Dissertation-Endstand3 - KLUEDO - Universität Kaiserslautern
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Nach der Kalibrierung ist das System einsatzbereit,<br />
Realdaten in Videodaten zu übertragen. Das System<br />
ermöglicht nun die Analyse des realen Verkehrsablaufes<br />
unter Laborbedingungen. Die Übertragung<br />
der analogen Videobilder erfolgt mittels<br />
Frame-Grabber in digital auswertbare Bilder. Die<br />
relevanten Bildinformationen werden mittels Markierung<br />
aus den Digitalbildern gewonnen. Das System<br />
rechnet die am Bildschirm markierten Punkte<br />
in Realkoordinaten um und ermittelt anschließend<br />
die gewünschten Daten (interaktiv).<br />
Die gewonnenen Daten können z.B. über Tabellenkalkulationsprogramme<br />
statistisch ausgewertet<br />
und in aussagekräftige Diagramme umgesetzt<br />
werden.<br />
Über die Auswertung von Einzelwerten an einzelnen<br />
Querschnitten, wie Geschwindigkeitsauswertungen<br />
und Verkehrszählungen, hinaus bietet Vi<br />
ViVAtraffic® die Möglichkeit, das Verkehrsverhalten<br />
bereichsweise zu analysieren.<br />
Im vorliegenden Einsatzbereich wurden Fahrzeuge<br />
über einen längeren Zeitraum in den einzelnen Bildern<br />
detektiert. Dabei werden Sequenzen aus<br />
mehreren Bilder gespeichert, welche die gewünschte<br />
Situation/Bewegung umfassen. Anschließend<br />
werden die zu untersuchenden Verkehrsteilnehmer<br />
mittels eines mausgesteuerten<br />
Fadenkreuzes markiert. Die so ermittelten Positionen<br />
werden dann als zusammengehöriger Datensatz<br />
gespeichert und können ausgewertet werden<br />
Über diese Berechnung der Bildinformationen und<br />
die Umsetzung in ViVAtraffic® ist z.B. die Erstellung<br />
von Bewegungslinien möglich.<br />
Durch die Erfassung von Bewegungslinien können<br />
nicht nur Daten an bestimmten Stellen erhoben,<br />
sondern das Verkehrsverhalten in seinem Ablauf<br />
bestimmt und analysiert werden. Anwendungsbeispiele<br />
sind: Verkehrsverhalten von Kfz in Annäherung<br />
an Querungsstellen, Querungsverhalten der<br />
Fußgängerinnen und Fußgänger, Wirkung von<br />
Markierungen zur Geschwindigkeitsdämpfung, Beschleunigungsverhalten,Verkehrssicherheitsbetrachtungen,<br />
Ermittlung von kapazitätsrelevanten<br />
Parametern.<br />
8.2 Ermittlung der Kapazität von Zufahrten<br />
an kleinen Kreisverkehren<br />
Die Kapazität von Zufahrten zu Kreisverkehren ist<br />
abhängig von der Anzahl der Fahrzeuge auf der<br />
Kreisfahrbahn. Die Ermittlung der Kapazität erfolgte<br />
bisher nach den zwei Ansätzen mittels empirischer<br />
Erhebung und mittels Ermittlung von Grenz-<br />
und Folgezeitlücken. Berücksichtigt werden dabei<br />
die drei Verkehrsströme: Einfahrer, Ausfahrer und<br />
Kreisfahrer.<br />
Abbildung 124: Einfahrer, Ausfahrer und Kreisfahrer an Kreisverkehrszufahrten<br />
8.2.1 Bisherige Videoerhebungen<br />
Bisher werden empirische Erhebungen mittels analoger<br />
Videotechnik durchgeführt und anschließend<br />
manuell ausgewertet. In die Videoaufnahme wird<br />
ein Timecode-Signal eingeblendet, um Zeiterfassungen<br />
zu ermöglichen. Bei der Auswertung realer<br />
Zufahrten zu Kreisverkehren werden Fahrzeuge in<br />
Zufahrt und Kreisfahrbahn gezählt. Da die Kapazität,<br />
die maximale Leistungsfähigkeit der Zufahrt,<br />
nur dann auftritt, wenn die Zufahrt sehr stark frequentiert<br />
wird, was an vielen Kreisverkehren nur in<br />
wenigen Minuten am Tag auftritt, werden bisher<br />
bei ständigem Rückstau in der Zufahrt Zählungen<br />
in 1-Minuten-Intervallen durchgeführt, da selten<br />
längere Zeiträume mit ständigem Rückstau beobachtet<br />
werden. Dabei ist natürlich nur eine ungenaue<br />
Zählung der Fahrzeuge durchzuführen, sodass<br />
keine exakten Daten erhoben werden können.<br />
Je Fahrzeug werden 3 Zeiten ermittelt:<br />
• Ankunft am Ende der Warteschlange<br />
(Schwellwert Langsamfahrt - „SWL“)<br />
• Erreichen der 1. Warteposition („1.WP“)<br />
• Einfahrt in den Kreisverkehr („E“)<br />
Abbildung 125: Ermittlung der 3 Zeitpunkte der Fahrzeugüberfahrt