text ist auch als PDF-Datei unter www.traffic.uni-essen.de verfügbar.

Copyright Universität Duisburg-Essen, 2006.Alle Rechte, auch das des auszugsweisen Nachdruckes, der auszugsweisen odervollständigen Wiedergabe, der Speicherung in Datenverarbeitungsanlagen undder Übersetzung, vorbehalten.

Printed in Germany.

ISBN 3-922602-99-1

Universität Duisburg-Essen, Campus Essen,FG Verkehrswesen und Verkehrsbau,

Universitätsstraße 15, 45141 Essen, Telefon: 0201/183-2698Internet: www.traffic.uni-essen.de

Vorwort

In der Entwicklung der Verkehrssysteme stellt die Zielführung (Navigation)einen wesentlichen Sprung dar. Mit Hilfe der Zielführung werden FahrerIn-nen ohne Karte und Ortskenntnis adressengenau an ihr Ziel geführt. DieRoutenauswahl richtet sich nach benutzerspezifisch einstellbaren Optimie-rungskriterien. Zusätzlich wird eine Fahrzeitprognose für die Ankunftszeitmöglich. Während der Fahrt werden notwendige Fahrtrichtungswechsel aufKarte, mit Richtungspfeilen bzw. akustisch übermittelt, so dass sich derFahrer auf den Verkehr konzentrieren kann. Dynamische Zielführungssys-teme berücksichtigen darüber hinaus Verkehrsmeldungen über Störungenund ermitteln ggf. eine Alternativroute, die gegenüber der Bestroute imgestörten Fall günstiger ist. Der dynamische Dienst ist - bei Nutzung desöffentlichen Angebots über RDS/TMC - kostenlos, so dass sich die Kostenauf die Anfangsinvestition reduzieren. Es ist somit keine Überraschung, dasssich Navigationssysteme im Pkw einer wachsenden Beliebtheit erfreuen.

Umso erstaunlicher ist es jedoch, dass sich die Wissenschaft bisher we-nig um die Entwicklung der Zielführungssysteme statischer und dynamischerAusprägung gekümmert hat. Bei näherer Betrachtung ist nämlich eine Reihevon Fragestellungen bisher ungelöst. So fällt auf, dass die für eine indivi-duelle Optimalroutenbestimmung erforderlichen verkehrstechnischen Datenund die Kenntnisse ihrer sachgerechten Verwertung bisher in Zielführungs-systemen nicht zu finden sind: Die Attributierung der Kanten des digitalenNetzes beschränkt sich z.B. auf die Länge und eine lediglich straßenklassen-abhängige konstante Geschwindigkeit. Kenntnisse über den Zusammenhangvon Verkehrsstärke / Verkehrsdichte, der Einbezug historischer Daten überzu erwartende Verkehrszustände oder eine benutzerspezifische Anpassungder Geschwindigkeitsattribute finden sich bisher nicht in diesen Systemen.Zielführungssysteme weisen somit noch ein erhebliches Entwicklungspoten-tial auf, wenn die in den vergangenen Jahrzehnten erarbeiteten verkehrs-technischen Erkenntnisse einbezogen werden.

Ein zweites Feld, in dem sich dynamische Navigationssysteme weitge-hend noch in einem Anfangsstadium befinden, betrifft die Nutzung der„Verkehrsmeldungen“ für die Routenbestimmung. Verkehrsmeldungen wer-den als Störung gegenüber einer ungestörten Fahrt interpretiert. Dabei istzunächst die Frage zu beantworten, welche Störung wie zu interpretieren istund welche Qualität die Störungsinformation als zeitlich-räumlich dynami-scher Prozess aufweist. Hier setzt die Arbeit von Frau Dipl.-Ing. Helling an.Sie weist einmal nach, dass bisher eine einheitliche geschwindigkeitsorien-tierte Interpretation der Verkehrsmeldung nicht möglich ist und dass zumZweiten zwischen Verkehrsmeldung und realer Geschwindigkeitseinbuße er-hebliche Diskrepanzen bestehen können.

Ein weiterer Gesichtspunkt betrifft die grundsätzliche Nützlichkeit einerdynamischen Zielführung. Diese ist - aus individueller Sicht - gegeben, wennim Straßennetz eine Alternativroute ausfindig gemacht werden kann, diebessere Werte für das gewählte Optimierungskriterium liefert. Frau Hellingdefiniert darüber hinaus einen Informationsvorteil der dynamischen Infor-mation, der sich in einer theoretisch möglichen, verbesserten Ankunftszeit-prognose manifestiert. In ihren Untersuchungen für das Autobahnnetz inDeutschland weist Frau Helling nach, dass sich in Abhängigkeit der Netz-struktur in Deutschland Gebiete identifizieren lassen, für die eine dynami-sche Zielführung sinnvoll ist. Voraussetzung ist jedoch, dass die Daten- undInformationsqualität substantiell verbessert wird.

Die Arbeit von Frau Helling wurde vom Fachbereich Bauwissenschaftenam 17.03.2006 als Dissertation angenommen. Es wäre zu hoffen, dass dieseArbeit den Anstoß für weitere Untersuchungen bildet, die die noch zahlrei-chen ungelösten Fragestellungen auf diesem Gebiet behandeln.

Univ.-Prof. Dr. techn. Jörg Schönharting

Inhaltsverzeichnis

Kurzfassung 1

1 Einleitung 5

2 Begriffsbestimmungen 92.1 Definition relevanter Begriffe . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92.2 Erläuterung der Begriffe am Beispiel . . . . . . . . . . . . . . 13

3 Funktionsweise und Wirkungen Dynamischer Zielführungs-systeme 153.1 Komponenten Dynamischer Zielführungssysteme . . . . . . . 15

3.1.1 Digitale Straßenkarte . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 153.1.2 Ortungsmodul . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 173.1.3 Verkehrsmeldungsempfänger und -dekoder . . . . . . . 183.1.4 Routenberechnung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 183.1.5 Mensch-Maschine-Schnittstellen: Ein- und Ausgabe . . 19

3.2 Dynamisierung der Zielführung durch Verkehrsmeldungen . . 203.2.1 Verkehrszustände . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 213.2.2 Inhalt und Aufbau einer Verkehrsmeldung . . . . . . . 223.2.3 Meldungsanbieter . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 243.2.4 Meldungsgenerierung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 253.2.5 Meldungsübertragung . . . . . . . . . . . . . . . . . . 293.2.6 Einbindung in die Routen- und Fahrzeitberechnung . . 313.2.7 Beispiel: Aufbau und Kodierung einer Verkehrsmeldung 32

3.3 Wirkungen Dynamischer Zielführungssysteme . . . . . . . . . 343.3.1 Überblick über die Wirkungen . . . . . . . . . . . . . 343.3.2 Fahrzeit- und Informationsvorteile . . . . . . . . . . . 353.3.3 Einflüsse auf Fahrzeit- und Informationsvorteile . . . . 36

4 Methodische Vorgehensweise 394.1 Überblick über die Vorgehensweise . . . . . . . . . . . . . . . 394.2 Definition der Ziel- und Auswertegrößen . . . . . . . . . . . . 404.3 Abgrenzungen und Einschränkungen . . . . . . . . . . . . . . 424.4 Festlegungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 434.5 Vorbereitende Arbeiten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 464.6 Ermittlung von Fahrzeit- und Informationsvorteilen . . . . . 47

5 Netzmodellierung, Meldungsaufbereitung und Softwareer-stellung 495.1 Netzmodellierung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 495.2 Meldungsaufbereitung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 535.3 Konzeption und Erstellung der Simulationssoftware . . . . . . 575.4 Exkurs: Statistische Meldungsauswertung . . . . . . . . . . . 62

6 Untersuchungen zur Qualität von Verkehrsmeldungen 716.1 Bisherige Definitionen und Untersuchungen . . . . . . . . . . 71

6.1.1 Untersuchungen durch die BMW AG . . . . . . . . . . 726.1.2 Untersuchungen durch die DDG mbH . . . . . . . . . 726.1.3 Untersuchungen durch den WDR . . . . . . . . . . . . 736.1.4 Fazit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74

6.2 Definition der zielführungsspezifischen Meldungsqualität . . . 746.2.1 Der Meldungsfehler . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 756.2.2 Die Meldungsqualität . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76

6.3 Statistischer Vergleich von DDG- und SWR-Meldungsarchiv . 766.3.1 Vergleich aller Meldungen beider Archive . . . . . . . 776.3.2 Exemplarischer Vergleich der Einzelereignisse . . . . . 806.3.3 Exemplarischer Vergleich resultierender Fahrzeiten . . 816.3.4 Fazit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81

6.4 Durchführung einer empirischen Qualitätsuntersuchung . . . 836.4.1 Vorgehensweise . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 836.4.2 Meßaufbau . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 856.4.3 Ermittlung der Fahrzeiten und Meldungen . . . . . . . 87

6.5 Ergebnisse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 896.5.1 Anzahl der aufgenommenen Meßwerte . . . . . . . . . 896.5.2 Zielführungsspezifische Meldungsqualität . . . . . . . . 906.5.3 Allgemeine Meldungsqualität . . . . . . . . . . . . . . 916.5.4 Überprüfung der Ereignisgeschwindigkeiten . . . . . . 93

6.6 Fazit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94

7 Auswahl von Untersuchungsverbindungen 957.1 Analyse Bendlerbewegungen im Bundesgebiet . . . . . . . . . 957.2 Einleitende Überlegungen zur Netzauslastung und -dichte . . 987.3 Untersuchungen zur Netzauslastung . . . . . . . . . . . . . . 100

7.3.1 Behinderungsstunden . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1007.3.2 Fahrzeiterhöhungen am Beispiel einer Kante . . . . . . 1027.3.3 Durchschnittliche Fahrzeiterhöhungen im Netz . . . . 102

7.4 Untersuchungen zur Netzdichte . . . . . . . . . . . . . . . . . 1067.4.1 Definition der Netzdichte . . . . . . . . . . . . . . . . 1067.4.2 Die Netzdichte im deutschen Autobahnnetz . . . . . . 107

7.5 Gliederung des Bundesgebietes nach Netzauslastung / -dichte 1087.6 Resultierende Auswahl der Untersuchungsverbindungen . . . 109

8 Wirkungen der Zielführung zwischen Düsseldorf und Köln1138.1 Routen zwischen Düsseldorf und Köln . . . . . . . . . . . . . 1138.2 Statische, Dynamische und Ideale Route an einem Beispiel . . 1148.3 Wirkungen der Idealen Zielführung . . . . . . . . . . . . . . . 1178.4 Wirkungen der Dynamischen Zielführung . . . . . . . . . . . 1198.5 Der Einfluß der Meldungsqualität auf den Fahrzeitvorteil . . 1208.6 Variation der morgendlichen und abendlichen Abfahrtszeiten 1218.7 Variation des Meldungsarchivs . . . . . . . . . . . . . . . . . 1238.8 Fazit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 125

9 Fahrzeit- und Informationsvorteile Idealer und DynamischerZielführung 1279.1 Wirkungen Idealer und Dynamischer Zielführung . . . . . . . 1279.2 Wirkungen in Abhängigkeit von Länge und Lage . . . . . . . 132

9.2.1 Der Einfluß der Verbindungslänge . . . . . . . . . . . 1329.2.2 Der Einfluß der Verbindungslage . . . . . . . . . . . . 132

9.3 Wirkungen in Abhängigkeit von Netzauslstung / -dichte . . . 1349.3.1 Fahrzeitvorteile durch Ideale Zielführung . . . . . . . . 1359.3.2 Informationsvorteile durch Ideale Zielführung . . . . . 1359.3.3 Fahrzeitvorteile durch Dynamische Zielführung . . . . 1379.3.4 Verbesserungspotential Dynamischer Zielführung . . . 137

10 Zusammenfassung, Schlußfolgerungen und Ausblick 13910.1 Räumlich differenzierte Qualifizierung des Nutzenpotentials . 13910.2 Qualifizierung des Nutzenverlustes . . . . . . . . . . . . . . . 14010.3 Maßnahmen zur Verbesserung . . . . . . . . . . . . . . . . . . 143

A Karten der Untersuchungsverbindungen 147

B Simulationsergebnisse der Untersuchungsverbindungen 153

Literaturverzeichnis 159

Abbildungsverzeichnis

1.1 Aufbau der Arbeit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7

2.1 Beispiel zur Begriffserklärung . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13

3.1 Komponenten der Navigation und ihr Zusammenwirken . . . 163.2 Routenvergleich verschiedener Navigationssysteme . . . . . . 173.3 Von der Verkehrsdatenerfassung bis zur dynamischen Rou-

tenberechnung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 203.4 Das Fundamentaldiagramm des Straßenverkehrs . . . . . . . . 223.5 Grafische Darstellung der Location Code Liste am Beispiel . . 253.6 Die Öffentlich-rechtliche Meldungskette . . . . . . . . . . . . 273.7 Struktur und Inhalt einer Einsequenzmeldung im RDS-TMC 313.8 Beispiel zum Inhalt und zur Kodierung einer Verkehrsmeldung 333.9 Einflüsse auf Fahrzeit- und Informationsvorteile . . . . . . . . 38

4.1 Systematik der Fahrzeit- und Informationsvorteile . . . . . . 404.2 Meldungshäufigkeiten im DDG-Archiv . . . . . . . . . . . . . 45

5.1 Attribute der Kanten und Knoten . . . . . . . . . . . . . . . 515.2 Netzgraph des deutschen Bundesfernstraßennetzes . . . . . . 525.3 Aufbereitung der Meldungsarchive von SWR, DDG, und WDR 555.4 Aufteilung einer Meldung auf die betroffenen TMC-Kanten . 575.5 Aufbau und Schnittstellen der Simulationssoftware „TrafSim“ 595.6 Vergleich der Routenwahl von TrafSim und Navigationssystem 635.7 Verteilung der Meldungen auf die Bundesländer . . . . . . . . 655.8 Meldungshäufigkeiten im deutschen Autobahnnetz zur Haupt-

verkehrszeit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 665.9 Meldungshäufigkeiten im Ballungsraum Rhein-Ruhr zur Haupt-

verkehrszeit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67

5.10 Vergleich der Ereignisse von DDG- und WDR-Archiv nachMonaten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68

5.11 Vergleich der Ereignisse von DDG- und WDR-Archiv nachWochentagen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69

5.12 Vergleich der Ereignisse von DDG- und WDR-Archiv nachStunden . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70

6.1 Definition von Detektionsrate und Fehlalarmrate . . . . . . . 736.2 Ergebnisse der Studien zur Verkehrsmeldungsqualität . . . . . 746.3 Zusammenhang zwischen Verkehrsmeldungsqualität und ge-

meldeter Geschwindigkeit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 776.4 Vergleich der Ereignisse von DDG- und WDR-Archiv bezüg-

lich ihrer Dauer . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 786.5 Vergleich der Ereignisse von DDG- und WDR-Archiv bezüg-

lich ihrer Länge . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 796.6 Meldungen von DDG und WDR zw. Bocklemünd und Löve-

nich am 06.09.2000 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 826.7 DDG- und WDR-basierte Fahrzeiten zw. Bocklemünd und

Lövenich am 06.09.2000 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 836.8 Vorgehensweise zur Untersuchung der Qualität von Verkehrs-

meldungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 846.9 GPS-Maus und integrierter Datenlogger „AG40Data“ . . . . . 866.10 Genauigkeit der Messungen am Beispiel einer Fahrt durch

das Stuttgarter Kreuz . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 876.11 Kanten zur Ermittlung der realen Geschwindigkeit . . . . . . 886.12 Zuordnung der aufgezeichneten Punkte zu den LCL-Punkten 896.13 Schwellwerte für die Umsetzung von Meldungen und Geschwin-

digkeiten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 906.14 Verteilung der Messfahrten über der Tageszeit . . . . . . . . . 916.15 Ergebnisse des Fahrzeitvergleichs . . . . . . . . . . . . . . . . 926.16 Ergebnis der Qualitätsuntersuchung des SWR („Meldungs-

vergleich“) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 936.17 Empirisch ermittelte Geschwindigkeitsschwellwerte . . . . . . 94

7.1 Pendlerverflechtungen im deutschen Bundesgebiet gemäß BBR 967.2 Pendlerströme im deutschen Bundesgebiet nach Spiekermann 977.3 Ballungsräume im deutschen Bundesgebiet . . . . . . . . . . . 997.4 Netz der Alternativrouten bei unterschiedlichen Behinderungs-

situationen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 101

7.5 DDG-basierte Fahrzeit zwischen Bocklemünd und Lövenicham 06.09.2000 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 103

7.6 Fahrzeiterhöhungen im deutschen Autobahnnetz zur Haupt-verkehrszeit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 104

7.7 Fahrzeiterhöhungen im Rhein-Ruhr-Gebiet zur Hauptverkehrs-und Mittagszeit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 105

7.8 Fahrzeiterhöhungen zur Hauptverkehrszeit nach Bundesländern1067.9 Netzdichte der deutschen Bundesländer . . . . . . . . . . . . 1087.10 Netzdichte und Fahrzeiterhöhungen der deutschen Bundes-

länder . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1107.11 Netzauslastung und Netzdichte der Untersuchungsverbindun-

gen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 112

8.1 Normalroute und Alternativrouten zwischen Düsseldorf undKöln . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 114

8.2 Normalroute, Idealroute und Dynamische Route zwischen Düs-seldorf und Köln . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115

8.3 Fahrzeitverlängerungen und Fahrzeitvorteile zwischen Düs-seldorf und Köln . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 117

8.4 Fahrzeithäufigkeiten der Zielführungssysteme zwischen Düs-seldorf und Köln . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 119

8.5 Einfluß der Meldungsqualität auf den Fahrzeitvorteil zw. Düs-seldorf und Köln . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121

8.6 Der Einfluß des Abfahrtszeitpunkts auf die Fahrzeit . . . . . 1228.7 Verkehrssituation und Routenwahl zwischen Düsseldorf und

Köln am 14.11.2000 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 124

9.1 Fahrzeit- und Informationsvorteile (IZF) auf den Untersu-chungsverbindungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 129

9.2 Fahrzeitvorteile (DZF, IZF) auf den Untersuchungsverbin-dungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 129

9.3 Grafische Darstellung der Fahrzeitvorteile durch Ideale Ziel-führung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 130

9.4 Grafische Darstellung der Informationsvorteile durch IdealeZielführung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 131

9.5 Abhängigkeit des Fahrzeitvorteils von der Meldungsqualität . 138

10.1 Qualifizierung des Nutzenpotentials im Bundesgebiet . . . . . 14110.2 Allgemeine Abhängigkeit des Fahrzeitvorteils von der Mel-

dungsqualität . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 142

A.1 Kartenausschnitt Recklinghausen <=> Duisburg . . . . . . . 148A.2 Kartenausschnitt Halle <=> Leipzig . . . . . . . . . . . . . . 148A.3 Kartenausschnitt Darmstadt <=> Gambach . . . . . . . . . 149A.4 Kartenausschnitt Würzburg <=> Frankfurt . . . . . . . . . . 149A.5 Kartenausschnitt Düsseldorf <=> Köln . . . . . . . . . . . . 150A.6 Kartenausschnitt Chemnitz <=> Dresden . . . . . . . . . . . 150A.7 Kartenausschnitt Walldorf <=> Frankfurt . . . . . . . . . . . 151A.8 Kartenausschnitt Bremen <=> Hamburg . . . . . . . . . . . 151A.9 Kartenausschnitt Stuttgart <=> Mannheim . . . . . . . . . . 152A.10 Kartenausschnitt Augsburg <=> München . . . . . . . . . . 152

Tabellenverzeichnis

2.1 Definition der Fahrzeiten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12

3.1 Attribute digitaler Straßenkarten . . . . . . . . . . . . . . . . 163.2 Tabellarische Darstellung der Location Code Liste am Beispiel 243.3 Geschwindigkeitsdefinitionen von Datenlieferanten und Na-

vigationshersteller . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32

5.1 Parametrierung der Netzkanten: Mehrwegfaktoren und Ge-schwindigkeiten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53

5.2 Parametrierung der Behinderungen: Umsetzung der Ereignis-se in Geschwindigkeiten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57

7.1 Die Untersuchungsverbindungen . . . . . . . . . . . . . . . . 111

8.1 Simulationsergebnisse für die Verbindung Düsseldorf - Köln . 1168.2 Abhängigkeit der Ergebnisse vom basierenden Meldungsarchiv123

9.1 Überblick über die Ergebnisse der Simulationsrechnungen . . 1289.2 Wirkungen der Idealen und Dynamischen Zielführung - nach

Fahrtweite . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1339.3 Wirkungen der Idealen und Dynamischen Zielführung - nach

Lage . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1349.4 Wirkungen der Idealen und Dynamischen Zielführung - nach

Netzauslastung und -dichte . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 136

B.1 Allgemeine Daten zu den zehn Untersuchungsverbindungen . 154B.2 Fahrzeiten und Weglängen auf den Untersuchungsverbindungen155B.3 Fahrzeit- und Informationsvorteile sowie Mehrwege (IZF) . . 156B.4 Fahrzeitvorteile und Mehrwege (DZF) . . . . . . . . . . . . . 157B.5 Fehler und Nutzenverlust durch DZF . . . . . . . . . . . . . . 158

Abkürzungsverzeichnis

A Fläche (eines Untersuchungsgebiets)AB AutobahnADAC Allgemeiner Deutscher AutomobilclubALERT-C Advice and Problem Location for European Road Traffic,

Version C

B BehinderungBB BrandenburgBASt Bundesanstalt für StraßenwesenBBR Bundesamt für Bauwesen und RaumplanungBMBF Bundesministerium für Bildung und ForschungBMSt BundesmeldestelleBMVBW Bundesministerium für Verkehr, Bau- und Wohnungswe-

senBR BallungsraumBS BundesstraßeBW Baden-WürttembergBY Bayern

CSV Coma Separated Value

∆ETD Fehler der Fahrzeitprognose der Dynamischen Zielfüh-rung

D DüsseldorfDAB Digital Audio BroadcastingDATEX Datenübertragungsprotokoll

DDG Gesellschaft für Verkehrsdaten mbHdGPS Differential GPSDTV Durchschnittliche tägliche VerkehrsstärkeDZF Dynamische Zielführung

ETD Estimated Trip Duration: Erwartete Fahrzeit

FCD Floating Car DataFGSV Forschungsgesellschaft für Straßen- und VerkehrswesenFPT Floating Person DataFZE FahrzeiterhöhungFzg FahrzeugFZD Fahrzeitdifferenz (zwischen realer und gemeldeter Fahr-

zeit einer Kante)FZV Fahrzeitvorteil

GIS Geographisches InformationssystemGPS Global Positioning SystemGSM Global System for Mobile Communication

h StundeHE HessenHBS Handbuch für die Bemessung von Straßenverkehrsanla-

genHVZ Hauptverkehrszeit

ID Identification NumberIFV InformationsvorteilIR IdealrouteIZF Ideale Zielführung

K Köln

L Länge (Kante, Route)LKante, behindert Länge einer Behinderung auf einer KanteLKante, frei Länge eines unbehinderten Abschnitts auf einer KanteLCL Location Code List

LMSt Landesmeldestelle

M MeldungMARZ Merkblatt für die Ausstattung von RechnerzentralenMHK MeldungshäufigkeitMMI Mensch-Maschine-SchnittstelleMW MehrwegMV Mecklenburg-Vorpommern

nM Anzahl der MeldungenNI NiedersachsenNMEA National Marine Electronics AssociationNR NormalrouteNV Nutzenverlust bzgl. dem Fahrzeitvorteil durch Dynami-

sche Zielführung wegen inkorrekter MeldungenNVZ NebenverkehrszeitNW Nordrhein-Westfalen

PI Program Identification Code

q Verkehrsstärke

ρ VerkehrsdichteρNetz NetzdichteRDS Radio Data SystemRF ReduktionsfaktorRP Rheinland-PfalzRTD Real Trip Duration: Tatsächlich benötigte FahrzeitRTE Route

SA Sachsen-AnhaltSES Stationäres ErfassungssystemSH Schleswig-HolsteinSL SaarlandSN SachsenSWR SüdwestrundfunkSZF Statische Zielführung

Tbehindert Fahrzeit auf behinderter RouteTgemeldet Durch eine Verkehrsmeldung gemeldete FahrzeitTfrei Fahrzeit auf freier, unbehinderter RouteTreal Real benötigte FahrzeitTH ThüringenTLS Technische Lieferbedingungen für StreckenstationenTMC Traffic Message ChannelTPEG Transport Protocol Experts Group

v Geschwindigkeitv̄ mittlere momentane Geschwindigkeitvbehindert Fahrbare Geschwindigkeit auf behinderter Kantevgemeldet Durch eine Verkehrsmeldung gemeldete Geschwindigkeitvfrei Fahrbare Geschwindigkeit auf freier Kantevreal Real fahrbare GeschwindigkeitvStau Geschwindigkeit im StauvStockend Geschwindigkeit im stockenden VerkehrVDA Verband der deutschen AutomobilindustrieVIZ VerkehrsinformationszentraleVMQ VerkehrsmeldungsqualitätVP VerbesserungspotentialVRZ VerkehrsrechnerzentraleVWD Verkehrswarndienst

WDR Westdeutscher Rundfunk

Kurzfassung

Motivation und Ziel Das deutsche Autobahnnetz ist zunehmend vonBehinderungen betroffen, die einen erheblichen volkswirtschaftlichen Scha-den anrichten. Insbesondere Berufspendler erleiden erhebliche Fahrzeiterhö-hungen.

Ein Ansatz zur Reduktion der individuellen Verlustzeiten ist der Ein-satz von Dynamischen Zielführungssystemen. Sie sollen der Verkürzung derFahrzeit durch Umfahren von Behinderungen (Fahrzeitvorteil) sowie derbesseren Informierung des Fahrers über die tatsächliche Fahrzeit (Informa-tionsvorteil) dienen. Bislang fehlen aber Untersuchungen, die diese postu-lierten Nutzeneffekte bestätigen.

Die vorliegende Arbeit geht daher den Fragestellungen nach, (1.) ob,inwieweit und wo Dynamische Zielführungssysteme unter der Bedingungoptimaler Meldungsqualität Fahrzeit- oder Informationsvorteile erwirkenkönnten und (2.) welcher Nutzenverlust Pendlern durch die heutige Mel-dungsqualität entsteht. Dabei wird ausschließlich der Einzelfahrer und des-sen individuelle Situation betrachtet; Wechselwirkungen durch eine wach-sende Penetration der Systeme und damit weitere dynamisch geleitete Fah-rer bleiben unberücksichtigt.

Vorgehensweise Untersuchungsgegenstand sind Dynamische sowie hin-sichtlich der Meldungsqualität Ideale Zielführungssysteme. Mittels einer ge-eigneten Simulationssoftware und auf Basis realer Verkehrsmeldungsarchivewerden Fahrzeit- und Informationsvorteile dieser Systeme gegenüber einemStatischen Zielführungssystem auf ausgewählten Start-Ziel-Verbindungenüber den Nutzungszeitraum eines Jahres ermittelt. Dabei wird als zentra-ler Einflußfaktor die Qualität der Verkehrsmeldungen behandelt. Sie wirdzielführungsspezifisch definiert, durch empirische Untersuchungen für Mel-dungen des SWR im Raum Stuttgart im Jahr 2004 ermittelt und in dieSimulationsberechnungen eingebracht.

1

Bundesweite Aussagen über Fahrzeit- und Informationsvorteile sowiedas Verbesserungspotential der Dynamischen Zielführung werden ermög-licht, indem die Ergebnisse von zehn ausgewählten Verbindungen auf dasgesamte Bundesgebiet systematisch extrapoliert werden. Dabei wird derEinfluß der Existenz von Behinderungen und entsprechenden Alternativ-routen im Netz beachtet. Beide Einflußfaktoren werden ebenfalls auf derBasis von Meldungsarchiven untersucht und führen zu einer entsprechen-den Klassifikation des Bundesgebietes in Gebiete gleicher Charakteristik.

Für jede der zehn Untersuchungsverbindungen wird zunächst unter An-nahme optimaler Meldungsqualität das Nutzenpotential der Dynamischen(Idealen) Zielführung simulativ ermittelt. Anschließend werden die Berech-nungen unter Annahme der heutigen Meldungsqualität wiederholt. Durchden Ergebnisvergleich werden Nutzeneinbußen quantifiziert.

Ergebnisse der Untersuchungen zu den Einflußfaktoren Die Un-tersuchung der Meldungsqualität erbringt anhand des zielführungsspezifischausgelegten Ansatzes des „Fahrzeitvergleichs“ einen Wert von 35%. Dieserliegt deutlich unter den Qualitätswerten, die in allgemeinen Verfahren („Mel-dungsvergleich“) ermittelt und bislang publiziert wurden.

Die Auswertung der Fahrzeiten ergibt für morgendliche und abendlicheSpitzenzeiten auf vielen Kanten des deutschen Autobahnnetzes Erhöhungenvon teilweise über 50%. Alternativrouten zur Umfahrung von Behinderun-gen scheinen aber nur in den Ballungsräumen Rhein-Ruhr und Rhein-Mainverfügbar zu sein.

Ergebnisse der Simulationsuntersuchungen zu Fahrzeit- und In-formationsvorteilen Die Berechnungen zeigen, daß Dynamische Zielfüh-rungssysteme für Berufspendler in großen Teilen des Bundesgebietes beioptimaler Meldungsqualität (Ideale Zielführung) Fahrzeit- oder zumindestInformationsvorteile realisieren könnten.

Ideale Zielführung wird in den Ballungsräumen Rhein-Ruhr, Rhein-Mainmit überdurchschnittlich hoher Netzdichte als nutzbringend eingeschätzt.Dort stehen - trotz hoher Verkehrsbelastungen - in vielen Fällen Alternativ-routen zur Umfahrung von Behinderungen zur Verfügung, Fahrzeitvorteilevon 5 bis 15% gegenüber einer Statischen Zielführung sind realisierbar. InRegionen durchschnittlicher Netzdichte und erhöhter verkehrlicher Belas-tung (z.B. Agglomerationen in Nord- und Süddeutschland) sind derartigeSysteme hinsichtlich des Informationsvorteils als nutzbringend einzuschät-zen. In Regionen geringer verkehrlicher Belastung, wie beispielsweise im

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Nordosten der Bundesrepublik - können hingegen kaum Nutzeneffekte, ins-besondere keine Fahrzeitvorteile, erwartet werden.

Basierend auf der heutigen Meldungsqualität sind Nutzeneinbußen - ins-besondere hinsichtlich der Fahrzeitvorteile - zu verzeichnen: Der Nutzenver-lust der Dynamischen im Vergleich zur Idealen Zielführung beträgt über50%. Fahrzeitvorteile von maximal 5% sind realisierbar. Dabei sind auchFahrzeitnachteile zu verzeichnen: die Fahrzeiten des dynamisch geleitetenFahrers können im Fall fehlerhafter Meldungen sogar über die des statischgeleiteten Fahrers ansteigen.

Fazit Die Berechnungen zeigen generell ein großes Nutzenpotential derDynamischen Zielführung, das heutzutage aus Gründen der Meldungsqua-lität jedoch bei weitem nicht ausgenutzt wird. Eine Verbesserung der Mel-dungsqualität von heute 35 auf 70% würde bereits zu einer deutlichen Ver-besserung (95% des Nutzenpotentials könnten ausgeschöpft werden) füh-ren. Ansatzpunkte und Maßnahmen hierzu sind bekannt und sollten vonMeldungsanbietern und Navigationsgeräteherstellern gemeinsam angegan-gen werden.

3

Kapitel 1

Einleitung

Behinderungen durch Stau oder stockenden Verkehr sind im deutschen Bun-desgebiet nahezu alltäglich geworden. Für den direkt Betroffenen sind sienicht nur ein Ärgernis, sondern verursachen ihm - sowie auch der Volks-wirtschaft - jedes Jahr erhebliche Verluste, beispielsweise durch verloreneArbeitszeit und vermehrte Unfälle.

Schwerpunktmäßig betroffen von Verkehrsbehinderungen sind neben Groß-städten und Ballungsräumen die Autobahnen. Sie weisen insbesondere zuden morgendlichen und abendlichen Spitzenverkehrszeiten des Berufsver-kehrs Kapazitätsprobleme auf. Studien von BMW (1997), Rothengatter(2004), BMBF (2001), Baum (2002), VDA (2003) und Ober-Sundermeier(2004) quantifizieren die Verluste.

Ein Ansatz zur Reduktion der individuellen Verlustzeiten durch Verkehrs-behinderungen ist der Einsatz eines Dynamischen Zielführungssystems. Esdient einerseits der Umfahrung von Behinderungen und damit der Verkür-zung der Fahrzeit (Fahrzeitvorteil) sowie weiterhin der besseren Prognoseder voraussichtlich benötigten Fahrzeit (Informationsvorteil).

Durch diese Arbeit wird ermittelt,

1. ob, inwieweit und wo Dynamische Zielführungssysteme unter der Vor-aussetzung optimaler Meldungsqualität im deutschen BundesgebietFahrzeit- oder Informationsvorteile erwirken könnten und

2. wie groß der Nutzenverlust heute durch ggf. fehlerhafte Meldungen ist.

5

1. Einleitung

Entsprechend werden

3. Aussagen zum Verbesserungspotential Dynamischer Zielführungssys-teme getroffen und

4. Maßnahmen zur Verbesserung der Meldungsqualität vorgeschlagen.

Mittels einer geeigneten Software werden Fahrzeiten mit Statischer, Dy-namischer und Idealer Zielführung auf zehn ausgewählten Untersuchungs-verbindungen berechnet. Die Ergebnisse werden unter Beachtung der in-homogenen Netzbelastungs- und Netzausbaucharakteristik auf das gesamteBundesgebiet erweitert.

Die Gliederung der Niederschrift von Vorgehensweise und Ergebnissenwird durch Abbildung 1.1 verdeutlicht.

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Ergebnisse

Konzept

Einführung undGrundlagen

Vorarbeitenfür dieSimulations-untersuchungen

Zusammenfassung, Schlußfolgerungenund Ausblick

Methodische Vorgehensweise

Begriffsbestimmungen

Einleitung

Kurzfassung

Funktionsweise und WirkungenDynamischer Zielführungssysteme

Untersuchungen zur Qualitätvon Verkehrsmeldungen

Auswahl vonUntersuchungsverbindungen

Netzmodellierung, Meldungsaufbereitungund Softwareerstellung

Fahrzeit- und InformationsvorteileIdealer und Dynamischer Zielführung

Anhang: Karten der

Verbindungen

3.

2.

1.

4.

5.

6.

7.

9.

10.

Anhang: Simulations- ergebnisse

Wirkungen der Zielführungzwischen Düsseldorf und Köln8.

A

B

Abbildung 1.1: Aufbau der Arbeit

7

1. Einleitung

8

Kapitel 2

Begriffsbestimmungen

2.1 Definition relevanter BegriffeDurch die folgenden Begriffsdefinitionen wird für die vorliegende Arbeit eineinheitliches Vokabular vorgegeben, das der Verständlichkeit und Eindeu-tigkeit dient.

Navigation und Zielführung Die freie Enzyklopädie „Wikipedia“ (Wi-kipedia (2004)) definiert den Begriff der Navigation allgemein als die Steu-erkunst zu Meer, zu Land und in der Luft. Die Tätigkeit des Navigierens(von lat. navigare) besteht gemäß Wikipedia aus drei Teilbereichen: „(i)Bestimmen der geografischen Position durch Ortung nach verschiedenenMethoden, (ii) Berechnen des Weges zum Ziel und (iii) Führung des Fort-bewegungsmittels zu diesem Ziel“.

Für die landgebundene, automobile Navigation wird die Definition inDräger (1998) konkretisiert: „Unter Navigation versteht man die Standort-bestimmung des Fahrzeugs, die Bestimmung der Richtung und Entfernungzum Zielort und die Einleitung der erforderlichen Maßnahmen, um diesesZiel zu erreichen. Navigation schließt also folgende Begriffe ein: Standort-bestimmung, Routenberechnung, Zielführung“.

Tatsächlich werden anstelle des umfassenden Begriffs der Navigation oft-mals synonym der Begriff der Zielführung verwendet - so auch in der vor-liegenden Arbeit.

Zielführungssystem Grundlegend für die Arbeit sind drei verschiede-ne Ausprägungsformen individueller Zielführungssysteme: die Statische, die

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2. Begriffsbestimmungen

Dynamische und die Ideale Zielführung. Sie unterscheiden sich hinsichtlichihrer Anbindung an Verkehrsmeldungen bzw. deren Qualität.

• Statische Zielführungssysteme (SZF) sind autarke Systeme, ohne An-bindung an aktuelle Verkehrsmeldungen. Sie berechnen zeitoptimaleFahrtrouten (Normalrouten) ausschließlich auf Basis einer digitalenStraßenkarte mit statisch hinterlegten Attributen (Kantengeschwin-digkeiten).

• Dynamische Zielführungssysteme (DZF) beziehen in die Berechnungzeitoptimaler Routen Verkehrsmeldungen ein. Gemeldete Behinderun-gen auf der Normalroute können dann ggf. auf einer Alternativrouteumfahren werden.

• Ideale Zielführungssysteme (IZF) werden als Optimalfall DynamischerZielführung mit korrekten Verkehrsmeldungen definiert. Die Berech-nung optimaler Routen (Idealrouten) ist nicht durch fehlerhafte Ver-kehrsmeldungen verfälscht.

Verbindung, Kante und Route Zur Beschreibung der zurückgelegtenWege im Straßennetz wird zwischen Verbindungen, Kanten und Routenunterschieden.

• Der Begriff der Verbindung beschreibt die netzunabhängige Beziehungzwischen zwei Orten (Luftlinienverbindung).

• Eine Kante ist die kleinste Einheit zur Beschreibung des Straßenver-laufs im Netz.

• Die Route zwischen zwei Punkten (Start und Ziel) besteht aus derFolge von Kanten. Es werden Normalrouten, Alternativrouten undIdealrouten unterschieden:

– Das Statische Zielführungssystem berechnet ausschließlich aufKartenbasis zwischen Start und Ziel eine zeitoptimale Route. Die-se Route wird als Normalroute (NR) bezeichnet.

– Ist die Fahrzeit auf der Normalroute behindert, dann ergebensich im Netz ggf. zeitlich schnellere Alternativrouten.

– Die Idealroute (IR) wird als zeitlich kürzeste Alternativroute de-finiert. Sie entspricht der Route des Idealen Zielführungssystems.

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2.1. Definition relevanter Begriffe

Verkehrsbehinderung und Verkehrsmeldung Auf den Kanten desStraßennetzes fließt der Verkehr im Normalfall ungestört. Zeitweise kann esdurch Störungen oder hohe Nachfrage zu Verkehrsbehinderungen kommen.Unter einer Verkehrsbehinderung wird eine reale Fahrzeiterhöhung gegen-über dem Normalzustand frei fließenden Verkehrs verstanden.

Eine Verkehrsbehinderung sollte dem Verkehrsteilnehmer kenntlich ge-macht werden durch eine entsprechende Verkehrsmeldung. Unter einer Ver-kehrsmeldung wird die Abbildung einer Verkehrsbehinderung durch einenbestimmten Meldungsanbieter verstanden.

