Systémy a metody pro zjišťování údajů o dopravě a pro automatické rozpoznávání událostí: co nabízí trh? Walter Schaufelberger, Matthias von Moos Cílené využívání telematiky pro kontrolu dopravy a její řízení v silničním provozu je podmíněno vysokou kvalitou v oblasti pořizování (dále jen sběru) dopravních dat (zjišťování dat o dopravě a automatické rozpoznávání událostí). Současný trh k tomu nabízí různé osvědčené a inovativní systémy sběru dat, které jsou v předkládaném článku popsány a zhodnoceny. Tyto systémy sběru dat slouží různým oblastem užití, jako jsou kontrola dopravy, ovládání automatických systémů procesů prostřednictvím dopravních řídících systémů, systémů pro vynucování práva, dopravní prognózy, dopravní informace atd. Vhodnost známých systémů pro sběr dat v jednotlivých oblastech uplatnění je zhruba zhodnocena. S trvalým nárůstem využívání a místního přetěžování naší silniční sítě a s tím spojeným výskytem poruch se zvyšuje tlak na účelnou správu a organizaci průběhu dopravy. S tím spojené vyšší uplatňování telematiky pro kontrolu provozu a její řízení v silniční dopravě mají, kromě jiného, též vysoké nároky a očekávání na on-line sběr dopravních dat, automatickou analýzu stavu dopravy a odhalování událostí, označované zde jako automatické shromažďování dat o dopravě. Na trhu se dnes v tomto směru nabízí mnoho v praxi osvědčených a inovativních systémů a metod. V národních a mezinárodních vývojových a pilotních projektech a v provozních pokusech se zkoumají a testují nová slibná řešení. V dále uvedeném výkladu je k dispozici přehled aktuálních a významných systémů a metod pro shromažďování dopravních dat a pro automatické rozpoznávání událostí, přičemž si ani tento výklad nečiní nárok na úplnost. Pro posouzení aktuální dopravní situace (kontrola, vynucování práva) a pro ovládání automatických procesů se využívá charakteristických parametrů dopravy pro prognózování vývoje dopravy nebo pro statistické úvahy. Pomocí dalších senzorů se zjišťují dodatečné údaje ke stavu komunikací nebo k povětrnostním předpovědím. Ty nejsou předmětem tohoto článku. Oblasti uplatnění Údaje z automatického shromažďování dopravních dat se využívají v různých oblastech uplatnění, jako je: - dopravní statistika jako podklad pro dopravní plánování a kontrolu úspěšnosti realizovaných dopravních opatření. K tomu jsou třeba velká množství reprezentativních kvantifikovatelných a přesných dat (hromadné údaje). Jsou kladeny vysoké požadavky na spolehlivost sběru a na přesnost dat. Není ovšem nutné, aby tato data byla k dispozici ve správném čase a ne každé vozidlo se musí podchytit. Příkladem pro to jsou místa počítače ASTRA k měření zatíženosti dopravou na zvolených úsecích silnic 1. třídy nebo kontroly úspěšnosti ze zón Tempo 30, - kontrola dopravy prostřednictvím provozovatele silnic ke zjišťování aktuální dopravní situace a existujících událostí (např. dopravní zácpy, nehody atd.), které ovlivňují provoz, případně dopravní tok. Údaje pro kontrolu dopravy musí být k dispozici ve správném čase a musí být celoplošně platné, aby bylo možno včas zjistit událost. Naproti tomu se nekladou příliš vysoké požadavky na přesnost, protože údaje ještě 1
upřesňuje kontrolující osoba. Jako příklad pro to je videokontrola (dopravní TV) úseků v tunelech nebo měření hustoty dopravy na silničních úsecích náchylných ke tvoření dopravní zácpy, - vynucování práva pro účinnou kontrolu dopravy a prosazení důležitých dopravních předpisů. Údaje, používané pro prosazení dopravních pravidel, musí být přesně zjištěny a zdokumentovány, aby stačily jako důkaz pro potrestání chybujících účastníků dopravy. Tyto údaje nemusí být k dispozici on-line a nemusí pokrývat celé území, protože policejní kontrola stejně trvá vždy na namátkových kontrolách. Příkladem jsou