Von ATMS bis Smart Citys

Erweiterung der Grenzen des Verkehrsmanagements


Die meisten Ballungszentren auf der ganzen Welt und noch kleinere Gemeinden haben verschiedene intelligente Verkehrsmanagementlösungen eingeführt, um die Effizienz des Verkehrs zu verbessern und die Wartezeiten und die Umweltverschmutzung der Fahrzeuge zu reduzieren. Heute nutzen Städte die Vorteile neuer, erschwinglicher Technologien zur Überwachung, Analyse und Optimierung verschiedener Bereiche des täglichen Lebens durch eine Vielzahl von Sensoren verschiedener Art, die Daten an zentrale Managementzentren weiterleiten. In diesem Zusammenhang werden Advanced Traffic Management Systeme (ATMS) zu einem leistungsstarken Element der Smart City Toolbox.

Infolge der zunehmenden Einführung von Lösungen zur Behebung von Verkehrsstaus und Strömungsproblemen boomt der Verkehrsmanagementmarkt derzeit und soll von 22,96 Mrd. USD im Jahr 2017 auf 59,48 Mrd. USD im Jahr 2022 wachsen, was einer jährlichen Wachstumsrate von 21% entspricht (Quelle: MarketsandMarkets).

Die Ziele der Investition in ATMS liegen auf der Hand: Steigerung der Effizienz und Sicherheit der Verkehrssysteme, Verbesserung der Mobilität von Menschen und Gütern, Senkung des Kraftstoffverbrauchs und seiner Umweltauswirkungen sowie Steigerung der wirtschaftlichen Produktivität.

Die wichtigsten heutzutage in ATMS verwendeten Erkennungsmethoden sind: Induktionsschleifen unter dem Gehweg, oberirdische Fußgänger- und Fahrzeugerkennung (z.B. LiDARs und Radare), Closed-Circuit-Kameras (CCTVs) und automatische Kennzeichenerkennung (ALPR)/automatische Nummernschilderkennung (ANPR). Die von diesen Sensoren gesammelten Echtzeit-Verkehrsdaten werden an die Transport Management Center (TMC) zurückgegeben, wo sie integriert und verarbeitet werden, um den Verkehrsfluss zu verbessern.

Mit ständig neuen Entwicklungen bei Technologien und Sensoren für intelligente Transportsysteme (ITS) gehen die heutigen ATMS-Fähigkeiten weit über das einfache Ampelsystem hinaus. Die rasante Entwicklung von LiDARs hin zu Solid-State-Designs gehört zu den interessantesten Entwicklungen, die dem intelligenten Verkehrsmanagement erhebliche Vorteile in Bezug auf Preis-Leistungs-Verhältnis und Zuverlässigkeit bringen und gleichzeitig einen größeren Sensoreinsatz in zukünftigen Anwendungen ermöglichen.

Die folgende Übersicht zeigt verschiedene Dimensionen von ATMS, die dazu beitragen, unsere Städte smarter zu machen, sowie Einblicke in die Anwendung neuer LiDAR-Technologien zur weiteren Verbesserung der Verkehrsinfrastruktur.

Neue Sensoren, neue Anwendungen

Die am häufigsten eingesetzten ATMS-Anwendungen sind zweifellos intelligente Signalisierungs- und adaptive Verkehrssteuerungssysteme (ATCS), mit denen die Zeitsteuerung von Verkehrssignalen an den tatsächlichen Verkehrsbedarf angepasst wird. Während solche Systeme lokal und unabhängig funktionieren können, werden immer mehr mit einem zentralen TMC verbunden, um einen unschätzbaren Einblick in das Echtzeit-Verkehrsmanagement über ein großes Netzwerk zu erhalten und gleichzeitig relevante Daten für weitere Analysen und Vorhersagemodelle zu sammeln.

Die genaue Fahrzeugerkennung bei roten Ampeln (Stoppleistenerkennung) verwendet traditionell induktive Erdschleifen. Neuere Systeme, die über dem Boden installiert sind (z.B. auf bestehenden Ampelstellen), verwenden jedoch Solid-State-LiDARs (SSLs), um hochpräzise Stoppleistenfunktionen und erweiterte Fahrzeugerkennungsfunktionen bereitzustellen. Diese SSLs sind nicht nur sehr zuverlässig zu messen, sondern auch einfacher zu warten und zu reparieren, was sie zu einem attraktiven Ersatz für herkömmliche Induktionsschleifensensoren macht. Sie können auch problemlos mit Kameras und ALPRs kombiniert werden, um erweiterte Funktionen wie die Durchsetzung von Verkehrsdelikten zu ermöglichen.

