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Selbst-gesteuerte Lichtsignalanlagen im Praxistest

Self-Controlling Traffic Lights – A Field Trial

Dr.-Ing. S. Lämmer, Dresden

Die gestiegenen Ansprüche an Mobilität und Umweltschutz verlangen nach neuen Ideen, wie innerstädtischerStraßenverkehr mithilfe von Lichtsignalanlagen geregelt werden kann. Da es sich angesichts der komplexen undvariablen Einflüsse schwierig gestaltet, Straßennetze als Ganzes zu regeln, setzt die Selbst-Steuerung bei deneinzelnen Netzknoten an. Sie signalisiert die auf einen Knoten zufließenden Verkehre so, dass eine gewichteteSumme aus modellbasiert geschätzten Wartezeiten und Stopps über die nächsten zwei Minuten minimal ist. DerPlaner gibt keine Umlaufzeit oder Phaseneinteilung vor. Stattdessen benennt er die Randbedingungen in Formvon Mindestgrün-, Mindestrot-, Zwischen- und Versatzzeiten, wählt Modellvarianten zur Ankunftsprognose ausund spezifiziert mit der Zielgewichtung die Anforderungen der Verkehre. Wann welcher Verkehrsstrom wie langeund mit welchen anderen gemeinsam Grün bekommt, entscheidet die Selbst-Steuerung in Abhängigkeit von deraktuell erfassten Verkehrssituation sekündlich neu. Die Praxistauglichkeit dieses Ansatzes wurde an zwei Knotenpunktenauf der Dresdner Nord-Süd-Achse nachgewiesen. Der quantitative Vergleich mit einer verkehrsabhängigenVS-PLUS-Steuerung bestätigt das Potenzial der Selbst-Steuerung zur harmonischen ÖV-Priorisierung unddynamischen Kolonnenführung mit geringeren Wartezeiten für alle Verkehrsarten.

The increasing demand for urban mobility and environmental protection require us to rethink how urban trafficcan be organized by the use of traffic lights. Since the influencing factors are complex and variable, it seems difficultto regulate road networks as a whole. The proposed self-control, instead, puts the focus at the individual nodes ofthe network. It signalizes the approaching traffic to each intersection such that a weighted sum of estimateddelays and stops over the next two minutes is minimized. A planner does not have to choose cycle times or anorder of signal phases. Instead, he lists the set of boundary conditions in terms of minimum-, maximum- and intergreentimes, he selects models for the arrival anticipation, and he specifies the weights of the goal function as tomeet the requirements of particular traffic streams. In consequence, green times result from a continuous re-optimizationwith respect to the actually detected and anticipated state of traffic. The practicality of this controlmethod has been approved on two intersections on the north-south axis of Dresden. The quantitative comparisonwith a traffic-responsive VS-PLUS control confirms the potential of the self-controlling traffic lights, to achieve aharmonic Public Transport prioritization and a dynamic propagation of vehicle platoons with shorter wait times forall modes of transport.

imovino – Kosteneffiziente flexible Verkehrserhebungslösungen für Hochschulen und Kommunen – Teil 2

imovino – Cost-efficient and flexible traffic observation solutions for universities and municipalities – part 2

Cand.-Ing. N. Mellinger, M. Sc., Dipl.-Wirtsch.-Ing. (FH) J. Roos, Dipl.-Ing. O. Hahn, Dipl.-Ing. S. Baron, Kaiserslautern

Die Durchführung verschiedener Erhebungen gehört zum Alltagsgeschäft in der Verkehrsplanung und Verkehrsforschung. Hierzu gibt es eine Vielzahl an Erhebungsgeräten mit unterschiedlichsten Sensoren, mit denen einzelne Messgrößen erfasst werden können. Der Gerätebestand ist oft veraltet, der Ersatz bzw. die Neubeschaffung teuer. Zudem soll möglichst vielen Studierenden das Ausprobieren und Anwenden solcher Geräte sowie der dahinterstehenden Methoden nähergebracht werden. Hieraus resultierte die Überlegung der Verfasser, eigene Erhebungsgeräte auf Open-Source-Basis zu entwickeln. Dazu wurden bis dato am Institut für Mobilität und Verkehr (imove) der TU Kaiserslautern drei verschiedene Anwendungen aufgebaut: Zeitrafferkameras, Ultraschall-Messpfosten und ein Schlauchzählgerät, die unter dem Arbeitstitel „imovino“ firmieren. Mit ihnen sind die Messung von Verkehrsmengen, Zeitlücken, Geschwindigkeiten und Vorbeifahrabständen möglich, wobei das Spektrum stetig weiterentwickelt werden kann und wird. Während Zeitrafferkameras für Beobachtungen mittlerweile günstig käuflich erworben werden können, mussten die anderen Erhebungsgeräte gänzlich neu auf Arduino-Basis konstruiert und programmiert werden. Nachdem im ersten Teil des Beitrags zunächst die verwendeten Hardwarekomponenten, ausgewählt basierend auf dem Anforderungskatalog gezeigt wurden, wird im vorliegenden zweiten Teil auf die einzelnen Messdurchführungen sowie die erreichbaren Ergebnisse eingegangen.

