Verkehrssteuerung Optimierung des Verkehrsflusses durch digitale Plattformen

Anbieter zum Thema

TomTom Sales BV German Branch

G DATA CyberDefense AG

Ceyoniq Technology GmbH

PROSOZ Herten GmbH

Kommunale Entscheidungsträger stehen vor der Herausforderung, den Verkehrsfluss zu optimieren, um sowohl Umweltziele zu erreichen als auch Betriebskosten zu senken. Digitale Plattformen bieten Lösungsansätze, um den Verkehr in Städten reibungsloser und ressourcenschonender zu gestalten.

Die Rolle digitaler Plattformen in der Verkehrsüberwachung

Digitale Plattformen ermöglichen es, Verkehrsdaten in Echtzeit zu erfassen, zu analysieren und daraus Optimierungsstrategien abzuleiten. Mithilfe von Big Data, künstlicher Intelligenz und cloudbasierten Diensten können Verkehrsströme so überwacht, analysiert und durch adaptive Systeme – beispielsweise dynamische Wegweiser (Variable Message Signs) oder dynamische Geschwindigkeitsanpassungen (Variable Speed Limit Systems) – reguliert werden.

Diese Technologien ermöglichen eine Reduktion von Staus und fördern die Effizienz des öffentlichen Verkehrs, indem sie Verkehrsflüsse in Echtzeit anpassen – vorausgesetzt, es liegen ausreichend GPS-Daten vor; besonders interessant ist in diesem Fall der Einsatz von Floating Car Data.

Exkurs: Was sind Floating Car Data und wie werden sie erhoben?

Floating Car Data (FCD) bezeichnet die Erhebung und Nutzung von Mobilitätsdaten, die direkt von Fahrzeugen stammen, um den Verkehr in Echtzeit zu analysieren und zu steuern. FCD basiert auf den Positions- und Bewegungsdaten von Fahrzeugen, die mit GPS ausgestattet sind. Diese Daten beinhalten Informationen über Standort, Geschwindigkeit und Fahrtrichtung und werden in regelmäßigen Intervallen an zentrale Systeme übertragen.

Die Quellen dieser Daten sind vielfältig: Fahrzeuge mit integrierten Navigationssystemen, Smartphones oder spezielle Tracking-Geräte sammeln kontinuierlich Daten und übermitteln sie an Rechenzentren. Dort werden die Informationen anonymisiert und aggregiert, um sie zur Verkehrsüberwachung, Optimierung von Routen und Verkehrsprognosen zu verwenden.

Einsparungen durch intelligente Verkehrssteuerung

Neben der Optimierung des Verkehrsflusses und der Verbesserung der Luftqualität bieten digitale Plattformen auch erhebliche Kostenvorteile. Der Einsatz von GPS-Daten zur Verkehrsüberwachung reduziert die Notwendigkeit kostspieliger Hardware-Installationen und deren Wartung, wie es bei herkömmlichen Verkehrssensoren der Fall ist.

Ein gutes Beispiel dafür ist deren Einsatz zur Ampelsteuerung. Sumitomo Electric Industries, ein global operierender Anbieter von Lichtsignalanlagen, hat in Japan umfangreich untersucht, wie durch die Nutzung von Fahrzeugbewegungsdaten teure, wartungsintensive Verkehrssensoren ersetzt bzw. bestehende Anlage ergänzt werden können. Dabei hat sich gezeigt: Sobald auf Floating-Car-Daten basierende Verkehrsdaten von mindestens zehn Prozent der Verkehrsflotte zur Verfügung stehen, sind die Ergebnisse in Bezug auf die Länge von Rückstau mit GPS-Verkehrsdaten gleich oder sogar besser als bei konventioneller Detektionshardware.

Besonders in hochfrequentierten Stadtbereichen, in denen Staus eine signifikante Umwelt- und Kostenbelastung darstellen, bieten solche Systeme einen klaren Vorteil. Die Überwachung von Echtzeitdaten ermöglicht es, Verkehrsflüsse dynamisch zu lenken, Ampelschaltungen optimal zu setzen und so den Verkehrsfluss auch bei hohem Verkehrsaufkommen effizient zu steuern.

