Alternatieven voor Lusdetectie

jklmnopq

Ministerie van Verkeer en Waterstaat

Adviesdienst Verkeer en Vervoer

Alternatieven voor Lusdetectie Resultaten en conclusies

Covernota September 2002

© 2002, Transport Research Center (AVV). Alle rechten voorbehouden. Geen enkel deel van dit document mag worden gereproduceerd in welke vorm of door welke middelen dan ook zonder schriftelijke toestemming van de AVV. Dit document is vertrouwelijk en mag alleen worden gebruikt voor de doeleinden waarvoor het is vrijgegeven.

jklmnopq

Ministerie van Verkeer en Waterstaat

Adviesdienst Verkeer en Vervoer

............................................................................................

Colofon

Uitgegeven door: Ministerie van Verkeer en Waterstaat Directoraat-generaal Rijkswaterstaat Adviesdienst Verkeer en Vervoer Postbus 1031 3000 BA Rotterdam Telefoon: (015) 2517309 Telefax: (015) 2517399 Redactie N.G.J.C. Bukkems (RWS-AVV) E. Folles (RWS-AVV) Productie Rijkswaterstaat, Adviesdienst Verkeer en Vervoer © Ministerie van Verkeer en Waterstaat, 2002

Lusdetectie september 2002

2

Inhoudsopgave ............................................................................................


1.

Managementsamenvatting 5

2. 2.1 2.2 2.3

Inleiding 8 Algemeen 8 Keuze detectiesystemen 8 Lusdetectie 8

3. 3.1 3.2 3.3 3.4 3.5

Onderzoek 11 Achtergrond en doel 11 Onderzoeksvragen 11 Meetgegevens 11 Opzet 12 Significantie uitkomsten 12

4. 4.1 4.2 4.3 4.3.1 4.3.2 4.3.3 4.3.4 4.3.5 4.4 4.4.1 4.4.2 4.4.3

Opzet meetlokatie 13 Lokatie 13 Tijdsperiode 13 Inrichting 13 Camera’s 13 Detectielussen 14 Micro Wave detectoren 14 Datacommunicatie 14 Logging 14 Detectie systemen 15 Videosystemen 15 Micro Wave Detector 15 Detectielus 15

5. 5.1 5.2 5.3 5.4 5.5

Analyse meetgegevens 16 Individuele snelheidsgegevens 16 Geaggregeerde snelheids- en intensiteitsgegevens 16 Categorieën 16 Zelfstandige fildetectie 17 Overige gegevens 17

6. 6.1 6.1.1 6.1.2 6.1.3 6.2

Conclusies en aanbevelingen 18 Conclusies 18 Snelheid- en intensiteitsgegevens 18 Voertuigcategorieën 18 Zelfstandige Filedetectie en overige gegevens 18 Aanbevelingen 18

7.

Referenties 20

3

Lijst van figuren: Figuur 1 Figuur 2 Figuur 3

Impressie lokatie 13 Camera positie meetperiode 2 14 Systeemopzet 15

Lijst van tabellen: Tabel 1


Bruikbaarheidstabel detectiesystemen 6

4

1. Managementsamenvatting ............................................................................................

Inleiding In de wereld van Dynamisch Verkeers Management (DVM) speelt detectie een essentiële rol. Ten behoeve van DVM wordt veel gedaan aan inwinning van gegevens. De doeleinden zijn divers. De standaard technologie van DVMsystemen in het algemeen en Monitoring en Verkeerssignalering in het bijzonder, is detectielussen. In de afgelopen jaren zijn verscheidene videodetectiesystemen ontwikkeld die op voertuigniveau kunnen detecteren. Ook worden inmiddels Radar detectoren toegepast. Maar kunnen deze detectiesystemen ook ingezet worden voor DVM-systemen en dan met name voor Monitoring en Verkeerssignalering, met dezelfde betrouwbaarheid als de conventionele detectielussen? Doel Op de A67 bij Eindhoven is in de loop van 2000 en 2001 een proef uitgevoerd met behulp van videocamera’s en speciale beeldanalysesystemen, radar detectoren en conventionele detectielussen. Doel van deze proef was om te zien of Falcon-, Traficon- en Autoscopedetectoren gebruikt kunnen worden binnen DVM in het algemeen en Monitoring en Verkeerssignalering in het bijzonder. Conclusie Op basis van de resultaten van het onderzoek zoals beschreven in het rapport ‘Analyse gegevens vier typen detectoren’(Transpute, 2001) kunnen de volgende conclusies worden geformuleerd. Vergelijkt men de alternatieve detectortypen met de nu in gebruik zijnde detectielussen, dan kan over deze detectoren het volgende worden geconcludeerd: · De Falcondetector komt als een bruikbaar alternatief voor de huidige lusdetector naar voren. Wel valt de meting van zeer langzaam rijdend verkeer te verbeteren en zou de lengtemeting iets moeten worden opgehoogd om vergelijkbaar te worden met de lusdetectie. Voorts moet hierbij opgemerkt worden dat uit een literatuurstudie gebleken is dat de Falcon detector niet alle gegevens verstuurd die binnen Monitoring en Verkeerssignalering gebruikt worden. Zo kan de Falcon detector geen tegenverkeer detecteren en worden enkele andere gegevens niet doorgestuurd. Het is raadzaam, daar de Falcon detector reeds in het kader van DVMsystemen en Monitoring en Verkeerssignalering in het bijzonder wordt toegepast, om de nauwkeurigheidseisen uit de onderstation en detectorstation specificatie te toetsen of deze onverkort van toepassing zijn op de Falcon detector. · De videosystemen lijken een alleskunner, maar blijken nog onvoldoende opgewassen tegen de Nederlandse weersomstandigheden daar deze video detectiesystemen nog te onverwacht reageren op bijzondere meet- en weercondities, waardoor integratie in een volautomatisch werkend systeem als monitoring en verkeerssignalering niet raadzaam wordt geacht. Het is aan te bevelen eerst uitgebreid ervaring op te doen - en deze bijzondere condities onder controle te krijgen - alvorens ze te integreren in een volautomatisch werkend systeem als Monitoring en Verkeerssignalering.