Verkehrsmeldungsqualität Aufgrund von Fehlern bei der Meldungsge-nerierung kann es dazu kommen, daß Verkehrsmeldungen die Verkehrsbehin-derungen räumlich oder zeitlich nicht korrekt abbilden. Damit ergibt sich dieNotwendigkeit zur Definition eines Qualitätsbegriffs für Verkehrsmeldung-en, der die Abweichung zwischen Behinderung und Meldung quantifiziert.Unterschieden werden die in der Literatur bislang gängige, in dieser Arbeitals „allgemeine“ Meldungsqualität benannte, und die zielführungsspezifischeMeldungsqualität (für Details siehe Kap. 6):

• Die allgemeine Meldungsqualität wird definiert über die Detektionsra-te (Korrekte Abbildung einer Behinderung durch eine Meldung) unddie Fehlalarmrate (fälschliche Abbildung einer Behinderung).

• Die zielführungsspezifische Meldungsqualität wird als Fahrzeitdifferenzzwischen gemeldeter und realer Fahrzeit definiert.

Geschwindigkeit einer Kante In Abhängigkeit von der Verkehrssituati-on und von der Verkehrsmeldungsqualität werden in der vorliegenden Arbeitdrei Geschwindigkeiten für die Kanten definiert:

• Unter der freien Geschwindigkeit einer Kante wird die in der digitalenStraßenkarte attributierte Geschwindigkeit verstanden. Die tatsächli-che freie Geschwindigkeit, die abhängig von der Fahrweise des Fahrersist, wird nicht betrachtet.

• Im Fall einer Behinderung wird die verbleibende, fahrbare Geschwin-digkeit als reale Geschwindigkeit definiert.

• Die gemeldete Geschwindigkeit wird definiert als die durch eine Ver-kehrsmeldung übermittelte Geschwindigkeit.

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Fahrzeit auf Kante und Route Basierend auf den verschiedenen Ge-schwindigkeiten werden auf den Kanten durch die drei Zielführungssystemeunterschiedliche Fahrzeiten errechnet. Mittels des Routensuchalgorithmusentstehen für eine Start-Ziel-Verbindung unterschiedliche Routen mit er-rechneten bzw. tatsächlich benötigten Gesamtfahrzeiten (siehe Tab. 2.1),die sich aus der Summe der Fahrzeiten der Kanten der Route ergeben:

• Die errechnete (Gesamt-)Fahrzeit („Estimated Trip Duration“ ETD)ist die Fahrzeit, die zu Beginn der Fahrt durch das Zielführungssystemfür die Start-Ziel-Verbindung prognostiziert wird.

• Die reale (Gesamt-)Fahrzeit („Real Trip Duration“ RTD) ist die aufder berechneten und gefahrenen Route benötigte Fahrzeit. Bei fehlen-der Behinderung oder im Fall einer korrekt gemeldeten Behinderungsind errechnete und reale Fahrzeit gleich. Im Fall einer durch Mel-dungen nicht korrekt abgebildeten Behinderung ist die reale Fahrzeitgrößer als die errechnete.

errechnete Fahrzeit reale Fahrzeit

Keine Behinderung ETD = RTDIdealroute (Ideale Zielführung) ETDIZF = RTDIZF

Normalroute (Statische Zielführung) ETDSZF RTDSZFAlternativroute (Dynamische Zielführung) ETDDZF RTDDZF

Tabelle 2.1: Definition der Fahrzeiten

Fahrzeit- und Informationsvorteil Vorteile von Dynamischer und Idea-ler Zielführung werden differenziert in Fahrzeit- und Informationsvorteil.Sie werden definiert gegen das Referenzsystem Statische Zielführung. Ver-glichen werden die errechneten und realen Fahrzeiten (für Details siehe Kap.4).

• Der Fahrzeitvorteil (FZV) ergibt sich durch ein Dynamisches oderIdeales Zielführungssystem, wenn der Nutzer das Ziel - durch Umfah-rung einer Behinderung - schneller erreicht als der statisch geleiteteFahrer.

• Der Informationsvorteil (IFV) wird ausschließlich für das Ideale Ziel-führungssystem betrachtet. Er entsteht, wenn eine Behinderung aufder Normalroute vorliegt, diese aber wegen fehlender Alternativrou-ten nicht umfahren werden kann. Die Fahrzeit des ideal geleiteten

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2.2. Erläuterung der Begriffe am Beispiel

entspricht der des statisch geleiteten Fahrers, aber: durch das IdealeZielführungssystem ist der Fahrer - im Gegensatz zum statisch gelei-teten Fahrer - über die verlängerte Fahrzeit korrekt informiert.

2.2 Erläuterung der Begriffe am Beispiel

Anhand einer Fahrt vom Startpunkt A zum Zielpunkt B werden im Netzgemäß Abbildung 2.1 die zuvor definierten Begriffe und Zusammenhängeerläutert.

B2: + 5 min

M2: +30 min

B3: +25 min

keine Meldung

B1: +30 min

M1: +20 min

C D

E F

Alternativroute undauch Idealroute:45 km, 45 min

KeineAlternativroute:40 km, 35 min

Statische Zielführung

Normalroute: AB

ETDSZF = 25 minRTDSZF = 55 min

Ideale Zielführung

Idealroute: ACDB

ETDIZF = RTDIZF = 50 min

Dynamische Zielführung

vermeintliche Alternativroute: AEFB

ETDDZF = 35 minRTDDZF = 60 min

=> 50 min

=> 55 min

=> 60 min

=> 75 min

=> 45 min

=> 35 min

Fahrt von A nach B

Route ohne Zielführung unbekannt; gemäß den Kenntnissen und Präferenzen des Fahrers

Normalroute:30 km, 25 min BA

Abbildung 2.1: Beispiel zur Begriffserklärung

Die Routenwahl und Fahrzeit eines nicht mit einem Zielführungssys-tem ausgerüsteten Fahrers ist unbekannt. Sie hängt von den individuellenKenntnissen und Präferenzen des Fahrers ab (kürzeste, schnellste, sichers-te, schönste etc. Route und individuelle Fahrgeschwindigkeit). Berechenbar

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sind aber die zeitkürzesten Routen bei Statischer, Dynamischer und IdealerZielführung.

Das Statische Zielführungssystem berechnet die zeitlich kürzeste Routeohne Beachtung von Verkehrsbehinderungen bzw. -meldungen. Diese RouteAB stellt die Normalroute (NR) dar, auf der in 25 Minuten Fahrzeit dasZiel erreicht werden könnte. Aber: Auf der Normalroute befindet sich eineBehinderung B1, die eine Fahrzeiterhöhung von 30 Minuten bedeutet. DieseBehinderung B1 wird durch eine Verkehrsmeldung M1 fehlerhaft mit einerzwanzigminütigen Fahrzeiterhöhung wiedergegeben.

Für die behinderte Normalroute steht eine Alternativroute (AR) zur Ver-fügung, die über die Zwischenpunkte C und D verläuft. Die Fahrzeit derRoute ACDB beträgt 45 Minuten plus eine Behinderung B2 der Dauer 5Minuten, also 50 Minuten und ist damit geringer als die der behindertenNormalroute AB. Die Route über die Punkte E und F stellt keine Alterna-tivroute dar, da ihre Fahrzeit mit 35 Minuten plus einer durch B3 bedingtenFahrzeiterhöhung von 25 Minuten insgesamt 60 Minuten beträgt. Damit istihre Fahrzeit länger als die der behinderten Normalroute, die Routenwahlverbleibt bei der Normalroute.

Die Behinderungen B2 und B3 werden durch Verkehrsmeldungen feh-lerhaft bzw. gar nicht abgebildet. Die Behinderung B2 (5 Minuten Fahr-zeiterhöhung) wird durch die Meldung M2 (30 Minuten Fahrzeiterhöhung)wiedergegeben. Die fehlerhafte Meldung ist für das Ideale Zielführungssys-tem nicht relevant, es erhält die korrekte Information zur Behinderung B2und realisiert dadurch eine Fahrzeit zwischen A und B über C und D von50 Minuten.

Die Behinderung B3 (25 Minuten Fahrzeiterhöhung) wird gar nicht durcheine Verkehrsmeldung abgebildet. Das Dynamische Zielführungssystem, dasfreien Verkehr interpretiert, setzt für die Route AEFB eine Fahrzeit von35 Minuten an. Damit ist die vermeintlich schnellste Route gefunden, derenreale Fahrzeit jedoch 60 Minuten beträgt.

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Kapitel 3

Funktionsweise undWirkungen DynamischerZielführungssysteme

3.1 Komponenten Dynamischer Zielführungs-systeme

Zielführungssysteme zeichnen sich durch das Zusammenspiel verschiedenerKomponenten aus (siehe Abb. 3.1), die der Standortbestimmung, der Dy-namisierung, Routenberechnung und der Ein- bzw. Ausgabe dienen.

3.1.1 Digitale StraßenkarteDas Straßennetz wird abgebildet durch eine Digitale Straßenkarte. Sie gibtdie Straßen und ihre Verzweigungen in Form von vektorisierten Kantenund Knoten wieder. Kanten und Knoten besitzen Attribute. Kanten weisen- neben weiteren (vgl. Tabelle 3.1) - ein Attribut zur Beschreibung derKantenlänge und ein Attribut zur Beschreibung der Geschwindigkeit auf.Die Geschwindigkeit leitet sich aus der Straßenklasse und ggf. individuellenAnpassungen durch lokale Beschränkungen ab. Um durch die Kanten einzusammenhängendes Straßennetz abbilden zu können, besitzen die KnotenInformationen über eingehende und ausgehende Kanten.

Neben den genannten Attributen werden herstellerspezifisch weitere Kri-terien berücksichtigt, um Komfort und Sicherheit auf der Fahrt zu erhöhen:

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3. Funktionsweise und Wirkungen Dynamischer Zielführungssysteme

Mensch-Maschine-Schnittstelle

Ortung

Ringimpuls-zähler

Gierraten-sensor

Map-Matching

GPS-Empfänger

Ausgabe(optisch, akustisch)

Eingabe(haptisch, akustisch)

Routen-berechnung

DigitaleKarte

Stand-ort

TMC-Dekoder

UKW-Empfänger

Kanten-widerstände

GPS- Koordinaten

FahrhinweiseRouteninfo

ZielEinstellungen

Weg

stre

cke

Richtungs-änderung

Straßenn

etz-

graph

Stra

ßenn

etz-

grap

h

Verkehrs- meldungen

Dynamisierung

Abbildung 3.1: Komponenten der Navigation und ihr Zusammenwirken

Standardattribute Erweiterte Attribute

Straßenklasse AusbauzustandStraßennamen FahrspuranzahlOrts- und Gemeindename VorfahrtsregelungenStraßennummer HausnummernbereicheEinbahnregelung Beschränkungen bzgl. Höhe, Breite, GewichtDurchfahrtsbeschränkungen GeschwindigkeitsbeschränkungenKennzeichnung von Auf-/Ab-/Zufahrten zeitliche BeschränkungenÜber-/Unterführungen Points of InterestAbbiegebeschränkungen Straßenbenutzungsgebühren

Tabelle 3.1: Attribute digitaler Straßenkarten (Quelle: Buchholz (1996))

beispielsweise wird die Route über die (entspannt zu befahrene und ver-gleichsweise sichere) Autobahn präferiert, auch wenn eine (unkomfortablerzu fahrende) Bundesstraßenalternative mit knapp geringerer Fahrzeit vor-handen wäre. Daher wird die durch das Zielführungssystem berechnete Rou-te in vielen Fällen von der Routenwahl eines ortskundigen Fahrers abwei-chen, der diese Präferenzen nicht beachtet, Routenverläufe sowie fahrbareGeschwindigkeiten genau kennt und auch in Abhängigkeit von Wochentagund Tageszeit realitätsgetreuer abschätzen kann. Und auch der Vergleichverschiedener Zielführungssysteme zeigt Unterschiede, wie ein Praxistestdes ADAC (ADAC (1997)) zeigt: sechs verschiedene Systeme führten aufzwei verschiedenen Quelle-Ziel-Verbindungen zu jeweils sechs verschiedenenzeitkürzesten Routen (vgl. Abbildung 3.2). Dies ist nicht auf eine fehler-hafte Routenberechnung, sondern auf unterschiedliche, herstellerspezifische

16

3.1. Komponenten Dynamischer Zielführungssysteme

(a) Stadtfahrt (b) Überlandfahrt

Abbildung 3.2: Routenvergleich: Sechs verschiedene Navigationssysteme(Alpine, Blaupunkt, Delco, Siemens, Philips, Magneti Ma-relli) errechnen sechs verschiedene zeitkürzeste Routen jeFahrt (Quelle: ADAC (1997))

Attributierungen der Karten zurückzuführen.Die digitale Straßenkarte wird dem Zielführungssystem über einen geeig-

neten Datenträger (CD, DVD, Festplatte) zugeführt. Sie sollte vom Nutzerregelmäßig (typischerweise jährlich) aktualisiert werden, da jährlich rund10 Prozent der Straßensegmente eine Änderung erfahren und weitere hin-zukommen (Schlott (1997).

3.1.2 Ortungsmodul

Global Positioning System Die grundlegende Standortbestimmung er-folgt seit 1992 (vgl. Pfeiffle (1996)) über das Global Positioning System(GPS). Das GPS-Verfahren basiert auf der Messung von Laufzeitunterschie-den der von den verschiedenen Satelliten synchron gesendeten Signale. Sieenthalten Zeit-, Bahn- und Identifikationsdaten. Aus den Daten von min-destens vier empfangenen Satelliten, zu denen „Sichtkontakt“ bestehen muß,kann die Position des Fahrzeugs errechnet werden. Systembedingt kann miteiner Wahrscheinlichkeit von 95% eine Genauigkeit von unter 20 Meternerwartet werden (Mansfeld (1998)).

Die Ortung über GPS ist für die Belange der Zielführung nicht genaugenug und führt insbesondere bei Mehrwegeempfang durch Signalreflexionen(z.B. an Häuserwänden in Innenstädten) oder durch Signalabschattung (z.B.im Tunnel) zur falschen bzw. gar keiner Standortbestimmung. Daher wirdsie um die sogenannte Koppelortung ergänzt.

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Koppelortung Die Koppelortung basiert auf Informationen zum zurück-gelegten Weg und zur Richtungsänderung des Fahrzeugs. Sie werden durcheinen Ringimpulszähler (Wegstrecke) und einen Gierratensensor (Richtungs-änderung) gemessen. Die Wegelemente werden sekündlich ermittelt und zy-klisch nach Betrag und Winkel addiert („gekoppelt“). Nach der ersten Posi-tionsbestimmung durch das GPS ist somit eine Weiterverfolgung der Fahr-zeugposition möglich, auch wenn keine GPS-Signale empfangen werden.

Map-Matching Durch das Map-Matching werden die kartenunabhängi-gen Positionen aus GPS und Koppelortung mit der Karte abgeglichen. Mit-tels verschiedener Logik- und Plausibilitätsprüfungen werden die absolutenKoordinaten in die relativen Koordinaten der Karte überführt. Die Fahr-zeugposition wird möglichst einer Straßenkante zugeordnet oder - im nichtdigitalisierten Bereich - als „offroad“ betitelt.

3.1.3 Verkehrsmeldungsempfänger und -dekoder

Informationen zur aktuellen Verkehrslage werden im Fall der DynamischenZielführung in Form von Verkehrsmeldungen über eine geeignete Übertra-gungstechnologie und die entsprechende Schnittstelle von außen zugeführt.Etabliert ist die Übertragung der Meldungen in kodierter Form („ALERT-C“) über den RDS-TMC-Kanal des Rundfunks. Sie werden über die UKW-Antenne empfangen und zum Zielführungssystem weitergeleitet. Im Navi-gationssystem werden die Verkehrsmeldungen dekodiert und resultierendeGeschwindigkeitsreduktionen werden den betroffenen Kanten der digitalenStraßenkarte zugewiesen.

3.1.4 Routenberechnung

Auf Basis der digitalen Straßenkarte mit ihren eigenen Attributen zur Ge-schwindigkeit, ergänzt um die verkehrssituativ angepaßten Geschwindigkeit-sattribute der Verkehrsmeldungen, der ermittelten Position des Fahrzeugsauf der Karte und dem vorgegebenen Ziel wird gemäß einem vorgegebe-nen Optimierungskriterium eine Route berechnet. Im Fall der DynamischenZielführung ist das Optimierungskriterium die Fahrzeit („schnellste Route“,vgl. Bernreuther (2000)).

Um die Rechenzeit zu verkürzen und dem Nutzer schnell ein erstes Er-gebnis präsentieren zu können (erste Fahranweisung und geschätzte An-kunftszeit), wird insbesondere bei langen Routen erst eine Grob-Berechnung

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3.1. Komponenten Dynamischer Zielführungssysteme

im Fernstraßennetz vorgenommen. Ist diese vollzogen, wird eine Feinkorrek-tur auf Basis der weiteren Straßenklassen vorgenommen. Werden währendder Fahrt neue Verkehrsmeldungen empfangen bzw. erlöschen bestehendeVerkehrsmeldungen, dann wird auf Basis des aktuellen Standorts eine Rou-tenneuberechnung durchgeführt.

Um Präferenzen des Nutzers bei der Routenwahl zu berücksichtigen,ist zukünftig auch der Einsatz „lernender“ Algorithmen denkbar. Auf dieseWeise können in der Vergangenheit präferierte Fahrgeschwindigkeiten oderRouten bei der zukünftigen Routenberechnung einfließen.

3.1.5 Mensch-Maschine-Schnittstellen: Ein- und Aus-gabe

Ein- und Ausgabeschnittstellen (MMI: Mensch-Maschine-Schnittstellen) stel-len für die Automobil- bzw. Navigationshersteller ein wichtiges Differenzie-rungsmerkmal dar.

Eingabe Eingaben durch den Nutzer sind bezüglich des Routenziels undggf. zu gewünschten Modalitäten zu dessen Erreichung zu tätigen.

Die Zieleingabe kann haptisch über entsprechende Bedienelemente oderakustisch per Spracheingabe erfolgen. Für die Zieleingabe sind standardmä-ßig Eingaben zu Land, Stadt und Straße notwendig. Aber auch die Auswahleines Ziels über die Kartendarstellung (falls vorhanden) oder die Auswahlvon Sonderzielen („Point of Interest“) ist möglich.

Der Modus und die Einstellungen zur Routenberechnung können eben-falls durch den Nutzer modifiziert werden: beispielsweise kann das Meidenvon mautpflichtigen Straßen, Tunneln oder Fähren eingestellt werden. Dieserfolgt typischerweise über Auswahlmenüs.

Ausgabe An den Fahrer auszugebende Informationen sind der Routen-verlauf, die Zielführungshinweise und zusätzliche Informationen.

Die Ausgabe des Routenverlaufs und ggf. der empfangenen Verkehrs-meldungen erfolgt textuell (Beschreibung des Routenverlaufs, Liste der Ver-kehrsmeldungen) und anhand der Karte (Darstellung der Fahrzeugposition,Einfärbung der Routenkanten, Platzierung der Meldungen über Piktogram-me - falls Karte verfügbar).

Während der Fahrt erhält der Fahrer gemäß der errechneten Route anwichtigen Manöverpunkten akustische und visuelle Fahranweisungen („Turn-by-Turn-Zielführung“). Die akustische Ausgabe erfolgt über digitalisierte

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Co nt e nt / Se r v i ce P r o v i d e r

Fa h rz eu g

Daten-erfassung

Daten-verarbeitung Datenfusion

Kodieren

Übertragen

Dekodieren

Empfangen

Geschwindigkeits-reduktion

Verkehrs-meldung

Verkehrs-meldung

Map-MatchingRouting

Senden

V e r a r b e i t u n g

M e l d u n g s g e n e r i e r u n g

Ü b e r t r a g u n g

Abbildung 3.3: Die Schritte von der Verkehrsdatenerfassung bis zur dyna-mischen Routenberechnung

Sprachphrasen („Bitte nach 200 Metern rechts abbiegen in die Bahnhofstra-ße“). Die visuelle Ausgabe erfolgt über Pfeilsymbole (geradeaus, rechts bzw.links abbiegen).

Weiterhin werden Informationen zur Route bereitgestellt: Ziel, Routen-länge und prognostizierte Ankunftszeit werden textuell und visuell ausge-geben.

3.2 Dynamisierung der Zielführung durch Ver-kehrsmeldungen

Die Dynamisierung eines Zielführungssystems basiert auf der Definition ver-schiedener Verkehrszustände und ihrer standardisierten Umsetzung in Mel-dungen durch spezielle Meldungsanbieter und erfolgt in drei Schritten: Mel-dungsgenerierung, -übertragung und -verarbeitung (siehe Abb. 3.3).

20

3.2. Dynamisierung der Zielführung durch Verkehrsmeldungen

3.2.1 VerkehrszuständeFür die Abgrenzung verschiedener Verkehrszustände sind die Geschwindig-keit v, die Verkehrsstärke q (Fahrzeuge pro Stunde) und die Verkehrsdichte ρ(Fahrzeuge pro Kilometer) maßgeblich (vgl. Gartner (1997)). Gemäß die-ser Kenngrößen werden gemäß zwei gebräuchlicher Modelle vier bzw. dreiVerkehrszustände wie folgt unterschieden.

Das Fundamentaldiagramm des Straßenverkehrs Keller (Keller(2001)) und Schnabel (Schnabel (1997a)) unterscheiden vier Zustandsfor-men: freien, teilgebundenen, gebundenen Verkehr und Überfüllung.

Im freien Verkehr kann der Fahrer - unter Berücksichtigung von fahr-zeugtechnischen und baulichen Rahmenbedingungen sowie Geschwindigkeits-vorschriften - seine Geschwindigkeit frei wählen. Mit der Zunahme der Ver-kehrsdichte beeinflussen die Fahrzeuge einander in gewissem Umfang, es ent-stehen Fahrzeuggruppen gleicher Geschwindigkeit. Dieser Zustand wird alsteilgebundener Verkehr bezeichnet. Der weitere Anstieg der Verkehrsdichteführt zu einer noch stärkeren Pulkbildung (bis hin zum Kolonnenverkehr)und einer deutlichen Verringerung der Fahrgeschwindigkeit. Abstände undGeschwindigkeiten wechseln häufig, insgesamt ist aber ein stetiges Fließendes Verkehrs zu beobachten. Es herrscht gebundener Verkehr.

Bislang befanden sich die Fahrzeuge stets in Bewegung, das „Fahren“ist für die drei vorangegangen beschriebenen Zustände charakteristisch. DerVerkehrsfluß wird als „stabil“ bezeichnet. Nimmt die Anzahl der Fahrzeug-gruppen hoher Dichte zu, kann es leicht zu Stockungen kommen. Ein stän-diger Wechsel zwischen Halten und Fahren charakterisiert diesen Verkehrs-zustand, der als Überfüllung bezeichnet wird und instabil ist.

Die vier Zustände sind in Abbildung 3.4 im „Fundamentaldiagramm desStraßenverkehrs“ dargestellt. Es stellt gemäß der Kontinuitätsgleichung (mitdem Regressionsparameter a) die Verkehrsstärke in Abhängigkeit von derDichte dar:

q =a ∗ ρmax ∗ v

a− ρmax ∗ ln(1 - v/vfrei)(3.1)

Die Verbindung des Koordinatenursprungs mit einem Punkt des Kurvenver-laufs ergibt die mittlere momentane Geschwindigkeit des Verkehrszustands(v̄ = tanα = q/ρ [km/h]).

Die Drei-Phasen-Theorie Kerner beschreibt in Kerner (2004) mittelsder Drei-Phasen-Theorie drei Zustände: freien und synchronisierten Verkehrsowie sich bewegende breite Staus.

21


frei teilge-bunden

ge-bunden

überfüllt

stabil instabil

Verkehrsstärkeq [Fzg/h]

Verkehrsdichteρ [Fzg/km]

α

Abbildung 3.4: Das Fundamentaldiagramm des Straßenverkehrs

Freier Verkehr zeichnet sich auch hier durch eine hohe Durchschnittsge-schwindigkeit aus, das heißt, jeder Fahrer kann seine Geschwindigkeit freiwählen. Synchronisierter Verkehr ist gegeben, wenn die durchschnittlicheGeschwindigkeit in Folge hohen Verkehrsaufkommens absinkt, typischer-weise unter einen Wert von 80 km/h. Der Verkehr ist so dicht, daß dieGeschwindigkeit jedes Fahrzeugs durch die Geschwindigkeit des vorausfah-renden Fahrzeugs vorgegeben wird. Stau tritt schließlich ein, wenn die Ver-kehrsstärke auf einen kleinen Wert (unter 40 Fzg/min) und auch die Ge-schwindigkeit stark abfällt. Bilden sich breite Staus aus (Kerner nennt sie„wide moving jams“), bewegen sich diese sehr stabil durch alle anderen Ver-kehrszustände durch das Autobahnnetz.

3.2.2 Inhalt und Aufbau einer VerkehrsmeldungDurch eine Verkehrsmeldung wird eine Verkehrsbehinderung auf einem Stra-ßenabschnitt abgebildet. Dazu enthält eine Verkehrsmeldung zwei Typenvon Informationen: die Ereignisbeschreibung (was?, wann?, Alternativen?)und die Ortsbeschreibung (wo?). Das folgende Beispiel einer Verkehrsmel-dung verdeutlicht das:

22


„Die A8, Karlsruhe Richtung Stuttgart, ist zwischen Dreieck Leonberg undRaststätte Sindelfinger Wald wegen eines Unfalls bis voraussichtlich 10

Uhr gesperrt, eine örtliche Umleitung ist eingerichtet“

Ereignisbeschreibung Die Ereignisbeschreibung enthält Informationenzum Typ des Ereignisses (z.B. „Unfall“ und „Sperrung“), zur Dauer desEreignisses (z.B. „bis voraussichtlich 10 Uhr“) und zu Umleitungsempfeh-lungen. Während die Angabe des Ereignistyps obligatorisch ist, sind dieAngaben der Dauer und zur Umleitungsempfehlung fakultativ.

Die Beschreibung des Ereignistyps beruht auf dem „Ereigniskatalog“(engl. „Event List“; siehe ISO (2003b)). Im Ereigniskatalog sind rund 1500Ereignisse in 39 verschiedenen „Ereignisklassen“ festgelegt, deren wichtigstedie Klasse „Verkehrslage“ ist. Sie enthält u. a. die hinsichtlich ihrer Häufig-keit dominanten Ereignisse „Stau“ und „Stockender Verkehr“.

Ortsbeschreibung Für die vollständige Beschreibung der räumlichen Aus-dehnung eines Ereignisses im Straßennetz sind Angaben zur betroffenenAutobahn (z.B. „A8“), zur Richtung (z.B. „Karlsruhe Richtung Stuttgart“)sowie zum Startort („Primärlokation“) und zum Endpunkt („Sekundärlokati-on“) der Behinderung nötig (z.B. „zwischen Dreieck Leonberg und RaststätteSindelfinger Wald“). Dabei ist auf die Definition der Begriffe zu achten: DiePrimärlokation beschreibt den Ursprung der Behinderung, hier liegt die Be-hinderungsursache, z.B. ein Unfall (im Beispiel ist dies „Sindelfinger Wald“).Die Sekundärlokation beschreibt den Ort, bis zu dem sich die Behinderungausdehnt. Dieser stellt aus Fahrersicht den Behinderungsbeginn dar, dennhier trifft er beispielsweise auf das Stauende (im Beispiel ist dies das „DreieckLeonberg“).

Basis für die Angabe von Primär- und Sekundärlokation ist der „Orts-katalog“ (engl. „Location Code List“, LCL; siehe ISO (2003c), CEN (1997)und TMC-Forum (1999b)). Der Ortskatalog enthält alle Punkte im Straßen-netz, auf die Verkehrsmeldungen räumlich referenziert werden können undist in Form einer verketteten Liste aufgebaut (siehe einen Auszug aus derLCL in Tab. 3.2: ein Abschnitt der A8 zwischen Karlsruhe und Stuttgart).

Die sogenannten Punktlokationen oder TMC-Punkte (P: „Point Loca-tions“) besitzen eine Nummer („Location Code“), einen Namen („First Na-me“), Geokoordinaten („x-Coordinate“, „y-Coordinate“) und sind einem Ge-biet und einer Straße zugeordnet („Area Reference“, „Linear Reference“).Punkte eines Straßenverlaufs (gleiche „Roadnumber“) sind untereinanderdurch Vorgänger-Nachfolger-Beziehungen („Negative Offset“, „Positive Off-set“) verbunden. Ein Straßenwechsel ist an den Stellen einer Kreuzung mit

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Loca

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263 A Baden-Württemberg 17206 L Karlsruhe 263 50167 7204 720712513 P A8 Karlsruhe 860 7206 12514 11593 843795 489734012514 P A8 Karlsbad 860 7206 12513 12515 849560 489458512515 P A8 Pforzheim-West 603 7206 12514 12516 20290 865305 489083012516 P A8 Pforzheim-Nord 603 7206 12515 12517 30997 871985 489163512517 P A8 Pforzheim-Ost 3946 7206 12516 12518 20293 876510 489142512518 P A8 Pforzheim 1946 7206 12517 12519 877285 489073512519 P A8 Heimsheim 1946 7206 12518 12522 887045 488288012522 P A8 Leonberg 951 7206 12519 12523 12658 901070 487818512523 P A8 Leonberg 951 7206 12522 30504 12657 902545 487740030504 P A8 Sindelfinger Wald 30949 7206 12523 12524 30505 903525 487420012524 P A8 Stuttgart 675 7206 30504 12525 12655 906785 4872595

Tabelle 3.2: Tabellarische Darstellung der Location Code Liste (LCL) amBeispiel des Abschnitts Karlsruhe - Stuttgart

einer anderen Straße möglich („Intersectioncode“). Zwei benachbarte Punktebilden einen TMC-Abschnitt. Neben den Punktdefinitionen gibt es zur Be-schreibung langer oder flächig ausgedehnter Behinderungen Strecken- undGebietsdefinitionen (L: „Linear Locations“, A: „Area Locations“). Strecken-definitionen besitzen zusätzlich einen „Second Name“.

3.2.3 Meldungsanbieter

Verkehrsmeldungen werden von speziellen Meldungsanbietern (engl. „Pro-vider“) zur Verfügung gestellt. Bundesweit sind privatwirtschaftliche undöffentlich-rechtliche Meldungsanbieter zu unterscheiden.

Öffentlich-rechtliche Anbieter Öffentlich-rechtlich basierte Anbieter wer-den von der öffentlichen Hand getragen und durch Steuergelder finanziert.Die Meldungsgenerierung unterliegt Richtlinien und Empfehlungen. Die ge-nerierten Verkehrsmeldungen werden kostenfrei abgegeben und von den Ra-dioanstalten (WDR, SWR, MDR, etc.) über den Rundfunk verteilt.

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Karlsruhe (p12513)

Linear LocationStuttgart - Karlsruhe

(l 7206)

Karlsbad (p12514)

Pforzheim-West (p12515)

Pforzheim-Nord (p12516)

Pforzheim (p12518)

Pforzheim-Ost (p12517)

Heimsheim (p12519)

Stuttgart (p12524)

Sindelfinger Wald (p30504)

Dreieck Leonberg (p12522)Area Location(a263) Leonberg (p12523)

Abbildung 3.5: Grafische Darstellung der Location Code Liste (LCL) amBeispiel des Abschnitts Karlsruhe - Stuttgart

Privatwirtschaftliche Anbieter Privatwirtschaftliche Anbieter von Ver-kehrsmeldungen beruhen auf der Definition der Verkehrsmeldung als „Wirt-schaftsgut“. Sie errichten und finanzieren ihre eigenen Erfassungssysteme.Dementsprechend unterliegen sie keinen staatlichen Regularien. Um ihreKosten für Verkehrslageerfassung und Meldungsgenerierung zu decken unddarüber hinaus Gewinn zu erwirtschaften, verkaufen sie ihre Verkehrsmel-dungen an den Endkunden. Ein Beispiel für einen privatwirtschaftlich ope-rierenden Anbieter von Verkehrsmeldungen ist die Deutsche Gesellschaft fürVerkehrsdaten (DDG).

Da die Zahlungsbereitschaft für Verkehrsmeldungen in Deutschland sehrgering ist, konnten sich die privatwirtschaftlichen Anbieter bislang nichtdurchsetzen. Die Dynamisierung der Zielführungssysteme basiert derzeit imWesentlichen auf den öffentlich-rechtlichen Verkehrsmeldungsanbietern. Da-her ist nachfolgend ausschließlich die „öffentlich-rechtliche Meldungskette“beschrieben. Zur privatwirtschaftlichen Meldungskette siehe beispielsweiseSchnörr (2000) und Fastenrath (2004).

3.2.4 Meldungsgenerierung

Die Meldungsgenerierung ist gemäß Abbildung 3.3 der erste von drei Schrit-ten auf dem Weg zur Dynamisierung eines Zielführungssystems. Sie ist anRichtlinien gebunden und läßt sich ihrerseits in drei Schritte unterteilen:Datenerfassung, Datenverarbeitung und Datenfusion (vgl. Abbildung 3.6).

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Richtlinien Entstanden ist die Meldungsgenerierung als hoheitliche Auf-gabe. Ziel war die Generierung von „Verkehrslageberichten“, auf deren Basisder „Verkehrswarndienst“ die Autofahrer über gefährliche Verkehrssituatio-nen informieren sollte, nicht aber die Generierung von Informationen überVerkehrsbehinderungen und Verlustzeiten zwecks Optimierung der Routen-wahl und Fahrzeit. Die Reduktion von behinderungsbedingten Verlustzei-ten für den Fahrer war lediglich zweitrangig vorgesehen. Bis heute gilt diesesGefüge. Die öffentlich-rechtliche Meldungskette basiert weiterhin auf staatli-chen Datenquellen und fällt in den hoheitlichen Aufgabenbereich: Erfassung,Verarbeitung und Fusion öffentlich-rechtlicher Verkehrsdaten sind bundes-weit an die Polizei, die Straßenverkehrsbehörden und die Straßenbauverwal-tung und damit an die Bundesländer gebunden. Sie werden durch eine Reihevon Richtlinien und Merkblättern geregelt, die im täglichen Gebrauch eherals „Empfehlungen“ verstanden werden:

• Rahmenrichtlinie für den Verkehrswarndienst (RVWD) (BMVBW(2000))Die RVWD beschreibt die Ziele und Aufgaben des Verkehrswarndiens-tes (VWD) sowie die in die Meldungskette involvierten Instanzen undihre Aufgaben.

– Vorrangiges Ziel des Verkehrswarndienstes ist die Verkehrssiche-rung und Gefahrenabwehr, erst zweitrangig ist die Verringerungvon Wartezeiten für den Fahrer.

– Durch die RVWD sind „meldepflichtige Ereignisse“ definiert: „Mel-depflichtig sind besondere Gefahrenlagen, die z.B. durch Falsch-fahrer und durch Personen, Tiere oder verkehrsgefährdende Ge-genstände auf der Fahrbahn entstehen. Meldepflichtig sind wei-terhin alle Verkehrsstörungen auf Autobahnen oder autobahn-ähnlichen Straßen, bei denen der Verkehr stockt oder zum Stehenkommt.“

– Der Verkehrswarndienst fällt in den hoheitlichen Aufgabenbe-reich. Das bedeutet, daß die generierten Verkehrsmeldungen un-eingeschränkt allen Interessenten zur Verfügung zu stellen sind.Dabei können sie nicht kommerzialisiert werden, das heißt: „Fürdie Abgabe von Verkehrsmeldungen werden grundsätzlich keineGebühren erhoben.“.

– Die Landesmeldestelle übernimmt keinerlei Haftung für die ver-sendeten Daten: „Haftungsansprüche der Abnehmer wegen un-vollständiger, fehlerhafter oder unterlassener Datenübermittlungsind ausgeschlossen“.

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Datenerfassung

Landes-meldestelle

Radiostationen

ADACCall-Center

PolizeiInduktions-schleifen

Verkehrsrechner-zentrale

Bundes-meldestelle

internat.Meldestelle

Straßen-bauämter

Stau-melder

Umfeld-sensoren

Kamera-systeme

Datenverarbeitung

Datenfusion

Verkehrsmeldung

Verkehrszustand

Abbildung 3.6: Die Öffentlich-rechtliche Meldungskette

• Technische Lieferbedingungen für Streckenstationen (TLS) (BASt(2002))Die TLS beinhalten die funktionalen Anforderungen an stationäre Da-tenerfassungsgeräte und Streckenstationen und beschreibt den Aufbauund den Betrieb letzgenannter.

• Merkblatt für die Ausstattung von Verkehrsrechnerzentralen und Un-terzentralen (MARZ) (BASt (1999))Das MARZ beschreibt die Datenerfassung und -aufbereitung mit deninvolvierten Instanzen. Es enthält Richtwerte für die Generierung vonVerkehrszustandsbeschreibungen und beschreibt den Vorgang der Mel-dungsgenerierung.

• DATa EXchange network (DATEX) (CEN (2000)):Die DATEX-Norm regelt in Form eines Protokolls den Datenaustauschzwischen den Verkehrs- und Reiseinformationszentralen sowie weiterenin den Prozeß involvierten Institutionen.

Datenerfassung Die Generierung einer Verkehrsmeldung beginnt bei derDetektion des Verkehrszustands (Geschwindigkeit, Verkehrsstärke) durchgeeignete Sensorsysteme (vgl. FGSV (1991) und FGSV (2003a)).

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Der Verkehr auf deutschen Bundesfernstraßen, insbesondere auf Auto-bahnen, wird permanent durch stationäre Erfassungssysteme detektiert. Da-bei handelt es sich typischerweise um Induktionsschleifen. Insgesamt werdenfür die Datenerfassung im Rahmen des Verkehrswarndienstes auf deutschenBundesfernstraßen ca. 5.000 Induktionsschleifen verwendet. Die Dichte derInduktionsschleifen ist in Nordrhein-Westfalen und Süd-Hessen besondershoch. Kaum oder gar nicht Verwendung findet dieser Erfassungsweg inNorddeutschland und in den neuen Bundesländern mit Ausnahme von Ber-lin.

Die Daten der stationären Systeme werden ergänzt um manuell erfaß-te Informationen, die von Polizeibeamten und sogenannten „Staumeldern“aus Beobachtungen resultieren. Polizeibeamte des Außendienstes meldenvor Ort beobachtete Gefahren und meldepflichtige Behinderungen per Funkan die zuständigen Einsatzstellen. Verkehrsteilnehmer, die eine Behinderungbeobachten, melden diese per Mobiltelefon an ein eigens eingerichtetes Call-center des ADAC (Stand 2002: 100.000 registrierte Staumelder), die Polizeioder die Radiostationen. Die auf diesem Weg generierten Daten bzw. dasVerfahren werden auch „Floating Person Data (FPD)“ genannt.

Datenverarbeitung Aus den sogenannten „Rohdaten“ der Sensoren undBeobachter werden Primär- und Sekundärlokation einer Behinderung er-mittelt. Gemäß definierter Schwellwerte für Verkehrsstärke und Geschwin-digkeit werden in Verkehrsrechnerzentralen Verkehrszustände automatischrekonstruiert.

