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1 Einleitung
Adaptive Lichtsignalsteuerungsverfahren ermöglichen es, online die Wirkung von VLSA Steuerungsmaßnahmen zu quantifizieren, mit gesellschaftlichen Zielvorstellungen zu verknüpfen und entsprechend zu optimieren [1]. Dabei spielt die Beeinflussung von Verkehrslichtsignalanlagen (VLSA) zugunsten des Öffentlichen Personennahverkehres (ÖPNV) (auch: “ÖPNV-Beschleunigung“, „ÖPNV-Bevorzugung“ oder „ÖPNV-Priorisierung an VLSA“ genannt) eine wichtige Rolle und ist für den Straßenbahn- und Busverkehr oftmals bereits Bestandteil städtischer Verkehrssteuerungskonzepte [2], [3]. Die Kommunikation zwischen ÖPNV-Fahrzeug und VLSA erfolgt dabei häufig per Analogfunk, teilweise auch drahtgebunden über Koppelspulen oder Fahrdrahtkontakte.
Im Zulauf eines lichtsignalgesteuerten Knotenpunktes im Straßennetz wird vom ÖPNV eine ihm angepaßte Freigabezeit angefordert. Dabei richtet sich die tatsächliche Bevorzugung nach der Priorität, die dem Fahrzeug im Vergleich zur Gesamtverkehrssituation am Knoten eingeräumt wird. Jede Änderung der Freigabezeiten an der VLSA zugunsten einer Flußrichtung bedingt aber auch Eingriffe in die anderen Flußrichtungen, wobei die Gefahr besteht ein vorherrschendes Gleichgewicht holistisch gesehen ins Negative zu verändern bzw. einzelne Teilnehmergruppen systematisch zu benachteiligen.
Die Einbindung aller im Prozeß beteiligten Interessenspartner (Stakeholder) wie Öffentlicher Personen-Nah-Verkehr (ÖPNV) und dessen Kunden, Individualverkehr (IV), Infrastrukturbetreiber und Politik gewinnt daher zunehmend an Bedeutung, um im Sinne der Spannungsfelder Verkehr und Umwelt dynamische Verkehrsdaten zur Steuerung und Information zu verwenden und damit Entscheidungsprozesse für eine optimale fallgebundene ÖPNV-Priorisierung zu unterstützen.
Zweck des PRIORITY Systems ist es daher, in einem ersten Schritt mittels einer Mikrosimulation (NONSTOP) und dem modellbasierten lokalen Steuerungsverfahren EPICS neue Ansätze zur Prognose und Berechung optimaler Bedienzeiten an intelligenten VLSA zu konzipieren und zu testen.
Nutzergleichgewichte sollen beispielhaft für alle an der VLSA beteiligten Mobilitätsmodalitäten auf Basis fortgeschrittener Vergleichsverfahren, dem so genannten Budget, nachvollziehbar und bewertbar gemacht werden. Als Hilfsmittel hierfür wurde der europäischen Standard EN 13816:2002 im Sektor Transport – Logistik und Services – öffentlicher Personentransport zur Definition der Servicequalität, Zieldefinition und Messung – identifiziert [4]. Der Hauptzweck dieser Norm besteht darin, die Qualitätsphilosophie für öffentliche Verkehre zu fördern, sowie das Augenmerk auf die Bedürfnisse und Erwartungen der Kunden durch Festlegung von Verfahren zu lenken.
Dies resultiert letztendlich in einer Neuausrichtung der ÖPNV-Beschleunigung an intelligenten Verkehrslichtsignalanlagen in funktionaler, qualitativer und ökonomischer Sicht unter Berücksichtung potentieller junger Verortungs- und Car2X-Technologien wie GPS (Global Positioning System) in Kombination mit GSM (Global Systems for Mobile Communications) oder WLAN 802.11p (Car2X Standard für Wireless Local Area Networks). Die ÖPNV-Beschleunigung an VLSAs wird damit zu einem Dienstleister bzw. einem Tool zur Zielerreichung von weitaus größerer zeitlicher und räumlicher Bedeutung wie beispielsweise der Anschlusssicherung.
Im Weiteren wird das Konzept zur Wirkungsanalyse der ÖPNV-Bevorrangung an der VLSA vorgestellt und deren Hauptbestandteile, die Simulationsumgebung mit dem Mikrosimulationsprogramm NONSTOP, der PRIORITY-Komponente und dem VLSA Steuerungsverfahren EPICS vorgestellt. Danach werden die Meßergebnisse präsentiert und interpretiert. In Abschnitt 6 wird die so genannte Budget-Idee als Regelungsinstrument für die aufgabenspezifische ÖPNV-Beeinflussung präsentiert und in Abschnitt 7 mit Hilfe einer Demonstrationsumgebung visualisiert. Im letzten Abschnitt werden die Ergebnisse zusammengefaßt und ein Ausblick präsentiert.
