Immer häufiger werden mikroskopische Verkehrsflusssimulationen zur Untersuchung und Bewertung verkehrlicher Wirkungen eingesetzt. Die Ergebnisqualität beruht hierbei auf der Korrektheit des jeweiligen Simulationsmodells, welches unter anderem die Lichtsignalanlagen (LSA) mit ihrem zumeist verkehrsabhängigen Schaltverhalten beinhaltet. Der Aufwand für die Modellierung und Implementierung der Steuerungen steigt hierbei mit der Komplexität ihrer Verkehrsabhängigkeit. Diesbezüglich soll ein Verfahren entwickelt werden, welches die Implementierung verkehrsabhängiger Lichtsignalsteuerungen in mikroskopische Verkehrsflussmodelle effizienter gestaltet bzw. überhaupt erst möglich macht und darüber hinaus die Qualität der Simulation verbessert. Im Ergebnis des Verfahrens sollen unter Verwendung historischer Prozessdaten von LSA jeweils Ersatzsteuerungen abgeleitet werden, deren
Schaltverhalten möglichst nah an das der originalen Steuerungen heranreicht.

Der Fachvortrag zur Veranstaltung ist im Volltext verfügbar. Das PDF enthält alle Bilder und Formeln.

1 Einleitung

Zur Untersuchung und Bewertung verkehrlicher Wirkungen von geplanten baulichen und organisatorischen Maßnahmen werden immer häufiger mikroskopische Verkehrsflusssimulationen eingesetzt. Die Qualität der Ergebnisse beruht hierbei auf der Korrektheit des jeweiligen Simulationsmodells.

Ein Simulationsmodell setzt sich wie in (FGSV 2006, [1]) beschrieben aus drei Komponenten zusammen. Hierbei handelt es sich um das Verhaltensmodell, das Netzmodell und das Verkehrsnachfragemodell. Mit den Verhaltensmodellen werden das Abstandsverhalten, die Durchführung von Fahrstreifenwechseln und die Routenwahl festgelegt. Die aus der Verkehrsnachfrage resultierenden Verkehrsströme können entweder durch Abbiegeanteile, Routenvorgaben oder Quelle-Ziel-Matrizen beschrieben werden. Das Netzmodell umfasst die Verkehrsinfrastruktur. Hierzu zählen nicht nur Strecken, deren Fahrstreifenanzahl sowie die geometrischen und topologischen Eigenschaften von Knotenpunkten, sondern insbesondere auch die LSA mit ihrem Schaltverhalten. Dieses kann statisch oder dynamisch sein, je nachdem ob die Steuerung verkehrsabhängig ist oder nicht. Die Modellierung und Implementierung des statischen Schaltverhaltens ist hierbei trivial. Bei einem dynamischen Verhalten steigt der zeitliche Aufwand der Modellierung mit der Anzahl verkehrsabhängig veränderbarer Elemente der Steuerungslogik bzw. mit deren Komplexität.

Bei der Untersuchung und Bewertung von verkehrlichen Maßnahmen in Bereichen mit LSA ist es notwendig, nicht nur das Planungsgebiet zu betrachten, sondern auch den wesentlich größeren Untersuchungsraum miteinzubeziehen (vgl. FGSV 2006, [1]). Dieser umfasst neben dem eigentlichen Planungsgebiet auch den Bereich, auf den sich die geplante Maßnahme womöglich auch nur mittelbar verkehrlich auswirken kann. Hieraus ergibt sich, dass in den meisten Fällen eine Vielzahl von LSA in der Simulation berücksichtigt werden muss. Um qualitativ hochwertige Ergebnisse zu erhalten ist es wichtig, dass sich alle LSA im Simulationsmodell möglichst wie in der Realität verhalten. Dies kann dadurch gewährleistet sein, dass die Steuerungen als ausführbarer Code in einer Simulation bereits enthalten sind. Problematisch ist hierbei, dass der Anwender sich darauf verlassen muss, dass die Steuerungen sich tatsächlich wie in der Realität verhalten, da dieser hinterlegte Code gewöhnlich weder eingesehen noch angepasst werden kann. Die andere Möglichkeit ist, dass der Anwender die Steuerungen selbst modelliert und implementiert. Dies setzt jedoch voraus, dass er Kenntnis über deren Verhalten hat. Dieses wird zumeist in verkehrstechnischen Unterlagen festgehalten. Die erste Hürde liegt oftmals in der generellen Beschaffbarkeit dieser Unterlagen. Weiterhin können die Unterlagen lückenhaft, veraltet, fehlerhaft und von großem Umfang sein. Die Modellierung von Signalisierungen mit solchen Unterlagen ist sehr zeitaufwändig und mühsam. Zudem können nicht aktuell gehaltene Dokumentationen oder Eingabefehler bei der Codierung dazu führen, dass sich die modellierten Anlagen nicht mehr wie in der Realität verhalten und die Simulationsergebnisse somit nicht aussagekräftig sind.

