Les visualisations de données permettent de transmettre de l’information aux utilisateurs. Pour explorer et comprendre les données, les utilisateurs sont amenés à interagir avec ces visualisations.Toutefois, l’interaction avec les visualisations modifie le visuel. Pour éviter des changements brusques et garder l’utilisateur focalisé sur les objets graphiques d’intérêt, des transitions visuelles sont nécessaires pour accompagner les modifications de la visualisation. Ces transitions visuelles peuvent être codées sous la forme d’animations, ou de techniques qui permettent de faire des correspondances, ou des liens avec des données représentées sur plusieurs affichages. Le premier objectif de cette thèse était d’étudier les bénéfices et les propriétés des animations pour l’exploration et la compréhension de grandes quantités de données multidimensionnelles. Nous avons établi en conséquence une taxonomie des transitions animées en visualisation d’information basée sur les tâches des utilisateurs. Cette taxonomie a permis de constater qu’il n’existe pas de contrôle utilisateur sur la direction des objets durant l’animation. Nous avons donc proposé des interactions pour le contrôle de la direction des objets graphiques lors d’une transition animée. D’autre part, nous avons étudié une technique de transition animée mettant en jeu une rotation 3D entre visualisations. Nous avons identifié les avantages qu’elle pouvait apporter et en avons proposé une amélioration.Le second objectif était d’étudier les transitions visuelles dans le domaine du Contrôle du Trafic Aérien. En effet, les contrôleurs utilisent de nombreuses visualisations qui comportent des informations étalées et dupliquées sur plusieurs affichages: l’écran Radar, le tableau de strips, des listes spécifiques d’avions (départ, arrivées) etc. Ainsi dans leur activité, les Contrôleurs Aériens réalisent des transitions visuelles en recherchant et en reliant de l’information à travers les différents affichages. Nous avons étudié comment les animations pouvaient être utilisées dans le domaine du contrôle aérien en implémentant un prototype d’image radar regroupant trois visualisations usuelles pour instrumenter l’activité de supervision du trafic aérien. / Data visualizations allow information to be transmitted to users. In order to explore and understand the data, it is often necessary for users to manipulate the display of this data. When manipulating the visualization, visual transitions are necessary to avoid abrupt changes in this visualization, and to allow the user to focus on the graphical object of interest. These visual transitions can be coded as an animation, or techniques that link the data across several displays. The first aim of this thesis was to examine the benefits and properties of animated transitions used to explore and understand large quantities of multidimensional data. In order to do so, we created a taxonomy of existing animated transitions. This taxonomy allowed us to identify that no animated transition currently exists that allows the user to control the direction of objects during the transition. We therefore proposed an animated transition that allows the user to have this control during the animation. In addition, we studied an animated transition technique that uses 3D rotation to transition between visualizations. We identified the advantages of this technique and propose an improvement to the current design. The second objective was to study the visual transitions used in the Air Traffic Control domain. Air Traffic Controllers use a number of visualizations to view vast information which is duplicated in several places: the Radar screen, the strip board, airplane lists (departures/arrivals) etc. Air traffic controllers perform visual transitions as they search between these different displays of information. We studied the way animations can be used in the Air Traffic Control domain by implementing a radar image prototype which combines three visualizations typically used by Air Traffic Controllers.

Air traffic controllers (ATCos) monitor flight operations and resolve predicted aircraft conflicts to ensure safe flights, making them one of the essential human operators in air traffic control systems. Researchers have been studying ATCos with human subjective approaches to understand their tasks and air traffic managing processes. As a result, models were developed to predict ATCo actions. However, there is a gap between our knowledge and the real-world. The developed models have never been validated against the real-world, which creates uncertainties in our understanding of how ATCos detect and resolve predicted aircraft conflicts. Moreover, we do not know how information from air traffic control systems affects their actions. This Ph.D. dissertation work introduces methods to evaluate existing ATCo action prediction models. It develops a prediction model based on flight contextual information (information describing flight operations) to explain the relationship between ATCo actions and information. Unlike conventional approaches, this work takes data-driven approaches that collect large-scale flight tracking data. From the collected real-world data, ATCo actions and corresponding predicted aircraft conflicts were identified by developed algorithms. Comparison methods were developed to measure both qualitative and quantitative differences between solutions from the existing prediction models and ATCo actions on the same aircraft conflicts. The collected data is further utilized to develop an ATCo action prediction model. A hierarchical structure found from analyzing the collected ATCo actions was applied to build a structure for the model. The flight contextual information generated from the collected data was used to predict the actions. Results from this work found that the collected ATCo actions do not show any preferences on the methods to resolve aircraft conflicts. Results found that the evaluated existing prediction model does not reflect the real-world. Also, a large portion of the real conflicts was to be solved by the model both physically and operationally. Lastly, the developed prediction model showed a clear relationship between ATCo actions and applied flight contextual information. These results suggest the following takeaways. First, human actions can be identified from closed-loop data. It could be an alternative approach to collect human subjective data. Second, the importance of evaluating models before implications. Third, potentials to utilize the flight contextual information to conduct high-end prediction models.