Mit einer ausgezeichneten seitlichen Positionierung und Objektunterscheidung in seinem Sichtfeld, sammelt das SSL Messungen mit einer Geschwindigkeit von hunderten von Malen pro Sekunde, um Fahrzeuge aller Größen, einschließlich Fahrräder und Motorräder, sowie Fußgänger und andere Objekte, genau zu lokalisieren.

Dank dieser Fähigkeiten bieten SSLs ein enormes Potenzial für Anwendungen, die der Verwaltung von Fußgänger- und Radverkehr dienen. Und im Zusammenhang mit dem rasanten Wachstum der städtischen Bevölkerung werden in diesem Bereich viele Entwicklungen vorgenommen.

So werden beispielsweise Technologien wie Leddar-Sensoren eingesetzt, um Gehwege und Kreuzungen zu überwachen, um sicherzustellen, dass sie frei von Fußgängern sind, bevor der Verkehr wieder aufgenommen werden kann. Andere neuartige Anwendungen nutzen die präzisen, konfigurierbaren Erkennungsbereiche von Leddar, um einen bestimmten Bereich eines Bürgersteigs oder Radweges zu überwachen, um Fußgänger/Fahrräder zu erkennen, und lösen automatisch Ampeln pro Fahrzeug aus, ohne dass Drucktasten erforderlich sind. Solche Anwendungen sind besonders an Orten mit hohem Verkehrsaufkommen und ungeschützten Verkehrsteilnehmern (z.B. in der Nähe von Schulen, Krankenhäusern oder Senioreneinrichtungen) von Interesse.

LiDARs für die Verkehrsrechtsdurchsetzung

Die Fähigkeit von Festkörper-LiDARs, Daten für die Berechnung der Fahrzeuggeschwindigkeit zu generieren, hat dazu geführt, dass sie zunehmend für Geschwindigkeitsmessungen und Durchsetzungslösungen eingesetzt werden. Single-LiDAR-Lösungen werden als Geschwindigkeitsmessgeräte und Punkt-zu-Punkt-Messsysteme eingesetzt, bei denen LiDARs als Auslöser der ALPR-Kamera fungieren und die Fahrzeit zwischen zwei Punkten berechnen. Die LiDAR/ALPR-Kombination ist auch sehr effizient bei der Durchsetzung von Ampel- oder Busspurverletzungen.

Verkehrsmanagementsysteme mit Solid-State-LiDARs, die auf bestehender Infrastruktur installiert sind, sind einfach zu implementieren und zu warten.

LiDARs für Smart Parking Management

Eine effiziente Parkraumbewirtschaftung und die Kommunikation der verfügbaren Parkdaten an die Fahrer, wird die Umweltverschmutzung und Verkehrsüberlastung, durch im Kreis fahrende Autos, verringern und damit auch zu einer geringeren Belastung für Fahrer und Fahrgäste beitragen. Für solche Systeme ist die genaue Bestandsaufnahme des Fahrzeugraums von größter Bedeutung.

Die Nutzung der Fähigkeiten von kostengünstigen Festkörper-LiDARs, zur genauen Erkennung und Zählung jedes Fahrzeugs, an den Ein- und Ausfahrten von Parkplätzen, bietet aktuelle Daten und Redundanz mit anderen Fahrzeugzählmethoden.

Auch das Street Parking Management verändert sich rasant, wobei auch in diesem Bereich SSLs zum Einsatz kommen. So überwachen beispielsweise intelligente Parkuhren mit erschwinglichen Einstrahl-LiDARs kontinuierlich jeden Parkplatz und erkennen Leerstellen, setzen Zähler zurück und übertragen die Informationen an Fahrerinformationssysteme. Weit strahlende, mehrteilige LiDARs können auch hoch über der Straße platziert werden (z.B. an Lichtmasten), um mehrere Parkplätze gleichzeitig zu überwachen. Im Sichtfeld des Sensors können auch spezifische Erkennungsbereiche eingestellt werden, um jeden Parkplatz zu unterscheiden.

LiDARs für Sicherheit und Schutz

Die intelligente Überwachung sensibler Gebiete hat sich in den letzten Jahren auf der Agenda der Regierungen und Städte deutlich verbessert, insbesondere als Reaktion auf die zunehmenden terroristischen Bedrohungen, die sich gegen Institutionen und Zivilisten richten. Während CCTV-Systeme schon seit geraumer Zeit im Einsatz sind, wird die Anwesenheitserkennung mit LiDARs nun in die Liste der verfügbaren Lösungen aufgenommen.

Lösungen, die ALPR und LiDAR kombinieren, werden an Zufahrtsstraßen installiert, um jedes Fahrzeug zu identifizieren, das in eine Umgrenzung einfährt oder aus ihr austritt, verdächtige Fahrzeuge zu verfolgen oder gestohlene oder mangelhafte Fahrzeuge zu erkennen. Solche Systeme sind auch sehr effizient bei der Identifizierung von Fahrzeugen an automatischen Schrankenanlagen/Zugangskontrollpunkten.

