Google Maps: Navigation ins Chaos vermeiden; durch KI & vernetzte Routenplanung Staus verhindern (Meinung)

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Viele Millionen Menschen verlassen sich täglich auf die Google Maps Navigation, die sie in den allermeisten Fällen auf dem kürzesten oder schnellsten Weg an das Ziel führt. Dafür kommt in letzter Zeit verstärkt der Zugriff auf die Live-Daten zum Einsatz, mit denen sich viele Staus umfahren lassen. In Zukunft könnte das noch eine Stufe weitergehen und die Entstehung von Stau verhindert werden. Optimalerweise mit einer offenen Plattform.


Google Maps ist in vielen Bereichen, in denen die Kartenplattform aktiv ist, ein Standardwerkzeug: Von der Straßenkarte über die Satellitenansicht bis zur geobasierten Fakten-Datenbank und der Routenplanung inklusive Navigation. Das gibt der Plattform eine gewaltige Macht und kann, das hat sich in der Vergangenheit bereits häufig gezeigt, die Bewegungsströme der Menschen steuern. Dafür reichen Signale wie schlechte bzw. überschwängliche Bewertungen oder die Live-Daten zum Ansturm eines Ortes.

google maps stau

Die Google Maps Navigation beachtet sowohl für die zeitgenaue Routenplanung als auch für die Navigation eine ganze Reihe von Signalen, die weit über die statischen Daten wie den Straßenverläufen hinausgehen. Im Laufe der Zeit kamen immer mehr Signale von der Straßenbeschaffenheit, Durchschnittsgeschwindigkeit, Stau-Statistiken bis hin zu Live-Daten dazu, die für eine immer zuverlässigere Prognose und Ankunftszeit sorgen. Alle Details dazu findet ihr in diesem Artikel.

Wenn die Algorithmen einen Stau erkennen, dann wird im Hintergrund eine alternative Strecke gesucht und diese mit dem erwarteten Zeitverlust durch die Verkehrsstockung verglichen. Je nach Ergebnis wird der Nutzer ohne sein Wissen umgeleitet oder bei größeren Umfahrungen eine alternative Streckenführung angeboten. Das funktioniert in den meisten Fällen sehr gut und sorgt dafür, dass die umgeleiteten Nutzer dennoch in akzeptabler Zeit an ihr Ziel kommen.

Doch mit der weiteren Verbreitung von Google Maps im Auto ergibt sich das Problem, dass das zu gut funktioniert. Wenn die Massen umgeleitet werden, dann kann sich der Stau sehr schnell auf die Ausweichroute verlagern. Der ursprüngliche Stau mag dann zwar schneller verschwinden, aber dafür eben an anderer Stelle auftauchen. Auch das ließe sich aber sicherlich verhindern.

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google maps ampel

Verkehrsflüsse planen und Staus verhindern
Google Maps und alle Navis mit entsprechenden Empfängern reagieren stets passiv und umfahren Staus erst dann, wenn sie entstanden sind und eine gewisse Ausweitung erreicht haben. Dabei kann man relativ sicher sein, dass die Masse der Fahrer im Stau ebenfalls mit Navi unterwegs war, sodass die Entstehung dieser Überlastung eigentlich vorhersehbar gewesen wäre. Die Routen zu vieler Menschen überschneiden sich an einigen Stellen und schon sind mehr Autos unterwegs, als die Infrastruktur hergibt.

Wenn sich die Navigationssysteme untereinander absprechen und Routen abgleichen könnten, ließe sich das verhindern. Weil das technisch mit den heutigen Geräten aber kaum möglich sein dürfte, kommt wieder das meistverbreitete Navi ins Spiel: Google Maps. Google hat schon sehr oft gezeigt, dass es über die Bewegungsdaten “der Masse” verfügt und daraus zahlreiche Rückschlüsse ziehen kann. Und wenn sich die Menschen von A nach B navigieren lassen, wissen die Server auch sehr genau, wo der Nutzer hin möchte und welchen Weg er nehmen wird. Ein einfaches Alarmsystem auf den Servern könnte das verhindern.

Zeichnet sich nun ab, dass sich zu einer bestimmten Zeit zu viele Fahrzeuge auf einer Straße befinden würden, können andere Nutzer ab einer gewissen Schwelle auf einer anderen Route geführt werden – im besten Fall natürlich der schnellen Ausweichroute, die sie ohnehin nach Entstehen des Staus nehmen würden. Weil die Google Maps Routenplanung und die Google-Tochter Waze die Möglichkeit der zeitlichen Planung ermöglichen und Abfahrzeiten vorschlagen, könnte man flexible Fahrer auch einfach etwas früher oder später losfahren lassen. Letztes geschieht schon jetzt auf Grundlage der statistischen Daten.

Eine offene Datenbank
Optimal kann das nur dann funktionieren, wenn es eine offene Datenbank der geplanten Fahrzeugbewegungen inklusive der Live-Daten gibt. Das kann vollständig anonymisiert werden und wäre grundsätzlich nichts anderes, als es jetzt schon im Google Maps Standortverlauf gibt. Durch die Kenntnis der zukünftigen Fahrzeugbewegungen ließen sich die Verkehrsflüsse sehr viel besser planen. Grundsätzlich würde ich mal behaupten, dass sich dadurch nahezu jeder durch Überlastung (und nicht unvorhersehbare Umstände) entstehende Verkehrsstau verhindern ließe. Und davon profitieren am Ende alle Fahrer.

Auf statistischer Basis wird so etwas ohnehin seit Jahrzehnten durchgeführt und in der heutigen Zeit ist es dank der digitalen Möglichkeiten sehr viel exakter und eben auch vorausschauend möglich.




Die richtige Struktur ist gefragt
Neben den Vorteilen eines solchen Systems sollen aber auch die Nachteile nicht vergessen werden: Ein einzelnes Unternehmen sollte diese Daten nicht alleine verwalten, auch wenn Google Maps es ohnehin schon tut, sondern viel mehr ein Zusammenschluss aus sehr vielen Teilnehmern unter externer Kontrolle. Mit der eines Tages kommenden Umsetzung der autonomen Fahrzeuge wird es so etwas ohnehin geben. Schon heute gibt es Systeme, die Fahrzeuge untereinander kommunizieren lassen. Es ist also nichts grundlegend Neues, sondern muss nur zentrale organisiert werden. Natürlich vollständig anonym und lediglich als Bewegungsmuster “der Masse”.

Natürlich wäre ein solches System auch machtlos gegen Unfälle, spontane Straßensperren oder anderen Verkehrsunterbrechungen, die nicht planbar waren. Aber auch bei diesen Ereignissen könnten die Ausweichrouten untereinander abgesprochen werden, sodass nicht alle Fahrzeuge den gleichen Umweg nehmen und das Problem verlagern. Ich könnte mir vorstellen, dass einige Navigationsplattformen so etwas schon heute im Ansatz tun und nicht alle Menschen in die gleiche Richtung schicken. Leider ist mir dazu nichts bekannt.

An dieser Stelle wird dann auch noch einmal Googles Plattform Android Automotive sehr interessant, die noch mehr Bewegungsdaten als bisher mit Google Maps oder Android Auto sammeln könnte – von der Planung bis zur Abfahrt und den möglichen Schwierigkeiten. Bisher hat sich Google in puncto Anonymisierung als absolut zuverlässig erwiesen, dennoch sollte es eben eine externe Plattform sein, die auch von Google mit Daten gefüttert wird. Aber wer könnte sie betreiben?

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