CITY-TRAFFIC Bonn
Andreas IRRGANG und Martin KLEIN
Dieser Beitrag wurde nach Begutachtung durch das Programmkomitee als „reviewed paper“
angenommen.
Zusammenfassung
CITY-TRAFFIC ist ein Verkehrsmanagementsystem mit einer mikrosimulationsbasierten Prognosekomponente. Es berücksichtigt alle Verkehrsteilnehmer und umfasst die Einzelkomponenten Verkehrsbeobachtung, Verkehrssteuerung, Verkehrsplanung und Verkehrsinformation.
1 Einleitung
Probleme mit bzw. durch den Kraftfahrzeugverkehr in direkter oder indirekter Art begleiten uns nun schon seit einigen Dekaden. Waren in den achtziger Jahren der SO2- (Schwefeldioxid) und NOx-Ausstoß (Stickoxide) des Kraftverkehrs als Hauptverantwortliche für Umweltschäden im Fokus der Öffentlichkeit, so ist der Kraftverkehr seit den neunziger Jahren durch die CO2–Emission (Kohlendioxid) als ein Verursacher für den anthropogen bedingten Treibhauseffekt negativ in die Schlagzeilen geraten. Der bevorstehende „Verkehrsinfarkt“ wird ebenfalls nicht erst seit neuestem diskutiert, ist aber aufgrund der stetig steigenden Zahl der Pkw / Einwohner und einer zunehmenden wachsenden Mobilitätsbereitschaft aktueller denn je. So zeigt ein Blick auf Tabelle 1, dass die Zahl der Personen- und Tonnenkilometer stärker als die Einwohnerzahl und die Straßenlänge zunimmt (letztere muss man sogar als stagnierend bezeichnen). Die Verkehrsprobleme werden sich in den nächsten Jahren mit aller Wahrscheinlichkeit noch verschärfen, da Prognosen [z.B. SHELL 2001, S. 4] von weiterhin steigenden Verkehrsleistungen ausgehen.
Tab. 1: Ausgewählte Kennziffern des deutschen Verkehrs [BMV 1999, S. 103, 109, 137, 210 und 229]
1993 1998
Einwohner in 1000 81 338 82 037
Veränderung in % - +0,86
Straßenlänge1 in 1000 km 227,2 230,7
Veränderung in % - +0,02
MIV in Mrd. Personenkilometer 740,8 755,7
Veränderung in % - +2,01
ÖPNV in Mrd. Personenkilometer 78,1 83,7
Veränderung in % - +7,17
Straßengüterverkehr in Mrd. Tonnenkilometer 251,5 315,9
Veränderung in % - +25,61
Motorisierter Individualverkehr (MIV) und Öffentlicher Personennahverkehr (ÖPNV) drohen daher im Straßenverkehr des neuen Jahrtausends stecken zu bleiben. Der Bedarf an Informationen über den aktuellen Straßenverkehrszustand hat sich in den letzten Jahrzehnten hieraus entwickelt. So kann sich heute jeder Verkehrsteilnehmer z.B. über Rundfunk, Videotext und weitere Medien über aktuelle Staus und Umleitungsempfehlungen, vornehmlich von den Bundesautobahnen (BAB), informieren.
Zu Stoßzeiten übersteigt jedoch die Vielzahl der Staus auf den Straßen die Sendekapazität einiger Radiosender, so dass Staus teilweise nur ab einer Länge von einigen Kilometern gemeldet werden. Als Folge hat z.B. der WDR auf seinen Mittelwellefrequenzen einen eigenen Stausender eingerichtet, über dem in aller Ausführlichkeit die Staus gesendet werden. Doch ist es fraglich, ob diese Art von geballter Informationsübermittlung von den Menschen auf ihrer täglichen Fahrt zur Arbeit angenommen wird.