Space debris growth and an influx in space traffic will create a need for increased space traffic management. Due to orbital population density and likely future growth, the implementation of a slot architecture to Sun-synchronous orbit is considered in order to mitigate conjunctions among active satellites. This paper furthers work done in Sun-synchronous orbit slot architecture design and focuses on two main aspects. First, an in-depth relative motion analysis of satellites with respect to their assigned slots is presented. Then, a method for developing a slot architecture from a specific set of user defined inputs is derived.

Purpose - This bachelor thesis compares high-speed rail (HSR) transport with air transport. The investigation considers physical fundamentals, energy consumption, environmental impact, infrastructure and investment, market situations, passenger's selection criteria to choose transportation options, and overall economics. --- Methodology - The thesis combines an investigation of physical principles with a literature review. --- Findings - Steel wheels on steel rails show by far less rolling resistance to support the train's weight than drag due to lift (induced drag) to support the aircraft's weight. This leads to less energy consumption. HSR trains use electricity from an overhead line. Hence, the environmental impact of HSR also depends much on how the electricity is produced. Airplanes only need an air traffic control environment to connect airports. In contrast, HSR needs infrastructure to connect stations. The amount of necessary infrastructure depends on the geological conditions. For example, crossing mountains means high investment. Longer passages over water are infeasible for HSR. High-speed rail is superior to air transport when connecting megacities because the trains have higher transport capacity, offer higher service frequencies and mission reliability, shorter total travel time, shorter access time to stations, shorter unproductive waiting time in stations and potentially lower travel costs. HSR is a strong competitor to airline services and has replaced some short range flights. A comparison of HSR in different world regions shows differences in the market situation and in passenger's selection criteria for transportation options. --- Research limitations - The potential of high-speed rail was investigated mainly on busy routes with high service frequencies. A comprehensive network comparison between high-speed trains and airplanes was not done and could lead to somewhat different results. --- Practical implications - The report tries to contribute arguments to the discussion about alternatives to air travel. --- Social implications - With more knowledge people can make an educated choice between transport options, can vote with their feet, and can take a firm position in the public discussion. --- Originality/value - A general comparison of HSR and air transport from physical fundamentals to economics seemed to be missing.

