Forscherteams der TU Kaiserslautern entwickeln neue Verkehrs-Sensortechnik

Schutz vor überfluteten Straßen

TUK. Bei extremen Starkregen sind Straßen schnell überflutet und oft unpassierbar. Dies ist für alle Verkehrsteilnehmer gefährlich. Um Auto- und Radfahrer vor Unfällen zu schützen und Einsatz- und Rettungskräfte über die Verkehrslage zu informieren, arbeitet ein Konsortium an einem Sensorsystem, das direkt meldet, wenn Straßen überflutet werden. Mit dabei sind zwei Forscherteams der TU Kaiserslautern (TUK). Das Projekt „Sensare“ wird vom Bundesministerium für Verkehr und digitale Infrastruktur (BMVI) im Rahmen der Forschungsinitiative „mFUND“ für drei Jahre gefördert. Die Kaiserslauterer Forscher erhalten dazu rund 690.000 Euro. Projektkoordinator sind die Berliner Wasserbetriebe.
Die starken Unwetter in diesem Jahr haben es gezeigt: „Die Gefahr von Überflutungen nimmt zu. Dies gilt auch für urbane Räume“, sagt Professor Dr. Theo G. Schmitt, der an der TUK im Fachgebiet Siedlungswasserwirtschaft forscht und sich auch damit beschäftigt, wie Städte und Gemeinden Folgen von Starkregen vermeiden können.
Abhilfe soll hier ein neues Sensorsystem schaffen, mit dem sich das Forschungsvorhaben befasst. Ein Konsortium von Berliner Behörden und Technikunternehmen arbeitet dabei eng zusammen mit Professor Schmitt und dem Team um seinen Kollegen Professor Dr. Wilko Manz. „Es soll unter anderem helfen, den Verkehr direkt umzuleiten und Einsatzkräfte, aber auch andere Verkehrsteilnehmer in Echtzeit über die aktuelle Lage zu informieren“, erläutert Manz, der an der TUK das Institut für Mobilität und Verkehr (imove) leitet. Der Fokus liegt hierbei auf stark ausgelasteten und für den Verkehr bedeutsamen Straßenabschnitten.
Die Kaiserslauterer Forscher um Schmitt werden zunächst in Berlin Stadtgebiete untersuchen, in denen die Gefahr einer Überflutung erhöht ist. Zum Einsatz kommen hierbei Messsensoren, die den Forschern Daten zum Wetter und zu Wasserständen in den Straßen – im Falle von Überflutungen – aus den entsprechenden Stadtteilen senden. Diese Daten nutzen sie für ihre Computersimulationen, mit denen sie analysieren werden, wie groß das Risiko ist, dass die Straßen überflutet werden. „Dabei spielen verschiedene Faktoren wie versiegelte Oberflächen oder das unterirdische Kanalsystem eine entscheidende Rolle“, so Schmitt weiter. Das Modell zeigt dabei in Echtzeit an, wie schnell sich das Regenwasser etwa auf einer starkbefahrenen Straße ansammeln kann.
Parallel dazu wird das Team um Professor Manz in diesen Stadtgebieten verkehrskritische Strecken und Knotenpunkte identifizieren, für die Straßen-Überflutungen besondere Verkehrsbeeinträchtigungen bedeuten würden. Darauf aufbauend entwickeln die Ingenieure Strategien, um den Verkehr bei auftretenden Überflutungen für Autos, Busse und Rettungsdienste umzulenken. Hierbei spielen unter anderem Ampelschaltungen und Wegweiser eine Rolle. Darüber hinaus spielen sie Szenarien durch, welche Rolle das autonome Fahren spielen könnte, um beispielsweise Autos und Busse bei einer Überflutung einfach umzuleiten.
Alle Erkenntnisse fließen in eine Sensortechnik ein, die bei Überschwemmungen warnen soll. Das Verfahren wird zunächst in Berlin erprobt, kann aber auch in anderen Städten zum Einsatz kommen. Die Arbeiten sind Teil des Verbundvorhabens „Sensorbasierte Stadtgebietsanalyse für Starkregengefährdungen zur Warnung und Resilienz Verbesserung der Verkehrsinfrastruktur (SENSARE)“. Projektkoordinator sind die Berliner Wasserbetriebe. Zudem sind am Vorhaben beteiligt: Berliner Verkehrsbetriebe (BVG), Berliner Stadtreinigungsbetriebe (BSR), Stromnetz Berlin GmbH (SNB) und die Senatsverwaltung Berlin (SenUVK und SenWEB). Auch dabei sind der Softwareentwickler e.sigma GmbH, das Urban Software Institute, das sich um die Verwaltung kommunaler Daten kümmern wird, sowie das Technikunternehmen Smart City Solutions, das das Sensor-Netzwerk entwickeln wird. Die Kaiserslauterer Forschungsgruppen werden hierbei mit rund 690.000 Euro durch den mFUND des BMVI gefördert. Das Vorhaben ist im Oktober gestartet.ps