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Stauerkennung: Welche Messgrößen sind sinnvoll, um neuralgische Punkte/Situationen zu charakterisieren
RiMEA Workshop
Karlsruhe, 22.11.2018
Dr. Angelika Kneidl
accu:rate – Institute for crowd simulation – Dr. Angelika Kneidl2
Signifikante Stauung
Stocken eines Personenstroms oberhalb eines Schwellenwertes bis hin zum zeitweisen Stillstand.
ANMERKUNG: Das Signifikanzkriterium ist dabei die Wartezeit, d. h. die Zeitdifferenz zwischen einer Entfluchtung, bei der sich alle Personen mit ihrer freien Laufgeschwindigkeit bewegen, und der benötigten Zeit bei einer Entfluchtung mit auftretenden Stauungen.
Ausgangssituation: Definition von „signifikanter Stauung“ in der Richtlinie v3.0.0
accu:rate – Institute for crowd simulation – Dr. Angelika Kneidl3
Ziel: Definition von
charakteristischen Eigenschaften zur Erkennung
von signifikanten Stauungen.
accu:rate – Institute for crowd simulation – Dr. Angelika Kneidl4
Aus dem Verkehrswesen: (Quelle: wikipedia, abgerufen am 13.11.2018):
› „Ein Verkehrsstau (kurz Stau) ist ein stark stockender oder zum Stillstand gekommener Verkehrsfluss auf einer Straße. Als einer der Gründe dafür gilt eine zu hohe Anzahl von Fahrzeugen pro Zeiteinheit (oder pro Streckenlänge). […] Fluchtwege für Fußgänger in Gebäuden und bei Großveranstaltungen werden zur Reduktion von Staugefahr breit und flüssig gestaltet und Besucherzahlen begrenzt.“
„Ich will laufen, aber kann nicht!“ (Johannes Röder, accu:rate;-))
Duden:
(a) durch Behinderung des Fließens, Strömens o. Ä. bewirkte Ansammlung
(b) Ansammlung von Fahrzeugen in einer langen Reihe durch Behinderung, Stillstand des Verkehrs
(c) (Meteorologie) Ansammlung (und Aufsteigen) von Luftmassen vor einem Gebirge, die zu Wolkenbildung und Niederschlägen führt
Aus „Leitfaden zur Verwendung der multimodalen Bewertungsverfahren von FLOW für Planer“:1
› „Stau ist ein Zustand, in dem alle Modi eines multimodalen Verkehrsnetzes (z. B. Straßen, Radwege, Bürgersteige, Busspuren) durch eine hohe Verkehrsdichte und eine übermäßige Nutzung geprägt sind, sodass ein akzeptabler Zustand aller Modi gemäß vorab definierten Zielvorgaben nicht gegeben ist und (subjektive oder objektive) Zeitverlusteeintreten. […] Diese Definition weist auch auf die beiden konkreten Indikatoren hin, die wir zur Bewertung der Qualität eines Verkehrssystems empfehlen: Verkehrsdichte und Zeitverlust.“
Definition von Stau – verschiedene Quellen
1„Leitfaden zur Verwendung der multimodalen Bewertungsverfahren von FLOW für Planer“, Flow H2020 Projekt No 635998
accu:rate – Institute for crowd simulation – Dr. Angelika Kneidl5
Aus dem Verkehrswesen: (Quelle: wikipedia, abgerufen am 13.11.2018):
› „Ein Verkehrsstau (kurz Stau) ist ein stark stockender oder zum Stillstand gekommener Verkehrsfluss auf einer Straße. Als einer der Gründe dafür gilt eine zu hohe Anzahl von Fahrzeugen pro Zeiteinheit (oder pro Streckenlänge). […] Fluchtwege für Fußgänger in Gebäuden und bei Großveranstaltungen werden zur Reduktion von Staugefahr breit und flüssig gestaltet und Besucherzahlen begrenzt.“
„Ich will laufen, aber kann nicht!“ (Johannes Röder, accu:rate;-))
Duden:
(a) durch Behinderung des Fließens, Strömens o. Ä. bewirkte Ansammlung
(b) Ansammlung von Fahrzeugen in einer langen Reihe durch Behinderung, Stillstand des Verkehrs
(c) (Meteorologie) Ansammlung (und Aufsteigen) von Luftmassen vor einem Gebirge, die zu Wolkenbildung und Niederschlägen führt
Aus „Leitfaden zur Verwendung der multimodalen Bewertungsverfahren von FLOW für Planer“:1
› „Stau ist ein Zustand, in dem alle Modi eines multimodalen Verkehrsnetzes (z. B. Straßen, Radwege, Bürgersteige, Busspuren) durch eine hohe Verkehrsdichte und eine übermäßige Nutzung geprägt sind, sodass ein akzeptabler Zustand aller Modi gemäß vorab definierten Zielvorgaben nicht gegeben ist und (subjektive oder objektive) Zeitverlusteeintreten. […] Diese Definition weist auch auf die beiden konkreten Indikatoren hin, die wir zur Bewertung der Qualität eines Verkehrssystems empfehlen: Verkehrsdichte und Zeitverlust.“
Definition von Stau – verschiedene Quellen
1„Leitfaden zur Verwendung der multimodalen Bewertungsverfahren von FLOW für Planer“, Flow H2020 Projekt No 635998
Charakteristisch für Stau:
› Kapazitätsüberlastung
› Hohe Dichte
› Geschwindigkeitsreduktion
› Zeitverlust
Definitionsgrößen von Stau:
› Zufluss >> Abfluss
› Lokale Geschwindigkeit
accu:rate – Institute for crowd simulation – Dr. Angelika Kneidl6
Ziel: Definition von
charakteristischen Eigenschaften zur Erkennung
von signifikanten Stauungen.
