Meetgegevens van het hoofdwegennet worden steeds breder ingezet voor allerlei online en offline toepassingen. Hierdoor worden steeds hogere eisen gesteld aan de kwaliteit van de huidge informatieketen voor verkeersinformatie. Om aan de hoogste kwaliteitseisen te kunnen voldoen, wordt in het zogenoemde Da Vinci-project de kwaliteit van de informatieketen doorgelicht en mogelijke fouten met hun oorzaak opgespoord.
Inleiding[]
Het Da Vinci-project is het belangrijkste project van dit moment in het kader van kwaliteitsmonitoring van verkeersgegegevens en wordt uitgevoerd door de Data en ICT Dienst van Rijkswaterstaat (voorheen AVV). In het project wordt een inschatting gemaakt van de kwaliteit van de diverse onderdelen van de informatieketen. Deze keten is oorspronkelijk opgezet voor het online verwerken van informatie, waaraan in het algemeen geen hoge kwaliteitseisen werden gesteld. Systemen ontberen dan ook de mogelijkheid om de kwaliteit te meten en te verbeteren. Nu data óók wordt gebruikt voor bijvoorbeeld historische analyses en ondersteuning van dynamisch verkeersmanagement, is kwaliteit wél een item.
Informatieketen[]
De huidige informatieketen voor verkeersinformatie op het hoofdwegennet ziet er als volgt uit:
In elk onderdeel van deze keten kunnen fouten optreden. Dit begint al bij de Monica-meetgegevens: hier vallen af en toe lussen op een bepaalde locatie uit en soms werkt het hele systeem niet. Wanneer deze 'gaten' beperkt blijven in tijd en ruimte, kan dit online door Monibas worden opgevangen. Monibas berekent een lopend gemiddelde over de bekende data (bij een lopend gemiddelde wordt ieder data punt in een tijdserie vervangen door het gemiddelde van de omliggende datapunten; hiermeer worden oneffenheden uit de serie gefilterd). Monibas kan ook delen van foutieve data van Monica opvangen. Onder online omstandigheden kan Monibas echter geen complexe fouten detecteren en opvangen. Deze fouten blijven dan in de hele informatieketen zitten. Denk bij dergelijke fouten aan lussen die continu 225 km/u als gemiddelde snelheid doorgeven. Een andere mogelijke fout is een verkeerd ingestelde ID-code van een lus, waardoor die niet goed door het systeem wordt herkend. Ook zijn er onderstations die steeds melden dat de aangesloten lussen correct functioneren, terwijl de lussen continu geen passages en snelheid=0 km/u meten. Het aantal mogelijke fouten in het hele informatieketen kan dus zeer groot zijn.
Op dit moment is er geen structurele kwaliteitsmonitoring van het systeem. Het is in de meeste gevallen niet mogelijk om direct te controleren of de reistijden van TREFI overeenkomen met de reistijden die in de praktijk worden gerealiseerd. De enige kennis die op dit moment bestaat, is dat van de lusdata enkele procenten fout is. Over de gevolgen hiervan en de fouten in de rest van de keten is niets bekend. Dit was een belangrijke reden om het Da Vinci-project op te zetten. Daarnaast worden ook projecten gestart om de TREFI-reistijden te vergelijken met reistijdinformatie van andere bronnen, bijvoorbeeld cameraherkenningsystemen en floating car data.
Fouten opsporen[]
Het Da Vinci-project onderzoekt fouten in de hele keten. De focus ligt op fouten in software en configuratie. Niet alleen ontstaan hier regelmatig fouten, bovendien is dit type fout het makkelijkst op te lossen. De fouten komen automatisch aan het licht door algoritmes die abnormale waarden detecteren. Dit betekent dat op een locatie wordt gekeken of de meting over verloop van tijd hetzelfde gedrag vertoont. Ook wordt op ieder moment gecontroleerd of de informatie ruimtelijk consistent is. Voor dit laatste vergelijkt het algoritme de metingen van één locatie met die van naastgelegen locaties. Op basis van het behoud van voertuigen kan hiermee worden bepaald of een meetlocatie de juiste gegevens levert. De validatie van algoritmes wordt verder verbeterd door deze te koppelen met externe informatie, om afwijkingen als gevolg van incidenten, wegwerkzaamheden, evenementen en extreme weeromstandigheden te onderscheiden van daadwerkelijk fouten in de informatieketen.
In eerste instantie worden in het Da Vinci-project alleen de grove fouten geïnventariseerd en behandeld. In een later stadium kunnen ook kleinere fouten worden aangepakt.
Verantwoording De informatie in dit artikel is gebaseerd om een interview met de heer Chan, projectleider van het da Vinci project.