- AutorIn
- Dipl.-Ing. Matthias Körner
- Titel
- Stauidentifikation auf Grundlage der Positionsdaten von ÖV-Fahrzeugen im Mischverkehr
- Zitierfähige Url:
- https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bsz:14-qucosa-222101
- Quellenangabe
- Heureka´17 - Optimierung in Verkehr und Transport. Stuttgart, 22.-23.02.2017. Köln, Forschungsgesellschaft für Straßen- und Verkehrswesen e.V., 789 S. ISBN: 978-3-86446-177-4
- Abstract (DE)
- Von Fahrzeugen des Öffentlichen Verkehrs sind deren Positionen bekannt, wenn sie informationstechnisch in ein Betriebsleitsystem eingebunden sind. Über die auf dem Streckenband zwischen Meldepunkten zurückgelegte Wegstecke und die jeweils dafür benötigte Zeit kann auf die mittlere Geschwindigkeit geschlossen werden. Aus dieser wiederum kann eine Verkehrslageaussage abgeleitet werden. In wie weit diese für den Gesamtverkehrsstrom gültig, belastbar und richtlinienkonform ist, welche Randbedingungen für eine Auswertung einzuhalten sind, welche Verfahren sich zur Aufbereitung anbieten und welche Nutzungsszenarien unterstützt werden, wird aufgezeigt.
- Freie Schlagwörter (DE)
- Straßenverkehr, Verkehrslage, Stau, Detektion, Öffentlicher Verkehr, Floating Car
- Freie Schlagwörter (EN)
- road traffic management, incident detection, probe vehicle, public transport
- Klassifikation (DDC)
- 380, 620
- Klassifikation (RVK)
- ZO 4620
- Normschlagwörter (GND)
- Verkehrswesen, Kraftfahrzeugverkehr, Detektion, Stichprobe
- Verlag
- Forschungsgesellschaft für Straßen- und Verkehrswesen, Köln
- Sonstige beteiligte Institution
- Technische Universität Dresden, Dresden
- URN Qucosa
- urn:nbn:de:bsz:14-qucosa-222101
- Veröffentlichungsdatum Qucosa
- 04.04.2017
- Dokumenttyp
- Konferenzbeitrag
- Sprache des Dokumentes
- Deutsch
- Lizenz / Rechtehinweis