Kriterien:
› Nachvollziehbar
› Eindeutig zu bestimmen
› Einfach auszuwerten
accu:rate – Institute for crowd simulation – Dr. Angelika Kneidl7
Kriterien - Sammlung
Kenngrößen, die den Stau charakterisieren
Staudauer
Staugröße
Stauausdehnung / zuwachs
…?
Kenngrößen, die auf Individuen basieren
Geschwindigkeit
Individuelle Anstehzeit
Verzögerung
…?
Weitere Kenngrößen
Dichte
Fluss durch den Stau
accu:rate – Institute for crowd simulation – Dr. Angelika Kneidl8
Kenngrößen, die den Stau charakterisieren
Parameter Beschreibung Nachvoll-
ziehbar /
eindeutig
Charak-
teristisch
/ aussage-
kräftig
Prakti-
kabel /
anwend-
bar
Begründung / Kommentar
Staudauer Die Staudauer bezeichnet die Zeit, wie lange ein Stau
besteht
o - +Dazu muss definiert werden, ab wann ein Stau ein Stau ist;
Die Staudauer hängt von der Anzahl Personen ab und ist
nicht aussagekräftig, da ein Stau lange konstant bestehen
kann, aber sich jede einzelne Person nur für eine kurze Zeit
im Stau befinden kann.
Staugröße Die Staugröße bezeichnet die absolute Größe des
Staus (Anzahl der
Personen, die im Stau
stehen)
+ - oDa die Maximalausdehnung nur für einen kurzen Moment
auftreten oder über längere Zeit hinweg bestehen kann, ist
diese Größe allein nicht besonders aussagekräftig.
StauausdehnungStauzuwachs:
Die räumliche Ausdehnung
eines Staus bzw. der
räumliche Zuwachs.
((Zufluss >> Abfluss)
+ + oInteressant, da hier eine Aussage über Kapazitäten und -
zuwachs getroffen werden kann.
Wie lange wächst ein Stau an? Wie weit dehnt er sich aus und
blockiert damit ggf. andere Fluchtwege?
Allerdings ist das Messen der Ausdehnung aufwändig und
kann m.E. nicht einfach automatisiert werden, sondern muss
vielmehr qualitativ bewertet werden.
accu:rate – Institute for crowd simulation – Dr. Angelika Kneidl9
Kenngrößen, die auf Individuen basieren
Parameter Beschreibung Nachvoll-
ziehbar /
Eindeutig
Charak-
teristisch /
aussage-
kräftig
Praktikabel /
Anwendbar
Begründung / Kommentar
Geschwindig-keit
› Die Geschwindigkeit jedes
Individuums innerhalb eines
Staus
+ o + Zur Klassifizierung als Stau relevant.Kann eine Geschwindigkeit im Verhältnis zur
Wunschgeschwindigkeit gesetzt werden oder ein
absoluter Wert?
Individuelle Anstehzeit
› Wie lange befindet sich jeder
einzelne im Stau+ + o Sehr relevant, da hier die Psychologie des
Menschen eine Rolle spielt. Allerdings ist hier zu
definieren, wie hoch eine individuelle Anstehzeit
sein darf.