Sinnvoll erscheint es an dieser Stelle ein Verfahren zu entwickeln, welches die Modellierung und Implementierung von Signalsteuerungen in Mikroverkehrssimulationen nicht nur effizienter gestaltet, sondern auch die Ergebnisqualität im Vergleich zu der zuvor genannten Vorgehensweise erhöht. Ein solches Verfahren sollte wenig zeitintensiv für den Anwender und deswegen in möglichst großen Teilen automatisiert sein. Das Ergebnis des Verfahrens soll eine Ersatzsteuerung sein, deren Logik- und Zeitverhalten dem Original möglichst nahe kommt, ohne dass beide strukturell identisch sein müssen. Damit die Ersatzsteuerung möglichst so reagiert wie die originale Steuerung im Straßenumfeld, soll das Verfahren auf der Auswertung von Prozessdaten beruhen, die während des Betriebs von LSA anfallen. Diese können zumeist über die offene OCIT-Schnittstelle (OCIT: Open Communication Interface for Road Traffic Control Systems) abgegriffen werden (ODG 2016, [2]). Bei den verwendeten Realdaten handelt es sich unter anderem um Signalisierungszustände, Detektorbelegungen, Daten des öffentlichen Verkehrs (ÖV), Umlaufzeiten und Signalprogrammnummern.

2 Aufbereitung der Daten für die Verfahrensentwicklung

2.1 Historische Prozessdaten

Die historischen Prozessdaten von LSA bilden die Basis für die Verfahrensentwicklung. Diese Daten wurden dankenswerterweise vom Straßenverkehrs- und Tiefbauamt der Stadt Kassel zur Verfügung gestellt. Es handelt sich hierbei um Prozessdaten von über einhundert Knotenpunkten, die signalisierte Fußgängerüberwege, Einmündungen und Kreuzungen umfassen und größtenteils auch von Fahrzeugen des öffentlichen Personennahverkehrs (ÖPNV) frequentiert werden.

Die Übertragung der Prozessdaten zu einem zentralen Verkehrsrechner erfolgt in Kassel nach dem OCIT-Standard (ODG 2004, [3]). Hierbei werden die während des Betriebs aufgezeichneten Daten von den Lichtsignalsteuerungen vor Ort zum zentralen Verkehrsrechner übertragen. Die Prozessdaten werden in Archiven abgelegt und können anforderungsbasiert oder ereignisorientiert abgeholt und gespeichert werden. Für die Verfahrensentwicklung wurden diese Daten in eine Datenbank am Fachgebiet Verkehrstechnik und Transportlogistik der Universität Kassel importiert.

2.2 Signalisierungsdaten

Die Signalisierungszustände werden bei einer Änderung für jedes Leuchtfeld eines Signalgebers als Ereignis gespeichert, eine durchgehende sekündliche Aufzeichnung erfolgt im Normalfall nicht. Es werden die Zustände HELL, DUNKEL und Blinken unterschieden.

Die übergebenen Signalisierungsdaten enthalten für jede Signalgruppe jeder LSA das Datum, die Uhrzeit und den Code für das jeweilige Ereignis. Zur Erleichterung der späteren Analysen wird die Uhrzeit in einen Sekundenwert ab Mitternacht umgerechnet und dieser beim Import der Daten in die Datenbank zusätzlich abgespeichert. Zudem werden Signalgruppen, welche lediglich blinkende Signale aufweisen und somit nur eine Warnfunktion haben, bei der Verfahrensentwicklung nicht berücksichtigt, da sie für die Ersatzsteuerung nicht relevant sind.

2.3 Detektordaten

Die Detektordaten werden als Rohwerte gespeichert. Hierbei sind die Abtastintervalle ab der kleinstmöglichen Einheit von zehn Millisekunden frei wählbar. Zusätzlich können aggregierte Kenngrößen wie die Verkehrsstärke [Fz/h], der Belegungsgrad [%] oder projektspezifische Anwenderprogrammwerte im Messwertarchiv festgehalten werden.

Die zur Verfügung gestellten Detektorflankenereignisse haben mit einer Hundertstelsekunde die kleinstmögliche Auflösung. Für jeden Detektor jeder LSA stehen das Datum, die Uhrzeit und das jeweilige Belegungsereignis zur Verfügung. Der Ereigniswert ist hierbei entweder eine 1, welche für den Anfang einer Belegung steht oder eine 0, die das Ende der Belegung repräsentiert.

Beim Import der Detektordaten in die Datenbank des Fachgebietes wird – wie bei den Signalisierungsdaten – die in Sekunden umgerechnete und auf volle Sekunden abgerundete Uhrzeit ab Mitternacht ergänzt. Zudem werden die ereignisorientierten Daten so aufgefüllt, dass anschließend für jeden Detektor zu jeder Sekunde ein Eintrag vorliegt. Mittels der hundertstelsekundengenauen Flanken und der sekündlich aufgefüllten Daten werden für jeden Eintrag die aktuelle Zeitlücke bzw. die aktuelle Belegungszeit und der Belegungsgrad jedes Detektors bestimmt und in der Datenbank ergänzt.
Neben den Detektordaten stehen auch die Werte von aggregierten Verkehrskenngrößen aus dem Messwertarchiv zur Verfügung. Diese enthalten über das Zeitintervall eines Umlaufs bspw. die Verkehrsstärken, detektierte Fahrzeugtypen und teilweise auch Geschwindigkeiten. Für die Verfahrensentwicklung werden diese Angaben erst einmal nicht herangezogen, da der Informationsverlust durch das Aggregationsintervall von der Dauer eines Umlaufs zu hoch erscheint.

