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In diesem Beitrag wird das Problem der Zustandsschätzung im Autobahnverkehr auf der Basis von gemischten Messdaten untersucht. Mit Hilfe eines schaltenden Kalman-Filters werden sowohl quasi-kontinuierliche Sensormessungen als auch unregelmässig eintreffende Informationen über Einzelfahrzeuggeschwindigkeiten (Floating Car Data) für die Schätzung des aktuellen Verkehrszustandes verarbeitet. Durch den schaltenden Charakter des Systems wird eine Stabilitäts- und Konvergenzanalyse notwendig. Diese zeigt, dass die Verwendung eines schaltenden Optimalfilters zu einem nicht divergenten Schätzfehler mit minimaler und beschränkter Varianz führt, während ein schaltendes stationäres Filter ein instabiles Schätzsystem zur Folge haben kann. Der Beitrag illustriert die Ergebnisse anhand von realen Autobahnmessdaten.

Zustandsschätzung im Autobahnverkehr mit Einzelfahrzeuginformationen (State Estimation in Freeway Traffic with Floating Car Data)