This thesis explores the concept of using sensors found in normal vehicles, also known as probe vehicles, to collect road infrastructure data. This concept was demonstrated by measuring vertical acceleration using in-vehicle sensors in order to describe road ride quality. Data collection was performed at the Virginia Smart Road using two instrumented vehicles. The gathered information was compared to road profile data collection, which is the current state-of-the-practice in ride quality assessment. Following the concept validation, the acceleration measurements were further analyzed for repeatability and effect of various independent variables (vehicle speed and type). A network-level simulation was completed using the robust set of measurements from the experiment. In addition, methodology for identifying rough sections and locations were established. Results show that under controlled testing conditions, roadway profile can accurately be estimated using probe vehicle acceleration data and may provide a more practical way to measure road smoothness. The analysis also showed that vertical acceleration data from a fleet of probe vehicles can successfully identify poorly-conditioned pavement areas. This suggests that instrumented probe vehicles might be a viable and effective way of implementing a network level roadway health monitoring program in the near future. / Master of Science

Link travel time plays a significant role in traffic planning, traffic management and Advanced Traveler Information Systems (ATIS). A public probe vehicle dataset is a probe vehicle dataset that is collected from public people or public transport. The appearance of public probe vehicle datasets can support travel time collection at a large temporal and spatial scale but at a relatively low cost. Traditionally, link travel time is the aggregation of travel time by different movements. A recent study proved that link travel time of different movements is significantly different from their aggregation. However, there is still not a complete framework for estimating movement-based link travel time. In addition, probe vehicle datasets usually have a low penetration rate but no previous study has solved this problem. To solve the problems above, this study proposed a detailed framework to estimate movement-based link travel time using a high sampling rate public probe vehicle dataset. Our study proposed a k-Nearest Neighbors (k-NN) regression method to increase travel time samples using incomplete trajectory. An incomplete trajectory was compared with historical complete trajectories and the link travel time of the incomplete trajectory was represented by its similar complete trajectories. The result of our study showed that the method can significantly increase link travel time samples but there are still limitations. In addition, our study investigated the performance of k-NN regression under different parameters and input data. The sensitivity analysis of k-NN algorithm showed that the algorithm performed differently under different parameters and input data. Our study suggests optimal parameters should be selected using a historical dataset before real-world application.

Arterial performance measurement is an essential tool for both researchers and practitioners, guiding decisions on traffic management, future improvements, and public information. Link travel time and intersection control delay are two primary performance measures that are used to evaluate arterial level of service. Despite recent technological advancements, collecting travel time and intersection delay data can be a time-consuming and complicated process. Limited budgets, numerous available technologies, a rapidly changing field, and other challenges make performance measurement and comparison of data sources difficult. Three common data collection sources (probe vehicles, Bluetooth media access control readers, and manual queue length counts) are often used for performance measurement and validation of new data methods. Comparing these and other data sources is important as agencies and researchers collect arterial performance data. This study provides a methodology for comparing data sources, using statistical tests and linear correlation to compare methods and identify strengths and weaknesses. Additionally, this study examines data normality as an issue that is seldom considered, yet can affect the performance of statistical tests. These comparisons can provide insight into the selection of a particular data source for use in the field or for research. Data collected along Grant Road in Tucson, Arizona, was used as a case study to evaluate the methodology and the data sources. For evaluating travel time, GPS probe vehicle and Bluetooth sources produced similar results. Bluetooth can provide a greater volume of data more easily in addition to samples large enough for more rigorous statistical evaluation, but probe vehicles are more versatile and provide higher resolution data. For evaluating intersection delay, probe vehicle and queue count methods did not always produce similar results.

Die Kenntnis von Straßensperrungen ist wesentliche Randbedingung bei der privaten Disposition von Fahrten als auch der Entscheidungsfindung von Baulastträgern zu Verkehrslenkungsmaßnahmen. Zur Nutzbarmachung von Sperrinformationen bietet sich zuerst die Etablierung geeigneter Schnittstellen zum administrativen Prozess an. Dass dieser Weg noch nicht breitenwirksam Umsetzung gefunden hat, liegt oft im Aufwand bei der Anpassung komplexer Verwaltungsabläufe und -systeme begründet. Um trotzdem mit einer großen räumlichen Abdeckung und hoher Aktualität Sperrinformationen zu erschließen, wurde ein Ansatz entwickelt, welcher auf der Seite der verkehrlichen Wirkungen von Sperranordnungen ansetzt. Grundlage bilden die Daten von GNSS-basierten Floating Car Systemen. Zur Sperrungsermittlung wird die Befahrungshäufigkeit für Straßenabschnitte ausgewertet. Werden auf einem Abschnitt keine Fahrzeuge mehr erfasst, so wird von einer Sperrung ausgegangen. Dass die so gewonnene Sperraussage mit hoher Wahrscheinlichkeit mit der Realität übereinstimmt, sind geeignete Parametrierungen der Auswertung zu finden, welche die durch unterschiedliche Verkehrsnachfrage bedingte Befahrungshäufigkeiten der Straßenabschnitte berücksichtigt. Umgesetzt und getestet wurde der Ansatz im Kontext des Dresdner operativen Straßenverkehrsmanagementsystems VAMOS mit seiner Taxi-Floating Car-Komponente. Es konnte aufgezeigt werden, dass in dem für Verkehrsmanagementmaßnahmen relevanten Vorrangnetz mit einer Gesamtlänge von 540 Kilometern für 8 Prozent der Straßenabschnitte die Wirkung von Sperrungen in weniger als 6 Stunden, bei 59 % unter 24 Stunden und bei 79 % in weniger als 72 Stunden registriert werden können. Operative Reaktionen z. B. Warnhinweise auf Informationstafeln oder die Anpassung der kollektiven Zielführung an das spezifische Verkehrslagebild, erscheinen hier möglich. Natürlich können diese Informationen auch der Anreicherung etablierter Informationsflüsse, wie die Versorgung der Landesmeldestellen für den Verkehrswarndienst oder Routing-Dienste privater Service Provider, dienen.