2.4 Daten des ÖPNV

Die Informationen der Fahrzeuge des ÖPNV werden in einem ÖPNV-Archiv aus sogenannten R09-Telegrammen gewonnen und ebenfalls in der Datenbank abgespeichert. Hierzu gehören die An- und Abmeldezeitpunkte der ÖV-Fahrzeuge unter Angabe verschiedener Informationen wie bspw. der jeweiligen Meldepunktnummern sowie der Route und der Linienzugehörigkeit.
Die Speicherung dieser Daten wird durch die An- bzw. Abmeldungsereignisse selbst ausgelöst. Drei Ereignisse bilden eine Meldekette, bestehend aus einer Voranmeldung, einer Hauptanmeldung und einer Abmeldung. Die Uhrzeit der ÖPNV-Daten ist sekundengenau und wird für die Verfahrensentwicklung ebenfalls als Sekundenwert ab Mitternacht in der Datenbank ergänzt.

2.5 Signalprogrammbetriebszeit und Umlaufzeit

Aus verschiedenen anderen Archiven können diverse weitere Meldungen und Betriebszustände der Steuerung ausgelesen werden.

Von der Stadt Kassel wurden neben den bisher beschriebenen Daten auch die Laufzeiten und Nummern der verschiedenen Signalprogramme mit den jeweiligen Uhrzeiten zur Verfügung gestellt. Die Zeiträume, die für das Ein-, Aus- oder Umschalten bzw. für das Synchronisieren der verschiedenen Signalprogramme benötigt werden, sind in diesen Laufzeiten normalerweise nicht enthalten. Da Verkehrsuntersuchungen im Normalfall für die Spitzenbelastungszeiten erfolgen, werden zur Verfahrensentwicklung lediglich die Tagesprogramme zwischen 05:30 Uhr und 18:30 Uhr betrachtet. Jedes Signalprogramm wird dabei einzeln berücksichtigt. Auch diese Daten wurden in der Datenbank gespeichert.

Die Umlaufsekunde wird für jede Uhrzeit protokolliert und wurde ebenfalls zur Verfügung gestellt. Hieraus kann die Umlaufdauer entnommen werden, die um eins höher ist als der größte gefundene Wert, da die Zählung zur Umlaufsekunde Null beginnt. In der Datenbank wird zu jeder Uhrzeit die zugehörige Umlaufsekunde gespeichert.

3 Phasenerkennung

3.1 Vorbemerkungen

Aus den vorgestellten Prozessdaten soll ohne Kenntnis der Originalsteuerung eine phasen- basierte Ersatzsteuerung generiert werden, welche bezüglich des logischen und zeitlichen Verhaltens der Originalsteuerung nahekommt. Hierzu soll ein Verfahren erarbeitet werden, welches in möglichst großen Teilen automatisiert arbeitet. Für die meisten Verkehrssimulationen sind diejenigen Signalprogramme interessant, die während der Spitzenstunden geschaltet sind. Eine Ersatzsteuerung sollte zu diesen Zeiten leichter zu generieren sein, als zu Tageszeiten mit einer geringeren Verkehrsbelastung. Dieser Annahme liegt die Arbeitshypothese zugrunde, dass sich verkehrsabhängige Steuerungen bei einer hohen Auslastung von Knotenpunkten annähernd wie eine Festzeitsteuerung verhalten und die Ableitung einer Ersatzsteuerung für diese Situation einfacher als die Nachbildung der Originalsteuerung für den gesamten Tageszeitraum ausfallen könnte.

Im ersten Schritt ist es für die Entwicklung eines phasenbasierten Verfahrens zur Generierung von Ersatzsteuerungen erforderlich, aus den vorhandenen Signalisierungsdaten die Phasen zu erkennen. Eine Phase ist in (FGSV 2015, [4]) als „derjenige Teil eines Signalprogramms, während dessen ein bestimmter Grundzustand der Signalisierung unverändert bleibt“ definiert. Hierbei können „die Freigabezeiten für die freigegebenen Verkehrsströme […] zu verschiedenen Zeitpunkten beginnen oder enden“. Alle Signalgruppen sind während einer Phase somit entweder durchgehend freigegeben oder gesperrt. Weiterhin wird definiert, dass „der Wechsel zwischen den Phasen […] im Phasenübergang dargestellt“ wird. Hierbei ist „der Phasenübergang […] die Zeit zwischen dem Freigabezeitende derjenigen Signalgruppe der endenden Phase, deren Freigabezeit zuerst endet, und dem Freigabezeitbeginn derjenigen Signalgruppe in der beginnenden Phase, deren Freigabezeit zuletzt beginnt“.
Die Phasenerkennung basiert auf einer Methode, deren Grundidee in (HOYER 2004, [5]) zu finden ist. Sie wird in Abschnitt 3.3 erörtert, nachdem die grundlegenden Vorüberlegungen erläutert wurden. Abschließend wird das Verfahren zur Phasenerkennung vorgestellt.

3.2 Festlegung der Freigabe- und Sperrereignisse

Eine Phase wird definitionsgemäß immer durch einen (letzten) Freigabebeginn und ein (erstes) Freigabeende begrenzt. Die Signalfarbe bzw. das Signalsymbol, welche(s) den Anfang bzw. das Ende einer Phase repräsentiert, ist jedoch nicht bei allen Signalgruppen identisch. So kommen für den Freigabebeginn sowohl die Signale GRÜN und FREI (ÖPNV), als auch DUNKEL in Frage. Das Freigabeende kann durch die Signale GELB, ROT und DUNKEL sowie beim ÖPNV durch GESPERRT oder HALT ERWARTEN repräsentiert werden. Dies ist von der jeweiligen Signalfolge der Signalgruppen abhängig, Tabelle 1 zeigt eine Übersicht hierzu.

