Forscher haben mithilfe von Drohnenstaffeln den Stadtverkehr mit bisher unerreichter Präzision und Genauigkeit gemessen. Mithilfe von Algorithmen werden dann Stauquellen identifiziert und Lösungen zur Linderung von Verkehrsproblemen empfohlen.
In Zeiten von Big Data, Kameras entlang der Fahrbahnen, Smartphones in jeder Tasche, Bluetooth- und RFID-Verbindungen träumen Experten davon, den Verkehr besser vorhersagen und kontrollieren zu können. Doch während die heutigen Werkzeuge zwar das Symptom aufdecken, versagen sie bei der Suche nach der eigentlichen Ursache, geschweige denn bei deren Behebung. Forscher der EPFL haben ein Überwachungsinstrument entwickelt, das das Problem mithilfe von Drohnen überwindet. Sie bieten eine hervorragende Sicht, decken viel größere Netzwerke ab und sind dabei relativ erschwinglich. Darüber hinaus bieten sie eine höhere Genauigkeit als GPS und eliminieren die Verhaltensverzerrungen, die auftreten, wenn Menschen wissen, dass sie beobachtet werden. Und wir setzen Drohnen so ein, dass die Identität der Menschen geschützt ist", fasst Manos Barmpounakis, Postdoktorand am Labor für urbane Transportsysteme (LUTS) der EPFL, zusammen.
Mithilfe der riesigen Menge an Verkehrsdaten, die von Fluggeräten gesammelt werden, haben Professor Nikolas Geroliminis, Leiter des LUTS, und sein Team eine Methode entwickelt, die Algorithmen verwendet, um die Quellen von Verkehrsstaus zu identifizieren und so Empfehlungen zur Abschwächung der komplexen Probleme des multimodalen Verkehrs zu geben. Das LUTS hat die Gültigkeit seiner Methode in einer Reihe von Pionierversuchen in Athen getestet.nes in den Jahren 2018 und 2019 und erprobte sie im vergangenen Sommer zur Überwachung und Bewertung der Parkzonen im Hafen von Pully.
Mitte Mai 2022 wurde in Nairobi, Kenia, der viertgrößten überlasteten Stadt der Welt, ein weiteres Experiment (wahrscheinlich das bislang größte in einem städtischen Umfeld) durchgeführt. Gleichzeitig erhielt das Labor ein Innosuisse-Stipendium, um weitere Experimente durchzuführen und seine Technologie mit dem Namen CityDronics zu einer marktfähigen Lösung durch ein in der Schweiz ansässiges Start-up-Unternehmen voranzutreiben. Sie wird die erste sein, die Drohnen erfolgreich in die städtische Mobilität einbindet. Unser Ziel ist es nicht, den Verkehr zu überwachen, sondern die Ursachen für Staus zu finden und evidenzbasierte Lösungen anzubieten", versichert der Postdoktorand.
Die vom LUTS entwickelte Methode stellt sich einer dreifachen technischen Herausforderung. Erstens, das Experiment mit den Drohnen zu entwerfen, d. h. die richtige Anzahl an Drohnen zu definieren, die benötigt werden, o fliegen, wie lange. Zweitens, die Videobilder in Daten umzuwandeln, die für unsere Zwecke nutzbar sind. Drittens: Analyse dieser Daten, um die Quellen der Verkehrsüberlastung zu finden. In Nairobi kam eine zusätzliche Komponente hinzu, die mit der einzigartigen lokalen Umgebung zusammenhängt. Wir arbeiteten eng mit WeRobotics, unserer Partner-NGO, und den Kenya Flying Labs sowie mit den örtlichen Behörden und Interessengruppen (wie der Kenya Urban Roads Authority (KURA) und der Presidential Delivery Unit (PDU)) zusammen, ohne die nichts möglich gewesen wäre. Außerdem ist dort die Frage des Datenschutzes äußerst sensibel. Aber unsere Drohnen respektieren die Privatsphäre, weshalb wir selbst von den konservativsten Behörden die Genehmigung erhalten haben , erklärt Jasso Espadaler Clapés, Research Associate am LUTS.