Die vorliegende Dissertationsschrift widmet sich zwei Zielen: Mittels Induktionsschleifen-Detektoren einerseits die Verkehrsregelung an Knotenpunkten durch die Minimierung von Fahrzeughalten zu verbessern, und andererseits eine Veränderung der Verkehrsqualität durch die Schätzung von Kfz-Wartezeiten automatisiert zu erheben. Im ersten Teil wird ein modellbasiertes Steuerverfahren entwickelt, das Grünzeiten verkehrsabhängig und lokal anpasst. Es kann sehr gut in eine übergeordnete Steuerung zur Koordinierung in Verkehrsnetzen eingebunden werden und überlässt dieser die Optimierung von Phasenfolgen, Umlauf- und Versatzzeiten. Um auch bei hohen Auslastungen Kapazitäten bestmöglich zu nutzen, priorisiert es zunächst die Leerung von Warteschlangen. Anschließend erfolgt die Anpassung der Grünzeiten zwischen einer minimalen und maximalen Dauer so, dass Fahrzeughalte minimiert werden. Dafür werden Detektoren in ausreichender Entfernung im Zufluss einer Kreuzung verwendet, um Fahrzeugankünfte an der Haltelinie für die aktuelle und die nächste Phase zu prognostizieren. Bei der sich anschließenden Bilanzierung potenzieller Fahrzeughalte und der Wahl des günstigsten Umschaltzeitpunktes kann auf zusätzliche Modellannahmen verzichtet werden. Die Simulationsergebnisse zeigen, dass bei einer Minimierung der Fahrzeughalte gleichzeitig eine Reduktion von Wartezeiten möglich ist. Im zweiten Teil werden Kfz-Wartezeiten auf Basis der meist bereits vorhandenen Induktionsschleifen-Detektoren im Zufluss und im Abfluss einer Kreuzung geschätzt. Dafür werden die Zeitpunkte der Fahrzeugüberfahrten an einem Zufluss- und einem Abflussquerschnitt getrennt gemessen werden. Aus ihnen wird jeweils ein mittlerer Überfahrzeitpunkt ermittelt und nach Berücksichtigung der freien Fahrzeit eine mittlere Wartezeit geschätzt. Messintervalle an beiden Querschnitten, die um die mittlere freie Fahrzeit versetzt sind, sowie eine unbedingte Warteschlangenleerung am Ende einer Messung sollen sicherstellen, dass potenziell dieselben Fahrzeuge erfasst werden. Auf eine Fahrzeugwiedererkennung und damit auf eine Ausrüstung mit zusätzlicher Technik kann dadurch verzichtet werden. Damit sich das Verfahren für den Praxiseinsatz eignet, muss es möglichst robust gegenüber zufälligen Detektorfehlern sein. Dafür wird ein Fehlermodell entwickelt und mögliche Abweichungen gegenüber einer korrekten Messung untersucht. Aufgrund der unabhängigen Berechnung von mittleren Überfahrzeiten aus der getrennten Messung im Zufluss und im Abfluss zeigt sich, dass zufällige Fehler nicht zu systematischen Abweichungen in der Wartezeitschätzung führen.

En modernisering av Air Traffic Management pågår för att hållbart hantera den förutsedda ökningen av flygtrafik fram till år 2035. Som en del av denna modernisering har Saab AB utvecklat en produkt, “Digital Tower”, som möjliggör att flygtorn kan fjärrstyras genom ett system av kameror. I syfte om att öka kunskap kring flygledarnas behov och flygsäkerhet i takt med ökad mängd flygtrafik, har denna studie undersökt den kognitiva belastningen inom den operativa miljön av en Digital Tower som är i bruk. I dess nuvarande form har interaktiva gränssnitt inom arbetsmiljön begränsad flexibilitet och anpassningsmöjligheter. Frågeställningen har därför ställts kring hur dessa begränsade anpassningsmöjligheter påverkar flygledares arbete och samarbete. Studien har utgått ifrån en kvalitativ metodik, en contextual inquiry med observationer och intervjuer i kontext där arbetet skedde. Analysen gjordes utifrån Distributed Cognition som teoretiskt ramverk, vilket möjliggjorde en analys av den distribuerade kognitionen mellan aktörer och hur de brukar artefakter inom kontexten. Studiens slutsats är att gränssnittets begränsade anpassningsmöjligheter påverkar den kognitiva belastningen negativt, men anses inte som ett hinder för flygledarnas arbete. Eftersom den centraliserade arbetsmiljön har en stark närvaro av kollegor, har resultatet blivit att kollegorna kan kompensera för gränssnittets brister och avlasta i situationer av hög arbetsbelastning. / An ongoing modernization of Air Traffic Management is in effect to keep up with the forecasted increase in air traffic by 2035. As a part of this modernization a product was developed by Saab AB to control air traffic from remote control towers with a system of cameras, called “Digital Tower”. With the purpose of increasing the knowledge about the needs of Air Traffic Controllers and general flight safety with increased amount of flight traffic, this study researched the cognitive load within the operative Digital Tower environment in service. Currently the interactive interface within the work environment has limited flexibility and possibilities for adaptation. The study has therefore answered the question about how these limited adaptations affect the Air Traffic Controllers work and collaboration between them. The study has used qualitative methods in order to answer the question, by using a contextual inquiry which includes observations and interviews of the Air Traffic Controllers in their context. The result was analyzed by using Distributed Cognition theory, which made it possible to analyze the distributed cognition between people and artifacts within the context. The conclusion of the study is that the limited adaptations of the interface negatively affects the cognitive load, but has not been identified as a crucial interference for the Air Traffic Controllers. The centralized work environment has a strong presence of colleagues, which has led to the colleagues compensating for the limited interface by physically unburden the workload in critical situations.

