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Einen Parkplatz online finden
In diesem Herbst wird San Francisco das bisher größte Mesh-Netzwerk zur Überwachung von Parkplätzen implementieren. Neben ebenso vielen Parkplätzen werden rund 6.000 Funksensoren des San Franciscoer Unternehmens Streetline angebracht, die sowohl die Verfügbarkeit von Parkplätzen als auch das Volumen und die Geschwindigkeit des vorbeifahrenden Verkehrs überwachen. Die Stadt hofft, dass durch die Anzeige von Informationen der Sensoren auf Webkarten, Smartphones und Schildern auf der Straße der Verkehr und die Umweltverschmutzung durch kreisende Autos reduziert werden.
Carspotting: Als Teil eines Mesh-Netzwerks kann dieser in eine Straße von San Francisco eingebettete Sensorknoten erkennen, wenn ein Parkplatz daneben parkt. Es überwacht auch den Durchgangsverkehr.
Ein Mesh-Netzwerk unterscheidet sich von einem typischen drahtlosen Netzwerk dadurch, dass es keinen zentralen Sender gibt: Jeder Knoten kann zu jedem anderen Knoten senden. Mesh-Netzwerke wurden im Allgemeinen für die Umgebungsüberwachung verwendet oder um drahtlosen Geräten einen Internetzugang zu gewähren.
Wenn Sensornetzwerke am Straßenrand eingesetzt wurden, diente dies normalerweise der Überwachung des Verkehrs, nicht des Parkens. In Ballungsgebieten werden Verkehrsüberwachungssysteme zur Staupreisbildung eingesetzt: Während der Geschäftszeiten in der Londoner Innenstadt werden beispielsweise die Nummernschilder von Autos fotografiert und den Fahrern eine Rechnung zugestellt. Einige Parkhäuser haben auch Schilder, die den Fahrern sagen, wo die verfügbaren Plätze sind, aber solche Systeme basieren im Allgemeinen auf manueller Fahrzeugzählung und nicht auf Sensoren.
In San Francisco hingegen sind Cluster von kunststoffummantelten, vernetzten Sensoren in die Straßenoberfläche eingelassen. Der Hauptsensor im Cluster, der häufig zur Erkennung von Autos verwendet wird, ist ein magnetischer, sagt Jim Reich, Vice President of Engineering bei Streetline. Magnetsensoren erkennen, wenn ein großes Metallobjekt das Magnetfeld der Erde lokal stört. Eine Herausforderung bei Magnetsensoren besteht darin, Fehlalarme zu vermeiden. Wir verlassen uns am meisten auf das Magnetometer, aber um Fehler zu beheben, verwenden wir andere Arten von Sensoren, [die] Ihnen eine viel höhere Zuverlässigkeit bieten, sagt Reich. Auf die unterstützenden Sensoren wird er nicht näher eingehen, aber er sagt, dass das Streetline-System eine Genauigkeit der hohen Neunziger bei der Erkennung geparkter Autos hat.
Um Informationen weiterzugeben, verwenden die Streetline-Sensoren Staubnetzwerke ’ SmartMesh-System, ein Spin-off des Intelligenter Staub Projekt an der University of California, Berkeley, gefördert vom US-Verteidigungsministerium. Joy Weiss, CEO von Dust Networks, sagt, dass SmartMesh-Netzwerke zu mehr als 99,99 Prozent zuverlässig sind. Die kombinierte Technologie von SmartMesh und Streetline verleiht den Knoten eine durchschnittliche Lebensdauer von 5 bis 10 Jahren mit nur zwei AA-Batterien. Wir waren wirklich die Ersten, die ein ganzes Netzwerk aufbauen konnten, bei dem jeder Knoten im Netzwerk jahrelang mit Batterien betrieben werden kann und gleichzeitig eine sehr hohe Zuverlässigkeit bietet, sagt Weiss. In den meisten [anderen Netzwerken] sind dies ein Kompromiss.
