Anstieg der Ausgaben für intelligentes Verkehrsmanagement

Bis 2028 steigen die Ausgaben für intelligentes Verkehrsmanagement voraussichtlich um 75 % gegenüber dem Wert von 10,6 Milliarden US-Dollar im Jahr 2023. Einer neuen Studie von Juniper Research zufolge resultiert dieses erhebliche Wachstum auf höheren staatlichen Finanzierungen von Smart-City-Initiativen, wobei Verkehrssysteme im Zentrum von städtischen Umstrukturierungsprojekten stehen werden.

Mit dem Anstieg der städtischen Bevölkerung, der Zunahme von Fahrzeugen und demzufolge der Verkehrsbelastung wird eine intelligenten Verkehrsteuerung immer bedeutsamer. Denn: Eine ungenügende Verwaltung des Verkehrs kann in Metropolen zu erhöhten Kohlenstoffemissionen und Produktivitätsverlusten führen.

Aus diesem Grund hat sich das intelligente Verkehrsmanagement zu einem fundamentalen Element der urbanen Gestaltung entwickelt. Indem Technologien wie Software, Hardware für die Radiofrequenz-Identifikation (RFID), Kameras, Cloud-Computing für Datenverarbeitung und sogar künstliche Intelligenz (KI) verknüpft werden, bieten diese Systeme Lösungen zur Minimierung von Verkehrsüberlastungen an. Gleichzeitig trägt intelligentes Verkehrsmanagement zur Steigerung der Sicherheit auf den Straßen bei ¬– sowohl für Fahrzeuge als auch Fußgänger.

Um den wachsenden Bedarf zu decken, schlägt die Juniper Research Studie vor, dass Städte eine breite Palette von Anbietern einbeziehen sollen, um Innovationen zu fördern und das Interesse von verschiedenen Partnern zu wecken. Ein weiterer Ratschlag ist, Verkehrs- und Analysesystemen bereits in frühen Stadien der Stadtplanung zu implementieren, um teure Nachrüstungen zu vermeiden. Die Autorin der Studie, Cara Malone, betont: „Städte sollten von Lösungen absehen, die schnell veralten oder zu einer Anbieterabhängigkeit führen.“

Besonders für Städte in aufstrebenden Regionen mit erheblichen Verkehrsproblemen empfiehlt die Studie die Förderung der Entwicklung intelligenter, personalisierter Verkehrsmanagementsysteme. Allerdings gibt es auch Bedenken hinsichtlich der Umsetzung solcher Lösungen in Entwicklungsregionen aufgrund verschiedener Regeln für Fahrzeugführung und erheblicher Unterschiede in der technischen Infrastruktur. Dementsprechend müssen die Anbieter flexible Lösungen entwickeln, die sich leicht an lokale Gegebenheiten anpassen lassen.

Der Studie zufolge kann ein intelligentes Verkehrsmanagement Staus erheblich reduzieren und bis 2028 weltweit 7 Milliarden Stunden einsparen, wobei 75 % dieses Betrags auf entwickelte Regionen entfallen.

Unterstützung von Google und Waze

Ein Professor der School of Civil and Environmental Engineering an der UNSW, einer australischen Bildungseinrichtung, hat eine innovative Ampeltechnologie entwickelt. Diese Lösung nutzt Echtzeit-Stauinformationen, die auf Daten von Navigationsanwendungen wie Google Maps und Waze basieren.

Durch die Nutzung dieser Apps lassen sich Fahrverhaltensmuster und Stauinformationen kostengünstig erfassen, ohne dass neue Kameras oder Sensoren installiert werden müssen. „Das derzeitige Ampelnetz ist in hohem Maße auf Sensoren angewiesen, um zu bestimmen, wann und wie oft die Ampel an jeder Kreuzung wechseln sollte. Darüber hinaus wird die Zeit, die Autofahrer benötigen, um von Kreuzung A zu Kreuzung B zu gelangen, nicht berücksichtigt“, erklärt Professor Vinayak Dixit.

Die Technologie greift auf die bereits in Navigations-Apps verfügbaren Daten zurück, um die Ampeln intelligenter zu gestalten und somit zur Reduzierung von Verkehrsstaus während Spitzenzeiten beizutragen.

In der Regel verwendet das derzeitige Ampelnetz Routing-Algorithmen, die die Zeitabstände zwischen einer Ampel und der nächsten programmieren. Auch die Verwendung von Kameras ist möglich, um die Größe von Warteschlangen zu erfassen und zu analysieren. Die Daten sind jedoch nur auf bestimmte Kreuzungen beschränkt.

Das Forscherteam konnte nachweisen, dass der Einsatz von Crowdsourcing das Ausmaß der Staus verringert. Die Feldversuche wurden an 30 Kreuzungen in Indien und Indonesien durchgeführt – Länder, die für ihre überlasteten Straßennetze bekannt sind. Mit einem kostengünstigen Open-Source-Controller, der an den Kreuzungen installiert wurde, sammelte die Gruppe in fünfminütigen Abständen Echtzeitinformationen aus Google-Daten. Das Steuergerät wurde so programmiert, dass es Engpässe an Verkehrsknotenpunkten verwaltet und auf der Grundlage der erfassten Daten längere Grünphasen zuweist.

Basierend auf diesen in Echtzeit erfassten Daten wurden die Ampeln so programmiert, dass sie bei größerem Verkehrsaufkommen in einem bestimmten Bereich mehr grüne Ampeln zuweisen. Die Ergebnisse zeigten eine Verringerung von Verzögerungen um bis zu 3 %. „Zudem können wir durch die Reduzierung von Staus davon ausgehen, dass sich Autoemissionen um 8 % verringern“, fügt der Professor hinzu.

Laut Dixit ist die entwickelte Technologie kostengünstiger als aktuelle Verkehrsleitsysteme und erfordert zudem weniger Wartungsaufwand. „Wir wollen die traditionellen Sensoren nicht aufgeben. Es geht lediglich darum, den Anwendungsbereich zu erweitern und andere Datenströme in die Regelung für Ampelsysteme aufzunehmen“, fügt der Professor hinzu.