Traffic counting and other traffic observations are part of the everyday businesses in traffic planning and research.
For this purpose, a variety of equipment with several sensors can be bought, each with the ability to measure unique
variables. Hardware is often outdated, replacement or new acquisition is quite expensive. Besides that an approach
of trial-and-error as well as a learning-by-doing shall be facilitated to all the students for teaching methods of
traffic observations. This leads to a demand of various devices and with that to the consideration of the authors
to develop and implement open-source hardware for lectures and trainings. Hitherto three different use-cases have
been implemented at imove: time lapse cameras, ultra-sonic observation poles and tube-based counting devices,
all labeled as “imovino”. While time lapse cameras can be bought for a convenient price, the observation pole and
the tube counter had to be developed from the scratch on an Arduino platform in C. Those new devices allow the
measurement of traffic volumes, time gaps, driven velocities and vehicle spacings, whereas the range of parameters
can be extended steadily. The paper is split into two parts: the first one focuses on the hardware components that
have been used and their selection based on the requirements. The second part will focus on the conduction of
measurements, the results and the quality of these settings.

Geschwindigkeitsverhalten bei Tempo-30-Beschilderungen aus Lärmschutzgründen in den Nachtstunden

Speed behaviour at speed limits of 30 km/h for reasons of noise-reduction during night hours

M. Sc. S. Krauß, Stuttgart;
Dipl.-Ing. S. Ruhl, Univ.-Prof. Dr.-Ing. T. Richter, Berlin

Die lärmreduzierende Wirkung von Tempo-30-Beschilderungen in den Nachtstunden hängt entscheidend von der
Akzeptanz und vom Fahrverhalten der Verkehrsteilnehmer ab. In der vorliegenden Untersuchung wurde die Wirksamkeit
derartiger Beschilderungen an 30 ausgewählten Strecken im Berliner Stadtgebiet bewertet, die wesentlichen
Einflussgrößen auf das Geschwindigkeitsverhalten beschrieben und Maßnahmen zur Erhöhung der Akzeptanz
von Tempo 30 in den Nachtstunden abgeleitet. Grundlage für die empirischen Erhebungen war eine Auswahl
von Strecken anhand potenzieller Einflussfaktoren und deren Einteilung in fünf verschiedene Klassen hinsichtlich
der maßgebenden Gestaltungsmerkmale. Die Auswertung des Datenmaterials erfolgte anschließend durch einschlägige
statistische Verfahren, so dass für die jeweiligen Querschnitte aussagekräftige Ergebnisse erzeugt
werden konnten. Im Ergebnis wurde festgestellt, dass die Akzeptanz von Tempo 30 in den Nachtstunden insbesondere
auf Strecken mit überbreiten Fahrstreifen sowie auf 2-bahnigen Abschnitten mit baulicher Mitteltrennung
gering ist. Die mittlere Geschwindigkeit sowie die 85-%-Perzentil Geschwindigkeit liegen hier bei
42,1 km/h bzw. bei 51 km/h, die Überschreitungshäufigkeit der zulässigen nächtlichen Höchstgeschwindigkeit
liegt bei diesen Straßenquerschnitten bei über 90 %.

The noise-reducing effect of speed limits of 30 km/h during the night hours depends on the acceptance and driving
behaviour of the road users. Within the presented study the efficacy of such configurations of traffic regulation
was evaluated for 30 chosen road sections in the city area of Berlin. Based on these results the essential influencing
parameters on driving behaviour were described and measures for increasing the level of acceptance of speed
limits of 30 km/h during the night hours were established. Basis for the empirical surveys was a selection of road
sections considering potential influencing parameters as well as a clustering of their decisive design features in
five different classes. Furthermore, the surveyed data was analyzed with common statistical methods for generating
comprehensive results in this study. As a result, it was noticeable that the level of acceptance of speed limits of 30
km/h during the night hours is low, especially for road sections with extra-wide lanes and also dual-carriageway
roads with constructional separation in the middle of the road. Here the mean speed and the 85 % percentile speed
is around 42,1 km/h respectively 51 km/h, whereas the exceedance frequency of the existing speed limit during the
night is above 90 %.