5

Vergelijking resultaten De resultaten van dit onderzoek zijn ten behoeve van deze samenvatting vergeleken met de resultaten van het rapport ‘Voertuigdetectie: wensen en mogelijkheden’, Goudappel Coffeng, 2002 en ‘Ogen op de weg’, resultaten en conclusies pilot Video Incident Detectie A67, covernota, Adviesdienst Verkeer en Vervoer, 2001. Uit het rapport ‘Ogen op de weg’, blijkt dat er technisch (zowel hardware als software) nog wel het een en ander te verbeteren valt aan de beeldanalysesystemen. Er zijn tijdens de pilot veel valse alarmen geweest. Belangrijkste oorzaken daarvan zijn weersomstandigheden, reflecties van wegverlichting en camera bewegingen door harde wind. Ook de parameterinstellingen hebben parten gespeeld bij de juiste werking van de video systemen. Deze conclusie komt overeen met de resultaten van dit onderzoek. Uit het rapport ‘Voertuigdetectie: wensen en mogelijkheden’ blijkt ook dat weersomstandigheden een invloed kunnen hebben op enkele videosystemen. Beschikbaarheid en nauwkeurigheid van het detectiesysteem zijn van belang voor de inzet van het systeem voor een bepaalde DVM toepassing. In onderstaande tabel is een vertaling gemaakt van de vergeleken detectiesystemen uit het onderzoek ‘Analyse gegevens vier typen detectoren’ naar een aantal DVM toepassingen. ............................ Tabel 1 Bruikbaarheidstabel detectiesystemen DVM maatregelen

Monitoring DRIP, DIVV, Homogeniseren, Dyvers, Toelaatbare uitval (1-5 %)

Verkeerssignalering Filewaarschuwing AID Toelaatbare uitval (0 %)

Individuele snelheid Gewenste nauwkeurig heid (98-99 %)

Incident Waarschuwing Stilstaand vtg. Toelaatbare uitval (0 %)

Herindeling rijbaan Toelaatbare uitval (0 %)

Individuele snelheid Gewenste nauwkeurig heid (98-99 %)

Verificatie Gewenste nauwkeurig heid (95 %)

Detectie systeem

Minuut intensiteit Gewenste nauwkeuri gheid (95-99 %)

Gemiddelde snelheid Gewenste nauwkeurig heid (95-99 %)

Categorie indeling Gewenste nauwkeurig heid (98-99 %)

Minuut intensiteit Gewenste nauwkeurig heid (98-99 %)