Dust Networks verwendet mehrere Techniken, um Effizienz und Zuverlässigkeit zu kombinieren. Die erste ist redundantes Routing: Wenn ein Signal beim ersten Mal nicht durchgeht, versucht es der sendende Knoten mit anderen Knoten in der Nähe oder versucht es nach einer gewissen Zeit mit demselben Knoten. Eine Technik namens Channel Hopping umgeht Interferenzen, indem sie davon ausgeht, dass ein Kanalwechsel alle paar Sekunden effizienter ist, als zu versuchen, einen guten oder schlechten Kanal zu finden, sagt Weiss. Um Strom zu sparen, fügt sie hinzu, gehen die Knoten zwischen den Übertragungen in den Ruhezustand.
Einparkhilfe: Dieser Prototyp der Webschnittstelle des San Francisco Parking Network wird es Autofahrern ermöglichen, verfügbare Parkplätze zu finden.
Die Sensoren im Überwachungssystem von Streetline haben keine Drähte, was die Installation billiger und einfacher macht, als Straßen aufzureißen, um Kabel zu verlegen. Die Fahrzeugsensoren sehen aus wie Bürgersteigreflektoren, und Städte können sie einfach auf die Straße kleben und haben fast sofort ein funktionierendes System, sagt Reich. Alle vier bis sechs Blöcke befindet sich ein kabelgebundener Empfänger – normalerweise an einem Laternenpfahl –, der die Sensordaten an einen zentralen Server weiterleitet, sagt Reich.
Ein weiterer Aspekt des Netzwerks besteht darin, dass jeder zusätzliche Knoten – beispielsweise diejenigen, die die Stadt zu Parkuhren hinzufügen möchte, um die Fernbezahlung von Zählern zu ermöglichen – das System verbessert. Jede neue Bewerbung stärkt das Netzwerk wesentlich, sagt Reich. Wenn Sie Sensoren in Parkuhren einbauen, verbessern sie die Verbindungsqualität derjenigen im Boden, sodass das System [bessere] Qualität erhält.
Streetline plant, über dasselbe Netzwerk eine breite Palette von Dienstleistungen anzubieten, darunter Sensoren zur Messung der Luftverschmutzung und des Umgebungslärms sowie Monitore für Straßenbeleuchtung und Wassersysteme. Wir wollen ein Betriebssystem für die Stadt aufbauen, sagt Reich.
Yossi Sheffi , Direktor des MIT Center for Transportation and Logistics, ist jedoch skeptisch, dass die Parksensoren hilfreich sein werden. Ziel des Systems sei es, das Fahren in der Innenstadt einfacher und zeitsparender zu machen, sagt er. Aus der Ökonomie wissen wir, dass der Verbrauch eines Gutes steigt, wenn wir die Kosten eines Gutes senken. Bequemeres Parken wird mehr Autos in die Innenstadt locken, meint Sheffi: Ich bin mir nicht sicher, ob sie weniger Umweltverschmutzung und weniger Verkehr bekommen. Ich denke, sie werden genau das Gegenteil erreichen. Städte sollten das Autofahren nicht einfacher machen. Sie sollen die Nutzung alternativer Verkehrsmittel erleichtern. Er schlägt vor, dass Staupreise wie in London den Verkehr besser reduzieren könnten.
Reich hingegen schlägt vor, dass die zunehmenden Informationen den Menschen helfen werden, bessere Entscheidungen zu treffen, basierend auf Prognosen darüber, wie viel ihrer Zeit tatsächlich damit verschwendet wird, herumzufahren. Er sagt, dass das System Transitalternativen vorschlagen kann, gleichzeitig die Verfügbarkeit von Parkplätzen anzeigt und schließlich vorhersagen kann, ob an einem bestimmten Ort bis zur Ankunft Parkplätze verfügbar sind. Unser Ziel beim Parkraummanagement ist es, der Stadt zu helfen, die richtigen Preise und Richtlinien für das Parken basierend auf der tatsächlichen Nachfrage festzulegen, die Nutzung zu glätten und die Gesamteffizienz zu verbessern, sagt Reich.