pevná a mobilní měření rychlostí (policejní radar), - ovládání automatických procesů pro řízení, vedení a navádění dopravy pomocí řídících dopravních systémů (VLS), zařízení pro ovlivnění dopravy (VBS), zařízení pro ovládání dopravy, zařízení světelné signalizace, informačních systémů atd. Pro automatické procesy jsou požadavky na přesnost dat, jejich spolehlivost a disponibilitu ve správném čase obzvláště vysoké, protože na základě těchto dat se řeší procesy automaticky. Jestliže není možno dostát požadavkům na přesnost, potom jsou v těchto procesech pro řešení dopravních opatření nutná rozhodnutí prostřednictvím nějaké osoby. Příkladem pro to jsou zachycení události k automatickému ovládání zařízení pro ovlivňování dopravy, detektory přítomnosti k ovládání zařízení světelné signalizace nebo ohlášení vozidel pro otevírání garážových vrat nebo bariér, - dopravní informace. Údaje ze sledování dopravy se často dále využívají pro dopravní informace. Přitom se prostřednictvím příslušného personálu vytváří z dat při sledování dopravy odpovídající dopravní zpráva. Příkladem pro to je např. vytvoření odpovídající dopravní zprávy ze zjištěné dopravní zácpy pomocí systému pro ovlivňování dopravy, - on-line dopravní prognózy. Z on-line dopravních dat lze vytvořit pomocí odpovídajících prognózových algoritmů dopravní prognózy. K tomu je požadována vysoká přesnost dat. Přitom jsou na data kladeny stejné požadavky jako pro kontrolu, avšak nepostačují zde kvalitativní údaje, protože se musí automaticky zpracovávat, což je možné pouze s kvantifikovatelnými daty. Příkladem pro to jsou krátkodobé prognózy u dopravních řídích systémů. Typizace dat Nezávisle na metodě sběru dat a systému sběru lze v podstatě rozlišit tyto typy dat: - dopravní data - pod tím se rozumí jednotlivé charakteristické hodnoty dopravy, jako je dopravní zatížení Q (vozidla/hod.), okamžitá rychlost v určitém profilu (km/h), cestovní rychlost R na určitém úseku trasy (km/h), hustota vozidel (vozidla/km), rozestup vozidel, hmotnost vozidla, výška vozidla, délka vozidla atd. Takové dopravní údaje lze podchytit za všechny kategorie vozidel nebo s rozdělením podle jejich kategorií (např. osobní vozy/nákladní vozy nebo osobní vozy/nákladní vozy/kamiony/dodávky/ motocykly/jízdní kola atd.), - dopravní události - pod pojmem dopravní událost se rozumí výskyt např. stojících vozidel, situace při dopravní zácpě, po nehodě, řidič bez průkazu nebo obsazení výklenků v tunelu, detekce kouře/ohně atd., - dopravní poměry - jako dopravní poměry se zde označují, s odkazem na normované kvalitativní stupně dopravy, situace, které s odkazem na aktuální dopravní data popisují současnou kvalitu dopravy, případně dopravní tok (např. nesouvislý, plynulý, hustý provoz, váznoucí provoz v koloně, dopravní zácpa atd.). 2
Systémy a metody Autorovi jsou známy tyto systémy a metody: - indukční smyčky (klasické), - indukční smyčky se zdokonalenými vyhodnocovacími algoritmy (vztaženými k trase), - měření pomocí elektromagnetických vln (radar/mikrovlny), - laserová měření, - piezosenzory/měřící senzory s optickými vlákny, - systémy pro vyhodnocování snímků, - přístroje pro sběr dat ve vozidle (on board units). Indukční smyčky (klasické) Indukční smyčky jsou lanka (izolované měděné dráty), která jsou zapuštěna do krytu vozovky. Při každém přejezdu smyčky (resp. dvojité smyčky) vozidlem vznikne impuls. Druh impulsu závisí na hmotnosti oceli vozidla a existují různé "vzory vozidel" pro jednotlivé kategorie. Na základě těchto impulzů lze, v závislosti na odpovídajících algoritmech, podchytit různá dopravní data, jako je dopravní zatížení, rychlost vozidel, rozestupy vozidel atd. Rozlišení kategorií vozidel se dříve provádělo výlučně podle délkové klasifikace. S novějšími algoritmy je možné vyhodnotit