Die Kombination von künstlicher Intelligenz und Daten aus Videoüberwachungssystemen wird in den kommenden Jahren die Art und Weise verändern, wie wir Verkehr und urbane Mobilität managen.
Von hochgradig personalisierter Routenführung und V2X-Kommunikation (Vehicle-to-Vehicle) bis hin zu effizienterer Infrastrukturplanung und -vermessung legen diese Systeme den Grundstein für sinnvolle, wichtige und lebensrettende Fortschritte.
Überwachungstechnologie als Innovationsplattform
Die Art und Weise, wie wir über Videoüberwachungstechnologie denken und sie einsetzen, hat sich grundlegend verändert. In der Vergangenheit dienten Fortschritte in Bereichen wie Auflösung, schlechte Lichtverhältnisse und höhere Bildraten dem visuellen Erlebnis. Heute können wir dank der Qualität, der Menge und des Umfangs der von diesen Systemen erfassten Daten so viel mehr als nur überwachen.
Wir können jetzt alle möglichen neuen und komplexen Ziele erreichen, sei es, in Echtzeit auf Ereignisse zu reagieren und zu antworten, Ergebnisse vorherzusagen, zu verhindern und zu ändern oder sogar Pläne mit neuen und vielfältigen Daten zu untermauern. Es gibt uns mehr Möglichkeiten, Erfolg zu messen, zu bewerten oder sogar neu zu definieren - besonders nützlich für den Verkehrssektor, der in der Vergangenheit durch begrenzte und eingeschränkte Daten eingeschränkt war.
Verkehrsbehörden und Planer sehen sich einer endlosen Liste von Herausforderungen gegenüber: steigende Zahl von Fahrern, Staus, Straßenverschleiß, Emissionsziele, öffentliche Gesundheit und Sicherheit sowie sich verschlechternde Umweltmuster. Dies macht es besonders schwierig, Prioritäten zu setzen und Investitionen zu rechtfertigen, vor allem bei schrumpfenden Budgets.
Dank der Fähigkeit der künstlichen Intelligenz, Muster in riesigen Datenmengen zu verarbeiten, zu analysieren und zu erkennen, werden Verkehrsbehörden bald über weitaus mehr Daten verfügen, die sie bei der Entscheidungsfindung unterstützen. Diese Systeme werden zunehmend zu einer Datenplattform, auf der spannende neue Anwendungen entwickelt werden, die die Mobilität von morgen prägen werden. Und die gute Nachricht ist, dass es bereits Millionen von Kameras gibt, die unsere Straßen und Städte überwachen und Daten generieren, die nur darauf warten, genutzt zu werden.
Dies sind nur einige der nahezu unbegrenzten Möglichkeiten, wie überwachungsbasierte KI-Systeme unsere Verkehrssysteme in den kommenden Jahren verändern könnten:
Routenplanung nach Maß
Routenplanung ist komplexer als man denkt. Zwar gibt es Verbesserungen bei der Berücksichtigung von Verkehr und Alternativrouten, doch werden diese pauschal angewendet. Der Fahrzeugtyp wird derzeit kaum oder gar nicht berücksichtigt, ganz zu schweigen von umfassenderen, konzeptionellen Zielen. Überwachungssysteme liefern bereits Echtzeitdaten über das Fahrzeug des Fahrers (durch sichtbare Merkmale und Nummernschilderkennungstechnologie) und könnten bald detaillierte Echtzeitinformationen über die Straßenbedingungen liefern. Dies macht sie zu idealen Ressourcen für eine maßgeschneiderte Routenplanung.
Beispielsweise kann das Wetter die Leistung eines Fahrzeugs stark beeinflussen. Windgeschwindigkeit und Windrichtung haben einen enormen Einfluss auf den Kraftstoffverbrauch. Dies gilt insbesondere für Transport- und Schwerlastfahrzeuge, die ohnehin schon einen hohen Verbrauch und eine schlechte Aerodynamik haben. Auch Elektrofahrzeuge. Lange Ladezeiten vervielfachen die Auswirkungen einer Reichweitenverringerung auf die Fahrleistung. Ebenso können vereiste oder teilweise überflutete Straßen für Allradfahrzeuge befahrbar sein, während kleinere Fahrzeuge und Motorräder geeignetere Routen benötigen. Elektromobile reagieren empfindlich auf schlechte Straßenverhältnisse wie Schlaglöcher, lose Steine oder Straßenbahnschienen. Auch die Sicht bei schlechten Lichtverhältnissen, Nebel oder anderen schwierigen Witterungsbedingungen könnte berücksichtigt werden.
Echtzeitbeobachtung könnte auch direkt den Fahrer unterstützen und sein Situationsbewusstsein verbessern. Überwachungssysteme könnten Fahrzeuge erkennen, die Probleme mit der Bodenhaftung haben, und dem Fahrer vorschlagen, die Geschwindigkeit zu verringern. Oder sie könnten Feinheiten wie die Positionierung auf der Straße oder das Umschalten auf Nebelscheinwerfer erkennen.
Unterstütztes Fahren und Parken
Effizientes Fahrspur- und Geschwindigkeitsmanagement kann den Unterschied zwischen fließendem Verkehr und kilometerlangen Staus ausmachen. Ein System, das die Belegung von Fahrspuren überwacht und über das bordeigene Infotainment und externe Beschilderung Empfehlungen für Fahrspur und Geschwindigkeit gibt, wäre bahnbrechend. Die gleichen Systeme könnten auch in Ampel- und Signalanlagen integriert werden, um Prioritäten zu setzen und die Zeitabläufe neu auszubalancieren, was die größte Wirkung hätte. Auch die Schaffung von Anreizen für die Einhaltung dieser Anweisungen durch eine Art reduzierte Kfz-Steuer oder Versicherungsprämie würde eine zuverlässige Dokumentation erfordern, die durch Kameras geliefert werden könnte. Aber all diese Fahrzeuge haben ein Ziel, und das ist das Parken.
