Method for computer-based prediction of driving duration of motor car on route from route segments, involves determining cumulated probability distribution, and determining speed criteria from preset probability values of distribution

• Main Authors: KOLLER-MATSCHKE, IRINA, LANGE, TIM, KATES, RONALD, PARASCHOUDIS, VASSILIOS
• Format: Patent
• Language: English; German
• Published: 28.06.2012
• Subjects: GYROSCOPIC INSTRUMENTS; MEASURING; MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; NAVIGATION; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY; PHYSICS; SIGNALLING; SURVEYING; TESTING; TRAFFIC CONTROL SYSTEMS

The method involves determining one of two probability distributions for values of a traffic condition parameter, and correcting the probability distribution with speed criteria (v1-v4) and quality criteria (M1-M4) of information sources (IQ1-IQ4). A third probability distribution for values of a parameter from the two probability distributions such that driving time on a route segment is derived. A cumulated probability distribution is determined from the third probability distribution. The speed criteria are determined from preset probability values of the cumulated probability distribution. An independent claim is also included for a device for computer-based prediction of driving duration of a vehicle on a route from route segments. Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur rechnergestützten Prognose der Fahrtdauer eines Fahrzeugs auf einer Route aus einem oder mehreren Routensegmenten. In dem erfindungsgemäßen Verfahren wird für ein jeweiliges Routensegment aus mehreren Informationsquellen (IQ1, IQ2, IQ3, IQ4) jeweils ein geschätztes Geschwindigkeitsmaß (v1, v2, v3, v4) des Fahrzeugs auf dem jeweiligen Routensegment sowie ein Gütemaß (M1, M2, M3, M4), das die Qualität der Schätzung des Geschwindigkeitsmaßes (v1, v2, v3, v4) beschreibt, ausgelesen oder ermittelt. Anschließend wird eine erste Wahrscheinlichkeitsverteilung (F) für die Werte einer Größe (u) vorgegeben, aus welcher die Fahrtzeit auf dem jeweiligen Routensegment hervorgeht, wobei die erste Wahrscheinlichkeitsverteilung (F) zumindest einen Verkehrszustandsparameter (B) zur Charakterisierung des Verkehrszustands auf dem jeweiligen Routensegment enthält. Iterativ wird ferner eine zweite Wahrscheinlichkeitsverteilung (P(B)) für die Werte des zumindest einen Verkehrszustandsparameters (B) ermittelt, wobei in jedem Iterationsschritt eine Informationsquelle (IQ1, IQ2, IQ3, IQ4) hinzugenommen wird, mit deren Geschwindigkeitsmaß (v1, v2, v3, v4) und Gütemaß (M1, M2, M3, M4) eine im letzten Iterationsschritt ermittelte zweite Wahrscheinlichkeitsverteilung (P(B)) korrigiert wird. Aus der ersten und zweiten Wahrscheinlichkeitsverteilung (F, P(B)) wird dann eine dritte Wahrscheinlichkeitsverteilung (Ppost) für Werte einer Größe (u) ermittelt, aus welcher die Fahrtzeit auf dem jeweiligen Routensegment hervorgeht. Schließlich wird aus der dritten Wahrscheinlichkeitsverteilung eine kumulierte Wahrscheinlichkeitsverteilung (Pcum) ermittelt und für einen oder mehrere vorgegebene Wahrscheinlichkeitswerte (P1, P2, P3) der kumulierten Wahrscheinlichkeitsverteilung (Pcum) jeweils ein dem jeweiligen vorgegebenen Wahrscheinlichkeitswert (P1, P2, P3) entsprechendes Geschwindigkeitsmaß bestimmt.