Realdatatestresultat från en icke-linjär trafikskattare i realtid presenteras med särskilt fokus på dess adaptiva egenskaper. Det allmänna förhållningssättet till den adaptiva uppskattningen i realtid av fullständigt trafiktillstånd i motorvägssträckor eller nätverk bygger på stokastisk icke-linjära makroskopiska trafikflödesmodellering och utökad Kalman-filtrering. En viktig innovativ aspekt av estimatorn är den gemensamma uppskattningen i realtid av trafikflödesvariabler (flöden, medelhastigheter och densiteter) och några viktiga modellparametrar (fri hastighet, kritisk densitet och kapacitet), vilket leder till fyra viktiga egenskaper hos trafiktillståndsestimatorn: i) undvikande av tidigare modellkalibrering; ii) automatisk anpassning till förändrade yttre förhållanden (t.ex. väder- och ljusförhållanden, trafiksammansättning, kontrollåtgärder, iii) möjliggörande av tillbudslarm, iv) möjliggörande av detektorfellarm. Syftet med det rapporterade testet av verkliga data är först att demonstrera funktionen (i) genom att undersöka vissa grundläggande egenskaper hos estimatorn och, för det andra, att undersöka vissa adaptiva egenskaper hos estimatorn som möjliggör funktioner (ii)-iv). De uppnådda testresultaten är tämligen tillfredsställande och lovande för ytterligare arbete och fälttillämpningar.
De adaptiva egenskaperna hos trafiktillståndsskattaren (prestandan för on-line modellkalibrering, automatisk anpassning till yttre förhållanden och möjliggörande av incidentlarm) utvärderas ytterligare i REF.
An adaptive freeway traffic state estimator
{'venue': 'Autom.', 'journal': 'Autom.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}