Ansätze, wie Umwelterziehung oder „Car-Sharing-Projekte“, waren bisher von geringem Erfolg gekrönt. Diese sozialen Maßnahmen, die das Ziel verfolgen einen sensibleren Umgang mit dem Kraftfahrzeug zu entwickeln und eine Umbewertung des Prestige- und Statussymbols Auto zu bewirken, erfahren in der Gesellschaft nur eine geringe Resonanz und Akzeptanz. Hingegen werden Lösungen unter konsequenter Verwendung moderner digitaler Technik heutzutage auf breiter Ebene und mit großem Interesse der Medienlandschaft verfolgt. So versuchen zunehmend Leit- und Informationssysteme die Verkehrsströme der Ballungszentren und Großstädte zu steuern. Innovative Technologien wie zunehmend verkehrsabhängige Telematik, Global Positioning System (GPS) und Location-Based-Services (LBS) versprechen neue Lösungsansätze. Ziel solcher Systeme ist die nachhaltige Mobilität und die Verbesserung der Verkehrssicherheit bei gleichzeitiger Entlastung der Umwelt. Die Systeme basieren auf dem Zusammenspiel verschiedener Technologien zur Erfassung, Verarbeitung und Auswertung unterschiedlicher verkehrsrelevanter, räumlich aufgelöster Daten zu einem Verkehrsmanagementsystem.
Sensorik erfasst hierbei den aktuellen Verkehrszustand und übermittelt diesen an eine Zentrale. Hier können diese Daten des Verkehrsaufkommens auf der Basis von
1 Bundesautobahnen, Bundes-, Landes- und Kreisstraßen (ohne Gemeindestraßen)
Verkehrsraumgeometrie- und Verkehrsraumsachdaten weiterverarbeitet und räumlich analysiert werden. Nutzer dieser Leit- und Informationssysteme sind sämtliche Verkehrsträger und alle Verkehrsteilnehmer.
2 Das Projekt CITY-TRAFFIC
Das Institut für Autonome Intelligente Systeme der Fraunhofer-Gesellschaft für angewandte Forschung (FhG-AIS) führt seit dem 1. November 2001 zusammen mit dem Fraunhofer-Institut für Verkehrs- und Infrastruktursysteme (FhG-IVI) ein vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (bmb+f) gefördertes Forschungs- und Entwicklungsprojekt durch. Das Projekt CITY-TRAFFIC stellt eine Weiterentwicklung einer vorhandenen wissenschaftlichen Machbarkeitsstudie „City-Ring Bonn“ dar, die in einer Kooperation im Jahr 2000 mit der Stadt Bonn entwickelt wurde. Anwendungspartner für CITY-TRAFFIC ist erneut die Bundesstadt Bonn, für die in den kommenden Jahren ein modernes integratives Verkehrstelematiksystem entworfen, erprobt und implementiert wird. Hierbei wird auf die Mittel und Techniken der künstlichen Realität (Artificial Reality) in einem hohen Maß zurückgegriffen. Entwickelt wird ein Verkehrsmanagementsystem, das integrativ alle Verkehrsteilnehmer berücksichtigt und die Einzelkomponenten Verkehrsbeobachtung, Verkehrssteuerung, Verkehrsplanung und Verkehrsinformation bedient.
3 Datengrundlage
Für das Projekt werden unterschiedliche Daten benötigt. So werden unter anderem Daten von Projektpartnern, wie dem Kataster- und Vermessungsamt der Stadt Bonn, dem Stadtplanungsamt, dem Stadtbauamt, den Stadtwerken Bonn (SWB) und dem Bonner General-Anzeiger verarbeitet. Diese bestehen aus Luftbildatlas, Fahrplänen des ÖPNV, Daten von Veranstaltungen, Points Of Interest (POI), etc.. Diese Daten werden entweder als Primärdaten verwendet oder dienen als Grundlage für weitere eigene Erhebungen.
Format- und Qualitätsprobleme (z.B. fehlende Metainformation) bei solchen Daten sind von FOLLMANN & GRÜNFELD (2000) beschrieben.
Sämtliche anfallenden Daten werden in einer relationalen Datenbank gespeichert. Das Modell dieser Datenbank sieht eine Dreiteilung vor. Zum einen gibt es eine Datenbank in der den Verkehrsraum repräsentierende Daten gespeichert werden. Hier werden das unten beschriebene Modell des Verkehrsraums, Luftbilddaten, Daten über verschiedene Typen von Induktionsschleifen etc. abgelegt. Eine zweite Datenbank dient der Sicherung aller Daten des Verkehrsaufkommens. Der Zugriff von außen auf die gesammelten, umformatierten und erhobenen Daten ist über eine dritte Datenbank gewährleistet, die nur für Projektpartner relevante Daten enthält. Die Größe der gesamten Datenbank wird im Laufe des erste Projektjahres die Terabyte-Grenze überschreiten.
