EPFL 20.07.2022, 05:04 Uhr

Drohnen finden Gründe für Staus

Forscher der ETH Lausanne haben getestet, wie mit Drohnenschwärmen die Ursachen von Verkehrsstörungen ermittelt werden können.
Einsatz von Datensammel-Drohnen in Nairobi
(Quelle: Dan Muniu/Werobotics)
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 exakt vorherzusagen. Aktuelle Tools zeigen jedoch nur dessen Folgen, scheitern jedoch 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, welche die Drohnen sammeln, hat LUTS-Leiter Nikolas Geroliminis und sein Team eine Methode entwickelt, um mithilfe 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 Genfersee.

Drei technische Probleme waren zu lösen

Die LUTS-Forscher mussten drei technische Probleme lösen, um zu einem belastbaren Prognosemodell zu kommen. Zunächst definierten sie die 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 mithilfe 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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