2 Konzept zur Wirkungsanalyse der ÖPNV-Bevorrangung an der VLSA
Um die ÖPNV-Bevorrangung an der VLSA als Dienstleister für Aufgaben wie die Takteinhaltung, Taktvergleichmäßigung oder die Anschlusssicherung einsetzten zu können, muß die Wirkung der Bevorrangung möglichst exakt bestimmt werden. Die Wirkung der ÖPNV-Bevorrangung ist die Reisezeitänderung des ÖPNV-Fahrzeugs vom Zulauf bis zur vollendeten Überquerung der VLSA. Es wird daher eine Vorhersage bzw. ein beschreibendes Modell dieser Reisezeit in Abhängigkeit des Grades der ÖPNV- Bevorrangung benötigt.
Im Projekt PRIORITY werden die Machbarkeit, Präzision, Voraussetzungen und Abhängigkeiten der Erstellung eines derartigen Vorhersagemodells ermittelt. Der Fokus dieser Untersuchung liegt dabei auf der Datensammlung und Datenanalyse sowie der Modellerstellung.
Der immanente Output einer VLSA ist das Lichtsignal, also die Freigabe einer Signalgruppe und der darauf befindlichen Fahrzeuge durch eine Grünzeit. Diese Grünzeit ist beschränkt und muß entsprechend wohldefinierter Zieldefinitionen optimiert werden. Dieser Zusammenhang wird nun durch eine rechnerbasierte Simulation nachgebildet. Die Realitätstreue wird dabei einerseits durch die Wiederverwendung einer realen VLSA Steuerung als auch durch eine möglichst realitätsnahe Kalibrierung der Verkehrsmodelle in der Simulationsumgebung erreicht.
Neben der eigentlichen Verkehrssimulation und der darin eingesetzten VLSA Steuerung wird in der so genannten PRIORITY-Software-Komponente der Ablauf der Simulation, und die eigentlichen Einflußmöglichkeiten (Priorität des ÖPNV, Anmeldung des ÖPNV an der VLSA bzw. Prognose des Ankunftszeitpunktes des ÖPNV an der Haltelinie, Prognose der Prognose der Reisezeit von ÖPNV und IV, usw.), deren Koordination und Regelung (Budget, Informationsanforderung) sowie deren Auswirkungen (Datenmodell, Prognoseverbesserung) implementiert. Im folgenden Abschnitt wird die Simulation und die eingesetzten Software- Komponenten detailliert beschrieben.
Die für das Ziel der Wirksamkeitsanalyse und der Verbesserung der Prognose notwendigen Analysedaten werden mit Hilfe eines geeigneten Datenmodells abgespeichert und wie in Abschnitt 5 beschrieben analysiert.
3 Simulationsumgebung
Die Reisezeit von Fahrzeugen an einer VLSA unterliegt einer Mannigfaltigkeit an Einflußfaktoren wie beispielsweise:
- Dem Charakter des Verkehrsknotens
• Strukturelle Eigenschaften
• Verkehrsaufkommen
- Der Verkehrslage
• Wochentag, Uhrzeit
• Events, …
- Der LSA-Steuerung (Ablaufprogramm) und
- Den ÖPNV Eigenschaften
• Takt
• Signalgruppe
• ÖPNV-Priorisierung.
Im Simulationstool NONSTOP von GEVAS software wurde der Gaudenzdorfer Knoten wie in Abbildung 1 dargestellt simuliert. Die betrachtete VLSA steuert den Verkehrsknoten Steinbauergasse – Gaudenzdorfer Gürtel.
Als VLSA Steuerung kommt EPICS (siehe Abschnitt 4) zum Einsatz. Der 3 Minuten Takt der ÖPNV-Fahrzeuge auf Signalgruppe 11 (von der Steinbauergasse in die Arbeitergasse) wurde gewählt um möglichst viele ÖPNV-Reisezeiten in kurzer Simulationszeit zu erhalten. Als wesentlicher Simulationsparameter wurde die ÖPNV-Priorisierung durch 10 Gewichtungsstufen variiert.
Um systemische Aussagen über die Effekte der ÖPNV-Priorisierung zu ermöglichen wurden in den Simulationen 4 charakteristische Szenarien mit typischen Verkehrslagen festgelegt in denen jeweils starke und schwache Verkehrsaufkommen in der Steinbauergasse bzw. dem Gaudenzdorfer Gürtel eingestellt wurden. Jedes dieser Szenarien beinhaltete eine Stunde Vorlaufzeit (time to steady state) und 2 Stunden Meßzeit. Unterschiedliche ÖPNV- Priorisierungen wurden mehrfach simuliert.