Lus detectie

++

++

+

++

++

--

--

Vrijwel onafhankelijk van weersomstandig heden

+

+

-

+

+

--

--

Onafhankelijk van weersomstandig heden

Traficon

+/-

+/-

--

+/-

-

+/-

++

Problemen bij weersomstandig heden

Autoscope

+/-

+/-

--

+/-

-

+/-

++

Problemen bij weersomstandig heden

Falcon

++, +, -, -- = mate van toepasbaarheid


6

Toelichting

In principe heeft elke technologie potentie om een goede detector te zijn. Er is niet iets als de beste detectietechniek. Iedere techniek heeft zijn specifieke voor- en nadelen. Vergelijking met andere technologieën waarmee je dezelfde dingen meet laat echter op dit moment nog zien dat lusdetectie vrijwel altijd beter scoort. Lusdetectie is echter niet voor alle vraagstukken geschikt. Operationele omstandigheden en de toepassing bepalen welke technologie in de betreffende situatie het best ingezet kan worden. Lusdetectoren liggen gefixeerd in het wegdek. Dit levert beperkingen op. Ook blijkt vocht, temperatuur en de verticale afstand tot het wegdek de meting te beïnvloeden. Falcon detectoren worden boven de rijstrook aan een portaal bevestigd. Dit bepaalt in hoge mate de positie waar Falcon detectoren gemonteerd kunnen worden, wat ook beperkingen met zich meebrengt. Het voordeel van de Falcon detectoren is dat ze eventueel over het portaal verplaatsbaar zijn bij onderhoudswerkzaamheden. Het videodetectiesysteem is de baanbrekende oplossing, met name voor mobiele/tijdelijke detectie. Het visuele wegbeeld geeft deze technologie groot voordeel ten opzichte van lus of radar detectie met betrekking tot vrije definitie van detectiezones. Weersinvloeden hebben echter nog een grote invloed op de meting. Voorwaarde is wel dat de video camera aan een stabiele mast gemonteerd wordt op een voldoende hoogte om accuraat te kunnen functioneren. Op het gebied van beheer en onderhoud scoren Radar- en Videosystemen echter beter dan lusdetectoren. Vooralsnog dienen andere technologieën (Video en Radar) gezien te worden als aanvullend of vervangend. Nieuwe detectiesystemen zullen in de toekomst complementair zijn aan de conventionele detectiesystemen. Zeker als ook naar de resultaten van het onderzoek ‘Voertuigdetectie: wensen en mogelijkheden ’ wordt gekeken, waarin wordt gesteld dat het detectiezwaartepunt zal verschuiven van wegkant- naar ‘in car’-systemen, maar dat deze niet de conventionele technieken gaan vervangen. Toekomst Onderzoek op het gebied van lustechnologie is momenteel vrij ver gevorderd. TNO heeft zo ongeveer de grenzen vastgesteld van wat mogelijk is. Nog niet alle technieken worden toegepast door de fabrikanten. Er is dus meer mogelijk dan tot nu toe wordt toegepast. Detectie met behulp van videocamera’s en intelligente beeldanalysesystemen is een veelbelovende techniek met interessante perspectieven. De ontwikkelingen hiervan gaat door. Bij TNO-Fel is men bezig op het gebied van radardatectie.


7

2. Inleiding ............................................................................................

2.1 Algemeen

Dit onderzoek maakt onderdeel uit van de pilot Video Incident Detectie A67, die op verzoek van het hoofdkantoor van Rijkswaterstaat in 2000 en 2001 is uitgevoerd. De pilotstudie bestond uit de vraag of videodetectiesystemen, gebruikt kunnen worden om incidenten op de autosnelweg vroegtijdiger te kunnen signaleren om zo adequater op te kunnen treden en uit de vraag of videodetectiesystemen in te zetten zijn als alternatief voor lusdetectie. Van dit laatste onderdeel is dit document de covernota. De pilotstudie Video Incident Detectie A67 is uitgevoerd door de Adviesdienst Verkeer en Vervoer in nauwe samenwerking met Directie Noord-Brabant, alwaar de onderzoekssite ingericht was. TNO-TPD heeft de technische evaluatie en risico analyse uitgevoerd. Grontmij Verkeer en Infrastructuur heeft de verkeerskundige evaluatie verricht, voor het onderdeel snelheidswinst bij afhandeling van incidenten. Tanspute heeft de analyse verricht in het kader van het onderdeel videodetectiesystemen als alternatief voor lusdetectie. Vialis was verantwoordelijk voor de technische invulling ten behoeve van de videodetectiesystemen van de pilot. Peek Traffic voor de installatie van de Falcon en lusdetectie systemen. Traficon en TEC waren betrokken bij de pilot als leveranciers van de videodetectiesystemen. Aan dit project hebben meegewerkt, Engbert Folles (vz) (RWS-AVV), Martijn van Rij (secr.) (Grontmij), Guus van der Burgt (RWS-NB), Toine van Kaam (RWS-NB), Hans Bokma (RWS-AVV) , Nico Bukkems (RWS-AVV) en Hans de Mul (Regio politie Brabant zuid-oost). 2.2 Keuze detectiesystemen

Aan de selectie van de toe te passen videodetectiesystemen heeft een vergelijkende analyse ten grondslag gelegen. Op basis van deze analyse is voor de pilot Video Incident Detectie A67 gekozen voor de videodetectiesystemen van Traficon en Autoscope. De selectie van de radar detector is daarentegen gebaseerd op operationeel gebruik. Binnen Verkeerssignalering wordt de radar detector inmiddels op een aantal lokaties toegepast. Dit is de zogenaamde Falcon radar detector. Ter hoogte van de meetlokatie zijn onderstations en detectorstations van het fabrikaat Peek Traffic in gebruik. Als zodanig is voor de conventionele ED16 lusdetector van Peek Traffic gekozen 2.3 Lusdetectie