Im Folgenden werden die wichtigsten Grundlagendaten für die Verkehrssimulation vorgestellt.
3.1 Verkehrsaufkommen
Fast jede Lichtsigananlage (LSA, ugs. Ampel) verfügt zur verkehrsabhängigen Modifizierung der Ampelschaltungen über Sensorik. Hierbei handelt es sich meistens um Induktionsschleifen, die in die Fahrbahnen eingeschnitten sind. Somit ist eine LSA im Stande den Verkehrsfluss zu messen. Die so erhobenen Daten werden in Bonn an einen zentralen Verkehrsrechner übermittelt. Alle fünf Minuten meldet jeder Sensor einer LSA, die an den Verkehrsrechner angeschlossen ist, die Anzahl der Fahrzeuge, die über diese Schleife gefahren sind. Somit entsteht permanent ein flächendeckendes Abbild des aktuellen Verkehrsgeschehens (Abb. 1).
CITY-TRAFFIC macht sich diese sensorische Ausstattung des Stadtgebiets zu eigen. Die erfassten Daten, die von den LSA an den zentralen Rechner übermittelt werden, stellen die Grundlage für die Verkehrsbeobachtung dar und werden in Echtzeit an die Datenbank des Projekts übermittelt. Somit steht dem Projekt nicht nur der aktuelle Straßenverkehrszustand zur Verfügung, sondern es kann auf jede Messung zur weiterführenden Analyse später zurückgegriffen werden.
Neben den Sensoren der LSA wird angestrebt dem System weitere Sensoren hinzuzufügen.
Es handelt sich hierbei z.B. um mobile Radarmessgeräte, die an sensiblen, sensorisch nicht erfassten Stellen temporär aufgestellt werden können, um Verkehrsprofile aufzuzeichnen.
Weiterhin sollen Belegungsdaten der öffentlichen Parkhäuser das System bereichern, da Parkhäuser eine wichtige Senke für den Kraftfahrzeugverkehr darstellen.
Technische Voraussetzung für ein solches System der Verkehrsbeobachtung ist eine weitestgehend vernetzte Stadt, deren Datennetze eine permanent hohe Belastung dauerhaft bewältigen können.
Abb. 1: Verkehrsaufkommen
3.2 LSA-Funktionalität
Neben den sensorischen Daten des Verkehrsaufkommens werden auch die Funktionalitäten der LSA als verkehrsbeeinflussende Einrichtungen erhoben. Jede Steuerung einer LSA ist unter Berücksichtigung der „Richtlinien für Lichtsignalanlagen“ der Forschungsgesellschaft für Straßen- und Verkehrswesen entworfen worden. Die Steuerlogik wird in analoger Form, einem sogenannten LSA-Pflichtenheft, festgehalten.
Diese Informationen werden mittels eines Editors, der im Rahmen des Projekts entwickelt wird, in ein funktionsgetreues digitales Abbild einer LSA überführt. Durch die Verortung der LSA im digitalen Modell des Verkehrsraums können die Funktionalitäten der LSA in der Simulation berücksichtigt werden.