Tabelle 1: Deklaration der Ereignisse Freigabebeginn und -ende für alle möglichen Signalfolgen

Basierend auf den aus den Signalisierungsdaten automatisiert ausgewerteten Signalfolgen wird jeder Signalgruppe das in Tabelle 1 definierte Ereignis für Freigabebeginn und -ende zugeordnet. Das Verfahren der Phasenerkennung anhand dieser Werte wird in den nächsten Abschnitten beschrieben.

3.3 Ermittlung eines Zustandsbezeichners

Das Verfahren soll zunächst den Beginn und das Ende von Phasen erkennen. Grundsätzlich muss es Phasen anhand zeitweise unveränderlicher Signalgeberzustände identifizieren und eindeutig bezeichnen. Ein numerischer Bezeichner soll leicht und eindeutig erkennen lassen, welche Signalgruppen in welcher Phase freigegeben sind und welche nicht. Hierzu wird jeder Phase ein eindeutiger numerischer Wert zugeordnet, der bei derselben Kombination freigegebener Signalgruppen immer identisch ist. Die Vorschrift zur eindeutigen Bildung des numerischen Bezeichners soll sowohl eine Hin- als auch eine Rücktransformation ermöglichen. Hierfür werden zunächst die Signalisierungszustände zi(k) jeder Signalgruppe i zu jeder ganzzahligen Sekunde k in einem Zustandsvektor zusammengefasst:

Formel (1) siehe PDF.

Mithilfe der Deklaration in Tabelle 1, in der die Spalte „Freigabebeginn“ angibt, bei welchem Signal es sich um eine Freigabe handelt, wird der Zustand „freigegeben“ mit einer „1“ und alle restlichen Zustände mit einer „0“ codiert. Ein Zustandsvektor zur Sekunde k = 15 eines Signalprogramms mit drei Signalgruppen, bei dem die Signalgruppe 1 gesperrt ist und die Signalgruppen 2 und 3 freigegeben sind, würde einen Zustandsvektor gemäß (2) ergeben.

Formel (2) siehe PDF.

Jede Zustandskombination ist durch diese Darstellung eindeutig identifizierbar. Da sich für die Bildung eines gut lesbaren Zustandsbezeichners ein skalarer Wert allerdings besser eignet als ein Vektor, wird eine weitere Modifikation vorgeschlagen. Hierzu soll zunächst ein Signalgruppenvektor definiert werden. Die Anzahl der Variablen entspricht hierbei der Anzahl der Signalgruppen. Jeder Variablen wird der Wert 2i−1 zugewiesen, die erste Variable erhält somit den Wert 20 und die letzte den Wert 2n−1:

Formel (3) siehe PDF.

Durch die Berechnung des Skalarprodukts aus dem Zustandsvektor und dem Signalgruppenvektor entsteht für jede Kombination von freigegebenen Signalgruppen ein individueller Zustandsbezeichner Zb, der sich gut zur eindeutigen Identifikation eines Zustands eignet. Für das Beispiel aus (2) ergibt sich beispielhaft:

Formel (4) siehe PDF.

Anhand der festgelegten Signalgruppennummern i ist es wie gewollt auch möglich aus jedem Zustandsbezeichner zu berechnen, welche Signalgruppen freigegeben sind und welche nicht. Hierzu wird der in Abbildung 1 dargestellte Algorithmus verwendet.

Bild 1: Algorithmus zur Berechnung des Zustandsvektors aus dem Zustandsbezeichner

Für das Beispiel aus (2) und (4) ergibt sich:

Formel (5) siehe PDF.

Abbildung 2 kann ein Beispiel für den Zeitverlauf eines Zustandsbezeichners einer Festzeitsteuerung entnommen werden, bei der nach einer bestimmten Dauer immer wieder dasselbe Muster wiederkehrt. In Abbildung 3 ist im Vergleich hierzu der Verlauf eines Zustandsbezeichners einer verkehrsabhängigen Steuerung mit variabler Freigabezeit zu sehen. Hier existiert keine Zeitverschiebung nach der sich das Muster wiederholt, da die Dauer der Zustände variiert (vgl. graue Markierung).

Bild 2: Zeitverlauf eines Zustandsbezeichners bei Festzeitsteuerung

Bild 3: Zeitverlauf eines Zustandsbezeichners bei verkehrsabhängiger Steuerung

3.4 Phasenerkennungsalgorithmus

Basierend auf den in Abschnitt 3.2 festgelegten Ereignissen und den in Abschnitt 3.3 ermittelten Zustandsvektoren kann die Phasenerkennung erfolgen. Das Verfahren wird im Folgenden vorgestellt. Abbildung 4 zeigt das zugrunde liegende Ablaufdiagramm.

Vor dem tatsächlichen Start des Algorithmus werden neben dem bereits beschriebenen Zustandsvektor und dem Zustandsbezeichner die Variable und der Zustandsänderungsvektor definiert. Die Variable dient hierbei zur temporären Speicherung des möglichen Beginns einer Phase und erhält einen Startwert von „-1“. Der Zustandsänderungsvektor berechnet sich wie folgt:

Formel (6) siehe PDF.