Bild 1: Simulationsumgebung in Wien - Gaudenzdorfer Gürtel mit dem Knoten Steibauergasse, Gaudenzdorfer Gürtel
Für die Umsetzung der Modellierungs- und Regelungsaufgaben von PRIORITY ist eine Reihe von Algorithmen und Funktionalitäten erforderlich, welche über den aktuellen State-of- the-Art hinausgehen. Diese werden in der PRIORITY Komponente zusammengefaßt, welche die zentrale Steuereinheit für die Simulation darstellt, sämtliche Zusatzfunktionalitäten realisiert und damit als Basis für zukünftige Feldtests zur Verfügung steht.
Abbildung 2 zeigt den Versuchsaufbau und skizziert die wichtigsten Teilsysteme und Datenflüsse. Die in Matlab© umgesetzte PRIORITY-Software-Komponente übernimmt die Ablaufsteuerung von NONSTOP, wo eine typische Verkehrssituation bestehend aus ÖPNV und IV Fahrzeugen per Mikrosimulation nachgestellt wird. Dabei werden über eine SOAP Schnittstelle laufend Daten zwischen NONSTOP und PRIORITY ausgetauscht. In jedem Zeitschritt erhebt PRIORITY die aktuelle Verkehrssituation im Simulationsgebiet und berechnet daraus individuelle IV und ÖPNV-Reisezeiten bzw. Verzögerungen.
Bild 2: Der PRIORITY Versuchsbaufbau
4 Adaptives Lichtsignalsteuerungsverfahren - EPICS
Das modellbasierte lokale Steuerungsverfahren EPICS (Entire Priority Intersection Control System [5]) wurde entwickelt, um einige der Schwierigkeiten bei der verkehrstechnischen Planung für ÖPNV-priorisierte VLSAs zu lösen:
- Ein mikroskopisches Verkehrsmodell bildet den motorisierten Individualverkehr wie auch den öffentlichen Verkehr ab und berechnet realistische Wartezeiten.
- Mittels eines Floating-Horizon-Ansatzes, verbunden mit einer Staulängenschätzung nach [6], werden die Verkehrsanforderungen des IV für 100 Sekunden im Voraus prognostiziert.
- Ein Optimierungsmodell berechnet daraus das beste Signalprogramm für diesen Zeitraum auf Basis vordefinierter Phasen und Phasenübergänge.
- Als Zielfunktion dient die gewichtete Summe der IV- und ÖPNV-Wartezeiten aller Signalgruppen bzw. Verkehrsflüsse.
- Als verkehrstechnische Grundversorgung werden im Wesentlichen nur die Zwischenzeiten, mögliche Phasen, Phasenabfolgen, Phasenübergänge sowie geometrische Informationen benötigt.
- Die Einbettung in die Steuerungsverfahren VS-PLUS und TRENDS ermöglicht den Betrieb auf Steuergeräten fast aller Signalbaufirmen.
Die Gewichte in der Zielfunktion ermöglichen neben einer unbedingten Priorisierung des öffentlichen Verkehrs auch „weichere“ Beeinflussungen. Durch das 100 Sekunden im Voraus prognostizierende Verkehrsmodell ist EPICS in der Lage, mögliche Auswirkungen (Wartezeiten) verschiedener ÖPNV-Gewichte im Vorhinein zu berechnen und der Zentrale zur Verfügung zu stellen. Die Einbindung einer sekündlich aktualisierten Ankunftsprognose ist im verwendeten Verkehrsmodell ohne Schwierigkeiten möglich. Diese Eigenschaften machen EPICS zu einer gut geeigneten Grundlage für die in PRIORITY verfolgte Herangehensweise.
5 Wirksamkeitsanalyse – Modellbildung
Die Herausforderung der Wirksamkeitsuntersuchung einer ÖPNV-Priorisierung bzw. unterschiedlicher Priorisierungen ist die Mannigfaltigkeit der exakten Verkehrssituationen (= Anzahl und Lage der einzelnen IV und ÖPNV-Fahrzeuge). Um diese Mannigfaltigkeit zu beherrschen wurde bei der mathematischen Modellbildung ein statistischer Ansatz verfolgt, bei dem mehrere zeitlich ausgedehnte Simulationsläufe aus NONSTOP herangezogen wurden, um Meßwerte der Verkehrsdynamik zu ermitteln und ein Modell der Auswirkungen unterschiedlicher ÖPNV-Priorisierungen abzuleiten.