De nu ingebruik zijnde DVM-systemen zijn al gedurende een tiental jaren operationeel in gebruik. Detectielussen waren tijdens de ontwikkeling van deze DVM-systemen de detectiemethode waarmee voertuiggegevens op een betrouwbare en nauwkeurige wijze ingewonnen konden worden. Vandaar dat lusdetectie bij de nu in gebruik zijnde DVM-systemen veelvuldig wordt toegepast. In de detectorstation specificatie van de DVM-systemen Monitoring en


8

Verkeerssignalering wordt met betrekking tot lusdetectie (samengevat) gesteld dat:: · Lussen correct dienen te functioneren bij alle verschillende - in Nederland op de autosnelwegen toegepaste - soorten wegdek (asfalt, zoab, (gewapend) beton, etcetera). · De detectie voorts correct dient te blijven functioneren onder alle in Nederland voorkomende klimatologische omstandigheden. Eventueel benodigde aanpassingen in verband met wijzigende fysische eigenschappen van de detectielussen als gevolg van veranderende klimatologische condities, dienen automatisch te geschieden en wel zodanig dat de detectie tijdens het verzorgen van dergelijke aanpassingen ongestoord gecontinueerd wordt. · De detectie dient geheel autonoom te werken. · Opeenvolgende voertuigen onder een gedefinieerde conditie in ieder geval tot afzonderlijke voertuigmetingen dienen te leiden. · Vrachtwagens met aanhangers in ieder geval als één voertuig gemeten dienen te worden indien de onderlinge afstand tussen vrachtwagen en aanhanger kleiner is dan 1,30 m. Voor wat betreft de nauwkeurigheid van het meten van (gegevens over) voertuigpassages wordt het volgende gesteld: · Voor de nauwkeurigheid van de bij een voertuigpassage behorende rijtijd geldt dat voor 95% van de voertuigmetingen met een snelheid tussen 18 km/u en 135 km/u een marge geldt van 3%. Buiten deze snelheden geldt een andere marge. · Voor de reproduceerbaarheid van de bij een voertuigpassage behorende bedekkingstijd(en) geldt dat voor 95% van de van één bepaald type met een bedekkingstijd tussen 150 ms en 1000 ms een marge geldt van 3% Buiten deze bedekkingstijd geldt een andere marge. Voor wat betreft de belasting van een Detectorstation geldt dat: · Per detectieluspaar dient een Detectorstation minimaal 4500 voertuigen per uur te kunnen detecteren. Voor alle detectielusparen tezamen geldt echter de eis dat een DS (waarop maximaal 8 detectielusparen kunnen zijn aangesloten) minimaal 25.000 voertuigen per uur dient te kunnen verwerken. De Videodetectiesystemen en de Falcon detector zouden aan deze randvoorwaarden moeten voldoen, willen ze vergelijkbare gegevens leveren en functioneel gezien zonder problemen ingezet kunnen worden in het kader van DVM in het algemeen en Monitoring en Verkeerssignalering in het bijzonder. Helaas is het niet mogelijk gebleken een uitspraak te doen over de nauwkeurigheid van de verschillende type detectiesystemen. Dit vanwege het feit dat uitgegaan moest worden van de reeds volledig ingerichte pilot lokatie. Hierdoor was het niet mogelijk om een referentiesysteem in te richten. Vanwege de huidige opzet kunnen vragen gesteld worden omtrent de representativiteit van de meetopstelling en de kwaliteit van de referentiedata, waardoor uitspraken over nauwkeurigheid niet gedaan kunnen worden. Daarentegen is wel de toepassing onderzocht van de gegevens die ingewonnen worden in het kader van Monitoring en Verkeerssignalering, onder verschillende weersomstandigheden. Het betreft hierbij dan: · Individuele snelheidsgegevens ten behoeve van het Automatische Incident Detectie Algoritme. · Gemiddelde snelheid en intensiteit gegevens ten behoeve van Monitoring en andere DVM-systemen.


9

·

Voertuigcategorieindeling ten behoeve van Monitoring en andere DVMsystemen.

Tevens is onderzocht of videodetectiesystemen een aanvulling kunnen zijn voor het huidige DVM-instrumentarium. Op basis van deze achtergrond zijn vijf onderzoeksvragen geformuleerd.