LiDARs können auch zur Überwachung von ausgewiesenen Bereichen eingesetzt werden, um das Vorhandensein eines oder mehrerer Fahrzeuge in bestimmten Bereichen (z.B. gefährliche Straßenränder oder Parkverbotszonen an sensiblen öffentlichen Orten) zu erkennen. Ebenso können LiDARs auch zur Erkennung von Fahrzeugen oder Personen in verbotenen Bereichen von Brücken, im Rahmen der Selbstmordprävention, eingesetzt werden. Eine weitere Anwendung, die die Fähigkeit von LiDARs zur präzisen Überwachung bestimmter Bereiche in ihrem Sichtfeld nutzt, betrifft die Verkehrssteuerung in Eisenbahnsystemen, wo LiDAR-Sensoren aktiv eingesetzt werden können, um Warnungen und Alarm an das Bedienpersonal auszulösen, wenn Kreuzungen und Schienen durch Kraftfahrzeuge oder andere Hindernisse blockiert werden.

Festkörper-LiDARs werden auch zur Fahrzeughöhenmessung oder zur Fahrzeugprofilierung eingesetzt. Diese Sensoren, die senkrecht zur Straße als Teil von Abstandsmess- und Warnsystemen für Überführungen, Tunnel und Parkplätze platziert werden, bestimmen die Fahrzeughöhe genau, so dass der Fahrer vor Abstandsgefahren gewarnt werden kann, was letztlich sowohl Fahrzeuge als auch Strukturen schützt. Die gleiche Art von LiDAR-basiertem System kann auch zur Überwachung von Straßen oder Fahrspuren, auf denen Lkw und Busse verboten sind, und als Teil von Prioritätssystemen im öffentlichen Nahverkehr eingesetzt werden. Da LiDAR-Systeme auch Informationen über die Fahrzeugrichtung sammeln, können sie auch zur Überwachung und Durchsetzung von Einbahnspuren eingesetzt werden.

Dynamisches Verkehrsmanagement

Straßenverkehrssensoren wie LiDARs sammeln wertvolle Echtzeitdaten, die von ATMS zur Überwachung und Steuerung von Ampeln, automatisierten Geschwindigkeitsmessung, automatisierten Mauterhebung sowie Profilerstellung und Klassifizierung von Fahrzeugen genutzt werden. Genauer gesagt, werden diese Fahrbahnsensoren verwendet, um Verkehrsstaus zu identifizieren, einschließlich Staumuster, die das Vorhandensein eines Unfalls oder eines anderen Vorfalls anzeigen könnten, und um die Verkehrsgeschwindigkeit und -menge nach Fahrspur und Fahrzeuggröße zu messen. Die Beamten sind anschließend in der Lage, die Fahrer über die Verkehrssituation mit Wechselverkehrszeichen (VMS) am Straßenrand oder anderen Mitteln der elektronischen und drahtlosen Kommunikation zu informieren.

Dynamische Verkehrsmanagementsysteme (DTMS) verwenden Simulationsmodelle in Kombination mit Echtzeit-Verkehrs- und Herkunftszielinformationen, um effektivere Entscheidungen zu ermöglichen und den Verkehrsteilnehmern bessere Verkehrsinformationen zur Verfügung zu stellen. Die Daten werden aus mehreren Quellen für Echtzeitinformationen gesammelt, wie z.B. Asground Loop- und Straßensensoren - einschließlich LiDARs und mit GPS ausgestatteten Fahrzeugsonden. Diese Informationen werden dann zusammen mit Simulationsmodellen verwendet, um Verkehrsflussmuster und Fahrzeiten bei verschiedenen möglichen Kombinationen von Managementstrategien vorherzusagen, einschließlich Störungsmanagement, Rampendatenerfassung, Signalsteuerung und Fahrgastinformationen. Auf der Grundlage dieser Vorhersagen können die Verkehrsbehörden optimale Strategien auswählen und den Verkehrsteilnehmern empfohlene Fahrtrouten basierend auf der geschätzten Fahrzeit zur Verfügung stellen.

Planung für die Zukunft

Über das tägliche Verkehrsmanagement hinaus beginnen Städte und Verkehrsbehörden, große Datenmengen und vorausschauende Verkehrsmodellierung (PTMS) zu nutzen, um die Infrastrukturnutzung zu optimieren, Verkehrsmuster auf der Grundlage verschiedener Szenarien vorherzusagen und die zukünftige Planung zu unterstützen. Prädiktive Modelle werden verwendet, um Verkehrsstaus auf der Grundlage der erwarteten demografischen und wirtschaftlichen Entwicklung im Zeitablauf dynamisch zu antizipieren, die Auswirkungen bevorstehender Straßenarbeiten oder Sonderereignisse zu identifizieren oder Notfallsituationen zu planen.

