Business models for the digital twin
It took five years: Now the prototype for a digital twin of traffic is ready. It is the basis for a number of business models.
Das Prinzip ist einfach: Diverse Sensoren schauen von oben (Schilderbrücke oder Mast) rund um die Uhr auf Straßen und Kreuzungen hinab. Trainierte neuronale Netze erkennen aus den Daten von Flächenkameras, Radaren und Lidaren Charakteristika, so dass Objekte wie Lkws, Pkws, Fahrräder und Fußgänger zuverlässig erkannt werden können. Dies geschieht exakt in dem Bruchteil einer Sekunde, in dem sich die Objekte auf der Straße bewegen. Zudem ist künstliche Intelligenz in der Lage, aus den ständig wachsenden Daten der Bewegungen Muster zu erkennen und neue Erkenntnisse zu gewinnen. Denn der digitale Zwilling vergisst nichts.
Digitaler Zwilling: Der Prototyp steht
Der Prototyp für diesen digitalen Zwilling wurde im Rahmen des Forschungsprojektes Providentia++ bereits entwickelt. Die Datenmengen ermöglichen die Erforschung des Verkehrsraums. Zudem wird es möglich sein, Smartphone-Nutzern sowie Autofahrern gezielt digitale Informationen zu übermitteln. Folgende Geschäftsmodelle sind künftig durch diese Entwicklung denkbar:
-
Services für alle Verkehrsteilnehmer: Warnungen, Priorisierungen, Empfehlungen
Per App oder Web werden Services möglich, die dem Radfahrer, Fußgänger wie Autofahrer mehr Sicherheit, Zusatzinformationen oder Echtzeittipps liefern. Lkws werden vor dem Rechtsabbiegen gewarnt, sobald ein Fahrradfahrer im toten Winkel neben ihm unterwegs ist. Radfahrer bekommen per Smartphone gesagt, ob sie schneller oder langsamer fahren sollten, um bei grün über die nächste Ampel zu kommen. Eine intelligente Kreuzung erkennt, wenn sehr viele Radfahrer auf eine Kreuzung zufahren oder Fußgänger die Kreuzung überqueren wollen und priorisiert sie gegenüber dem Autoverkehr. Auf der Autobahn lässt sich anzeigen, wie stark Fahrspuren ausgelastet sind und Empfehlungen geben, wie schnell und auf welcher Spur der beste Durchfluss für eine Strecke ermöglicht werden kann.
-
Der Verkehr in Zahlen: Dashboards für Statistiken
Der Verkehr und deren Umwelt wird transparent. Wer Interesse hat, kann sich die Eckdaten des Verkehrs auf Straßen und an Kreuzungen auf Dashboards anzeigen lassen. Die Durchschnittsgeschwindigkeit von Radfahrern und Autos, Anteil von E-Fahrzeugen, Radfahrern, Pedelecs auf den Straßen, (durch zusätzliche Sensoren) aktuelle Luft- und Lärmwerte. Nur auf Basis von Daten lassen sich Entwicklungen nachzeichnen und über eine Online-Plattform transparent machen: Wird die Luft sauberer, fahren die Autofahrer defensiver, sind mehr Radfahrer unterwegs? Diese Daten befriedigen einerseits die Neugier von Anwohnern, andererseits lassen sich auf dieser Basis gezielt Entscheidungen für künftige Verkehrs-und Quartierskonzepte entwickeln.
-
Multimodale Vernetzung: Privater Pkw, Bus oder E-Bike?
Wie viele Personen halten sich augenblicklich auf einem Bahnsteig auf, wie sehr staut sich der Verkehr auf der Straße: Es gibt viele Kriterien im multimodalen Verkehrsmix, für die ein digitaler Zwilling wichtige Zusatzinformationen zur Verfügung stellen kann. Der Vorteil: Die Informationen sind in Echtzeit, Livestreams augenblicklich verfügbar. Ein Blick auf die Ausgangsstraße – und schon ist klar, ob es Sinn macht, im Feierabendverkehr mit dem Auto zu fahren, der Umstieg auf den ÖPNV Sinn macht oder alternativ aktuell ein E-Rad die beste Option ist. Die Entscheidungsgrundlage für eine solche Entscheidung liefern Daten – und ein digitaler Zwilling, der Echtzeitbewegungen auf den Verkehrswegen beobachtet, analysiert und transparent macht. Das ist auch die Basis für einen Routenplaner für den multimodalen Verkehr.
WEITERE AKTUELLE THEMEN
Cognition Factory: Evaluate and visualize camera data
Since the beginning of research on the digital twin, AI specialist Cognition Factory GmbH has focused on processing camera data. In the meantime Dr. Claus Lenz has deployed a large-scale platform
Digital real-time twin of traffic: ready for series production
Expand the test track, deploy new sensors, decentralize software architecture, fuse sensor data for 24/7 operation of a real-time digital twin, and make data packets public: TU Munich has decisively advanced the Providentia++ research project.
Elektrobit: Coining Test Lab to stationary data
Elektrobit lays the foundation for Big Data evaluations of traffic data. Simon Tiedemann on the developments in P++.