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Bestimmung einer geeigneten Abtastrate für die Filterung von C2X-Datensätzen zur zentralen Analyse: Auszüge aus dem Berichtswesen des BMVI-geförderten Forschungsprojekts „DAVE - Datenerfassung und Algorithmenentwicklung zur Verkehrslageermittlung basierend auf kooperativen Einzelfahrzeugnachrichten“ (FKZ 01MM19002A)

Die Realisierung von Funktionalitäten des vernetzten Fahrens basiert auf intensivem Datenaustausch, der Car-to-X-Kommunikation (C2X). Unter anderem werden zwischen den Fahrzeugen über Cooperative Awareness Messages (CAM) die Fahrzeugpositionen mitgeteilt. Die von den Fahrzeugen ausgesendeten Daten können auch von stationären Road Side Units (RSU) empfangen und für lokale Lösungen zur Interaktion zwischen Fahrzeugen und Verkehrstechnik genutzt werden. Darüber hinaus bietet sich die Nutzung der Positionsdaten im Sinn von Floating Car Daten (FCD) für zentralisierte Analysen an. Anwendungsfelder sind hier insbesondere die Verkehrsinformation und die Verkehrsstatistik.
Die Positionsdaten werden bei C2X wesentlich häufiger als bei herkömmlichen FCD-Ansätzen erfasst. Um die Ressourcen zur Datenübertragung und Datenaufbereitung bei Ansätzen mit zentraler Datenverarbeitung nur in einem erforderlichen Maß zu belasten, stellt sich die Frage nach einer geeigneten Abtastrate zur Filterung der aufkommenden C2X-Positionsdaten.
Verkehrskenngrößen wesentlicher Datenauswertungen mit Nutzung von Positionsdaten werden dazu bestimmt und die Ausprägung der Kenngrößen über eine beispielhafte Messstrecke unter Variation der Abtastraten für die Filterung der C2X-Positionsdaten ermittelt. Es werden Abtastraten bestimmt, bei denen die Datenauswertungen der verbleibenden Positionsdaten die Realität hinreichend genau abbildet.
Es wird aufgezeigt, dass eine Abtastrate in Höhe von 2 Sekunden die beste Eignung für die gewählten Anwendungsfälle besitzt. Bei höheren Abtastraten kommen Streuungsef-fekte zum Tragen. Bei niedrigeren Abtastraten ist ein Informationsverlust zu erwarten.

Identiferoai:union.ndltd.org:DRESDEN/oai:qucosa:de:qucosa:93309
Date14 August 2024
CreatorsKörner, Matthias
ContributorsTechnische Universität Dresden
Source SetsHochschulschriftenserver (HSSS) der SLUB Dresden
LanguageGerman
Detected LanguageGerman
Typedoc-type:workingPaper, info:eu-repo/semantics/workingPaper, doc-type:Text
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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