Beschreibung
Der Datensatz umfasst LSA-Prozessdaten für vier Knoten in Hamburg und enthält in Echtzeit aktuelle Signalausprägungen. Zusätzlich werden Daten zu Detektoren wie Fahrrad, Fußgänger, Kfz- Anforderungen sowie Busmeldungen übertragen. Hinweise zur Latenz: 4 Minuten Auflistung der Knoten: - 413: An Der Verbindungsbahn / Bundesstraße - 279: Edmund-Siemers-Allee / Grindelallee - 271: Theodor-Heuß-Platz / Edmund-Siemers-Allee - 2150: Edmund-Siemers-Allee / CCH Weitere Informationen zum Echtzeitdienst: Der OGC SensorThings API konforme Echtzeitdatendienst enthält Datenströme und Positionen von Fahrspurbeziehungen an Kreuzungen mit Lichtsignalanlagen für Fahrradfahrer, Fußgänger sowie Kraftfahrzeuge im Hamburger Stadtgebiet. Wenn an der Lichtsignalanlage bereitgestellt, werden folgende Datenströme als JSON-Objekte ausgeliefert: Primärsignale, Sekundärsignale, Hilfssignale, Akustiksignale, KFZ-Signalanforderungen, Fahrradfahrersignalanforderungen, Fußgängersignalanforderungen, Akustiksignalanforderung, ÖPNV-Voranmeldung, ÖPNV-Anmeldung, ÖPNV-Abmeldung, Signalstaus und Wellensekunde. In der OGC SensorThings API sind die Informationen zu den Fahrspurbeziehungen in der Entität Thing hinterlegt. Für die oben aufgelisteten Datenströme, die an einem konkreten Thing verfügbar sind, wird ein Eintrag in der Entität Datastreams erstellt der das entsprechende Thing referenziert. Alle Zeitangaben sind in der koordinierten Weltzeit (UTC) angegeben. In der Entität Datastreams gibt es im JSON-Objekt unter dem "key" "properties" weitere "key-value-Paare". In Anlehnung an die Service- und Layerstruktur im GIS haben wir Service und Layer als zusätzliche "key-value-Paare" unter dem JSON-Objekt properties eingeführt. Hier ein Beispiel: { "properties":{ "serviceName": "HH_STA_traffic_lights", "layerName": "primay_signal", "key":"value"} } Mögliche values für “layerName”: * primay_signal (Primärsignal), * secondary_signal (Sekundärsignal), * auxiliary_signal (Hilfssignal), * acoustic_signal (Akustiksignal), * detector_car (KFZ-Signalanforderung), * detector_cyclist (Fahrradfahrersignalanforderung), * detector_pedestrian (Fußgängersignalanforderung), * detector_acoustic_traffic_request (Akustiksignalanforderung), * bus_pre_request_point (ÖPNV-Voranmeldung), * bus_request_point (ÖPNV-Anmeldung), * bus_checkout (ÖPNV-Abmeldung), * signal_program (Signalprogrammstatus), * cycle_second (Wellensekunde) Mit Hilfe dieser "key-value-Paare" können dann Filter für die REST-Anfrage definiert werden, bspw. https://iot.hamburg.de/v1.0/Datastreams?$filter=properties/serviceName eq 'HH_STA_traffic_lights' and properties/layerName eq 'primary_signal' Die Echtzeitdaten kann man auch über einen MQTT-Broker erhalten. Die dafür notwendigen IDs können über eine REST-Anfrage bezogen werden und dann für das Abonnement auf einen Datastream verwendet werden: MQTT-Broker: iot.hamburg.de Topic: v1.0/Datastreams({id})/Observations