Smart City

Gegen den urbanen Verkehrskollaps

4. September 2018, 14:57 Uhr | Natalie Ziebolz

Das Städtewachstum sorgt bereits heute für verstopfte Verkehrsadern und überlastete ÖPNV-Systeme. Moderne Verkehrsführung anhand datengetriebener Analysen von vernetzten Fahrzeugen bergen großes Potenzial, um den Verkehr besser zu leiten und anstehenden Herausforderungen effizienter zu begegnen.

Seit 1999 steigt die Stadtbevölkerung in Deutschland nach Angaben der United Nations Population konstant an. Während weltweit etwa 50 Prozent der Bevölkerung in Städten lebt, beträgt der Anteil in Deutschland derzeit bereits 75 Prozent und wird bis 2030 auf 80 Prozent anwachsen. Das stetige Wachstum der vergangenen 18 Jahre hat die Infrastruktur in Metropolregionen mittlerweile deutlich über das Belastungslimit hinausgetrieben. Immerhin ist das Problem inzwischen bei den Verantwortlichen angekommen. Allerdings gestaltet sich der herkömmliche Ausbau von Straßen oder Tunneln aufgrund der räumlichen Begrenzung schwierig.

Neue Wege gehen
Wenn der Ausbau der bestehenden Verkehrsmöglichkeiten nur in geringem Maße möglich ist, muss das Ziel sein, die bestehenden Kapazitäten und Infrastrukturen zu optimieren. Da heutzutage ohnehin viele Abläufe durch technische Hilfsmittel digitalisiert und vereinfacht werden, können Städte auch im Zuge der Entwicklung zu einer Smart City auf intelligente Verkehrskonzepte hinarbeiten.

Bereits seit 1968, als Volkswagen den On-Board-Diagnostics-Computers (OBD) in seinen Fahrzeugen einführte, machen Autohersteller Kunden und Werkstätten die Daten ihrer Autos nutzbar. Anhand der Fahrzeuginformationen lassen sich die Systeme auslesen und so Fehlfunktionen schneller entdecken. Seit der Jahrtausendwende sind OBD-Ports in der EU sogar gesetzlich vorgeschrieben und müssen gemäß der Vorschrift ISO/DIS 15031-3/SAE J1962 in der Lage sein, mit externen Geräten herstellerübergreifend zu kommunizieren. Flottenmanager können die Analysedaten des Fahrzeugs in Verbindung mit Telematik-Lösungen nutzen, um den Zustand ihrer Fahrzeuge besser im Blick zu behalten. Daten über Geschwindigkeit, Motorleistung oder den Kraftstoffverbrauch helfen ihnen dabei, das Leben ihrer Fahrzeuge zu verlängern und abnutzungsbedingte Schäden zu beheben, ehe sie entstehen. Zudem lässt sich auf diese Weise der Kraftstoffverbrauch optimieren und Emissionen lassen sich reduzieren. Im Zusammenspiel mit der richtigen Infrastruktur kann die Konnektivität von Fahrzeugen darüber hinaus stark befahrene Straßen entlasten. Hierzu ist es nötig, bei der Städteplanung die nötigen Sensoren zu installieren, die die Daten der vorbeifahrenden Fahrzeuge erfassen und weitergeben, um daraus Erkenntnisse über den Verkehrsfluss zu erhalten und entsprechende Maßnahmen zu treffen.

Daten für Verkehrsoptimierung nutzen
Bewegungsdaten von Fahrzeugen können aufschlussreiche Informationen zur Auslastung von Verkehrsrouten oder Knotenpunkten liefern. Möglich machen es die Vehicle-to-Vehicle(V2V)- und Vehicle-to-Infrastructure (V2I)-Technologien, die eine Kommunikation zwischen Fahrzeugen und anderen Verkehrskomponenten wie Ampeln, Parkplätzen oder Straßenmarkierungen erlauben.

Eine Analyse der Durchschnittsgeschwindigkeiten über einen längeren Zeitraum identifiziert Engpässe und Hauptauslastungszeiten, beispielsweise zu Pendelzeiten. Werden diese Informationen mit den Fahrzeugen geteilt, können die Syteme eine alternative Route errechnen, um dem Risiko zu entgehen, im Stau zu stehen. Zudem weisen kurze Ausschläge entlang der Vertikalachse auf Straßenschäden hin, die – sofern rechtzeitig erkannt – schnell repariert werden können. So reduziert sich die Reparaturzeit und die Strecke muss nur kurz gesperrt werden. Finden an einer anderen Stelle überdurchschnittlich viele akute Bremsmanöver statt, ist dies ein Hinweis auf eine erhöhte Unfallgefahr. Diese Schlüsse lassen sich nur ziehen, wenn möglichst viele Daten vorliegen, die das gleiche Bild zeichnen. Sie geben Verkehrsverwaltungen einen datengetriebenen Einblick in die Abläufe auf ihren Straßen und bieten somit die Möglichkeit, Verkehrskonzepte iterativ zu verbessern. Informationen über die Verweildauer von Autos vor Ampeln lassen sich beispielsweise nutzen, um die Rotphasen an aktuelle oder situationsbedingte Verkehrslagen anzupassen und so die Fahrtzeit der Fahrer zu verkürzen.