HOTSPOT – intelligente Reisezeitberechnung

Im Projekt HOTSPOT (2009-2011) wird ein neuartiges Modell zur Berechnung von realen Reisezeiten zwischen eindeutigen Referenzpunkten erforscht. Kern des Modells ist ein Netz aus Referenzpunkten („Hot Spots“ wie Kreuzungen, Stauzonen, Quellen oder Ziele), die über Methoden der Mustererkennung automatisch aus GPS-Daten abgeleitet werden.

Im Projekt HOTSPOT wird ein neuartiges Modell zur Berechnung von realen Reisezeiten zwischen eindeutigen Referenzpunkten erforscht. Den Kern des Modells bildet ein Netz aus Referenzpunkten (so genannte Hot Spots), die über Methoden der Mustererkennung automatisch aus GPS-Trajektorien abgeleitet werden. Als Hot Spots können jene Punkte in einem Verkehrsnetz angesehen werden, an denen Auffälligkeiten im Verkehrsgeschehen aus Positions-Trajektorien erkannt werden können (z.B. Kreuzungen, Stauzonen, häufige Quellen oder Ziele). Für die Erstellung des Reisezeitmodells können beliebige GPS-Trajektorien verwendet werden.

Im Projekt werden Verfahren entwickelt um Trajektorien

  1. modal zu klassifizieren,
  2. gemeinsame Muster darin zu erkennen,
  3. durch die Anwendung von Regeln Hot Spots (Referenzpunkte) abzuleiten und
  4. mit diesen Hot Spots Netzwerke zu bilden, um dadurch Reisezeiten (über gemessene Zeitstempel) zwischen Hot Spots berechnen zu können.

Im Vergleich zu bisherigen Ansätzen für Reiszeitmodelle ergeben sich folgende Vorteile:

  1. Das Hot Spot-Modell ist flächendeckend (potentiell weltweit) einsetzbar, da es nicht von einer fix installierten Infrastruktur zur Fahrzeugerfassung abhängig ist, sondern potentiell jedes sich bewegende Objekt als Datenlieferanten verwenden kann,
  2. das Modell ist multi- bzw. intermodal anwendbar, da es nicht von Straßengraphen bzw. Fahrplänen abhängig ist,
  3. das Reisezeitmodell kann dynamisch über die Verarbeitung von neuen GPS-Trajektorien angepasst werden bzw. weisen Hot Spot-Netze die Fähigkeit auf sich periodisch von selbst zu aktualisieren (selbstlernendes Modell) und
  4. die Erkennung von Hot Spots kann über Regeln beliebig granular gesteuert werden, wodurch sich der Ansatz durch seine gute Skalierbarkeit auszeichnet.

Für die Erzeugung einer repräsentativen Menge an GPS-Trajektorien wird zum einen auf Floating Traveller Data (FTD), zum anderen auf Daten von bestehenden Fahrzeugflotten zurückgegriffen. Eine umfassende Evaluierung des Lösungsansatzes (Validierung der Verfahren, Vergleich mit bisherigen Ansätzen zur Reisezeitermittlung, Validierung der Selbstlernfähigkeit des Modells, Evaluierung der Praxistauglichkeit) ist integraler Bestandteil des Projekts.

 
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Salzburg Research Forschungsgesellschaft
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