Bild 4: Programmablaufplan der Phasenerkennung

Der Algorithmus nach Abbildung 4 verarbeitet die Daten sukzessive und automatisiert. Zu jeder Datensekunde k werden zunächst die Zustandsvektoren und ermittelt. Daraufhin erfolgt eine Berechnung der Zustandsbezeichner Zb(k) und Zb(k − 1), die anschließend verglichen werden. Sind die Werte identisch, ändert sich der Zustand der Signalgruppen in diesem Zeitschritt nicht und es erfolgt die Betrachtung der nächsten Datensekunde. Sind die Zustandsbezeichner hingegen unterschiedlich, hat sich der Zustand mindestens einer Signalgruppe geändert. Um zu bestimmen, ob es sich hierbei um den Beginn einer Freigabe handelt, wird Gleichung (6) angewandt und der Zustandsänderungsvektor der beiden Zustandsvektoren berechnet. Der Zustandsänderungsvektor enthält an allen Stellen entweder eine -1 (Wechsel von freigegeben auf gesperrt), eine 1 (Wechsel von gesperrt auf freigegeben) oder eine 0 (keine Zustandsänderung). Ist im Zustandsänderungsvektor mindestens eine 1 enthalten, beginnt in dieser Sekunde die Freigabe mindestens einer Signalgruppe, wobei es sich dann um den Anfang einer Phase handeln kann, aber nicht muss. Deswegen wird der aktuelle Zeitpunkt k in der Variablen phstart gespeichert, wobei die Variable solange durch neue Zeitpunkte ersetzt wird, bis ein Freigabeende und somit das Ende einer Phase vorliegt. Ist im Zustandsänderungsvektor keine 1 enthalten, obwohl die Zustandswerte nicht identisch sind, endet die Freigabe mindestens einer Signalgruppe. Hierbei ist zu prüfen, ob in der Variablen phstart aktuell ein Wert gespeichert ist, der nicht dem Startwert von -1 entspricht. In diesem Fall liegt ein Phasenende vor, und es werden der Beginn der Phase (phstart), das Ende der Phase (k − 1) und der Zustandsbezeichner der Phase (folgend Phasenzustandsbezeichner) Zb(k − 1) gespeichert. Die Variable phstart wird daraufhin wieder auf den Startwert zurückgesetzt und der Zustandsvektor der nächsten Datensekunde wird verarbeitet.

3.5 Konsistenz der Ergebnisse und Grenzen des Verfahrens

Neben den Zustandsbezeichnern, die sekündlich gespeichert werden, ergibt das Verfahren die Start- und Endzeitpunkte aller erkannten Phasen inklusive des jeweiligen Phasenzustandsbezeichners. Hierbei scheint es zunächst irrelevant, ob unter den gefundenen Phasen auch solche existieren, die in der Originalsteuerung keine Phasen, sondern tatsächlich nur Teile von Phasenübergängen sind. Hierzu wird die Arbeitshypothese aufgestellt, dass die Unterscheidung unerheblich ist, weil sich die Ersatzsteuerung nur möglichst ähnlich wie die originale Steuerung verhalten soll, aber nicht zwingend identisch sein muss.

Anhand der Phasenzustandsbezeichner kann aus den gespeicherten Datensätzen die Gesamtanzahl der Phasen eines Signalprogramms bestimmt werden. Es empfiehlt sich hierbei, alle gefundenen Phasen mittels des Lageplans auf Konsistenz bezüglich der Verträglichkeit der in derselben Phase freigegebenen Signalgruppen zu prüfen. Dies ist sinnvoll, falls der Algorithmus aufgrund von Datenlücken oder derzeit noch unbekannten Grenzen des Verfahrens die Phasenerkennung nicht gänzlich korrekt durchgeführt hat. Zudem kann ggf. eine visuelle Prüfung der Phasen erfolgen. Dies kann bspw. mittels Diagrammen durchgeführt werden, in denen die Phasendauer für jeden Umlauf über die Umlaufsekunde aufgetragen ist. In Abbildung 5 ist beispielhaft das Ergebnis der Phasenerkennung für eine Steuerung mit zwei Phasen und einer teilweise variablen Lage von einer der beiden Phasen im Umlauf zu sehen. Da die Muster sich hier ergänzen, scheint die Phasenerkennung visuell beurteilt funktioniert zu haben.

Bisher wurde das Verfahren mit Prozessdaten von rund 60 Knotenpunkten getestet, wobei von mehr als der Hälfte bereits konsistente Ergebnisse vorliegen. Die Defizite der restlichen Erkennungen werden derzeit untersucht, wobei zunächst fehlende Signalisierungsereignisse im Verdacht stehen, Inkonsistenzen herbeizuführen.

Bild 5: Beispiel für den Phasenverlauf einer Verkehrsabhängigen Steuerung

Mit der Darstellungsart aus Abbildung 5 kann zudem ein erster Eindruck darüber gewonnen werden, wie variabel die algorithmischen Elemente der verkehrsabhängigen Signalsteuerung sind. Periodische Muster, die als feste Blöcke mit vertikal durchgehenden Kanten wahrgenommen werden, weisen bspw. auf eine Festzeitsteuerung oder zumindest auf ein temporäres derartiges Verhalten hin. Die Muster in Abbildung 5 lassen auf eine Verkehrsabhängigkeit in Form einer Phasenanforderung für Phase 1 schließen, da diese nicht in jedem Umlauf vorkommt.