Aus den durch die PRIORITY-Software-Komponente erhobenen Messungen der ÖPNV und IV-Reisezeiten wurde für jede ÖPNV-Priorisierungsstufe ein statistisches Modell generiert, welches die Reisezeiten aller beteiligten Teilnehmergruppen signalgruppenspezifisch gegenüberstellt. Eine derartige Gegenüberstellung ist beispielhaft in Abbildung 3 für die Signalgruppen ‚Gaudenzdorfer Gürtel geradeaus‘, Steinbauergasse -> Arbeitergasse‘ sowie für die Abbiegerelation ‚Steinbauergasse -> Gaudenzdorfer Gürtel‘ dargestellt.
Bild 3: Häufigkeiten von IV-Reisezeiten für verschiedene Abbiegerelationen bei einer bestimmten Priorität. Auf der Abszisse ist die Reisezeit und auf der Ordinate die Häufigkeit dargestellt.
In dieser Abbildung ist deutlich die Mannigfaltigkeit der Häufigkeitsverteilungen zu erkennen. Eine simple Reduktion auf einen Mittelwert würde den Charakter dieser Verteilungen vollkommen unzureichend beschreiben und könnte zu einer groben Fehlinterpretation der möglichen Priorisierungsauswirkungen führen. Um die Häufigkeitsverteilungen besser beschreiben zu können und einer Weiterverwendung zugänglich zu machen werden daher statistische Lagemaße für Verteilung wie Median und Dezile eingesetzt. Im Konkreten wurde die weit verbreitete Darstellung des Boxplots, wie sie beispielsweise in der Statistics Toolbox von Matlab© implementiert wurde, eingesetzt. Eine Verteilung wird dabei durch eine Box mit Linien am unteren Quantil, dem Median und dem oberen Quantil dargestellt. Die verbundenen Ausläufer an beiden Enden der Box zeigen das 1,5-fache des Interquartilsabstands. Meßwerte außerhalb dieser Grenzen, so genannte Ausreißer, werden als rote ‚+‘ Zeichen dargestellt. Diese Darstellungsvariante wurde auch zum Vergleich der Meßwerte in Abbildung 4 eingesetzt.
Bild 4: Matlab© Boxplots der ÖPNV-Reisezeiten in Abhängigkeit der ÖPNV-Bevorrangung realisiert durch einen Gewichtungswert.
Diese Meßreihe zeigt ein auf den ersten Blick überraschendes Ergebnis. Der primäre Effekt einer höheren Priorisierung, ist nicht die Reduktion der Reisezeit, sondern eine Reduktion der Varianz der Reisezeit. Bei einer höheren Gewichtung der ÖPNV-Fahrzeuge ist deren Reisezeit bis auf wenige Ausnahmen nur mehr geringen Schwankungen von unter 5 Sekunden unterworfen. Das bedeutet, daß die VLSA das Signalprogramm auf eine vollkommen verzögerungsfreie Durchfahrt des bevorrangten Fahrzeuges auslegen konnte. Ebenso auffällig ist auch die fixe, untere Grenze der Reisezeit. Auch mit höheren Priorisierungen ist es nicht möglich Fahrzeuge schneller als der freien Reisegeschwindigkeit über die VLSA zu führen. Dies definiert die daraus ableitbare Mindestreisezeit. Höhere Reisezeiten als die Mindestreisezeit sind auf Verzögerungen an der VLSA zurückzuführen.
Die Varianz der Reisezeit setzt auch bei höheren Prioritäten immer an dieser Mindestreisezeit an. Es erfolgt daher eine einseitige Reduktion der Varianz. Damit kommt es auch zu der ursprünglich beabsichtigten Reduktion der mittleren Reisezeit durch die ÖPNV-Priorisierung.
Um die Effekte in Abhängigkeit von der Verkehrssituation zu untersuchen wurden diese Reisezeiten für 4 verschiedene Szenarien gemessen (siehe Beschreibung in Abschnitt 3). In Abbildung 5 sind die ÖPNV-Reisezeiten als auch die IV-Reisezeiten der querenden Verkehrsflüsse grafisch dargestellt. Die Varianz und damit auch der Median der ÖPNV- Reisezeiten zeigt in allen vier Szenarien einen ähnlichen Verlauf. Die Varianz sinkt bis zu einem bestimmten Schwellwert der ÖPNV-Priorisierung und bleibt bei weiterer Steigerung der Priorisierung auf annähernd konstant geringem Niveau. Dieser Schwellwert ist in den beiden Szenarien mit einem schwachen Verkehrsaufkommen auf der querenden Signalgruppe (Gürtel) geringer (etwa bei 15), bei den beiden Szenarien mit starkem Verkehrsaufkommen auf der querenden Signalgruppe höher (etwa 50). Der Einfluß des Verkehrsaufkommens auf der bevorrangten Signalgruppe ist hingegen gering. Ein starkes Verkehrsaufkommen bewirkt lediglich einen generellen, leichten Anstieg der Varianz.