10

3. Onderzoek ............................................................................................

3.1 Achtergrond en doel

In de wereld van Dynamisch Verkeers Management (DVM) speelt detectie een essentiële rol. Ten behoeve van DVM wordt veel gedaan aan inwinning van gegevens. De doeleinden zijn divers. De standaard technologie ten behoeve van DVM-systemen, Monitoring en Verkeerssignalering in het bijzonder, is detectielussen. Het huidige gebruik daarvan kent een aantal problemen op het gebied van mogelijkheden, kwaliteit en consistentie. Het aanbod van detectietechnieken verandert en groeit in hoog tempo. In de afgelopen jaren zijn verscheidene videodetectiesystemen ontwikkeld die op voertuigniveau kunnen detecteren. Ook worden inmiddels Radar detectoren toegepast. Maar kunnen deze systemen ook ingezet worden voor DVMsystemen en dan met name voor Monitoring en Verkeerssignalering, met dezelfde betrouwbaarheid als de conventionele detectielussen. 3.2 Onderzoeksvragen

Doel van het onderzoek is na te gaan of Falcon-, Traficon- en Autoscopedetectoren gebruikt kunnen worden binnen Dynamisch VerkeersManagement (DVM) in het algemeen en het Monitoring systeem en de Verkeerssignalering in het bijzonder. Om hier inzicht in te verkrijgen zijn de volgende onderzoeksvragen geformuleerd: 1. Zijn de individuele snelheidsgegevens van de drie typen detectoren vergelijkbaar met de nu in gebruik zijnde lusdetectie? 2. Zijn de geaggregeerde snelheids- en intensiteitsgegevens van de vier typen detectoren vergelijkbaar (met als vierde type lusdetectie)? 3. Is de indeling van de voertuigen in drie categorieën vergelijkbaar? 4. Kunnen de videosystemen zelfstandig files detecteren? 5. Zijn de overige gegevens afkomstig van de video systemen bruikbaar in het kader van DVM? 3.3 Meetgegevens

Om deze vragen te beantwoorden zijn de tijdens een pilot op de A67 bij Eindhoven verzamelde meetgegevens geanalyseerd. Bij de beantwoording van de vragen 1, 2 en 3 zijn de vergelijkingen uitgevoerd met de luspaardetectie als referentie. Tijdens de pilot zijn de meetgegevens gedurende twee perioden opgeslagen. Tijdens de eerste meetperiode heeft de videocamera in de lengterichting van de weg opnamen gemaakt, tijdens de tweede periode is de videocamera naar beneden gericht geweest. Helaas zijn gedurende de eerste meetperiode niet van alle detectoren individuele voertuigregistraties opgeslagen. Bij de beantwoording van de vragen is daardoor uitsluitend gebruik gemaakt van de meetgegevens uit de tweede meetperiode. Naast de verschillende logbestanden van de te testen sensoren is als referentiemateriaal gebruik gemaakt van video-opnamen, MARE-bestanden en Monitoring bestanden.


11

3.4 Opzet

Voor de beantwoording van de onderzoeksvragen waren circa 20 dagen aan bruikbare meetgegevens beschikbaar. Bij een eerste inspectie van deze gegevens viel op dat door de verschillende meetsystemen soms gedurende langere of kortere perioden geen meetgegevens worden opgeslagen. Indien hiermee bij het routinematig verwerken van de meetgegevens geen rekening wordt gehouden, zou afwezigheid van voertuigregistraties geïnterpreteerd worden als niet gemeten voertuigen. De betrokken detector zou dan ten onrechte een slechte beoordeling krijgen. Er is daarom gekozen alle meetsets te verwerken en daarbij rekening te houden met mogelijke uitval van meet- of opslagsystemen door de hieronder beschreven controles uit te voeren. · De eerste veiligheidsvoorziening is om bij de verwerking te eisen dat de meetsystemen tenminste één voertuig in de te verwerken minuut hebben gemeten. · De tweede voorziening was controle achteraf op die vergelijkende bestanden die erg afwijkende uitkomsten tussen de meetsystemen aangaven. Beide controleslagen zijn niet perfect. Desalniettemin gaven de bevindingen tijdens de inspecties en checks aan dat de controles effectief en afdoende waren in het licht van het beoogde doel en dat de gecontroleerde bestanden een betrouwbare basis vormden voor de kwantitatieve analyse. Verschillende omstandigheden voor wat betreft verkeersdrukte, weer en licht zijn geselecteerd. Voor elk van deze omstandigheden is de kwaliteit van de meetpunten vastgesteld teneinde de onderzoeksvragen te kunnen beantwoorden. 3.5 Significantie uitkomsten

Aan de uitkomsten kunnen geen statistisch onderbouwde uitspraken omtrent de kwaliteit van de verschillende detectoren opgenomen worden. De redenen hiervoor zijn enerzijds dat de onderzoeksvragen niet (voldoende) kwantificeerbaar zijn en anderzijds omdat er vragen omtrent de representativiteit van de meetopstelling en de kwaliteit van de referentiedata kunnen worden gesteld.


