Forscher am Labor für städtische Verkehrssysteme (LUTS) der EPFL haben eine Methode entwickelt, die mithilfe von Algorithmen die Stauquellen identifiziert und so Empfehlungen zur Entschärfung komplexer Verkehrsprobleme gibt. Das ist einer Mitteilung des LUTS zu entnehmen. Demnach konnten in einer Reihe von Pionierexperimenten in Athen in den Jahren 2018 und 2019 und im letzten Sommer bei der Überwachung und Bewertung von Parkflächen im Hafen von Pully die Gültigkeit der Methode erprobt und nachgewiesen werden.

Zum Einsatz kommt eine CityDronics genannte Technologie, die nun mit Geldern vom Schweizer Innovationsförderer Innosuisse marktfähig gemacht werden und zur Startup-Gründung beitragen soll.

Konkret haben die EPFL-Forscher um LUTS-Leiter Nikolas Geroliminis mit Drohnenschwärmen den Stadtverkehr in einer angeblich bisher unerreichten Genauigkeit messen können. Über Algorithmen werden dann Stauquellen identifiziert und Lösungen zur Entschärfung von Verkehrsproblemen empfohlen.

Das sei insofern ein Fortschritt, als dass aktuell über eine Fülle an moderner Technologie wie Kameras am Strassenrand, Big-Data-Algorithmen, Bluetooth- und RFID-Verbindungen und den allgegenwärtigen Smartphones nur die Folgen des Stadtverkehrs erfasst werden könnten. Stauursachen zu finden oder gar zu beheben, sei mit den derzeitigen Tools nicht möglich, heisst es in der Mitteilung weiter. Man könne zwar Symptome erfassen, aber den Verkehr eben nicht genau messen und vorherzusagen.

Konkret nutzen die Forscher Drohnen als Überwachungsinstrument. Sie seien nicht nur bezahlbar, sondern lieferten auch eine hervorragende Sicht und könnten grosse Gebiete abdecken, heisst es von den Forschern. Zudem seien Drohnen präziser als GPS-Technologie und eliminierten Verhaltensverzerrungen, die auftreten, wenn Menschen wissen, dass sie beobachtet werden. Ausserdem könne man die Flugapparate so einsetzen, dass die Identität der Menschen geschützt werde, so die Forscher.

Zuletzt habe man Mitte Mai 2022 in Nairobi, der viertgrössten Stadt der Welt, ein neues Experiment durchgeführt. Dabei hätten 10 Drohnen die Stadt auf einem Gebiet von 1,5 Quadratkilometern zu den Hauptverkehrszeiten überflogen. So seien 4 Tage lang so viele Daten wie möglich gesammelt worden. Deren Auswertung stehe aber noch aus, weil die Modelle, mit denen bislang gearbeitet wurde, einen relativ strukturierten Verkehr aufweisen würden. Das sei in den Strassen von Nairobi mit Autos, Velos, Motorrädern oder Vieh etwas völlig Neues gewesen. Zudem seien nicht nur die Verkehrsmerkmale, sondern auch kulturelle Aspekte zu berücksichtigen gewesen. In einigen Monaten sollen Resultate vorliegen, so die Forscher der EPFL, dann könne man mit den Partnern vor Ort langfristige Überwachungskampagnen implementieren.

Am LUTS betont man, dass die entwickelte Methode flexibel einsetzbar sei und nicht nur auf die Untersuchung von Verkehr und Staus begrenzt sei. Je nach Zielsetzung könnten unterschiedliche Aspekte eines Mobilitätsproblems fokussiert werden. So habe man zum Beispiel die Nutzung der Parkplätze am Hafen von Pully im Sommer, an Wochentagen und an Wochenenden in den Blick genommen. In Nairobi hingegen habe man sich hauptsächlich auf die Verhaltensweisen, die Staus verursachen, konzentriert. Der Einsatz von Drohnen eröffne aber auch Perspektiven für eine ganz anderer Arten von Messungen als der des Verkehrs. Indem man sie in einen Multisensor verwandele, könnten per Drohnen beispielsweise CO2-Emissionen oder Lärm bewerten werden. In dem multidisziplinären Ansatz schlummere ein Potential, das deutlich über den Kampf gegen Staus hinausgehe, heisst es bei den EPFL-Forschern.