Die IV Reisezeiten für unterschiedliche Prioritätsstufen sind in allen vier Szenarien nur leicht steigend. Allerdings betrifft dieser Reisezeitunterschied eine hohe Anzahl an Fahrzeugen, während die ÖPNV-Beschleunigung nur die ÖPNV-Fahrzeuge betrifft. Bei einem Vergleich der ÖPNV und IV-Reisezeiten sollten jedoch einige Faktoren berücksichtigt werden, wie beispielsweise die Anzahl der Fahrzeuge, die Anzahl der Fahrgäste pro Fahrzeug und der Energieverbrauch der unterschiedlichen Fahrzeuge. Die politische Relevanz der einzelnen Faktoren ist in eine entsprechende Gewichtung für einen Vergleich umzusetzen.
Durch die angenommene Einhaltung der Geschwindigkeitsbeschränkungen sind Ausreißer mit deutlich niedrigeren Reisezeiten als der Mindestreisezeit nicht möglich. Außergewöhnlich große Reisezeiten beim ÖPNV müssen jedoch besonders betrachtet werden, da diese den geplanten Fahrverlauf extrem beeinflussen können. Hier ist vor allem die Reduktion für das Szenario 4 mit starkem Verkehrsaufkommen in beiden Fahrtrichtungen zu beachten. Ohne bzw. mit sehr geringer Priorisierung können hier Reisezeiten von einigen Minuten bzw. einigen Signalumläufen zu Stande kommen. In diesem Szenario zeigt sich wieder der primäre Effekt der ÖPNV-Priorisierung in der erhöhten Zuverlässigkeit und Vergleichmäßigung der ÖPNV-Reisezeit. Extremwerte der Reisezeit des IV sind insofern zu beachten, als das diese vom einzelnen betroffenen Verkehrsteilnehmer als besonders unangenehm empfunden werden und zu einer überproportionalen Benachteiligungsempfindung führen können.
Diese Ergebnisse machen deutlich, daß die VLSA als Dienstleister für Aufgaben des ÖPNV vor allem in einer Steigerung der Zuverlässigkeit der Reisezeit herangezogen werden kann. Die Reduktion der mittleren Reisezeit ist erst ein sekundärer Effekt, der jedoch heutzutage als primäre Funktionalität der ÖPNV-Priorisierung für den ÖPNV eingesetzt wird. Wesentlich ist jedoch die Tatsache, daß für den Einsatz dieser Funktionalitäten eine Vorhersagbarkeit der Effekte notwendig ist. Diese Vorhersage ist allerdings nicht nur von der Prioritätsstufe abhängig, sondern auch von der aktuellen Verkehrssituation.
Bild 5: Matlab© Boxplots der ÖPNV und IV Reisezeiten an der VLSA für die 4 verschiedenen Verkehrsszenarien aus Abschnitt 3 in Abhängigkeit von der ÖPNV-Priorisierung. Bitte beachten sie die unterschiedlichen Skalierungen der Reisezeiten.
6 Das Budget – Ein Regelungsinstrument für die aufgabenspezifische ÖPNV-Beeinflussung
Heutzutage werden VLSA-Steuerungen durch Standardwerte für die ÖPNV-Beeinflussung kalibriert. Diese Werte können tages- und datums-spezifisch auf aus Erfahrung oder aus Simulationen bzw. Vor-Ort-Messungen bestimmten Werten gesetzt werden. Es fehlt jedoch eine Systematik, welche es erlaubt diese Werte für verschiedene Aufgaben anzupassen.
Moderne Lichtsignalsteuerungsverfahren wie das in Abschnitt 4 beschriebene EPICS ermöglichen eine dynamische ÖPNV-Bevorzugung. Im Gegensatz zum Stand der Technik wird damit erstmals eine situations- und aufgabenspezifische Optimierung der ÖPNV- Bevorzugung an der VLSA möglich. Je nach Bedarf können ÖPNV-Fahrzeuge somit „stark“, „standardkonform“ oder sogar „schwächer“ als im Standardfall bevorzugt werden. Daraus resultiert eine steuerbare Reisezeit des ÖPNV-Fahrzeuges, die aus der ÖPNV- Bevorzugung ein Regelungsinstrument für viele Funktionen der städtischen Verkehrssteuerungskonzepte macht. Als Beispiel sei hier etwa die Anschlußsicherung eines ÖPNV-Fahrzeuges genannt. Ein verspätetes Fahrzeug kann durch überproportionale Bevorzugung an der VLSA Zeit aufholen und so einen fahrplanmäßigen Anschluß erreichen.