Parken ist ein ständiges Problem für Städte und Gemeinden. Bis zu 30 Prozent der Autofahrer in überfüllten Städten sind auf der Suche nach einem Parkplatz. Dabei sind diejenigen, die die Suche zwischenzeitlich aufgegeben haben und stattdessen woanders hinfahren, noch nicht einmal mitgerechnet. Kurzum: Jede Verbesserung in diesem Bereich kann enorme Auswirkungen auf Staus und Emissionen haben.
Kameras können geeignete Parkplätze in Parkhäusern oder am Straßenrand leicht erkennen. In Kombination mit Verkehrsanalysen und Fortschritten bei der V2X-Konnektivität könnten Autofahrer in naher Zukunft Parkplätze zugewiesen und dorthin geleitet werden. Dieses System wird noch effizienter, wenn fahrerlose Fahrzeuge miteinander kommunizieren und sich gegenseitig mitteilen, wer wo parkt.
Ebenso könnten diese Systeme Empfehlungen für den Einsatz von Hybridfahrzeugen geben. Wenn bekannt ist, wo und wie viele Ladestationen an einem bestimmten Zielort zur Verfügung stehen und wie hoch das Verkehrsaufkommen und die Fahrzeit sind, könnten Fahrzeuge angewiesen werden, in den Batteriebetrieb zu wechseln und diesen wieder zu verlassen.
Den Fahrern könnten auch effizientere Alternativen angeboten werden, wie z.B. das Parken in größerer Entfernung und die Nutzung von Shuttlebussen oder das Mieten von Elektrorollern oder Fahrrädern.
Verbesserung der Verkehrssicherheit durch Erkennung von Beinahe-Unfällen
Das Hauptziel jeder Verkehrsbehörde ist es, die Straßen so sicher wie möglich zu machen. Unfälle und Zwischenfälle werden genau erfasst und bei vielen Entscheidungen berücksichtigt. Das Problem bei der Verfolgung von Unfällen und Zwischenfällen ist jedoch, dass Beinaheunfälle nicht gemeldet werden. Selbst wenn alles auf einen bevorstehenden Unfall hindeutet, werden erst im Nachhinein Maßnahmen ergriffen.
Überwachungsdaten ändern dies. An besonders gefährdeten Stellen wie Fußgängerüberwegen, Kreisverkehren und Kreuzungen könnten Kameras und Audiosysteme das Fahrverhalten bei der Annäherung leicht verfolgen und Dinge wie hohe Geschwindigkeit, abruptes Bremsen, Schleudern, Hupen und Lichthupe erkennen. Dies hat zwei Effekte. Zum einen lässt sich feststellen, welche Präventivmaßnahmen ergriffen werden sollten, sei es eine bessere Beleuchtung, die Anbringung von Spiegeln für eine bessere Sicht oder verkehrsberuhigende Bodenwellen. Zum anderen stehen eine Vielzahl neuer Messgrößen zur Verfügung, mit denen die Wirksamkeit aller Maßnahmen zur Verbesserung der Verkehrssicherheit bewertet werden kann. Das Ergebnis sind sicherere Straßen mit weniger Unfällen.
Erfolg für die Stadt- und Stadtplanung neu definiert
Mit dem stetig wachsenden Pool an umfassenden Daten werden Verkehrs- und Planungsbehörden bald wesentlich fundiertere Entscheidungen treffen können. Immer mehr Städte und Gemeinden investieren in digitale Zwillinge, um die Wirksamkeit neuer Änderungen und Vorschläge zu modellieren, bevor sie umgesetzt werden. Überwachungssysteme erweisen sich bereits als unschätzbare Quelle historischer und Echtzeitdaten für diese Art der Planung. Pilotprojekte und lokale Initiativen können eine Feedbackschleife für Lernen, Verbesserung und Überprüfung bieten, bevor größere Investitionen auf Stadtebene getätigt werden.
Die Ergebnisse all dieser Tests und Implementierungen könnten dann für die Gestaltung einer Vielzahl von Faktoren genutzt werden, wie z.B. öffentliche Sicherheit oder (Re-)Investitionsrichtlinien, fahrzeug- oder zonenspezifische Regelungen, die Einführung neuer Steuer- und Einnahmesysteme sowie neue Anreize für Fahrer.
Ebenso können neue Leistungsindikatoren eingeführt und einfach überwacht werden, wie z. B. die Reduzierung von Beinaheunfällen, die Verkürzung von Parkzeiten/Parkplatzsuche, gleichmäßigere Durchschnittsgeschwindigkeiten, die alle in umfassendere Indikatoren für die öffentliche Gesundheit und Sicherheit einfließen, die über die einzelnen Abteilungen hinausgehen.
Ein entscheidender Beitrag
Wir kratzen erst an der Oberfläche dessen, was auf uns zukommt. Aber eines ist klar: Überwachungsdaten werden eine entscheidende Rolle bei der Entwicklung künftiger Verkehrslösungen spielen. Alles deutet darauf hin, dass den Verkehrs- und Planungsbehörden wesentlich mehr Instrumente und Hebel zur Verfügung stehen werden, um bessere, sicherere, gesündere, nachhaltigere und fundiertere Investitionen zu tätigen. Entscheidungen werden sowohl gegenüber der Öffentlichkeit als auch gegenüber den Budgetverantwortlichen leichter zu erklären und zu rechtfertigen sein. Letztendlich wird sich das Gesamterlebnis für Fahrer, Fußgänger und andere Verkehrsteilnehmer drastisch verbessern.
