Die zuverlässige Ortung von Fahrgästen und Fahrzeugen bildet die Grundlage für Anwendungen im Öffentlichen Personenverkehr (ÖPV) im Rahmen intelligenter Verkehrssysteme. Unter den gegebenen Systembedingungen stoßen funkbasierte Ortungssysteme auf Grund von Abschattungen oder Mehrwegeausbreitungen an ihre Grenzen. Zusätzliche Ortungsinformationen liefern Beschleunigungssensoren. Diese Arbeit entwirft Methoden zur Nutzung dieser Sensorinformationen zur Stützung von Navigationsfunktionen im ÖPV.
Ein wesentlicher Gegenstand dieser Arbeit ist der vertiefte Vergleich von theoretisch vorhandenen und praktisch messbaren Fahrzeugsignalen mit den durch die nutzende Person beeinflussten Signalen einer mobilen Sensorplattform (zum Beispiel Smartphone, entsprechend ausgestattetes Nutzermedium). Darauf aufbauend wird ein neues Verfahren zur Schätzung von Bewegungsmodus (d.h. Verkehrsmittelwahl) und -zustand (detaillierte Bewegungsform, z. B. Kurvenfahrt) entwickelt. Dazu wird ein geschichtetes Bewegungszustandsmodell entworfen, welches die verschiedenen in einer ÖPV-Umgebung zu betrachtenden Bewegungszustände und -modi definiert und miteinander verbindet. Dieses Modell ist Grundlage für den in der Arbeit entwickelten und genutzten Algorithmus zur Bewegungszustandserkennung. Anhand von Beispielmessungen von Fahrzeug- (Dresdner Messstraßenbahn, Bus der DVB AG) und Personenbewegungen wird dieses Vorgehen auf seine Anwendbarkeit hin untersucht. Die erstellten Klassifikatoren werden mit dem in dieser Arbeit entwickelten Ansatz wahrscheinlichkeitsbasierter Güteschranken bewertet.
Als Teil der Laborumgebung der Professur „Informationstechnik für Verkehrssysteme“ an der TU Dresden zur originalgetreuen Wiederholung von verkehrstelematischen Messfahrten für Sensor- und Softwaretests wird die Reproduktion von Beschleunigungssignalen umgesetzt und diskutiert.
Konkrete Beispiele zur Stützung von Navigationsfunktionen im ÖPV auf Basis von Beschleunigungssignalen werden ebenfalls dargestellt.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:DRESDEN/oai:qucosa:de:qucosa:33333 |
| Date | 27 February 2019 |
| Creators | Partzsch, Ina |
| Contributors | Michler, Oliver, Löffler, Günter, Technische Universität Dresden |
| Source Sets | Hochschulschriftenserver (HSSS) der SLUB Dresden |
| Language | German |
| Detected Language | German |
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| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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