Die zu unterscheidenden Verkehrszustände (freier, zäher, dichter Verkehrund Stau) und ihre Definition werden durch das Merkblatt für die Ausstat-tung von Verkehrsrechnerzentralen und -unterzentralen (MARZ) empfoh-len. Die Umsetzung der gemessenen Werte in Ereignisse (i. d. R. Stau undstockender Verkehr) erfolgt aber schließlich länder- oder gar streckenspe-zifisch verschieden, was in Deutschland zu einer deutlichen Inhomogenitätder angewandten Ereignisdefinitionen führt. Ausführungen an späterer Stel-le dieser Arbeit werden verdeutlichen, daß das beim Einsatz der Meldungenzur Dynamischen Zielführung zu Komplikationen führt.

Am Ende dieses Verarbeitungsschritts liegen gemäß den jeweiligen Fest-legungen vollständige Verkehrsmeldungen, bestehend aus Ereignis- und Orts-beschreibung, vor.

Datenfusion Die entstandenen Verkehrsmeldungen werden an die Lan-desmeldestellen (LMSt) weitergeleitet. Jedes Bundesland unterhält eine Lan-desmeldestelle, in der die Rohdaten der Verkehrsrechnerzentralen, der Poli-

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zei und des ADAC-Callcenters zusammenlaufen. Manuell werden die Datenvon einem Operator überprüft, ggf. ergänzt und schließlich freigegeben (vgl.u.a. Kirschfink (2002) und Rüenaufer (1996)). Dabei wird dieser durchentsprechende Softwareprogramme („TIC“ Gewi (2003) und „METAS“) un-terstützt. Die Landesmeldestelle dient als Verteiler der in dem Bundeslandgesammelten Daten und generierten Meldungen. Sie versorgt in erster Li-nie die Radiostationen, aber auch die privatwirtschaftlichen Anbieter (diekostenfrei Meldungen der öffentlich-rechtlichen Kette beziehen können), dieanderen Landesmeldestellen und die Bundesmeldestelle.

3.2.5 MeldungsübertragungDie Verkehrsmeldungen der öffentlich-rechtlichen Meldungskette werden überden RDS-TMC-Kanal des Rundfunks übertragen. Da die Übertragungska-pazitäten dieses Kanals sehr beschränkt sind, werden die Verkehrsmeldung-en nicht im Klartext, sondern kodiert übertragen. Nach dem Empfang imFahrzeug werden sie dekodiert und die extrahierte Meldung wird für dieweitere Verarbeitung dem Zielführungssystem zur Verfügung gestellt.

Kodierung Insbesondere für die begrenzten Ressourcen des Rundfunksist eine sehr effiziente Kodierung notwendig. Die dafür entwickelte Kodie-rungsvorschrift „ALERT-C“ ist in ISO (2003a) und TMC-Forum (1999a)festgelegt und dokumentiert.

• Für die Kodierung der ereignisrelevanten Informationen werden dieInformationen zur Behinderungsursache („Eventcode“ gemäß Ereig-niskatalog, 11 Bit), wenn bekannt auch zur Dauer („Duration“, 3 Bit)und zu etwaigen Umleitungsempfehlungen („Diversion“, 1 Bit) kodiert.

• Für die Übertragung der ortsrelevanten Informationen wird die Pri-märlokation („Location Code“ des Ortskatalogs, 16 Bit) kodiert undübertragen. Aus Gründen der Übertragungseffizienz wird neben derPrimär- nicht auch die Sekundärlokation der Behinderung, sonderndie Richtung der Ausdehnung („Direction“, 1 Bit) und die Ausdehnungselbst („Extension“, gezählt in TMC-Abschnitten, 3 Bit) übertragen.

Aussenden und Übertragung einer Verkehrsmeldung Die Meldun-gen der öffentlich-rechtlichen Meldungskette werden von neun öffentlich-rechtlichen (mit insgesamt 21 Programmen) und vier privaten Radiostatio-nen (mit insgesamt sechs Programmen) gesendet. Die Verkehrsmeldungenwerden mittels des „Radio Daten Systems“ (engl. „Radio Data System“,

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RDS) in Form eines kontinuierlichen binären Datenstroms unhörbar imUKW-Programm übertragen (siehe ISO (2003a), Kopitz (1998) und RDS-Forum (2004)). Die Datenorganisation des RDS sieht zwei Gruppen für dieÜbertragung von verkehrlich relevanten Informationen vor: „Gruppe 8A“ istim Wesentlichen für die Übertragung von Nutzinformationen (für den Emp-fänger / Fahrer wichtige Inhalte) verfügbar und „Gruppe 3A“ wird für dieÜbertragung von Steuerinformationen (für die Übertragung wichtige Da-ten) verwendet. Diese beiden Gruppen bilden den „Verkehrsmeldungskanal“(engl. „Traffic Message Channel“, TMC) im RDS.

Die Übertragung der für den Fahrer relevanten Informationen der Ver-kehrsmeldung (inhaltliche und räumliche Informationen) erfolgt in der RDS-TMC-Gruppe 8A. Sie besteht aus vier Blöcken mit insgesamt 35 Bit Nutzin-formationen. Können alle Nutzinformationen in einer einzigen 8A-Gruppeübertragen werden, handelt es sich um eine „Einsequenzmeldung“ (engl.„Single-Group Message“). Ihre Struktur ist in Abbildung 3.7 dargestellt. Dererste Block enthält ausschließlich die Programmidentifikation (PI: ProgramIdentification Code). Der zweite Block (Bits X0-X4) enthält Steuerinforma-tionen (Typ der Meldung und Anzahl der Gruppen) sowie die Dauer derMeldung. Der dritte und vierte Block (Bits Y0-Y15 und Z0-Z15) enthal-ten die restlichen Nutzinformationen zu Umleitungsempfehlungen, Richtungund Ausdehnung, Grund und Ort der Störung.

Falls auf Grund der Menge der Informationen (z.B. sollen als Grund füreine Behinderung mehrere Ereignisse übermittelt werden: Fahrbahnsper-rung wegen Unfall, dadurch Stau) nicht alle Informationen in einer Grup-pe übertragbar sind, können bis zu fünf 8A-Gruppen zu einer sogenann-ten „Mehrsequenzmeldung“ (engl. „Multi-Group Message“) zusammengefaßtwerden.

In Abhängigkeit der Belegung des RDS-TMC-Kanals werden ca. sechsbis acht TMC-Gruppen pro Sekunde gesendet. Daraus ergeben sich ca. 200bis 300 bit/s, die für die Übertragung von Verkehrsmeldungen mittels TMCverfügbar sind. Technische Details dazu sind in TMC-Forum (1999a) undin TMC-Forum (2004) enthalten.

Empfang und Dekodierung im Fahrzeug Die Verkehrsmeldungen wer-den im Fahrzeug über den Empfänger (Tuner) empfangen, an den Naviga-tionsrechner weitergeleitet und dort dekodiert. Für die Dekodierung sindim Fahrzeug die auch zur Kodierung verwendeten Orts- und Ereigniska-taloge hinterlegt. Diese sind im Zusammenhang mit der Digitalen Straßen-karte gespeichert. Die Ereigniskataloge von Quelle (Radiosender) und Senke(TMC-Gerät im Fahrzeug) können durchaus in verschiedenen Sprachen vor-

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Location 16 Bit

Event 11 Bit

Extent 3 Bit

Direction (+/-) 1 Bit

Diversion (D) 1 Bit

Duration, Persistence (DP) 3 Bit

Groups (F) 1 Bit

Type (T) 1 Bit

Abbildung 3.7: Struktur und Inhalt einer Einsequenzmeldung in der RDS-TMC Gruppe 8A (Quelle: ISO (2003a))

liegen: Der Radiosender stellt Meldungen in einer anderen Sprache ein, alsdas Endgerät sie dem Nutzer ausgibt. So kann ein deutscher Fahrer auch imAusland deutschsprachige Meldungen empfangen. Dieses länderübergreifen-de Zusammenspiel der Codes, deren Interpretation und resultierende Text-ausgaben ist geregelt durch das „DATEX Datenwörterbuch“ (CEN (2000)).

3.2.6 Einbindung in die Routen- und Fahrzeitberech-nung

Die Weiterverarbeitung der Meldungen im Fahrzeug unterliegt nicht weitereiner Norm; sie ist herstellerspezifisch und stellt ein Differenzierungsmerk-mal dar. An dieser Stelle wird das Vorgehen exemplarisch an einer mögli-chen Umsetzungvariante beschrieben: Ein empfangenes Ereignis wird gemäßder im Fahrzeug vorliegenden LCL den Kanten der digitalen Straßenkartezugeordnet. Weiterhin wird ihm, falls es sich um ein geschwindigkeitsre-duzierendes Ereignis handelt, ein Reduktionsfaktor zugeordnet, um den diefreie Geschwindigkeit der Kante zu reduzieren ist. Um diesen Faktor wirddie Geschwindigkeit der betroffenen Straßenkanten für die Gültigkeitsdauerder Meldung herabgesetzt: z.B. wird im Fall eines Staus (definierter Re-duktionsfaktor 0,1) auf einer Autobahn die definierte freie Geschwindigkeit

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Kodierung durch Datenlieferant Dekodierung im FahrzeugDDG WDR Navigation

Stau 10 km/h 15 km/h 11 km/hStockender Verkehr 35 km/h 45 km/h 44 km/hFreier Verkehr (ab 50 km/h) (ab 60 km/h) 110 km/h

Tabelle 3.3: Gegenüberstellung der Geschwindigkeitsdefinitionen von Da-tenlieferanten und Navigationshersteller

(vfrei=110 km/h) dieser Straßenklasse auf 10% reduziert: vStau=11 km/h. Beieiner Routenberechnung wird entsprechend die reduzierte Geschwindigkeitbeachtet und in die Fahrzeitberechnung einbezogen.

Die Festlegung der Reduktionsfaktoren für die Ereignisse sollte in ersterLinie der Kodierung der Ereignisse durch den Meldungslieferanten (Con-tent und Service Provider) entsprechen (Schwellwerte für die Detektion vonStau und stockendem Verkehr) oder sich aus bestehenden Richtwerten (z.B.aus dem Handbuch für die Bemessung von Straßenverkehrsanlagen FGSV(2001): vStau=6 km/h oder dem Fundamentaldiagramm des Verkehrs: sieheAbb. 3.4) oder empirischen Messungen ergeben. Da zwischen Meldungslie-ferant und Navigationshersteller diesbezüglich heutzutage kaum Anstren-gungen zur Vereinheitlichung dieser Schwellwerte und Definitionen unter-nommen werden - wie Tabelle 3.3, die die Geschwindigkeiten zur Kodierungdurch verschiedene Anbieter und zur Dekodierung im Fahrzeug gegenüber-stellt, zeigt - besteht hier weiterhin ein bislang wenig beachtetes, vermutlicherhebliches Verbesserungspotential der Dynamischen Zielführung.

3.2.7 Beispiel zu Aufbau und Kodierung einer Verkehrs-meldung

Die vorangegangenen Beschreibungen zum Inhalt und zur Kodierung vonVerkehrsmeldungen werden durch das folgende Beispiel veranschaulicht (sie-he Abb. 3.8):

„A8, Karlsruhe Richtung Stuttgart, zwischen Dreieck Leonbergund Raststätte Sindelfinger Wald 4 km Stau“

Auf der Autobahn A8 befindet sich zwischen den Lokationen „DreieckLeonberg“ und „Sindelfinger Wald“ eine Behinderung, die durch das Ereignis„4 km Stau“ beschrieben wird. Als Primärlokation zur Beschreibung desBeginns der Behinderung wird die in Fahrtrichtung nächstgelegene Lokationgewählt: „Sindelfinger Wald“. Die Richtungsbeschreibung orientiert sich an

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der fortlaufenden Nummerierung der Lokationen und wird im Bild durchdie Pfeile der Autobahnteilstücke angezeigt. Dementsprechend pflanzt sichder Stau in negativer Richtung fort. Sein Ende wird durch die Anzahl derbetroffenen Kanten beschrieben: zwei TMC-Abschnitte sind betroffen, dieSekundärlokation ist demzufolge „Dreieck Leonberg“. Zur Umleitung undzur Dauer sind keine expliziten Angaben vorhanden. Abbildung 3.8 zeigtdie räumliche Situation der Verkehrsbehinderung und die gemäß Alert-Ckodierte Verkehrsmeldung für die Übertragung im RDS-TMC.

Karlsruhe Stuttgart

SindelfingerWald

(p30504)

DreieckLeonberg(p12522)

Leonberg(p12523)

VerkehrsbehinderungSekundär-

lokationPrimär-lokation

Ausdehnung:2 Abschnitte

A8

0850687728 16 = 0 1 000 0 1 010 00001101000 0111011100101000 2

(d) Primärlokation 16 bit 0111011100101000 2 30504 10 "Sindelfinger Wald"

(a) Ereignis 11 bit 00001101000 2 104 10 "4 km Stau"

(f) Ausdehnung 3 bit 010 2 2 10 zwei TMC-Abschnitte(e) Richtung 1 bit 1 2 1 10 in negativer Richtung

(c) Umleitung 1 bit 0 2 0 10 keine Umleitung(b) Dauer 3 bit 000 2 0 10 keine explizite Dauer

(d)(a)(f)(e)(c)(b)

Verkehrsmeldung:

"A8, Karlsruhe Richtung Stuttgart, zwischen Dreieck Leonberg undRaststätte Sindelfinger Wald 4 km Stau"

(g)

(g) Steuerbits

Ereignisrelevante Informationen

Ortsrelevante Informationen

Steuerinformationen

Abbildung 3.8: Beispiel zum Inhalt und zur Kodierung einer Verkehrsmel-dung

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3.3 Wirkungen Dynamischer Zielführungssys-teme

Dynamische Zielführungssysteme haben auf Nutzer und Umfeld positive,aber auch negative Wirkungen, die durch zahlreiche Faktoren beeinflußtwerden.

3.3.1 Überblick über die WirkungenWirkungen für den Nutzer Das Optimierungskriterium der Dynami-schen Zielführung bei der Routenwahl ist die Minimierung der Fahrzeit fürden Nutzer. Somit stellt der Fahrzeitvorteil, der durch das Umfahren einerBehinderung entsteht, einen zentralen Nutzen dieses Systems dar. Lappinführt in Lappin (2000) neben der Zeitersparnis auch die Stauvermeidungan sich als Nutzen aus Fahrersicht an.

Voraussetzung für die Realisierung dieser Vorteile ist grundsätzlich dieBehinderung der originär durch das Zielführungssystem gewählten Normal-route sowie weiterhin die Verfügbarkeit einer Alternativroute. Ist eine Alter-nativroute nicht verfügbar und damit die Möglichkeit der Umfahrung nichtgegeben, wird der Fahrer durch das Dynamische Zielführungssystem zumin-dest über die verspätete Ankunftszeit informiert - man spricht von einemInformationsvorteil. Dieser Effekt wird von dynamisch geleiteten Fahrernzunehmend als Nutzen geschätzt.

Weitere positive Wirkungen der Dynamischen Zielführung stellen fürihre Nutzer laut Umfragen (Lappin (2000)) die Stressreduktion durch dieBenutzung des Systems sowie der Imagegewinn durch den Besitz des Sys-tems dar.

Neben diesen positiven Wirkungen sind für den Nutzer aber auch Nach-teile zu verzeichnen:

• Investitions- und Betriebskosten: Die Anschaffung eines DynamischenZielführungssystems ist mit einem deutlichen finanziellen Aufwandverbunden und auch der Betrieb des Systems erzeugt Kosten: Aktua-lisierungskosten (z.B. halbjährlich für aktuelles Kartenmaterial), Re-paraturkosten, erhöhte Kraftstoff- und Fahrzeugbetriebskosten (beidebedingt durch verlängerte Fahrtrouten).

• Fahrzeitnachteile: Durch fehlende oder fehlerhafte Verkehrsmeldung-en können dem Nutzer Fahrzeitnachteile entstehen. Wird die Behinde-rung auf der Normalroute fehlerhaft durch eine Meldung wiedergege-ben oder wird die Verkehrslage auf der vermeintlichen Alternativrou-

34

3.3. Wirkungen Dynamischer Zielführungssysteme

te falsch eingeschätzt (was insbesondere im Sekundärnetz oftmals derFall ist), dann kann es zu einer absoluten Verlängerung der Fahrzeitdurch eine rechnerisch zwar korrekte, in Realität aber nicht zeitopti-male Routenwahl kommen.

• Komfort- und Sicherheitseinbußen: Oftmals wird im Fall einer behin-derten Autobahn eine Alternativroute im Sekundärnetz gewählt. Diesekann - je nach Ausbauzustand - nicht nur für die Gesellschaft (Anwoh-ner und Passanten in durchfahrenen Ortschaften und Wohngebieten),sondern auch für den Systemnutzer ein erhöhtes Unfallrisiko sowie ei-ne Reduktion des Fahrkomforts (Streßsituation durch die benötigte,erhöhte Aufmerksamkeit) darstellen.

Wirkungen auf Umfeld und Gesellschaft Auf Umfeld und Gesell-schaft haben Dynamische Zielführungssysteme durchaus positive Auswir-kungen. Diese entstehen beispielsweise durch das Ableiten der dynamisch ge-führten Fahrzeuge von der behinderten Normalroute, woraus sich für die ver-bleibenden Fahrer eine Fahrzeitreduktion ergibt. Oftmals überwiegen abernegative Auswirkungen (z.B. erhöhtes Verkehrsaufkommen in Ortschaftenund Wohngebieten mit erhöhtem Unfallrisiko und Emissionen), wie die Un-tersuchungen von Look (2001), Aerde (1996), Hoops (1994), Halbrit-ter (2002) und Planco (1999)) zeigen.

Da dynamische Zielführungssysteme als individuelle Zielführungssyste-me auf den Kundennutzen ausgelegt und entsprechend auch an diesem be-wertet werden sollen, sind die Wirkungen auf Umfeld und Gesellschaft nichtweiter Gegenstand der vorliegenden Arbeit.

3.3.2 Fahrzeit- und Informationsvorteile

Der Fahrzeitvorteil Die Fahrzeit entspricht der Nutzerpräferenz undwird deshalb als Optimierungskriterium gewählt (schnellste Route). Sie stelltdie zentrale Größe für die Bewertung des Nutzens Dynamischer Zielfüh-rungssysteme dar. Zackor bestätigt dies: „Häufig werden nur die Fahrzei-ten herangezogen; das entspricht im Wesentlichen den Nutzerpräferenzen.Hersteller von Fahrzeuggeräten zur Navigation berücksichtigen in der Sys-temkonzeption, insbesondere in den Leitalgorithmen, die Wünsche und Er-wartungen des Nutzers, der in seiner aktuellen Verkehrssituation für sichpersönlich kaum Sicherheitsrisiken sieht und Umweltwirkungen völlig außerAcht lässt; das heißt, die Minimierung der Fahrzeit ist das herausragen-de Ziel.“ (Zackor (1999)). Da die absolute Höhe der Fahrzeit höchstens

35


subjektiv bewertbar ist, wird sie in Form des Fahrzeitvorteils gegen einReferenzsystem beurteilt. Der Fahrzeitvorteil ist in Zeiteinheiten eindeutigfaßbar und beurteilbar und kann mittels standardisierter Zeitkostenansätzesogar objektiv monetarisiert werden.

In einer Reihe empirischer und simulativer Untersuchungen wurden un-ter der Voraussetzung optimaler Meldungsqualität („Optimale Informiert-heit“) Fahrzeitvorteile dynamisch geleiteter gegenüber statisch geleitetenFahrern ermittelt (siehe Zackor (1997), Hoops (1994), Kühne (1998),Halbritter (2002), ADAC (2000), Emmerink (1998) und Beckmann(2001)). Es ergaben sich in Abhängigkeit von Netz, Verkehr und Penetrati-onsrate (je nach Untersuchungsdesign) Fahrzeitvorteile zwischen 5 und 15Prozent, die im Fall von Störungen (Baustellen, Unfällen) sowie in den Spit-zenverkehrszeiten auch weiter ansteigen können.

Der Informationsvorteil Neben dem Fahrzeitvorteil wird in Nutzerum-fragen der Informationsvorteil bzw. die „bessere Planbarkeit“ zunehmendals Nutzen der Dynamischen Zielführung im Fall fehlender Umfahrungs-möglichkeiten angegeben (vgl. Lappin (2000)). Die vorliegende Arbeit sollzu diesem bislang kaum untersuchten Effekt neue Erkenntnisse bringen, in-dem sie den Informationsvorteil zunächst definiert und unter Beachtungrelevanter Einflüsse quantitativ ermittelt.

3.3.3 Einflüsse auf Fahrzeit- und Informationsvorteile

Den Nutzen beeinflussende Größen sind in Abbildung 3.9 in einer - im Sin-ne der Arbeit vereinfachten - Übersicht der Einflußfaktoren auf Fahrzeit-und Informationsvorteile zusammengetragen. Die Einflüsse wurden in vierGruppen unterteilt. Aus Sicht der Arbeit stellt lediglich die Meldungsqua-lität (D) eine beeinflußbare Größe dar. Die schwarze Umrandung (C.1, C.2,D.1) markiert die in der Arbeit behandelten Faktoren.

Marktrelevante Rahmenbedingungen Als marktrelevante Rahmen-bedingung ist im Wesentlichen die Verbreitung der Dynamischen Zielfüh-rungssysteme zu nennen. Je mehr Dynamische Zielführungssysteme gekauftwerden (Einfluß der Kaufbereitschaft: siehe Morys (2002)) und zur Verbrei-tung des Systems beitragen, desto mehr Fahrer sind über Behinderung undUmfahrungsalternativen informiert. Vorausgesetzt, daß die Nutzer den Um-leitungsanweisungen des Systems folgen (Einfluß der Befolgungsrate: sieheHoops (1994), Boltze (1996), SSP (1995)), steigt die Auslastung auf derAlternativroute. Damit sinkt die mittlere Geschwindigkeit (vergleiche Abb.

36

3.3. Wirkungen Dynamischer Zielführungssysteme

3.4: Fundamentaldiagramm des Straßenverkehrs), die Fahrzeit der Alterna-tivroute erhöht sich und der Fahrzeitvorteil der Nutzer der Alternativroutewird reduziert. Die Fahrzeit des auf der Normalroute verbleibenden Fahrerswird reduziert.

Für die vorliegende Arbeit wird von einer dem heutigen Stand (2005)vergleichbaren, relativ geringen Verbreitung Dynamischer Zielführungssys-teme ausgegangen, so daß diese Rückkopplungen außer Acht gelassen werdenkönnen.

Technische Rahmenbedingungen Technische Einflüsse entstehen durchdie Qualität der einzelnen Systemkomponenten (siehe Kap. 3.1) und derenZusammenspiel. Sie können einzeln und im Systemverbund verbessert wer-den. Für die folgenden Untersuchungen dieser Arbeit wird die Funktiona-lität dieser Faktoren jedoch als korrekt angenommen und ihr Einfluß bzw.das vorhandene Verbesserungspotential nicht betrachtet. Daher wird eineEinstufung als unveränderbare „Rahmenbedingung“ vorgenommen.

Verkehrliche Rahmenbedingungen Die verkehrlichen Rahmenbedin-gungen beziehen sich auf Ausbau und Belastung des Straßennetzes. Sie ha-ben einen erheblichen Einfluß auf die Realisierbarkeit von Fahrzeit- undInformationsvorteilen, denn Dynamische und Ideale Zielführungssystemekönnen nur dann einen Fahrzeit- oder Informationsvorteil gegenüber einemStatischen Zielführungssystem realisieren, wenn eine Behinderung auf derNormalroute existiert. Ihre Stärke definiert das maximal ausschöpfbare Po-tential des Fahrzeit- oder Informationsvorteils (vgl. Hoops (1994), Keller(1999), Aerde (1996)).

Ein Fahrzeitvorteil kann weiterhin genau dann umgesetzt werden, wennunter Beachtung aller Verkehrsbehinderungen eine Alternativroute zur Um-fahrung der Behinderung auf der Normalroute verfügbar ist.

In einigen Literaturquellen wird die Abhängigkeit der Fahrzeitvorteilevon der Start-Ziel-Entfernung oder der Lage der Verbindung (in bzw. au-ßerhalb eines oder zwischen zwei Ballungsräumen) angeführt. Die Längeder Normalroute hängt wiederum zusammen mit der Netzdichte, denn mitwachsender Länge wächst tendenziell auch die Anzahl verfügbarer Alterna-tivrouten. Die Lage der Verbindung hängt ebenso mit der Netzdichte, aberauch mit der Netzauslastung zusammen: Auf Verbindungen in Ballungsräu-men werden eine höhere Netzdichte sowie auch eine höhere Netzauslastungund damit ein höherer Nutzen erwartet als auf Verbindungen im ländlichenRaum.

37


Digitale Straßenkarte

Routenberechnung

Ortung

Dynamisierung

Netzauslastung: Behinderungen

Netzdichte: Alternativrouten

Meldungsqualität: Zeitverluste

Kaufbereitschaft / Verbreitung

Befolgung Fahranweisungen(B) Technische

Rahmenbedingungen

(A) MarktrelevanteRahmenbedingungen

(C) VerkehrlicheRahmenbedingungen

(D) Einfluß durchMeldungsqualität und Dynamisierung

Fahrzeit- undInformationsvorteile

A.1

A.2

B.1

B.2

B.3

C.1

C.2

D.1

B.4

Abbildung 3.9: Einflüsse auf Fahrzeit- und Informationsvorteile und die inder vorliegenden Arbeit beachteten Komponenten (schwarzumrandet)

Der Einfluß der im Bundesgebiet inhomogenen verkehrlichen Rahmen-bedingungen findet in dieser Arbeit Beachtung, um bundesweite Aussagenzu Fahrzeit- und Informationsvorteilen generieren zu können. Es wird analy-siert, ob Netzauslastung und -dichte einen direkten Einfluß auf den Nutzender Zielführungssysteme haben. Weiterhin wird untersucht, ob die beiden„Hilfsgrößen“ (Entfernung und Lage der untersuchten Verbindung) bereitsausreichen, um diesen Einfluß zu beschreiben.

Einfluß der Meldungsqualität Als beeinflußbar und zentraler Einfluß-faktor ist die Meldungsqualität zu sehen. Sind Verkehrsmeldungen fehler-haft, können potentielle Fahrzeit- und Informationsvorteile möglicherwei-se nicht ausgeschöpft werden, und dem Nutzer können unter Umständensogar Fahrzeitnachteile entstehen. Der in Kapitel 3.2 beschriebene Prozeßder Dynamisierung bzw. der Datenerfassung und Meldungsgenerierung birgtaufgrund seiner Komplexität zahlreiche Fehlerquellen. Untersuchungen zurMeldungsqualität bestätigen eine zu vermutende Fehlerhaftigkeit der Mel-dungen.

38

Kapitel 4

MethodischeVorgehensweise

4.1 Überblick über die Vorgehensweise

Der Ansatz zur Untersuchung von Fahrzeit- und Informationsvorteilen be-steht darin, Fahrzeiten mit Statischer, Dynamischer und Idealer Zielfüh-rung simulativ zu ermitteln und die auftretenden Fahrzeitdifferenzen überden Untersuchungszeitraum eines Jahres auszuwerten. Weil nicht nur dasPotential des Nutzens bei optimaler Meldungsqualität, sondern auch derEinfluß der heutigen Meldungsqualität untersucht werden soll, ist diese fürdie Simulationsrechnungen als variabler Parameter vorzuhalten.

Da allgemeingültige Ergebnisse für das gesamte Bundesgebiet erzeugtwerden sollen, eine flächendeckende Untersuchung aber nicht möglich ist,werden anhand von drei verschiedenen Klassifikationsansätzen Untersuchungs-verbindungen ausgewählt: Klassifikation über die Hilfsgrößen „Länge derNormalroute“ (Einfluß der Start-Ziel-Entfernung) bzw. „Lage der Verbin-dung“ (Einfluß des umgebenden Netzes) und Klassifikation bezüglich derNetzauslastung und -dichte. Anhand wenigstens einer dieser Klassifikatio-nen sollten später die Ergebnisse der ausgewählten Verbindungen bundes-weit flächendeckend verallgemeinerbar sein.

39

4. Methodische Vorgehensweise

Informationsvorteil(sicher)

Fahrzeitvorteil(sicher)

Fahrzeitvorteil(fraglich)

Normalroute behindert

Wirkungen durchDynamische und Ideale Zielführung

Normalroute nicht behindert

Ideale Zielführungoptimale Meldungsqualität

Fahrer nicht umgeleitetVerbleib auf NR

Fahrer umgeleitetIR

Fahrer umgeleitet (vermeintliche) AR

Informationsvorteil(fraglich)

Fahrer nicht umgeleitetVerbleib auf NR

Dynamische Zielführungheutige Meldungsqualität

Kein Vorteil

Statische Zielführung

NR

Fall 1 Fall 2.A Fall 3.A Fall 2.B Fall 3.B

UmgesetzterFahrzeitvorteil

Verbesserungspotential

NutzenverlustPotential des

Fahrzeitvorteils

Abbildung 4.1: Systematik der Fahrzeit- und Informationsvorteile

4.2 Definition der Ziel- und Auswertegrößen

Bei der Ermittlung von Fahrzeit- und Informationsvorteilen werden die dreiFälle „kein Vorteil“ (Fall 1), „Fahrzeitvorteil“ (Fall 2) und „Informationsvor-teil“ (Fall 3) unterschieden (siehe Abb. 4.1). Weiterhin werden der aus demVergleich der Fälle 2.A und 2.B resultierende Nutzenverlust durch fehler-hafte Meldungen bzw. das verfügbare Verbesserungspotential abgeleitet.

Fall 1: Kein Vorteil Fahrzeit- und Informationsvorteile können durchDynamische und Ideale Zielführungssysteme ausschließlich dann realisiertwerden, wenn auf der Normalroute eine Behinderung die Fahrzeit erhöht.Ist die Normalroute unbehindert, dann führen Statische, Dynamische undIdeale Zielführung zu gleichen Fahrzeiten. Weder Fahrzeit- noch Informati-onsvorteile sind möglich.

40

4.2. Definition der Ziel- und Auswertegrößen

Fall 2: Fahrzeitvorteil Liegt auf der Normalroute eine Behinderung vor(ETDSZF < RTDSZF) und ist eine Alternativroute vorhanden, dann könnteein Fahrzeitvorteil realisiert werden:

• Fall 2.A: Der Fahrzeitvorteil FZVIZF durch Ideale Zielführung ist si-chergestellt und wird definiert als Differenz der realen Fahrzeiten vonIdealer und Statischer Zielführung:

FZVIZF = RTDSZF − RTDIZF (4.1)

• Fall 2.B: Der Fahrzeitvorteil FZVDZF durch Dynamische Zielführung,der wegen möglicherweise inkorrekter Verkehrsmeldungen nicht sicher-gestellt ist und auch negative Werte annehmen kann (Fahrzeitnach-teil), wird definiert als Differenz der realen Fahrzeiten von Dynami-scher und Statischer Zielführung:

FZVDZF = RTDSZF − RTDDZF (4.2)

Liegt ein Fahrzeitvorteil vor, wird der zusätzlich entstehende Informations-vorteil nicht zusätzlich ausgewertet.

Fall 3: Informationsvorteil Ein Informationsvorteil hat zur Vorausset-zung, daß eine Behinderung auf der Normalroute besteht, die nicht umfah-ren werden kann.

• Fall 3.A: Der Informationsvorteil IFVIZF durch Ideale Zielführungwird definiert als die Differenz der errechneten Fahrzeiten von Stati-scher und Idealer Zielführung:

IFVIZF = ETDSZF − ETDIZF (4.3)

• Fall 3.B: Da bei Dynamischer Zielführung Informationsvorteile durchdas System errechnet und dem Nutzer präsentiert werden können, dienicht der Realität entsprechen, ist der Informationsvorteil im Fall die-ser Systeme nicht zuverlässig auswertbar und wird nicht weiter be-trachtet.

Nutzenverlust und Verbesserungspotential Aus der Differenz zwi-schen potentiellem Fahrzeitvorteil (Fall 2.A) und umgesetzten Fahrzeitvor-teil (Fall 2.B) ergibt sich für die Dynamische Zielführung ein durch fehlerhaf-te Meldungen verursachter Nutzenverlust bzw. ein Verbesserungspotential:

41


• Der prozentuale Nutzenverlust NVFZV,DZF wird definiert als Diffe-renz der realen Fahrzeiten von Dynamischer und Idealer Zielführungund auf den Fahrzeitvorteil durch Ideale Zielführung bezogen:

NVFZV,DZF =RTDDZF − RTDIZF

FZVIZF

∗ 100% (4.4)

• Das prozentuale Verbesserungspotential VPFZV,DZF stellt den aufdie Gesamtfahrzeit bezogenen Nutzenverlust dar:

VPFZV,DZF =RTDDZF − RTDIZF

RTDDZF

∗ 100% (4.5)

Ist kein Verbesserungspotential vorhanden (VPFZV,DZF = 0), dann entsprichtdie Dynamische der Idealen Zielführung.

4.3 Abgrenzungen und EinschränkungenUntersuchung des Nutzens ausschließlich im Autobahnnetz Ver-kehrsmeldungen sind heute - sowie voraussichtlich kurz- und mittelfristig -nur im Autobahnnetz flächendeckend verfügbar. Informationen zu Behin-derungen und resultierenden Fahrzeiterhöhungen für die weiteren Straßen-klassen sind nicht vorhanden (vgl. Riegelhut (2002)). Diese Behinderun-gen müßten bei den Untersuchungen entweder ignoriert oder aber geschätztwerden. Um ein möglichst unverfälschtes und belastbares Untersuchungser-gebnis zu erlangen, wird daher ausschließlich das Autobahnnetz betrachtet.Das heißt, daß (mit Ausnahme einiger Zusatzuntersuchungen) nur in diesemNetz befindliche Normal-, Alternativ- und Idealrouten betrachtet werden.

Durch diese Annahme werden die Ergebnisse der Nutzenermittlung nurgeringfügig beeinflußt. Aufgrund der Tatsache, daß für das Sekundärnetzkaum Verkehrsmeldungen vorliegen, Umleitungen um Behinderungen aufAutobahnen aber oftmals über eben dieses Netz vorgenommen werden undder Fahrer dadurch auf der ebenfalls behinderten Alternativroute noch mehrZeit verliert, müßten die für Dynamische Zielführung (bei heutiger Mel-dungsqualität) ermittelten Nutzenwerte sogar tendenziell unterhalb des tat-sächlichen Nutzens liegen. Eine Überschätzung des Nutzens kann ausge-schlossen werden.

Annahme einer optimalen technischen Funktionalität der Zielfüh-rung Die Darstellung der Einflußfaktoren hatte gezeigt, daß die technische

42

4.4. Festlegungen

Funktionalität des gesamten Zielführungssystems sowie seiner Komponen-ten (Digitale Straßenkarte, Ortung, Routenberechnung und Dynamisierungder Zielführung) einen Einfluß auf die Routenwahl und damit auf Fahrzeit-und Informationsvorteile haben kann. Im Rahmen dieser Arbeit sollen Ein-flüsse durch Unzulänglichkeiten (fehlerhaft digitalisierte Straßen, falsche At-tributierungen, GPS- und Map-Matching-Probleme) jedoch nicht berück-sichtigt werden, das heißt, es wird von einem Zielführungssystem mit kor-rekten Attributierungen ausgegangen, das technisch optimal funktioniert.

Statische Behandlung der Behinderungen in der Fahrzeitsimula-tion Fahrzeit- und Informationsvorteile werden simulativ ermittelt. ZumStartzeitpunkt der Fahrt wird auf Basis der aktuellen Verkehrsbehinderun-gen und -meldungen eine Route und deren entsprechende Fahrzeit berech-net. Nach dem Start wird unterstellt, daß Aktualisierungen der Meldungennicht mehr berücksichtigt werden. Diese Einschränkung wird dadurch be-gründet, daß Berufspendler überwiegend Routen geringer Länge (30 bis gut100 km) zurücklegen. Die Annahme, daß sich innerhalb dieser Fahrzeit dieVerkehrslage nicht gravierend ändert, scheint vertretbar, da die Fahrten inihrer gesamten Dauer innerhalb der höchstbelasteten Tageszeiten liegen (wieAbb. 4.2(b) zeigt).

4.4 Festlegungen

Betrachtung der Nutzergruppe „Berufspendler“ Um statistisch be-lastbare Ergebnisse zu generieren, soll die Untersuchung der Fahrzeit- undInformationsvorteile auf einer Verbindung über den Nutzungszeitraum einesJahres durchgeführt werden. Dementsprechend werden die Untersuchungenfür Nutzer durchgeführt, die in der Ortsveränderung hinsichtlich Quelle-Ziel-Verbindung und Startzeit eine hohe Regelmäßigkeit aufweisen. EineNutzergruppe, die diese Anforderungen einmalig gut erfüllt, ist die der Be-rufspendler.

Berufspendler sind gemäß Naumann (2000) Personen, deren Arbeits-stätte und Wohnort nicht in derselben Gemeinde liegen. Durch diese Tatsa-che legen sie die immer selbe Verbindung zu festen Zeiten zweimal täglich anWerktagen (Montag bis Freitag) zurück: ein Berufspendler sucht seine Ar-beitsstätte morgens zwischen 6 und 9 Uhr auf und tritt abends zwischen16 und 18 Uhr den Rückweg zu seinem Wohnort an (dies sind zusätz-lich die hochbelasteten Zeiten, in denen die Nutzung eines DynamischenZielführungssystems auf Grund von Überlastungen ein Potential besitzen

43


könnte). Damit sind die Berufsverkehre dieser Nutzergruppe im Gegensatzzu Freizeit- oder anderen Verkehren für eine systematische Untersuchungprädestiniert. Hinzu kommt, daß Berufspendler gemäß Halbritter (2002)mit 25% einen erheblichen Anteil am motorisierten Individualverkehr aus-machen. Sie nutzen für ihre Fahrten zunehmend Dynamische Zielführungs-systeme und stellen damit eine große und wachsende Nutzergruppe dar.

Die Untersuchung von Meldungsarchiven der DDG und des WDR zeigtein stark erhöhtes Meldungsaufkommen zu den genannten Hauptverkehrs-zeiten der Wochentage (siehe Abb. 4.2). Abbildung 4.2(b) zeigt die lokalenMaxima morgens zwischen 7 und 8 Uhr und abends zwischen 16 und 17Uhr. Unter Beachtung einer typischen täglichen Arbeitsdauer von rund 8Stunden (exklusive Mittagspause) werden für die Untersuchung der Fahr-zeitvorteile die morgendliche Abfahrt des Pendlers auf 07:30 Uhr und dieabendliche Abfahrt zurück nach Hause auf 17 Uhr festgelegt. Damit solltendie Stunden mit maximalem Nutzenpotential für ein Dynamisches Zielfüh-rungssystem ausgewählt sein.

Auswahl des Meldungsarchivs Den simulativen Untersuchungen liegtein Meldungsarchiv zugrunde, aus dem die dynamischen Attribute (gemel-dete und reale Kantenfahrzeiten) abgeleitet werden. Da die Untersuchungensich über das gesamte Bundesgebiet erstrecken, kommt als Datenlieferantnur ein Meldungsanbieter in Frage, der dieses Gebiet abdeckt. Ausgewähltwurde die Deutsche Gesellschaft für Verkehrsdaten (DDG), die deutschland-weit homogene Meldungen generiert und ein Meldungsarchiv des Jahres2000 bereitstellte.