vzor vozidla s jeho přiřazením do příslušné kategorie. Indukční smyčky se osvědčují již desítky let, jsou málo poruchové a nezávislé na vlivu prostředí (např. povětrnosti). Vyhodnocení je možné na místě a proto se předávají jen malá množství údajů. S klasickými indučními smyčkami lze shromažďovat výlučně lokální, k danému profilu se vztahující dopravní data a nelze přímo zachytit ani veličiny, vztahující se k trase (cestovní rychlost), ani události. Vysoká kvalita sběru dat z dopravního proudu na určité trase je podmíněna malou vzdáleností mezi místy měření. Položení indukční smyčky vyžaduje zásah do vozovky. Data, shromážděná pomocí indukčních smyček, se uplatňují v dopravní statistice, při ovládání automatických procesů, pro dopravní prognózy a pro vynucování práva (v kombinaci s jinými systémy pro sběr dat). Známé příklady uplatnění jsou tyto: - automatické dopravní počítače Spolkového úřadu pro silnice (počítače ASTRA) a řada kantonálních a komunálních měřících míst, - řada systémů pro řízení dopravy a dopravního toku, - kombinace s kontrolními kamerami, - přihlašování vozidla u zařízení se světelnými signály nebo parkovacím zařízením. Indukční smyčky se zdokonalenými vyhodnocovacími algoritmy Pokud se vzájemně porovnávají data sousedních profilů sběru dat nebo se společně vyhodnotí, mohou se dodatečně získat veličiny vztažené k trase (cestovní rychlost, hustota provozu atd.) a tím i dopravní poměry, jako je situace mezi dvěma profily měření. Takové metody většinou trvají na opětném rozpoznání vozidel nebo skupin vozidel (korelace). Podrobnosti k algoritmům nejsou přitom poskytovateli systému z pochopitelných důvodů zveřejňovány. 3
Podobný systém je například uplatněn u ovlivňování dopravy v Grauholz u Bernu. Metoda spočívá na korelačním postupu. V každém profilu měření je ve skupině vozidel pro každé vozidlo stanoven, pomocí indukčních smyček a na základě různé formy a rozsahu hmoty oceli vozidla, rozdílný vzor vozidla. Tyto skupiny vzorů vozidel se okamžitě převádějí do následujícího místa měření a ihned se srovnávají se vzory vozidel v tomto profilu. Po vstupu větší části skupiny vozidel z prvního měřícího profilu do druhého profilu se zjistí - porovnáním vzoru vozidel z obou profilů vzájemný vztah. Z rozdílů časů této shodné skupiny vozidel v obou místech měření lze odvodit cestovní rychlost skupiny vozidel mezi těmito dvěma profily měření. Ze stanovené cestovní rychlosti lze zjišťovat dopravní poměry mezi dvěma profily měření. Je tím umožněno úplné zachycení stavu provozu na úseku trasy a počet míst měření může být v porovnání ke klasickým indukčním smyčkám redukován. Nelze ovšem události zachytit přímo, nýbrž pouze jejich projevy (např. dopravní zácpu po nehodě). Takovéto systémy lze účelně využít pro ovládání automatických procesů, pro dopravní prognózy a jako podklad pro dopravní informace, vztažené k určitému času. Známou oblastí uplatnění je shora uvedený systém ovlivňování dopravy VBS N1 v Grauholz u Bernu. Měření pomocí elektromagnetických vln (radar/mikrovlny) Radarové vlny a mikrovlny jsou vysokofrekvenční elektromagnetické vlny. Radarové snímače se skládají z vysílače a přijímače. Vysílané vlny se odrážejí od libovolných předmětů/ploch, podle rychlosti odrážejících ploch se mění kmitočet přijímaných signálů. Na základě změn kmitočtu lze vypočítat rychlost odrážejícího objektu (v konkrétním případě vozidla). Tato metoda sběru dat pracuje velmi spolehlivě a je uplatnitelná nezávisle na vlivu prostředí (např. počasí). Vyhodnocení je možné provést na místě, to znamená, že se do ústředny sděluje jen nepatrné množství dat. Tím lze shromažďovat výlučně lokální dopravní údaje. Pořizování veličin celé trasy a událostí možné není. Pro dosažení vysoké kvality sběru dat je zapotřebí husté sítě měřících