Exkurs: Kostenbeispiel für eine Ampelanlage mit Induktionsschleifen vs. GPS-Daten

Die Kosten für die Aufstellung und den Betrieb einer modernen Ampelanlage an einer Kreuzung mit vier Straßen und jeweils einer Fahrspur setzen sich aus mehreren Faktoren zusammen. Die Installation einer Lichtsignalanlage inklusive Steuerungstechnik kostet in der Regel zwischen 20.000 und 30.000 Euro. Für jede Fahrspur wird eine Induktionsschleife benötigt, sodass bei vier Fahrspuren die Gesamtkosten für die Induktionsschleifen auf 12.000 bis 20.000 Euro steigen (ca. 3.000 bis 5.000 Euro pro Schleife)

Die jährlichen Wartungskosten für eine solche Anlage liegen zwischen 1.000 und 3.000 Euro, abhängig von der Intensität der Nutzung und den Witterungsbedingungen. Da Induktionsschleifen eine Lebensdauer von 3 bis 7 Jahren haben, müssen sie in diesem Zeitraum erneuert werden, was erneut Kosten von 12.000 bis 20.000 Euro verursacht.

Insgesamt betragen die Erstinstallationskosten für eine Ampelanlage an einer solchen Kreuzung also zwischen 32.000 und 50.000 Euro. Langfristig fallen weitere Kosten für die Wartung und den Austausch der Induktionsschleifen an, was die Gesamtkosten über den Lebenszyklus der Anlage erhöht.

Zusätzlich zur klassischen Sensorik besteht die Möglichkeit, Ampelschaltungen mithilfe lizenzierter GPS-Daten zu optimieren. Mit einer solchen Technologie können Verkehrsmanager die Ampelsteuerung dynamisch anpassen, um Staus zu verringern und die Sicherheit zu erhöhen.

Beitrag zur Ressourcenschonung und Emissionsminderung

Ein entscheidender Vorteil intelligenter Verkehrssysteme ist die Verringerung von Emissionen und die Optimierung des Verkehrsflusses. Städte wie Amsterdam und Singapur zeigen, wie fortschrittliche Verkehrsmanagementsysteme Staus verringern und die Umwelt entlasten. Dynamische Wegweiser und adaptive Steuerungssysteme passen Ampelschaltungen in Echtzeit dem Verkehrsaufkommen an und verbessern so den Verkehrsfluss nachhaltig. Dies führt zu kürzeren Fahrzeiten, weniger Stop-and-Go-Verkehr und einem insgesamt effizienteren Verkehrsfluss.

Sumitomo Electric Industries zeigt in einer Fallstudie, wie GPS-basierte Algorithmen den Verkehr in Tokio optimierten. Durch Echtzeitdaten werden Ampelschaltungen dynamisch angepasst, sodass die Grünphasen effizienter gestaltet und Staus um bis zu 20 Prozent reduziert wurden. So wird nicht nur die Effizienz des Verkehrs erhöht, sondern auch die Luftqualität in den Städten verbessert. Ein anderer Vorteil der GPS-basierte Detektion besteht darin, dass sie auch im Sekundärnetz zum Einsatz kommen kann, wo wenig oder keine lokale Detektion mittels stationärer Hardware-Sensorik zur Verfügung steht oder bestehende Hardware ausgefallen ist,

Exkurs: Verbesserter Verkehrsfluss durch Ampelphaseninformationen für die Navigation

In Zeiten, in denen die Auslastung der Kreuzungs-Infrastruktur nicht an der Kapazitätsgrenze liegt, bietet die Integration von Ampelphasendaten direkt in die Navigationssysteme der Fahrzeuge eine vielversprechende Möglichkeit, den Verkehrsfluss zu verbessern und Stopps zu reduzieren. Ein Beispiel dafür ist die Zusammenarbeit zwischen MioVision und Audi in den USA, bei der die verbleibende Grünphase, die sogenannte „Time-to-Green“, über das Navigationsdisplay im Fahrzeug angezeigt wird.

Diese Echtzeitinformation ermöglicht eine vorausschauende Fahrweise, die speziell bei Grünen Wellen das reibungslose Passieren mehrerer Kreuzungen unterstützt. Neben einem flüssigeren Verkehr trägt dies zu einer Verringerung der CO₂-Emissionen bei. Voraussetzung für diese Technologie ist jedoch eine umfassende Vernetzung der Signalsteuerungssysteme mit der Cloud, um die Ampelphasendaten in Echtzeit den Navigationssystemen bereitzustellen.

Risiken bei der ausschließlichen Nutzung von GPS-Daten

Obwohl GPS-Daten und Floating Car Data (FCD) zahlreiche Vorteile bieten, birgt die ausschließliche Nutzung dieser Daten auch Risiken und Herausforderungen. Ein zentrales Problem ist die Abhängigkeit von der Verfügbarkeit und Genauigkeit dieser Daten. GPS-Signale können in dichten Stadtgebieten mit vielen hohen Gebäuden, sogenannten „Urban Canyons“, gestört werden, was zu ungenauen Positionsbestimmungen führen kann. Dies kann die Effizienz von Verkehrssystemen beeinträchtigen, die auf präzisen Standortinformationen beruhen.