Festlegung der Ereignisgeschwindigkeiten Aus den für die Untersu-chungen verwendeten Meldungen müssen Geschwindigkeiten abgeleitet wer-den, die zur Berechnung der Fahrzeit benötigt werden. Die Dekodierung derMeldung in eine Geschwindigkeit muß der vorangegangenen Kodierung ent-sprechen. Da diese aber neben der Geschwindigkeit auch auf weiteren Para-metern beruht (diese werden in einer komplexen Fuzzy-Auswertung zu einerGesamtaussage fusioniert) und nicht detailliert veröffentlicht wird, könnennur genäherte Werte angenommen werden.

Für die Ermittlung der Fahrzeiterhöhungen im deutschen Autobahnetzwerden die genäherten Geschwindigkeitswerte der DDG verwendet. Da an-genommen wird, daß die DDG einen Stau vom Stillstand bis zu einer Ge-schwindigkeit von 20 km/h kodiert, wird bei der Umsetzung der Meldungaus dem Archiv in eine Geschwindigkeit der Mittelwert gewählt: vStau,DDG =10 km/h. Entsprechend wird der Wert für stockenden Verkehr (zwischen 20

44

4.4. Festlegungen

0%

5%

10%

15%

20%

25%

Mo Di Mi Do Fr Sa So

Ant

eil a

m A

rchi

v

(a) Meldungshäufigkeiten nach Wochentagen

0%

2%

4%

6%

8%

10%

12%

00:00 04:00 08:00 12:00 16:00 20:00 24:00

Ant

eil a

m A

rchi

v

(b) Meldungshäufigkeiten nach Stunden

Abbildung 4.2: Meldungshäufigkeiten im DDG-Archiv (in Anlehnung anKerner (2002))

45


und 50 km/h) festgesetzt auf vStockend,DDG = 35 km/h. Wenn keine Meldungvorhanden ist, wird eine freie Geschwindigkeit von 110 km/h angenommen.

Für die Simulation der Fahrzeiten werden davon abweichend die WertevStau,Navi = 11 km/h und vStockend,Navi = 44 km/h verwendet, denn sie ent-sprechen denen der für die Dekodierung im Navigationssystem genutztenSchwellwerten. Für unbehinderten Verkehr wird weiterhin eine Geschwin-digkeit von vfrei,AB = 110 km/h angenommen.

4.5 Vorbereitende Arbeiten

Netzmodellierung Um für die Auswertung der Netzdichte, der Mel-dungsqualität und für die Simulation eine geeignete „digitale Straßenkarte“verfügbar zu haben, wird zunächt ein entsprechendes Netzmodell gebildet.

Meldungsaufbereitung Für die Untersuchungen zur Meldungsqualitätund für die Simulationsrechnungen werden die Meldungen der verwendetenMeldungsarchive formatiert und auf die Kanten des Netzmodells transfor-miert.

Entwicklung der Simulationssoftware Für die Simulation der Fahrzeit-und Informationsvorteile wird eine Simulationssoftware entwickelt, die er-rechnete und tatsächliche Fahrzeiten auf einer Verbindung für Statische,Dynamische und Ideale Zielführung ermitteln kann.

Um für dieselbe Verbindung zur gleichen Startzeit eine errechnete undeine reale Fahrzeit ermitteln zu können, wird zwischen gemeldeter und realerVerkehrslage unterschieden. Die reale Verkehrslage entstammt einem Mel-dungsarchiv der DDG des Jahres 2000. Die gemeldete Verkehrslage entstehtaus der realen Verkehrslage, verschoben um die Meldungsqualität. An dieserStelle fließen die Ergebnisse der Untersuchungen zur Meldungsqualität ein.

Für die Berechnung der errechneten Fahrzeiten werden im Fall der Sta-tischen Zielführung lediglich die freien Geschwindigkeiten aus der digitalenStraßenkarte, im Fall der Idealen Zielführung die reale Verkehrslage und imFall der Dynamischen Zielführung die gemeldete Verkehrslage berücksich-tigt. Die Fahrzeiten der jeweils berechneten Route werden für Statische undDynamische Zielführung in reale Fahrzeiten überführt, indem die Fahrzeit-berechnung entlang der Route mittels der realen Geschwindigkeitsattributewiederholt wird.

46

4.6. Ermittlung von Fahrzeit- und Informationsvorteilen

Untersuchung der Verkehrsmeldungsqualität Ein statistischer Ver-gleich der Meldungsarchive von DDG und WDR zeigt Unterschiede, die eineUntersuchung zur Verkehrsmeldungsqualität notwendig erscheinen lassen.Die Literaturrecherche ergibt drei Untersuchungen, die auf „Detektionsra-te“ und „Fehlalarmrate“ basieren. Vor dem Hintergrund des Einsatzes derMeldungen zur Dynamisierung von Zielführungssystemen wird die Qualitätder Verkehrsmeldungen zielführungsspezifisch neu definiert. Gemäß dieserDefinition wird mittels Meßfahrten beispielhaft für den Südwestrundfunk(SWR) im Raum Stuttgart die Qualität der Meldungen empirisch ermit-telt.

Auswahl der Untersuchungsverbindungen Die Untersuchungsverbin-dungen sind derart auszuwählen, daß der mögliche Einfluß der Länge bzw.Lage der Verbindung überprüft und ggf. für eine Extrapolation der Er-gebnisse genutzt werden kann. Weiterhin sind sie so auszuwählen, daß sieverschiedene Konstellationen der Netzauslastung und -dichte abdecken, umspätestens bezüglich dieser Faktoren allgemeine Ergebnisse ableiten zu kön-nen.

Daher werden zunächst durch Literaturrecherchen Pendlerverbindungenim Bundesgebiet lokalisiert und bezüglich ihrer Länge und Lage analysiert.Dann werden die Netzauslastung und die Verfügbarkeit von Alternativrou-ten anhand von Fahrzeiterhöhungen (aus TMC-Archiven) und Netzdichte(ermittelt aus dem Netzmodell) untersucht. Anschließend kann eine Klassi-fikation des Bundesgebietes auf Basis der Bundesländer vorgenommen wer-den. Sie ermöglicht unter anderem eine erste Abschätzung zu erwartenderFahrzeit- und Informationsvorteile.

Anhand der Resultate dieser Voruntersuchungen werden Untersuchungs-verbindungen ausgewählt, die die verschiedenen Klassen der Länge, Lageund Netzcharakteristik abdecken.

4.6 Ermittlung von Fahrzeit- und Informati-onsvorteilen

Für die zehn ausgewählten Untersuchungsverbindungen werden mittels derSimulationssoftware Fahrzeit- und Informationsvorteile quantitativ ermit-telt. Fahrten von Berufspendlern werden simuliert, indem gemäß der fest-gelegten Zeiten (07:30 Uhr Hinfahrt zum Arbeitsort, 17:00 Uhr Rückfahrtzum Wohnort) die Fahrten über die Werktage eines Jahres simuliert werden.Zunächst wird für die Verbindungen unter Annahme optimaler Meldungs-

47


qualität das Potential der Fahrzeit- und Informationsvorteile ermittelt, an-schließend wird der Meldungsqualitäts-Parameter der heutigen Meldungs-qualität angepaßt, und es werden unter dieser Randbedingung umsetzbareFahrzeit- und Informationsvorteile errechnet. Aus der Differenz beider Wer-te wird für die einzelnen Verbindungen der Nutzenverlust durch fehlerhafteVerkehrsmeldungen bzw. das vorhandene Verbesserungspotential aus heuti-ger Sicht ermittelt. Am Beispiel der Verbindung Düsseldorf ↔ Köln werdendie Ergebnisse ausführlich erläutert (aufbauend auf Helling (2005b)).

Auf Basis der Klassifikation der Untersuchungsverbindungen werden dieAussagen von zehn untersuchten Verbindungen schließlich auf das gesamteBundesgebiet ausgedehnt.

48

Kapitel 5

Netzmodellierung,Meldungsaufbereitung undSoftwareerstellung

5.1 NetzmodellierungAnforderungen an das Netzmodell Aus den verschiedenen Einsatz-zwecken ergeben sich unterschiedliche Ansprüche an das Netzmodell. Für dieAuswertung der Netzdichte wird der Netzgraph des deutschen Autobahn-netzes mit Attributen zur Kantenlänge und zur Bundeslandzugehörigkeitbenötigt. Für die Ermittlung der Fahrzeiterhöhungen im deutschen Stra-ßennetz ist die Abbildbarkeit von Verkehrsmeldungen gemäß ALERT-C-Protokoll auf die Kanten des Graphen notwendig. Für die Simulationsrech-nungen wird ein gerichteter, routingfähiger Graph benötigt, dessen KantenLängen- und Geschwindigkeitsattribute aufweisen. Für die Visualisierungdes Graphen werden Namenattribute der Knoten und Kanten sowie Geoko-ordinaten gefordert.

Bestehende Netzmodelle, wie beispielsweise digitale Karten der Naviga-tionsgeräte oder das im Auftrag des BMVBW für die Bundesverkehrswege-planung erstellte Netzmodell, kommen vor dem Hintergrund dieser Anfor-derungen für eine Benutzung nicht in Frage. Es wird ein auf die Belange derUntersuchungen optimiertes Netzmodell erstellt, das auf dem Ortskatalog(Location Code List LCL) basiert.

49

5. Netzmodellierung, Meldungsaufbereitung und Softwareerstellung

Der Ortskatalog enthält alle Punkte im Straßennetz, auf die Verkehrs-meldungen räumlich referenziert werden können (Startpunkt, Endpunkt)und ist in Form einer verketteten Liste aufgebaut. Die sogenannten Punktlo-kationen oder TMC-Punkte sind untereinander durch Vorgänger-Nachfolger-Beziehungen („First Name“, „Second Name“) verbunden. Zwei benachbartePunkte bilden einen TMC-Abschnitt.

Der Ortskatalog kann aufgrund seiner Datenstruktur in einen Netzgra-phen überführt werden. Da er weiterhin die zentrale Anforderung der Anbin-dung von Verkehrsmeldungen erfüllt und aufgrund der enthaltenen Geoko-ordinaten grafisch darstellbar ist, dient er als Grundlage für das Netzmodell.

Bildung des Netzgraphen Aus dem Ortskatalog wird ein Netzgraphgebildet. Zunächst werden dazu inhaltliche Fehler (z.B. falsche Geokoor-dinaten) und Fehler in der Datenstruktur (z.B. falsche Verkettungsreihen-folge der Punkte) korrigiert sowie fehlende Geokoordinaten ergänzt (sieheMeidlinger (2004)). Anschließend wird der korrigierte Ortskatalog in einenroutingfähigen Graphen überführt („allgemeiner Graph“): Dazu werden ausallen Punkten des Ortskatalogs die Einträge vom Typ „Punkt“ der Stra-ßenklasse „Autobahn“ oder „Bundesstraße“ verwendet. Aus diesen Punk-ten werden die Knoten des Graphen erzeugt. Jedem Knoten werden ausdem Ortskatalog die folgenden Attribute zugewiesen (siehe Abb. 5.1): LCL-Codenummer, Name, Straßennummer, Geokoordinaten. Haben zwei Punktedieselben Geokoordinaten, dann werden sie im Graphen durch einen Punktmit erweiterten Eigenschaften repräsentiert.

Aus der Liste der benachbarten Knoten (Felder „Vorgänger“ (positive off-set), „Nachfolger“ (negative offset) und „Kreuzung“ (intersection) des Orts-katalogs) werden die Kanten gebildet. Von einem Knoten zu seinem Nach-folgerknoten wird eine gerichtete Kante erzeugt - auf diese Weise wird mitallen Knoten verfahren. Jede Kante erhält drei Attribute (siehe Abb. 5.1):Straßenklasse (übernommen aus der LCL: Autobahnen und Bundesstraßen),Straßenname (z.B. A8) und Luftlinienlänge (errechnet aus den Geokoordi-naten der begrenzenden Punkte). Weiterhin werden Attribute für die realeKantenlänge und drei verschiedene Geschwindigkeiten (frei, real, gemeldet)vorgehalten, die später benötigt werden.

Der so generierte Graph enthält 3.380 Punkte im Autobahnnetz und8.333 Punkte im Bundesstraßennetz. Er ist in Abbildung 5.2 visualisiert.

Attributierung und Parametrierung: Längen Auf Basis der Kante-nattribute „Luftlinienlänge“ und „Straßenklasse“ wird unter Berücksichti-

50

5.1. Netzmodellierung

KanteKnoten

Straßenklasse Luftlinienlänge

vKante,frei LKante

Straßenklassen-geschwindigkeit

Mehrweg-faktor

Knoten

Straßenname

LCL-Codenummer, Name, Straßennummer, Geokoordinaten

Abbildung 5.1: Attribute der Kanten und Knoten

gung eines Mehrwegfaktors MWF die reale Kantenlänge ermittelt:

LKante = MWF ∗ LKante, Luftlinie (5.1)

In Anlehnung an die Literatur (z. B. Schnabel (1997b) und Christ-freund (1957)) werden Mehrwegfaktoren im Autobahnnetz zwischen 1,0und 1,25 und im Bundesstraßennetz zwischen 1,25 bis 1,5 untersucht: mit-tels der Software „TrafSim“ werden Routen und deren Längen berechnet.Diese werden verglichen mit Ergebnissen von Internet-Routenplanern undRouten von Navigationsgeräten. Schließlich wurden drei Mehrwegfaktorenfestgelegt (siehe Tab. 5.1).

Attributierung und Parametrierung: Geschwindigkeiten Ebenfallsauf Basis des Kantenattributs „Straßenklasse“ wird die freie Geschwindig-keit der Kante ermittelt. Von gängigen Routenplanungsprogrammen wirdstandardmäßig für Autobahnen eine freie Geschwindigkeit zwischen 100 und120 km/h, für außerstädtische Bundesstraßen zwischen 50 und 60 km/hund für innerstädtische Bundesstraßen zwischen 20 und 40 km/h verwen-det (siehe z.B. Map24 (2005)). Nach Untersuchung dieser Einstellungendurch Berechnung und Vergleich von Routen und Fahrzeiten werden für dieStraßenklassen die in Tabelle 5.1 enthaltenen Geschwindigkeiten für freienVerkehr gewählt.

Validierung des entstandenen Netzmodells Netzmodell und Auswer-tungssoftware werden vor dem Einsatz auf Korrektheit getestet. Dazu wer-den verschiedene Wege beschritten:

51


Abbildung 5.2: Netzgraph des deutschen Bundesfernstraßennetzes (blau:Autobahnen, gelb: Bundesstraßen)

52

5.2. Meldungsaufbereitung

Straßenklasse Mehrwegfaktor Geschwindigkeit

Autobahn 1,0 110 km/hBundesstraße, außerorts 1,3 60 km/hBundesstraße, innerorts 1,2 30 km/h

Tabelle 5.1: Parametrierung der Netzkanten: Mehrwegfaktoren und Ge-schwindigkeiten der Kanten

• Visueller Vergleich des Netzgraphen mit einer digitalen Straßenkarteder Firma TeleAtlas

• Überprüfung der logischen Struktur des Netzgraphen

• Überprüfung von Netzstruktur und Kantenparametrierung durch Rou-tenberechnung auf dem Graphen (Verifizierung der Ergebnisse durchResultate von Routenplanern)

• Vergleich charakteristischer Daten (Straßenlänge und Fläche des Bun-desgebietes) mit denen der Literatur (Harenberg (2002), BMVBW(2003))

Durch visuelle und logische Prüfung werden über 100 Fehler im Netz-modell identifiziert. Sie haben ihre Ursache insbesondere in falschen Geoko-ordinaten und Verkettungen des Ortskatalogs (LCL) und werden manuellkorrigiert.

5.2 Meldungsaufbereitung

Für die Auswertung der Meldungsqualität und für die Simulationsrechnun-gen werden Verkehrsmeldungsarchive von drei Meldungsanbietern verwen-det. Sie weisen verschiedene Formate auf und müssen vor ihrer Verwendungzunächst aufbereitet und vereinheitlicht werden.

Datenquellen und Datenformate Als Meldungsarchive stehen die TMC-Archive von WDR, DDG und SWR zur Verfügung, die sich hinsichtlichAufbau, Datenformat und Inhalt erheblich unterscheiden.

• WDR-ArchivDas Archiv des WDR enthält ca. 900.000 Meldungen des Jahres 2000,vorwiegend aus Nordrhein-Westfalen. Die Meldungen liegen in Text-dateien, getrennt in einer Ordnerstruktur nach Tagen und Monaten

53


vor. Sie enthalten die LCL-Codenummern von Primär- und Sekundär-lokation, den Ereigniscode und die Ereignislänge in Kilometern. EineMeldung besitzt durch Dateipfad und -namen einen Startzeitpunktund ist nach ihrer (letzten) Ausstrahlung 15 Minuten gültig und ver-fällt dann. Eine explizite Abmeldung ist nicht vorhanden.

• DDG-ArchivDas Archiv der DDG enthält ebenfalls ca. 900.000 Meldungen des Jah-res 2000, die das gesamte Bundesgebiet abdecken. Es liegt in monatlichgebündelten Textdateien vor, die Start- und Endzeit des Ereignisses,LCL-Codenummern der Primär- und Sekundärlokation, Ereigniscodeund die explizite räumliche Ausdehnung in Kilometern enthalten. DieEreignisse sind auf die Ereigniscodes „101“ (Stau) und „108“ (stocken-der Verkehr) beschränkt.

• SWR-ArchivDas Archiv des SWR enthält die Meldungen Baden-Württembergsdes Jahres 2004: Es besteht aus ca. 85.000 Meldungen, die in einerExceldatei zusammengefaßt sind. Diese Textdatei enthält je Meldungden Hexadezimalwert der kodierten Meldung, die Klartextmeldung,Meldungs- und Seriennummer. Jede Meldung hat eine Startzeit undeine Endzeit.

Aufbereitung der Archive Die Meldungen der drei Archive werden inein einheitliches Datenformat überführt, um sie in einer Verkehrsmeldungs-datenbank ablegen zu können. Aus dieser werden sie für die Auswertung derFahrzeiterhöhungen, der Verkehrsmeldungsqualität und für die Einbindungin die Simulationsrechnungen entnommen. Abbildung 5.3 zeigt die Umfor-mungsschritte.

1. Einlesen in die DatenbankDie Meldungen von SWR, DDG und WDR liegen in Excel- und Text-dateien in verschiedenen Datenformaten vor: während DDG- und WDR-Meldungen dekodiert (Klartext mit Angabe von Sekundärlokation bzw.Ereignisausdehnung) vorliegen, sind die Meldungen des SWR nochAlert C kodiert (Hexadezimalwerte). Sie werden über eine jeweils an-gepaßte Importsoftware (ImportTrafficMessages_SWR, ImportTraf-ficMessages_DDG, ImportTrafficMessages_WDR) in ein einheitlichesDatenformat des Typs „Startzeit, Endzeit, Ereignis, Primärlokation,Sekundärlokation, (räumliche) Ereignislänge“ überführt und in einegemeinsame Meldungsdatenbank eingestellt.

54

5.2. Meldungsaufbereitung

DDG-Archiv(Text-Dateien)

WDR-Archiv(Text-Dateien)

SWR-Archiv(Excel-Datei)

Meldungen des FormatsStart-/Endzeit, Ereignistyp/-länge, Primär-/Sekundärlokation

2. Aufbereiten nach Untersuchungsgebiet

RegionalmeldungenSWR_BW_A8/81

RegionalmeldungenDDG_D

RegionalmeldungenDDG_NRW

RegionalmeldungenWDR_NRW

Kantenmeldungen:ausschließlich vom Typ „Stau“ und „stockender Verkehr“ - ohne Updates - im Format

„Start-/Endzeit, Ereignistyp/-länge, Primär-/Sekundärlokation“

1. Einlesen in Datenbank:ImportTrafficMessages_SWR

1. Einlesen in Datenbank:ImportTrafficMessages_DDG

1. Einlesen in Datenbank:ImportTrafficMessages_WDR

KantenmeldungenSWR_BW_A8/81

KantenmeldungenDDG_D

KantenmeldungenDDG_NRW

KantenmeldungenWDR_NRW

4. Update-Filter SWR:sumUpSwrMessages

4. Update-Filter WDR:sumUpWdrMessages

3. Ereignis-Filter

5. Kantenaufspaltung

Abbildung 5.3: Aufbereitung der Meldungsarchive von SWR, DDG, undWDR

55


2. Aufbereiten nach UntersuchungsgebietFür die nachfolgenden Untersuchungen zu Fahrzeiterhöhungen im Netzsowie für die Simulation wird ein Archiv benötigt, das die gesamteBundesrepublik abdeckt. Hierfür wird das vollständige DDG-Archivverwendet (Datenbanktabelle DDG_D). Für einen Meldungsvergleichim Rahmen der Untersuchungen zur Meldungsqualität werden zweiMeldungsarchive Nordrhein-Westfalens verwendet. Dementsprechendwerden aus DDG- und WDR-Archiv NRW-Teilarchive extrahiert (Da-tenbanktabellen DDG_NRW und WDR_NRW). Schließlich wird fürdie empirische Untersuchung der Meldungsqualität ein Archiv derMeldungen des ausgewählten Untersuchungsgebietes (A8 und A81 imRaum Stuttgart) benötigt und aus dem SWR-Archiv generiert (Da-tenbanktabelle SWR_BW_A8/81).

3. Filterung der EreigniscodesAus den Archiven werden ausschließlich die Meldungen des Typs „Stau“und „stockender Verkehr“ verwendet. Daher werden über einen Ereig-nisfilter die restlichen Meldungen aus der Datenbank eliminiert.

4. Zusammenfassung von MeldungsserienIn den Archiven von WDR und SWR sind Meldungen in regelmäßigenAbständen wiederholt vorhanden (Grund- und Folgemeldungen bzw.Updates). Diese Meldungsserien werden identifiziert (im WDR-Archivüber ihre zeitliche Aufeinanderfolge, im SWR-Archiv über Meldungs-und Versionsnummern) und zusammengefaßt („SumUpMessages“). Da-durch wird eine Meldungsserie in eine lange andauernde Meldung miteiner Start- und einer Endzeit überführt. Ändert sich in der Serie dasEreignis oder die Ereignislänge, dann wird die Meldung „beendet“ undeine neue Meldung ausgewiesen.

5. Aufteilen der Meldungen auf die KantenSchließlich werden die Meldungen, die sich in der Regel über mehre-re TMC-Abschnitte erstrecken, den betroffenen Abschnitten zugeteiltund in kantenbezogene Einzelmeldungen zertrennt (siehe Abb. 5.4).Beginnend von der Primärlokation werden die betroffenen Abschnit-te durchlaufen, und die Behinderung wird gemäß ihrer räumlichenLänge „auf die Kanten verteilt“. Auf diese Weise entstehen Kanten-meldungen, die für die Berechnung der Fahrzeiten und den Vergleichder Meldungsarchive notwendig sind.

56

5.3. Konzeption und Erstellung der Simulationssoftware

3 km Stau 4 km Stau 1 km frei

Loc4

Loc1

Loc3

Loc2

Zwischen Lokation 1 (Sekundärlokation) und Lokation 4 (Primärlokation) 9 km Stau

2 km Stau

3 km 4 km 3 km

v = 15 km/ hT = 12 min

v = 15 km/ hT = 16 min

v = 47 km/hT = 8.5 min

Abbildung 5.4: Aufteilung einer Meldung auf die betroffenen TMC-Kantenund Berechnung der kantenspezifischen Fahrzeiterhöhung

Parametrierung der Meldungen für die Geschwindigkeitsberech-nung Um an späterer Stelle mit Kantengeschwindigkeiten und -fahrzeitenrechnen zu können, müssen die Ereignisbeschreibungen in Ereignisgeschwin-digkeiten transformiert werden. Das geschieht mittels eines prozentualenReduktionsfaktors (RF), der die freie Geschwindigkeit herabsetzt:

vreal = RF ∗ vfrei (5.2)

Die Reduktionsfaktoren basieren auf empirischen Messungen (Daimler-Chrysler (2000)) und stimmen mit den Werten von Navigationsherstel-lern und der Literatur (z.B. Zackor (1997)) überein. Sie sind in Tabelle5.2 aufgeführt.

Ereignis Reduktionsfaktor

freier Verkehr 1,0Stau 0,1Stockender Verkehr 0,4

Tabelle 5.2: Parametrierung der Behinderungen: Umsetzung der Ereignissein Geschwindigkeiten („Parameter Behinderungen“)

5.3 Konzeption und Erstellung der Simulati-onssoftware

Für die Berechnung der Routen und Fahrzeiten sowie schließlich der Nut-zeneffekte wurde die Simulationssoftware „TrafSim“ entwickelt (Helling

57


(2005a)). Sie basiert auf dem vorgestellten Netzmodell und bindet die Mel-dungsdatenbank ein.

Anforderungen an die Software Die Simulationsumgebung dient derBerechnung von Routen und Fahrzeiten mit Statischer, Dynamischer undIdealer Zielführung und deren anschließender Visualisierung. Dabei beste-hen drei wesentliche Anforderungen:

• Unterscheidung zwischen Verkehrsbehinderung und VerkehrsmeldungVerkehrsbehinderungen liegen real auf der Straße vor. Sie werdendurch Verkehrsmeldungen abgebildet. Fehler in dieser Abbildung, dasheißt von den Behinderungen abweichende Meldungen, sind bei denBerechnungen der Routen und Fahrzeiten zu berücksichtigen.

• Unterscheidung zwischen errechneter und realer FahrzeitAus der Differenzierung zwischen Behinderungen und Meldungen er-geben sich für Statische und Dynamische Zielführung jeweils zwei ver-schiedene Fahrzeiten: Die durch das Navigationssystem auf Basis derMeldungen „errechnete Fahrzeit“ (ETD) entlang der gewählten Rou-te. Diese kann sich, sollten die Meldungen fehlerbehaftet sein, ändern,und das Fahrzeug erreicht erst nach der „realen Fahrzeit“ (RTD) dasZiel.

• Routenberechnung ausschließlich im BundesfernstraßennetzDie Routenberechnung ist regulär ausschließlich im Autobahnnetz, inAusnahmefällen auch im Bundesstraßennetz durchzuführen. Dement-sprechend sind diese beiden Straßenklassen flexibel auswählbar zu ge-stalten; weitere Straßenklassen werden nicht für die Routensuche ver-wendet, denn für sie steht keine flächendeckende Verkehrsdatenerfas-sung zur Verfügung.

Struktur und Funktionsweise der Software Die Simulationssoftwa-re TrafSim besteht aus drei Modulen (siehe Abb. 5.5), die der Berechnungder Kantenfahrzeiten zum Simulationszeitpunkt (Modul I), der Berechnungder Routen und Fahrzeiten (Modul II) und der Auswertung der Nutzenef-fekte (Modul III) dienen. Über eine geeignete Eingabeschnittstelle könnenStart und Ziel einer zu simulierenden Verbindung über die Kommandozeilebzw. über Stapeldateien („Batchfiles“) eingegeben sowie Einstellungen undweitere Eingaben (Parametrierungen sowie Festlegung von Start, Ziel undMeldungsquelle) für die Simulation vorgenommen werden. Die Resultatewerden in einer Ergebnisdatenbank gespeichert.

58


IZF

DZF

SZF

Fahrzeitbe-rechnung füralle Kanten:TKante,gemeldet

Fahrzeitbe-rechnung füralle Kanten:

TKante, real

Fahrzeitbe-rechnung füralle Kanten:

TKante, frei

Straßen-netzmodell

Berechnung von

- Fahrzeitvorteil - Informationsvorteil - Nutzenverlust - Verbesserungspotential

Auswahl:Parameter

Netz

Auswahl:ParameterMeldungen(Meldungs-

qualität)

Auswahl: ParameterBehinderungen

(Ereignis-geschwindigkeiten)

BerechnungRoute und

ETD der DZF

BerechnungRoute und

ETD der SZF

BerechnungRTD der DZF

BerechnungRTD der SZF

Auswahl:Meldungs-

quelle,Simulations-

zeitpunkt

Meldungs-datenbank

Kantenmeldungen- DDG- WDR- SWR

Ergebnisdatenbank

Enthält je simulierter Fahrt fürSZF, DZF und IZF:

- Routenverläufe - Fahrzeiten - Nutzeneffekte

TrafSim - Modul I:

Berechnung derKantenfahrzeiten zumSimulationszeitpunkt

TrafSim - Modul II:

Bestwegsuche im Netzmodellfür die drei Zielführungssysteme

TrafSim - Modul III:

VergleichendeAuswertung der

Fahrzeiten

BerechnungRoute, ETDund RTD der

IZF

Abbildung 5.5: Aufbau und Schnittstellen der Simulationssoftware „Traf-Sim“

Modul I: Berechnung der Kantenfahrzeiten zum Simulationszeit-punkt Zu einem ausgewählten Simulationszeitpunkt (Nutzervorgabe Si-mulationszeitpunkt) werden aus dem ausgewählten Meldungsarchiv der Mel-dungsdatenbank (Nutzervorgabe Meldungsquelle) die enthaltenen Meldun-gen (Ereignisbeschreibung, Ereignislänge) entnommen. Wie im Zuge derMeldungsaufbereitung bereits beschrieben, werden die Meldungen gemäßTabelle 5.2 in Kantengeschwindigkeiten umgesetzt:

• Im Fall eines Staus (RFStau = 0,1) auf einer Autobahn (vfrei = 110 km/h)berechnet sich die Geschwindigkeit zu

vreal,AB = 0, 1 ∗ vfrei,AB = 11 km/h. (5.3)

• Im Fall eines stockenden Verkehrs (RFStockend = 0,4) berechnet sichdie reale Geschwindigkeit auf der Autobahn zu

vreal,AB = 0, 4 ∗ vfrei,AB = 44 km/h. (5.4)

59


Weiterhin wird beachtet, daß Kanten gänzlich oder nur teilweise von einerBehinderung betroffen sein können (vgl. Abb. 5.4):

vKante,real =LKante,behindert

LKante

∗ vbehindert +LKante,frei

LKante

∗ vfrei (5.5)

Existiert auf einer Kante keine Behinderung, dann bleibt die freie Geschwin-digkeit aus dem Netzmodell unverändert.

Daran anschließend werden aus den Geschwindigkeiten die Kanten-fahrzeiten ermittelt: Für jede Kante wird eine freie, eine reale und einegemeldete Fahrzeit berechnet:

• Die freie Kantenfahrzeit berechnet sich aus der freien Kantengeschwin-digkeit und der Kantenlänge:

TKante,frei =LKante

vKante,frei

(5.6)

• Die reale Fahrzeit berechnet sich aus der zuvor in ihrer Ermittlungbeschriebenen realen Kantenfahrzeit und der Kantenlänge:

TKante,real =LKante

vKante,real

(5.7)

• Die gemeldete Fahrzeit wird aus der realen Kantenfahrzeit über einenweiteren Faktor abgeleitet, der die im anschließenden Kapitel 6 empi-risch ermittelte, zielführungsspezifische Verkehrsmeldungsqualität VMQbzw. den Meldungsfehler (Fahrzeitdifferenz FZD) einfließen läßt:

TKante,gemeldet = Treal ± FZD ∗ Treal = Treal ± (1 - VMQ) ∗ Treal (5.8)

Auf diese Weise wird die reale Verkehrssituation gezielt „verfälscht“.Abschwächung (Subtraktion) und Intensivierung (Addition) der ge-meldeten Fahrzeit werden zu gleichen Teilen vorgenommen.

Freie, reale und gemeldete Kantenfahrzeiten aller Kanten werden im Spei-cher für die anschließende Berechnung der Routen und Fahrzeiten vorgehal-ten.

Modul II: Berechnung der Routen und Fahrzeiten Für eine effi-ziente, zeitminimierte Routensuche wird zunächst der Netzgraph auf ent-scheidungsrelevante Punkte reduziert: Diejenigen Punkte, die keinen Stra-ßenwechsel ermöglichen, werden eliminiert. Der Ortskatalog wird damit im

60


Autobahnnetz um 34% auf 1.152 Punkte und im Bundesstraßennetz um 29%auf 2.449 Punkte reduziert. Auf dem reduzierten Graphen erfolgt die Be-rechnung der Start-Ziel-Route durch den Algorithmus zur Bestwegesuchenach Dijkstra (Bernreuther (2000)). Für jede zu simulierende Verbin-dung werden je Zielführungstyp zwei Berechnungsgänge zur Ermittlung dererrechneten und realen Fahrzeiten durchgeführt:

• Statische ZielführungBei der Simulation der Statischen Zielführung werden für die Berech-nung der Route (NR) und der errechneten Fahrzeit (ETDSZF) aus-schließlich die freien Kantenfahrzeiten verwendet. Für die Berechnungder realen Fahrzeit zwischen Start und Ziel (RTDSZF) werden in demzweiten Berechnungsgang die realen Kantenfahrzeiten auf der Nor-malroute überlagert.

• Dynamische ZielführungBei der Simulation der Dynamischen Zielführung kommen für die Be-rechnung der Route und der errechneten Fahrzeit (ETDDZF) die gemel-deten Kantenfahrzeiten zum Tragen. Für die Berechnung der realenFahrzeit (RTDDZF) auf derselben Route werden nachgelagert die realenKantenfahrzeiten auf der ermittelten Route überlagert.

• Ideale ZielführungBei der Idealen Zielführung sind errechnete und reale Fahrzeiten perDefinition stets gleich (ETDIZF = RTDIZF), die gewählte Route ent-spricht der Idealroute (IR). Für die Berechnung der Route und Fahr-zeit werden die realen Kantenfahrzeiten verwendet.

Modul III: Auswertung der Nutzeneffekte Aus den errechneten undrealen Fahrzeiten werden im Systemvergleich die Nutzeneffekte, Mehrwe-ge und das Verbesserungspotential gemäß den Größendefinitionen in Kap.4 errechnet. Die Resultate aller Simulationsberechnungen werden in eineErgebnisdatenbank eingestellt.

Validierung der Simulationssoftware Vor dem Einsatz der Simulati-onssoftware werden die Routen- und Fahrzeitberechnungen auf Korrektheitüberprüft.

Zunächst wird die Funktionalität der Statischen Navigation getestet.Damit werden der Straßennetzgraph inklusive Parametrierung (Kantenlän-gen, Kantengeschwindigkeiten bei freiem Verkehr), der Routensuchalgorith-mus sowie die Ein- und Ausgabefunktionalitäten auf korrekte Funktionswei-

61


se getestet. Als Referenzsysteme werden der Internetroutenplaner „Map24“(Map24 (2005)) und ein Navigationssystem der Mercedes-Benz S-Klasse ge-nutzt. Die Überprüfung erfolgt stichprobenartig anhand systematisch aus-gewählter Start-Ziel-Verbindungen.

Im Rahmen der Validierung der Dynamischen und Idealen Zielführungwerden die Parameter für die dynamische Geschwindigkeitsreduktion aufden Kanten, der Routensuchalgorithmus, die Verkehrsmeldungsdatenbanksowie die Ein- und Ausgabefunktionalitäten auf korrekte Funktionsweise ge-testet. Als Referenz dient wiederum ein Mercedes-Benz Navigationssystem.Getestet wird anhand ausgewählter Start-Ziel-Verbindungen und Behinde-rungssituationen. Abbildung 5.6 zeigt die Übereinstimmung der dynami-schen Routenwahl beider Systeme am Beispiel der Verbindung Ludwigsburg→ Kirchheim-Teck.

Einsatz der Simulationssoftware Wie in Kapitel 4 beschrieben, wirddie Software verwendet, um auf ausgewählten Pendlerverbindungen überden Nutzungszeitraum eines Jahres Fahrzeiten mit Statischer, Dynamischerund Idealer Zielführung zu errechnen und Nutzeneffekte der Dynamischenund Idealen Zielführung sowie resultierende Mehrwege und das Verbesse-rungspotential der Dynamischen Zielführung zu ermitteln.

Auf zehn ausgewählten Untersuchungsverbindungen werden für das Jahr2000 die insgesamt 388 werktäglichen Fahrten (Jahr 2000: 194 Werktage)eines Pendlers zwischen Wohn- und Arbeitsort über ein Jahr simuliert. Diemorgendliche Fahrt vom Wohnort zur Arbeitsstätte („Hinfahrt“) wird in derSimulation um 07:30 Uhr des Tages angetreten - das deckt den Arbeitsbe-ginn der meisten Beschäftigten gemäß Wutschka (1990) ab. Die entspre-chende Rückfahrt wird am Abend desselben Tages, beginnend um 17:00 Uhr,simuliert (siehe auch die Erläuterungen in Kap. 4). Jede Fahrt beginnt undendet an der dem Wohn- bzw. Arbeitsort nächstgelegenen Autobahnauf-bzw. -abfahrt.

5.4 Exkurs: Statistische Meldungsauswertung

Auf Basis des DDG-Archivs, das das gesamte Bundesgebiet abdeckt, wirddie räumliche Verteilung der Meldungen analysiert. Ein Vergleich von DDG-und WDR-Archiv für das Bundesland Nordrhein-Westfalen zeigt erste Un-terschiede zwischen diesen.

62

5.4. Exkurs: Statistische Meldungsauswertung

(a) Route gemäß TrafSimValidierung_SW_ComandRoute.gif

D:\Promotion\5000 Dissertation\5200 Niederschrift\Dissertation\Bilder\

(b) Route gemäß einem Mercedes-Benz Na-vigationssystem

Abbildung 5.6: Vergleich der Routenwahl von TrafSim und einem Mercedes-Benz Navigationssystem zwischen Ludwigsburg Nord undKirchheim-Teck Ost

63


Ermittlung der Meldungshäufigkeiten aus dem DDG-Archiv DieMeldungen des DDG-Archivs werden hinsichtlich ihres räumlichen Vorkom-mens (in den Bundesländern und auf den einzelnen Netzkanten) ausgewer-tet.

• Verteilung der Meldungen auf die BundesländerDer größte Teil der Meldungen - ungeachtet ihres Ereignisses, ihrerLänge und Dauer - entfällt mit 36% auf Nordrhein-Westfalen. AusBayern, Baden-Württemberg und Hessen stammen zusammen weite-re 38% der Meldungen. In den neuen Bundesländern wurden kaumBehinderungen gemeldet (vgl. Abbildung 5.7).

• Verteilung der Meldungen auf die KantenIn einem weiteren Schritt wurde die Anzahl der Meldungen (nM) aufdie Netzkanten bezogen. In Anlehnung an die typischen Fahrzeitender in den Untersuchungen dieser Arbeit betrachteten Nutzergruppeder Berufspendler werden dabei speziell die Hauptverkehrszeiten (194Werktage zwischen 7 und 9 sowie zwischen 15 und 18 Uhr) betrach-tet. Alle Meldungen innerhalb dieser fünf Stunden werden über dasgesamte Jahr zur Meldungshäufigkeit (MHKHVZ) der Hauptverkehrs-zeit summiert:

MHKHVZ =194∑j=1

(8 Uhr∑

i=7 Uhr

nM i,j +9 Uhr∑

i=8 Uhr

nM i,j+

16 Uhr∑i=15 Uhr

nM i,j +17 Uhr∑

i=16 Uhr

nM i,j +18 Uhr∑

i=17 Uhr

nM i,j

)(5.9)

Für die Visualisierung wurde eine Klassifizierung vorgenommen, ge-mäß derer die Kanten eingefärbt wurden: <126 (blau), 126-250 (gelb),251-500 (orange), >500 (rot) Meldungen im Jahr 2000 innerhalb derHauptverkehrszeit auf der jeweiligen Kante. Aus Darstellungsgrün-den wurden beide Fahrtrichtungen zu einem Wert zusammengefaßt.Abbildung 5.8 zeigt die Ergebnisse: Die Meldungen des Archivs zei-gen eine deutliche Konzentration auf die Ballungsräume Rhein-Ruhr(dieser ist in Abbildung 5.9 nochmals im Detail dargestellt), Rhein-Main und Rhein-Neckar. Weiterhin sind die Agglomerationen Mün-chens und Hamburgs sowie auch der Raum westlich von Nürnbergvon einer großen Zahl Meldungen betroffen.