míst. Mezi systémem pro sběr dat a předmětem (zde vozidlem) musí existovat kontakt přímé viditelnosti. Dopravní data pořízená tímto systémem jsou uplatňována v dopravní statistice, pro ovládání automatických procesů, pro dopravní prognózy a pro vynucování práva (v kombinaci s jinými systémy sběru dat). Aktuálním příkladem uplatnění jsou kamery pro kontrolu rychlosti při sledování dopravy (policejní radar). Laserová měření Laserový snímač promítá neviditelné impulsy na vozovku, od níž se tyto signály odrážejí. Vyhodnocením těchto odrazů (doba průchodu signálu) lze zjistit přítomnost a pozici předmětů (v konkrétním případě vozidel). Ze změn těchto naměřených veličin se vypočítá rychlost a délka vozidla. Tato metoda je uplatnitelná nezávisle na vlivech prostředí (např. počasí). Vyhodnocení je možné provést na místě, to znamená, že vzniká jen malé množství dat, které je třeba předat.
4
Spotřeba energie je nepatrná a je ji možno pokrýt solárním panelem. Kromě toho není nutná žádná s místem spojená infrastruktura ve vozovce. Pomocí laserového měření lze shromažďovat výlučně lokální dopravní data. Pořizování veličin celé trasy a událostí možné není. Pro dosažení vysoké kvality sběru dat je zapotřebí husté sítě míst měření. Mezi systémem pro sběr dat a předmětem (vozidlo) musí existovat kontakt přímé viditelnosti. Dopravní data pořízená tímto systémem, jsou uplatňována v dopravní statistice, pro ovládání automatických procesů, pro dopravní prognózy a pro vynucování práva (v kombinaci s jinými systémy sběru dat). Známé příklady uplatnění laserových měření jsou mobilní místa měření pro znalecké posudky/průzkumy (např. v Curychu/Usteru), pro zjišťování poměrů v dopravě (A 53 Brüttisellen - Uster, Rakousko) nebo měření rozestupu mezi vozidly (Arlberský tunel). Piezosenzory/měřící senzory s optickými vlákny Větší počet piezosenzorů, uspořádaných jako koaxiální kabely nebo kolejničky, je upevněn ve známých vzdálenostech od sebe na vozovce nebo v ní. Vozidlo po přejetí každého senzoru vydává elektrický signál. Z měřených časových rozdílů jednotlivých signálů lze vypočítat rychlost vozidla. Vyhodnocením tlaku a trvání signálu lze měřit další veličiny, jako jsou hmotnost a tlak v pneumatikách. Měřící čidla s optickými vlákny pracují na shodném principu. Tento systém je uplatnitelný nezávisle na vlivech prostředí (např. povětrnosti). Vyhodnocení je možné provést na místě, to znamená, že vzniká jen malé množství dat, které je třeba předat. Tímto systémem lze shromažďovat výlučně lokální dopravní data. Pořizování veličin celé trasy a událostí není možné. Pro dosažení vysoké kvality sběru dat je zapotřebí husté sítě míst měření. Piezosenzory stárnou s počtem přejezdů a jsou proto na silnicích s hustým provozem poškozeny po relativně krátké době. Dopravní data pořízená tímto systémem jsou uplatňována v dopravní statistice, pro ovlivňování automatických procesů a pro vynucování práva (v kombinaci s jinými systémy sběru dat). Známé příklady uplatnění jsou: ohlášení u garážových vrat a bariér, dynamické válce na měření zatížení na nápravu nebo mobilní měřiče rychlostí. Systémy pro vyhodnocení snímků (BAS) Systémy pro vyhodnocení snímků jsou zpravidla součástí celkového zařízení pro kontrolu určitého úseku silnice. Pro tento systém jsou používány shodné kamery jako pro dopravní televizi. Snímky musí být k dispozici v digitální formě. Vyhodnocování probíhá prostřednictvím specifických algoritmů, které dodávají různá výstupní data. Algoritmy jsou postaveny na rozsáhlé zásobě zkušeností a představují vlastně klíčovou technologii systému. Podrobnosti k algoritmům nejsou z tohoto důvodu výrobcem poskytovány. V digitálním zpracování snímků existují různé známé metody k identifikaci objektů: - referenční snímek: jedna z těchto metod používá snímek bez objektu (pozadí) a porovnává ho s aktuálním snímkem, přičemž jsou např. srovnávány hodnoty šedi ve snímku, - vyjmutí okrajů: další metoda spočívá v tom, že se "hrany" objektu identifikují pomocí změn kontrastů ve snímku. Všeobecně se pro vyhodnocování dopravní situace nejlépe osvědčilo porovnání se snímkem pozadí. Protože se u základních údajů systému zpravidla jedná o videosnímky za 5
