Die Verkehrsbeeinflussung auf Autobahnen erfolgt mittels proaktiver und reaktiver Maßnahmen, die z.B. über Streckenbeeinflussungsanlagen (SBA) umgesetzt werden können. Die Grundlage hierfür bilden die Messdaten der lokalen Verkehrsdatenerfassung (VDE), die derzeit an Messquerschnitten (MQ) erfolgt, in der Regel in Abständen von 1,5 bis 2,5 km. Allgemein profitiert die Erkennung von Verkehrssituationen davon, je besser die räumlich-zeitliche Datengrundlage ist, da z. B. Verkehrsdichtewellen hochgenau identifiziert und ihre Verläufe beobachtet werden können. Derzeit kommen hauptsächlich reaktive Maßnahmen zur Anwendung, da räumlich-zeitlich hochaufgelöste Daten, die für eine möglichst gute Verkehrs(zustands)prognose benötigt werden, noch nicht bzw. nicht flächendeckend und mit ausreichender Qualität vorliegen und somit auch wenige Erfahrungen mit einer solchen Datengrundlage bestehen. Für proaktive Maßnahmen werden häufig kurzfristige bis mittelfristige Verkehrszustandsprognosen bemüht. Diese Voraussagen könnten durch räumlich-zeitlich detailliertere Daten verbessert werden. Um weitere Erkenntnisse zu einer solchen Datenerfassung mit hohem Detaillierungsgrad zu generieren, wurde in diesem Forschungsvorhaben ein Erhebungskonzept erarbeitet, mit dem Daten in entsprechenden Detaillierungsgrad erfasst werden können und welches für spezifische Einsatzmöglichkeiten robust, ausreichend genau und wirtschaftlich ist, um es vor allem für SBA-Optimierungen einzusetzen. Das Konzept wurde an ausgewählten Untersuchungsstrecken (je ein Streckenabschnitt mit und ohne SBA) getestet. Mit dieser Datengrundlage wurde eine Methodik entworfen, mittels der die Wirksamkeit von SBA bewertet werden kann. Als weiteres Ergebnis dieser Untersuchung werden Empfehlungen für den Einsatz der verschiedenen, untersuchten Erhebungsmethoden (für Offline-Analysen der SBA-Wirksamkeit und einen Online-Einsatz) gegeben sowie ein Ausblick, wie diese Daten zukünftig genutzt werden könnten. Das entwickelte Erhebungskonzept wurde an einem Streckenabschnitt auf der A44 zwischen der AS Unna-Ost und dem AK Werl umgesetzt. Merkmale dieser Referenzstrecke sind eine Länge des Streckenabschnitts zwischen zwei aufeinanderfolgenden Anschlussstellen von bis ca. 13 km, ein MQ-Abstand im Bestand von ca. 1,5 km, ein Querschnitt mit durchgehend zwei Fahrstreifen und Aggregationsintervalle der lokalen Messdaten in der Verkehrsrechnerzentrale von einer Minute. In der Untersuchung wurde die lokale Verkehrsdatenerfassung der SBA für 14 Tage durch Seitenradar-Detektoren (SRD) so ergänzt, dass je Fahrtrichtung auf 2,5 km eine Verdichtung der lokalen Verkehrsdatenerfassung auf MQ-Abstände von 250 m vorlag. Des Weiteren wurden an zwei Tagen im selben Zeitraum für jeweils ca. drei Stunden Kameras mit Automatic Number Plate Recognition- (ANPR-) Technik zur Reisezeitmessung über Kennzeichenanalyse an zwei Querschnitten mit ca. einem Kilometer Abstand installiert sowie für den gesamten Zeitraum und Streckenabschnitt hochaufgelöste Floating Car Data (FCD) zugekauft. Für einen Teilabschnitt von ca. 1,5 km Länge wurden im gleichen Zeitraum wie die ANPR-Systeme mit Drohnen an vier Standorten gleichzeitig und mit überlappenden Sichtbereichen Luftbildaufnahmen vom Verkehr gemacht. Die so erhobenen Daten liegen je Erhebungsmethode in jeweils spezifischer Kombination räumlich-zeitlicher Diskretisierung vor. Für eine integrierte Analyse wurden die Daten in eine Datenbank überführt und in ein einheitliches räumlich-zeitliches Raster aufbereitet. Hierfür wurde der gesamte Streckenabschnitt in Segmente mit einer Länge von 250 m bei Zeitschritten von 10 s aufgeteilt, die wiederum in Subsegmente von 25 m Länge und 1 s unterteilt waren. Die Datenauswertungen ergaben: •Mit einer Verdichtung der lokalen VDE durch SRD können hochwertige lokale Geschwindigkeitsinformationen gesammelt werden. Auch die Verkehrsmengendetektion gelingt an zweistreifigen Richtungsfahrbahnen recht zuverlässig, bedarf aber gewisser Maßnahmen zur Qualitätssicherung. Der Einsatz von SRD ist sowohl für den Online-als auch für den Offline-Betrieb geeignet. Aus wirtschaftlichen Gründen ist die Anzahl der Geräte und somit auch der Erfassungsbereich bzw. der Verdichtungsgrad anwendungsbezogenen Begrenzungen unterworfen. •Reisezeiten aus ANPR weisen eine sehr hohe Güte auf. Das gilt prinzipbedingt auch für größere Abstände zwischen zwei ANPR-Querschnitten, die jedoch Einbußen hinsichtlich räumlicher Auflösung und größere zeitliche Latenzen nach sich ziehen. Letztgenannter Punkt ist insbesondere bei Online-Anwendungen zu beachten. Reisezeiten aus ANPR als Ergänzung zur lokalen Verkehrsdatenerfassung sind daher sowohl für den Offline- als auch für den Online-Einsatz wertvoll. •Hochaufgelöste (Basis Einzelfahrzeuge) FCD bilden Verkehrsabläufe und -zustände auf Basis von Geschwindigkeitsdaten im Streckenverlauf ab. Obwohl FCD nur für eine kleine Teilmenge des Verkehrs vorliegen, konnte in dieser Untersuchung beobachtet werden, dass diese Teilmenge bereits ausreicht, um räumlich-zeitlich sehr detaillierte Informationen zum Verkehrszustand zu gewinnen, insbesondere im räumlich-zeitlichen Umfeld um verkehrliche Störungsereignisse. Die Kopplung dieser Daten mit lokalen Verkehrsdaten ermöglicht die Schätzung von über das Fahrzeugkollektiv summierter Reisezeiten. FCD als Ergänzung zur lokalen Verkehrsdatenerfassung sind somit sowohl für den Offline- als auch für den Online-Einsatz wertvoll. •Die Daten aus den mit Drohnen aufgenommenen Luftbildern zeigen eine besonders gute räumlich-zeitliche Auflösung der Verkehrskenngrößen für das gesamte Verkehrskollektiv. Durch den großen Organisations- und Personalaufwand ist der Einsatz von Drohnen jedoch nur auf einen sehr eingeschränkten Strecken- (max. 3 km) sowie Zeitbereich (max. 3 Stunden) und auch lediglich für Offline-Anwendungen zu empfehlen, wenn detaillierte Erkenntnisse zum beobachteten Engpass gewonnen werden sollen. Das hier entwickelte Erhebungskonzept bzw. einzelne der vorgestellten Erhebungsmethoden eignen sich grundsätzlich auch für die Anwendung auf anderen Strecken. Für jede Erhebungsmethode sind die spezifischen Randbedingungen für den vorliegenden Einsatzzweck zu prüfen und die tatsächliche Wirtschaftlichkeit der Maßnahme zu prüfen.