64


36%

17%

11%

10%

7%

5%

5%

5%

2%

1%

1%

1%

<1%

0 50 100 150 200 250 300 350

Nordrhein-Westfalen

Bayern

Baden-Württemberg

Hessen

Niedersachsen inkl. Bremen

Schleswig-Holstein inkl. Hamburg

Brandenburg inkl. Berlin

Rheinland-Pfalz

Thüringen

Sachsen

Saarland

Sachsen-Anhalt

Mecklenburg-Vorpommern

Anzahl der Meldungen in 1.000

Abbildung 5.7: Verteilung der insgesamt 840.000 Meldungen des DDG-Archivs auf die Bundesländer

Vergleich von DDG- und WDR-Archiv für Nordrhein-WestfalenErgänzend zu den Auswertungen in Kapitel 6 werden an dieser Stelle inForm des allgemeinen, ereignisunspezifischen Vergleichs die Meldungsarchi-ve von DDG und WDR gegenübergestellt hinsichtlich der Meldungsvertei-lung nach Monaten, Wochentagen und Tageszeiten. Die Ergebnisse sind inden Abbildungen 5.10 bis 5.12 wiedergegeben:

• Die Auswertung nach Monaten (Abb. 5.10) zeigt bei Betrachtung desMittelwertes von 8,3% durchaus Unterschiede: während die Verteilungim WDR-Archiv bis Oktober stetig wächst, zeigt die Verteilung derDDG-Meldungen ein weiteres, lokales Maximum im Mai.

• Die Verteilung nach Wochentagen (Abb. 5.11) zeigt starke Ähnlichkei-ten beider Archive: Die Wochentage sind - mit einer Steigerung zumFreitag - überdurchschnittlich hoch (>14%) von Meldungen betroffen.

• Die Auswertung nach der Tageszeit (Abb. 5.12) zeigt in beiden Ar-chiven die ausgeprägten Hauptverkehrsspitzen, die im Fall der DDGmorgens, im Fall des WDR abends knapp höher ausfallen. Zum loka-len Minimum gegen 12:00 Uhr enthält das WDR-Archiv gut 1% mehrMeldungen als das DDG-Archiv.

65


Abbildung 5.8: Meldungshäufigkeiten (blau: <126, gelb: 126-250, orange:251-500, rot: >500 Meldungen) im deutschen Autobahnnetzzur Hauptverkehrszeit (7 bis 9 Uhr und 15 bis 18 Uhr, Mon-tags bis Freitags) im Jahr 2000

66


Abbildung 5.9: Meldungshäufigkeiten (blau: <126, gelb: 126-250, orange:251-500, rot: >500 Meldungen) im Ballungsraum Rhein-Ruhr zur Hauptverkehrszeit (7 bis 9 Uhr und 15 bis 18 Uhr,Montags bis Freitags) im Jahr 2000

67


0%

2%

4%

6%

8%

10%

12%

14%

Jan Feb Mrz Apr Mai Jun Jul Aug Sep Okt Nov Dez

Ant

eil a

m A

rchi

v

Stau Stockender Verkehr

8,3% Mittelwert

(a) DDG

0%

2%

4%

6%

8%

10%

12%

14%

Jan Feb Mrz Apr Mai Jun Jul Aug Sep Okt Nov Dez

Ant

eil a

m A

rchi

v


8,3% Mittelwert

(b) WDR

Abbildung 5.10: Vergleich der Ereignisse von DDG- und WDR-Archiv nachMonaten

68


0%

5%

10%

15%

20%

25%


Ant

eil a

m A

rchi

v


14% Mittelwert

(a) DDG

0%

5%

10%

15%

20%

25%


Ant

eil a

m A

rchi

v


14% Mittelwert

(b) WDR

Abbildung 5.11: Vergleich der Ereignisse von DDG- und WDR-Archiv nachWochentagen

69


0%

2%

4%

6%

8%

10%

12%

14%

00:00 04:00 08:00 12:00 16:00 20:00 24:00

Ant

eil a

m A

rchi

v

Stau Stockender Verkehr Stau und Stockend

(a) DDG

0%

2%

4%

6%

8%

10%

12%

14%

00:00 04:00 08:00 12:00 16:00 20:00 24:00

Ant

eil a

m A

rchi

v

Stau Stockender Verkehr Stau und Stockend

(b) WDR

Abbildung 5.12: Vergleich der Ereignisse von DDG- und WDR-Archiv nachStunden

70

Kapitel 6

Untersuchungen zurQualität vonVerkehrsmeldungen

6.1 Bisherige Definitionen und Untersuchun-gen zur Meldungsqualität

Der größte Teil der durchgeführten Studien besteht in einer vergleichendenUntersuchung von Meldungsanbietern: die Meldungsqualität wird geschluß-folgert aus stichprobenartigen Fahrvergleichen mit zwei Navigationssyste-men verschiedener Dynamisierung: öffentlich-rechtlich bzw. privat (siehez.B. Schäfer (2005)). Diese Vorgehensweise gibt zwar Hinweise auf mögli-che Meldungsfehler (in jedem Fall da, wo sich die Anbieter unterscheiden),läßt aber absolute Aussagen zur Meldungsqualität nicht zu. Für die Belan-ge der vorliegenden Arbeit wurden daher ausschließlich diejenigen Untersu-chungen analysiert, die die Meldungen mit der realen Verkehrslage verglei-chen.

Mit diesem Ansatz wurden in den vergangenen Jahren drei umfassen-de durchgeführt: von der BMW AG, von der DDG mbH und vom WDR.Definiert wurde die Meldungsqualität über zwei Kennziffern: die „Detekti-onsrate“ als Maß für die Erfassung eines Ereignisses durch eine Meldung unddie „Fehlalarmrate“ als Maß für die Meldung eines nicht vorhandenen Er-eignisses. Durch Befahrung wurden Verkehrsereignisse beobachtet. Mittels

71

6. Untersuchungen zur Qualität von Verkehrsmeldungen

der Kennziffern wurde anschließend die Qualität öffentlich-rechtlicher Mel-dungen (WDR) und privatwirtschaftlicher Meldungen (DDG) vergleichenduntersucht.

6.1.1 Untersuchungen durch die BMW AG

Durch die BMW AG wurden zwei Testreihen zur Bewertung der Meldungs-qualität durchgeführt (Bogenberger (2003)). In drei Testperioden (März,Mai und Juni 2002) wurden auf der A9 zwischen Neufahrn und Freimann 395Staus durch Befahrung beobachtet. Die Definition der Detektions- und Fehl-alarmrate basiert auf einer Distanz-Zeit-Matrix, in der sowohl reale Staus -definiert durch die Unterschreitung einer Grenzgeschwindigkeit: vStau ≤ 50km/h - als auch deren Abbildung durch Verkehrsmeldungen als Fläche dar-gestellt werden (vgl. Abbildung 6.1): Die Detektionsrate („Qualitätskenn-zahl QKZ 1“) beschreibt den Grad der Abdeckung des realen Staus durchdie Verkehrsmeldung und errechnet sich aus dem Verhältnis der Flächeder Stau-Meldungs-Schnittmenge zur Fläche des Staus. Die Fehlalarmrate(„Qualitätskennzahl QKZ 2“) beschreibt den Anteil der nicht-staurelevantenVerkehrsmeldung und errechnet sich aus dem Verhältnis zwischen Schnitt-menge und Fläche der Meldung.

Die Studie der BMW AG bescheinigt den DDG-basierten Meldungeninsbesondere hinsichtlich der Detektionsrate eine höhere Qualität als de-nen des getesteten öffentlich-rechtlichen Anbieters: Die Detektionsrate deröffentlich-rechtlichen Meldungen liegt im Schnitt bei 38%, die der DDG-basierten Meldungen bei 83%; die Fehlalarmrate der öffentlich-rechtlichenMeldungen liegt bei 40%, die der DDG-basierten Meldungen bei 36%.

6.1.2 Untersuchungen durch die DDG mbH

Auf vier Autobahnen in Nordrhein-Westfalen wurde zwischen Juli und Ok-tober 1999 an 41 Tagen zwischen 06:30 und 18:30 Uhr durch Befahrungendie reale Verkehrslage erfaßt (DDG (2000)). Meldungen des WDR und derDDG wurden anhand der beiden Kennziffern Detektions- und Fehlalarmratebewertet. Dabei beschreibt in diesem Fall die Detektionsrate das Verhältnisder gemeldeten Ereignisse zu den realen Ereignissen und die Fehlalarmratedas Verhältnis der gemeldeten Ereignisse ohne Ereignisprojektion der de-tektierten Ereignisse zu den gemeldeten Ereignissen mit Ereignisprojektionder detektierten Ereignisse.

Die Studie der DDG mbH ermittelt für die Meldungen der DDG einehöhere Qualität als für die des WDR: die Detektionsrate der DDG liegt bei

72

6.1. Bisherige Definitionen und Untersuchungen

BMW Group; Dr. Klaus Bogenberger 3

Grafik 2: Darstellung der realen Verkehrssituation für die Autobahn A9 Nürnberg Richtung München für den 11.3.2002, einer Verkehrsmeldung und der Erklärung der objektiven Qualitätskennzahlen. Eine hohe Meldequalität ergibt sich aus einer hohen Qualitätskennzahl 1 und einer niedrigen Qualitätskennzahl 2. Die in den Feldtests ermittelten Kennzahlen zeigen eine höhere Meldequalität der V-Info-Meldungen im Vergleich zu den radiobasierten TMC-Meldungen. Es wurden sowohl alle einzelnen Messtage als auch die für die jeweiligen Messkampagnen erzielten Mittelwerte errechnet: Um eine Interpretation der 2-dimensionalen Qualitätsbeschreibung zu erleichtern wurde eine Kategorisierung analog dem Schulnotensystem von A (sehr gut) bis F (mangelhaft) in die Darstellung eingearbeitet (vgl. Grafik 3). Die Kennzahlen bieten eine gute Möglichkeit das Qualitätsniveau von Verkehrsinformationen auf Basis objektiver Daten zu bewerten und sollten daher als Standard eingeführt werden Neben der Ermittlung der Qualitätskennzahlen für die realen ASSIST V-Info Meldungen bzw. die frei verfügbaren TMC- Verkehrsmeldungen wurde auch ein Kundenwunsch für derartig Informationsdienste abgeleitet. Basierend auf der Darstellung eine realen Verkehrssituation wurden Fahrer befragt wie die optimale Verkehrsmeldung für eine Verkehrssituation aus ihrer Sicht aussehen müsste. Diese „Wunschmeldungen“ konnten anschließen in der oben dargestellten Art und Weise ausgewertet und den realen Verkehrsinformationen gegenübergestellt werden (vgl. Grafik 3). Die relative Nähe zwischen dem Kundenwunsch und den Mittelwerten von V-Info darf jedoch nicht über die Tatsache hinwegtäuschen, dass an einzelnen Tagen die Qualität der Verkehrsmeldungen und der Kundenwünsche nicht übereinstimmen.

Abbildung 6.1: Definition von Detektionsrate und Fehlalarmrate zur Bewer-tung der Verkehrsmeldungsqualität gemäß der BMW-Studie(Quelle: Bogenberger (2003))

81%, die des WDR bei 57%. Die Fehlalarmrate der DDG liegt bei 3%, diedes WDR bei 6%.

6.1.3 Untersuchungen durch den WDR

Durch Befahrungen hat der WDR in Nordrhein-Westfalen auf sechs hoch-belasteten Autobahnabschnitten vom 07. bis 10. Januar 2003 zwischen 7und 11 Uhr sowie zwischen 15 und 19 Uhr den Verkehr beobachtet (WDR(2003)). Festgehalten wurde die Fahrgeschwindigkeit auf den Kanten. DieLängen der Störungen wurden nicht festgehalten, der Schwerpunkt lag aufder grundsätzlichen Erkennung eines Staus (vStau ≤30 km/h). Die Beob-achtungen wurden den Meldungen von WDR und DDG gegenübergestellt.Die Bewertung erfolgte mittels der Kennziffern „Trefferquote“ und „Fehler-quote“: Die Trefferquote ist ein Maß für das Übereinstimmen beobachteterStörungen und verbreiteter Meldungen, die Fehlerquote beschreibt entspre-chend das Abweichen zwischen Störung und Meldung.

Die Studie des WDR ermittelt für die Meldungen des WDR eine höhereQualität als für die der DDG: Die Trefferquote des WDR liegt bei 71%, dieder DDG bei 43%; die Fehlerquote des WDR beträgt 14%, die der DDG8%.

73


6.1.4 Fazit

Die Studien ermitteln die Qualität kommerzieller und öffentlich-rechtlicherMeldungen anhand der Detektions- und der Fehlalarmrate - mittels einerjeweils eigenen Definition. Die Ergebnisse, zusammengefaßt in Abbildung6.2, weichen um bis zu 40% voneinander ab.

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

spezifische "Fehlalarmrate"

spez

ifisc

he "D

etek

tions

rate

"

II.3

II.2 II.1

I.1

I.2

I.3

WDR-Meldungen

DDG-Meldungen

Abbildung 6.2: Ergebnisse der Studien von BMW, DDG und WDR zur Ver-kehrsmeldungsqualität (gemessen durch die jeweils definier-te Detektions- und Fehlalarmrate)

6.2 Definition der zielführungsspezifischen Mel-dungsqualität

Der Fokus aller bisherigen Studien lag auf der Erkennung einer Behinde-rung und deren Abbildung durch eine Meldung. Mittels eines definiertenGeschwindigkeitsschwellwertes wurde in den Untersuchungen lediglich er-mittelt, ob ein Behinderung erfaßt wurde oder nicht. Eine weitere Abstu-fung in verschiedene Verkehrszustände (Stau, stockender Verkehr) und da-mit in verschiedene Fahrgeschwindigkeiten oder eine Bewertung der Abbil-dung der räumlichen Ausdehnung wurde nicht vorgenommen. Die ermittelte

74

6.2. Definition der zielführungsspezifischen Meldungsqualität

Meldungsqualität wird nachfolgend als „allgemeine Meldungsqualität“ defi-niert.

Für die Bewertung der Meldungsqualität im Hinblick auf die Dynami-sierung eines Zielführungssystems ist aber die Abbildung der durch Behin-derungen verlängerten Fahrzeit auf den TMC-Kanten von Bedeutung, denndie resultierende, fahrbare Geschwindigkeit auf der Kante dient als Basisfür die Routenberechnung und ist damit der zentrale Einflußfaktor für derenKorrektheit. Das inkludiert die korrekte Abbildung der fahrbaren Geschwin-digkeit durch eine Zustandsbeschreibung als auch die korrekte Abbildungder räumlichen Ausdehnung des Ereignisses auf der Kante.

Da diese Aspekte in den bisherigen Definitionen der Meldungsqualitätkeine Berücksichtigung fanden, wird eine neue, „zielführungsspezifische Mel-dungsqualität“ auf Basis des fahrzeitbezogenen Meldungsfehlers definiert.

6.2.1 Der Meldungsfehler

Der Meldungsfehler beschreibt bezüglich einer TMC-Kante die Differenzzwischen gemeldeter und realer Fahrzeit (Fahrzeitdifferenz):

FZD =Tgemeldet − Treal

Treal

∗ 100% (6.1)

Drei Fälle sind zu beachten (siehe Abb. 6.3):

• Punkt A: FZD = 0Ist die gemeldete gleich der realen Fahrzeit (Tgemeldet = Treal), dannentsteht keine Fahrzeitdifferenz.

• Links von Punkt A: FZD < 0Ist die gemeldete Fahrzeit geringer als die reale Fahrzeit (Tgemeldet <Treal), dann entsteht eine Fahrzeitdifferenz. Sie ist maximal, wenn diegemeldete Fahrzeit der freien Fahrzeit entspricht, das heißt, wenn garkeine Meldung gesendet wurde (Punkt B: FZDmax = Treal − Tfrei).

• Rechts von Punkt A: FZD > 0Ist die gemeldete Fahrzeit größer als die reale Fahrzeit (Tgemeldet >Treal), dann entsteht ebenfalls eine Fahrzeitdifferenz. Sie ist nicht be-grenzt, sondern wächst bei Treal = const. mit steigender gemeldeterFahrzeit.

75


6.2.2 Die Meldungsqualität

Umgekehrt proportional zum fahrzeitbezogenen Meldungsfehler wird diezielführungsspezifische Meldungsqualität definiert:

VMQ =

{(1− |Tgemeldet−Treal|

Treal) ∗ 100 [%] : Tgemeldet ≤ 2 ∗ Treal − Tfrei

0% : sonst(6.2)

Ihr Verlauf weist drei markante Punkte auf (siehe Abb. 6.3):

• Punkt A: VMQ = 100%Gemeldete und reale Fahrzeit sind identisch, es besteht kein Meldungs-fehler (FZD=0). Die Meldungsqualität ist optimal.

• Punkt B: VMQ = 0%Wird zu einer bestehenden Behinderung keine Meldung gesendet, dannist der Meldungsfehler maximal (Tgemeldet = Tfrei = Treal − FZDmax)und damit die Meldungsqualität null.

• Punkt C: VMQ = 0%Am Punkt C entspricht der Betrag des Meldungsfehlers dem am PunktB: Tgemeldet = Treal+FZDmax = 2*Tgemeldet−Tfrei. Die Meldungsqualitätist entsprechend auch hier null.

Obwohl der Meldungsfehler im Fall Tgemeldet > Treal endlos ansteigenkann, wird die Meldungsqualität ab Punkt C konstant als null defi-niert.

6.3 Statistischer Vergleich des DDG- und SWR-Meldungsarchivs des Jahres 2000

Um einen ersten Eindruck zur Qualität der Verkehrsmeldungen zu erlangen,werden die Meldungsarchive Nordrhein-Westfalens von DDG und WDR ausdem Jahr 2000 hinsichtlich verschiedener Kenngrößen verglichen. Da keineAufzeichnungen zur realen Verkehrssituation in diesem Zeitraum verfügbarsind, kann ausschließlich ein relativer Vergleich beider Archive vollzogenwerden. Eine Aussage zur absoluten Korrektheit und einer entsprechendenBewertung der beiden Meldungsanbieter ist an dieser Stelle nicht möglich.

76

6.3. Statistischer Vergleich von DDG- und SWR-Meldungsarchiv

FZD > 0 FZD < 0

Tgemeldet = 2*Treal-Tfrei

VMQ = 0

Tgemeldet = Tfrei

VMQ = 0

Verkehrsmeldungsqualität

VMQ [%]

gemeldeteFahrzeit

Tgemeldet

Tgemeldet = Treal

FZD = 0

VMQ = 100%VMQ = 100%

Tgemeldet = Treal

B

A

C

Abbildung 6.3: Verlauf der Verkehrsmeldungsqualität VMQ in Abhängig-keit von der gemeldeten Geschwindigkeit

6.3.1 Vergleich aller Meldungen beider Archive

Vergleich der Ereignisse Der Vergleich der geschwindigkeitsrelevantenMeldungen beider Archive (Stau und stockender Verkehr) zeigt Differenzenhinsichtlich der Verteilung der Ereignisse. Während die beiden Ereignisseim DDG-Archiv relativ ausgeglichen sind (47% Stau, 53% stockender Ver-kehr) ist im WDR-Archiv eine Dominanz des Ereignisses Stau zu erkennen(86% Stau, 14% stockender Verkehr); das zeigen die Abbildungen 6.5 und5.10 bis 5.12. Das scheint im Wesentlichen auf die unterschiedlichen De-finitionen der Ereignisgeschwindigkeiten zurückzuführen zu sein: währenddie DDG einen Stau bis zu einer Geschwindigkeit von 20 km/h definiert(vStau, DDG ≤ 20 km/h), gehören für den WDR Verkehrssituationen bis zueiner fahrbaren Geschwindigkeit von 30 km dazu (vStau, WDR ≤ 30 km/h).Entsprechend verschoben und in ihrer Ausdehnung wiederum verschiedensind die Definitionen des stockenden Verkehrs: 20 km/h < vStockend, DDG ≤50 km/h und 30 km/h < vStockend, WDR ≤ 45 km/h. Wegen der um 5 km/hhöher liegenden Schwelle für eine Ereigniserkennung beeinhaltet das DDG-Archiv mit 306.000 Meldungen auch insgesamt viermal mehr Meldungen alsdas WDR-Archiv (77.000 Meldungen).

77


Abb 72

Page 1

56%

90%

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

0bis10

30bis40

60bis70

90bis100

120bis130

150bis160

180bis190

210bis220

> 240

Lebensdauer einer Meldung [min]

Ant

eil a

m A

rchi

v

0%

20%

40%

60%

80%

100%

120%

Sum

men

häuf

igke

it de

r Mel

dung

en

(a) DDG

Abb 72

Page 1

21%

90%

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

0bis10

30bis40

60bis70

90bis100

120bis130

150bis160

180bis190

210bis220

> 240

Lebensdauer einer Meldung [min]

Ant

eil a

m A

rchi

v

0%

20%

40%

60%

80%

100%

120%

Sum

men

häuf

igke

it de

r Mel

dung

en

(b) WDR

Abbildung 6.4: Vergleich der Ereignisse (Stau und Stockender Verkehr zu-sammengefaßt) von DDG- und WDR-Archiv bezüglich ihrerDauer

78


0%

5%

10%

15%

20%

25%

30%

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10Ereignislänge in km

Ant

eil a

m A

rchi

v


(a) DDG

Abb 71

Page 1

0%

5%

10%

15%

20%

25%

30%

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10Ereignislänge in km

Ant

eil a

m A

rchi

v


(b) WDR

Abbildung 6.5: Vergleich der Ereignisse von DDG- und WDR-Archiv be-züglich ihrer Länge (räumliche Ausdehnung)

79


Vergleich der Lebensdauern Die stark erhöhte Zahl der Meldungen derDDG im Vergleich zum WDR ist zusätzlich auf das unterschiedliche Mel-dungsverhalten beider Anbieter zurückzuführen (siehe Abb. 6.4). Die DDGnimmt häufig Aktualisierungen hinsichtlich Ereignis oder Ereignislänge vor:über die Hälfte (56%) der Meldungen haben eine Lebensdauer von unter10 Minuten - die Detailauswertung zeigt ein Maximum bei 5 Minuten. DasGros der Meldungen (90%) weist eine Lebensdauer von unter 30 Minutenauf. Der WDR hält das Ereignis bzw. die Ereignislänge länger konstant:21% der Meldungen haben eine Lebensdauer zwischen 10 und 20 Minuten -die Detailbetrachtung zeigt ein Maximum bei 16 Minuten.

Vergleich der Ereignislänge (räumliche Ausdehnung) Geringfügi-gere Unterschiede zeigt der Vergleich der Ereignislänge (siehe Abb. 6.5). Inbeiden Archiven weist ein großer Teil der Meldungen (ca. 75%) eine Längevon bis zu 4 km auf. Während sich im DDG-Archiv dieser Anteil im We-sentlichen auf die Längen von 2 und 3 km mit einem Maximum bei 3 km(28%) konzentriert, verteilt er sich im WDR-Archiv zusätzlich stärker aufdie Ereignisse mit 1 und 4 km Länge; das Verteilungsmaximum der Mel-dungslänge liegt bei 2 km (25%).

Weitere Vergleiche zur Verteilung der Ereignisse beider Archive auf dieMonate, Wochentage und Stunden enthält Kapitel 5. Sie bestätigen die un-terschiedliche Verteilung der Ereignisse Stau und stockender Verkehr (Ab-bildungen 5.10 bis 5.12). Ansonsten sind - bedingt durch den allgemeingehaltenen Vergleichsansatz - nur geringe Differenzen erkennbar.

6.3.2 Exemplarischer Vergleich der Einzelereignisse

Nach dem allgemeinen Vergleich aller Meldungen werden die einzelnen Mel-dungen direkt gegenübergestellt. Diese Form des Vergleichs wird ausschließ-lich für einen Beispieltag und für eine ausgewählte Kante durchgeführt: ver-glichen werden die Meldungen des 06.09.2000, die die Kante Köln-Bocklemünd→ Köln-Lövenich (4,4 km) betreffen. Abbildung 6.6 zeigt die entsprechen-den Meldungen beider Archive am Zeitstrahl. Während der WDR an die-sem Tag ausschließlich Staumeldungen sendete, wurden von der DDG auchMeldungen über stockenden Verkehr ausgesendet. Im Wesentlichen deckensich die Meldungen, in beiden Archiven sind zwei große Meldungsblöcke zuerkennen: der Erste ungefähr zwischen 8 und 12 Uhr (er ist zwischen denbeiden Archiven um rund eine Stunde zeitversetzt) und der Zweite zwischen13:30 und 20 Uhr. Über den Tag betrachtet sind die Meldungen des WDR

80


im Vergleich zur DDG wesentlich intensiver: nicht nur wegen des gewähltenEreignisses, sondern auch bezüglich Dauer und Länge. Das wird sich in dernachfolgenden Betrachtung der resultierenden Fahrzeiten niederschlagen.

6.3.3 Exemplarischer Vergleich resultierender Fahrzei-ten

Aufbauend auf dem Vergleich der Einzelereignisse werden die aus den Mel-dungen resultierenden Fahrzeiten auf der Kante Köln-Bocklemünd → Köln-Lövenich am 06.09.2000 errechnet. Dies entspricht der Umsetzung der Mel-dungen innerhalb eines Dynamischen Zielführungssystems; die errechneteFahrzeit der meldungsbetroffenen Kanten ist die Basis für die anschlie-ßende Routenberechnung. Aus den Unterschieden der Archive ergeben sichzwangsläufig auch Unterschiede hinsichtlich der rekonstruierten Fahrzeitenauf den betroffenen Kanten - und entsprechend möglicherweise verschiedeneRouten.

Abbildung 6.7 zeigt die auf Basis der Meldungen von DDG und WDRerrechneten Fahrzeiten. Ohne Verkehrsbehinderungen wird für diese 4,4 kmlange Kante eine Fahrzeit von zwei Minuten benötigt. Durch die verschie-denen Meldungen ergeben sich über den Tag entsprechend unterschiedlicheFahrzeiten: Beide Archive führten für diesen Tag über einen Zeitraum vonknapp 11 Stunden (655 Minuten: vormittags zwischen 7:48 Uhr und 12:13Uhr sowie nachmittags zwischen 13:31 Uhr und 20:11 Uhr) zu errechnetenFahrzeiterhöhungen. Diese zeigen in ihrer Höhe aber nur geringe Überein-stimmungen: Lediglich in 134 der 655 Minuten, das heißt in 20% der Zeit,sind die resultierenden Fahrzeiten beider Archive identisch (Siehe Pfeile inAbb. 6.7). In 80% der Zeit weichen die errechneten Fahrzeiten voneinanderab. Dabei sind Differenzen von bis zu 16 Minuten (zwischen 15:00 und 15:12Uhr: DDG 2 Minuten, WDR 18 Minuten) zu verzeichnen.

6.3.4 Fazit

Der allgemeine Vergleich der Archive zeigt systematische Unterschiede hin-sichtlich der Definition und Generierung von Ereignissen (Ereignisgeschwin-digkeiten von Stau und stockendem Verkehr) und hinsichtlich der Ereig-nislebensdauern (Update-Verhalten der Datenanbieter). Ein detailliertererVergleich auf Basis der einzelnen Ereignisse bestätigt die Differenzen: Nurwenige Meldungen entsprechen einander. Diese Unterschiede haben signifi-kanten Einfluß auf die Fahrzeitberechnung durch Dynamische Zielführungs-systeme, von der wiederum die Routenwahl und resultierend der für den

81


20:00

08:30

09:00

11:00

13:00

15:00

17:00

19:00

08:00

10:00

12:00

14:00

16:00

18:00

07:30

20:30

09:30

10:30

11:30

12:30

13:30

14:30

15:30

16:30

17:30

18:30

19:30

1234 1 2 3 4

Behinderungslänge DDG [km] Behinderungslänge WDR [km]

Behinderungslänge DDG [km] Behinderungslänge WDR [km]1234 1 2 3 4

Abbildung 6.6: Meldungen von DDG und WDR zwischen Köln-Bocklemündund Köln-Lövenich am Freitag, 06.09.2000 (rot: Stau; oran-ge: stockender Verkehr)

82

6.4. Durchführung einer empirischen Qualitätsuntersuchung

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

20

07 08 09 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21Tageszeit

Fahr

zeit

[min

]

DDG

WDR

Abbildung 6.7: Aus den DDG- und WDR-Meldungen resultierende Fahr-zeiten auf der Kante Köln-Bocklemünd - Köln-Lövenich amFreitag, 06.09.2000

Nutzer umgesetzte Informations- und insbesondere der Fahrzeitvorteil ab-hängig sind.

Die absolute Bewertung des Verkehrsmeldungsanbieters gegen den realenVerkehrszustand ist also notwendig, um die Qualität der Meldungen für denEinsatz zur Dynamischen Zielführung bewerten zu können.

6.4 Durchführung einer empirischen Qualitäts-untersuchung

6.4.1 Vorgehensweise

Die Meldungsqualität wird gemäß der zielführungsspezifischen Definitionfür die Meldungen des SWR im Raum Stuttgart ermittelt. Abbildung 6.8zeigt die Vorgehensweise durch den schwarzen Pfad:

• Linker Bildteil: Zur Ermittlung von realen Fahrzeiten (Treal) auf Au-tobahnkanten werden Meßfahrten im Raum Stuttgart durchgeführt.

83


Realität Abbildungdurch Meldung

Meßfahrten

SynthetischeMeldung

Meldungs-archiv

gemeldeteFahrzeitTgemeldet

Meldungs-vergleich

realeFahrzeit

Treal

gesendeteMeldung

Fahrzeit-vergleich

DZF-spezifisch

allgemein

Meldungs-qualität

Abbildung 6.8: Vorgehensweise zur Untersuchung der Qualität von Ver-kehrsmeldungen

• Rechter Bildteil: Aus einem Meldungsarchiv des SWR werden denMessungen zeitlich entsprechende Meldungen (gesendete Meldung)entnommen. Sie werden gemäß Ereignisbeschreibung und -länge inFahrzeiten (Tgemeldet) überführt.

Der Vergleich beider Fahrzeiten je Kante und Zeitpunkt ergibt die zielfüh-rungsspezifische Meldungsqualität. Dabei werden zwei Fälle unterschiedenund getrennt betrachtet:

• Es lag eine Meldung vor („Meldung vorhanden“): Zunächst werdendie Fälle ausgewertet, in denen explizit eine Meldung vorlag. DieseMeldung wird auf ihre Qualität untersucht.

• Es lag keine Meldung vor („keine Meldung vorhanden“): Durch dasNichtvorhandensein einer Meldung wird „freier Verkehr“ auf der Straßeimpliziert - eine „Frei-Meldung“ wird nicht explizit gesendet. Da auchdiese Information fehlerhaft sein kann, wird sie ebenfalls qualitativbewertet.

Zusätzlich werden zwei weitere Betrachtungen durchgeführt:

• Qualitätsuntersuchung auf Basis des MeldungsvergleichsAnalog zu den Studien von BMW, DDG und WDR wird ein Mel-dungsvergleich auf Basis der Ereignisbeschreibung durchgeführt. Dazu

84


werden aus den realen Fahrzeiten (Treal) auf den Kanten Meldungensynthetisiert (Abb. 6.8: „synthetische Meldung). Die synthetische unddie gesendete Meldung werden in einem Meldungsvergleich gegenüber-gestellt. Auf diese Weise wird die allgemeine Meldungsqualität ermit-telt.

• Untersuchung der angegebenen GeschwindigkeitsschwellwerteFür die Kodierung sowie die Dekodierung von Verkehrsereignissen sindEreignisgeschwindigkeiten festgelegt, die die Zustände Stau, stocken-den und freien Verkehr voneinander abgrenzen. Diese Geschwindig-keiten werden bei der Generierung der Ereignisse festgelegt. Sie sinddamit fest mit den Daten verbunden, deren Interpretation ohne dieKenntnis dieser Schwellwerte theoretisch nicht möglich ist. Die seitensdes SWR angegebenen Ereignisgeschwindigkeiten sollen für einen wei-teren Qualitätstest mit den empirisch ermittelten Werten verglichenwerden.

Unter der Prämisse, daß die Meldungen die Realität korrekt abgebil-det haben, werden die Meldungs- bzw. Fahrzeitpaare nach gemelde-ten Meldungen gruppiert. Für die Repräsentanten einer Ereignisklassewerden über die gemessenen Geschwindigkeiten der Mittelwert und dieStandardabweichung ermittelt. Diese werden mit vom Datenlieferan-ten angegebenen Ereignisgeschwindigkeiten verglichen.

6.4.2 Meßaufbau

Für die Ermittlung der realen Fahrzeiten auf den Autobahnkanten wird ei-ne fahrzeugunabhängige Hardware eingesetzt: Ein GPS-gestütztes Systemermittelt und speichert während der Fahrt regelmäßig die Position des Fahr-zeugs in Verbindung mit der Zeit (Datum, Uhrzeit). Über eine Zuordnungder Meßpunkte zu den TMC-Punkten kann die Geschwindigkeit auf denTMC-Kanten ermittelt werden.

Technische Daten Es wird der GPS-Receiver „AG40Data“ der WISIGmbH (WISI (2002)) gewählt, der mit einem Datenlogger kombiniert wird- siehe Abbildung 6.9. Er enthält einen Empfängerbaustein („SmartGPS1“,CabTronix) mit RS232-Ausgang und wählbaren Datenprotokollen und wei-terhin einen GPS-Chipsatz („SIRFstarII“, U-blox AG: U-Blox (2002a)) mitje einem RAM- und Flash-ROM Speicherbaustein. Insgesamt können darauf5,6 Mbit Daten gespeichert werden.

85


3 Aufbau und Vorgehensweise 23

Die Spannungsversorgung findet über ein für den Zigarettenanzünder optimiertes Kabel mit zusätzlich gekoppeltem RS-232-Stecker statt. Die Loggerintervalle sind auf 1-Sekunden-Taktung voreingestellt. Sobald eine 12 Volt Spannung anliegt beginnt der Logger aufzuzeichnen, eine Bedienung durch den Fahrer ist nicht notwendig.

Abbildung 12: GPS-Logger AG40Data

Die Haftmagnete dieses Loggers zur Anbringung an der Fahrzeugkarosserie sind für eine Geschwindigkeit von bis zu 180 km/h zugelassen. Die Exaktheit der GPS-Position ist wie bei allen GPS-Empfängern auf eine Geschwindigkeit von 250 km/h geeicht. Voraussetzung dafür ist der direkte Sichtkontakt zum Himmel bzw. zu einer ausreichenden Anzahl von Satelliten.

Die Verwendung solcher Geräte findet unter normalen Umständen zur Positionsüberwa-chung und Zonenkontrolle von Mietwägen, Schienenfahrzeugen, Yachten oder im Flottenmanagement statt. Durch die elementare Aufmachung der Elektronikkomponen-ten lässt sich dieser Gegenstand obendrein für weitere Einsatzgebiete, wie z.B. zur Diebstahlsprävention mit Handyankopplung ausweiten.

Den Grundstein dieser Maus bildet der Empfängerbaustein „SmartGPS 1“ (Abbildung 13) des Schweizer Herstellers CabTronix16. Der „Smart GPS 1“ ist ein komplettes GPS-Empfängermodul mit RS-232 Ausgang und wählbaren Datenprotokollen. Die RS-232 ist eine häufig verwendete Schnittstelle und auch unter der Bezeichnung V.24 bekannt.

Das integrierte „TIM-Modul“ der Firma u-blox17 arbeitet mit einem GPS-Chipsatz der Bezeichnung „SiRFstar II“, der derzeit in den gängigsten GPS-Geräten verbaut ist. Er beinhaltet einen 8 Mbit Speicher-Baustein (Flash-ROM), wovon 2,4 Mbit die aktuelle

16 http://www.cabtronix.ch 17 http://www.u-blox.com/

Abbildung 6.9: GPS-Maus und integrierter Datenlogger „AG40Data“

Funktionsweise Sobald der GPS-Logger mit einer 12V-Spannung ver-sorgt ist, empfängt er im Sekundentakt die GPS-Signale gemäß dem NMEA-Protokoll (Köhne (2002)). Von dem gesamten empfangenen NMEA-Protokollzeichnet er ausschließlich diejenigen Protokollteile mit, die Position, Datum,Uhrzeit und Angaben über die Genauigkeit der Messung enthalten:

• GPGGA („Fix Data“), enthält HDOP-Wert und die Anzahl der erfaß-ten Satelliten,

• GPGLL („Position“), enthält die Position,

• GPRMC („Recommended Minimum Sentence“), enthält Position undZeit und

• GPVTG („Position over Ground“), enthält Position und Geschwindig-keit.

Diese Daten werden aus Gründen begrenzter Speicherkapazität zunächstbinär im GPS-Logger gespeichert, anschließend mittels einer geeignetenSoftware („u-Logger“ der UBLOX AG, U-Blox (2002b)) über die serielleSchnittstelle auf den PC geladen und dort in das NMEA-Format konver-tiert. Auf diese Weise können insgesamt ca. 100.000 Positionen, das heißt 28Stunden, aufgezeichnet werden. Empfängt der GPS-Logger kein Signal (z.B.im Tunnel), dann zeichnet er keine Daten auf. Somit wird der Speicherplatzoptimal ausgenutzt.

Genauigkeit Testmessungen ergaben, daß nach einem zwischen 5 und 45Sekunden liegenden Aufstartzeitraum („Time to First Fix“) der Genauig-keitsfehler des Gerätes bei freier Sicht zu mindestens vier Satelliten in über

86


3:4821:33:51

21:33:5521:33:59

21:34:0421:34:09

21:34:1521:34:2121:34:2521:34:2821:34:37

21:34:40

21:34:47

21:34:5021:34:52

21:34:5421:34:57

21:35:0021:35:04

21:35:08 21:35:12 21:35

Abbildung 6.10: Genauigkeit der Messungen am Beispiel einer Fahrt durchdas Stuttgarter Kreuz

90 Prozent der Fälle geringer als zwei Meter beträgt. Diese Werte wurdenerhoben durch den Vergleich mit einer digitalen Straßenkarte (TeleAtlas).Abbildung 6.10 zeigt am Beispiel der Durchfahrt des Stuttgarter Kreuzes,daß die Meßpunkte fast spurgenau mit der Karte übereinstimmen.