Ein weiteres Risiko ist, dass nicht alle Verkehrsteilnehmer Daten liefern. Öffentliche Verkehrsmittel, Fahrräder und Fußgänger erzeugen oft keine GPS-Daten, was zu unvollständigen Analysen führen kann. Insbesondere in Städten, in denen der Anteil des motorisierten Individualverkehrs sinkt und alternative Mobilitätsformen an Bedeutung gewinnen, kann diese Lücke zu Fehlentscheidungen bei der Verkehrssteuerung führen.

Zudem ist die ausschließliche Nutzung von GPS-Daten stark von der Beteiligung kommerzieller Anbieter wie Mobilfunkbetreibern oder Navigationsdiensten abhängig. Kommunen laufen Gefahr, sich in zu hohem Maße auf diese Datenquellen zu verlassen und damit in eine Abhängigkeit von Dritten zu geraten. In diesem Zusammenhang sind auch datenschutzrechtliche Fragen von Bedeutung.

Exkurs: Datenschutz bei der Nutzung von GPS-Daten

Ein zentraler Aspekt bei der Nutzung von GPS-Daten in intelligenten Verkehrssystemen ist der Schutz der Privatsphäre der Verkehrsteilnehmer. GPS-Daten, die von Fahrzeugen und mobilen Geräten generiert werden, bieten wertvolle Informationen für die Verkehrssteuerung, wie Echtzeit-Positionen, Geschwindigkeiten und Routen. Diese Daten sind entscheidend für eine dynamische Verkehrslenkung und ermöglichen es, den Verkehr in Echtzeit zu optimieren.

Um den Datenschutz sicherzustellen, werden die Daten in der Regel anonymisiert und aggregiert, bevor sie in die Systeme eingespeist werden. Dies bedeutet, dass die individuellen Bewegungsmuster einzelner Verkehrsteilnehmer nicht zurückverfolgt werden können. Darüber hinaus werden strenge Sicherheitsprotokolle und Verschlüsselungstechnologien eingesetzt, um sicherzustellen, dass die Daten während der Übertragung und Speicherung vor unberechtigtem Zugriff geschützt sind.

Auch gesetzliche Rahmenbedingungen wie die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) spielen eine wichtige Rolle und stellen sicher, dass alle Datenverarbeitungsprozesse den hohen europäischen Datenschutzstandards entsprechen.

Um diese Risiken zu minimieren, können Kommunen hybride Ansätze verfolgen, bei denen GPS-Daten mit anderen Datenquellen, wie stationären Sensoren oder Videoüberwachung, kombiniert werden.

Herausforderungen und Perspektive

Obwohl die Vorteile digitaler Verkehrssysteme auf der Hand liegen, sind viele Städte noch auf dem Weg, diese Technologien flächendeckend zu implementieren. Die hohen Anfangsinvestitionen und die Integration neuer Technologien in bestehende Infrastrukturen stellen dabei oft eine Herausforderung dar. Trotzdem zeigen Städte wie Tokio und San José, dass der Nutzen intelligenter Verkehrslösungen die Kosten langfristig überwiegt.

Ein entscheidender Zukunftsaspekt wird die stärkere Vernetzung der Verkehrsteilnehmer sein. Mit dem Aufkommen der Elektromobilität, Software-definierten Fahrzeugen und dem automatisierten bzw. autonomen Fahren werden immer mehr Daten zur Mobilität direkt durch die Verkehrsteilnehmer selbst generiert. Anstatt die Infrastruktur mit zusätzlichen Sensoren auszustatten, wird es in Zukunft wesentlich sinnvoller sein, diese Verkehrsdaten zugänglich und nutzbar zu machen. Dies bietet nicht nur eine kostengünstigere Alternative zu teuren physischen Sensoren, sondern auch ein erhebliches Potenzial, die Mobilität insgesamt flexibler und ressourcenschonender zu gestalten.

Fazit

Die Zukunft der städtischen Mobilität liegt in der Digitalisierung und Vernetzung. Intelligente Systeme zur Verkehrssteuerung bieten Städten eine effiziente, ressourcenschonende Möglichkeit, Verkehrsströme zu optimieren, Emissionen zu reduzieren und gleichzeitig die Lebensqualität der Einwohner zu verbessern. Die Untersuchung von Sumitomo Electric Industries unterstreicht das Potenzial solcher Systeme, die sowohl technisch als auch wirtschaftlich zukunftsweisend sind. Für kommunale Entscheidungsträger bieten diese Lösungen eine vielversprechende Chance, den steigenden Anforderungen an den urbanen Verkehr gerecht zu werden und gleichzeitig Betriebskosten zu senken.

(ID:50238820)