Am Laboratory of Urban Transportation Systems (Luts) der EPFL untersucht ein Forschungsteam, wie Drohnen zur Vorhersage von Stau genutzt werden können. Standardmässig werden dazu Kameras, Schleifendetektoren und andere Sensoren eingesetzt, wie es in einer Mitteilung der Hochschule heisst. Im Vergleich dazu seien Drohnen zeitlich sowie räumlich weniger eingegrenzt und nicht nur auf Fahrzeuge beschränkt, sagt der Forscher Manos Barmpounakis. Damit erhalte man eine umfassendere und detailliertere Ansicht des Verkehrsnetzes.

Schon 2018 führten Forschende vom Luts ein Feldexperiment mit Drohnen in Athen durch, um Daten zu sammeln und Verkehrsmuster zu analysieren. Mit den erfassten Daten entwickelten die Forschenden Algorithmen, die Fahrzeugtypen und ihre Ruten identifizieren.

Mit zusätzlichen Drohnenmessungen konnte der EPFL-Wissenschaftler Weijiang Xiong die Verkehrsvorhersage in vielen Fällen um 15 bis 20% verbessern. Damit wäre es möglich, präventive Massnahmen zu ergreifen und beispielsweise die Ampeln eine halbe Stunde vor einem Stau in einem Gebiet umzuschalten, so Xiong. Er vermerkt aber: "Wir werden keinen Unfall vorhersagen können, aber wenn es doch zu einem kommt, können wir vorhersagen, wie das Netzwerk reagieren wird".

Das Luts beschäftige sich laut Mitteilung mit Grundlagenfragen statt mit Lösungen. Deshalb haben Manos Barmpounakis und sein Kollege Nikolas Geroliminis von der EPFL das Startup Mobilysis gegründet. Die Firma bietet eine datengetriebene Mobilitätsanalyse-Plattform an und hat schon mit dem Quartier Pully sowie dem Kanton Genf zusammengearbeitet. Im Kanton habe die Analyse des Verkehrssystems konkret umsetzbare Empfehlungen hervorgebracht, wie Barmpounakis gegenüber dem Fachmagazin 'PME' erklärt. Beispielsweise das Verbot von Linksabbiegen an einem viel befahrenen Kreisverkehr oder das Anpassen der Ampelschaltung an einer Kreuzung.