6.4.3 Ermittlung der Fahrzeiten und Meldungen

Ermittlung der realen Fahrzeit Für die Ermittlung der realen Fahr-zeiten werden Meßfahrten im Ballungsraum Stuttgart (Stuttgart (2004))durchgeführt. Dieser weist eine hohe Verkehrsbelastung, das heißt eine er-höhte Stauwahrscheinlichkeit, und eine repräsentative Verteilung der in-stallierten Meßsensorik, die die Verkehrsmeldungsqualität unmittelbar be-einflußt, auf. Auf den Autobahnen zwischen Ludwigsburg und Herrenberg(A81) sowie zwischen Pforzheim und Wendlingen (A8) (vgl. Abbildung 6.11)werden auf 44 TMC-Kanten zwischen März und Oktober 2004 Kantenmeß-werte generiert. Acht Berufspendler, die Wohn- und Arbeitsort im Ballungs-raum aufwiesen und für ihre Fahrten vorzugsweise die Autobahnen benut-zen, führten auf ihren Fahrten dazu jeweils einen GPS-Datenlogger mit.

Im Anschluß an die Fahrten werden aus den aufgezeichneten Daten desGPS-Loggers für die TMC-Kanten die Fahrzeiten ermittelt. Dazu werdendie sekündlich aufgezeichneten GPS-Meßpunkte vom Binärformat des Log-gers zurück in das NMEA-Format überführt. Aus den GPRMC-Datensätzen

87


Abbildung 6.11: Kanten im Ballungsraum Stuttgart (A8, A81) für die Er-mittlung der „realen“ Geschwindigkeiten

werden Datum, Uhrzeit und Geokoordinaten extrahiert, jedem Punkt wirdeine Punkt-ID zugefügt. Mittels einer geeigneten Software (Krämer (2004))werden die Meßpunkte visualisiert und den TMC-Punkten zugeordnet bzw.verworfen. Auf der Benutzeroberfläche, die in Abbildung 6.12 dargestelltist, werden dazu der reale Straßenverlauf, die Messpunkte und die TMC-Punkte dargestellt. Über eine „Drag&Drop“-Funktion kann der ausgewählteMeßpunkt auf den TMC-Punkt gezogen werden. In einer hinterlegten Da-tentabelle werden dabei den TMC-Punkten automatisch die Zeitattributedes zugefügten Meßpunktes zugeordnet. Anhand der Zeitattribute der be-grenzenden TMC-Punkte wird die reale Fahrzeit auf einem TMC-Abschnittberechnet.

Ermittlung der synthetischen Meldung Für den Vergleich auf Mel-dungsbasis wird die Fahrzeit gemäß den üblichen Geschwindigkeitsschwell-werten für Stau und stockenden und freien Verkehr (siehe Abb. 6.13) in eineMeldung transformiert.

Extraktion der Meldung aus dem Archiv Als Quelle für die zu be-wertenden Verkehrsmeldungen liegt ein Verkehrsmeldungsarchiv des Süd-westrundfunks für das Jahr 2004 vor, dessen Meldungen im Zuge der Mel-

88

6.5. Ergebnisse

Abbildung 6.12: Bedienoberfläche der Software zur Zuordnung der aufge-zeichneten Punkte zu den TMC-Punkten

dungsaufbereitung (Kap. 5) in kantengenaue Meldungen überführt wordenwaren. Zu den ermittelten Kantenfahrzeiten werden aus dem Archiv diezeitlich entsprechenden Meldungen extrahiert.

Ermittlung der gemeldeten Fahrzeit Aus den extrahierten Kanten-meldungen des SWR-Archivs werden die gemeldeten Fahrzeiten ermittelt.Dazu werden wiederum die in Abbildung 6.13 angeführten Ereignisgeschwin-digkeiten verwendet. Aus Ereignislänge und Ereignisgeschwindigkeit wirdfür jede Kante die Fahrzeit errechnet.

6.5 Ergebnisse

6.5.1 Anzahl der aufgenommenen Meßwerte

Insgesamt stehen durch die Befahrungen 3813 Kantenmeßwerte (reale Fahr-zeit) als Referenzwerte für die Ermittlung der Meldungsqualität zur Verfü-

89


v-Messungv < 30

v

Stau-Meldung

v = 15 km/h

v-Messung30 <= v < 60

Stockend-Meldung

v = 45 km/h

v-Messungv > 60

Keine Meldung("frei")

v = 110 km/h

SWR-Archiv

Messungen

15 30 45 60 110 0

Abbildung 6.13: Angewandte Geschwindigkeitsschwellwerte für die Umset-zung der Meldungen und der gemessenen Fahrgeschwindig-keiten

gung. Die Fahrten wurden überwiegend zu den Hauptverkehrszeiten durch-geführt, wie Abbildung 6.14 zeigt.

6.5.2 Zielführungsspezifische Meldungsqualität (Fahr-zeitvergleich)

Meldung vorhanden Es werden 261 Fahrzeitpaare des Typs „Meldungvorhanden“ ausgewertet (Vergleich der realen und gemeldeten Fahrzeit). DasErgebnis zeigt Abbildung 6.15(a): Lediglich 8% der Meldungen bilden dieKantenfahrzeit annähernd korrekt, das heißt mit einer Differenz von weni-ger als 10%, ab (vgl. Marke A in Abb. 6.15(a)). 20% der Meldungen weiseneine Differenz von bis zu 40 Prozent auf (Marke B). Für die Fehlerklassezwischen 40 und 70% zeigt die Abbildung eine deutliche Erhöhung und einlokales Maximum (Marke C): 15% der Meldungen bilden die Geschwindig-keit mit einem Fehler von 50-60% ab. Schließlich weisen 24% sogar einenFehler von über 90% auf (Marke D). Gemäß Formel 6.3 ergibt sich einedurchschnittliche Fahrzeitdifferenz FZD von

FZD =1

261∗

(261∑i=1

FZDi

)= 65% (6.3)

Entsprechend beträgt die durchschnittliche Meldungsqualität der untersuch-ten 261 Meldungen

VMQ = 1− FZD = 35% (6.4)

Keine Meldung vorhanden Für die Auswertung der restlichen Fahr-zeitpaare (keine Meldung vorhanden) stehen 3.552 Meßwerte zur Verfügung.

90

6.5. Ergebnisse

0%

2%

4%

6%

8%

10%

12%

14%

16%

00bis01

02bis03

04bis05

06bis07

08bis09

10bis11

12bis13

14bis15

16bis17

18bis19

20bis21

22bis23

Tageszeit

Ant

eil a

n de

n M

eßfa

hrte

n

Abbildung 6.14: Verteilung der Messfahrten über der Tageszeit

Die Ergebnisse zeigt Abbildung 6.15(b): knapp 60% der (nicht vorhande-nen) „Frei-“Meldungen bilden die Fahrzeit auf den Kanten im Rahmen einer10%igen Toleranz korrekt ab (Marke E). Fast alle „Frei-“Meldungen weiseneine Fahrzeitdifferenz von unter 50% auf (Marke F). Die durchschnittlicheFahrzeitdifferenz beträgt gemäß Formel 6.3 13%, die durchschnittliche Mel-dungsqualität dementsprechend 87%.

Die Qualität der „Nicht-Meldungen“ ist damit bedeutend besser. Da essich aber in Wirklichkeit hier gar nicht um Meldungen handelt (es gibt inDeutschland keine expliziten Freimeldungen, wie sie beispielsweise in Japanausgestrahlt werden), wird diese Gruppe nicht weiter betrachtet.

6.5.3 Allgemeine Meldungsqualität (Meldungsvergleich)

Analog zur Bewertungsmethodik der DDG-Studie wird ein Vergleich aufMeldungsbasis durchgeführt. Er ergibt eine Detektionsrate von 90%, dasheißt, 90% der realen Verkehrssituationen wurden, ungeachtet der Überein-stimmung des Ereignisstextes, „korrekt“ abgebildet. In 3% wurde die Situa-tion freien Verkehrs fälschlich durch eine Meldung abgebildet; in weiteren7% der Fälle wurde eine reale Behinderung nicht gemeldet, was sich überdie Kennziffern nicht ausdrücken läßt. Das ergibt eine Fehlalarmrate von10%. Abbildung 6.16 stellt das Ergebnis dar.

91


Diagr. Delta_T Typ 1 (Kl. 0,1)

Page 1

A8%

3% 5% 4%

11%

C15% 14%

9% 7%

D24%

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

0 -<10%

20-<30%

40-<50%

60-<70%

80-<90%

Fahrzeitdifferenz

Ant

eil a

n de

n M

eßfa

hrte

n

0%

20%

40%

60%

80%

100%

120%

B20%

Kum

ulie

rte H

äufig

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der F

ahrz

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iffer

enz

(a) Fall „Meldung vorhanden“: Die durchschnittliche Differenz zwischengemeldeter und realer Fahrzeit beträgt 65%

Diagr. Delta_T Typ2 (Kl.2)

Page 1

E58%

24%

9%7%

2%0% 0% 0% 0% 0%

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

0 -<10%

20-<30%

40-<50%

60-<70%

80-<90%

Fahrzeitdifferenz

Ant

eil a

n de

n M

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n

0%

20%

40%

60%

80%

100%

120%F

20%K

umul

ierte

Häu

figke

it de

r Fah

rzei

tdiff

eren

z

(b) Fall „keine Meldung vorhanden“: Die durchschnittliche Differenzzwischen gemeldeter und realer Fahrzeit beträgt 13%

Abbildung 6.15: Ergebnisse des Fahrzeitvergleichs

92

6.5. Ergebnisse

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

spezifische "Fehlalarmrate"

spez

ifisc

he "D

etek

tions

rate

"

II.3

II.2 II.1

I.1

I.2

I.3

SWR

Abbildung 6.16: Ergebnis der Qualitätsuntersuchung des SWR verglichenmit den Ergebnissen der Studien von BMW, DDG undWDR („Meldungsvergleich“)

6.5.4 Überprüfung der Ereignisgeschwindigkeiten

Der Vergleich aus angegebenen und empirisch ermittelten Ereignisgeschwin-digkeiten zeigt erhebliche Unterschiede (siehe Abb. 6.17):

• Während der SWR eine Geschwindigkeitsbandbreite von 0 bis 30km/h (Mittelwert: 15 km/h) für das Ereignis „Stau“ angibt, ergebendie Messungen einen Mittelwert von 56 km/h ± 33 km/h (23...89km/h).

• Für stockenden Verkehr werden statt der angegebenen 30 bis 60 km/h(Mittelwert 45 km/h) tatsächlich 77 km/h ± 34 km/h (43...111 km/h)ermittelt.

• Der freie Verkehr beginnt laut Angaben ab einer Geschwindigkeit von60 km/h und wird in seinem Mittelwert zu 107 km/h ermittelt.

Das Ergebnis beruht auf der Prämisse, daß die Meldungen des SWR korrektwaren, das heißt optimale Meldungsqualität aufwiesen. Die deutlichen Un-terschiede sind ein Indiz für die Fehlerhaftigkeit dieser Annahme. Sie deutendurch ihre großen Werte der Standardabweichung (jeweils über 30 km/h)aber auch auf eine generelle Nicht-Linearität zwischen Geschwindigkeit undMeldung hin und stellen somit die angegebenen Ereignisgeschwindigkeitenin Frage.

93


ErgebnisseEmpirische Messungen

110 120100908060 7050403020100

SWRBaden-Württemberg Stau stockend frei

56 77 107

130 km/h

Abbildung 6.17: Empirisch ermittelte Geschwindigkeitsschwellwerte

6.6 FazitVerglichen mit den Ergebnissen der angeführten Studien von DDG, BMWund WDR zeigen die Untersuchungsergebnisse ähnliche bzw. hinsichtlichder Detektionsrate sogar bessere Ergebnisse. Die Qualität der Meldungendes SWR ist gemäß der bisherigen Bewertungsmethodik (Meldungsvergleichanhand von Detektions- und Fehlalarmrate) sehr hoch.

Die weiteren Untersuchungen zur zielführungsspezifischen Meldungsqua-lität (Fahrzeitvergleich) zeigen ein anderes Bild: die zielführungsspezi-fische Meldungsqualität, abgeleitet aus der durchschnittlichen Differenzzwischen gemeldeter und realer Fahrzeit, beträgt lediglich 35%.

Bei der Interpretation der Ergebnisse des Fahrzeitvergleichs ist zu be-achten, daß sich der Vergleich zwischen Meldung und Realität auf die TMC-Kanten bezog - die Meldungen waren dafür in ihre Kantenbestandteile auf-getrennt worden - und nicht auf die gesamten Meldungen. Dies ist im Hin-blick auf die Funktionalität der Dynamischen Zielführung ein sinnvolles Vor-gehen. Der hohe ermittelte Meldungsfehler ist vor diesem Hintergrund zuinterpretieren und stellt die mittels des Meldungsvergleichs ermittelte hoheMeldungsqualität des SWR hinsichtlich Detektions- und Fehlalarmrate - diefür den Hörer der Meldungen relevant ist - nicht in Frage. Die unterschied-lichen Ergebnisse beider Bewertungsansätze verdeutlichen schließlich aberdie Wichtigkeit der spezifischen Betrachtung der Meldungsqualität vor demHintergrund der Dynamisierung von Zielführungssystemen. Sie zeigen, daßder Einsatz von Verkehrsmeldungen zur Dynamisierung von Zielführungs-systemen besondere Ansprüche an deren Qualität stellt.

Welche Nutzeneffekte und insbesondere Fahrzeitvorteile Dynamische Ziel-führungssysteme heute, auf Basis von Meldungen mit diesem zielführungs-spezifisch ermittelten Qualitätswert, realisieren können, das heißt, ob sicheine TMC-dynamisierte Zielführung heute „lohnt“, werden die Untersuchun-gen der Kapitel 8 und 9 zeigen.

94

Kapitel 7

Auswahl vonUntersuchungsverbindungen

7.1 Analyse der Pendlerbewegungen imBundesgebiet

Pendlerbewegungen im deutschen Bundesgebiet sind in zahlreichen Untersu-chungen hinsichtlich zurückgelegter Distanzen und räumlicher Verflechtun-gen analysiert worden. Eine Untersuchung des Bundesamtes für Bauwesenund Raumplanung (BBR (2005)) ermittelte Pendlerverflechtungen auf Ba-sis der sozialversicherungspflichtig Beschäftigten (BfA (2004)). Die Ergeb-nisse sind im Raumordnungsbericht 2005 mittels der Grafik in Abbildung7.1 veröffentlicht. Sie zeigen (durch die orangefarbenen Verbindungslinien)ein erhöhtes Pendleraufkommen in den Ballungsräumen Rhein-Main undRhein-Ruhr sowie im Stuttgarter Raum. Die Agglomerationen Hamburg,Berlin und München weisen ebenso hohe Pendlerströme auf.

Spiekermann kommt in seinen Untersuchungen (Spiekermann (1997),Spiekermann (2001)) zu vergleichbaren Resultaten: Abbildung 7.2 zeigtdie Korridore der die Kreisgrenzen überschreitenden Pendlerfahrten im Bun-desgebiet. Die Höhe der Oberfläche an einem Ort zeigt die Zahl der diesenOrt durchfahrenden Pendlerfahrten an. Trotz der Suburbanisierung von Ar-beitsplätzen haben die Großstädte ihre Dominanz als Ziele der Pendlerbe-wegungen behalten. Zusätzlich werden zahlreiche Mittelstädte als kleinereArbeitsplatzzentren sichtbar. Kleinere Korridore zwischen einigen der größ-ten Städte zeigen das Phänomen der Wochenendpendler.

95

7. Auswahl von Untersuchungsverbindungen

M�� !��,��

��

Ulm

Bonn

Kiel

Köln

Mainz

Liège

Essen

Praha

Erfurt

Berlin

Kassel

Bremen

Zürich

Potsdam

Rostock

Cottbus

DresdenLeipzig

Hamburg

München

Mannheim

Schwerin

Halle/S.

Hannover

Chemnitz

Nürnberg

Szczecin

Innsbruck

MagdeburgAmsterdam

Bielefeld

Wiesbaden

Stuttgart

Düsseldorf

Strasbourg

Luxembourg

Saarbrücken

Freiburg i.Br.

Dortmund

Frankfurt/M.

Pendlerverflechtungen

© B

BR

Bon

n 20

04

100 km

Verbandsgemeinden, Stand 30. 6. 2003Quelle: Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung in der Bundesagentur für ArbeitDatengrundlage: Pendlerverflechtungsmatrix 2003

Oberzentrum

Mittelzentrum

sonstige Gemeinde

Pendlerverflechtungen zwischen Gemeindennach der Anzahl der Pendler 2003

200 bis unter 500

500 bis unter 1 000

1 000 bis unter 2 000

2 000 und mehr

Anmerkung:Zur besseren Vergleichbarkeit werden die Daten auf der Ebene von Gemeinden und Gemeindeverbänden dargestellt (z.B. Ämter in Schleswig-Holstein,Samtgemeinden in Niedersachsen, Verbandsgemeinden in Rheinland-Pfalz, Verwaltungsgemeinschaften in Baden-Württemberg). Hier wird dieBezeichnung Verbandsgemeinden verwendet.

bis unter 5

5 bis unter 10

10 bis unter 15

15 bis unter 20

20 und mehr

Anteil der Pendler mit mehr als 50 km Pendeldistanz anallen SV-Beschäftigten 2003 in %

Abbildung 7.1: Pendlerverflechtungen im deutschen Bundesgebiet gemäßBBR (Quelle: BBR (2005))

96

7.1. Analyse Bendlerbewegungen im Bundesgebiet

Berufspendler in Deutschland

Die Binnenpendler innerhalb eines Kreises sind nicht berücksichtigt. Die Höhe der Oberfläche an einem Ort zeigt die Zal der diesen Ort durchfahrenden Pendlerfahrten an. Trotz der Suburbanisierung von Arbeitsplätzen haben die Großstädte ihre Dominanz als Ziele der Pendlerbewegungen behalten. Zusätzlich werden zahlreiche Mittelstädte als kleinere Arbeitsplatzzentren sichtbar. Für die Verdichtungsräume lassen sich unterschiedliche Muster der Pendlerverflechtungen erkennen: - In monozentrischen Stadtregionen wie Hamburg oder München und den meisten

Mittelstädten laufen die Pendlerströme aus dem Umland auf die Stadtzentren zu. - In polyzentrischen Stadtregionen wie Frankfurt werden neben dem noch dominierenden

Stadtzentrum weitere Ziele der Pendlerfahrten, in denen ebenfalls ein signifikantes Arbeitsplatzangebot vorhanden ist, sichtbar.

- In eher dispersen Stadtregionen wie dem Ruhrgebiet ist fast kein hierarchisches Muster von Pendlerbeziehungen zu erkennen.

Kleinere Korridore zwischen einigen der größten Städte zeigen das Phänomen der Wochenendpendler. Deren Aufkommen liegt beispielsweise bei etwa 2.500 Pendlern zwischen Hamburg und Berlin und etwa 1.600 Pendlern zwischen München und Frankfurt. Zahlreiche weitere Wochenendpendler wohnen in den dortigen Umlandgemeinden.

Abbildung 7.2: Pendlerströme im deutschen Bundesgebiet nach Spieker-mann (Quelle: Spiekermann (1997))

Die Untersuchungen des BBR und von Spiekermann sowie auch die vonMotzkus (vgl. Motzkus (2002), Motzkus (2003a), Motzkus (2003b)) zei-gen weiterhin, daß Pendler in Abhängigkeit von der Raumstruktur verschie-dene Distanzen zurücklegen. Unterschieden wird zwischen monozentrischenund polyzentralen Raumstrukturen:

• Monozentrische Regionen weisen eine hohe Konzentration der Be-schäftigung auf engem Raum auf, das Umland bietet kaum Beschäfti-gung. Diese Struktur bedingt eine radiale, kernstadtorientierte Pend-lerausprägung mit hohen Distanzen (um 100 km). Beispiele für mo-nozentrische Regionen sind Hamburg, Berlin und München.

• Polyzentrale Regionen weisen eine gleichmäßige Verteilung von Wohn-standorten im Umland auf, die Arbeitsplätze teilen sich auf verschie-dene Städte auf. Diese Struktur verursacht radiale Verflechtungen vonOber- und Mittelzentren mit kurzen Distanzen. Beispiele für polyzen-trische Regionen sind das Rhein-Ruhr- und das Rhein-Main-Gebietund - aufgrund seiner einzigartigen Verteilung der Arbeitsplätze auchauf kleinere umliegende Orte - der Stuttgarter Raum.

97


In Abbildung 7.1 sind die Pendlerdistanzen durch die verschiedenenGrünfärbungen indiziert: In den monozentrischen Gebieten Münchens, Ber-lins und Hamburgs sowie in den nordöstlichen, gering besiedelten Bundes-ländern betragen die zurückgelegten Wege zu einem großen Teil über 50km. In den polyzentralen Regionen der genannten Ballungsräume sowie inden westlichen Bundesländern sind sie tendenziell geringer. Entsprechendwird für diese Arbeit eine Einteilung der Pendlerdistanzen in kurze (bis zu50 km), mittlere (50 bis 100 km) und lange (größer 100 km) Verbindungenbzw. Routen vorgenommen.

Die identifizierten Pendlerverbindungen werden den Ballungsräumen zu-geordnet. Abbildung 7.3 zeigt die Aufteilung des Bundesgebietes in Agglo-merationen, Verdichtungsräume und agglomerationsferne Räume gemäß ei-ner Definition der Rahmenrichtlinie für die integrierte Netzgestaltung (RIN:FGSV (2003b)).

Auf der Basis dieser Kenntnisse wird es möglich sein, Untersuchungs-verbindungen auszuwählen, die Pendlerverbindungen verschiedener Längenund Lagen typisch abbilden.

7.2 Einleitende Überlegungen zur Untersuchungvon Netzauslastung und -dichte

Mögliche Nutzeneffekte durch Dynamische Zielführung auf einer Verbindungwerden beeinflußt durch die Lage und die Stärke der Behinderung auf derNormalroute, durch die Existenz und Qualität existierender Alternativrou-ten und wiederum durch deren Behinderungen. Alle weiteren Behinderungenund Kanten sind irrelevant. Die beiden Einflußfaktoren „Netzauslastung“und „Netzdichte“ sind damit stark abhängig von der betrachteten Start-Ziel-Beziehung. Abbildung 7.4 gibt dazu ein Beispiel: Auf der Normalroutezwischen Düsseldorf und Köln erhöhte sich am 25.02.2000 um 07:30 Uhrdie Fahrzeit bedingt durch stockenden Verkehr um 17 Minuten (49 statt 32Minuten). Dementsprechend konnte - unter Beachtung aller weiteren Be-hinderungen - ein Netz der zwischen Düsseldorf und Köln innerhalb von 49Minuten befahrbaren Straßenkanten ermittelt werden. Es hat eine durch diekonvexe Hülle der Außenknoten gebildete Fläche von 1.760 qkm und enthält349 km Autobahnen sowie 50 Knoten. Für eine Situation am 07.09.2000, andem ein größerer Abschnitt wesentlich heftiger behindert war (Fahrzeiter-höhung auf der Normalroute statt 32 Minuten staubedingt 64 Minuten),

98

7.2. Einleitende Überlegungen zur Netzauslastung und -dichteRIN Rahmenrichtlinie für die integrierte Netzgestaltung Stand 12.06.2003

Seite 18 von 105

Abbildung 3: Raumordnungspolitischer Orientierungsrahmen (Agglomerationen, Verdich-

tungsräume, Zentren mit überregionaler Ausstrahlung und agglomerations-ferne Räume), aus [?] (Raumordnungsbericht der Bundesregierung?)

Abbildung 7.3: Ballungsräume im deutschen Bundesgebiet (Quelle: FGSV(2003b))

99


ergibt sich ein bedeutend größeres Netz mit einer Fläche von 4.241 qkm,1.314 km Autobahn und 149 Knoten.

Ein weiteres Beispiel, das den Einfluß der Lage der Behinderung aufder Normalroute verdeutlicht, ist eine den Elbtunnel durchlaufende Rou-te. Ist eine kleine Behinderung auf genau diesem Tunnelabschnitt gelegen,dann wird sich kein Alternativroutennetz aufspannen lassen. Das ist erst abgroßen Behinderungen möglich. Anders ist das aber, wenn die Behinderungeinem der anderen Abschitte der Normalroute angehaftet ist; dann läßt sichbei derselben kleinen Behinderung bereits ein Alternativroutennetz bilden.

Da eine derartige Untersuchung für alle möglichen Start-Ziel-Beziehungendes Bundesgebietes nicht Gegenstand dieser Arbeit sein kann, wird einpauschaler Ansatz gewählt. Dementsprechend wird in diesem Kapitel dasdeutsche Straßennetz allgemein auf seine Auslastung (behinderungsbeding-te Fahrzeiterhöhungen) und auf seine Dichte (die Verfügbarkeit von Alter-nativrouten) untersucht. Eine Klassifikation bezüglich dieser Kenngrößenermöglicht später eine gezielte Auswahl von Untersuchungsverbindungen.

Da die Existenz einer Behinderung (auf der Normalroute) die Grund-voraussetzung für die Realisierung von Fahrzeit- und Informationsvorteilenist, zusätzlich für einen Fahrzeitvorteil sogar eine Alternativroute existie-ren muß, wird auf Basis dieser Untersuchungen zu Behinderungen und Al-ternativrouten weiterhin eine bundesweite erste Abschätzung potentiellerNutzeneffekte (durch Ideale Zielführung) durchgeführt.

7.3 Untersuchungen zur NetzauslastungDie Auslastung des Netzes wird auf Basis der Verkehrsmeldungen des DDG-Archivs aus dem Jahr 2000 ausgewertet. Dazu wird das Meldungsarchiv auf-bereitet. Anschließend werden zunächst die Behinderungsstunden errechnetund dann die Behinderungen in resultierende Fahrzeiterhöhungen auf denKanten des deutschen Autobahnnetzes überführt.

7.3.1 BehinderungsstundenAuf Basis der Meldungen (Ereignis) und der jeweiligen Meldungsdauer wirddie Anzahl der Behinderungsstunden im Jahr 2000 errechnet. Es ergebensich für das deutsche Autobahnnetz auf Basis des DDG-Archivs rund 250.000Behinderungsstunden (Stau und stockender Verkehr). Der weitaus größteTeil davon entfällt auf Nordrhein-Westfalen (über 74.000 Behinderungsstun-den, das entspricht 30%; davon 46.000 Staustunden) sowie auf die Länder

100

7.3. Untersuchungen zur Netzauslastung

(a) 25.02.2000

(b) 07.09.2000

Abbildung 7.4: Netz der Alternativrouten (orange) bei unterschiedlichenBehinderungssituationen (rot) der Normalroute (grün)

101


Baden-Württemberg, Hessen und Bayern (insgesamt weitere 45%). In denneuen Bundesländern wurden kaum Behinderungen gemeldet und entspre-chend eine geringe Anzahl an Behinderungsstunden ermittelt. Dieses Er-gebnis korreliert mit den von Theis (2002) veröffentlichten Werten (37.000Staustunden in Nordrhein-Westfalen), denen ein vergleichbarer Auswertungs-ansatz, aber andere Verkehrsdaten zugrunde liegen (Meldungsarchiv derPolizei).

7.3.2 Fahrzeiterhöhungen am Beispiel einer Kante

Aus den Meldungen werden die resultierenden Fahrzeiterhöhungen zunächstam Beispiel der Kante Köln-Bocklemünd → Köln-Lövenich ermittelt. Füreinen Beispieltag (Freitag, 06.09.2000) werden aus dem aufbereiteten DDG-Archiv die Meldungen auf dieser Kante entnommen: Zwischen 7 und 21 Uhrwar die Kante an diesem Tag insgesamt knapp 11 Stunden behindert. DieBehinderungen werden gemäß ihres Ereignisses (Ereignisgeschwindigkeit)und ihrer Länge in Fahrzeiterhöhungen überführt.

Abbildung 7.5 zeigt die Ergebnisse: Die freie Fahrzeit beträgt auf der4,4 km langen Kante 2 Minuten. Durch gemeldete Behinderungen kam eszu Erhöhungen der Fahrzeit auf bis zu 17,5 Minuten, das entspricht einerFahrzeiterhöhung um 775%. Im Mittel ergibt sich für den betrachteten Tagauf der Kante eine Fahrzeiterhöhung von 5,3 Minuten (265%).

7.3.3 Durchschnittliche Fahrzeiterhöhungen im Netz

Die am Beispiel der Kante Köln-Bocklemünd → Köln-Lövenich durchge-führte Betrachtung wird entsprechend für alle Kanten des Netzes für dasgesamte Jahr 2000 vollzogen. Um eine statistisch belastbare Gesamtaussa-ge über die Auslastung jeder Netzkante bzw. deren Fahrzeiterhöhung ge-nerieren zu können, werden für jede Kante die Tageswerte zu einem Jah-resdurchschnitt verrechnet. Dazu werden zunächst die Behinderungen zustündlichen Durchschnittswerten (durchschnittliche prozentuale Fahrzeiter-höhung FZE) zusammengefaßt: es entstehen je Kante für das gesamte Jahr2000 8.760 Werte (365 Tage mit je 24 Stundenwerten).

Durchschnittliche Fahrzeiterhöhungen zur Hauptverkehrszeit Dadie späteren Untersuchungen der Fahrzeit- und Informationsvorteile für dieNutzergruppe der Berufspendler durchgeführt werden wird, sind primär dieBelastungen der entsprechenden werktäglichen Hauptverkehrszeiten von In-teresse. Dementsprechend werden für jede Kante des Autobahnnetzes die

102


0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

20

07 08 09 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21Tageszeit

Fahr

zeit

[min

]

Abbildung 7.5: DDG-basierte Fahrzeit auf der Kante Köln-Bocklemünd =>Köln-Lövenich am Freitag, 06.09.2000

werktäglichen Behinderungen (194 Tage) zwischen 7 und 9 Uhr sowie 15und 18 Uhr (5 Stunden) zu einer durchschnittlichen prozentualen Fahrzeit-erhöhung zur Hauptverkehrszeit zusammengefaßt:

FZEHVZ[%] =1

194∗

194∑j=1

15∗

(8 Uhr∑

i=7 Uhr

FZEi,j +9 Uhr∑

i=8 Uhr

FZEi,j+

16 Uhr∑i=15 Uhr

FZEi,j +17 Uhr∑

i=16 Uhr

FZEi,j +18 Uhr∑

i=17 Uhr

FZEi,j

)(7.1)

Die Präsentation der Resultate erfolgt vorzugsweise in grafischer Form.Um die Ergebnisse im Netzgraphen visualisieren zu können, wurden für jedeKante die Werte für beide Richtungen zusammengefaßt und die Werte infünf Klassen eingeteilt (durchschnittliche Fahrzeiterhöhung <11, 11-25, 26-50, 51-100, >100 %). Abbildung 7.6 zeigt das Ergebnis. Auffällig sind - wiedurch eine zuvor durchgeführte Untersuchung der Meldungshäufigkeiten zuerwarten war - die Fahrzeiterhöhungen in den Ballungsräumen Rhein-Main,Rhein-Neckar und insbesondere Rhein-Ruhr (siehe auch Detailabbildung7.7) und in den Agglomerationen Stuttgarts, Münchens und Hamburgs.

103


Abbildung 7.6: Prozentuale Fahrzeiterhöhungen im deutschen Auto-bahnnetz zur Hauptverkehrszeit auf Basis des DDG-Meldungsarchivs des Jahres 2000 (Erhöhungen der Fahrzeit- blau: <11%, gelb: 11-25%, orange: 26-50%, rot: 51-100%,schwarz: >100%)

104


(a) Hauptverkehrszeit (werktags, 7-9 und15-18 Uhr)

(b) Mittagszeit (werktags 11-13 Uhr)

Abbildung 7.7: Prozentuale Fahrzeiterhöhungen im Ballungsraum Rhein-Ruhr auf Basis des DDG-Meldungsarchivs des Jahres 2000(Erhöhungen der Fahrzeit - blau: <11%, gelb: 11-25%, oran-ge: 26-50%, rot: 51-100%, schwarz: >100%)

Durchschnittliche Fahrzeiterhöhungen zur Nebenverkehrszeit Ent-sprechend der Hauptverkehrszeit wird aus Vergleichsgründen eine Auswer-tung für die Nebenverkehrszeit (11 bis 13 Uhr) vorgenommen:

FZENVZ[%] =1

194∗

194∑j=1

12∗

(12 Uhr∑

i=11 Uhr

FZEi,j +13 Uhr∑

i=12 Uhr

FZEi,j

)(7.2)

Abbildung 7.7 zeigt am Beispiel des Rhein-Ruhr-Gebietes den direkten Ver-gleich zwischen Haupt- und Nebenverkehrszeit. Zur Nebenverkehrszeit sinderheblich weniger Kanten betroffen. Auch die Wirkungen sind moderater:Fahrzeiterhöhungen von mehr als 100% sind mittags nicht zu verzeichnen.Dieser Vergleich zeigt die Ausnahmestellung der Hauptverkehrszeiten be-züglich der Netzauslastung.

105


24,7%

15,0%

11,1%

9,0%

7,9%

6,8%

6,7%

4,9%

4,7%

4,6%

3,7%

3,3%

0,6%

0% 5% 10% 15% 20% 25% 30%

Nordrhein-Westfalen

Hessen

Baden-Württemberg


Saarland

Bayern

Rheinland-Pfalz

Thüringen



Sachsen

Sachsen-Anhalt


Durchschnittliche prozentuale Fahrzeiterhöhung pro km zur Hauptverkehrszeit

Abbildung 7.8: Prozentuale Fahrzeiterhöhungen zur Hauptverkehrszeitnach Bundesländern

Durchschnittliche Fahrzeiterhöhungen nach Bundesländern Eineweitere Auswertung der Fahrzeiterhöhungen zu den Hauptverkehrszeiten er-folgte nach Bundesländern, indem die Behinderungszeiten auf die Netzlängebezogen wurden. Abbildung 7.8 zeigt, daß Nordrhein-Westfalen im Landes-vergleich mit 25% Fahrzeiterhöhung je km einen Spitzenwert aufweist. Auchdie Länder Hessen und Baden-Würtemberg zeigen Werte über 10%. Gerin-ge Fahrzeiterhöhungen (unter 5%) sind in den neuen Bundesländern undNiedersachsen zu verzeichnen.

7.4 Untersuchungen zur NetzdichteDie zweite Voraussetzung zur Realisierung eines Fahrzeitvorteils bestehtin der Existenz einer Alternativroute. Anhaltspunkte für die Existenz vonAlternativrouten soll die Untersuchung der Netzdichte liefern.

7.4.1 Definition der NetzdichteUm Aussagen zur Existenz von Alternativrouten treffen zu können, wur-den die Kriterien Netzdichte, Knotendichte, Knotengrad, Kantenlänge, Er-

106

7.4. Untersuchungen zur Netzdichte

reichbarkeit (Jäger (2001)) und Maschigkeit zur Analyse des Straßennetzesüberprüft: Die Untersuchung zeigte, daß die Netzdichte ein geeignetes undausreichendes Kriterium zur Beschreibung der Existenz von Alternativrou-ten darstellt. Durch die weiteren Untersuchungen konnten keine zusätzlichenErkenntnisse gewonnen werden.

Die Netzdichte (ρNetz), die auch als Kantendichte bezeichnet wird, lieferteine Aussage, wieviele Straßenkilometer ein Gebiet aufweist und wird defi-niert als die Summe der im Gebiet liegenden Kantenlängen (L) pro Fläche(A) des Gebietes:

ρNetz =∑

LKante

AGebiet

[km/qkm] (7.3)

Sie wird nachfolgend genutzt, um Aussagen zur Existenz möglicher Al-ternativrouten treffen zu können.

7.4.2 Die Netzdichte im deutschen Autobahnnetz

Für die Untersuchung der Netzdichte des deutschen Autobahnnetzes wirddas LCL-basierte Netzmodell verwendet (Kap. 5). Es wird - getrennt für diedeutschen Bundesländer - visuell und rechnerisch hinsichtlich seiner Netz-dichte ausgewertet.

Bereits der visuelle Eindruck läßt die sehr heterogene Netzdichte insAuge fallen, insbesondere durch die Ballungsräume des westlichen und süd-westlichen Bundesgebietes: Rhein-Ruhr („Ruhrgebiet“: 5,3 Mio. Einwohnerauf 4.435 qkm; RVR (2005)), Rhein-Main (2,2 Mio. Einwohner auf 2.458qkm; PVF (2005)) und Rhein-Neckar (rund 1 Mio. Einwohner auf rund1.000 qkm; RND (2005)).

Dieser Eindruck wird durch eine rechnerische Auswertung auf Basis derBundesländer bestätigt: Abbildung 7.9 zeigt die Werte ihrer jeweiligen Netz-dichte. Bei den Berechnungen wurden Berlin, Hamburg und Bremen nichtgesondert betrachtet, sondern in eines der angrenzenden Bundesländer bzw.das umgebende Bundesland eingegliedert. Einen weiteren Sonderfall stelltdas Saarland dar: wegen seiner kleinen Grundfläche weist es eine untypischhohe Netzdichte auf und wird nachfolgend nicht weiter betrachtet. In denrestlichen Bundesländern schwankt die Netzdichte zwischen 0,015 und 0,064km/qkm (Faktor 4). Als Bundesländer mit hoher Netzdichte sind Nordrhein-Westfalen (0,064 km/qkm), Hessen (0,045 km/qkm) und Rheinland-Pfalz(0,042 km/qkm) anzusehen. Als Bundesländer mit sehr geringer Netzdich-te sind Thüringen (0,018 km/qkm), Sachsen-Anhalt (0,016 km/qkm) und(Mecklenburg-Vorpommern (0,015) zu nennen.

107


0,018

0,034

0,045

0,064

0,092

0,042

0,032

0,029

0,029

0,028

0,025

0,015

0,016

0,00 0,02 0,04 0,06 0,08 0,10 0,12


Sachsen-Anhalt

Thüringen

Sachsen



Baden-Württemberg

Bayern


Rheinland-Pfalz

Hessen

Nordrhein-Westfalen

Saarland

Netzdichte [km/qkm]

Abbildung 7.9: Netzdichte der deutschen Bundesländer

Vor diesem Hintergrund scheint lediglich in Nordrhein-Westfalen, Hessenund Rheinland-Pfalz bei einer Behinderung ein Netz von Alternativroutenfür eine mögliche Umfahrung (falls nicht auch diese behindert und damitvon längerer Fahrtdauer als die Normalroute sind) verfügbar zu sein.

7.5 Gliederung des Bundesgebietes nach Netz-auslastung und -dichte

Unter Beachtung von Netzauslastung und Netzdichte läßt sich das Bun-desgebiet grob - auf Basis der Bundesländer - in drei Klassen einteilen.Abbildung 7.10 zeigt die Werte der Länder; sie bewegen sich entlang einerder Wurzelfunktion ähnlichen Kurve, das heißt, daß mit zunehmender Netz-auslastung der Ausbau des Netzes nicht entsprechend „standhalten“ konnte.Für die Länder dieser drei Klassen können bereits erste Abschätzungen desPotentials des Fahrzeitvorteils (gekennzeichnet durch Behinderungen undAlternativrouten) und des Informationsvorteils (gekennzeichnet durch Be-hinderungen und fehlende Alternativrouten) vorgenommen werden:

108

7.6. Resultierende Auswahl der Untersuchungsverbindungen

• Gruppe A: Die östlichen Bundesländer Brandenburg, Mecklenburg-Vorpommern, Sachsen-Anhalt, Thüringen, Sachsen sowie Niedersach-sen weisen niedrige Belastungen und fehlende Alternativrouten auf.Fahrzeit- sowie Informationsvorteile werden hier als gering eingeschätzt.