Von Fahrzeugen des Öffentlichen Verkehrs sind deren Positionen bekannt, wenn sie informationstechnisch in ein Betriebsleitsystem eingebunden sind. Über die auf dem Streckenband zwischen Meldepunkten zurückgelegte Wegstecke und die jeweils dafür benötigte Zeit kann auf die mittlere Geschwindigkeit geschlossen werden. Aus dieser wiederum kann eine Verkehrslageaussage abgeleitet werden. In wie weit diese für den Gesamtverkehrsstrom gültig, belastbar und richtlinienkonform ist, welche Randbedingungen für eine Auswertung einzuhalten sind, welche Verfahren sich zur Aufbereitung anbieten und welche Nutzungsszenarien unterstützt werden, wird aufgezeigt.

Die Kenntnis von Straßensperrungen ist wesentliche Randbedingung bei der privaten Disposition von Fahrten als auch der Entscheidungsfindung von Baulastträgern zu Verkehrslenkungsmaßnahmen. Zur Nutzbarmachung von Sperrinformationen bietet sich zuerst die Etablierung geeigneter Schnittstellen zum administrativen Prozess an. Dass dieser Weg noch nicht breitenwirksam Umsetzung gefunden hat, liegt oft im Aufwand bei der Anpassung komplexer Verwaltungsabläufe und -systeme begründet. Um trotzdem mit einer großen räumlichen Abdeckung und hoher Aktualität Sperrinformationen zu erschließen, wurde ein Ansatz entwickelt, welcher auf der Seite der verkehrlichen Wirkungen von Sperranordnungen ansetzt. Grundlage bilden die Daten von GNSS-basierten Floating Car Systemen. Zur Sperrungsermittlung wird die Befahrungshäufigkeit für Straßenabschnitte ausgewertet. Werden auf einem Abschnitt keine Fahrzeuge mehr erfasst, so wird von einer Sperrung ausgegangen. Dass die so gewonnene Sperraussage mit hoher Wahrscheinlichkeit mit der Realität übereinstimmt, sind geeignete Parametrierungen der Auswertung zu finden, welche die durch unterschiedliche Verkehrsnachfrage bedingte Befahrungshäufigkeiten der Straßenabschnitte berücksichtigt. Umgesetzt und getestet wurde der Ansatz im Kontext des Dresdner operativen Straßenverkehrsmanagementsystems VAMOS mit seiner Taxi-Floating Car-Komponente. Es konnte aufgezeigt werden, dass in dem für Verkehrsmanagementmaßnahmen relevanten Vorrangnetz mit einer Gesamtlänge von 540 Kilometern für 8 Prozent der Straßenabschnitte die Wirkung von Sperrungen in weniger als 6 Stunden, bei 59 % unter 24 Stunden und bei 79 % in weniger als 72 Stunden registriert werden können. Operative Reaktionen z. B. Warnhinweise auf Informationstafeln oder die Anpassung der kollektiven Zielführung an das spezifische Verkehrslagebild, erscheinen hier möglich. Natürlich können diese Informationen auch der Anreicherung etablierter Informationsflüsse, wie die Versorgung der Landesmeldestellen für den Verkehrswarndienst oder Routing-Dienste privater Service Provider, dienen.

Von Fahrzeugen des Öffentlichen Verkehrs sind deren Positionen bekannt, wenn sie informationstechnisch in ein Betriebsleitsystem eingebunden sind. Über die auf dem Streckenband zwischen Meldepunkten zurückgelegte Wegstecke und die jeweils dafür benötigte Zeit kann auf die mittlere Geschwindigkeit geschlossen werden. Aus dieser wiederum kann eine Verkehrslageaussage abgeleitet werden. In wie weit diese für den Gesamtverkehrsstrom gültig, belastbar und richtlinienkonform ist, welche Randbedingungen für eine Auswertung einzuhalten sind, welche Verfahren sich zur Aufbereitung anbieten und welche Nutzungsszenarien unterstützt werden, wird aufgezeigt.