Projekt: RoSiT- Robust Sensors in Traffic
Stammdaten
| RoSiT- Robust Sensors in Traffic | |
| Beschreibung: | In den letzten Jahrzehnten hat der Verkehr speziell im urbanen Raum drastisch zugenommen. Um das gestiegene Verkehrsaufkommen entsprechend effizient bewältigen zu können (Staus vermeiden, Verkehr im Fluss halten), sind der Einsatz moderner Technologien und leistungsfähige Ansätze zur Steuerung des Verkehrsflusses unerlässlich. Eine wesentliche Voraussetzung dafür ist die Sensorik, welche die adäquate Erfassung des aktuellen Verkehrszustandes ermittelt. Die Bewertung und Kontrolle von Zuverlässigkeit und Qualitätszustand der eingesetzten Sensorik, spielen dabei für alle modernen Verkehrsmanagementkonzepte (adaptive Systeme) eine herausragende Rolle. Überdies führt eine normalerweise unbemerkte und schleichende Verschlechterung der Sensordatenqualität zu einer entsprechenden Beeinträchtigung verkehrsabhängiger Steuerungen. Diesen entscheidenden Faktoren wird jedoch in der gegenwärtigen Verkehrsdatenerfassung und Verkehrssteuerung so gut wie nicht Rechnung getragen. Im vorliegenden Projekt sollen nun systematisch Methoden und Algorithmen zur Beurteilung und Beherrschung (Vorhersage, Rückschlüsse auf Störungsursachen) von Sensorunzulänglichkeiten entwickelt und auch aktiv an der Straße erprobt werden. Eine derartige Herangehensweise bildet die Grundvoraussetzung um auf hochdynamische Vorgänge (u.a. verursacht durch Unfälle, aber auch externe Einflüsse und Störungen) entsprechend reagieren zu können. Basierend auf den Resultaten dieses Projektes könnte eine Entwicklung völlig neuartiger adaptiver Verkehrsmanagementsysteme angestrebt werden. Neben der Notwendigkeit des vorliegenden Projektansatzes aus verkehrstechnischer Sicht sind somit auch ein klarer ökonomischer Nutzen und ein wesentlicher Vorteil für die Umwelt gegeben. |
| Schlagworte: | inductive loops, traffic data quality, incident detection, fault detection |
| Kurztitel: | n.a. |
| Zeitraum: | 01.02.2010 - 01.07.2013 |
| Kontakt-Email: | - |
| Homepage: | - |
MitarbeiterInnen
| MitarbeiterInnen | Funktion | Zeitraum |
|---|---|---|
| Daniel Schwingshackl (intern) |
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| Martin Horn (intern) |
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| Kyandoghere Kyamakya (intern) |
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| Ahmad Haj Mosa (intern) |
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| Robert Tafner (intern) |
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Zuordnung
| Organisationseinheit | ||||
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Fakultät für Technische Wissenschaften
Institut für Intelligente Systemtechnologien
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Kategorisierung
| Projekttyp | Forschungsförderung (auf Antrag oder Ausschreibung) |
| Förderungstyp | §27 |
| Forschungstyp |
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| Sachgebiete | |
| Forschungscluster | Kein Forschungscluster ausgewählt |
| Genderrelevanz | 0% |
| Projektfokus |
Klassifikationsraster der zugeordneten Organisationseinheiten:
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| Arbeitsgruppen | Keine Arbeitsgruppe ausgewählt |
Finanzierung
| Förderprogramm | |||
|---|---|---|---|
FFG - Basis-Programm
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Swarco Traffic System GmbH
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Kooperationen
Keine Partnerorganisation ausgewählt
Forschungsaktivitäten
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| Publikationen | Keine verknüpften Publikationen vorhanden |
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| Vorträge |
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