Aspekte der Verkehrstelematik – ausgewählte Veröffentlichungen 2012

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

Aspekte der Verkehrstelematik – ausgewählte Veröffentlichungen 2015

Mit dem sechsten Band der Schriftenreihe Verkehrstelematik wird ein Überblick über die intermodalen Forschungsthemen des Jahres 2015 der Professur für Verkehrsleitsysteme und ‑prozessautomatisierung der Fakultät Verkehrswissenschaften „Friedrich List“ der Technischen Universität Dresden anhand ausgewählter Veröffentlichungen gegeben. Sieben ausgewählte Artikel der Mitarbeiter, hauptsächlich veröffentlicht im Rahmen nationaler und internationaler Konferenzen, wurden dafür zusammengestellt. Die ersten Schwerpunkte bilden dabei die energieoptimale Steuerung und das Verkehrsmanagement im Schienenverkehr. Hier wird der Frage nachgegangen, wie Störungen des Bahnbetriebs im Echtzeit-Betriebsmanagement mit mathematischen Methoden begegnet werden kann. Als ein Ansatzpunkt wird das Erzeugen von robusten, stabilen und dabei auch energieeffizienten Fahrplänen diskutiert. Weiterhin wird versucht, im Rahmen des Betriebsmanagements mittels Konfliktlösungsalgorithmen operativ aktualisierte Fahrpläne so aufzubereiten, dass eine Umsetzung mit fahrzeugseitigen Fahrerassistenzsystemen ermöglicht und ein energieeffizienter Betrieb sichergestellt ist. Im zweiten Teil des Bandes wird gezeigt, wie die Methoden und Algorithmen der energieoptimalen Fahrweise und eines entsprechenden Fahrerassistenzsystems auf die Straßenbahn und auch den Bus übertragen werden können. Anschließend wird gänzlich auf den Individualverkehr fokussiert und der Frage der Reichweitenoptimierung elektrischer Fahrzeuge durch energieeffiziente Routing-Algorithmen unter Berücksichtigung von Echtzeit-Verkehrslagedaten nachgegangen. Wie im Schienenverkehr wird das Finden der optimalen Fahrstrategie auch hier durch Fahrerassistenzsysteme unterstützt

An experimental analysis of hierarchical rail traffic and train control in a stochastic environment

The hierarchical connection of Rail Traffic Management System (TMS) and Automatic Train Operation (ATO) for mainline railways has been proposed for a while; however, few have investigated this hierarchical connection with the real field. This paper studies in detail the benefits and limitations of an integrated framework of TMS and ATO in stochastic and dynamic conditions in terms of punctuality, energy efficiency, and conflict-resolving. A simulation is built by interfacing a rescheduling tool and a stand-alone ATO tool with the realistic traffic simulation environment OpenTrack. The investigation refers to different disturbed traffic scenarios obtained by sampling train entrance delays and dwell times within a typical Monte Carlo scheme. Results obtained for the Dutch railway corridor Utrecht–Den Bosch prove the value of the approach. In case of no disruptions, the implementation of ATO systems is beneficial for maintaining timetables and saving energy costs. In case of delay disruptions, the TMS rescheduling has its full effect only if trains are able to follow TMS rescheduled timetables, while the energy-saving by using ATO can only be achieved with conflict-free schedules. A bi-directional communication between ATO and TMS is therefore beneficial for conflict-resolving and energy saving

Proceedings of the 3rd International Conference on Models and Technologies for Intelligent Transportation Systems 2013

Challenges arising from an increasing traffic demand, limited resource availability and growing quality expectations of the customers can only be met successfully, if each transport mode is regarded as an intelligent transportation system itself, but also as part of one intelligent transportation system with “intelligent” intramodal and intermodal interfaces. This topic is well reflected in the Third International Conference on “Models and Technologies for Intelligent Transportation Systems” which took place in Dresden 2013 (previous editions: Rome 2009, Leuven 2011). With its variety of traffic management problems that can be solved using similar methods and technologies, but with application specific models, objective functions and constraints the conference stands for an intensive exchange between theory and practice and the presentation of case studies for all transport modes and gives a discussion forum for control engineers, computer scientists, mathematicians and other researchers and practitioners. The present book comprises fifty short papers accepted for presentation at the Third Edition of the conference. All submissions have undergone intensive reviews by the organisers of the special sessions, the members of the scientific and technical advisory committees and further external experts in the field. Like the conference itself the proceedings are structured in twelve streams: the more model-oriented streams of Road-Bound Public Transport Management, Modelling and Control of Urban Traffic Flow, Railway Traffic Management in four different sessions, Air Traffic Management, Water Traffic and Traffic and Transit Assignment, as well as the technology-oriented streams of Floating Car Data, Localisation Technologies for Intelligent Transportation Systems and Image Processing in Transportation. With this broad range of topics this book will be of interest to a number of groups: ITS experts in research and industry, students of transport and control engineering, operations research and computer science. The case studies will also be of interest for transport operators and members of traffic administration

A methodology for robust multi-train trajectory planning under dwell-time and control-point uncertainty

Methods to optimise train movements to maintain time and avoid excessive energy consumption are becoming widely applied, but outcomes remain sensitive to uncertainties within the system. In this paper variability in station dwell-times and the points of application of planned train control (traction, coasting or braking) are taken as examples of typical rail system uncertain- ties, and are used to demonstrate an approach to multi-train trajectory optimisation that is resilient to them. Trade-offs are explored between highly optimised train trajectories that are vulnerable to perturbation, and less optimal trajectories that are robust to typical disturbances. Beyond dwell and control variations the method has application for the many other common rail network uncertainties, e.g. differences in the traction characteristics of nominally identical trains or variable train loading. Relative to optimisation without consideration of uncertainty, the approach is shown to find control strategies of substantially increased robustness for the test cases examined, and offers a more principled way to plan a network than the ad-hoc use of recovery time to mitigate everyday operational disturbances

Adaptive Railway Traffic Control using Approximate Dynamic Programming

Railway networks around the world have become challenging to operate in recent decades, with a mixture of track layouts running several different classes of trains with varying operational speeds. This complexity has come about as a result of the sustained increase in passenger numbers where in many countries railways are now more popular than ever before as means of commuting to cities. To address operational challenges, governments and railway undertakings are encouraging development of intelligent and digital transport systems to regulate and optimise train operations in real-time to increase capacity and customer satisfaction by improved usage of existing railway infrastructure. Accordingly, this thesis presents an adaptive railway traffic control system for realtime operations based on a data-based approximate dynamic programming (ADP) approach with integrated reinforcement learning (RL). By assessing requirements and opportunities, the controller aims to reduce delays resulting from trains that entered a control area behind schedule by re-scheduling control plans in real-time at critical locations in a timely manner. The present data-based approach depends on an approximation to the value function of dynamic programming after optimisation from a specified state, which is estimated dynamically from operational experience using RL techniques. By using this approximation, ADP avoids extensive explicit evaluation of performance and so reduces the computational burden substantially. In this thesis, formulations of the approximation function and variants of the RL learning techniques used to estimate it are explored. Evaluation of this controller shows considerable improvements in delays by comparison with current industry practices