3.3 Digitales Modell des Verkehrsraums
Neben den Daten des Verkehrsaufkommens werden Daten und Informationen des Verkehrsraums benötigt. Um den Verkehr exakt nachbilden zu können, ist ein hochgenaues
Abb. 2: Verkehrsknoten
und detailliertes Abbild sämtlicher Hauptverkehrswege unerlässlich. Das Modell des Verkehrsraums stellt einen weiteren elementaren Baustein des Systems CITY-TRAFFIC dar. Da die Stadt Bonn über ein Straßenkataster verfügt, welches die Anforderungen und Genauigkeit von CITY-TRAFFIC nicht erfüllen kann, wird ein solches Modell im Rahmen des Projekts erstellt. Hierfür werden von der Stadt Bonn sämtliche benötigten Unterlagen
und Daten zur Verfügung gestellt. So werden auf Basis des Luftbildatlas (Bildmaßstab 1:3500), resultierend aus einer Befliegung des Bonner Stadtgebiets vom Mai 2000, sämtliche den Verkehr beeinflussenden Daten mittels einer On-Screen-Digitalisierung erfasst. Der Verkehrsraum wird dabei in einzelne Karten (Luftbild-Subsets) unterteilt. Jede Karte stellt anschließend eine in sich geschlossene Einheit dar, auf der mit Daten des Verkehrsaufkommens eine Simulation gerechnet werden kann. Abbildung 2 zeigt die vektorielle Erfassung der den Verkehr beeinflussenden Objekte eines Verkehrsknotens. Im Laufe des Projekts werden sukzessiv sämtliche Hauptverkehrswege des gesamten Bonner Stadtgebiets erfasst. Die geometrische Auflösung und der Detaillierungsgrad dieses Modells ist so hoch, dass nicht nur Fahrspuren aufgelöst werden, sondern auch Sachdaten wie Verkehrsträger, die diese Spur nutzen dürfen und die Geschwindigkeit, die ein Fahrzeug laut StVO hier fahren darf, erhoben werden. Spurwechsel zwischen Spuren werden ebenso erfasst wie Vorfahrtsregeln beim Kreuzen und Einmünden von Spuren.
Quadratmeterweise wird der gesamte Verkehrsraum zerlegt und in Spur und in Nicht-Spur unterteilt, sowie deren Einfahrts- und Ausfahrtsmöglichkeiten erfasst (Abb. 3). Zusätzlich werden LSA, Induktionsschleifen, Haltebalken, Fahrradwege, Parkplätze, Haltestellen des ÖPNV und Verkehrsschilder in der Karte verortet. Die Erfassung findet mit einer eigens hierfür entwickelten Software auf dem Betriebssystem Linux statt, die laufend weiterentwickelt wird. Für planerische Aspekte wird ein Front-End entwickelt, welches es erlaubt, bestehende Karten zu modifizieren oder auch neue Karten benutzerfreundlich zu erstellen.
Der immense Aufwand der Datenerhebung (für das Stadtgebiet von Bonn werden in den kommenden Jahren ca. 400 bis 500 Karten einer Fläche von jeweils bis zu 1 km2 erfasst) wird durch die hohe Qualität der Simulation gerechtfertigt. Dies bedeutet aber auch im logischen Umkehrschluss, dass eine fehlerhafte Karte einen großen negativen Einfluss auf das Ergebnis der Simulation nehmen kann. Da sich aufgrund der großen anfallenden Datenmenge bei manueller Kontrolle der erhobenen Daten individuelle Fehler einschleichen können, wird ein weitestgehend automatisiertes und optimiertes Qualitätsmanagement vorangetrieben. Somit steht neben der Datenerhebung die Qualitätssicherung mit im Vordergrund. Ziel ist es, ein digitales Modell des Verkehrsraums in einer hohen standardisierten Qualität dem System CITY-TRAFFIC zur Verfügung zu stellen, dessen Nutzen für die Stadt Bonn über das Projekt hinaus reichen soll.
Um eine Implementierung weiterer Daten zu ermöglichen, ist in das Modell die Beziehung zu den Segmenten des Straßenkatasters eingearbeitet worden um hierüber die Verknüpfung zu weiteren Daten des Kataster- und Vermessungsamts zu gewährleistet. Somit ist eine bidirektionale Assoziation realisiert, die für weiterführende räumliche Analysen herangezogen werden kann.
4 Verkehrssimulation
Um Verkehrsvorhersagen zu ermöglichen, ist es notwendig, auf der Basis von gemessenen Daten mit Hilfe einer Simulation ein möglichst genaues Abbild der Realität zu generieren.
Die Simulation wird auf Basis der einzelnen Karten (vergl. 3.3) durchgeführt. Dazu wird für jede der beschriebenen Karten anhand der erhobenen Fahrmöglichkeiten die Konnektivität der Ein- und Ausgänge ermittelt. Mit Hilfe der sensorisch erhobenen Daten
des Verkehrsaufkommens können korrekte Verkehrsflüsse gerechnet werden die angeben, wie viele der an A in die Karte eingefahrenen Fahrzeuge diese an B, C oder D wieder verlassen.