4 Phasenübergangsbedingungen

4.1 Vorbemerkungen

Das Verfahren zur Erstellung von Ersatzsteuerungen soll drei Schritte umfassen und dabei möglichst einfach und effizient sein. Im ersten Schritt stellt ein Algorithmus aus den vorliegenden Signalisierungsereignissen automatisiert die Phasen zusammen (vgl. Abschnitt 3). Das Ziel des nächsten Schrittes ist das Finden von logischen und zeitlichen Bedingungen, die zu einem Phasenwechsel oder zu einer zeitlichen Modifikation von Phasen führen. Hierzu werden die Signalisierungsdaten und die Detektordaten des Individualverkehrs sowie gegebenenfalls die Meldeereignisse des ÖPNV in Kombination mit den bereits gefundenen Phasenzeiten verwendet. Zu Beginn wird beschrieben, wann eine Festzeitsteuerung als Ersatzsteuerung in Frage kommt. Anschließend wird das Verfahren zur Überprüfung einer Ersatzsteuerung erläutert. Hierauf folgt ein erster Einblick in die Thematik der verkehrsabhängigen Ersatzsteuerungen, die sich an regelbasierten Verfahren nach (FGSV 2015, [4]) orientieren.

4.2 Festzeitersatzsteuerung

Bei der Generierung einer Ersatzsteuerung erfolgt im ersten Schritt eine Überprüfung, ob eine Festzeitsteuerung in Frage kommt. Deren Verhalten zeichnet sich dadurch aus, dass die Zustandsverläufe und somit auch die Abfolge der Zustandsbezeichner in jedem Umlauf sekundengenau identisch sind. Diese Voraussetzung kann auch bei verkehrsabhängigen Steuerungen mit starker Verkehrsbelastung erfüllt sein. Dies ist jedoch unproblematisch, da das Verhalten der Ersatzsteuerungen sich lediglich an das Verhalten der Originalsteuerung annähern soll, wobei gleichartige Belastungs- und Anmeldesituationen zugrunde zu legen sind. Zur Überprüfung, ob ein Festzeitverhalten vorliegt, wird für jeden Umlauf ein Umlaufvektor definiert. Die Variablen des Vektors sind die Zustandsbezeichner der jeweiligen Umlaufsekunden. Die Länge des Vektors entspricht der Umlaufdauer:

Formel (7) siehe PDF.

Eine Festzeitsteuerung kommt als Ersatzsteuerung in Frage, wenn die folgende Bedingung für alle Umläufe des Signalprogramms erfüllt ist:

Formel (8) siehe PDF.

Festzeitsteuerungen werden im Normalfall mit Signalzeitenplänen und ohne Steuerlogik umgesetzt. Da das Verfahren zum Finden einer passenden Ersatzsteuerung jedoch allgemeingültig formuliert und damit universell einsetzbar sein soll, wird als Phasenübergangsbedingung im Fall einer Festzeitsteuerung entweder die Dauer der Phasen oder das Erreichen einer bestimmten Umlaufsekunde als Phasenwechselkriterium verwendet.

Ist die Bedingung (8) nicht für alle Umläufe eines Signalprogramms erfüllt, ist die Steuerung variabel und die Ersatzsteuerung ist komplexer als eine Festzeitsteuerung. In diesem Fall sind weitere Abhängigkeiten zu untersuchen.

4.3 Verkehrsabhängige Ersatzsteuerung

4.3.1 Kenngrößen

Bei der Entwicklung eines Verfahrens, welches auf die regelbasierte Umsetzung verkehrsabhängiger Steuerungen abzielt, spielen vier verschiedene Kenngrößen eine Rolle, die Einfluss auf die Dauer, die Lage oder auch das generelle Auftreten von Phasen haben können. Die Phasenwechselbedingungen ergeben sich aus der Überschreitung von Zeiten und/oder festzulegenden Schwellenwerten der gemessenen Kenngrößen (vgl. FGSV 2015, [4]).

Eine der vier Kenngrößen ist der Ereigniszeitpunkt einer An- bzw. Abwesenheit von Fahrzeugen im Erfassungsbereich von Detektoren. Das Ereignis wird bei Kraftfahrzeugen mit haltliniennahen Induktivschleifen, Infrarot- oder Videodetektoren sowie bei Radfahrern und Fußgängern üblicherweise durch Taster und Berührungsdetektoren erfasst. Im ÖPNV sowie bei Einsatzfahrzeugen wird die Anwesenheit durch Meldepunkte registriert. Hierbei wird zwischen einer Voranmeldung, einer Hauptanmeldung und einer Abmeldung unterschieden. Die Anforderung von Freigabezeiten durch die Feststellung der Anwesenheit wird vor allem dann eingesetzt, wenn Zufahrten wenig belastet sind und eine Freigabe nicht in jedem Umlauf notwendig ist. Die Bedarfsphasen werden nur dann ausgelöst, wenn sie angefordert werden. Hierdurch kann die Freigabezeit der stärker belasteten Ströme erhöht und der Verkehrsablauf verbessert werden.

An Knotenpunkten mit ÖPNV ist zudem ein Phasentausch möglich, der ebenfalls durch eine Anwesenheitsmeldung ausgelöst wird. Die Reihenfolge der Phasen wird hierbei so verändert, dass sie sich günstig auf die Wartezeit des ÖPNV auswirkt, wobei die Anzahl der Phasen im Umlauf gleich bleibt.

