Verkehrsprognose in Echtzeit eGovernment-Projekt: Wie intelligente Technologie die Städte entlastet

Autor / Redakteur: Martina Krelaus / Gerald Viola

Ein zukunftsorientiertes Verkehrskonzept ermöglicht den Stadtverwaltungen auf Basis von Echtzeit-Daten, Verkehrsaufkommen und Fahrtgeschwindigkeiten bis zu vier Stunden im Voraus zu prognostizieren und entsprechend zu reagieren – etwa durch gezielte Ampelschaltungen.

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(Foto: Atos)

Dr. Thomas Bierhoff, Solution Architect und Leiter der Forschungsgruppe IC Systems and Simulation des C-Lab in Paderborn
Dr. Thomas Bierhoff, Solution Architect und Leiter der Forschungsgruppe IC Systems and Simulation des C-Lab in Paderborn
(Foto: Atos)
Unter der Federführung von Atos und in enger Zusammenarbeit mit den Partnern Siemens Corporate Technology und VMZ Berlin Betreibergesellschaft mbH (VMZ) fiel im Februar 2012 der Startschuss für das Pilotprojekt in Berlin.

Dem aktuellen Datenreport der Stiftung Weltbevölkerung vom Juli 2012 zufolge liegt der globale Anteil der Stadtbewohner inzwischen bei 51 Prozent. Jeder zweite Mensch unseres Planeten lebt demnach heute bereits in der Stadt – in der Bundesrepublik sogar ganze 89 Prozent.

Auch die Pkw-Dichte nimmt kontinuierlich zu. Laut einer Prognose des Bundesministeriums für Verkehr, Bau und Städteentwicklung wird der Pkw-Bestand bis 2025 um zehn Prozent auf 737 Fahrzeuge pro 1.000 Einwohner mit Fahrerlaubnis ansteigen. Damit wachsen auch die Anforderungen an Politik und Verwaltung, insbesondere im Hinblick auf die Verkehrsinfrastruktu­r.

Halten die Verkehrsinfrastrukturen, vor allem in Ballungsgebieten, dieser Entwicklung stand? Diese Frage stellten sich auch die Experten des Forschungsinstituts C-Lab, einer P­rivate Public Partnership des IT-Dienst­leisters Atos und der Universität Paderborn.

Sie entwickelten eine intelligente Technologie, die Verkehrsprognosen bis zu vier Stunden im Voraus möglich macht: Real Time Traffic Forecast (RTTF).

Dr. Thomas Bierhoff, Solution Architect und Leiter der Forschungsgruppe IC Systems and Simulation des C-Lab in Paderborn, ist sich der Bedeutung des Projektes bewusst:

„Real Time Traffic Forecast ist ein großer Schritt in Richtung echtzeitbasiertes Verkehrsmanagement. Auch wenn das Projekt noch in den Anfangsschuhen steckt, so sehen wir schon jetzt großes Potenzial, mit RTTF die Städte zu entlasten. Metropolen wie San Francisco haben bereits Interesse signalisiert. Für die Tests werden wir uns jedoch zunächst auf Berlin beschränken.“

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C-Lab: Innovationsschmiede und Zukunftszentrum

Mit dem C-Lab (Cooperative Computing & Communication Laboratory) sind das Industrieunternehmen Atos und die Universität Paderborn aus der Wissenschaft eine Public Private Partnership (PPP) eingegangen. Die Kooperation wurde bereits 1985 durch die damalige Nixdorf Computer AG und das Land Nordrhein Westfalen gegründet. 80 Mitarbeiter, zu gleichen Teilen von Atos und der Universität Paderborn gestellt, forschen und entwickeln unter einem Dach – häufig in enger Zusammenarbeit mit den über 250 Partnern aus den Branchen Industrie, Informationstechnologie, Energie, Gesundheitswesen oder dem öffentlichen Sektor. Zur Realisierung der C-Lab Vision, Theorie und Praxis zu verbinden, werden neben internen Zukunftsprojekten auch öffentlich geförderte Forschungs- und Entwicklungsprojekte eingesetzt. Die Forscher gehen davon aus, dass die gewaltigen Herausforderungen der zukünftigen Informationsgesellschaft nur durch globale Kooperation und in enger Verzahnung von Wissenschaft und Wirtschaft gelöst werden können.

Die Technologie lernt nie aus

Das Verkehrsprognose-Modell passt sich der jeweils vorherrschenden Situation an, indem es sich stetig durch die gemessenen Verkehrsdaten selbst trainiert. Das heißt: Je länger das System in Betrieb ist, umso exakter werden die Ergebnisse, da sich die Technologie anhand der steigenden Zahl an eingespeisten Daten eigenständig optimiert.

Dadurch kann eine durchgehend hohe Vorhersagegenauigkeit erzielt werden. Die Verkehrsdaten stellt das VMZ aus dem Datenbestand ihrer 1.200 Messpunkte, die es in der Hauptstadt betreut, zur Verfügung. 800 davon befinden sich auf den Stadtautobahnen, 400 auf den innerstädtischen Straßen.