Wird jedoch die Freigabezeit an der VLSA beeinflußt und eine Signalgruppe bevorzugt, besteht die Gefahr, eine andere Signalgruppe zu benachteiligen. Befinden sich dort Fahrzeuge, egal ob IV oder ÖPNV, so führt dies zu einer Beeinträchtigung und in den meisten Fällen, wie im vorigen Abschnitt analysiert, zu einer Erhöhung der Reisezeiten dieser Fahrzeuge.
Bild 6: Gegenüberstellung der ÖPNV- und IV-Reisezeiten an verschiedenen Signalgruppen. Es handelt sich dabei um einen konkurrierenden Zusammenhang, da eine Verbesserung des einen Zielparameters nur durch eine Verschlechterung des anderen Zielparameters erreicht werden kann. Aus Sicht des ÖPNV-Betreibers handelt es sich bei den Reisezeiten um Kosten und Nutzen im Sinne der PRIORITY Budget-Idee.
Neben der Reisezeit werden aber auch noch andere verkehrstechnische Charakteristika beeinflußt, wie beispielsweise die durchschnittliche Anzahl der Halte bis zur VLSA, die Stehzeiten an der VLSA sowie Treibstoffverbrauch und Schadstoff- sowie Lärmemissionen.
Wie oben beschrieben zeigen viele dieser Zielparameter ein konkurrierendes Verhalten. Ein Zielparameter kann sich dann nur auf Kosten eines anderen verbessern. Mit der Systematik aus Abschnitt 5 können:
- Diese Zusammenhänge analysiert und als diametrales Verhalten modelliert werden,
- Auf Basis dieser Modelle möglichst optimale Kompromisse zwischen verschiedenen Zielparametern gefunden werden, und
- Den Entscheidungsträgern (Stakeholder der Nutzer und Betreiber, die Politik) diese Abhängigkeiten auf einem passenden Abstraktionsniveau als Entscheidungsgrundlage zur Verfügung gestellt werden.
Die Budget-Idee zielt darauf ab, sowohl ein geeignetes Abstraktionsniveau als auch eine aufgabenspezifische Systematik für die Regelung der ÖPNV-Beeinflussung von VLSAs zu erstellen. Ausgangspunkt ist die Modellierung der Zusammenhänge der Zielfunktionen mit der ÖPNV-Priorisierung an der VLSA als Parameter wie sie in den vorigen Abschnitt beispielhaft durchgeführt wurde und in Abbildung 6 als Gegenüberstellung von ÖPNV- Reisezeiten und den Reisezeiten konkurrierender Signalgruppen dargestellt ist. Die Zielparameter werden, je nach ihrem Verhalten und aus Sicht der ÖPNV-Betreiber, in Kosten und Nutzen unterteilt. Ausgehend von einem Standardwert der ÖPNV-Priorisierung kann eine Verbesserung einer Zielfunktion (beispielsweise die Verringerung der ÖPNV-Reisezeit) als „Nutzen“ interpretiert werden, der durch „Kosten“ bzw. einer Verschlechterung einer anderen Zielfunktion erkauft werden muß. Werden diese Kosten nun über den Geltungsbereich der Beeinflussung akkumuliert so steht das zur Nutzenerreichung notwendige Budget – als abstrakter Begriff für verfügbaren zeitlichen Handlungsspielraum des ÖPNV an einer VLSA – fest.
Das Budget hat also die Aufgabe, die Wirkungen einer ÖPNV-Beeinflussung transparent zu abstrahieren und als Kosten und Nutzen einer gemeinsamen politischen Entscheidung zugänglich zu machen. Dabei ist das Budget auf unterschiedliche räumliche und zeitliche Geltungsbereiche abzustimmen. Beispielsweise werden ÖPNV Vertreter auf eine möglichst genaue Takteinhaltung auf zentralen ÖPNV-Linien hohen Wert legen. Eine Taktregelung benötigt die Möglichkeit, ein nacheilendes Fahrzeug bis zur Takteinholung zu beschleunigen. Der zeitliche und räumliche Geltungsbereich ist daher auf den Rest der Fahrt dieses Fahrzeugs begrenzt. Ein anderes Beispiel ist die Optimierung der Fahrzeugflotte eines ÖPNV-Betreibers. Diese kann durch dauernde und auf die gesamte Fahrstrecke bezogene, geringere Wartezeiten an VLSAs positiv beeinflußt werden. Hier ist von einem weitaus größeren und längerfristigeren Geltungsbereich auszugehen.
