VSS_Verkehr_12_2015

Synergien der Kombination von ITS und Verkehrsmodellie- rung werden die Verkehrssysteme grundsätzlich quantifizier- barer und somit auch messbarer als bisher. Dieser Umstand spielt einer Bewertung der Qualität des Verkehrs mittels KPIs geradezu in die Hände. Um auf die eingangs geschilderte Motivation zu dieser Diskussion zurückzukommen: • Wie sind die genannten Synergien angesichts des zu Be- ginn geschilderten Dilemmas zu werten? • Tragen diese zu einer verlässlicheren Modellierung von verlässlicheren Verkehrssystemen und damit verbunden zu verlässlicheren Entscheiden bei? Diese Fragen können aufgrund der Diskussionserkenntnisse positiv beantwortet werden. So führen die genannten Syner- gieansätze zu einer erhöhten Güte und damit verbundener erhöhten Verlässlichkeit der Verkehrsmodellierung, sei es durch die Verknüpfung der Modelle mit Echtzeitdaten ho- her Güte, sei es durch eine Echtzeitdaten berücksichtigende dynamische Umlegung und damit verbundener verbesser- ter Berücksichtigung betrieblicher Aspekte, sei es aufgrund der anhand der Echtzeitdaten verbesserten Kenntnisse der Quell-Ziel-Beziehungen und Routenwahl mitsamt deren zeit- lichen Dynamik und damit einhergehender Potentiale zur Kalibration von Ziel- und Routenwahl. Auch eine Integration intelligenter Verkehrssteuerungs- algorithmen in der Verkehrsmodellierung unterstützt diesen Effekt, und zwar in Verkehrssimulationsmodel- len anhand der damit einhergehenden kostengünstigen Berücksichtigung betrieblicher Details an lichtsignal­ gesteuerten Kreuzungen, in makroskopischen Verkehrs- modellen zur Verkehrslageschätzung mittels realistischer und unter Umständen gar dynamischen Berücksichtigung von Knoten­kapazitäten. Auch aus der Kombination von C-ITS mit der Verkehrslageschätzung darf eine Steigerung der Verlässlichkeit der Modellierung erwartet werden, so denn die genannten Instabilitätsrisiken abgewendet werden können. Auch die Verlässlichkeit des Verkehrssystems kann aufgrund des identifizierten Synergiepotentials erhöht werden. Dank den ihnen zugrunde gelegten Verkehrsmodellansätzen kön- nen die Echtzeitdaten-gestützte Verkehrslageschätzung wie auch adaptive Verkehrssteuerungsverfahren das Verkehrsge- schehen antizipieren und erlauben somit eine zielgerichtete Beeinflussbarkeit des Verkehrssystems noch vor Eintreffen allfälliger Probleme wie etwa Verkehrsstaus, und dies umso mehr, wenn sie gar miteinander kombiniert werden. So es gelingt, den Rückwirkungskreis zwischen C-ITS und Echtzeitdaten-gestützter Verkehrslageschätzung stabil zu halten, gehen auch aufgrund dieser Kombination Effekte hervor, welche die Verlässlichkeit des Verkehrssystems unterstützen. Da C-ITS eine verbesserte Datengrundlage für die Verkehrsfluss- und Warteschlangenmodellierung in adaptiven Verkehrssteuerungsverfahren erschliessen und im Gegenzug, Lösung des geschilderten Zielkonflikts vorausgesetzt, adaptive Verkehrssteuerungsverfahren die Lichtsignalanlagen für Fahrassistenzsysteme kalkulierbarer machen, lässt sich auch mit dieser Kombination die Verläss- lichkeit des Verkehrssystems steigern. modélisation du trafic, les systèmes de transport deviennent par principe plus quantifiables et donc plus mesurables que par le passé. Mais cela joue justement en faveur d’une évaluation de la qualité du trafic au moyen des KPIs. Pour revenir à l’objet de cette discussion, exposé au début de cet article: • Comment évaluer les synergies évoquées au vu du dilemme présenté au départ? • Contribuent-elles à une modélisation plus fiable de systèmes de transport plus fiables, et donc à des décisions plus fiables? À l’issue de la discussion, on peut répondre par l’affirmative à ces questions. Ainsi, les synergies mentionnées accroissent la qualité et donc la fiabilité de la modélisation du trafic, que ce soit 1) en croisant les modèles avec des données en temps réel de grande qualité, 2) par une ventilation dynamique tenant compte des données en temps réel, engendrant une meilleure prise en compte des aspects opérationnels, ou 3) sur la base d’une meilleure connaissance des relations source-cible et des choix d’itinéraire, avec leur dynamique temporelle, grâce aux données en temps réel, ainsi que des potentiels associés pour le calibrage du choix des destinations et des itinéraires. L’intégration d’algorithmes intelligents de régulation du trafic à la modélisation du trafic renforce aussi cet effet – dans les modèles de simulation du trafic sur la base de la prise en compte économique des détails opérationnels aux croissements gérés par des feux de circulation, ainsi que dans les modèles de trafic macroscopiques d’estimation de l’état du trafic, au moyen d’une prise en compte réaliste voire dynamique des capacités des car- refours. La combinaison entre C-ITS et estimation de l’état du trafic devrait aussi permettre d’augmenter la fiabilité de la mo- délisation, et ainsi d’écarter les risques d’instabilité mentionnés. De même, la fiabilité du système de transport peut être accrue grâce au potentiel de synergie identifié. Grâce aux approches de modélisation du trafic sous-jacentes, l’estimation de l’état du trafic basée sur des données en temps réel tout comme les processus adaptatifs de régulation du trafic peuvent permettre d’anticiper le trafic et donc d’influer de manière ciblée sur le système de transport avant la survenue d’éventuels problèmes, p.ex. les embouteillages, et ce d’autant plus qu’on les combine. Si l’on parvient à stabiliser le cycle rétroactif entre C-ITS et estima- tion de l’état du trafic, cette combinaison génère également des ef- fets qui soutiennent la fiabilité du système de transport. Comme les C-ITSexploitentunemeilleurebasededonnéespourlamodélisation des flux de trafic et des files d’attente dans les processus adaptatif de régulation du trafic et qu’en contrepartie, sous réserve de résoudre le conflit d’objectifs évoqué, les processus adaptatifs de régulation du trafic rendent calculables les installations de feux de circulation pour les systèmes d’aide à la conduite, cette combinaison permet également d’augmenter la fiabilité du système de transport. Conclusions et perspectives Les possibilités de combinaison ITS / modélisation du trafic qui ont été discutées montrent que des potentiels de synergie existent. Elles soutiennent les efforts visant à accroître la fiabilité de la modélisa- tion du trafic et des systèmes de transport, constituant ainsi la base requisepouruneprisededécisionsplusfiableenmatièred’investis- sements dans les ITS. Il ne faut cependant pas perdre de vue qu’une FACHARTIKEL ARTICLES TECHNIQUES24 STRASSEUNDVERKEHRNR.12,DEZEMBER2015 ROUTEETTRAFICNo 12,DÉCEMBRE2015

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