12

4. Opzet meetlokatie ...........................................................................................

4.1

Lokatie

Als lokatie voor de meetopstelling is gekozen voor één meetraai van de A67 tussen knooppunt De Hoght en knooppunt Leenderheide bij Eindhoven, die ten behoeve van de Pilot Video Incident Detectie A67 ingericht was. De gekozen meetraai is gelegen ter hoogte van kilometerpunt 19,1 op de Noordelijke rijbaan. Deze meetraai is gekozen daar op deze meetraai zowel de vaste videocamera ten behoeve van de videosystemen, de detectielussen alsmede de Micro Wave(radar) detectoren op zeer geringe afstand van elkaar gelegen zijn. Ter hoogte van deze meetraai zijn 4 rijstroken te onderkennen, 2 doorgaande rijstroken richting België en 2 rijstroken behorende tot de afrit richting Veldhoven. ............................ Figuur 1 Impressie lokatie

4.2 Tijdsperiode

Er is gedurende een tweetal perioden gegevens verzameld. De eerste periode heeft geduurd van 28 februari tot en met 16 maart 2001. Gedurende deze periode is de camera in de lengte richting van de weg gepositioneerd geweest. De tweede periode heeft geduurd van 3 april tot en met 23 april 2001. Gedurende deze periode is de camera naar beneden gepositioneerd geweest ten behoeve van het verzamelen van individuele voertuiggegevens. De instellingen van de detectoren zijn gedurende de twee perioden qua functionaliteit niet gewijzigd. De instellingen zijn uiteraard wel geoptimaliseerd naar de nieuwe camera positie. 4.3 Inrichting 4.3.1 Camera’s

Er is een vaste videocamera op 15 meter hoogte aan een verstevigde lichtmast in de middenberm gemonteerd. Deze camera houdt het verkeer op alle vier de rijstroken van de noordelijke rijbaan ter hoogte van kilometerpunt 19,1 continu in de gaten.


13

............................ Figuur 2 Camera positie meetperiode 2

4.3.2 Detectielussen

Ter hoogte van deze meetraai zijn detectielussen gelegen, die informatie leveren aan het Verkeerssignaleringssysteem, het Monitoring systeem en het Research systeem. Deze detectielussen zijn conform het installatie voorschrift voor detectielussen geïnstalleerd en in bedrijf gesteld. 4.3.3 Radar detectoren

Ter hoogte van deze meetraai zijn aan het nabij gelegen portaal boven elke rijstrook radar detectoren gemonteerd die het verkeer monitoren van de betreffende rijstrook. 4.3.4 Datacommunicatie

Voor de analoge transmissie van de beelden van de videocamera’s naar de verkeerscentrale wordt het glasvezel VICnet gebruikt. Voor de transmissie van de gegevens van de radar detectoren en de detectielussen is gebruik gemaakt van het koperader VICnet. 4.3.5 Logging

Elk videosysteem is ter wille van de vergelijking verbonden met een PC voor het loggen van gegevens omtrent tijdstip, identificatie van de detector, meldingen en voertuiggegevens. Ook zijn de videosysteem verbonden met een time-lapse videorecorder (24 uur op één band), die het beeld van de videocamera’s registreert. Elk videosysteem en log PC’s zijn afzonderlijk gesynchroniseerd met de atoomklok, voor de juiste registratie van de tijdstippen. Verder zijn de reguliere DVM systemen, het Verkeerssignaleringssysteem, het Monitoring systeem en het Research systeem gebruikt voor gegevens inwinning van de detectielussen en radar detectoren. Bij het KNMI zijn de weersgegevens opgevraagd van de meetperioden, van het KNMI meetpunt nabij Eindhoven.


14

............................ Figuur 3 Systeemopzet

4.4 Detectie systemen 4.4.1 Videosystemen

De beelden van de videocamera’s gaan direct naar de Verkeerscentrale ZuidNederland te Geldrop. De in deze vergelijking meegenomen detectie systemen zijn: · AutoscopeTM-2004 van TEC Traffic Systemens, Nieuwegein · VIP/22, VIP/41 en VIP/D van Traficon, Bissegem (België) 4.4.2 Radar Detector

Aan het ter hoogte van de meetraai gelegen portaal zijn de radar detectoren (Falcon detectoren) bevestigd. Deze radar detectoren leveren hun informatie aan hetzelfde detectorstation als waar ook de detectielussen op aangesloten zijn, de ED16 van Peek Traffic, Amersfoort. Ten behoeve van de Falcon detectoren is extra hardware geïnstalleerd die de berichten afkomstig van de Falcon detectoren in het goede formaat aanbiedt aan het ED16 detectorstation van Peek Traffic. 4.4.3 Detectielus

De standaard configuratie van een detectielus in het wegdek is gebruikt, conform installatie handboek voor detectielussen. Het detectorstation waar alle vier de detectielussen op aangesloten zijn, is van het type ED16 van Peek Traffic.