Um diesem Umstand Rechnung zu tragen wurde zwei Budgetarten entwickelt:
1. Das Basis-Budget ist ein Planungs-Instrument. Betrachtet wird nicht ein Fahrzeug oder eine Linie, sondern ein größerer Budget-Geltungsbereich, wie z.B. Straßen-Cluster, Tageskategorien oder Verkehrslage-Cluster. Das Basis-Budget wird für den jeweiligen Geltungsbereich durch politische Prozesse anhand des verfügbaren Modells festgesetzt.
2. Das Zusatz-Budget ist ein Dispositions-Instrument. Es wird ÖPNV-Betreibern kontinuierlich zur Verfügung gestellt und für konkrete Fahrzeuge eingesetzt. Ein Disponent oder ein entsprechend programmierter Automatismus kann dieses Budget für eine bestimmte, zeitlich begrenzte Aufgabe (z.B. Anschlusssicherung oder Takteinhaltung) heranziehen. Anhand der Modelle für die Kosten-, Nutzen- und Ankunfts- Prognose wird eine Zusatz-Priorisierung festgesetzt. Durch die budgetäre Begrenzung ist auch die Zusatz-Priorisierung zeitlich und im Umfang beschränkt und unterliegt daher einer Regelung die wiederum in politischen Prozessen festzusetzen ist.
7 Demonstration
Um sowohl das Konzept aus Abschnitt 2 zu validieren als auch die Budget-Idee aus dem vorigen Abschnitt verständlich und begreifbar zu machen wurde ein Demonstrator implementiert. Die VLSA als Dienstleister für die Takteinhaltung, Taktvergleichmäßigung und die Anschlusssicherung wurde auf das einfache Konzept von ‚Soll‘- und ‚Ist‘- Fahrzeugposition zurückgeführt.
Eine Matlab©-basierte Metasimulation (siehe Abbildung 7) wurde entwickelt, um die Priorisierung eines ÖPNV-Fahrzeuges (blaues Piktogramm = Ist-Fahrzeugposition) auf einen fiktiven Rundkurs zu demonstrieren und einem nicht beeinflußten ÖPNV-Fahrzeug gegenüber zu stellen („Ghost Vehicle“ – weißes Piktogramm = Soll-Fahrzeugposition).
Dem PRIORITY Versuchsaufbau aus Abschnitt 2 folgend wurden die wesentlichen Funktionalitäten in die Demonstration integriert und erlauben es nun dynamisch in den ÖPNV-Fluss einzugreifen und als Disponent die Auswirkungen unterschiedlicher Prioritätsstufen an fünf VLSAs zu testen. Auch die Ankunftsprognose an drei Haltestellen der Metasimulation werden entsprechend berechnet und visualisiert. Die stochastische Schätzung von Aufenthaltszeiten in Haltestellen basiert dabei auf GPS-basierten Messungen einer ÖPNV-Linie in Wien.
Bild 7: PRIORITY Meta-Simulation zur Visualisierung der Budget-Idee. Durch setzten der Prioritätsstufe soll das simulierte Fahrzeug (blauer Bus) auf die Soll-Position (grauer Bus) beschleunigt werden.
Die Demonstration zeigt im Einsatz deutlich das statistische Verhalten wie aus den Simulationsdaten gemessen. Die erwartete Verspätung wird als Bereich (die zweite und dritte Zahl an den Haltestellen-Informationstafeln) angegeben. Weiters ist es nicht möglich den exakten Zeitpunkt der Aufholung einer Verspätung zu bestimmen. Es können nur Bereiche und Wahrscheinlichkeiten für die erwartete Wirkung angegeben werden.
Dennoch zeigt der Demonstrator gut die Möglichkeiten der ÖPNV-Priorisierung. Neben der Beschleunigung des ÖPNV-Fahrzeuges ist vor allem die Erhöhung der Zuverlässigkeit durch die wesentlich niedrigeren Varianzen der Reisezeiten von Vorteil. Diese sind in geringeren Diskrepanzen zwischen Wert 2 und 3 in den Haltestellen-Informationstafeln abzulesen.
8 Zusammenfassung und Ausblick
In dieser Arbeit wurde ein Verfahren zur dynamischen Priorisierung von ÖPNV-Fahrzeugen an VLSA gesteuerten Verkehrsknoten präsentiert. Die Effekte unterschiedlicher ÖPNV- Prioritätsstufen wurden auf Basis einer Mikrosimulation erhoben und in einem statistischen Modell repräsentiert. Diese Darstellung ermöglicht die Vorhersage der ÖPNV- Priorisierungseffekte und damit die Nutzung der ÖPNV-Priorisierung als Dienstleister für Aufgaben der ÖPNV-Betreiber wie die Takteinhaltung, Taktvergleichmäßigung oder die Anschlusssicherung.
