New methods for travel time estimation on freeway sections
Creators: name: Steiner, Albert
name: Sick, Beate
Publisher: name: ZHAW Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften
Year: 2008
Subjects: Reisezeitschätzung
Mustererkennung
Bildverarbeitung
Globale Alinierung
Travel Time Estimation
Pattern Recognition
Image Processing
Global Sequence Alignment
380: Verkehr

description: In this paper we present two novel approaches to estimate the travel times between subsequent detector stations in a freeway network, with long distances between detector stations and several unobserved on- and off-ramps.

The network under investigation is a two-lane freeway. The maximum distance between detector stations, for which travel times were estimated is about 20 km with four unobserved on- and off-ramps in between. 

The algorithms were applied on real data sets, which has led to reasonable estimates. However, due to unknown actual ('true') travel times, a performance assessment was not possible. The algorithms were also applied on simulated data with known travel times. This allowed the verification of the estimated travel times. The simulated data were generated by the microscopic traffic simulation tool AIMSUN NG®. The detector stations were assumed to be equipped with widespread double loop detectors, i.e., for each vehicle, the only information used was its length (with a superimposed measurement noise) and the arrival time at the detector stations.

The estimated travel times show that with both methods all relevant travel time characteristics were correctly identified for the investigated scenarios. Moreover, a comparison of the estimates with the actual travel times has shown very good accuracy.

Besides the fact that the methods work well even under hindered conditions (long distance, unobserved ramps), some additional practical benefits are: provided that single car data are available with sufficient accuracy, no additional investments are required; both methods work fully anonymous; extensions to more sophisticated detection technologies that provide additional vehicle features are straightforward; the travel time estimates form a good basis for any travel time prediction method.
description: In diesem Beitrag stellen wir zwei neue Verfahren zur Reisezeitschätzung zwischen aufeinander folgenden Zählstellen auf Autobahnen vor. Das dabei untersuchte Netzwerk ist eine zweispurige Autobahn. Die maximale Distanz zwischen den Zählstellen, für welche Reisezeitschätzungen erfolgen, ist dabei bis zu 20 km lang mit je vier nicht beobachteten Ein- und Ausfahrten dazwischen.
Die Algorithmen wurden auf reale Daten angewendet, wobei sich plausible Reisezeiten ergaben. Ein Problem war dabei jedoch, dass zum tatsächlichen Vergleich keine "wahren" Reisezeiten zur Verfügung standen. Da Vergleichswerte für die Bewertung der Verfahren unumgänglich sind, wurden verschiedene Verkehrssituationen mit dem Mikrosimulationstool AIMSUN NG® simuliert. Dadurch waren genaue Referenzdaten verfügbar und die Schätzungen konnten damit verglichen werden.
Aufgrund der Tatsache, dass die Zählstellen auf dem Schweizer Nationalstrassennetz vorwiegend mit Doppelinduktionsschleifen ausgerüstet sind, wurde dies auch für die simulierten Szenarien angenommen. Dies wurde erreicht, indem zur tatsächlichen Fahrzeuglänge für jedes Fahrzeug an jeder Zählstelle jeweils ein zufälliger Messfehler addiert wurde. Als Input für die Verfahren wurden also für jedes genierte Fahrzeug an den Zählstellen lediglich die fehlerbehaftete Länge und der Durchfahrtszeitpunkt ermittelt.
Beide Verfahren konnten für die untersuchten Szenarien alle relevanten Reisezeit-Charakteristiken korrekt identifizieren. Zudem zeigte ein Vergleich mit den Referenzdaten, dass sich für beide Verfahren sehr gute Genauigkeiten ergaben.
Nebst der Tatsache, dass die Methoden auch unter erschwerten Bedingungen (grosse Distanzen, unbeobachtete Ein- und Ausfahrten) funktionieren, ergeben sich einige zusätzliche Vorteile: Vorausgesetzt, dass Einzelfahrzeugdaten in ausreichender Qualität zur Verfügung stehen, sind keine zusätzlichen Infrastruktur-Investitionen nötig. Desweiteren sind beide Verfahren vollständig anonym, es sind also keine Rückschlüsse auf einzelne Fahrzeuge möglich. Beide Verfahren erlauben es zudem, Messdaten von Verfahren zu nutzen, welche weitere Fahrzeug-Eigenschaften extrahieren können (z.B. Höhe, Breite). Schliesslich bilden die mit diesen Verfahren gewonnenen Reisezeitschätzungen eine gute Basis für nachfolgende Algorithmen zur Reisezeitprognose.
description: In this paper we present two novel approaches to estimate the travel times between subsequent detector stations in a freeway network, with long distances between detector stations and several unobserved on- and off-ramps. The network under investigation is a two-lane freeway. The maximum distance between detector stations, for which travel times were estimated is about 20 km with four unobserved on- and off-ramps in between. 
The algorithms were applied on real data sets, which has led to reasonable estimates. However, due to unknown actual ('true') travel times, a performance assessment was not possible. The algorithms were also applied on simulated data with known travel times. This allowed the verification of the estimated travel times. The simulated data were generated by the microscopic traffic simulation tool AIMSUN NG®. The detector stations were assumed to be equipped with widespread double loop detectors, i.e., for each vehicle, the only information used was its length (with a superimposed measurement noise) and the arrival time at the detector stations.
The estimated travel times show that with both methods all relevant travel time characteristics were correctly identified for the investigated scenarios. Moreover, a comparison of the estimates with the actual travel times has shown very good accuracy.
Besides the fact that the methods work well even under hindered conditions (long distance, unobserved ramps), some additional practical benefits are: provided that single car data are available with sufficient accuracy, no additional investments are required; both methods work fully anonymous; extensions to more sophisticated detection technologies that provide additional vehicle features are straightforward; the travel time estimates form a good basis for any travel time prediction method.