Das Projekt entwickelt ein Verfahren zur Ermittlung von Stauenden und zur Warnung der Verkehrsteilnehmer. Die Verkehrsteilnehmer sollen eine halbe Minute lang und bis zu 1 km vor dem Erreichen des Stauendes gewarnt werden, um Auffahrunf?lle zu vermeiden. Der Schwerpunkt liegt dabei auf zeitweise staugef?hrdeten Abschnitten mehrspuriger Autobahnen, insbesondere durch Baustellen. Es wird ein Prozessmodell entwickelt, welches alle Schritte von der Datenerfassung bis zur Ausgabe einer Warnung beinhaltet. Mit Hilfe von Ausbreitungsmodellen für Stauenden sollen diese ermittelt und deren Positionen vorhergesagt werden. Datenquellen sind unter anderem tempor?r installierte Sensoren, insbesondere Bluetooth- und Radarsensoren, Floating Car Data und vorhandene Kameras. Für die Ausgabe der Warnungen ist die Integration in Drittanwendungen (Apps) bestimmt. Zur Erprobung der Verfahren ist geplant, die im Rahmen eines Feldversuchsfeldes auf der Baustelle Enztalquerung an der A8 bei Pforzheim gesammelten Daten zu verwenden.

Bluetooth- und Radarsensoren sowie Floating Car Data (FCD) liefern verschiedene Verkehrsparameter wie Geschwindigkeiten, Volumina und Fahrzeiten. Jede dieser Verkehrsdatenquellen hat ihre inh?renten St?rken und Schw?chen und repr?sentiert m?glicherweise nicht genau den tats?chlichen Verkehrszustand, der für die Modellierung und Vorhersage der Verkehrsbedingungen erforderlich ist. In diesem Projekt erg?nzen sich die Datenquellen durch Datenfusion, um genaue Daten für die Stauerkennung und Verfolgung des Stauendes zu liefern.

Der erste Teil des Projekts umfasst die Echtzeit-Datenerfassung von Radar- und Bluetooth-Sensoren, die auf der Autobahn platziert sind, sowie FCD-Daten von INRIX, HERE und TOMTOM. Anschlie?end werden die Spot-Geschwindigkeiten, das Verkehrsaufkommen und die Stra?enbelegung von Radarsensoren mit den Reisezeiten und mittleren Geschwindigkeiten aus FCD- und Bluetooth-Datens?tzen fusioniert. Das Ergebnis dieses Fusionsprozesses werden Verkehrsflussraten und Fahrzeugdichte sein, welche die Verkehrsbedingungen charakterisieren. Die fusionierten Ergebnisse bilden die Grundlage für die Endphase der Stauerkennung und -verfolgung.

Zu den Kernergebnissen des Projekts z?hlen ein Prozessmodell, das alle Schritte von der Datenerhebung über die Datenfusion bis hin zur Berechnung und Ausgabe einer Stauende-Warnung spezifiziert, sowie Algorithmen zur Detektion und Verfolgung von Stauenden, mit denen Verkehrsteilnehmer gewarnt werden k?nnen, wenn sie sich dem Ende eines Staus auf mehrspurigen Autobahnen oder Bundesstra?en n?hern. Die Detektion eines Stauendes erfolgt mit einer hohen r?umlich-zeitlichen Aufl?sung von 250 m und 15 Sekunden, welche es gestattet, die Verkehrsteilnehmer rechtzeitig und in Echtzeit zu benachrichtigen. Ein Lastenheft beschreibt die technischen Anforderungen an Drittanwendungen für eine Verarbeitung der Daten und deren Ausgabe als Meldung (Stauwarn-App). Dies ist der Grundstein, damit z. B. bes