Verzögerung › Die Verzögerung bezeichnet den Zeitverlust, den eine Person
aufgrund des Staus hinnehmen
muss
+ + - Diese Größe ist interessant, da hier der Zeitanteil,den ein Individuum im Stau verbringt, verglichen zu
der Zeit, in der er sich frei bewegen kann,
beschrieben wird. Die Messung der Verzögerung
ist allerdings etwas aufwändiger.
accu:rate – Institute for crowd simulation – Dr. Angelika Kneidl10
Weitere Kenngrößen
Parameter Beschreibung Nachvoll-ziehbar /
eindeutig
Charak-
teristisch /
aussage-
kräftig
Praktikabel /
Anwendbar
Begründung / Kommentar
Fluss durch den Stau
› Personen pro Minute pro
Meter
› abhängig von der
Geschwindigkeit und Anzahl
Personen, also abgeleitete
Größe
+ - oDiese Größe ergibt sich durch die Geschwindigkeit
und Anzahl Personen, macht nur dann Sinn
auszuwerten, wenn man weiß, wie hoch der
optimale Fluss ist? Bleibt konstant, egal wie lange
der Stau besteht.
Dichte › Die (min, max, mean) Personendichte innerhalb eines
Staus.
- - oDa es viele Möglichkeiten zur Dichtemessung gibt,
ist diese Größe nicht eindeutig. Zudem ergeben
sich die (maximalen) Dichten aus den
Eingangsparametern und sind modellabhängig.
accu:rate – Institute for crowd simulation – Dr. Angelika Kneidl11
Testszenario mit unterschiedlicher Anzahl Personen
20 m
20 m
Ziel
Anzahl Personen:50100200400600800
1,20 m
accu:rate – Institute for crowd simulation – Dr. Angelika Kneidl12
accu:rate – Institute for crowd simulation – Dr. Angelika Kneidl13
Auswertungen - Überblick
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2
1.4
1.6
0
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40
60
80
100
120
140
160
2.1
1
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8
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.65
17
.91
23
.18
28
.45
33
.72
38
.99
44
.26
49
.53
54
.8
60
.06
65
.33
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75
.87
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.14
86
.41
400 PersonenMittelwert vonaggregatedLengthOfStay
Summe von AnzahlAnkünfte
Mittelwert von veloc
0
0.2
0.4
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0.8
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2.1
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.86
24
.24
31
.61
38
.99
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.37
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.74
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.49
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.87
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90
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98
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2.7
5
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0.1
3600 Personen
Mittelwert vonaggregatedLengthOfStay
Summe von AnzahlAnkünfte
Mittelwert von veloc
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0.2
0.4
0.6
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1.2
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6.9
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.43
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5.9
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24
.87
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4.3
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800 Personen Mittelwert vonaggregatedLengthOfStay
Summe von AnzahlAnkünfte
Mittelwert von veloc
0
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5.2
7
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.59
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.08
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.24
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.56
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.04
43
.2
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.37
200 Personen
Mittelwert vonaggregatedLengthOfStay
Summe von AnzahlAnkünfte
Mittelwert von veloc
An
zah
l Pe
rso
ne
n
Ge
schw
ind
igke
it [m/s]
An
zah
l Pe
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ne
n
Ge
schw
ind
igke
it [m/s]
An
zah
l Pe
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ne
n
Ge
schw
ind
igke
it [m/s]
An
zah
l Pe
rso
ne
n
Ge
schw
ind
igke
it [m/s]
accu:rate – Institute for crowd simulation – Dr. Angelika Kneidl14
50 Personen - Geschwindigkeit 100 Personen - Geschwindigkeit 200 Personen- Geschwindigkeit
400 Personen - Geschwindigkeit600 Personen - Geschwindigkeit 800 Personen - Geschwindigkeit
accu:rate – Institute for crowd simulation – Dr. Angelika Kneidl15
50 Personen - Geschwindigkeit 100 Personen - Geschwindigkeit 200 Personen- Geschwindigkeit
400 Personen - Geschwindigkeit600 Personen - Geschwindigkeit 800 Personen - Geschwindigkeit
Individuelle Geschwindigkeit als Kriterium
zur Klassifizierung als Stau.
accu:rate – Institute for crowd simulation – Dr. Angelika Kneidl16
50 Personen – Individuelle Anstehzeit 100 Personen – Individuelle Anstehzeit 200 Personen – Individuelle Anstehzeit
400 Personen – Individuelle Anstehzeit 600 Personen – Individuelle Anstehzeit 800 Personen – Individuelle Anstehzeit
accu:rate – Institute for crowd simulation – Dr. Angelika Kneidl17
50 Personen – Individuelle Anstehzeit 100 Personen – Individuelle Anstehzeit 200 Personen – Individuelle Anstehzeit
400 Personen – Individuelle Anstehzeit 600 Personen – Individuelle Anstehzeit 800 Personen – Individuelle Anstehzeit
Individuelle Anstehzeit als Kriterium
zur Klassifizierung eines Stau.