Auf vielen hochbelasteten Autobahnabschnitten kommen Streckenbeeinflussungsanlagen (SBA) zum Einsatz, um die Verkehrssicherheit und den Verkehrsfluss zu verbessern. Hierbei werden Maßnahmen wie Geschwindigkeitsbeschränkungen und Warnungen weitestgehend automatisiert aufgrund der vorherrschenden Verkehrs- und Wetterbedingungen abgeleitet und über Wechselverkehrszeichen an die Verkehrsteilnehmer ausgegeben. Diese bewährte Form der Verkehrsbeeinflussung trifft auf sich verändernde Randbedingungen: Durch zunehmende Fahrzeugkonnektivität und -automatisierung sind signifikante Veränderungen im Fahrverhalten und somit auch in den Wirkungen einer SBA zu erwarten. Auch unabhängig davon stellt in der Praxis die Qualitätssicherung der komplexen automatisierten Steuerung einer SBA und die hierbei erforderliche Bewertung von Verbesserungsmaßnahmen eine große Herausforderung dar. Die mikroskopische Verkehrsflusssimulation bietet Potenziale, um Wirkungen kollektiver Verkehrsbeeinflussung zu untersuchen und Veränderungen am Verkehrssystem a-priori zu bewerten. Jedoch wird mikroskopische Verkehrsflusssimulation bislang kaum in Untersuchungen zu SBA eingesetzt. Dies ist unter anderem auf die Vielfalt zu berücksichtigender Situationen und Einflüsse auf das Fahrverhalten zurückzuführen: Anzeigezustände der SBA können sich in kurzen Zyklen ändern und zugrunde liegende Beeinflussungsstrategien sich überlagern; zugleich wirken sich auch die Verkehrs- und Wetterbedingungen auf das Fahrverhalten aus. Bislang ist kein Modellierungsansatz bekannt, um derart vielfältige Einflüsse auf das Fahrverhalten in der mikroskopischen Verkehrsflusssimulation zu berücksichtigen. Vor diesem Hintergrund wurde im Rahmen dieser Arbeit ein neuartiges Verfahren entwickelt, das erstmals eine differenzierte Modellierung des Fahrverhaltens in der mikroskopischen Verkehrsflusssimulation in einem sich dynamisch verändernden Situationskontext ermöglicht. Hierbei werden ausgewählte Parameter fahrzeugbezogener Verhaltensmodelle während der Simulation nachgeführt. Verschiedene Einflussfaktoren, Verhaltenskenngrößen und Modellparameter wurden dabei als Zustandsknoten eines hybriden Bayesschen Netzes modelliert, das anhand empirischer Daten mehrerer realer SBA sowie verschiedener simulativer Untersuchungen kalibriert wurde. Die Eignung des Verfahrens konnte im Rahmen einer Validierung bestätigt werden. In einem Forschungsprojekt im Auftrag der Bundesanstalt für Straßenwesen (BASt) wurde das Verfahren pilothaft zur Untersuchung der Einflüsse automatisierten Fahrens auf SBA eingesetzt.

