EPFL

Drohnen finden Gründe für Staus

von - 19.07.2022
Eine Drohne überwacht in Nairobi den Verkehr
Foto: Dan Muniu/Werobotics
Forscher aus der Schweiz haben getestet, wie sich mit Schwärmen von Kameradrohnen die Ursachen von Verkehrsstörungen nahezu in Echtzeit ermitteln lassen.
Mit Scharen von Drohnen mit Kameras lösen Forscher der Eidgenössischen Technischen Hochschule Lausanne (EPFL) ein bisher unlösbar scheinendes Problem. Sie spüren die Ursachen von Verkehrsstörungen nahezu in Echtzeit auf, sodass diese schnell beseitigt werden können.
Angesichts der Fülle an moderner Technologie – Straßenkameras, Big-Data-Algorithmen, Bluetooth- und RFID-Verbindungen sowie Smartphones in fast jeder Tasche – sollten Verkehrsingenieure eigentlich in der Lage sein, den Stadtverkehr genau zu messen und dessen Entwicklung genau vorherzusagen. Aktuelle Tools zeigen jedoch nur dessen Folgen, scheitern aber systematisch daran, Stau-Ursachen zu finden oder gar zu beheben.

Was Drohnen erfolgreich macht

"Drohnen haben hervorragende Sicht auf die Strassen, können grosse Bereiche abdecken und sind relativ erschwinglich", so Manos Barmpounakis vom Urban Transport Systems Laboratory (LUTS) der EPFL. "Darüber hinaus bieten sie eine höhere Präzision als die GPS-Technologie und vermeiden Verhaltensverzerrungen, die auftreten, wenn Menschen wissen, dass sie beobachtet werden."
Anhand der Flut an Verkehrsdaten, die die Drohnen sammeln, haben LUTS-Leiter Nikolas Geroliminis und sein Team eine Methode entwickelt, um mit Hilfe von Algorithmen die Quellen von Staus zu identifizieren und daraus Empfehlungen zur Entschärfung komplexer Verkehrsprobleme entwickelt. Sie testeten die Methode mit der gemeinnützigen Organisation WeRobotics, die Drohnen für humanitäre Zwecke einsetzt, zunächst in Athen und im Hafen von Pully am Genfer See.

Drei technische Probleme waren zu lösen

Die LUTS-Forscher mussten drei technische Probleme lösen, um zu einem belastbaren Prognose-Modell zu kommen. Zunächst definierten sie Anzahl der benötigten Drohnen und deren Positionen und legten fest, wohin diese wie lange fliegen. Eine große Herausforderung lag in der Umwandlung der Bilder in Daten, die sich schließlich mit Hilfe der entwickelten Algorithmen auswerten ließen, um die Quellen der Überlastung zu finden. In der kenianischen Hauptstadt Nairobi fand kürzlich die Nagelprobe statt: Die Schweizer Forscher ließen zehn Drohnen morgens und nachmittags während der Hauptverkehrszeiten auf einer Fläche von 1,5 Quadratkilometern entlang zweier Alleen fliegen, die zum zentralen Geschäftsviertel führen. "Die Stärke unserer Methode ist der multidisziplinäre Ansatz zur Bekämpfung von Staus", sagt Barmpounakis.
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