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Materialermüdung macht den Straßen und Brücken in Deutschland zu schaffen. Gründe hierfür sind Schwingungen durch den permanenten Verkehr sowie Korrosion, ausgelöst durch Tausalze im Winter. Damit kein Unglück passiert, werden hierzulande Brücken flächendeckend überwacht und auf Schäden untersucht: Alle sechs Jahre findet eine Hauptprüfung statt und alle sechs Monate erfolgt eine Sichtprüfung. Beginnen Schäden jedoch in nicht einsehbaren Bereichen, kann es zu kritischen Situationen kommen – bis hin zum Einsturz einer Brücke.
Innovative Projekte zeigen, wie sich die Sicherheit der Verkehrsinfrastruktur weiter verbessern lässt. Im Mittelpunkt stehen Daten, die aus Sensornetzwerken gewonnen werden. Die Bundesanstalt für Straßenwesen (BASt), ein technisch-wissenschaftliches Forschungsinstitut des Bundesverkehrsministeriums, hat hierfür eine intelligente Autobahnbrücke bei Nürnberg realisiert. Das Bauwerk erfasst Parameter wie Temperatur, Feuchte, ph-Wert, Dehnung sowie die von Autos und Lkws erzeugten Schwingungen. Ähnlich wie eine Lösung für Predictive Maintenance im Maschinenbau, kann das zugrundeliegende Systemmodell mögliche Schädigungsprozesse an der Brücke bewerten und damit das Erhaltungsmanagement unterstützen.
Ein vergleichbares Projekt findet sich am Flughafen Düsseldorf: Hier wird eine zentrale Brücke überwacht, die primär von Schwerlastverkehr genutzt wird. Sensoren messen auch hier Temperatur, Feuchtigkeit und Korrosion nahezu in Echtzeit und geben diese Daten an eine Anwendung für Wartung und Instandhaltung weiter. Die Erfahrungen aus diesen beiden Projekten können dazu führen, dass künftig mit Internet-of-Things-Sensornetzen komplette Verkehrsinfrastrukturen automatisiert auf ihren Zustand überwacht werden, wodurch die Sicherheit gesteigert wird.
Nächster Schritt: automatisierte Verkehrssteuerung
Intelligente Brücken sind aber nur erste Schritt hin zu mehr Effizienz und Sicherheit im Straßenverkehr. Deutlich ambitionierter sind die zahlreichen Smart-City-Projekte, mit denen der Verkehrsfluss geregelt wird. So hat die Stadt Hamburg im Sommer einen Testprojekt mit mehr als 60 intelligenten Ampeln erfolgreich abgeschlossen: Ein im Auto installiertes Tablet informiert die Verkehrsteilnehmer über die notwendige Geschwindigkeit, um an der nächsten Kreuzung auf eine grüne Ampel zu treffen. Natürlich werden nur Vorgaben innerhalb der jeweils zulässigen Höchstgeschwindigkeit gemacht. Von den 1.750 Ampeln im Hamburger Stadtgebiet sollen künftig rund 1.000 Ampeln in das System eingebunden werden.
Im Stadtgebiet Stuttgart wurde bereits ein umfassendes System für die Ampelsteuerung realisiert: Induktionsschleifen unterhalb des Asphalts vor den Ampeln messen das Verkehrsaufkommen und verlängern Grünphasen eigenständig zwischen fünf und 20 Sekunden. Ein zentraler Verkehrsrechner könnte hier zukünftig die Abstimmung übernehmen und öffentliche Verkehrsmittel und den übrigen Verkehr bedarfsgerecht steuern.
Im Rhein-Main-Gebiet erfolgt die Verkehrssteuerung noch manuell: 5.000 Sensoren an den Straßen schicken Daten über die Anzahl und Geschwindigkeit der Fahrzeuge in Echtzeit an die Verkehrszentrale. Hier sitzen Mitarbeiter rund um die Uhr und greifen manuell ein, um den Verkehrsfluss zu sichern. Auf Hunderten von Kilometern können die Operatoren zum Beispiel Seitenstreifen freigeben oder Geschwindigkeitsbeschränkungen anpassen. Ein lernfähiges intelligentes System könnte zukünftig solche Aufgaben eigenständig übernehmen – die Daten aus Verkehrskameras und Sensoren liegen ja bereits vor, müssen aber eben noch aufbereitet und ausgewertet werden.
Smart Roads sind in Sichtweite
Wie die Beispiele zeigen, ist Deutschland von Smart Roads und einer intelligenten Verkehrsinfrastruktur gar nicht mehr so weit entfernt. Mit dem zukünftigen 5G-Mobilfunknetz und den damit erreichbaren Übertragungsraten wird es beispielsweise möglich sein, die lokalen Sensor- und IoT-Netze auch mit der Rechenleistung der Cloud zu verbinden. Damit lassen sich dann tatsächlich zentrale Leitstellen für eine automatisierte Verkehrssteuerung in der Smart City realisieren, inklusive einer dynamischen Zuweisung von Fahrstreifen und Parkplätzen in Echtzeit.
Mit einer superschnellen 5G-Funkanbindung ergeben sich viele weitere Anwendungsszenarien im Straßenverkehr: So können sich Fahrzeuge untereinander über Gefahren wie Glatteis, Unfälle oder Verkehrsstaus informieren. Aber auch die Infrastruktur profitiert davon: In einem Projekt hat Bosch gezeigt, wie die Sensoren des Elektronischen Stabilitätsprogramms ESP, das praktisch in jedem Fahrzeug vorhanden ist, Daten zur Fahrbahnbeschaffenheit liefern kann. Damit würden Straßenbetreiber aktuelle Daten über den Zustand erhalten, ohne dafür selbst eine Untersuchung starten zu müssen.
Daten treiben die Welt an
Die Welt wird intelligenter und durch geschickte Nutzung von Sensordaten auch sicherer. Damit sich künftige Datennetze und Cloud-Plattformen auch untereinander austauschen können, sind zentrale Daten-Integrationsplattformen notwendig, die als Datendrehscheiben arbeiten. Hier werden Daten erfasst, auf Konsistenz sowie Qualität geprüft und schließlich weitergeleitet und analysiert. In einer solchen Infrastruktur spielt die Cloud eine wichtige Rolle für das Datenmanagement: Betreiber von IT-Systemen erhalten damit eine schnell und dynamisch einsetzbare IT-Ressource, die den ausfallsicheren Betrieb von Smart City-Anwendungen ermöglicht. Cloud-Lösungen wie AWS Kinesis sind darauf ausgelegt, Streaming-Daten zum Beispiel aus IoT-Sensornetzwerken und Telemetriedaten in Echtzeit zu verarbeiten. Die Talend Real-Time Big Data Integrationsplattform unterstützt Unternehmen dabei, die unterschiedlichen Datenquellen und Cloud-Plattformen zu verknüpfen. Für erste Testprojekte sind von den Cloud-Anbietern kostenfreie Testaccounts verfügbar und Anbieter wie Talend bieten auch eine Open-Source-Version ihrer Datenintegrationsplattform. Diese ist hier verfügbar: Link https://de.talend.com/products/big-data/real-time-big-data/
Otto Neuer, Vice President Sales EMEA Central bei Talend
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