pohybu, přidává se při analýze vždy i časový rozměr. Pro rozeznání pohybů existují rovněž různé metody: - metoda „Tracking“: u této metody se identifikované objekty porovnávají ve větším množství snímků, - metoda „Trip – Wire“ (Přerušený drát): u této metody se ve snímku vyznačí virtuální linie, zjišťování se provádí při průjezdu prostřednictvím této linie. Pro zjišťování charakteristických parametrů ve snímku se používá virtuálních detektorů (linií, polygonových tahů, ploch). Tím lze ve snímku označovat různé oblasti detekce a s videosnímky snímkového vyhodnocování snímků senzoru vyhodnocovat jednotlivě větší množství dopravních pruhů pomocí systému BAS. S tímto systémem lze vedle dat o dopravě odhalovat i události. Vedle odhalení události jsou k dispozici snímky, na jejichž základě lze událost potvrdit nebo přezkoumat. Snímky se hodnotí ponejvíce centrálně, tzn. vzniká velké množství údajů, které je třeba předat. Kvalita hodnocení je vlivy prostředí velmi silně ovlivňována (počasí, jas, clony, odrazy, otřesy atd.). Pro dosažení plošného zachycení události je třeba mít k dispozici velký počet kamer (vzdálenost cca 150 m). Kvalita pořizování snímků a systémů jejich vyhodnocování dosáhla v uplynulých letech velkých pokroků, takže při pečlivém nastavení zařízení pro detekci události lze docílit vysoké spolehlivosti. Cílů v kvalitě u sběru dopravních dat lze dosud jen těžko docílit. Dnes se systémů používá standardně k detekci událostí v ovládacích zařízeních tunelů nebo na volných úsecích silnic a pro detekci provozu u světelných signálních zařízení. Systémy slouží v první řadě k ovládání automatických procesů odvozených od události. Přístroje pro sběr dat ve vozidle (Floating Car Data, on board units) Pro dříve popisované systémy sběru dat je bez výjimky podmínkou silniční infrastruktura. Jako alternativa k tomu existuje shromažďování dat čistě ve vozidle. Tyto systémy shromažďují data pod názvem "Floating Car Data". V provozu předávají současně jedoucí vozidla data (např. aktuální pozici, rychlost) prostřednictvím přístrojů na palubě - on board units - do ústředny. Předávání probíhá buď průběžně, periodicky nebo podle potřeby. V ústředně se údaje ze všech takto vybavených vozidel shromáždí a vyhodnotí. Tak lze předat např. údaje o dopravním toku, případně o cestovní rychlosti na silniční síti nebo provést porovnání předpokládaného a skutečného stavu s jízdním řádem. Pro on-line sběr dat postačí vybavit větší náhodnou skupinu vozidel. Výbava do všech vozidel není nutná. Pro tento druh zjišťování dat jsou známy dále uváděné koncepce: - přístrojové systémy: to jsou přístroje, které jsou vyvinuty a do vozidel namontovány výlučně pro zjišťování dat o dopravě. Uplatnění těchto systémů pouze pro shromažďování dopravních dat je ovšem nehospodárné, protože vznikají vysoké investiční náklady jak na straně vozidla, tak u infrastruktury ústředny. Podobný přístroj byl vyvinut pro LSVA (poplatky za těžkou dopravu, odvislé od výkonu) a také zaveden, ale omezuje se pouze na vyznačení údajů potřebných pro vybrání poplatků (např. jízdního výkonu). On-line přenos těchto údajů do ústředny není prováděn, - využití stávajících přístrojů: přístroj, umístěný na vozidle k jinému účelu, lze využít a rozšířit i pro sběr a předávání dopravních dat. Takovými systémy jsou systémy pro řízení vozidlového parku, navigační systémy, ale rovněž i LSVA systémy.
