Echtzeitdaten aus Fahrzeugen

Die Vernetzung von Fahrzeugen und Straßeninfrastruktur (V2X, connected cars) schreitet voran. Technologische Entwicklungen machen es laut Ganser heute einfacher denn je, Echtzeit-Verkehrsdaten zu erhalten und zu nutzen. "Eine SIM-Karte und GPS haben ab einem bestimmten Baujahr alle Fahrzeuge an Bord. Bewegungsdaten, die so übermittelt werden, werden anonymisiert und weiterverkauft - auch an uns." Mit den Daten könne man Prognosen über die Verkehrslage in naher Zukunft machen und störenden Entwicklungen aktiv gegensteuern, etwa durch eine adaptive Signalsteuerung.

"Eine verkehrsabhängige Steuerung von Ampeln ist in bestimmten Weltregionen bereits sehr verbreitet. Wenn sie sauber gemacht ist, reduziert das Staus um 25 Prozent", sagt Ganser. In Madrid, Mumbai ( Indien) und Quito ( Ecuador) hat Kapsch adaptive Signalsteuerungssysteme aufgebaut. "Momentan braucht man noch extrem viele Sensoren, etwa Induktionsschleifen, Radar, Infrarot, Videokameras", meint Ganser.

"Durch Fahrzeugdaten wird das viel günstiger. Damit fällt ein Einführungshindernis weg. Unser Echtzeitwissen über den Verkehr wird drastisch ansteigen." Die Auswirkungen seien vergleichbar mit der Einführung von Satelliten in der Meteorologie, ist der 52-jährige Verkehrstechniker überzeugt.

Surfen auf der grünen Welle

"Wir holen nicht nur Daten raus, sondern schicken Daten rein", schildert Ganser die nächste Stufe des Plans für staufreie Städte. Man teilt also etwa Autofahrern mit, wie sie ihre Fahrgeschwindigkeit anpassen sollten, um auf der "grünen Welle" mitzuschwimmen. In Autos und Navigationssysteme eingebaute Signalassistenten, die das bewerkstelligen können, gibt es bereits. Der Fachbegriff dafür lautet "Green Light Optimal Speed Advisory", oder kurz GLOSA, und sei aktuell "der Renner bei Autoherstellern", meint Ganser.

Halten sich Autofahrer in der Praxis wirklich an solche Empfehlungen und fahren deswegen plötzlich langsamer? Ganser: "Wenn sich jemand an diese Empfehlungen hält, spart er 15 Prozent seiner Fahrenergie ein. Gerade wenn Sie ein Elektroauto haben, interessieren Sie diese 15 Prozent." In der Praxis sei es zudem nicht notwendig, wenn sich alle Fahrer an ein GLOSA halten. "Es müssen nur ein paar Fahrer sein, die bremsen dann den Rest mit ab."

Zusammenarbeit statt Egoismus

Bei der Empfehlung bestimmter Routen durch die Stadt sei unterdessen mehr Zusammenarbeit notwendig. "Alle gängigen Routingsysteme sind egoistisch. Wird Staugefahr erkannt, dann wird eine Ausweichroute gefunden und allen Fahrzeugen wird diese vorgeschlagen. Streckenstücke, die noch frei sind, bekommen dadurch zu viele Fahrzeuge ab." Sinnvoller sei es, wenn Anbieter von Navigationssystemen zusammenarbeiten und die Gesamtverkehrslage stets im Auge zu behalten.

"Dabei muss die Stadt eine Vorlage machen und Unternehmen dazu bringen, ihre Vorgaben beim Routing umzusetzen." Dieser Plan scheitere meist daran, dass Städte nicht in der Lage seien, festzulegen, was das optimale Routing sei. Geschehe das aber, so seien Navigationsfirmen wie Google, TomTom oder Wayze aber durchaus zur Kooperation bereit, erzählt Ganser.

"Um dynamisch und verkehrsabhängig Routing-Informationen weiterzugeben, muss man Machine Learning einsetzen, es bedarf enormer Rechenleistung." Kapsch arbeite auf dem Gebiet mit einem Partnerunternehmen zusammen. Dessen Software berechnet Routenempfehlungen ständig neu. Autofahrern wird so etwa während der Fahrt plötzlich eine Abwandlung der ursprünglich empfohlenen Route vorgeschlagen, um den Verkehrsfluss zu optimieren. Denkbar seien auch Belohnungssysteme, wenn sich die Nutzer an die Routingvorgaben der städtischen Verkehrsmanager halten.