15

5. Analyse meetgegevens ............................................................................................

5.1 Individuele snelheidsgegevens

Bij de beantwoording van de onderzoeksvragen is gekeken naar het doel waarvoor de individuele snelheidsgegevens verzameld worden bij de huidige DVM-systemen en dan met name voor Monitoring en Verkeerssignalering. Dit is met name voor het Automatische Incident Detectie (AID)-algortitme. Dit algoritme gebruikt de individuele voertuigsnelheden om langzaamrijdend verkeer te detecteren en het verkeer door snelheidsbeperkingen te waarschuwen voor file. Zodoende zijn de onderzoeksvragen middels twee methoden onderzocht. Enerzijds middels een vergelijking van de individuele snelheidsgegevens, waartoe de 8 meetcondities uitgesplitst zijn naar verschillende snelheidscategorieën die bij het AID-algoritme een rol spelen. Anderzijds door de individuele snelheidsgegevens als invoer te gebruiken bij een AID-simulator. De algemene indruk is dat de Falcondetector de detectielussen als het gaat om individuele snelheidsmetingen het dichtst benadert. Zeker als in overweging wordt genomen dat het snelheidsbereik waar de detector het minst vergelijkbaar is (snelheden van 50 km/u en hoger) ook de minste invloed heeft op het AID-algoritme. Ook presteert de Falcondetector zeer vergelijkbaar met de detectielussen voor wat betreft de AID-simulatie. Afgaande op de gemiddelde snelheidsverschillen zijn de snelheidsmetingen van de Autoscopedetector iets beter dan die van de Traficondetector. De spreiding van de snelheidsverschillen is bij de Autoscopedetector zijn echter veel groter dan bij de Traficondetector. Voor zowel de Traficondetector als de Autoscopedetector geldt dat de resultaten uit de AID-simulatie minder vergelijkbaar is met detectielussen. 5.2 Geaggregeerde snelheids- en intensiteitsgegevens

Uit de uitgevoerde analyses kan geconcludeerd worden dat: de Falcon goed gebruikt kan worden voor het meten van intensiteiten en snelheden. De afwijkingen ten opzichte van het luspaar zijn niet groter dan de afwijkingen die in het verleden waargenomen zijn tussen verschillende lusparen onderling. Het Traficonsysteem meet de intensiteiten, met uitzondering van nachtelijke perioden met fileverkeer en tijdens zeer zware regenval goed. De snelheid wordt, behalve ‘s nachts vergelijkbaar gemeten. Het Autoscopesysteem meet de intensiteiten slecht. Opvallend is het dat de gemiddelde snelheid wel goed wordt gemeten. Hierbij moet worden opgemerkt dat de standaardafwijking groot is. 5.3 Categorieën

De categorie-indeling van de verschillende detectoren is niet vergelijkbaar. Dit komt doordat de Traficon- en Autoscopedetectoren de voertuigen met een grotere lengte meten dan de luspaar- en Falcondetectoren. Gegeven de lengteverdelingen van de verschillende detectoren dienen per type detector de categoriegrenzen vastgesteld te worden en aangepast ten opzichte van de huidige, om tot een vergelijkbare categorie-indeling te komen.


16

5.4 Zelfstandige filedetectie

De Traficon genereert veel valse filemeldingen. Deze worden veroorzaakt door; druppels op de lens, de belijning op de weg in combinatie met het aanbreken van de dag en in colonne rijdende voertuigen. De valse filemeldingen van de Traficon zijn vaak langdurig (meerdere uren). De Autoscopedetector genereert veel valse meldingen tijdens filevrij verkeer met regen of fel zonlicht en mist veel files tijdens file verkeer. 5.5 Overige gegevens

De analyse van de stilstand en filemeldingen heeft tot de conclusie geleid dat videodetectie van file en stilstaand verkeer enigszins werkt, maar dat het niet betrouwbaar genoeg is om zonder meer in een AID-systeem te verwerken omdat het dan tot veel valse alarmen zal leiden.


