Automatische vektorbezogene Generierung von Straßennetzabbildern auf Basis von Floating Car Data

Straßen-Knoten-Netze als modelliertes Abbild der Straßeninfrastruktur bilden die Grundlage für eine Vielzahl von Diensten und Anwendungen. Die Verortung von Fahrzeugen, aber auch die Verkehrsumlegung, basieren darauf. Die Ermittlung optimaler Routen und die Visualisierung der Verkehrslage werden erm...

Full description

Bibliographic Details
Main Authors: Körner, Matthias, Krimmling, Jürgen, Oertel, Robert
Other Authors: Technische Universität Dresden, Fakultät Verkehrswissenschaften 'Friedrich List'
Format: Article
Language:deu
Published: Saechsische Landesbibliothek- Staats- und Universitaetsbibliothek Dresden 2012
Subjects:
Online Access:http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:14-qucosa-91830
http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:14-qucosa-91830
http://www.qucosa.de/fileadmin/data/qucosa/documents/9183/SVT-5-2009.pdf
Description
Summary:Straßen-Knoten-Netze als modelliertes Abbild der Straßeninfrastruktur bilden die Grundlage für eine Vielzahl von Diensten und Anwendungen. Die Verortung von Fahrzeugen, aber auch die Verkehrsumlegung, basieren darauf. Die Ermittlung optimaler Routen und die Visualisierung der Verkehrslage werden ermöglicht. Die resultierenden Anforderungen an das Netzabbild sind vielfältig und deren Bewältigung mit nicht unerheblichem Aufwand verbunden. Kernpunkte sind Genauigkeit, Aktualität und Flächendeckung. Ferner werden geringe Kosten bei dessen Erstellung angestrebt. Als Ergänzung zu manueller Digitalisierung und der Erfassung durch Messfahrzeuge mit hochpräziser Ortung stellt die Nutzbarmachung von Mehrwerten aus Floating Car Systemen einen viel versprechenden Ansatz dar. Vorgestellt wird ein Verfahren, welches mittels eines vektorbasierten Ansatzes Straßen-Knoten-Netze aus Floating Car Daten ermittelt. === Node-edge-networks representing road infrastructure are base for various applications and services. Georeferencing of vehicles as well as traffic assignment are based on. Routing and traffic conditions visualisation become possible. Requirements concerning precision, topicality and area coverage of road network image are caused by. Low costs are aspired as well. Utilisation of additional benefits from floating car systems is a promising approach, supplementing common technologies like manual digitalisation or capturing road trajectories by special equipped probe vehicle. A vector based method aggregating positions information of floating car to process road infrastructure images will be presented.