Intelligente Modellierung lässt europäischen Verkehrskollaps im Rückspiegel verschwinden
Die städtischen Bevölkerungsgruppen Europas wachsen weiter, sodass die Straßeninfrastruktur zunehmend überlastet ist, was sich negativ auf die Wirtschaft, die öffentliche Gesundheit und die Umwelt auswirkt. Eine Untersuchung hat ergeben, dass Ineffizienzen in der städtischen Mobilität, insbesondere die Überlastung des Straßennetzes, die EU schätzungsweise 110 Mrd. EUR jährlich, d. h. mehr als 1 % ihres Bruttoinlandsprodukts, kosten. Um hier Abhilfe zu schaffen, wurde im Rahmen des Projekts CONDUCTOR ein fortgeschrittenes Verkehrsmanagementsystem entwickelt, das Behörden und Betreibern wie z. B. öffentlichen Busnetzen dabei helfen soll, Personen und Güter effizienter zu befördern und dabei auf die zunehmende Verfügbarkeit von automatisierten und vernetzten Fahrzeugen zurückzugreifen. „Mithilfe von Simulationswerkzeugen der nächsten Generation entwickeln wir einen Prototyp, der die Verkehrsbedürfnisse der verschiedenen Nutzenden dynamisch bewertet und priorisiert, um Verkehrsflüsse zu optimieren“, erklärt Projektkoordinator Flavien Massi, leitender Projektmanager bei Netcompany-Intrasoft in Luxemburg.
Verkehr der nächsten Generation
Das Herzstück der CONDUCTOR-Lösung ist eine maßgeschneiderte Plattform, die durch die Zusammenführung verschiedener bereits existierender Verkehrs- und Flottenmanagementtechnologien mit den projektintern entwickelten Computermodellen geschaffen wurde. Diese Optimierungs-, Simulations- und Prognosemodelle sind auf eine Reihe von realen Szenarien anwendbar und werden von Algorithmen gesteuert, die mithilfe von maschinellem Lernen anhand einer Vielzahl realer Verkehrsdaten trainiert wurden. Diese können auch der Bewertung kooperativer Streckenführungsstrategien für große Fahrzeugflotten im Dienste der vernetzten, kooperativen und automatisierten Mobilität (CCAM) dienen. Um die Kompatibilität der Lösung mit anderen, bereits in europäischen Netzen eingesetzten Lösungen zu gewährleisten, wurden Anwendungsprogrammierschnittstellen zum Austausch kritischer Daten entwickelt, darunter GTFS-Daten General Transit Feed Specifications (z. B. Transportrouten, Fahrpläne, Haltestellen und Standorte) sowie Informationen über in der Vergangenheit erbrachte Leistungen wie Fahrzeiten, Geschwindigkeiten und Störungsmanagement. Gegenwärtig wird ein Portfolio an Lösungen in einer Reihe von Anwendungsfällen und an Pilotstandorten eingesetzt und erprobt. Diese Simulationen modellieren den konventionellen Fahrzeugverkehr und den CCAM-Verkehr auf der vorhandenen Straßeninfrastruktur. Der erste Anwendungsfall konzentriert sich auf das integrierte Verkehrsmanagement und umfasst drei Pilotprojekte. In Athen sind die Fahrpläne von Bussen, U-Bahnen und Straßenbahnen aufeinander abgestimmt, um den Fahrgästen möglichst viele Optionen anzubieten. In Madrid wird ein Modell entwickelt, mit dem unerwartete Verkehrsereignisse besser bewältigt und das Netz danach effizient wieder in Gang gebracht werden kann. Im niederländischen Almelo wird ein Logistikkorridor optimiert, wobei an bestimmten Kreuzungen eine Verkehrspriorisierung eingerichtet wird. Beim zweiten Anwendungsfall geht es um die Verbesserung der Verkehrsplattform des Projektpartners GoOpti, bei der kooperative Streckenführung (Identifizierung von Verkehrsmustern zur Maximierung der Flottenressourcen) zum Einsatz kommt, um Fluggäste zu und von Flughäfen zu befördern. Mit dem dritten Anwendungsfall, ebenfalls in Madrid, wird demonstriert, wie das durch die steigende Nachfrage nach Last-Minute-Lieferungen verursachte Verkehrsaufkommen reduziert werden kann, indem Reisende und Güter in denselben Fahrzeugen befördert werden. Angebot und Nachfrage werden mittels der Simulationsumgebung FleetPy berechnet, die mit den innerhalb des Projekts erarbeiteten Verkehrssteuerungsstrategien angereichert und mit der Software Aimsun.next verknüpft ist, die eine realistische Darstellung der Verkehrsbedingungen bereitstellt. „Obwohl wir erst vor kurzem mit der Validierungsphase begonnen haben, erscheinen die ersten Ergebnisse äußerst vielversprechend. Mehrere Modelle haben bereits einen verbesserten Verkehrsfluss, kürzere Reisezeiten und/oder geringere Emissionen ergeben“, sagt Massi.
Zukunftssicherheit
CONDUCTOR trägt zur europaweiten CCAM-Initiative bei, die darauf abzielt, ein stärker nutzungsorientiertes und inklusives Mobilitätssystem zu schaffen, mit dem die Straßenverkehrssicherheit erhöht und gleichzeitig die Verkehrsüberlastung und der Umweltfußabdruck verkleinert werden. Um die Technologie weiterzuentwickeln, werden die Maschinenlernwerkzeuge, die im Zuge der verschiedenen Modelle der Lösung verwendet werden, jetzt optimiert, um die Genauigkeit der Modellvorhersagen für wichtige Messgrößen wie Verkehrsmuster, Staubrennpunkte und Energieverbrauch zu verfeinern. Obwohl das Team bisher nicht mit vielen technischen Herausforderungen konfrontiert war, haben gesetzliche Datenschutz- und Sicherheitsvorschriften den Zugang zu den für die Simulationen erforderlichen Echtzeit-Fahrzeugdaten zuweilen erschwert. Gegenwärtig laufen Gültigkeitsprüfungen, um zu guter Letzt ein robustes System zu realisieren, das nahtlos mit den Verkehrsunternehmen einer beliebigen europäischen Stadt verbindbar ist.
Schlüsselbegriffe
CONDUCTOR, vernetzte, kooperative und automatisierte Mobilität, CCAM, Stau, Verkehr, Transport, Bus, Straße, Güter, Simulation, maschinelles Lernen