• Gruppe B : Für Bayern, Schleswig-Holstein, Baden-Württemberg undRheinland-Pfalz sind durchaus Fahrzeiterhöhungen im Netz zu ver-zeichnen, allerdings scheinen Alternativrouten nur in Einzelfällen ver-fügbar zu sein. Daher werden hier tendenziell Informations-, nicht aberFahrzeitvorteile erwartet.

• Gruppe C : In Hessen und Nordrhein-Westfalen sind Alternativrou-ten zwar verfügbar, aber diese sind - wie das gesamte Netz - vonFahrzeiterhöhungen betroffen. Informationsvorteile werden unter die-sen Rahmenbedingungen auf jeden Fall erwartet. Ob allerdings auchFahrzeitvorteile realisierbar sind, ist aufgrund der flächig hohen Be-hinderungsrate schwer abschätzbar: wegen der zeitlichen Dynamik derBehinderungen könnten sich aber immer wieder Alternativrouten er-geben und Fahrzeitvorteile erlauben.

Eine spätere Wahl der Untersuchungsverbindungen wird sich an diesen dreiKlassen ausrichten. Sie sollte Verbindungen hervorbringen, die gemäß derCharakteristik der Bundesländer Ballungsräume, Agglomerationen, ländli-che und strukturschwache Regionen abdecken. Für jeden Regionstyp soll-ten sich durch einige wenige Verbindungen ähnliche Ergebnisse einstellen,die dann auf die gleich klassifizierten Gebiete und Länder übertragbar sind.Durch die Simulationsrechnungen gilt es, die angestellten Vermutungen überFahrzeit- und Informationsvorteile zu verifizieren und zu quantifizieren.

7.6 Resultierende Auswahl der Untersuchungs-verbindungen

Auf Basis der Erkenntnisse zu Pendlerverbindungen (Länge und Lage derRouten) und unter Berücksichtigung der vorangegangenen Untersuchungenzu Fahrzeiterhöhungen und Netzdichte im deutschen Autobahnnetz werdenfür die simulative Untersuchung der Fahrzeit- und Informationsvorteile ins-gesamt zehn Verbindungen so ausgewählt, daß sie hinsichtlich der Länge,der Lage und der Netzauslastung bzw. -dichte die verschiedenen Gruppenabdecken. Ausgewählt wurden die in Tabelle 7.1 aufgeführten Verbindun-gen Recklinghausen↔Duisburg (Abfahrten Recklinghausen und Duisburg),

109


NW

HE

BWSHBY

RP

TH

BB

NISN

SAMV

0,00

0,01

0,02

0,03

0,04

0,05

0,06

0,07

0,08

0% 5% 10% 15% 20% 25%

Fahrzeiterhöhung [% / km]

Net

zdic

hte

[km

/qkm

]

A

B

C

Abbildung 7.10: Netzdichte und Fahrzeiterhöhungen der deutschen Bundes-länder

Darmstadt ↔ Gambach (Abfahrten Darmstädter Kreuz und GambacherKreuz), Düsseldorf ↔ Köln (Abfahrten Düsseldorf-Nord und Köln-Süd),Walldorf ↔ Frankfurt (Abfahrten Walldorf und Frankfurter Kreuz), Stutt-gart ↔ Mannheim (Abfahrten Kreuz Stuttgart und Mannheim), Augsburg↔ München (Abfahrten Augsburg-West und München-West), Bremen ↔Hamburg (Abfahrten Bremer Kreuz und Hamburg-Süd), Chemnitz↔ Dres-den (Abfahrten Kreuz Chemnitz und Dreieck Dresden-West), Würzburg ↔Frankfurt (Abfahrten Würzburg-West und Frankfurter Kreuz) und Halle ↔Leipzig (Abfahrten Halle a.d. Saale und Leipzig-West). Ihre Routenverläufeund umgebende Netzausschnitte sind in Kapitel A des Anhangs abgebildet.

Gruppierung nach Länge Repräsentanten kurzer Verbindungen (Nor-malroute kürzer als 50 km) sind Halle ↔ Leipzig (23 km) und Reckling-hausen ↔ Duisburg (37 km). Als Verbindungen mittlerer Länge (50 bis 100km) wurden die Verbindungen Augsburg ↔ München (51 km), Düsseldorf↔ Köln (60 km), Chemnitz ↔ Dresden (62 km), Darmstadt ↔ Gambach(71 km) und Walldorf ↔ Frankfurt (88 km) gewählt. Verbindungen großerEntfernung (über 100 km) sind Bremen ↔ Hamburg (101 km), Würzburg↔ Frankfurt (103 km) und Stuttgart ↔ Mannheim (116 km). Die Verbin-dungen sind in Tabelle 7.1 in der Spalte „Länge“ gekennzeichnet (k-kurz,m-mittel, l-lang).

110

7.6. Resultierende Auswahl der Untersuchungsverbindungen

Verbindung Länge Lage Netz(k/m/l) (BR,BR-BR) (A/B/C)

1 Recklinghausen ↔ Duisburg k BR C2 Darmstadt ↔ Gambach m BR C3 Düsseldorf ↔ Köln m BR C4 Walldorf ↔ Frankfurt m BR-BR C5 Stuttgart ↔ Mannheim l BR-BR B6 Augsburg ↔ München m BR-BR B7 Bremen ↔ Hamburg l BR-BR B8 Chemnitz ↔ Dresden m BR-BR B9 Würzburg ↔ Frankfurt l BR-BR C10 Halle ↔ Leipzig k BR A

Tabelle 7.1: Die Untersuchungsverbindungen

Gruppierung nach Lage Weiterhin decken die Verbindungen verschie-dene Typen hinsichtlich ihrer Verbindungsfunktion ab: Innerhalb eines Bal-lungsraums gelegene Verbingungen sind Halle ↔ Leipzig, Darmstadt ↔Gambach, Recklinghausen ↔ Duisburg und Düsseldorf ↔ Köln. Sie ver-binden die Zentren und Oberzentren der jeweiligen (sehr unterschiedlichen)Agglomerationen (vgl. Abb. 7.3). Sie sind in Tabelle 7.1 in der Spalte „Lage“gekennzeichnet durch die Abkürzung „BR“. Die sechs weiteren Verbindungenverbinden die Oberzentren zweier verschiedener Ballungsräume miteinan-der. Sie sind in Tabelle 7.1 durch die Abkürzung „BR-BR“ gekennzeichnet.

Gruppierung nach Netzauslastung und -dichte Die Verbindungenwurden schließlich auch so ausgewählt, daß sie (in Anlehnung an die Klas-sifikation der Bundesländer in Abbildung 7.10) die verschiedenen Konstel-lationen bezüglich Netzauslastung (jährliche Fahrzeiterhöhung auf der Nor-malroute) und Netzdichte abdecken. Abbildung 7.11 zeigt die Ergebnisse:

• Gruppe A: Geringe Netzauslastung. Die Verbindung Halle ↔ Leip-zig wurde in diesem Feld als Repräsentant ausgewählt, denn auf ihrerNormalroute ist die Fahrzeit im Jahr lediglich um zwei Stunden er-höht. Eine Verbindung mit höherer Netzdichte wurde nicht gewählt,da diese Konstellation im Netz (geringe Belastung, hohe Netzdichte)im deutschen Straßennetz kaum vorkommt.

• Gruppe B: Mittlere Netzauslastung bei geringer bis mittlerer Netz-dichte. Zur Abdeckung der Konstellationen der Gruppe B wurden dieVerbindungen Chemnitz ↔ Dresden, Augsburg ↔ München, Bremen↔ Hamburg und Stuttgart↔Mannheim gewählt. Sie weisen Fahrzeit-erhöhungen von knapp 20 bis gut 30 Stunden auf bei geringer bis mitt-

111


Abbildung 7.11: Netzauslastung (Fahrzeiterhöhungen) und Netzdichte(Umleitungshäufigkeiten) der Untersuchungsverbindungen

lerer Netzdichte (siehe Tab. B.3: Umfahrungshäufigkeiten zwischen 7und 53%).

• Gruppe C: Mittlere bis hohe Netzbelastung bei geringer bis hoherNetzdichte. Die hinsichtlich des zu erwartenden Nutzens interessan-ten Verbindungen enthält die Gruppe C. Neben den Außenseiterver-bindungen Walldorf ↔ Frankfurt (mittlere Netzauslastung bei hoherNetzdichte) und Würzburg ↔ Frankfurt (hohe Netzauslastung beigeringer Dichte) wurden die drei Verbindungen Düsseldorf ↔ Köln,Recklinghausen ↔ Duisburg und Darmstadt ↔ Gambach als Reprä-sentanten hoher Netzdichte und hoher Auslastung ausgewählt.

Die Verbindungen sind in Tabelle 7.1 in der Spalte „Netz“ durch die Abkür-zungen A/B/C gekennzeichnet.Durch die Auswahl dieser zehn Verbindungen können die Einflüsse von Lageund Länge überprüft und eine Extrapolation der Ergebnisse, zumindest aufBasis der Netzauslastung und -dichte, sichergestellt werden.

112

Kapitel 8

Wirkungen Idealer undDynamischer Zielführungzwischen Düsseldorf undKöln

8.1 Routen zwischen Düsseldorf und Köln

Im Rahmen der Simulation wird die Befahrung zwischen Düsseldorf-Nordund Köln-Süd über 194 Werktage des Jahres 2000 nachgestellt. Je Werktagwird eine morgendliche Hinfahrt (Fahrt zum Arbeitsort, 07:30 Uhr) undeine abendliche Rückfahrt (Fahrt zum Wohnort, 17:00 Uhr) angesetzt.

Die Route führt im Falle freien Verkehrs über eine Distanz von 60 kmentlang den Autobahnen A44 (bis Ratingen-Ost), A3 (bis Heumar) und A4.Der Fahrer benötigt dafür 32 Minuten je unbehinderter Fahrt. Das bedeutetim Jahr einen Zeitaufwand von insgesamt 207 Stunden für rund 23.000 km.

Durch Behinderungen auf Normalroute und im umgebenden Netz kom-men als Alternativrouten fallweise die Verbindungen über Mönchenglad-bach, Kerpen, Erfttal, Düsseldorf-Süd oder Neuss-Süd hinzu. Die A1 zwi-schen Leverkusen und Leverkusen-West ist durch Behinderungen in ihrerFahrzeit dermaßen stark und oft erhöht, daß sie nicht als Alternative be-trachtet werden kann. Abbildung 8.1 zeigt die Normalroute und die Alter-nativrouten.

113

8. Wirkungen der Zielführung zwischen Düsseldorf und Köln

Abbildung 8.1: Normalroute (dunkelgrün) und Alternativrouten (hellgrün)zwischen Düsseldorf und Köln

8.2 Statische, Dynamische und Ideale Routean einem Beispiel

Abbildung 8.2 zeigt die Verhältnisse exemplarisch für die morgendlicheFahrt von Düsseldorf nach Köln am Montag, 14.02.2000 um 07:30 Uhr.An diesem Tag war die Normalroute an mehreren Stellen behindert: DerVerkehr war auf der A3 zwischen Hilden und Solingen (stockender Verkehr)sowie zwischen Leverkusen und Köln-Dellbrück (Stau) behindert. Diese Be-hinderungen führten auf der Normalroute zu einer Fahrzeitverlängerung voninsgesant 51 Minuten und bedeuteten für den statisch geleiteten Fahrer zueiner Gesamtfahrzeit von 83 statt 32 Minuten.

Der Verkehr auf den Alternativrouten war zu diesem Zeitpunkt durchStaus ebenfalls behindert: auf der A57 zwischen Kaarst und Neuss-Norf(Stau und stockender Verkehr), auf der A46 zwischen Hilden und Düsseldorf-Süd (stockender Verkehr) und auf der A1 zwischen Köln-Nord und Köln-Lövenich (stockender Verkehr und Stau). Die Ideale Zielführung leitet den

114

8.3. Wirkungen der Idealen Zielführung

Abbildung 8.2: Normalroute (dunkelgrün), Alternativrouten (hellgrün),Idealroute (weiß), dynamische Route (weiß gestrichelt), Stau(rot) und stockender Verkehr (orange) zwischen Düsseldorfund Köln am 14.02.2000, 07:30 Uhr

Fahrer über die westliche Alternativroute (weiße Route) und umgeht alleBehinderungen. Der ideal geleitete Fahrer erreicht nach 54 Minuten und101 zurückgelegten Kilometern das Ziel Köln-Süd.

Für die Berechnung der Dynamischen Zielführung wird - basierend aufden Untersuchungen in Kapitel 6 - eine zielführungsspezifische Meldungs-qualität von 35% angenommen. Der Dynamischen Zielführung stehen ent-sprechend fehlerhafte Informationen zu den Behinderungen ab Hilden undKöln-Nord zur Verfügung. Das System wählt die Route entlang A3, A46,A59, A1, A4 (weiß gestrichelt). Der Fahrer legt 69 km zurück und benötigt74 Minuten. Er ist wegen falscher Verkehrsmeldungen 20 Minuten länger un-terwegs als der ideal geleitete Fahrer, aber immer noch 9 Minuten schnelleram Ziel als der statisch geleitete Fahrer.

115


Hinfahrt morgens Rückfahrt abends gesamt

Routenlänge einfach 60 km 60 km 120 km

Routenlänge im Jahr 11.640 km 11.640 km 23.280 km

Fahrzeit einfach, unbehindert 32 min 32 min 64 min

Fahrzeit im Jahr, unbehindert) 103 h 103 h 206 h

Anzahl der Fahrten 194 194 388

Anzahl der Fahrten mit NR behindert 80 164 244

Fahrzeit SZF 128 h 147 h 274 h

Fahrzeiterhöhung gesamt SZF 25 h 44 h 69 h

Fahrzeiterhöhung je behinderter Fahrt SZF 18 min 16 min 17 min

Anzahl der Umleitungen IZF 43 116 159

Fahrzeit IZF 118 h 127 h 245 h

Fahrzeiterhöhung gesamt IZF n.e. n.e. 37 h

Fahrzeiterhöhung je Fahrt IZF n.e. n.e. 9 min

Fahrzeitvorteil gesamt IZF 10 h 21 h 31 h

Fahrzeitvorteil je umgeleitete Fahrt IZF 14 min 11 min 13 min

Informationsvorteil IZF 6 h 7 h 13 h

Mehrweg gesamt IZF 498 km 907 km 1.405 km

Mehrweg je Umleitung IZF 12 km 8 km 10 km

Anzahl der Umleitungen DZF n. e. n.e. 89

Anzahl inkorrekter Routenentscheidungen DZF n.e. n.e. 37

Fahrzeit DZF n.e. n.e. 260 h

Fahrzeiterhöhung gesamt DZF n.e. n.e. 54 h

Fahrzeiterhöhung je Fahrt DZF n.e. n.e. 13 min

Fahrzeitvorteil DZF n.e. n.e. 14 h

Mehrweg gesamt DZF n.e. n.e. 1.300 km

Mehrweg je Umleitung DZF n.e. n.e. 14 km

Tabelle 8.1: Ergebnisse der Simulationsrechnungen für die Untersuchungs-verbindung Düsseldorf - Köln (n.e.: Werte wurden nicht einzelnerfaßt)

116

8.3. Wirkungen der Idealen Zielführung

8.3 Wirkungen der Idealen Zielführung

Morgendliche Hinfahrten Düsseldorf → Köln Die Normalroute warvon den insgesamt 194 morgendlichen Fahrten zum Arbeitsort an 80 Tagenvon einer Behinderung betroffen. Dadurch hat sich für den statisch gelei-teten Fahrer eine Fahrzeiterhöhung von 25 Stunden im Jahr ergeben - dasentspricht bezüglich der Jahresfahrzeit einer Verlängerung von 25% bzw.bezüglich der behinderten Fahrten eine Verlängerung von 18 Minuten. DerNutzer des Idealen Zielführungssystems konnte an 43 Tagen, das heißt beijeder zweiten Behinderung, umgeleitet werden. Dadurch entstand ihm einmorgendlicher Fahrzeitvorteil von 10 Stunden im Jahr - das entspricht 14Minuten je umgeleitete Fahrt. Durch die Umfahrungen erhöhte sich seinFahrtweg im Jahr von 11.640 auf 12.138 um knapp 500 km (durchschnitt-licher Mehrweg von 12 km je Umleitung). An den restlichen 37 Tagen, andenen die Umfahrung der Behinderung nicht möglich war, ergab sich inSumme ein Informationsvorteil von 6 Stunden für den Nutzer der IdealenZielführung.

0

10

20

30

40

50

60

10.11. 15.11. 20.11. 25.11. 30.11. 05.12. 10.12. 15.12. 20.12.

Fahr

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und

Fahr

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il [m

in] 28.11.2000:

92% (35 von 38 min) der Fahrzeit-erhöhung auf der

Normalroute können durch IZF kompensiert werden

23.11.2000:keine Fahr-zeitvorteile durch IZF möglich

Abbildung 8.3: Morgendliche Fahrzeitverlängerungen für den statisch ge-leiteten Fahrer (Gesamtbalken) und Fahrzeitvorteile durchIdeale Zielführung (weiß überlagert) zwischen Düsseldorfund Köln für den Zeitraum 10.11. bis 20.12.2000

Abbildung 8.3 zeigt die Fahrzeiterhöhungen auf der Normalroute sowiedie Fahrzeitverkürzungen durch Ideale Zielführung exemplarisch für den

117


Zeitraum vom 10. November bis 20. Dezember 2000. In diesem Zeitraumkam es in 18 Fällen zu Fahrzeiterhöhungen auf der Normalroute (schwarzeBalken), die teilweise umfahren werden konnten:

• In 13 Fällen konnten Umleitungen durch das Ideale System gefun-den und damit Fahrzeitvorteile realisiert werden (weiße Balkenantei-le). Relativ gesehen lag der Vorteil durch das Ideale System auf derHinfahrt am 28.11.2000 am höchsten: Hier konnte fast der gesamteFahrzeitverlust (92%: 35 von 38 Minuten) auf der Normalroute kom-pensiert werden - das nicht ausgeschöpfte Potential betrug lediglich 3Minuten. Die Fahrzeit des ideal geleiteten Fahrers betrug somit statt32 Minuten (unbehinderte Normalroute) lediglich 35 Minuten (3 Mi-nuten länger) - der statisch geleitete Fahrer benötigte 70 (=32+38)Minuten.

• An drei Tagen, davon insbesondere am 23.11.2000 konnten auf derFahrt zur Arbeit keinerlei Fahrzeitvorteile, dafür aber Informations-vorteile realisiert werden.

Abendliche Rückfahrten Köln → Düsseldorf Von den insgesamt 194abendlichen Fahrten zum Wohnort war die Normalroute an 164 Tagen voneiner Behinderung betroffen. Auf der Normalroute hat sich dadurch für denstatisch geleiteten Fahrer eine Fahrzeiterhöhung von 44 Stunden im Jahrergeben (43% bezüglich der freien jährlichen Fahrzeit; durchschnittlich 16Minuten je behinderte Fahrt). Der Nutzer des Idealen Systems konnte an 116Tagen umgeleitet werden. Dadurch entstand ihm abends ein Fahrzeitvorteilvon 21 Stunden im Jahr (durchschnittlich 11 Minuten je umgeleitete Fahrt).An den restlichen 48 Tagen, an denen die Umfahrung der Behinderung nichtmöglich war, ergab sich in Summe ein Informationsvorteil von 7 Stunden.

Abbildung 8.4 zeigt die (summierten) Häufigkeiten der Fahrzeiterhöhun-gen (diese wurden in 5-Minuten-Intervallen klassifiziert). Sie lagen für denstatisch geleiteten Fahrer (schwarze Balken) auf der Normalroute zwischen 0Minuten (Fahrzeit ohne Behinderungen: 32 Minuten) und 92 Minuten (124Minuten Fahrzeit). Der ideal geleitete Fahrer (weiße Balken) erlebte ma-ximal 32 Minuten Fahrzeiterhöhung (64 Minuten Fahrzeit); der Fahrtwegerhöhte sich durch die Umfahrungen im Jahr von 11.640 auf 12.547 um gut900 km (durchschnittlicher Mehrweg von 8 km je Umleitung).

Betrachtet man im Zusammenhang mit den Summenhäufigkeiten dasGros (95%) der Fahrten, zeigt sich für die ideal geleiteten Fahrten, daßdie Fahrzeiterhöhungen weniger als 25 Minuten betragen. Bei den statisch

118

8.4. Wirkungen der Dynamischen Zielführung

0

20

40

60

80

100

120

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 > 70

Fahrzeiterhöhung [min]

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maximale Fahrzeitverlängerung von25 Minuten bei 95% aller Fahrten

maximale Fahrzeitverlängerung von40 Minuten bei 95% aller Fahrten

>70%

Abbildung 8.4: Absolute und summierte Häufigkeiten der abendlichen Fahr-zeiten mit Statischer (schwarz) und Idealer (weiß) Zielfüh-rung zwischen Düsseldorf und Köln

geleiteten Fahrten liegt dieser Wert deutlich höher: die Fahrzeiterhöhungenbetragen bis zu 40 Minuten.

Vergleichende Bemerkungen Der Vergleich der Hinfahrten (morgens)und Rückfahrten (abends) zeigt, daß die Normalroute abends deutlich häu-figer, nämlich mehr als doppelt so oft wie morgens, von Behinderungenbetroffen war. Die Anzahl der Umfahrungsmöglichkeiten war absolut undprozentual betrachtet abends höher: konnten morgens an 53% der Tage mitBehinderungen auf der Normalroute Umfahrungen realisiert werden, warenes abends 70%. Der durchschnittliche Fahrzeitvorteil betrug morgens 14 undabends 11 Minuten je Umfahrung.

Es zeigt sich, daß das Netz insbesondere abends hoch belastet ist, sichaber dennoch für ein Dynamisches Zielführungssystem Möglichkeiten erge-ben, die Fahrzeit zu optimieren.

8.4 Wirkungen der Dynamischen ZielführungDie beschriebenen morgendlichen und abendlichen Wirkungen der IdealenZielführung werden in einem Gesamtjahresergebnis zusammengefaßt undden Wirkungen durch Dynamische Zielführung (Verkehrsmeldungsqualität

119


35%) bezüglich behinderungsbedingter Fahrzeitverluste, Fahrzeit- und In-formationsvorteilen sowie zurückgelegter Wege gegenübergestellt.

Fahrzeitverluste Insgesamt tätigte ein Pendler zwischen Düsseldorf undKöln 388 Fahrten. Fast zwei Drittel der Fahrten (244 Fahrten) waren aufder Normalroute von Behinderungen betroffen. Der statisch geleitete Fahrerverlor dadurch im Jahr 69 Stunden (durchschnittlich 17 Minuten je Behin-derung), der ideal geleitete Fahrer 37 Stunden (durchschnittlich 9 Minutenje Behinderung) und der dynamisch geleitete Fahrer 54 Stunden (durch-schnittlich 13 Minuten je Behinderung).

Fahrzeitvorteil Der Fahrzeitvorteil durch Ideale Zielführung von 45%(31 Stunden - bezogen auf 68 Stunden Fahrzeitverlängerung der StatischenZielführung) wurde im Rahmen von insgesamt 159 Fahrten realisiert, andenen eine Alternativroute verfügbar war (durchschnittlich 12 Minuten jeUmfahrung). Der Fahrzeitvorteil durch Dynamische Zielführung beträgt 14Stunden (21%) und geht mit 89 Umfahrungen einher.

Informationsvorteil Im Fall der Idealen Zielführung führten 85 Fahr-ten wegen fehlender Alternativroute auf der Normalroute durch die Behin-derung und ergaben einen Informationsvorteil von insgesamt 13 Stunden(durchschnittlich 10 Minuten je Fahrt).

Fahrtwege Durch die Umfahrungen wuchs die Fahrleistung des ideal ge-leiteten Fahrers um 6% (1.400 km, durchschnittlich 10 km je Umfahrung),die des dynamisch geleiteten Fahrers um 5% (knapp 1.300 km, durchschnitt-lich 14 km je Umfahrung) an.

8.5 Der Einfluß der Meldungsqualität auf denFahrzeitvorteil

Um die Abhängigkeit des Fahrzeitvorteils von der Meldungsqualität aufzu-zeigen, wurde die Meldungsqualität kontinuierlich verändert und Fahrzeit-vorteile ermittelt. Abbildung 8.5 zeigt die Ergebnisse: Ausgehend von derheutigen Meldungsqualität von 35%, die einen Fahrzeitvorteil von 15 Stun-den ermöglicht, steigt der Fahrzeitvorteil mit steigender Meldungsqualitätzunächst stark an. Bei einer Meldungsqualität von 70% können bereits 95%(28,5 h) des maximalen Fahrzeitvorteils ausgeschöpft werden. Ab hier sind

120

8.6. Variation der morgendlichen und abendlichen Abfahrtszeiten

0%

20%

40%

60%

80%

100%

120%

100% 65% 30%Zielführungsspezifische Verkehrsmeldungsqualität (VMQ)

Idealfall:VMQ=100%FZV=100%

Heute:VMQ=35%FZV=50%

15 h

30 hFahrzeitvorteil durch Ideale Zielführung konstant

Fahrzeitvorteil durchDynamische Zielführung

Kompromiß?VMQ=70%FZV=95%

28,5 h

Fahr

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]

Abbildung 8.5: Einfluß der Meldungsqualität auf den Fahrzeitvorteil zwi-schen Düsseldorf und Köln

mit einer weiteren Erhöhung der Meldungsqualität nur noch kleine Steige-rungen des Nutzens erzielbar.

8.6 Variation der morgendlichen und abendli-chen Abfahrtszeiten

Statt der bisherigen morgendlichen Abfahrtszeit von 07:30 Uhr werden vier-telstündlich die Abfahrtszeiten zwischen 6 und 10 Uhr vergleichend betrach-tet. Abbildung 8.6 zeigt den Einfluß auf die absoluten Fahrzeiten mit Stati-scher und Idealer Zielführung, die Häufigkeiten der Behinderungen und Um-leitungen und die Fahrzeitvorteile auf der Verbindung Düsseldorf ↔ Köln.

Es lassen sich darin die Spitzenverkehrsstunden erkennen: Die Anzahlder behinderten Fahrten zeigt ein lokales Maximum. Abbildung 8.6(a) zeigt,daß die mit den Behinderungen einhergehenden Fahrzeitverlängerungen aufder Normalroute (vgl. Fahrzeit mit Statischer Zielführung) durch IdealeZielführung abgeschwächt werden können. In der Hauptverkehrsstunde zwi-schen 8 und 9 Uhr kann die Fahrzeit sogar nahezu konstant gehalten werden,das heißt, für den Nutzer eines Idealen Zielführungssystems ist es zwischen

121


100

110

120

130

140

150

160

170

180

06:00 07:00 08:00 09:00 10:00Morgendliche Abfahrtszeiten in Düsseldorf

Fahr

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im J

ahr [

h]

Fahrzeit mitStatischer Zielführung

Fahrzeit mit IZF

zwischen8 und 9 Uhr

konstant

freie Fahrzeit: 104 h / Jahr

(a) Morgendliche Fahrzeiten mit Statischer und Idealer Zielführung

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100

120

140

160

180

06:00 07:00 08:00 09:00 10:00Morgendliche Abfahrtszeiten in Düsseldorf

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AnzahlNR behindert

AnzahlIZF umgeleitet

Fahrzeitvorteil durch Ideale Zielführung

(b) Variation der morgendlichen Abfahrtszeit: Wachsender Fahrzeitvor-teil für Ideale Zielführung

Abbildung 8.6: Der Einfluß des Abfahrtszeitpunkts auf die Fahrzeit

122

8.7. Variation des Meldungsarchivs

8 und 9 Uhr „egal“, wann er zu Hause losfährt. Ihren maximalen Fahrzeit-vorteil von rund 37 Stunden pro Jahr kann die Ideale Zielfühung morgensbei einer Startzeit um 9 Uhr realisieren (vgl. Abb. 8.6(b)).

8.7 Variation des Meldungsarchivs

Die bislang mit einem DDG-Archiv hinterlegten Simulationsrechnungen wer-den mit dem entsprechenden Meldungsarchiv des WDR nachvollzogen. DieUnterschiede der Archive führen unausweichlich zu Unterschieden in denSimulationsergebnissen.

Abbildung 8.7 zeigt die Unterschiede im direkten Vergleich für Dienstag,den 14.11.2000 um 07:30 Uhr. Sowohl auf der Normalroute (dunkelgrün) alsauch auf den Alternativrouten (hellgrün) weichen die Meldungen vonein-ander ab. Dadurch kommt es zu verschiedenen Routen: Die DDG-basierteSimulation geht von einer Fahrzeit auf der Normalroute von 106 Minutenaus und errechnet die Idealroute über die westliche Alternativroute (101km, 54 Minuten). Die WDR-basierte Simulation berechnet den Verbleib aufder nur schwach behinderten Normalroute (60 km), deren Befahrung 37Minuten dauert.

Tabelle 8.2 zeigt die Gegenüberstellung der Simulationsergebnisse für dieJahresbetrachtung der Statischen und Idealen Zielführung auf der Verbin-dung Düsseldorf ↔ Köln: Die Simulation auf Basis des WDR-Archivs zeigtein Drittel weniger Tage mit Behinderungen auf der Normalroute sowie einDrittel weniger Tage, an denen der ideal geleitete Fahrer umgeleitet wur-de. Der über das Jahr gerechnete Fahrzeitvorteil durch Ideale Zielführungist um 13 % geringer als bei der DDG-basierten Simulation; und auch derInformationsvorteil ist um ein Drittel geringer. Der Mehrweg reduziert sichum 29%.

DDG-basiert WDR-basiert

Anzahl der behinderten Fahrten 244 157 (-35%)Anzahl der umgeleiteten Fahrten 159 104 (-35%)Fahrzeit der SZF im Jahr 275 h 259 hFahrzeit der IZF im Jahr 245 h 231 hFahrzeitvorteil IZF vs. SZF im Jahr 31 h 27 h (-13%)Informationsvorteil IZF vs. SZF im Jahr 14 h 9 h (-35%)Mehrweg IZF im Jahr 1.405 km 1.000 km (-29%)

Tabelle 8.2: Gegenüberstellung der Wirkungen für einen Pendler zwischenDüsseldorf und Köln in Abhängigkeit vom basierenden Mel-dungsarchiv: DDG und WDR

123


(a) DDG-Archiv

(b) WDR-Archiv

Abbildung 8.7: Verkehrssituation (Stau: rot, stockender Verkehr: orange)und Routenwahl (weiß: Idealroute) zwischen Düsseldorf undKöln am Dienstag, den 14.11.2000, 07:30 Uhr

124

8.8. Fazit

8.8 FazitAuf der Verbindung Düsseldorf ↔ Köln konnten für einen Pendler Nutzen-effekte durch Ideale und Dynamische Zielführung ermittelt werden. Für denNutzer eines Idealen Zielführungssystems ergibt sich im simulierten Nut-zungsjahr ein Fahrzeitvorteil von 31 Stunden und weiterhin ein Informati-onsvorteil von 13 Stunden. Ob sich auf Basis dieser Ergebnisse die IdealeZielführung als „lohnend“ bewerten läßt, hängt im Zusammenhang mit denanfallenden Kosten von der individuellen Zeitbewertung des Nutzers ab.Wenn ein Zeitkostensatz von 5,50 Euro pro Stunde gemäß FGSV (1997) an-gesetzt wird (der aber wahrscheinlich deutlich - vermutlich um einen Faktor10 bis 20 - zu gering ist im Hinblick auf die heutige Nutzergruppe Dyna-mischer Zielführungssysteme), dann würden die 31 Stunden Fahrzeitvorteileinen monetären Gewinn von rund 171 Euro entsprechen (der Informations-vorteil wird nicht einbezogen). Dieser steht (falls man nur die Anschaffungs-kosten veranschlagt) einem Kostenaufwand von rund 2.000 Euro gegenüber.Das System hätte sich für den Nutzer in dem Fall erst nach knapp 12 Jahrenamortisiert. Hätte man einen Zeitkostensatz von 50 Euro angesetzt, hätteder jährliche monetäre Vorteil von 1.550 Euro das System bereits im zweitenNutzungsjahr amortisiert.

Im Fall der Dynamischen Zielführung halbiert sich bei der heutigen Mel-dungsqualität von 35% der Fahrzeitvorteil. Das Kosten-Nutzen-Verhältnisist entsprechend schlechter. Erst eine Anhebung der Meldungsqualität aufrund 70% würde dazu führen, daß das vorhandene Fahrzeitvorteilspotentialannähernd gänzlich (zu 95%) realisiert werden könnte.

125


126

Kapitel 9

Fahrzeit- undInformationsvorteile Idealerund DynamischerZielführung

9.1 Wirkungen Idealer und Dynamischer Ziel-führung auf Untersuchungsverbindungen

In Analogie zur Verbindung Düsseldorf↔Köln werden für die neun weiterenVerbindungen Fahrzeiten und -weiten der drei Zielführungssysteme simuliertund resultierende Wirkungen (Nutzen und Kosten) errechnet. Tabelle 9.1sowie die Abbildungen 9.1 bis 9.4 geben einen Überblick über die Ergebnisse.

Für alle zehn Verbindungen wurden bei Idealer Zielführung Informati-onsvorteile ermittelt; sie betragen zwischen 1 und 100 Stunden im Jahr. Fürneun Verbindungen wurden zusätzlich Fahrzeitvorteile ermittelt. Die Wer-te lagen bei 1 bis 34 Stunden im Jahr (Nutzenpotential der DynamischenZielführung: bis zu 16% Fahrzeitreduktion gegenüber der Statischen Ziel-führung). Sie waren verbunden mit einem Mehrweg von bis zu 9% (70 bis1.226 km mehr im Jahr).

Unter Beachtung der heutigen Meldungsqualität (Dynamische Zielfüh-rung) wurden für sechs Verbindungen Fahrzeitvorteile (zwischen 2 und 15Stunden) ermittelt. In zwei Fällen wurden keine Fahrzeitvorteile realisiert.

127

9. Fahrzeit- und Informationsvorteile Idealer und Dynamischer Zielführung

Verbindungsnummer 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Verbindung

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Jährliche reale Fahrzeit SZF [h] 213 355 276 327 432 204 389 233 468 84

Jährliche reale Fahrzeit IZF [h] 179 322 245 311 423 200 386 231 467 84

Fahrzeitvorteil durch IZF [h] 34 33 31 16 9 4 3 2 1 0

... bzgl. jährlicher Fahrzeit SZF [%] 16 9 11 5 2 2 1 1 0 0

Mehrweg IZF [km] 1.226 1.776 1.405 342 598 70 460 564 540 0

... bzgl. SZF [%] 9 6 6 1 1 0 1 2 1 0

Informationsvorteil durch IZF [h] 18 29 14 1 8 14 25 12 100 5

Jährliche reale Fahrzeit DZF [h] 202 340 262 319 428 202 388 233 477 84

Fahrzeitvorteil durch DZF [h] 11 15 14 8 4 2 1 -1 -9 0

... bzgl. jährlicher Fahrzeit SZF [%] 5 4 5 2 1 1 0 0 -2 0

Fahrzeitverlust DZF gegen IZF [h] 23 18 17 8 5 2 2 2 10 0

... bzgl. FZV durch IZF [%] 68 55 55 50 56 50 100 100 1.000 0

Mehrweg DZF [km] 1.624 1.699 1.279 195 342 77 621 799 3.722 0

... bzgl. SZF [%] 11 6 5 1 1 0 2 3 9 0

Verbesserungspotential DZF [%] 11 5 7 3 1 1 1 1 2 0

Tabelle 9.1: Überblick über die Ergebnisse der Simulationsrechnungen

128

9.1. Wirkungen Idealer und Dynamischer Zielführung

5

100

12

25

14

8

1

14

29

18

0

1

2

3

4

9

16

31

33

34

0 20 40 60 80 100 120

Halle <=> Leipzig

Würzburg <=> Frankfurt

Chemnitz <=> Dresden

Bremen <=> Hamburg

Augsburg <=> München

Stuttgart <=> Mannheim

Walldorf <=> Frankfurt

Düsseldorf <=> Köln

Darmstadt <=> Gambach

Recklinghausen <=> Duisburg

Fahrzeit- und Informationsvorteil [h/Jahr]

Fahrzeitvorteil durch IZFInformationsvorteil durch IZF

Abbildung 9.1: Fahrzeit- und Informationsvorteile durch Ideale Zielführungauf den zehn Untersuchungsverbindungen

0

0

2

4

8

14

15

11

0

1

2

3

4

9

16

31

33

34

-1-9

-10 0 10 20 30 40

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

Fahrzeitvorteil [h/Jahr]

Fahrzeitvorteil durch IZF

Fahrzeitvorteil durch DZF

Recklinghausen <=> Duisburg

Darmstadt <=> Gambach

Düsseldorf <=> Köln

Walldorf <=> Frankfurt

Stuttgart <=> Mannheim

Augsburg <=> München

Bremen <=> Hamburg

Chemnitz <=> Dresden

Würzburg <=> Frankfurt

Halle <=> Leipzig

Abbildung 9.2: Fahrzeitvorteile durch Ideale und Dynamische Zielführungauf den zehn Untersuchungsverbindungen

129


Abbildung 9.3: Grafische Darstellung der Fahrzeitvorteile durch Ideale Ziel-führung: hohe (rot), mittlere (orange), geringe (gelb), keine(weiß) Fahrzeitvorteile

130

9.1. Wirkungen Idealer und Dynamischer Zielführung

Abbildung 9.4: Grafische Darstellung der Informationsvorteile durch IdealeZielführung: hohe (rot), mittlere (orange), geringe (gelb),keine (weiß) Informationsvorteile

131


In zwei weiteren Fällen entstand ein Fahrzeitnachteil gegenüber der Sta-tischen Zielführung. Das Verbesserungspotential beträgt damit bis zu 11%.Durch die Umfahrungen entstanden Mehrwege von bis zu 11% (77 bis 3.722km mehr im Jahr).

9.2 Wirkungen in Abhängigkeit von Länge undLage der Verbindung

9.2.1 Der Einfluß der Verbindungslänge

Die zehn Untersuchungsverbindungen sind bezüglich ihrer Distanz in dreiKlassen (Pendlerverbindungen kurzer, mittlerer und großer Länge) aufge-teilt. Tabelle 9.2 zeigt die entsprechend gruppierten Wirkungen auf denUntersuchungsverbindungen.

Bereits die Betrachtung der Fahrzeit- und Informationsvorteile durchIdeale Zielführung zeigt, daß eine Korrelation zwischen Distanz und Nutzennicht besteht: Auf kurzen Distanzen (0 bis 50 km) stellen sich Fahrzeitvor-teile von durchschnittlich 8% (0 und 16%) ein. Hier wären aber nur geringeFahrzeitvorteile erwartet worden. Auf den Verbindungen mittlerer Distanz(50 bis 100 km) stellen sich Fahrzeitvorteile von durchschnittlich knapp 6%(1 bis 11%) ein. Und auf den Verbindungen langer Distanz (größer 100 km)sind mit durchschnittlich 1% (0 bis 2%) kaum Fahrzeitvorteile zu verzeich-nen - im Widerspruch zu der Vermutung, daß mit steigender Fahrtweiteauch der Nutzen steigen könnte.

