Pilotprojekt mit Atos
Bald Verkehrs-Vorhersage in Echtzeit
Die Messungen erlauben nach Angaben der Entwickler zuverlässige Prognosen von bis zu vier Stunden im Voraus. Dabei kommen zwei wesentliche Messgrößen zum Tragen: die gefahrenen Geschwindigkeiten am Messpunkt und die Anzahl der Fahrzeuge, die diese Stelle innerhalb einer Stunde passieren.
Mithilfe dieser Daten erstellen die Experten des C-Lab im 60-Sekunden-Takt eine Vorhersage der beiden Werte für alle Messpunkte, um den Verlauf für die nächsten vier Stunden vorherzusagen. Dadurch sollen nicht nur Pauschalaussagen wie "Stau" oder "zähfließender Verkehr" getroffen werden, es wird so die genaue Verkehrsdichte auf den Straßen bestimmt.
Genaue Verkehrsprognosen statt Pauschalaussagen
Mit der wachsenden Anzahl an eingespeisten Daten aus den Messpunkten werden die Prognosen kontinuierlich präziser; je länger RTTF im Betrieb ist, umso genauer werden die Ergebnisse.
Den Entwicklern des C-Lab gelang es darüber hinaus, aus dem System einen Zusatznutzen zu generieren: So entwickelten sie einen Navigationsalgorithmus, der nun in RTTF integriert ist. Anwender können damit eine Navigationslösung vom Traffic Data Server anfordern, die einen größeren Funktionsumfang bietet als übliche Navigationsgeräte.
Die Routenvorschläge berücksichtigen den Wissenschaftlern zufolge beispielsweise, wo Verkehrsstaus auftreten und wie man diese am besten umfährt, ohne in den nächsten Stau zu geraten. Zudem können Fahrer eine Prognose abrufen, etwa für die beste Route zu einem bestimmten Ziel in drei Stunden.