The 4th Symposium on Management of Future Motorway and Urban Traffic Systems (MFTS) was held in Dresden, Germany, from November 30th to December 2nd, 2022. Organized by the Chair of Traffic Process Automation (VPA) at the “Friedrich List” Faculty of Transport and Traffic Sciences of the TU Dresden, the proceedings of this conference are published as volume 9 in the Chair’s publication series “Verkehrstelematik” and contain a large part of the presented conference extended abstracts. The focus of the MFTS conference 2022 was cooperative management of multimodal transport and reflected the vision of the professorship to be an internationally recognized group in ITS research and education with the goal of optimizing the operation of multimodal transport systems. In 14 MFTS sessions, current topics in demand and traffic management, traffic control in conventional, connected and automated transport, connected and autonomous vehicles, traffic flow modeling and simulation, new and shared mobility systems, digitization, and user behavior and safety were discussed. In addition, special sessions were organized, for example on “Human aspects in traffic modeling and simulation” and “Lesson learned from Covid19 pandemic”, whose descriptions and analyses are also included in these proceedings.:1 Connected and Automated Vehicles 1.1 Traffic-based Control of Truck Platoons on Freeways 1.2 A Lateral Positioning Strategy for Connected and Automated Vehicles in Lane-free Traffic 1.3 Simulation Methods for Mixed Legacy-Autonomous Mainline Train Operations 1.4 Can Dedicated Lanes for Automated Vehicles on Urban Roads Improve Traffic Efficiency? 1.5 GLOSA System with Uncertain Green and Red Signal Phases 2 New Mobility Systems 2.1 A New Model for Electric Vehicle Mobility and Energy Consumption in Urban Traffic Networks 2.2 Shared Autonomous Vehicles Implementation for a Disrupted Public Transport Network 3 Traffic Flow and Simulation 3.1 Multi-vehicle Stochastic Fundamental Diagram Consistent with Transportations Systems Theory 3.2 A RoundD-like Roundabout Scenario in CARLA Simulator 3.3 Multimodal Performance Evaluation of Urban Traffic Control: A Microscopic Simulation Study 3.4 A MILP Framework to Solve the Sustainable System Optimum with Link MFD Functions 3.5 On How Traffic Signals Impact the Fundamental Diagrams of Urban Roads 4 Traffic Control in Conventional Traffic 4.1 Data-driven Methods for Identifying Travel Conditions Based on Traffic and Weather Characteristics 4.2 AI-based Multi-class Traffic Model Oriented to Freeway Traffic Control 4.3 Exploiting Deep Learning and Traffic Models for Freeway Traffic Estimation 4.4 Automatic Design of Optimal Actuated Traffic Signal Control with Transit Signal Priority 4.5 A Deep Reinforcement Learning Approach for Dynamic Traffic Light Control with Transit Signal Priority 4.6 Towards Efficient Incident Detection in Real-time Traffic Management 4.7 Dynamic Cycle Time in Traffic Signal of Cyclic Max-Pressure Control 5 Traffic Control with Autonomous Vehicles 5.1 Distributed Ordering and Optimization for Intersection Management with Connected and Automated Vehicles 5.2 Prioritization of an Automated Shuttle for V2X Public Transport at a Signalized Intersection – a Real-life Demonstration 6 User Behaviour and Safety 6.1 Local Traffic Safety Analyzer (LTSA) - Improved Road Safety and Optimized Signal Control for Future Urban Intersections 7 Demand and Traffic Management 7.1 A Stochastic Programming Method for OD Estimation Using LBSN Check-in Data 7.2 Delineation of Traffic Analysis Zone for Public Transportation OD Matrix Estimation Based on Socio-spatial Practices 8 Workshops 8.1 How to Integrate Human Aspects Into Engineering Science of Transport and Traffic? - a Workshop Report about Discussions on Social Contextualization of Mobility 8.2 Learning from Covid: How Can we Predict Mobility Behaviour in the Face of Disruptive Events? – How to Investigate the Mobility of the Future / Das 4. Symposium zum Management zukünftiger Autobahn- und Stadtverkehrssysteme (MFTS) fand vom 30. November bis 2. Dezember 2022 in Dresden statt und wurde vom Lehrstuhl für Verkehrsprozessautomatisierung (VPA) an der Fakultät Verkehrswissenschaften„Friedrich List“ der TU Dresden organisiert. Der