In der Simulation werden nun die einzelnen Objekte (Fahrzeuge), die in eine Karte einfahren, am Eingang erzeugt. Auf Grund eines Fahrer-Fahrzeug-Modells werden diesen Objekten Eigenschaften, wie Fahrzeugtyp (Kleinwagen, LKW, etc.) und Risikobereitschaft, sowie das Ziel (Ausgang) zugeordnet. Die erzeugten Objekte bewegen sich korrekt nach StVO autonom durch den Verkehrsraum und routen gemäß ihrer Eigenschaften selbständig durch die Karte. Hierbei berücksichtigen sie sich gegenseitig, gewähren z.B. Vorfahrt oder überholen langsamer fahrende Objekte, wenn dies möglich ist. Die LSA, deren Funktionalitäten realitätsgetreu erfasst wurden (vergl. 3.2), greifen steuernd in den Verkehrsfluss ein, indem sie Segmente temporär sperren und somit den fließenden Verkehr abbremsen. In dem Pilotprojekt konnte so tatsächlich gemessener Verkehr mit einer Genauigkeit von über 97 % in der Simulation nachgebildet werden.
Um eine solche hochgenaue und –detaillierte Mikrosimulation eines urbanen Verkehrsraums berechnen zu können, bedarf es großer Rechnerkapazitäten. CITY- TRAFFIC nutzt hierfür ein PC-Cluster, in dem ca. 50 handelsübliche PCs untereinander vernetzt sind und mit Hilfe einer Eigenentwicklung, dem FTA-Cluster-Betriebssystem, betrieben werden. Das Betriebssystem wurde für Bewegungsabläufe in der Robotik entwickelt und findet in diesem Projekt eine praxisnahe Anwendung.
Somit entsteht erstmalig die Möglichkeit auf der Basis von hunderttausenden von Softwareagenten ein flächendeckendes, maßstabs- und funktionsgetreues elektronisches Abbild des realen Verkehrsgeschehens einer mittleren Großstadt schneller als Realzeit nachzubilden. Für eine 15-Minuten-Vorhersage benötigt das System ca. eine Minute.
Zusätzlich können weitere Daten berücksichtigt werden. Anhand von Randbedingungen wie Tageszeit, Wochentag, Wetterbedingungen u.ä. wird die bevorstehende Verkehrsdichte hochgerechnet. Auch können Daten eines Event-Mangements mitberücksichtigt werden.
Die so erstellten 15- bis 30-Minuten-Vorhersagen werden permanent mit Realdaten validiert und korrigiert. Diese extrapolierten Daten stehen somit neben den Realzeit-Daten der Verkehrssteuerung zur Verfügung. Solch eine vorausschauende Verkehrsbeeinflussung stellt einen signifikanten Fortschritt im Vergleich zu konventionellen, nicht-antizipierenden Systemen dar.
5 Anwendungen
Die Anwendungsmöglichkeiten eines solchen Systems sind sehr weitreichend. In dem Projekt werden die Verkehrsprognosen herangezogen, um in den fließenden Verkehr einzugreifen. Somit wird der Verkehrsfluss optimieren bevor Verkehrsprobleme entstehen.
Weiterhin werden diese Informationen über die Kommunikationskanäle der modernen Medien zur Verfügung gestellt werden. Darüber hinaus kann dieses System in der Stadt- und Verkehrsplanung einen großen Beitrag leisten.
5.1 Verkehrssteuerung
In den fließenden Verkehr kann mittels Vario-Informationstafeln indirekt eingegriffen werden. Auf diesen Vario-Informationstafeln werden dem Verkehrsteilnehmer
Informationen über den prognostizierten Verkehrsfluß dargestellt und Alternativrouten angeboten (Abb. 4). Erstmalig wird CITY-TRAFFIC ab Sommer 2002 mittels solcher Informationstafeln in den Verkehr eingreifen.
Abb. 4: Varioinformationstafel
Zukünftig ist geplant, direkt in den Verkehr einzugreifen, indem LSA online modifiziert werden. Ziel ist es, sämtliche Verkehrsknoten und deren Interaktionen zu berücksichtigen und somit den Verkehrsfluss der gesamten Stadt zu optimieren. Grundlage sind die Daten der Verkehrssimulation. Somit greift CITY-TRAFFIC, im Gegensatz zu bisherigen Verkehrsmanagementsystemen wie MOVE (Hannover) oder stadtinfoköln, nicht aufgrund des aktuellen Verkehrsaufkommen ein, sondern berücksichtigt den prognostizierten Verkehr.