Diese Ergebnisse zeigen, daß der Nutzen durch Ideale und Dynami-sche Zielführung zumindest nicht ausschließlich mit der Fahrtweite korre-liert. Das ist dadurch begründet, daß durch die Betrachtung der Fahrtwei-te in gewissem Maße zwar der Einfluß der Netzdichte, nicht aber der derNetzauslastung berücksichtigt wird. Damit wird einer der beiden wesentli-chen Einflußfaktoren auf den Nutzen (siehe dazu Kap. 3.3.3) vernachlässigt.

9.2.2 Der Einfluß der Verbindungslage

Es werden die Fälle „Verbindung liegt innerhalb eines Ballungsraums“ und„Verbindung liegt zwischen zwei Ballungsräumen“ unterschieden. Tabelle 9.3zeigt die Simulationsergebnisse gruppiert gemäß diesen Fällen. Die Ergeb-nisse zeigen auch hier keine Korrelation: Auf den Verbindungen innerhalbeines Ballungsraums beträgt der Fahrzeitvorteil durchschnittlich 9% (0 bis16%), der Informationsvorteil 17 Stunden (5 bis 29 Stunden).

132

9.2. Wirkungen in Abhängigkeit von Länge und Lage


Verbindung

Hal

le-Le

ipzi

g

Rec

klin

ghau

sen

-D

uisb

urg

Aug

sbur

g-

Mün

chen

Düs

seld

orf-Köl

n

Che

mni

tz-D

resd

en

Dar

mst

adt

-Gam

bach

Wal

ldor

f-

Fran

kfur

t

Bre

men

-H

ambu

rg

Wür

zbur

g-

Fran

kfur

t

Stut

tgar

t-

Man

nhei

m

Distanz kurz mittel lang




Fahrzeitvorteil durch DZF [h] 0 11 2 14 -1 15 8 1 -9 8


Fahrzeitverlust gegen IZF [h] 0 23 2 17 2 18 8 2 10 5


Verbesserungspotential [%] 0 11 1 7 1 5 3 1 2 1

Tabelle 9.2: Wirkungen der Idealen und Dynamischen Zielführung - sortiertnach Fahrtweite

Auf den Verbindungen zwischen zwei Ballungsräumen sind Fahrzeitvor-teile zwischen 0 und 5% (durchschnittlich 2%) sowie Informationsvorteilezwischen 1 und 100 Stunden (durchschnittlich 27 Stunden) zu verzeichnen.

Das zeigt, daß auch die Lage der Verbindungen hinsichtlich der Bal-lungsräume im Bundesgebiet kein ausreichendes Kriterium darstellt. Dasoffensichtlichste Beispiel dafür gibt die Verbindung Halle ↔ Leipzig. Sieliegt innerhalb eines Ballungsraums. Da ein Ballungsraum mit hoher Netz-auslastung und -dichte verbunden wird, hätte die Verbindung einen hohenNutzen erwarten lassen. In Wirklichkeit ist die Netzdichte aber extrem ge-ring, Alternativrouten existieren keine. Und weiterhin liegt auch die Netz-auslastung in diesem Ballungsraum weit unter der anderer Ballungsräume.

133



Verbindung

Rec

klin

ghau

sen

-D

uisb

urg

Dar

mst

adt

-Gam

bach

Düs

seld

orf-Köl

n

Hal

le-Le

ipzi

g

Wal

ldor

f-

Fran

kfur

t

Stut

tgar

t-

Man

nhei

m

Aug

sbur

g-

Mün

chen

Bre

men

-H

ambu

rg

Che

mni

tz-D

resd

en

Wür

zbur

g-

Fran

kfur

t

Lage bzgl. Ballungsraum in einem BR zwischen zwei BR




Fahrzeitvorteil durch DZF [h] 11 15 14 0 8 4 2 1 -1 -9

... bzgl. jährlicher Fahrzeit SZF [%] 5 4 5 0 2 1 1 0 0 -2


... bzgl. FZV durch IZF [%] 68 55 55 0 50 56 50 100 100 1.000


Tabelle 9.3: Wirkungen der Idealen und Dynamischen Zielführung - grup-piert nach Lage der Verbindung

Das Kriterium des Ballungsraums, das Aussagen über Netzauslastungund -dichte implizieren sollte, ist damit nicht geeignet, um auf Fahrzeit-und Informationsvorteile schließen zu können. Eine detaillierte Betrachtungder Netzauslastung und Netzdichte ist erforderlich.

9.3 Wirkungen in Abhängigkeit von Netzaus-lastung und -dichte

Die Untersuchungsverbindungen verteilen sich gemäß der Ausführungen inKapitel 7 in drei Gruppen: geringe Netzauslastung (Gruppe A), geringe bismittlere Netzauslastung und -dichte (Gruppe B) und hohe Netzauslastung

134

9.3. Wirkungen in Abhängigkeit von Netzauslstung / -dichte

oder -dichte (Gruppe C). Es wird eine deutliche Korrelation der Ergebnisseerwartet.

9.3.1 Fahrzeitvorteile durch Ideale Zielführung: DasNutzenpotential

Die Analyse der Ergebnisse bestätigt, daß die ermittelten Fahrzeitvorteilemit der Gruppeneinteilung bezüglich Netzauslastung und Netzdichte korre-lieren (siehe Tabelle 9.4): Auf Verbindungen geringer Netzauslastung und-dichte (Gruppe A) sind selbst bei optimaler Meldungsqualität keine bzw.nur in Ausnahmefällen Fahrzeitvorteile realisierbar. Auf Verbindungen mitt-lerer Netzauslastung und -dichte (Gruppe B) sind Fahrzeitvorteile generellzwar realisierbar, aber nur in sehr geringem Maße von ein bis zwei Prozent- das sind nur wenige Stunden im Jahr. Größere Fahrzeitvorteile wurden inder Gruppe C auf Verbindungen hoher Netzauslastung und -dichte ermit-telt: Fahrzeitvorteile von bis zu 16% - das entspricht einer jährlichen Zeiter-sparnis von gut 30 Stunden - sind auf entsprechenden Pendlerverbindungenmöglich. Die Umsetzung der Fahrzeitvorteile bedingt im Fall geringer bismittlerer Netzdichte (Gruppe B) im Jahr einen durchschnittlichen Mehr-weg von drei Prozent. Bei höherer Netzdichte (Gruppe C) liegt er zwischennull und zwei Prozent.

Falls aufgrund der Netzcharakteristik oder der im Netz homogen verteil-ten Behinderungen keine Alternativrouten existieren, dann können immer-hin beachtliche Informationsvorteile realisiert werden.

9.3.2 Informationsvorteile durch Ideale Zielführung

Auch bei den Informationsvorteilen ist ein Zusammenhang mit der vorge-nommenen Gruppierung erkennbar. Auf Verbindungen der Gruppe A sindfür Pendler aufgrund geringer Behinderungswahrscheinlichkeiten Informa-tionsvorteile im Bereich weniger Stunden möglich. Auf Verbindungen derGruppe B sind - wie erwartet - höhere Informationsvorteile im Bereich von8 bis 25 Stunden jährlich möglich.

Auf den Verbindungen der Gruppe C sind die Informationsvorteile ab-hängig von der Umsetzbarkeit der Fahrzeitvorteile. Auf den Verbindungen,auf denen nur an wenigen Tagen Fahrzeitvorteile umsetzbar waren, sindentsprechend öfter Informationsvorteile zu verzeichnen. Sie liegen in derGrößenordnung von bis zu 100 Stunden.

135



Verbindung

Hal

le-Le

ipzi

g

Che

mni

tz-D

resd

en

Bre

men

-H

ambu

rg

Aug

sbur

g-

Mün

chen

Stut

tgar

t-

Man

nhei

m

Rec

klin

ghau

sen

-D

uisb

urg

Dar

mst

adt

-Gam

bach

Düs

seld

orf-Köl

n

Wal

ldor

f-

Fran

kfur

t

Wür

zbur

g-

Fran

kfur

t

Netzauslastung/-dichte Gr. A Gruppe B Gruppe C


... bzgl. jährl. Fahrzeit SZF [%] 0 1 1 2 2 16 9 11 5 0

Mehrweg IZF [km] 0 564 460 70 598 1.226 1.776 1.405 342 540

... bzgl. SZF [%] 0 2 1 0 1 9 6 6 1 1


Fahrzeitvorteil durch DZF [h] 0 -1 1 2 4 11 15 14 8 -9

... bzgl. jährl. Fahrzeit SZF [%] 0 0 0 1 1 5 4 5 2 -2


... bzgl. FZV durch IZF [%] 0 100 100 50 56 68 55 55 50 1.000

Mehrweg DZF [km] 0 799 621 77 342 1.624 1.699 1.279 195 3.722

... bzgl. SZF [%] 0 3 2 0 1 11 6 5 1 9

Verbesserungspotential DZF [%] 0 1 1 1 1 11 5 7 3 2

Tabelle 9.4: Wirkungen der Idealen und Dynamischen Zielführung - grup-piert nach Netzauslastung und Netzdichte

136

9.3. Wirkungen in Abhängigkeit von Netzauslstung / -dichte

9.3.3 Fahrzeitvorteile durch Dynamische Zielführung

Die Analyse der Fahrzeitvorteile durch Dynamische Zielführung auf Basisder ermittelten heutigen Meldungsqualität von 35% zeigt für die Verbin-dungen der Gruppe A - analog zu den Ergebnissen der Idealen Zielfüh-rung - keinen Nutzen. Für Pendler auf Verbindungen geringer bis mittlererNetzauslastung und -dichte werden geringe Fahrzeitvorteile von rund einemProzent, das heißt wenige Stunden, ermittelt. Für die Verbindungen hoherNetzauslastung und -dichte sind mit durchschnittlich über 10 Stunden (un-gefähr 5%) zwar höhere Fahrzeitvorteile ermittelt worden, sie liegen aberdeutlich unter denen der durch Ideale Zielführung erreichten Werte.

Unter den Verbindungen der Gruppe C sind weiterhin Sonderfälle zu be-trachten: Im Fall relativ geringer Netzauslastung bei hoher Netzdichte sindvergleichsweise kleine Fahrzeitvorteile realisierbar. Das ist dadurch erklär-bar, daß bei fehlenden Behinderungen die Notwendigkeit einer Umfahrungseltener gegeben ist und damit die dicht ausgebaute Infrastruktur nicht ge-nutzt werden kann. Einen weiteren Sonderfall stellt entsprechend die Kon-stellation hoher Netzauslastung bei geringer Netzdichte dar: hier führenfehlerhafte Verkehrsmeldungen zu einer vermeintlich schnelleren Route, dieaber wesentlich länger ist. Die Tatsache, daß dann die Normalroute dochnicht behindert war bzw. auf der Alternativroute Verkehrsmeldungen feh-lerhaft waren oder fehlten, kann auf derartigen Routen zu Fahrzeitverlän-gerungen gegenüber dem statisch geleiteten Fahrzeug führen.

Die Fahrzeitvorteile gehen einher mit einem Mehrweg von durchschnitt-lich 3%. Bei Verbindungen längerer Distanz können das einige tausend Ki-lometer jährlich sein.

9.3.4 Das Verbesserungspotential der DynamischenZielführung

Die unter Annahme optimaler Meldungsqualität ermittelten Fahrzeit- undInformationsvorteile stellen den maximal möglichen Nutzen, das Nutzenpo-tential, der Dynamischen Zielführung dar. Die Vermutung, daß durch feh-lerhafte Meldungen dieses Potential nicht voll ausgeschöpft werden kann,bestätigt sich durch den Vergleich der Ergebnisse von Idealer und Dynami-scher Zielführung. Verglichen werden die Fahrzeitvorteile der Verbindungenhoher Netzauslastung und -dichte (Gruppe C): Während bei optimaler Mel-dungsqualität Fahrzeitvorteile von durchschnittlich 12% realisierbar wären(Ideale Zielführung) sind es bei der heutigen Meldungsqualität lediglich 5%.Das bedeutet ein Verbesserungspotential von 250%.

137


0

10

20

30

40

50

30% 65% 100%Zielführungsspezifische Meldungsqualität

Fahr

zeitv

orte

il [h

]

Düsseldorf - KölnNutzenpotential (FZV, IZF): 31 h/JahrNutzen heute (FZV, DZF): 14 h/Jahr

Darmstadt - GambachNutzenpotential (FZV, IZF): 33 h/JahrNutzen heute (FZV, DZF): 13 h/Jahr

Recklinghausen - DuisburgNutzenpotential (FZV, IZF): 34 h/JahrNutzen heute (FZV, DZF): 11h/Jahr

Abbildung 9.5: Abhängigkeit des Fahrzeitvorteils von der Verkehrsmel-dungsqualität auf Verbindungen hoher Netzauslastung und-dichte

Eine detaillierte Untersuchung zur Abhängigkeit der Fahrzeitvorteile vonder Meldungsqualität auf Verbindungen der Gruppe C zeigt Abbildung 9.5.Mit steigender Meldungsqualität wächst der Fahrzeitvorteil, wobei ein pro-gressiver Anstieg zu verzeichnen ist. Bei einer Meldungsqualität von 50%ist über die Hälfte des Nutzenpotentials umsetzbar. Ab einer Meldungsqua-lität von ca. 70% sind bereits 95% des Nutzenpotentials ausschöpfbar. EineSteigerung der Meldungsqualität von 70 auf 100% bewirkt eine Erhöhungdes Fahrzeitvorteils um lediglich 5%.

138

Kapitel 10

Zusammenfassung,Schlußfolgerungen undAusblick

10.1 Räumlich differenzierte Qualifizierung desNutzenpotentials Dynamischer Zielführung

Die erste der beiden zentralen Fragestellungen der Arbeit zielte darauf abherauszufinden, ob, inwieweit und wo Dynamische Zielführungssysteme un-ter der Bedingung optimaler Meldungsqualität Fahrzeit- oder Informations-vorteile für Pendler erwirken könnten.

Vermutet wurden Einflüsse von Länge oder Lage einer befahrenen Ver-bindung sowie insbesondere von Auslastung und Dichte des umgebendenNetzes. Aus der Literatur wurden Pendlerverbindungen und deren Längeund Lage ermittelt. Es ergaben sich kurze, mittlere und lange Verbindungeninnerhalb eines sowie zwischen zwei Ballungsräumen. Die Untersuchung derNetzdichte läßt lediglich in den Ballungsräumen Rhein-Ruhr und Rhein-Main die Existenz von Alternativrouten vermuten. Die Untersuchung derNetzauslastung, die auf Basis eines Meldungsarchivs und den resultierendenFahrzeiterhöhungen erfolgte, ergab sehr hohe Werte auf Kanten der Bal-lungsräume Rhein-Ruhr und Rhein-Main. Die Agglomerationen Hamburgund München sowie die Verbindungen zwischen Mannheim und Stuttgartweisen Fahrzeiterhöhungen von bis zu 50% auf.

139

10. Zusammenfassung, Schlußfolgerungen und Ausblick

Basierend auf diesen Voruntersuchungen wurden zehn Untersuchungs-verbindungen ausgewählt, auf denen an 194 Werktagen des Jahres 2000Fahrten mit Statischer und Idealer Zielführung mittels einer speziell erstell-ten Software simuliert wurden. Fahrzeiten und -weiten wurden ermittelt unddienten der Berechnung resultierender Fahrzeit- und Informationsvorteileder Idealen Zielführung (Nutzenpotential der Dynamischen Zielführung).

Anfängliche Vermutungen, daß der Nutzen von der Länge oder der La-ge der befahrenen Verbindung abhängig sein könnte, bestätigten sich nicht.Stattdessen wurde verdeutlicht, daß Fahrzeit- und Informationsvorteile vonder Auslastung und der Dichte des Straßennetzes abhängen. Entsprechendwurden die Ergebnisse auf das Bundesgebiet ausgeweitet - Abbildung 10.1zeigt die extrapolierten Fahrzeitvorteile grafisch in der Karte. Fahrzeitvor-teile werden bei hoher Netzauslastung und -dichte für die BallungsräumeRhein-Ruhr und Rhein-Main ermittelt. Aufgrund der räumlich-zeitlichenVerteilung und Dynamik der Behinderungen sind sehr oft Alternativrou-ten mit geringerer Fahrzeit verfügbar. Fahrzeitvorteile von 5 bis 15% sindrealisierbar.

Autobahnen im Einzugsgebiet von Zentren und Oberzentren sowie einigeTransitkanten weisen zwar ähnliche Fahrzeiterhöhungen auf, es fehlen aberAlternativrouten zu deren Umfahrung. Dementsprechend sind um Ham-burg, Bremen, Oldenburg, Hannover, Berlin, Dresden, Chemnitz, Hof, Ulm,München, Regensburg, Nürnberg, Freiburg, Saarbrücken, im östlichen Ruhr-gebiet, im Frankfurter Raum und in den Regionen Würzburg-Frankfurt undStuttgart-Mannheim in erster Linie Informationsvorteile realisierbar. Sie lie-gen in der Größenordnung von 10 bis 100 Stunden jährlich. Fahrzeitvorteilesind hier nur marginal (1 bis 2%) erzielbar.

In den restlichen Teilen des Landes wurden lediglich geringe Fahrzeit-erhöhungen ermittelt. Dementsprechend - und aufgrund fehlender Alter-nativrouten - ist dort (insbesondere in Mittel- und Ostdeutschland: Thü-ringen, Sachsen-Anhalt, Sachsen, Mecklenburg-Vorpommern, Nord-Hessen,Ost-Westfalen) nur mit einem geringfügigen Nutzen in Form eines Informa-tionsvorteils einiger Stunden im Jahr zu rechnen.

10.2 Qualifizierung des Nutzenverlustes durchdie heutige Verkehrsmeldungsqualität

Ob das ermittelte Nutzenpotential auf einer Verbindung durch ein Dyna-misches Zielführungssystem tatsächlich realisiert werden kann, hängt vonder Qualität der Verkehrsmeldungen ab. Statistische und im Raum Stutt-

140

10.2. Qualifizierung des Nutzenverlustes

Abbildung 10.1: Qualifizierung des Nutzenpotentials eines DynamischenZielführungssystems im Bundesgebiet bei optimaler Mel-dungsqualität: Regionen, die für Berufspendler häufigFahrzeitvorteile (rot), Informationsvorteile (gelb) bzw.kaum Nutzen (grün) erwarten lassen

141


0%

20%

40%

60%

80%

100%

120%

35% 40% 45% 50% 55% 60% 65% 70% 75% 80% 85% 90% 95% 100%Zielführungsspezifische Meldungsqualität

Fahr

zeitv

orte

il [%

]

Heute:VMQ=35%FZV=40%

Idealfall:VMQ=100%FZV=100%

Kompromiß?VMQ=70%FZV=95%

Abbildung 10.2: Allgemeine Abhängigkeit des Fahrzeitvorteils von der Mel-dungsqualität

gart angestellte empirische Untersuchungen zur Meldungsqualität zeigten,daß diese - zielführungsspezifisch definiert über die Abweichung von realerund gemeldeter Fahrzeit - 35% beträgt. Das bedeutet, daß eine Meldung diereale Fahrzeit für das Durchfahren der Behinderung heute durchschnittlichmit einem Fehler von 65% abbildet.

Diese Qualitätszahl wurde als Richtwert für die weiteren simulativen Un-tersuchungen der heute realisierbaren Wirkungen durch Dynamische Ziel-führung verwendet. Die Ergebnisse belegen die Aussage, daß zwischen Mel-dungsqualität und realisiertem Fahrzeitvorteil ein funktionaler Zusammen-hang besteht: Mit steigender Meldungsqualität steigt auch der für den Nut-zer realisierte Fahrzeitvorteil.

Abbildung 10.2 stellt den Verlauf des realisierten, prozentualen Fahrzeit-vorteils durch Dynamische Zielführung zwischen der heutigen Verkehrsmel-dungsqualität und dem Idealfall dar. Mittels der aktuellen Meldungsqualitätwerden - bezogen auf die Fahrzeitvorteile im Rhein-Ruhr- und Rhein-Main-Gebiet - lediglich 40% des maximalen Nutzenpotenials ausgeschöpft. Damitsinkt der Fahrzeitvorteil von jährlich möglichen 5 - 15% auf lediglich 2 - 5%ab und es können auch Fahrzeitnachteile nicht ausgeschlossen werden.

142

10.3. Maßnahmen zur Verbesserung

10.3 Maßnahmen zur Verbesserung von Mel-dungsqualität und Dynamischer Zielfüh-rung

Ein Ansatz zu einer erheblichen Verbesserung des Nutzens DynamischerZielführungssysteme liegt in der Verbesserung der Dynamisierung, speziellin der Verbesserung der Qualität der Verkehrsmeldungen. Der Kurvenver-lauf des Fahrzeitvorteils in Abbildung 10.2 zeigt, daß eine Steigerung derMeldungsqualität auf 100% nicht notwendig zu sein scheint. Eine Anhebungder Meldungsqualität auf 70 % (das bedeutet eine Verdopplung der heuti-gen Meldungsqualität) erwirkt eine Ausschöpfung des Nutzenpotentials von95%. Weitere Verbesserungen, die wahrscheinlich mit erheblichen Aufwän-den verbunden sind, steigern den Ausnutzungsgrad des Nutzenpotentialsnur noch geringfügig.

Letztendlich stellt sich die Frage, wie die Meldungsqualität signifikantangehoben (verdoppelt) werden kann. Für den Fall der öffentlich-rechtlichenMeldungskette waren die Meldungsgenerierung, deren Übertragung und Ver-arbeitung im Fahrzeug beschrieben worden. Diese Kette birgt Verbesse-rungspotential sowohl seitens der Diensteanbieter als auch seitens der Her-steller von Fahrzeugen bzw. Navigationsgeräten.

Seitens der Diensteanbieter werden neun Maßnahmen zur Verbesserungder Meldungsqualität als wesentlich eingestuft:

1. Standardisierung der GeschwindigkeitsschwellwerteAls zentraler Ansatzpunkt ist die deutschland- oder gar europaweiteVereinheitlichung der ereignisbildenden Geschwindigkeitsschwellwer-te zu sehen: Welche gefahrenen Geschwindigkeiten werden als Stau,welche als stockender Verkehr und welche als freier Verkehr interpre-tiert? Hier sind zwischen den Bundesländern massive Unterschiede zuverzeichnen. Da im Fahrzeug keine länderspezifische Unterscheidungvorgenommen wird, kommt es zu systematischen Fehlinterpretationender Meldungen und der fahrbaren Geschwindigkeiten. Dringend soll-ten sowohl bei der Meldungsgenerierung als auch darauf abgestimmtbei der Meldungsverarbeitung im Fahrzeug einheitliche Festlegungengetroffen werden.

2. Explizite Übertragung der Geschwindigkeit oder FahrzeitverzögerungAus Sicht der Dynamischen Zielführung wäre eine explizite Übertra-gung der Geschwindigkeit zusätzlich zur Übertragung des Ereignisseswünschenswert. Das ist gemäß dem Alert-C-Protokoll möglich, wird

143


heute aber kaum in Anspruch genommen. Idealerweise würden sogardie resultierenden Fahrzeitverzögerungen an das Navigationssystemausgesendet - was aber derzeit schwerer umsetzbar ist und auch aufSeiten der Navigationsgerätehersteller Änderungen erfordert.

3. Ausbau der Erfassung im SekundärnetzUm den Nutzen durch Dynamische Zielführung insbesondere für Kurz-streckenfahrer wesentlich zu verbessern, ist eine Erweiterung der Da-tenerfassung auf das Sekundärnetz (Bundesstraßen sowie auch Kreis-und Gemeindestrassen) von großer Wichtigkeit. Da dies mittels statio-närer Erfassungssysteme sehr kostenintensiv ist, sollten Alternativenhierzu - wie beispielsweise das Floating Car Data Verfahren - nach lan-ger Forschungsphase in die Praxis übernommen werden. Solange nochkeine Daten im Sekundärnetz verfügbar sind, sollten im Fahrzeug fürdiese Straßenklassen die Geschwindigkeiten tageszeitspezifisch ange-paßt werden, um Ableitungen von Fahrzeugen „ins Ungewisse“ unddamit ggf. verbundene Fahrzeitnachteile zu vermeiden.

4. „Frei-Meldungen“ generierenDie Erweiterung der Meldungen um explizite „Frei-Meldungen“ - wiesie beispielsweise in Japan gesendet werden - würde eine wesentlichfundiertere Routenwahl ermöglichen. Insbesondere bei dem deutschen,nur auf Autobahnen flächendeckend ausgebauten Detektionsnetz wür-de dadurch die Ableitung „ins Ungewisse“ über undetektiere Straßengezielt reduziert werden können. Für die Umsetzung dieser Maßnah-me, die das Meldungsaufkommen drastisch erhöhen würde, ist einRDS-TMC-Kanal voraussichtlich nicht konzipiert. Diese Entwicklungmüßte mit der Nutzung eines breitbandigen Übertragungskanals (z.B.DAB) einhergehen.

5. Reduktion des TMC-Ereigniskatalogs und Definition der EreignisseDer Ereigniskatalog enthält rund 1.500 Ereignisse, von denen sich rundzwei Drittel auf den motorisierten Individualverkehr beziehen. Die Er-eignisse sind stark redundant und in ihrer Bedeutung nicht immerklar definiert und gegeneinander abgegrenzt, wie das Beispiel der Co-des 107 „Stau zu erwarten“ und 130 „Staugefahr“ zeigt. Das führt zurfehlerhaften Verwendung seitens der Serviceprovider und einer davongegebenenfalls abweichenden Interpretation durch die Navigationsge-rätehersteller. Eine Reduktion der Ereignisse auf wenige (Größenord-nung 20) wesentliche, deutschland- und europaweit einheitlich defi-nierte Ereignisse könnte Abhilfe schaffen.

144

10.3. Maßnahmen zur Verbesserung

6. Explizite Übertragung von Baustellen als VerkehrsbehinderungenDerzeit werden von den Meldungsanbietern Baustellen nur dann ge-meldet, wenn sie mit einer akuten Verkehrsbehinderung in Verbindungstehen. Aber auch sonst stellen Baustellen mit einem vorgeschriebenenTempolimit von 80 oder gar 60 km/h eine deutliche Geschwindigkeits-reduktion und damit - besonders im Fall räumlich ausgedehnter Bau-stellen - eine durchaus erhöhte Fahrzeit dar. Insbesondere in Regionenhoher Netzdichte könnten dann bereits Umleitungen verfügbar sein.Daher könnte die Übertragung von Baustellen als „Verkehrsmeldung-en“ eine Erweiterung des heutigen Angebots darstellen. Die Informa-tionen über Baustellen und deren räumliche und zeitliche Ausdehnungsowie vorgeschriebener Fahrgeschwindigkeit liegen bei den zuständigenBehörden vor - sie könnten (automatisiert) an die Diensteanbieter -und dann an den Nutzer - gemeldet werden.

7. Kontinuität vs. Aktualität der Meldungen abwägenDas ehrgeizige Ziel der Meldungsanbieter ist es, die Meldungen hoch-aktuell - und damit korrekt - zu halten. Daraus können häufige, klei-ne Meldungsänderungen („Updates“ bzgl. Ereignis oder Ereignislänge,eventuell sogar Scheingenauigkeiten) resultieren. Mit jeder Änderungwird im Navigationsgerät die Route neu berechnet und es kommt un-ter Umständen zu häufigen Routenänderungen („Toggeln“ der Routezwischen zwei möglichen Routen), was für den Nutzer verwirrend unddaher zu vermeiden ist.

8. Übertragung der Sekundärlokation statt der AusdehnungBei der Übertragung einer Verkehrsmeldung werden gemäß Alert-Cim TMC die Primärlokation und die Ausdehnung übertragen. Fallsim Fahrzeug nicht der aktuell gültige Ortskatalog (Location List) vor-liegt, kann es bei der Dekodierung zu systematischen Fehlern kommenund die Sekundärlokation (aus Fahrersicht der Stauanfang) verschiebtsich oder die Meldung kann gar nicht abgebildet werden. Die expliziteÜbertragung der Sekundärlokation würde dieses Problem eliminieren.Gemäß dem bestehenden Übertragungsprotokoll Alert-C ist das nichtmöglich - es müßten neue Protokolle (z.B. TPEG) genutzt werden.

9. Vereinfachung des Prozesses der MeldungsentstehungIm Sinne der Reduktion der An- und Abmeldeverzögerungen könntees zielführend sein, den derzeitigen Prozeß der Meldungsentstehungzu vereinfachen. Die Daten werden über verschiedenste Zuständig-keitsstellen mittels ungeeigneter Medien (Telefon, Fax) übermittelt

145


und mehrfachen Plausibilitätstests unterzogen. Diese Kette fordertZeit und ist fehleranfällig. Ein Vereinfachung, beispielsweise durch dieUmgehung der Landesmeldestellen, könnte die Meldungsgenerierungbeschleunigen.

Aber auch fahrzeugseitig sollten in Ergänzung zu den oben genannten Vor-schlägen Maßnahmen zugunsten einer Verbesserung der Dynamischen Ziel-führung vorgenommen werden:

1. Einfache Aktualisierung des fahrzeugseitigen OrtskatalogsFür die Dekodierung der Meldungen liegt im Fahrzeug, gespeichertmit der digitalen Straßenkarte (auf CD, DVD oder Festplatte), eineOrtsliste (LCL) vor. Da die Nutzer ihre Navigationsdaten aus Kos-tengründen sehr selten aktualisieren, ist auch die Ortsliste oftmalsveraltet. Dann kommt es gegebenenfalls zur fehlerhaften Dekodierungvon Verkehrsmeldungen. Wünschenswert wäre eine kartenunabhängi-ge Aktualisierungsmöglichkeit der Ortsliste, damit die Verkehrsmel-dungen korrekt empfangen werden können.

2. Dekodierung von Mehrsequenzmeldungen gemäß Alert-CPraxistests haben gezeigt, daß die Dekodierung von Mehrsequenzmel-dungen bei vielen Navigationsgeräten zu Problemen führt. Die Mel-dungen werden oftmals nur teilweise (nur die erste Gruppe) oder garnicht in die Routenberechnung umgesetzt. Derartige Fehler solltenbehoben werden, eine Alert-C-konforme, fehlerfreie Verarbeitung derMeldungen muß gewährleistet werden.

Durch die Umsetzung dieser Maßnahmen sollte die Qualität der Verkehrs-meldungen, das heißt die Abbildung der Kantengeschwindigkeiten, deutlichverbessert und damit der Nutzen durch Dynamische Zielführungssystemewesentlich erhöht werden können.

146

Anhang A

Karten derUntersuchungsverbindungen

147

A. Karten der Untersuchungsverbindungen

Abbildung A.1: Kartenausschnitt Recklinghausen <=> Duisburg

Abbildung A.2: Kartenausschnitt Halle <=> Leipzig

148

Abbildung A.3: Kartenausschnitt Darmstadt <=> Gambach

Abbildung A.4: Kartenausschnitt Würzburg <=> Frankfurt

149


Abbildung A.5: Kartenausschnitt Düsseldorf <=> Köln

Abbildung A.6: Kartenausschnitt Chemnitz <=> Dresden

150

Abbildung A.7: Kartenausschnitt Walldorf <=> Frankfurt

Abbildung A.8: Kartenausschnitt Bremen <=> Hamburg

151


Abbildung A.9: Kartenausschnitt Stuttgart <=> Mannheim

Abbildung A.10: Kartenausschnitt Augsburg <=> München

152

Anhang B

Simulationsergebnisse derUntersuchungsverbindungen

153

B. Simulationsergebnisse der Untersuchungsverbindungen


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Allgemeine Daten - einzelne Fahrt

Fahrzeit auf unbehin-derter NR (einfach)

[min] 20 39 32 48 63 28 55 33 56 13

Routenlänge NR(einfach)

[km] 37 71 60 88 116 51 101 62 103 23

Allgemeine Daten - Fahrten des Jahres

Anzahl der Fahrtenim Jahr

[-] 388 388 388 388 388 388 388 388 388 388

Jährliche Fahrzeit aufunbehinderter NR

[h] 130 252 207 310 407 181 356 213 362 84

Jährliche Fahrtweiteauf NR

[km] 14.356 27.548 23.280 34.144 45.008 19.788 39.188 24.056 39.964 8.924

Behinderungssituation

Anzahl Fahrten mitNR behindert

[-] 301 287 244 103 108 196 140 44 314 29

Anzahl Fahrten mitNR unbehindert

[-] 87 101 144 285 280 192 248 344 74 359

Tabelle B.1: Allgemeine Daten zu den zehn Untersuchungsverbindungen

154


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Lei

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Errechnete Fahrzeiten

Jährliche errechneteFahrzeit SZF

[h] 130 252 207 310 407 181 356 213 362 84

Jährliche errechneteFahrzeit IZF

[h] 179 322 245 311 423 200 386 231 467 84

Jährliche errechneteFahrzeit DZF

[h] 170 310 237 309 421 199 383 226 451 84

Reale Fahrzeiten

Jährliche reale Fahr-zeit SZF

[h] 213 355 276 327 432 204 389 233 468 84

... pro km [s/km] 53 46 43 35 35 37 36 35 42 34

Jährliche reale Fahr-zeit IZF

[h] 179 322 245 311 423 200 386 231 467 84

... pro km [s/km] 41 40 35 33 33 36 35 34 42 34

Jährliche reale Fahr-zeit DZF

[h] 202 340 262 319 428 202 388 233 477 84

... pro km [s/km] 46 42 38 33 34 37 35 34 39 34

Fahrtweiten

Jährliche FahrtweitenSZF

[km] 14.356 27.548 23.280 34.144 45.008 19.788 39.188 24.056 39.964 8.924

Jährliche FahrtweitenIZF

[km] 15.582 29.324 24.685 34.486 45.606 19.858 39.648 24.620 40.504 8.924

Jährliche FahrtweitenDZF

[km] 15.980 29.247 24.559 34.339 45.350 19.865 39.809 24.955 43.686 8.924

Tabelle B.2: Fahrzeiten und Weglängen der Zielführungssysteme auf denzehn Untersuchungsverbindungen

155



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Anzahl behinderter Fahrten [-] 301 287 244 103 108 196 140 44 314 29

Fahrzeiterhöhung für SZF [h] 84 102 69 17 24 23 33 19 105 2

... je Kilometer SZF [s/km] 21 13 11 2 2 4 3 3 10 1

Anzahl Umleitungen IZF [-] 187 146 159 87 57 35 10 6 8 0

.. bzgl. der behinderten Fahrten [%] 62 51 65 84 53 18 7 14 3 0



... je Umleitung [min] 11 14 12 11 10 7 18 20 8 0

... je Mehrkilometer IZF [s/km] 100 67 79 168 54 205 23 13 7 0

Verbleibende Fahrzeiterhöhung IZF [h] 50 69 38 1 15 19 30 17 104 2

... je Kilometer IFZ [s/km] 12 9 6 0 2 3 3 3 9 1

Informationsvorteil [h] 18 29 14 1 8 14 25 12 100 5

Mehrweg IZF [km] 1.226 1.776 1.405 342 598 70 460 564 540 0

... bzgl. SZF [%] 9 6 6 1 1 0 1 2 1 0

... je Umleitung [km] 7 12 9 4 11 2 46 94 68 0

Tabelle B.3: Fahrzeit- und Informationsvorteile sowie Mehrwege durch Idea-le Zielführung

156


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Lei

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Fahrzeiterhöhung für SZF [h] 84 102 69 17 24 23 33 19 105 2

... je Kilometer SZF [s/km] 21 13 11 2 2 4 3 3 10 1

Anzahl Umleitungen DZF [-] 116 84 89 44 32 39 14 9 37 0

... bzgl. der behinderten Fahrten [%] 38 29 36 43 29 20 10 19 12 0



... je Umleitung [min] 6 11 9 11 8 3 0 -7 -15 0

... je Mehrkilometer IZF [s/km] 31 32 39 148 42 94 0 -5 -9 0

Verbleibende Fahrzeiterhöhung DZF [h] 73 87 55 9 20 21 33 20 114 2

... je Kilometer IFZ [s/km] 17 11 8 1 2 4 3 3 10 1

Mehrweg DZF [km] 1.624 1.699 1.279 195 342 77 621 799 3.722 0

... bzgl. SZF [%] 11 6 5 1 1 0 2 3 9 0

... je Umleitung [km] 44 20 14 4 11 2 44 89 101 0

Tabelle B.4: Fahrzeitvorteile und Mehrwege durch Dynamische Zielführung

157



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Anz. inkorrekter Routenentscheid. 143 99 98 47 32 39 14 9 38 0

... bzgl. aller Fahrten [%] 37 25 25 12 8 10 4 2 10 0

Differenz errechnete / reale Fahrzeit [h] 32 30 25 10 7 3 5 7 26 <1




Tabelle B.5: Fehler und Nutzenverlust durch Dynamische Zielführung: DasVerbesserungspotential

158

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TMC-Forum (1999b)TMC-Forum (Hrsg): TMC-Handbook: Location Coding Handbook. Brüs-sel, Belgien, 1999.

TMC-Forum (2004)TMC-Forum: TMC-Forum. 2004. Internet: http://www.tmcforum.com(letzter Aufruf 17.06.2004).

U-Blox (2002a)U-Blox AG (Hrsg.): TIM Datalogger. In: U-Blox Produktbeschreibungen.Thalwil, Schweiz, 2002.

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VDA (2003)Verband der deutschen Automobilindustrie (Hrsg.): Auto-Jahresbericht2003. Frankfurt a. M., 2003.

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Wutschka (1990)Wutschka, Jürgen (Hrsg.): Die Erreichbarkeit von Arbeitsplätzen im mor-gendlichen Berufsverkehr. Berichte des Instituts für Stadtbauwesen derRWTH Aachen, 1990.

Zackor (1994)Zackor, Heinz: PROMETHEUS CED-9: Entwurf von Leitstrategien füreine individuelle dynamische bimodale Zielführung. Kassel, 1994.

Zackor (1997)Zackor, H.; Bogenberger, K., Keller, H; Tsavachidis, M.; Lindenbach, A.:Entwurf und Bewertung von Verkehrsinformations- und -leitsystemen un-ter Nutzung neuer Technologien. Herausgegeben von der Bundesanstaltfür Straßenwesen (BASt), Bergisch Gladbach, 1997.

Zackor (1999)Zackor, Heinz: Informationsstrategien für Telematikanwendungen imStraßenverkehr. In: Straßenverkehrstechnik, 1999, Heft 4, Seiten 153ff.

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Bisher in den IVS-Schriften erschienen:

Band 1: Festkolloquium zum 60. Geburtstag von Jörg SchönhartingBand 2: Metrorapid / Transrapid: Vernetzung, Umfeld und Verkehrs-

trägerBand 3: Ein neues Verfahren zur Kombination von Mehrfahrgast-Taxi

und ÖPNV - Das KOMET-SystemBand 4: Fahrzeit- und Informationsvorteile durch Dynamische Zielfüh-

rung. Der Einfluß der Verkehrsmeldungsqualität unter Beach-tung von Netzauslastung und Alternativrouten

Fahrzeit- und Informationsvorteile durch Dynamische ... · Verkehrswesen und Verkehrsbau Band 4...

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