Fazit: warum Perimeter Control in Baden nicht funktioniert Die Resultate weisen darauf hin, dass Perimeter Cont- rol mit dem gezeigten Aufbau in Baden nicht funktio- nieren kann. Dies liegt daran, dass die Staus im PN nicht gleichmässig verteilt sind, sondern sich auf die Zulaufstrecken der wichtigsten Knoten konzentrieren. Sehr grosse andere Gebiete erfahren so gut wie keine Stausituationen. Dieser Sachverhalt wider spricht einer Grundvoraussetzung für Perimeter Control. Dies ist in Abbildung 8 gezeigt: Die Strecken mit Rückstaus (in Blau) sind ungleichmässig übers Strassennetz ver- teilt, und auf den allermeisten überlasteten Strecken ist in Wahrheit nur eine Fahrtrichtung (in Richtung Zentrum) überlastet. Anders gesagt werden Fahrzeuge, die über Strecken mit Stausituationen (im PN) verkehren, «zu Recht» durch Perimeter Control aufgehalten. Fahrzeuge, die jedoch über staufreie Strecken (im PN) verkeh- ren möchten, werden an den Dosierstellen unnötig aufgehalten, da sie nicht zum Stau im PN beitragen. Gut funktionierendes Perimeter Control hält also nur Fahrzeuge an den Dosierstellen auf, die zum Stau im PN beitragen. Städte mit anderem Strassenlayout wie zum Beispiel Städte mit Grundrissen im Schachbrettmuster (z.B. in den USA), in denen die Staus gleichmässiger verteilt sind, liefern wesentlich günstigere Voraussetzungen für Perimeter Control. Im Falle von Baden aber sind die Zeitgewinne durch Perimeter Control derjenigen Fahrzeuge, die auf überlasteten Strecken verkehren, kleiner als die Zeitverluste derjenigen Fahrzeuge, die auf unterlasteten Strecken im PN verkehren und an den Dosierstellen unnötig aufgehalten werden. Ausblick und weiteres Vorgehen Eine mögliche Fortsetzung dieser Arbeit könnte in zwei Richtungen verlaufen: der Einsatz von Cluste- ring-Algorithmen oder von dynamischer Verkehrs- umlegung (DTA, dynamic traffic assignment). Clustering-Algorithmen könnten eingesetzt werden, um das PN in kleinere Teilregionen zu unterteilen. Innerhalb dieser Teilregionen wären die Rückstaus dann gleichmässig verteilt. In dieser Situation wird es aber notwendig, zusätzlich auch die Verkehrs- flüsse zwischen den Teilregionen zu kontrollieren (sogenanntes «multi-region perimeter control»). Dies macht eine Simulation und eine Implementierung in der Praxis um einiges komplizierter als beim hier vorgestellten «single-region perimeter control». In der verwendeten Simulation sind die Fahrzeug- routen statisch und unabhängig von Stausituationen. DTA würde dazu führen, dass sich die Verkehrs- ströme teilweise auf Strassen verschieben würden, die heute sehr wenig Verkehr aufweisen. So wäre der Stau gleichmässiger verteilt und Perimeter Control würde besser funktionieren. Ob mehr Verkehr auf Gemeinde- oder Quartierstrassen jedoch erwünscht und sinnvoll ist, ist natürlich höchst fraglich. Es wurde in dieser Arbeit auch gezeigt, dass zwi- schen der Rückstaulänge an den Dosierstellen und dem Verkehrsfluss innerhalb des PN immer eine Abwägung stattfinden muss. In Baden sind die Stau- räume an den Dosierstellen zu kurz, um ein striktes Perimeter Control betreiben zu können. Quellen – Aboudolas, K. & Geroliminis, N., 2013. Perimeter and boundary flow control in multi-reservoir heterogeneous networks. Transportation Research Part B, Volume 55, pp. 265–281. – Geroliminis, N. & Daganzo, C. F., 2007. Macroscopic modeling of traffic in cities. Washington DC, 86th Annual Meeting Transportation Research Board. – Geroliminis, N. & Sun, J., 2011. Properties of a well-defined macroscopic fundamental diagram for urban traffic. Transportation Research Part B, 45(3), pp. 605–617. – Haddad, J. & Shraiber, A., 2014. Robust perimeter control design for an urban region. Transportation Research Part B, Volume 68, pp. 315–332. – Keyvan-Ekbatani, M., Kouvelas, A. & Papamichail, I., 2012. Exploiting the fundamental diagram of urban networks for feedback-based gating. Transportation Research Part B, 46(10), pp. 1393–1403. – Keyvan-Ekbatani, M., Papageorgiou, M. & Knoop, V., 2015. Controller Design for Gating Traffic Control in Presence of Time-Delay in Urban Road Networks. Kobe, 21st International Symposium on Transportation and Traffic Theory. – Keyvan-Ekbatani, M. et al., 2016. Queuing Under Perimeter Control: Analysis and Control Strategy. Rio de Janeiro, 19th International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC). – University of Michigan, 2019. Introduction: PID Controller Design. [Online] Available at: http://ctms.engin.umich.edu/CTMS/index.php?example= Introduction§ion=ControlPID [Accessed 22 November 2019]. 33