6
Předpoklady pro plošné použití těchto přístrojů nejsou dnes ještě dány pro jejich nedostatečné proniknutí na trh a relativně vysoké dodatečné náklady pro vybavení, - vyhodnocování signálů z mobilních telefonů: pokud bychom dokázali vyhodnotit signály z mobilních telefonů, vezených s sebou ve vozidlech, potom by byl k dispozici dostatek údajů k posouzení dění v dopravě na silniční síti. Problematická je přitom ochrana dat a ohromné množství údajů, které by se musely vyhodnocovat. Kromě toho by bylo nutné přizpůsobit dnešní sítě mobilních telefonů. Přístroje ke sběru dat ve vozidlech jsou dnes ve Švýcarsku používány teprve sektorově (např. LSVA, určení polohy vozidla ve veřejné dopravě). Na mezinárodní úrovni byla provedena a testována řada provozních pokusů a pilotních aplikací (určení polohy vozidla s GBP nebo signály mobilních telefonů). S těmito systémy se provádí sběr dat v celé silniční síti a nejen ve vybraných profilech. Není proto třeba žádné infrastruktury na silnici. Systém umožňuje zjišťování cestovní rychlosti po úsecích a aktuální rychlost vozidla. Přitom ale nelze získat události a data pro dopravní statistiku. Vícenásobné využití přístrojů na palubě je možné. Pro dosažení dostatečné kvality (rychlé zachycení aktuální cestovní rychlosti v celé silniční síti) musí být vybaveno přístroji velké množství vozidel (pro Švýcarsko nejméně několik desítek tisíc). Přenášení velkých množství údajů s sebou nese vysoké náklady na spojení. Pro sběr dopravních dat ve vozidlech dnes ještě scházejí produkty vhodné pro sériovou výrobu. Vhodnost systémů pro sběr dat Vhodnost jednotlivých systémů pro sběr dat pro různé oblasti uplatnění lze posoudit na základě aktuální situace tak, jak ukazuje tabulka. Důvod k využití Systém pro sběr dat
Dopravní statistiky
Kontrola provozu
Vynucování
Indukční smyčky (klasické) Indukční smyčky (vztažené k trase) Radar/mikrovlny
vhodné
vhodné
podmíněně vhodné podmíněně vhodné vhodné
Laserová měření
vhodné
Piezosenzory/měření s optickými vlákny Systémy pro vyhodnocování snímků Přístroje pro sběr dat ve vozidle
vhodné málo vhodné
málo vhodné podmíněně vhodné málo vhodné málo vhodné málo vhodné velmi vhodné
podmíněně vhodné
podmíněně vhodné
málo vhodné
vhodné
Ovládání automatických procesů vhodné
On-line dopravní prognózy vhodné
vhodné
vhodné
vhodné
vhodné
vhodné
vhodné
vhodné
vhodné
vhodné
vhodné
vhodné
vhodné
podmíněně vhodné vhodné
málo vhodné podmíněně vhodné
vhodné
podmíněně vhodné
vhodné
vhodné
málo vhodné
Dopravní informace
vhodné
Název originálu: Systeme und Methoden für die Erhebung von Verkehrsdaten und für die automatische Ereigniserkennung: Was bietet der Markt? Zdroj: Strasse und Verkehr 12/2003, s. 12 - 18 Překlad: Jiří Mencl Korektura: ODIS 7