Für die Testphase wählten die Projekt-Verantwortlichen 100 davon aus und simulierten auf deren Basis den Echtzeitdatenfluss der einzelnen Sensoren. Eine Anbindung an einen Web Service des VMZ, mit deren Hilfe die Echtzeitdaten direkt ausgelesen werden können, ist in einer späteren Projektphase angedacht.

Rund um die ausgewählten Mess­punkte prognostiziert die intelligente Technologie sowohl das Verkehrsvolumen als auch die fahrbare Geschwindigkeit und leitet daraus mithilfe eines Klassifikationsalgorithmus den Verkehrsstatus ab.

Im Gegensatz zu anderen Services, wie etwa G­oogle Maps, die lediglich Hochrechnungen oder aktuelle Staumeldungen zur Verfügung stellen, wertet der Forecast des C-Labs neue Messdaten zum Zeitpunkt ihres Eintreffens aus und erstellt für alle 100 Messpunkte eine detaillierte Vorhersage für die nächsten vier Stunden.

„Die bisher verfügbaren Verkehrsprognosen weisen Abweichungen von bis zu 40 Prozent auf. Wir konnten die Diskrepanz der Geschwindigkeitsvorhersage im Mittel schon auf sieben Prozent minimieren. Mit unserem selbstlernenden System werden wir die Prognosen kontinuierlich präzisieren können“, erläutert Dr. Bierhoff.

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„Wir haben zwei wesentliche Messgrößen: Die gefahrenen Geschwindigkeiten am Messpunkt und die Anzahl der Fahrzeuge, die pro Stunde diese Stelle passieren. Im 60-Sekunden-Takt erstellen wir eine Prädiktion dieser beiden Werte für alle Messpunkte, um ihren Werteverlauf für die nächsten vier Stunden prognostizieren zu können.

Wir treffen also nicht nur Pauschalaussagen wie Stau, fließender oder zähfließender Verkehr, sondern wir können anhand der beiden Werte die genaue Verkehrsdichte auf den Straßen bestimmen und dann daraus den Verkehrsstatus exakt ableiten.“

Das System in der Praxis

Ein Anwendungsfall von RTTF sieht einen Navigationsdienst vor, der dem Verkehrsteilnehmer unter Berücksichtigung der aktuellen oder der künftigen Verkehrslage einen Routenvorschlag unterbreitet. In der Praxis bedeutet das:

Der Anwender gibt den Abfahrtsort sowie das gewünschte Ziel an und das System berechnet für einen gewählten gegenwärtigen oder zukünftigen Abfahrtszeitpunkt unter Berücksichtigung der jeweilig gültigen Verkehrslage die beste Route. Dadurch trägt die Technologie auch zum Notfallmanagement bei: Mithilfe der Verkehrsdaten könnte beispielsweise ein Krankenwagen in das verkehrstechnisch am schnellsten erreichbare anstatt in das nächstgelegene Krankenhaus geleitet werden.

Die intelligente, zukunftsorientierte Verkehrsvorhersage erleichtert auch die Verkehrsplanung der Städte bei Standardaufgaben wie der regelmäßigen Ampelwartung. Denn mithilfe der zuverlässigen Verkehrsprognosen kann der verantwortliche Einsatzleiter die Wartungsteams so einteilen, dass ihre Arbeit den Verkehrsfluss so wenig wie möglich beeinträchtigt:

Er sieht, wie sich das Verkehrsaufkommen an welchem Punkt in den nächsten vier Stunden entwickeln wird und kann anhand dieser Informationen festlegen, welche Ampelanlage wann und von welchem Team gewartet werden sollte. Außerdem kann er die Wartungstour in Echtzeit auf neue Verkehrsentwicklungen abstimmen und gegebenenfalls anpassen.

Dr. Bierhoff bringt es auf den Punkt: „Der zeitliche Ablauf der Wartungsarbeiten wird mit RTTF in Abhängigkeit von der aktuellen sowie von der zukünftigen Verkehrslage bestimmt. Größere Staus und Verkehrsbehinderungen lassen sich somit verhindern und die Fahrtwege für die Wartungsteams optimieren.“

Das City Cockpit: Innovation auf allen Ebenen

Die Verkehrsvorhersage-Technologie RTTF ist Teil des Projekts City Cockpit, das neben dem Verkehrsmanagement die Zukunftsfelder Wassermanagement, Energiemanagement, Notfallmanagement, Nachhaltigkeitsmanagement sowie weitere Felder umfasst.

Die Vision des City Cockpits: alle Daten und Ergebnisse sowie mögliche Einflussfaktoren und Zusammenhänge daraus domänenübergreifend zu erkennen und zu nutzen.

Ziel ist es, hieraus eine ganzheitliche Sicht auf die Städte zu erlangen und diese in die Steuerung und Planung von Städten einzubeziehen. RTTF stellt hier den ersten Schritt dar, mit dem Verkehrsmanagement und Notfallmanagement gemeinsam abgebildet werden können.

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