In Berlin ist das Projekt Real Time Traffic Forecast (RTTF) gestartet, eine Echtzeitvorhersage zur Verkehrsentwicklung. Es soll Großstädte durch den Einsatz innovativer IT vom zunehmendem Verkehr entlasten. Hinter dem Verkehrskonzept stehen die Experten des Forschungsinstituts C-Lab, einer Private Public Partnership des IT-Dienstleisters Atos und der Universität Paderborn.
Foto: Atos
Das System RTTF beobachtet und analysiert Verkehrsaufkommen und Geschwindigkeiten in Echtzeit anhand der Verkehrsdaten. Diese fließen in hundert für das Projekt ausgewählten Messpunkten der VMZ Berlin Betreibergesellschaft mbH (VMZ) ein.
Das Kernstück des Prognosesystems ist der so genannte Traffic Data Server, der über den Web-Service der VMZ mit Echtzeitdaten versorgt wird. Die anfallenden Daten werden an einen von der Projektgruppe entwickelten Traffic Forecast Server übertragen, der aus den Informationen Vorhersagedaten generiert. Die Vorhersagedaten fließen dann wieder zurück zum Traffic Data Server.
Über eine für Microsoft Windows Betriebssysteme entwickelte Desktop-Applikation mit dem Namen "Traffic Monitor Client " können sich die Nutzer beim Traffic Data Server anmelden, dort Echtzeit- sowie Prädiktivverkehrsdaten abrufen und diese auf einer digitalen Stadtkarte anzeigen lassen.
Die Messungen erlauben nach Angaben der Entwickler zuverlässige Prognosen von bis zu vier Stunden im Voraus. Dabei kommen zwei wesentliche Messgrößen zum Tragen: die gefahrenen Geschwindigkeiten am Messpunkt und die Anzahl der Fahrzeuge, die diese Stelle innerhalb einer Stunde passieren.
Mithilfe dieser Daten erstellen die Experten des C-Lab im 60-Sekunden-Takt eine Vorhersage der beiden Werte für alle Messpunkte, um den Verlauf für die nächsten vier Stunden vorherzusagen. Dadurch sollen nicht nur Pauschalaussagen wie "Stau" oder "zähfließender Verkehr" getroffen werden, es wird so die genaue Verkehrsdichte auf den Straßen bestimmt.
Genaue Verkehrsprognosen statt Pauschalaussagen
Mit der wachsenden Anzahl an eingespeisten Daten aus den Messpunkten werden die Prognosen kontinuierlich präziser; je länger RTTF im Betrieb ist, umso genauer werden die Ergebnisse.
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Den Entwicklern des C-Lab gelang es darüber hinaus, aus dem System einen Zusatznutzen zu generieren: So entwickelten sie einen Navigationsalgorithmus, der nun in RTTF integriert ist. Anwender können damit eine Navigationslösung vom Traffic Data Server anfordern, die einen größeren Funktionsumfang bietet als übliche Navigationsgeräte.
Die Routenvorschläge berücksichtigen den Wissenschaftlern zufolge beispielsweise, wo Verkehrsstaus auftreten und wie man diese am besten umfährt, ohne in den nächsten Stau zu geraten. Zudem können Fahrer eine Prognose abrufen, etwa für die beste Route zu einem bestimmten Ziel in drei Stunden.
Genauso lässt sich das Verkehrsaufkommen für die letzten 24 Stunden abrufen – eine nützliche Funktion etwa für Pendler, sagt Thomas Bierhoff, Leiter der Forschungsgruppe zum Thema RTTF. Die Entwicklung weiterer Client-Lösungen für Smartphones sowie für On-board Units in Fahrzeugen sei bereits in Planung.
Navigation mit Verkehrsprognose
"RTTF ist ein großer Schritt in Richtung echtzeitbasiertes Verkehrsmanagement, auch wenn die Technologie noch in den Kinderschuhen steckt: Schon jetzt zeichnet sich das große Potenzial ab, um die Städte zu entlasten", wirbt Bierhoff für sein Projekt. Sogar Metropolen wie San Francisco haben Bierhoff zufolge bereits Interesse bekundet. Für die aktuelle Testphase werden sich die Forscher jedoch weiterhin auf Berlin beschränken.