Ausblick_Vorschlaege.tex

\section{Vorschläge}
Das Endergebnis dieser Arbeit ist ein funktionsfähiger Prototyp, der zeitliche Abstände von Fahrzeuge in Minuten ermitteln kann und diese auf einer Übersichtsgrafik oder GoogleMaps Ansicht darstellt. Jedoch läuft die Anwendung nicht zu 100\% fehlerfrei. Beim Testen kam es immer wieder vor, dass, so vermuten wir, einzelne Fahrzeuge von der Route abkamen und so für kurze Zeit die Abschätzung des Abstandes falsch angezeigt wurde. Das heißt, es wurde kein Punkt auf der Route gefunden, der den Koordinaten eines Fahrzeuges am nächsten ist.

Verbessern könnte man die Darstellung des vorausfahrenden (Vorgänger) und nachfolgenden (Nachfolger) Fahrzeuges, die aus Übersichtsgründen farblich voneinander getrennt sind. Beispielsweise wäre eine farbliche Veränderung der Bus-Icons möglich, sobald sich ein Fahrzeug entweder zu schnell nähert oder zu weit entfernt ist. Parallel dazu wäre eine Warnung oder ein kleiner Dialog hilfreich, um mit dem Fahrer zu kommunizieren und wenn nötig, ihn anzuweisen zu warten. Falls es keinen Vorgänger oder Nachfolger gibt, sollte sich die Anzeige so verändern, dass die entsprechenden Bus-Icons ausgeblendet werden. 
Des Weiteren wäre eine Übersicht mit Informationen, die beispielsweise angeben kann, wann das Fahrzeug seine nächste Haltestelle bzw. das Ende der Strecke erreicht, von Vorteil.
Nicht berücksichtigt sind unvorhersehbare Änderungen des Fahrtverlaufes durch einen Unfall oder ähnliches. Die App könnte eine alternative Route vorschlagen und entsprechend die zeitlichen Abstände anpassen.


\section{Ausblick}
Diese Arbeit beschränkt sich darauf, zeitliche Abstände von Fahrzeugen zu messen, die in einem bestimmten Intervall auf einer vordefinierten Strecke fahren. Dieser Abstand wurde mithilfe von Referenzdaten ermittelt, die vorab gemessen wurden. Leider war die Verwendung der von der BVG schon ermittelten Daten nicht möglich. Es wurde zwar eine Kooperation angeboten, jedoch gab es kleinere Komplikationen mit der Einbindung der Datenbank, die erstmals nur einen "`Dump'' von 50 Datensätzen umfasste, die aus unsortierten und zufällig ausgewählten Daten bestand. Ein zeitnaher Zugang zur kompletten Datenbank war nicht abzusehen und die eher unglücklich formulierte Datenbankdokumentation machte eine Verwendung sehr schwierig. So wurde entschieden, auf OSM Daten sowie eigene Daten zurück zu greifen. Dabei wird die Anzeige der Abstände umso genauer, je mehr Referenzdaten gesammelt werden. Bei einer bestimmten Menge von Daten könnten für die Berechnung der Zeitabstände bestimmte Messfahrten größer gewichtet werden, um ein genaueres Ergebnis zu erhalten. Durch die hohe Genauigkeit, die sich immer weiter steigert, wird die Schaltzentrale entlastet und Koordination des Personals und Einsatz der Fahrzeuge deutlich verbessert und effektiver.

Es ist in der Zukunft denkbar, dieses System auf BVG-Daten anzupassen, dafür ist jedoch eine enge Kooperation notwendig. Das aktuelle System ist hingegen von jeglichen Unternehmen unabhängig.

Darüber hinaus könnten bei einer Erweiterung des Systems die Anzeigen an Haltestellen, die den Fahrgast über Wartezeiten informiert, deutlich genauer und weniger fehleranfällig werden. 

Ein anderer Ansatz, der als Anregung dieser Arbeit diente, kam von Matthias Andres, der in seiner Masterarbeit  (vgl.: \cite{master}) Algorithmen beschreibt, mit denen man den Fahrtverlauf vorhersagen kann. Somit könnte man nur anhand der Geodaten der Fahrzeuge prognostizieren, wie viel Zeit sie bis zu ihrer nächsten Haltestelle benötigen oder wann das Ende der Fahrt erreicht ist. Kombiniert man beide Verfahren, ist man in der Lage, Fahrzeuge via Algorithmus autonom zu steuern. 
Dies wäre gerade im öffentlichen Personennahverkehr sehr hilfreich, da Busse so koordiniert werden könnten, dass gewährleistet wird, dass in einem bestimmten Zeitintervall eine vorgegebene Anzahl an Bussen eine Haltestelle passieren.
Zusammengefasst lässt sich sagen, dass eine gute Grundlage geschaffen wurde, Bus-bunching früh zu erkennen und präventive Maßnahmen einzuleiten.