Bewältigung von Menschenmengen für sicherere, grünere und verkehrsärmere Städte
Verkehrsstaus kosten Europa jedes Jahr 100 Milliarden EUR. Das entspricht 1 % des Bruttoinlandsprodukts der EU. Zu Recht wird der Automobil- und Straßengüterverkehr dafür verantwortlich gemacht. Doch während die wachsende Zahl der Bürgerinnen und Bürger, die bereitwillig das Fahrrad oder E-Bike nutzen oder sogar zu Fuß gehen, eine große Hoffnung gibt – insbesondere seit dem Ausbruch von COVID-19 – wissen wir immer noch nicht viel über den Fuß- und Radverkehr. ALLEGRO geht das Stauproblem von einer vollkommen neuen Seite her an. „Uns fehlen eindeutig entsprechende Daten und diese zu sammeln gestaltet sich schwierig“, so Serge Hoogendoorn vom Lehrstuhl für Verkehr und Planung an der TU Delft, der wissenschaftliche Leiter des Projekts ALLEGRO. „Das Verhalten von Radfahrenden muss beispielsweise auf drei Ebenen betrachtet werden. Die sogenannte operative Ebene (Entscheidungsfindung in Sekundenbruchteilen bei der Interaktion mit anderen Radfahrenden, z. B. im Falle eines Überholmanövers), die Ebene der mittelfristigen Entscheidungsfindung (welche Routen zu wählen sind) und die Ebene der langfristigen Entscheidungsfindung (an welchen Aktivitäten engagierte Radfahrende in welcher Reihenfolge teilnehmen sollten).“ Gegenwärtig stützen sich die meisten politischen Entscheidungen im Zusammenhang mit der Fuß- und Radverkehrsinfrastruktur auf eine Faustregel. Die Arbeit von ALLEGRO bietet Entscheidungstragenden jedoch eine mehr theoretisch fundierte Grundlage.
Von der Modellierung zu Prognosen
Seit November 2015 haben Hoogendoorn und sein Team an Konzepten für eine innovative Datensammlung gearbeitet. Diese beinhalten virtuelle Realität, Feldstudien mit GPS-Fahrrädern, Fahrradexperimente unter kontrollierten Bedingungen, Sozialdaten für eine Charakterisierung der Menschenmenge, fortschrittliche Datenerhebung unter Verwendung von WLAN und 3D-Sensoren sowie umfangreiche Befragungen. „Die Innovation liegt vor allem in diesem gemischten Datenerhebungsansatz und seiner Berücksichtigung aller Verhaltensebenen. Wir verfügen jetzt über hochinnovative Modelle, mit denen wir neue Strategien und Entwürfe testen können, sobald sie von politisch Verantwortlichen vorgeschlagen werden. Mit unseren neuen Techniken zur Schätzung des aktuellen Zustands können wir den am Crowd Management Beteiligten einen besseren Einblick geben, beispielsweise wo Menschenmengen auftreten, wie sich bestimmte Maßnahmen (z. B. gegen Staus) auswirken usw. Wir haben auch Verkehrslenkungsstrategien für intelligente Fahrräder entwickelt, die zur Verbesserung des städtischen Verkehrsflusses eingesetzt werden können und letztlich das Fahrrad zu einer attraktiveren Transportoption für die Bürgerschaft machen“, erklärt Hoogendoorn. Über seine mikroskopischen und makroskopischen Modelle hinaus stellt das vom Europäischen Forschungsrat finanzierte Projekt ALLEGRO auch spieltheoretische Modelle bereit. Diese liefern nützliche Informationen über die Bedingungen, unter denen sich der Verkehr effizient selbst organisiert, im Gegensatz zu denen, unter denen er zusammenbricht. Mehrere Anwendungen werden bereits in Betracht gezogen. Hoogendoorn und sein Team arbeiten insbesondere mit dem niederländischen Unternehmen NS Stations – das über 400 Bahnhöfe in den Niederlanden verwaltet – an einem Konzeptnachweis-Projekt, bei dem das Überwachungssystem von ALLEGRO zum fortschrittlichen Management von Menschenmengen in diesen Bahnhöfen eingesetzt werden soll. Sie arbeiten auch an intelligenten Fahrrädern und kooperativer Knotenpunktsteuerung, um die Anzahl der Fahrtunterbrechungen an Kreuzungen zu verringern und die Radfahrenden entsprechend zu leiten. „Unsere Methoden zur Lenkung von Menschenmengen können auf größere Gebiete ausgedehnt werden. Wir haben zum Beispiel eine neue Plattform, die den Campus der TU Delft nachahmt und Änderungen der Mobilitätsmuster in einem COVID-19-Kontext überwacht. Verhalten sich Menschen entsprechend der 1,5-Meter-Richtlinie? Meiden sie Bereiche, die zu stark frequentiert sind? Die von uns gesammelten Daten wurden erfolgreich dazu verwendet, kurz- und längerfristige Vorhersagen mit Hilfe von KI-Techniken zu testen“, merkt Hoogendoorn an. Schon bald könnten die Modelle von ALLEGRO zur Überwachung ganzer Städte eingesetzt oder auf die Bewegung von Menschen innerhalb einzelner Gebäude angewendet werden. Das Projektteam war bereits erfolgreich bei seinen Versuchen, virtuelle Realität zur Untersuchung des Verhaltens von Menschen, die sich zu Fuß in Gebäuden bewegen, einzusetzen. Zu den möglichen Anwendungen zählt auch das Testen von Interventionen zur sicheren Evakuierung von Gebäuden.
Schlüsselbegriffe
ALLEGRO, Management von Menschenmengen, Fahrradfahrende, Fußgängerinnen, Fußgänger, Verkehrsstau, Daten, Überwachung