Tagungsband erscheint als Band 9 in der Schriftenreihe „Verkehrstelematik“ des Lehrstuhls und enthält einen Großteil der vorgestellten Extended-Abstracts des Symposiums. Der Schwerpunkt des MFTS-Symposiums 2022 lag auf dem kooperativen Management multimodalen Verkehrs und spiegelte die Vision der Professur wider, eine international anerkannte Gruppe in der ITS-Forschung und -Ausbildung mit dem Ziel der Optimierung des Betriebs multimodaler Transportsysteme zu sein. In 14 MFTS-Sitzungen wurden aktuelle Themen aus den Bereichen Nachfrage- und Verkehrsmanagement, Verkehrssteuerung im konventionellen, vernetzten und automatisierten Verkehr, vernetzte und autonome Fahrzeuge, Verkehrsflussmodellierung und -simulation, neue und geteilte Mobilitätssysteme, Digitalisierung sowie Nutzerverhalten und Sicherheit diskutiert. Darüber hinaus wurden Sondersitzungen organisiert, beispielsweise zu „Menschlichen Aspekten bei der Verkehrsmodellierung und -simulation“ und „Lektionen aus der Covid-19-Pandemie“, deren Beschreibungen und Analysen ebenfalls in diesen Tagungsband einfließen.:1 Connected and Automated Vehicles 1.1 Traffic-based Control of Truck Platoons on Freeways 1.2 A Lateral Positioning Strategy for Connected and Automated Vehicles in Lane-free Traffic 1.3 Simulation Methods for Mixed Legacy-Autonomous Mainline Train Operations 1.4 Can Dedicated Lanes for Automated Vehicles on Urban Roads Improve Traffic Efficiency? 1.5 GLOSA System with Uncertain Green and Red Signal Phases 2 New Mobility Systems 2.1 A New Model for Electric Vehicle Mobility and Energy Consumption in Urban Traffic Networks 2.2 Shared Autonomous Vehicles Implementation for a Disrupted Public Transport Network 3 Traffic Flow and Simulation 3.1 Multi-vehicle Stochastic Fundamental Diagram Consistent with Transportations Systems Theory 3.2 A RoundD-like Roundabout Scenario in CARLA Simulator 3.3 Multimodal Performance Evaluation of Urban Traffic Control: A Microscopic Simulation Study 3.4 A MILP Framework to Solve the Sustainable System Optimum with Link MFD Functions 3.5 On How Traffic Signals Impact the Fundamental Diagrams of Urban Roads 4 Traffic Control in Conventional Traffic 4.1 Data-driven Methods for Identifying Travel Conditions Based on Traffic and Weather Characteristics 4.2 AI-based Multi-class Traffic Model Oriented to Freeway Traffic Control 4.3 Exploiting Deep Learning and Traffic Models for Freeway Traffic Estimation 4.4 Automatic Design of Optimal Actuated Traffic Signal Control with Transit Signal Priority 4.5 A Deep Reinforcement Learning Approach for Dynamic Traffic Light Control with Transit Signal Priority 4.6 Towards Efficient Incident Detection in Real-time Traffic Management 4.7 Dynamic Cycle Time in Traffic Signal of Cyclic Max-Pressure Control 5 Traffic Control with Autonomous Vehicles 5.1 Distributed Ordering and Optimization for Intersection Management with Connected and Automated Vehicles 5.2 Prioritization of an Automated Shuttle for V2X Public Transport at a Signalized Intersection – a Real-life Demonstration 6 User Behaviour and Safety 6.1 Local Traffic Safety Analyzer (LTSA) - Improved Road Safety and Optimized Signal Control for Future Urban Intersections 7 Demand and Traffic Management 7.1 A Stochastic Programming Method for OD Estimation Using LBSN Check-in Data 7.2 Delineation of Traffic Analysis Zone for Public Transportation OD Matrix Estimation Based on Socio-spatial Practices 8 Workshops 8.1 How to Integrate Human Aspects Into Engineering Science of Transport and Traffic? - a Workshop Report about Discussions on Social Contextualization of Mobility 8.2 Learning from Covid: How Can we Predict Mobility Behaviour in the Face of Disruptive Events? – How to Investigate the Mobility of the Future