Durch die Analyse der Meßdaten aus der Simulation konnte als Primäreffekt die einseitige Varianzreduktion der ÖPNV-Reisezeiten an der VLSA identifiziert werden. Vorhersagen über die ÖPNV-Reisezeit lassen sich daher bei höheren Prioritätsstufen wesentlich sicherer und präziser berechnen. Erst als Sekundäreffekt ergibt sich die Reduktion der mittleren Reisezeit des bevorrangten Fahrzeuges, der im heutigen Stand der Technik als Haupteffekt genutzt wird. Ebenso konnte die Abhängigkeit der Effekte bzw. der notwendigen Prioritätsstufe für die Erreichung eines bestimmten Reisezeiteffektes von der aktuellen Verkehrslage nachgewiesen werden.
Durch eine abstraktere Betrachtung aus der Sicht der Politik und der ÖPNV-Betreiber lassen sich die gemessenen Effekte über ein Kosten-Nutzen Modell in Beziehung setzten. Dieses Modell kann in ein Budgetmodell umgewandelt werden, welches sich als Regelungsinstrument der ÖPNV-Priorisierung in der Planungsphase und im laufenden Betrieb eignet. Dieses Gesamtsystem wurde mit Hilfe eines Demonstrators visualisiert und begreifbar gemacht.
Im Rahmen des Forschungsprojekts PRIORITY konnten erste Ergebnisse zur genauen Untersuchung von Reisezeitänderungen durch die ÖPNV-Priorisierung für das ÖPNV- Fahrzeug als auch für Fahrzeuge in konkurrierenden Signalgruppen durchgeführt werden und damit ein Vorhersage- und Regelungsinstrument, die Budget-Idee, entworfen werden. Neben der praktischen Erprobung im Echtbetrieb gibt es aber noch weitere, offene wissenschaftliche Fragestellungen:
- Gibt es weitere Abhängigkeiten der Vorhersagbarkeit von Reisezeiten und deren Änderungen durch die ÖPNV-Priorisierung und wie groß ist deren Einfluß (VLSA- Programm, bauliche Gegebenheiten, …)?
- Unter welchen Bedingungen kann das Vorhersagesystem und die gesamte Budgetidee für weitere Verkehrsmodalitäten wie beispielsweise Fußgänger und Radfahrer eingesetzt werden?
- Welche Genauigkeitsanforderungen werden durch die verschiedenen Anwendungen einer Priorisierung an der VLSA an das System gestellt (Anschlusssicherung, Takteinhaltung, …)?
Das Projektkonsortium ist zuversichtlich diese herausfordernden Fragen in einem Nachfolgeprojekt auf Basis des hier präsentierten Systemansatztes und Ergebnisse zu beantworten.
9 Danksagung
Diese Veröffentlichung entstand im Rahmen des Forschungsprojektes PRIORITY (optimized PRIority-management for public transpORt at traffic lights using vehicle2Infrastructure TechnologY; Projekt 820710) das durch die Österreichische Forschungsförderungsgesellschaft mbH (FFG) bzw. das Österreichische Bundesministerium für Verkehr, Innovation und Technologie gefördert wurde.
10 Literatur
[1] Friedrich B. [1999]: Ein verkehrsadaptives Verfahren zur Steuerung von Lichtsignalanlagen, Dissertation, Schriftreihe des Fachgebietes Verkehrstechnik und Verkehrsplanung der Technischen Universität München, München
[2] Friedrich B.; Mertz J.; Ernhofer O.; Clark M.; Toomey C.; McLean T.; Brader C.; Frayne B. [1998]: Urban Traffic Control with PT Priority: Final Evaluation Report, Deliverable 9.2 EU-Project Tabasco, European Commission, DG XIII, Brüssel
[3] Dürr P. [2001]: Integration des ÖPNV in die dynamische Fahrwegsteuerung des Straßenverkehrs – Steuerungsverfahren DARVIN (Dissertation). Veröffentlichung des Lehrstuhls für Verkehrs- und Stadtplanung, München
[4] Transportation - Logistics and services - Public Passenger transport; Service Quality Definition, targeting and measurement; German Version EN 13816:2002, DIN Deutsches Institut für Normung e.V., Beuth Verlag GmbH, Berlin, 2002-2007.
[5] Mertz, J. [2001]: Ein mikroskopisches Verfahren zur verkehrsadaptiven Knotenpunktsteuerung mit Vorrang des öffentlichen Verkehrs (Dissertation). Veröffentlichung des Fachgebiets Verkehrstechnik und Verkehrsplanung, TU München.
[6] Liu, H., Wu, X., Ma, W., Hu, H. [2009]: Real-time queue length estimation for congested signalized intersections. Transportation Research Board C 17 (4), 412-427. |