0
50
100
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250
300
350
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4.2
77
1.6
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9.0
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.43
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3.8
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41
.21
58
.59
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5.9
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93
.37
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0.7
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28
.14
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5.5
32
62
.91
28
0.3
800 Personen - Anzahl Personen im Stau
Ergebnis
0
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.81
29
.51
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56
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.3 98
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1.7
12
5.4
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16
6.5
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400 Personen - Anzahl Personen im Stau
Ergebnis
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Ergebnis
0102030405060708090
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200 Personen - Anzahl Personen im Stau
Ergebnis
Gesamt: 17 Personen
Gesamt: 19 Personen
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Gesamt: 781Personen
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Ergebnis
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Ergebnis
0
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Ergebnis
0
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50 Personen - Anzahl Personen im Stau
Ergebnis
0102030405060708090
100
3.1
6
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.39
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.03
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.32
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.65
67
.97
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.29
200 Personen - Anzahl Personen im Stau
Ergebnis
Gesamt: 17 Personen
Gesamt: 19 Personen
Gesamt: 179 Personen
Gesamt: 379 Personen
Gesamt: 581 Personen
Gesamt: 781Personen
Zuwachs von Personen (Staugröße) als Kriterium zur Klassifizierung des Staus.
accu:rate – Institute for crowd simulation – Dr. Angelika Kneidl20
Vorschlag zur Definition von
charakteristischen Eigenschaften zur Erkennung
von signifikanten Stauungen.
accu:rate – Institute for crowd simulation – Dr. Angelika Kneidl21
Vorschlag zur Identifizierung und Bewertung von Stauungen
Kriterien für einen Stau: Wenn der FG auf ca. 15-20% seiner Wunschgeschwindigkeit abgebremst wird, dann gehen wir davon aus, dass er im Stau steht. Diese Größe sollte in Abhängigkeit des Modells individuell ermittelt werden.
Für jeden FG mit verringerter Wunschgeschwindigkeit:
› Ermittle die individuelle Anstehzeit (-> daraus kann die Verzögerung (Zeitverlust) ermittelt werden)
› Ermittle die Anzahl der Personen, die im Stau stehen: Stauzuwachs.
› Überprüfe visuell die Stauausdehnung.
accu:rate – Institute for crowd simulation – Dr. Angelika Kneidl22
Kriterien für signifikante Stauungen
In Anlehnung an die VStättVo: (200 bzw. 600 Personen auf 1,20m):
1. Kalibrierung des Simulationsmodells mit diesen Werten anhand eines festgelegten Testbeispiels.
2. Vergleich der erkannten Stauungen gg. diese ermittelten Werte.
› Liegen die Werte höher als die Grenzwerte?
› Dehnt sich der Stau auf kritische Bereiche aus (bspw. Blockierung andere Fluchtwege)?
Anhand eines definierten Schutzziels:
› Definition von Grenzwerten für individuelle Anstehzeit, Stauzuwachs, Stauausdehnung
Kritischer Stau
accu:rate – Institute for crowd simulation – Dr. Angelika Kneidl23
Beispiel – langer Gang mit Engstellen
Parameter Wert
Staudauer › 7 Minuten
Staugröße › 2225
Stauausdehnung/Stauzuwachs:
Nicht klar, wie zu messen.
100 m
25 m6000 Personen innerhalb von 60 Sekunden
2400 Personen in den folgenden 120 SekundenGesamt: 10 mAusgangsbreite
accu:rate – Institute for crowd simulation – Dr. Angelika Kneidl24
Beispiel – langer Gang mit Engstellen
Dichte (Mittelwert)
100 m
25 m
accu:rate – Institute for crowd simulation – Dr. Angelika Kneidl25
Stauklassifizierung
accu:rate – Institute for crowd simulation – Dr. Angelika Kneidl26
Beispiel – langer Gang mit EngstellenIndividuelle Anstehzeit
accu:rate GmbH : Rosental 5 : 80331 München+49 / 89 / 21 55 38 69 : [email protected]
www.accu-rate.de
Projektbeispiele: www.accu-rate.de/de/referenzen
Videos auf youtube: https://www.youtube.com/playlist?list=PL0Idqyo---
Ssq52RlFL0F-rJ0QdH3nfqW
http://www.accu-rate.de/http://www.accu-rate.de/de/referenzenhttps://www.youtube.com/playlist?list=PL0Idqyo---Ssq52RlFL0F-rJ0QdH3nfqW