Online stream analytics to calculate the degree of saturation based on repurposed traffic infrastructure data streams

Online stream analytics to calculate the degree of saturation based on repurposed traffic infrastructure data streams

Master Thesis

Beschreibung
Das Straßennetz ist das Kernelement für den Personen- und Güterverkehr innerhalb einer Stadt. In dem Netz sind tausende Sensoren verbaut um Fahrzeuge zu erkennen und um Fahrzeugströme optimal zu steuern. Besonders an Kreuzungen treten Engpässe auf, die durch Forschung an kooperativen Systeme und insbesondere Car-to-Car und Car-to-Infrastructure Technologien künftig verringert werden sollen. Hierbei spielen Internet of Things Ansätze eine große Rolle. Diese Arbeit nutzt Technologien des Internet of Things um Verkehrsinfrastruktur-Sensor- und -Signaldaten zu extrahieren, anzureichern und zu analysieren um sie dritten Anwendungen zur Verfügung zu stellen.

Diese Thesis adaptiert eine Belastungsmetrik (Degree of Saturation) des australischen SCATS auf ein reales deutsches Straßennetz. Hierbei müssen Lösungen für die Unterschiede zwischen australischen und deutschen Verkehrsnetzen erarbeitet und mit den Imperfektionen eines realen Verkehrsnetzes umgegangen werden.

Start: 25.04.2017

Ende: 23.06.2017

Betreuer:

  • Florian Volk

Forschungsgebiete: CRISP, Telecooperation , – SPIN: Smart Protection in Infrastructures and Networks