Traffic Congestion Estimation of Urban Area based on Floating Car Data

Prometno zagušenje jedan je od najvidljivijih učinaka prometa na stanovništvo, okoliš i gospodarstvo. Prometno zagušenje utječe na stvaranje stresa kod stanovništva, zagađuje okoliš povećanim ispuštanjem štetnih plinova i na kašnjenja koja ekonomski utječu na gospodarstvo. Kako bi se zagušenje estimiralo koriste se razni parametri poput brzine vozila, zasićenosti prometnog toka, vrijeme putovanja i ostali. Kvalitetnim prometnim podacima postižu se i kvalitetne procjene prometnog zagušenja, čime se otvaraju mogućnosti smanjivanja ili uklanjanja prometnog zagušenja. U ovom radu opisano je i primijenjeno estimiranje zagušenja temeljeno na FCD podacima. FCD podaci prikupljani su s flotom vozila koja se kretala u razdoblju od godine dana na području grada Deutschlandsberga. Kao pokazatelji zagušenja u ovom radu korišteni su indeks smanjenja brzine i pokazatelj low-speed proportion koji uspoređuje omjer vremena putovanja pri malim brzinama i ukupnog vremena putovanja. Pokazatelji su prikazani u 24-satnom intervalu pomoću grafova i napravljena je usporedba prometnog zagušenja između dva pokazatelja.Traffic congestion is one of the most visible traffic effects on the population, environment and economy. Traffic congestion influences stress level of the population and pollutes the environment by increased air pollution (pollutant emissions), while the traffic delays affect the economy. Various parameters, such as vehicle speed, traffic flow saturation, travelling time and others, are used to estimate congestion. High quality traffic data enables high quality traffic congestion estimates which can help reduce or eliminate traffic congestion. This thesis describes and applies congestion estimations based on Floating Car Data. The FCD was collected from a fleet of vehicles during a period of one year in the city of Deutschlandsberg. As indicators of congestion, this thesis uses the speed reduction index and the low-speed proportion index which compares the ratio of traveling time at low-speeds to total travel time. These indicators were presented using graphs that are showing 24-hour intervals. The comparison of traffic congestion estimation between these two indicators is also described