Die Zeitlücke ist eine weitere der vier Kenngrößen. Sie ergibt sich an einem Detektor als zeitlicher Nettoabstand zwischen zwei Fahrzeugen. Die gemessenen Zeitlücken werden mit einem zuvor festgelegten Schwellenwert, dem Zeitlückenwert, verglichen. Zwischen der ebenfalls festgelegten minimalen und maximalen Freigabezeit bzw. dem spätesten Verlängerungszeitpunkt im Umlauf wird anhand des Vergleichs dieser beiden Werte entschieden, ob die maximale Freigabezeit voll ausgenutzt wird, oder ob ein Abbruch der Freigabe stattfindet. Letzteres geschieht, sobald die Zeitlücke den Schwellenwert überschreitet und führt dazu, dass bei hohen Verkehrsstärken viel Freigabezeit zur Verfügung gestellt und bei geringen Verkehrsstärken keine Freigabezeit verschwendet wird. Übliche Zeitlückenwerte betragen zwischen zwei und drei Sekunden, in Ausnahmesituationen sind auch bis zu fünf Sekunden möglich.

Bei einer weiteren Kenngröße handelt es sich um den Belegungsgrad, der bei Unterschreitung eines festgelegten Schwellenwertes zum Abbruch der Freigabe führt. Dieser Wert wird für jede Sekunde und jeden Detektor berechnet. Durch ein Ausgleichsverfahren wird der Wert exponentiell geglättet und anschließend mit einem Schwellenwert verglichen. Größere Zeitlücken führen bei diesem Verfahren nicht sofort zu einem Abbruch der Freigabe, was vor allem bei langsamer anfahrenden Lkw im Vergleich zur Zeitlückensteuerung von Vorteil sein kann. Die vierte Kenngröße ist die Belegungszeit. Deren Verwendung dient dem Abbau von Rückstaus in kritischen Bereichen wie etwa am Anfang von Abbiegefahrstreifen. Umgesetzt wird die Verlängerung der Freigabezeit durch einen früheren Abbruch oder einen späteren Beginn anderer Phasen. Die Belegungszeit wird ebenfalls mit einem Schwellenwert verglichen, der üblicherweise zwischen fünf und fünfzehn Sekunden liegt.

Neben diesen gemessenen Kenngrößen hat auch das Verhalten der umliegenden LSA oft einen Einfluss auf das Verhalten der Steuerung. Dies ist normalerweise der Fall, wenn LSA verkehrsabhängig und gleichzeitig mit einer Versatzzeitanpassung koordiniert sind. Hierbei richtet sich die Lage der Freigabezeiten in der koordinierten Richtung nach der ersten bzw. vorhergehenden Anlage des koordinierten Streckenzugs und kann somit im Umlauf variieren. Zudem können bei der regelbasierten Steuerung statische Größen wie festgelegte Zeitpunkte in einem Umlauf oder feste Phasendauern eine Rolle spielen. Bei der Generierung von Ersatzsteuerungen müssen alle diese Kriterien überprüft und im günstigsten Fall lediglich in logische und zeitliche Bedingungen übersetzt werden.

4.3.2 Überprüfung der Genauigkeit des Ansatzes

Zur Überprüfung der Genauigkeit einer generierten Ersatzsteuerung (vgl. Abbildung 6) werden die Realdaten mit den Daten, welche die Ersatzsteuerung produziert, verglichen. Damit ein solcher Vergleich auch konsistente Ergebnisse liefert, muss eine authentische Verkehrssituation reproduziert werden. Hierfür bietet es sich an, den Mikroverkehrssimulator Vissim und dessen Schnittstelle zu verwenden.

Im ersten Schritt wird aus einem Realdatensatz eine Ersatzsteuerung für ein bestimmtes Signalprogramm eines Knotenpunktes erstellt. Diese wird anschließend in das Simulationsmodell des Knotenpunktes implementiert. Durch ein externes Programm werden die Detektorereignisse eines zweiten Realdatensatzes simuliert. Die dabei entstehenden Signalfolgen werden aufgezeichnet. Die aus der Simulation gewonnenen Signalfolgen werden anschließend mit den Signalfolgen aus dem zweiten Realdatensatz verglichen.

Hierbei ist der Grad der Übereinstimmung ausschlaggebend für die Notwendigkeit weiterer Schritte zur Verfahrensverbesserung. Neben der Prüfung der Überdeckung der Signalfolgen sollen auch verschiedene Indikatoren festgelegt werden, welche die Übereinstimmung wiedergeben. Möglich wären bspw. Indikatoren wie die Freigabezeitverteilung oder die Lage der Freigabezeiten im Umlauf.

Bild 6: Überprüfung der Genauigkeit der Ersatzsteuerung

4.3.3 Ausblick zur Umsetzung des Verfahrens

Die Methode zum Finden einer adäquaten Ersatzsteuerung soll die Lage, Dauer und Reihenfolge der Phasen untersuchen und diejenigen Kenngrößen finden, die diese beeinflussen. Diese Bedingungen sind abschließend so auszugeben, dass aus ihnen möglichst einfach und effizient sowie bestenfalls automatisiert eine Steuerlogik erstellt werden kann.
Im ersten Schritt wird zunächst versucht, Ersatzsteuerungen durch die Identifikation logischer und zeitlicher Bedingungen der jeweiligen Originalsteuerung anhand einer Analyse der Prozessdaten zu erzeugen. Anschließend wird die Qualität der Ersatzsteuerungen wie oben beschrieben anhand ihrer Übereinstimmung mit den Prozessdaten der Originalsteuerung geprüft. Bei verkehrsabhängigen Steuerungen von höherer Komplexität werden wahrscheinlich Verfahrenserweiterungen mit Klassifikationsverfahren wie etwa künstlichen Neuronalen Netzen oder Support Vector Machines (vgl. WEISHEIT 2017, [6]) zum Zuge kommen.