17

6. Conclusies en aanbevelingen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

6.1 Conclusies

Op basis van de resultaten van het onderzoek kunnen de volgende conclusies worden geformuleerd. 6.1.1 Snelheid- en intensiteitsgegevens

Vergelijkt men de alternatieve detectortypen met de nu in gebruik zijnde lusdetectie, dan kan over deze detectoren het volgende worden geconcludeerd: · Uit het onderzoek is naar voren gekomen dat de Falcondetector waarschijnlijk gebruikt kan worden voor het huidige AID-algoritme binnen de verkeerssignalering. De snelheidsmeting van deze detector vertoont slechts een kleine afwijking ten opzichte van de luspaardetectoren en vrijwel dezelfde voertuigen worden waargenomen. De videosystemen lijken door de grotere afwijking van de snelheids waarnemingen niet bruikbaar voor het AID algoritme. · Ook bij het meten van intensiteiten en gemiddelde snelheden presteert de Falcondetector als beste. De Traficondetector meet intensiteiten goed, met uitzondering van fileverkeer bij nacht en tijdens zware regenval. De gemiddelde snelheid wordt, wederom behalve bij nacht, redelijk gemeten. De Autoscopedetector meet intensiteiten slecht. Opvallend is het dat de gemiddelde snelheid, zij het met een grote spreiding, wel goed wordt gemeten. 6.1.2 Voertuigcategorieën

Voor wat betreft de indeling in voertuigcategorieën zijn de conclusies dat de categorie-indeling van de verschillende detectoren niet vergelijkbaar is doordat de Traficon- en Autoscopedetector de voertuigen met een grotere lengte meten. De huidige categoriegrenzen, die gebaseerd zijn op de door luspaardetectoren gemeten elektrische lengte, moeten voor ieder type detector aangepast worden om tot een vergelijkbare categorie-indeling te komen. 6.1.3 Zelfstandige Filedetectie en overige gegevens

De zelfstandige detectie van files en incidenten door de videosystemen bleek tijdens het onderzoek slechts beperkt bruikbaar. Zowel bij de file- als de incidentdetectie werden door beide systemen veel valse meldingen gegenereerd. Ook werden niet alle opgetreden files en incidenten correct gedetecteerd. De indruk is dat het niet betrouwbaar genoeg is om zonder meer in een AID-systeem te verwerken omdat het dan tot veel valse alarmen zal leiden. 6.2 Aanbevelingen

Het vergelijken van de individuele registraties heeft wat betreft het gebruik van detetiesystemen tot de volgende aanbevelingen geleid: · De Falcondetector komt als een bruikbaar alternatief naar voren. Wel valt de meting van zeer langzaam rijdend verkeer te verbeteren en zou de lengtemeting iets moeten worden opgehoogd om vergelijkbaar te worden met de lusdetectie. · De videosystemen reageren nog te onverwacht op bijzondere weer- en meetcondities. Het is aan te bevelen eerst uitgebreid ervaring op te doen en deze bijzondere condities onder controle te krijgen - alvorens ze te


18

integreren in een volautomatisch werkend systeem als monitoring en verkeerssignalering. Het vergelijken van de individuele registraties heeft wat betreft de beschikbare gegevens tot de volgende aanbevelingen geleid: · Het bufferen van meldingen alvorens een passagetijdstip toe te kennen is onwenselijk. · De registratie van het passagetijdstip met een nauwkeurigheid van 1 seconde is uit onderzoeksoogpunt onvoldoende. Gewenst is een nauwkeuriger tijdregistratie, bij voorkeur op milliseconde niveau Indien Rijkswaterstaat in de toekomst meer van dit soort testen wil doen wordt aanbevolen het volgende beschikbaar te krijgen: · Objectieve functionele eisen aan detectoren. Deze functionele eisen hebben onder andere betrekking op: o De te meten gegevens (type, nauwkeurigheid, inwinfrequentie, beschikbaarheid, etc.) o De te meten verkeerssituatie (bijvoorbeeld: file, incident, etc.). Ook de objectieve definitie en wijze van detectie van de verkeerssituatie moet worden gedefinieerd. · Een algemeen toepasbare meetopstelling en meetmethode. Hiervoor kan worden gedacht aan een (semi-) permanente meetopstelling, maar ook aan een aantal “referentie” video-opnamen voor het testen van op videobeelden gebaseerde detectiesystemen.


19

7. Referenties . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

Ellenberger, S.L., Technische evaluatie van twee video incident detectie systemen, TNO-TPD rapport DIS-RPT-010006, Delft, 2001 Folles, E., van der Burgt, G., Bokma, J.R., van Kaam A.C.A.M., Ogen op de weg, covernota pilot Video Incident Detectie A67, Adviesdienst Verkeer en Vervoer, Rotterdam, 2001 van Nieuwenhuize, C., Analyse gegevens vier typen detectoren, Transpute, Gouda, 2001 Schoenmakers, M., Stemerding, M., van der Vlist, M., Voertuigdetectie: wensen en mogelijkheden , Goudappel Coffeng, Deventer, 2002 Kenniscentrum Sensoren en Actuatoren, Sensoren en Actuatoren voor verkeerstoepassingen, State-off-the-Art-rapport, Adviesdienst Verkeer en Vervoer, Rotterdam, 2001


20

Alternatieven voor Lusdetectie

Recommend Documents