Ein umfassendes Netzwerk von SSL-Sensoren, die entlang jeder wichtigen Stadtachse eingesetzt werden, liefert zu diesem Zweck wertvolle Informationen über Fahrzeuganzahl, Geschwindigkeit und Typen. Neue Solid-State-LiDARs sind klein, erschwinglich und bieten eine hohe Qualität. Vielseitigkeit und viele andere Vorteile, einschließlich großflächiger Abdeckung mit benutzerdefinierten Erkennungsbereichen, Multi-Objekt-Tracking, genauer Erkennung von Fahrzeugen und Personen, hohe Zuverlässigkeit und einfache Wartung. Darüber hinaus sind sie so konstruiert, dass sie extremen Wetterbedingungen und Temperaturschwankungen standhalten.

Trotz der vielen Vorteile der LiDAR-Technologie ist zu beachten, dass jeder Sensortyp seine eigenen Stärken und Schwächen aufweist - so kann keine einzige Verkehrssensorik Fahrzeuge, Fußgänger und andere Objekte mit 100%iger Genauigkeit erkennen oder messen. Dementsprechend liefert die Multisensordatenfusion, bei der Daten von verschiedenen Sensoren und anderen Quellen gesammelt werden, bevor sie in Datenfusionsprozesse integriert werden, konsistentere, genauere und nützlichere Informationen als jede einzelne Datenquelle. Diese optimierte Erkennungsleistung bietet viele Vorteile für das Verkehrsmanagement, insbesondere durch die Überwindung von Hindernissen bei der Datenerfassung und durch verbesserte Einblicke in komplexe Verkehrsumgebungen.

Um die Zusammenführung dieser zahlreichen Datenquellen und Sensornetze zu erleichtern und die Entwicklung und den Einsatz stärker integrierter Verkehrsmanagementlösungen zu unterstützen, ist es unerlässlich, gemeinsame Sprachen, Spezifikationen und Normen festzulegen. Dementsprechend setzen viele Länder auf der ganzen Welt inzwischen nationale und internationale Richtlinien oder Rahmen für diesen Zweck um.

Auf dem Weg zur Zusammenführung von ITS, automatisiertem Fahren und Smart Cities

Angesichts des rasanten Innovationstempos und des Einsatzes vernetzter und verbundener Sensortechnologien in verschiedenen Anwendungen ist es leicht vorstellbar, dass sich die Grenzen von ITS, autonomen Fahrzeugen und intelligenten Städten in nicht allzu ferner Zukunft vermischen werden. Da in unseren Städten und entlang unserer Autobahnen zunehmend Automatisierungs- und Überwachungssysteme für das Verkehrsmanagement eingesetzt werden, wird ein größerer Teil unseres Straßennetzes überwacht, um schließlich eine vollständige Abdeckung zu gewährleisten. Städte werden zunehmend in der Lage sein, diese großen Datenmengen zu nutzen, um Verkehrsströme besser zu verstehen und zu optimieren. Dynamische E-Maut- und verwaltete Spursysteme werden auch dazu beitragen, den Verkehrsfluss zu regulieren und die für die Instandhaltung der Straßennetze erforderlichen Einnahmen zu erzielen und gleichzeitig einen effizienten Nahverkehr zu entwickeln.

Fahrzeuge, die auf diesen Straßen unterwegs sind, werden auch große Datenmengen aus der wachsenden Anzahl von On-Board-Sensoren sammeln, die für die Fahrassistenz und Automatisierung eingesetzt werden, einschließlich LiDAR-Daten. Ausgestattet mit einer Zweiwege-Kommunikationsfähigkeit (V-to-X- oder Fahrzeug-zu-Infrastruktur-Schnittstellen) übertragen diese Fahrzeuge Informationen über die Umgebungsbedingungen und empfangen gleichzeitig Daten von benachbarten Sensoren, Verkehrsmanagementsystemen oder anderen Fahrzeugen. Echtzeit-Informationen, die von zentralisierten Verkehrsmanagementsystemen verarbeitet werden, werden den Fahrern (und schließlich auch den automatisierten Fahrzeugen) helfen, ihre Fahrtrouten zu optimieren und freie Parkplätze zu finden und gleichzeitig die allgemeine Verkehrssicherheit zu erhöhen.

Mit dem rasanten Wachstum der Metropolregionen und der zunehmenden Bevölkerungsdichte werden solche integrierten intelligenten Stadtsysteme sowohl zu einer Notwendigkeit als auch zu einem Wettbewerbsvorteil werden und eine Schlüsselrolle bei der Verbesserung der Lebensqualität der Bürger und der Effizienz der Unternehmen spielen.