Mit existierenden Daten Verkehrsinformationen verbessern
Mit der steigenden Anzahl privater und kommerzieller Fahrzeuge in den Stadtgebieten bekommen verlässliche Verkehrsinformationen eine immer wichtigere Bedeutung. Konventionelle Verkehrsdatenerfassungssysteme verursachen hohe Kosten, was Infrastruktur, Wartung und Kommunikation betrifft. Mit der wachsenden Anzahl von Fahrzeugen, die mit einem Globalen Positionsbestimmungssystem (Global Positioning System, GPS) ausgestattet sind, gibt es jedoch auch eine große Menge nützlicher Daten, die bereits potentiell zur Verfügung stehen. "Creating a data mart for floating car data", das TRACK AND TRADE-Projekt, nahm sich die Ausnutzung dieser "Floating Car Data" (FCD) vor, um etliche bekannte Probleme zu lösen, die bei der Generierung von Verkehrsinhalten entstehen. Die EU-finanzierte Initiative sollte einen Datenmarkt für FCD - Fahrzeugbewegungsdaten - entwickeln, der das Sammeln und Zusammenführen von Daten möglichst vieler Datenlieferanten gestattet - und diese "schlummernde" Ressource als Grundlage für bessere Verkehrsinformationsdienste ausnutzen. Diese Daten können dann mittels eines ganzen Spektrums technischer Hilfsmittel genutzt werden. Zu den wichtigsten technologischen Innovationen zählt die "Reisezeitdarstellungstechnologie" (Travel-Time Derivation Technology). Hier wird durch eine einfache Sammlung von FCD aus verschiedenen Ressourcen, vor allem von Datenquellen wie Taxiflotten, die Genauigkeit und die Darstellung der Reisezeit verbessert. Der erste Schritt des Projekte war eine umfassende Bestandsaufnahme existierender Datenformate und Standards auf diesem Gebiet, woraus das Projektteam ein auf XML basierendes Datenmodell erstellte. Die Forscher entwickelten dann einen flexiblen Datenerfassungsrahmen auf Basis von Webdiensten, was den Prozess des Verbindens neuer Datenquellen mit dem Datenmarkt vereinfachte. Ein Mediations-Framework ermöglicht die Abbildung jeglicher Art von Datenquelle im Datenmodell. Das Team erstellte ein Software-Framework, das einen Kartenanpassungsalgorithmus einsetzt, um die FCD in Bezug zu einem Straßennetz zu setzen und dann Reisezeiten berechnen zu können. Aufgrund der riesigen Mengen an einbezogenen Informationen hatte das Datenmanagement entscheidende Bedeutung. Das Projekt definierte ein Datenlager-Schema, das das Zusammenrechnen älterer Reisezeiten gestattet, um zukünftige Schätzungen bereitzustellen. Es konnten Datenstrukturen entwickelt werden, die ausreichend leistungsfähig sind, um FCD-Echtzeitdatenströme zu puffern. Für die verschiedenen Nutzerebenen wurden zwei Grafikschnittstellen erstellt - eine webbasierte Lösung, die über eine quelloffene Software läuft, und eine leistungsfähigere proprietäre Lösung. Die Verwertung der Ergebnisse hatte für die Projektpartner erste Priorität, zu denen kleine und mittlere Unternehmen (KMU) sowie Forschungseinrichtungen aus mehreren europäischen Ländern gehörten. Die Partner implementierten und testeten fünf Produkte auf Mehrwertdienstbasis. Die intensive Zusammenarbeit wurde seit dem Ende des Projekts weiter fortgesetzt.