Die Verkehrstelematik, im Englischen als Intelligent Transport Systems (ITS) bezeichnet, kann durch die Verbindung von Telekommunikation, Informatik und Automatisierung wesentlich zur Sicherung der Mobilität beitragen. Dabei kann durch Erfassen, Übermitteln, Verarbeiten und Darstellen von Verkehrsdaten in Telematiksystemen der Verkehr prognostiziert, gesteuert, gelenkt, geleitet und organisiert werden. An der Fakultät Verkehrswissenschaften „Friedrich List“ der TU Dresden beschäftigt sich das Institut für Verkehrstelematik mit verkehrstelematischen Fragestellungen und Anwendungen. An der Professur für Verkehrsleitsysteme und -prozessautomatisierung stehen dabei Lehre und Forschung in den Themengebieten Verkehrs- und Betriebsleitsysteme, Verkehrssteuerungstechnik, Verkehrsprozessautomatisierung und Verkehrsmanagement sowohl des schienengebundenen als auch des straßengebundenen Verkehrs im Vordergrund. Um aktuelle Forschungs- und Entwicklungsergebnisse einem breiten Fachpublikum verfügbar zu gestalten, veröffentlicht die Professur mit der Schriftenreihe „Verkehrstelematik“ in loser Folge interessante Forschungsthemen und Beitrage aus ihrem unmittelbaren Wirkungsfeld, der Verkehrstelematik allgemein und darüber hinaus auch Beitrage zu interdisziplinär aufgestellten Fragestellungen. Damit verbunden ist die Hoffnung, dass die aktuellen Forschungsergebnisse in die Praxis einfließen und dabei helfen, den Verkehr flüssiger, ressourcenschonender und effizienter zu gestalten. / Traffic telematics and Intelligent Transport Systems (ITS) can significantly contribute to securing mobility by combining telecommunications, information technology and automation. By capturing, transmitting, processing and displaying traffic data in traffic emblematic systems, the traffic can be predicted, controlled, directed, managed and organized. The Institute of Transport Telematics at the Faculty of Traffic Sciences 'Friedrich List' of the Technische Universität Dresden (TUD) deals with traffic telematics issues and applications. Teaching and research in the fields of traffic guidance and operation control systems, traffic control technology, process automation and traffic management of both rail-bound and road-bound traffic are in the focus of the Chair of Traffic Control and Process Automation. In order to make current research and development results available to a broad professional audience, the professorship publishes interesting research topics and contributions from their immediate field of action, namely traffic telematics in general, and also contributions to interdisciplinary issues with the series 'Verkehrstelematik'. Linked to this is the hope that current research findings will be put into practice and help to make traffic smoother, Eco-friendly and more efficient.

Mit dem vorliegenden Band wird ein Überblick über die Forschungsarbeit der Professur Verkehrsleitsysteme und -prozessautomatisierung an der Fakultät Verkehrswissenschaften „Friedrich List“ der Technischen Universität Dresden des Jahres 2012 geboten. Zwölf ausgewählte Veröffentlichungen der Mitarbeiter, hauptsächlich von nationalen und internationalen Konferenzen wurden dafür zusammengestellt. Das breite, alle Landverkehrssysteme umfassende Forschungsgebiet des Lehrstuhls hat seine Schwerpunkte in den Bereichen energieoptimale Steuerung im Schienenverkehr und dem Verkehrsmanagement des Straßenverkehrs. Im Bereich der energieoptimalen Steuerung im Schienenverkehr werden die Aspekte Haltvermeidung und dynamische Fahrzeitenregelung beispielsweise im Artikel „Predictive Energy-Efficient Running Time Control for Metro Lines“ beschrieben. Der Beitrag „Pilotierung eines Assistenzsystems zur kraftstoffsparenden Fahrweise im SPNV“ fokussiert auf das Forschungs- und Anwendungsgebiet der Fahrerassistenz. Darüber hinaus sind auch die intermodalen Wechselwirkungen zwischen ÖPNV und MIV thematisiert. Die Ausführungen in „Cooperative Traffic Signals for Energy Efficient Driving in Tramway Systems“ verdeutlichen, wie mit Hilfe eines kooperativ arbeitenden Steuerungssystems für lichtsignalgesteuerte Verkehrsknoten diese Verkehrsmodi zum beiderseitigen Vorteil miteinander verknüpft werden können. Das Verkehrsmanagementsystem der Stadt Dresden VAMOS, das in “The Traffic Management System VAMOS - from Research to Regular Operation” vorgestellt wird, bildet die Grundlage für einen großen Teil der weiteren, hauptsächlich straßenverkehrsbezogenen Arbeiten. Innovative Ansätze zum Erfassen und Fusionieren relevanter Daten aus vorhandenen Detektoren und Erfahrungen aus dem Betrieb des Systems werden ergänzt durch die Präsentation weiterer Möglichkeiten zur Nutzung von Verkehrsdaten, wie beispielsweise im Beitrag „Microscopic Real-Time Simulation of Dresden Using VAMOS-Data“ dargestellt wird.