5.2 Verkehrsinformationssystem
Die durch das System CITY-TRAFIC erhobenen und weiterverarbeiteten Daten werden über ein Informationssystem allen Interessierten und Teilnehmern im Straßenverkehr zur Verfügung gestellt. Ziel ist die Präsentation von Informationen des Verkehrsgeschehens des MIV und ÖPNV der Region. Ergänzend werden touristisch relevante und regionale Daten des Lebensraums Stadt in dem Informationssystem zur Verfügung gestellt.
Grundgedanke ist eine umfassende Verknüpfung dieser Informationen, um sie dem Bürger
unter einem einheitlichen Zugang darstellen zu können. Aufbauend auf einem WWW- Dienst werden Pre-Tour- und On-Tour-Services generiert, die eine umfassende Information vor Fahrantritt und während der Reise gewährleisten. Die Verkehrsprognose wird, wie vorher beschrieben, über Vario-Infotafeln den Verkehrsteilnehmern mitgeteilt und Ausweichempfehlungen gegeben. Internet, fahrzeuginterne Leitsysteme, WAP- und SMS- Dienste können ebenfalls zeitnah die aktuelle Verkehrslage des MIV an den Verkehrsteilnehmer weiterleiten. Die Verbindungen des ÖPNV der Region können über Internet, WAP und SMS abgerufen werden. So ist es heute dem Bürger in Dresden schon möglich jederzeit den aktuellen Fahrplan der nächstgelegenen Haltestelle per SMS abzurufen. Hohe Zugriffszahlen zeigen die hohe Akzeptanz eines solchen Systems in der Bevölkerung.
Über die rein informative Komponente hinaus wird dem Nutzer des CITY-TRAFFIC- Informationssystems die Möglichkeit des Routings gegeben. Hier bietet das System weitreichende Möglichkeiten. So wird ein Nutzer zwischen der schnellsten oder kürzesten Route zwischen Start- und Zielpunkt wählen können. Basierend auf den Ergebnissen der Verkehrssimulation werden die Strecken berechnet und dem Nutzer über die oben genannten Dienste übermittelt. Möchte z.B. ein Kongressbesucher auf dem schnellsten Weg von seinem Hotel zum Tagungsort, kann es durchaus sein, dass der Router ihn zum nächst gelegenen Park&Ride-Parkplatz schickt, um ihm von dort seinen Weg mit dem ÖPNV fortsetzen zu lassen. Dieses multimodale Routing wird selbstverständlich optional angeboten, denn schließlich soll jeder Verkehrsteilnehmer selbstständig den Verkehrsträger seiner Wahl bestimmen. Durch diese Entwicklung des umfassenden Informationssystems werden die Verkehrsteilnehmer zu aktiven, eigenverantwortlichen Partnern.
5.3 Verkehrsplanung
Bei der Verkehrsplanung kann CITY-TRAFFIC die Planung in der ’Artificial Reality’
nachbilden und mit realen Verkehrsaufkommen die Funktionalität testen. Es können verschiedene Szenarien durchgespielt werden. Somit steht dem Verkehrsplaner und Kommunalpolitiker ein Werkzeug zur Verfügung, mit dessen Hilfe die beste Alternativlösung ermittelt werden kann.
6 Literatur
BMV [Bundesministerium für Verkehr, Bau- und Wohnungswesen (Hrsg.)] (1999):
Verkehr in Zahlen 1999. Deutscher Verkehrs-Verlag, Hamburg.
FOLLMANN, J. &H. GRÜNFELD (2000): Telematik im Verkehrswesen – Aufbau eines Managementsystems für Verkehrsdaten. In: Strobl, J., T. Blaschke & G. Griesebner [Hrsg.] Angewandte Geographische Informationsverarbeitung XII, Heidelberg.
SHELL [Deutsche Shell - Abt. Energie- und Wirtschaftspolitik (Hrsg.)] (2001): Shell Pkw- Szenarien. http://www.shell.com/de-de (1. Februar 2002).