Wurde im ersten Schritt eine Festzeitsteuerung als Ersatzsteuerung ausgeschlossen, müssen die zuvor beschriebenen Kenngrößen bezüglich ihres Einflusses auf die Phasen untersucht werden. Die Erarbeitung des Verfahrens soll bei einfachen 2-Phasen-Systemen beginnen. Der Schwierigkeitsgrad soll langsam erhöht werden, wobei die Reihung durch eine steigende Anzahl von Phasen, ÖPNV-Linien und Detektoren erfolgt.

Die Phasendauer kann entweder konstant oder veränderlich sein. Eine bei jedem Auftreten identische Phasendauer führt direkt zu einer zeitlichen Phasenübergangsbedingung, die der Dauer der Phase entspricht. Bei einer variablen Phasendauer werden die minimale und die maximale Phasendauer ermittelt. Hierbei sind weiterhin die Gründe für die Variabilität zu untersuchen. Hierbei kommen bspw. Zeitlücken in Frage. Zu überprüfen wäre dann, ob der Abbruch einer Phase immer dann erfolgt, wenn die Zeitlücke, unter Beachtung der Mindestfreigabezeit und der Vorgaben in (FGSV 2015, [4]), einen bestimmten Wert überschreitet.

Auch die Lage einer Phase im Umlauf kann fest oder variabel sein. Eine festgelegte Lage kann anhand der Einleitung des Phasenwechsels zu immer der gleichen Umlaufsekunde erkannt werden. Eine variable Lage kann sich über den ganzen Umlauf oder ein bestimmtes Zeitfenster erstrecken. Letzteres tritt gewöhnlich auf, wenn der Knotenpunkt Teil einer Koordinierung ist. Ist die Lage einer Phase variabel, hängt diese von weiteren Faktoren wie bspw. dem Zeit- punkt einer Anforderung oder der Freigabezeitverlängerung der vorhergehenden Phase ab.

Während die Zeitlücken, die Belegungsgrade und die Belegungszeiten direkt beim Import der Daten berechnet und in der Datenbank ergänzt wurden, müssen die Daten der An- und Abwesenheitsereignisse im Individualverkehr noch aufbereitet werden. An jedem Knotenpunkt wird für jede Kombination aus Detektoren und den erkannten Phasen sowie für jedes Auftreten i einer Phase der zeitliche Abstand zwischen Detektion und Phasenwechsel berechnet, um eine eventuelle Phasenanforderung analysieren zu können. Wie in Abbildung 7 beispielhaft für Phase 2 dargestellt, liegt der Betrachtungszeitraum hierbei immer zwischen dem Ende einer Phase und dem nächsten Phasenübergang in diese Phase. Gesucht wird für jeden Detektor die zeitlich erste Detektion in diesem Zeitraum. Die Differenz aus diesem Zeitpunkt und dem Beginn des Phasenübergangs ergibt den gesuchten zeitlichen Abstand, der weitergehend untersucht wird.

Bild 7: Betrachtungszeitraum zur Prüfung von Detektionseinflüssen

Die Untersuchung der im vorigen Abschnitt beschriebenen Faktoren und die Erstellung von Ersatzsteuerungen aus diesen ist Bestandteil der aktuellen Arbeiten. Die ersten Untersuchungen von weniger komplexen Steuerungen zeigen bereits, dass eine Erstellung von Ersatzsteuerungen mithilfe von Prozessdaten unter Verwendung regelbasierter Verfahren grundsätzlich möglich ist, und die Implementierung von Lichtsignalsteuerungen in Simulationsmodelle deutlich vereinfacht werden könnte. Der Grad der Verkehrsabhängigkeit wird während der noch durchzuführenden Analysen zur Verfahrensverbesserung sukzessive gesteigert.

Die Autoren danken abschließend dem Straßenverkehrs- und Tiefbauamt der Stadt Kassel herzlich für die gute Zusammenarbeit und die zur Verfügung gestellten Daten, ohne die das Verfahren nicht entwickelt werden könnte.

5 Literatur

[1] Forschungsgesellschaft für Straßen- und Verkehrswesen (FGSV) (2006). Hinweise zur mikroskopischen Verkehrsflusssimulation - Grundlagen und Anwendung. FGSV-Nr. 388, FGSV Verlag, Köln.

[2] OCIT-Developer Group (ODG) (2016). OCIT - Offene Schnittstelle für die Straßenverkehrstechnik. URL: www.ocit.org, Abruf: 06/2016.

[3] OCIT-Developer Group (ODG) (2004). OCIT-Outstations Lichtsignalsteuergeräte Version 1.1 Funktionsspiegel. URL: www.ocit.org, Abruf: 08/2014.

[4] Forschungsgesellschaft für Straßen- und Verkehrswesen (FGSV) (2015). Richtlinien für Lichtsignalanlagen (RiLSA). FGSV-Nr. 312, FGSV Verlag, Köln.

[5] HOYER, R.; HERRMANN, A.; SCHÖNROCK, R. (2004). Modelling of vehicle actuated traffic lights. In: Schulze, Th. et al. (Hrsg.): Simulation und Visualisierung. Society for Modeling and Simulation International SCS-European Publishing House, Erlangen, San Diego, S. 359-369; ISBN 3-936150-30-3.

[6] WEISHEIT, T. (2017). Ein Verfahren zur Prognose verkehrsabhängiger Schaltzeiten von Lichtsignalanlagen. Dissertation, derzeit noch unveröffentlicht.