Chaos auf den Straßen
Die Erfahrung in Nairobi ist einzigartig, nicht nur wegen der Größe, sondern auch wegen der Tatsache, dass man in einer sehr anspruchsvollen Umgebung fliegt", fügt Manos Barmpounakis hinzu. Nairobi ist eine der staureichsten Städte der Welt und es ist sehr schwierig, den Verkehr zu modellieren und zu überwachen. Wer schon einmal in der kenianischen Hauptstadt war, weiß, dass der Verkehr von Matatus dominiert wird, kollektiven Kleinbussen, die Passagiere je nach Bedarf in einem unbeschreiblichen Verkehrschaos aus- und einsteigen lassen. Matatus sind selbstorganisierte und selbstverwaltete öffentliche Verkehrsmittel, und obwohl sie viele Ähnlichkeiten mit dem herkömmlichen öffentlichen Verkehr aufweisen, sind die traditionellen Ansätze nicht direkt anwendbar.
Die Stärke unserer Methode ist nicht die Drohne. Es ist die Multidisziplinarität unseres Ansatzes zur Bekämpfung von Staus.
In der Praxis überflog eine Flotte von 10 Drohnen die Stadt auf einem Gebiet von 1,5 km2 entlang zweier Avenuen, die zum zentralen Geschäftsviertel führen, morgens und nachmittags zu den Hauptverkehrszeiten. Vier Tage lang sammelten sie so viele Daten wie möglich, aus denen nun die Ergebnisse extrahiert werden müssen. Das ist eine enorme Herausforderung, denn die Modelle, mit denen wir bislang gearbeitet haben, wiesen einen relativ strukturierten Verkehr auf, der auf Fahrspuren basierte. Aber die Straßen von Nairobi, auf denen sich Autos, Matatus, Fahrräder, Motorräder, Petitionen oder Vieh tummeln, sind etwas völlig Neues. Wir müssen nicht nur die Verkehrsmerkmale, sondern auch die kulturellen Aspekte berücksichtigen. In einigen Monaten, wenn das Team die Ergebnisse analysiert hat, wird es mit der örtlichen Universität und den Partnern zusammenarbeiten, um langfristige Überwachungskampagnen zu implementieren.
Drohnen in Multisensoren für intelligente Städte verwandeln
Über die Untersuchung von Verkehr und Staus hinaus bietet die vom LUTS-Team entwickelte Methode viel Flexibilität. Sie ermöglicht es, je nach Ziel, sich auf einen bestimmten Aspekt eines Mobilitätsproblems zu konzentrieren. In Pully beispielsweise lag der Schwerpunkt auf der Nutzung der Parkplätze am Hafen von Pully plage im Sommer, unter der Woche und am Wochenende. In Nairobi hingegen interessierten sich die Forscher hauptsächlich für die Verhaltensweisen, die zu Staus führten. Wir erstellen einen maßgeschneiderten Ansatz , erläutert Manos Barmpounakis. Schließlich eröffnet der Einsatz von Drohnen interessante Perspektiven für andere Arten von Messungen als den Verkehr. Indem sie ihre Kameras in Multisensoren verwandeln, können Drohnen zum BeispielCO2-Emissionen oder Lärm messen. Die Stärke unserer Methode liegt jedoch nicht in der Drohne. Es ist die Multidisziplinarität unseres Ansatzes zur Bekämpfung von Verkehrsstaus , schließt der Forscher. Mehrere Städte haben bereits ihr Interesse bekundet.
Das Labor für urbane Transportsysteme ist Teil der Fakultät für natürliche, architektonische und gebaute Umwelt (ENAC).
Die Forscher waren sich des breiten Spektrums an möglichen Anwendungen ihrer Arbeit bewusst und beschlossen, ihre Daten auf einer Plattform zu veröffentlichen. Es liegt in unserer DNA als Forscher, die offene Wissenschaft zu fördern. Authentische Verkehrsdaten sind oft schwer zu finden, deshalb wollten wir unsere Daten mit Ingenieuren teilen, nicht nur in unserem Bereich, sondern auch mit denen, die beispielsweise an Algorithmen für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz arbeiten , erklärt Manos Barmpounakis.
Die en-Initiative kann online unter https://open-traffic.epfl.ch eingesehen werden.
