Bild des Monats

Bild des Monats: Urbane Straßennetzwerke für den Menschen

Welche Rolle spielt eine Straße im Gesamtnetz? Und wie stehen die einzelnen Teile des städtischen Straßennetzes zueinander? Damit beschäftigt sich das SpACE Lab des Institute for Sustainable Urbanism (ISU) der Technischen Universität Braunschweig. Das „Spatial Analytics and Crossdisciplinarity Experimentation Lab“ entwickelt datengetriebene Methoden und Lösungen für eine menschenzentrierte nachhaltige Mobilität. In der hier gezeigten Arbeit konzentriert sich das interdisziplinäre Team darauf, eine netzwerkbasierte Kategorisierung von Straßensegmenten zu entwickeln. Damit können beispielsweise Aussagen über die Qualität des Netzwerks für unterschiedliche Verkehrsteilnehmer*innen getroffen werden. Wie diese Kategorisierung visualisiert wird, zeigt unser Bild des Monats Mai.

Ein ungewöhnlicher Blick auf Braunschweig: Das SpACE Lab visualisierte die nutzerzentrierte Kategorisierung von Straßensegmenten. Bildnachweis: SpACE Lab/TU Braunschweig

Ein ungewöhnlicher Blick auf Braunschweig: Das SpACE Lab visualisierte die nutzerzentrierte Kategorisierung von Straßensegmenten. Bildnachweis: SpACE Lab/TU Braunschweig

Ein urbanes Straßennetz (Urban Street Network) ergibt sich aus den Verbindungen zwischen Siedlungseinheiten und bildet zugleich soziale, wirtschaftliche und natürliche Faktoren ab. Mithilfe maschinellen Lernens werden Straßenabschnitte auf Basis ihrer Verbindungsfunktion, Erreichbarkeit, Anschlussmöglichkeiten und ihrer städtischen Bedeutung gruppiert.

Die Sicht der Nutzer*innen

Die Visualisierung gibt einen kleinen Einblick der aktuellen Forschung des SpACE Lab am ISU zur auf den Menschen ausgerichteten Mobilität. Dabei bestimmt die Perspektive der Nutzer*innen, vor allem Fußgänger*innen und Radfahrer*innen, die Kategorisierung und die Gruppierung von Straßenabschnitten mit ähnlichen Merkmalen und nicht über eine funktionale Zuweisung.

Die Forschenden verwenden verschiedene Bibliotheken der Programmiersprache Python, Techniken maschinellen Lernens sowie die multidimensionale Geodatenanalyse zur Erforschung vielfältiger Merkmale, wie Zugänglichkeit und Konnektivität, die die Straßensegmente in Braunschweig charakterisieren.

Kategorisierung von Straßenabschnitten

Die Karte visualisiert die identifizierten Cluster sowie das Merkmal „Konnektivität“: Jedes Ende eines Segmentes (Knoten) wird durch einen Punkt dargestellt und stellt im Normalfall einen Kreuzungspunkt dar. Die Größe der Punkte entspricht der Anzahl der anderen Segmente, mit denen jedes Segmentende verbunden ist. Ein Knotenpunkt, der vier Segmente verbindet (eine Kreuzung von zwei Straßen), wäre beispielsweise größer als ein Knotenpunkt einer Sackgasse. Größere Punkte bedeuten daher eine bessere Konnektivität. Die Farbverläufe zeigen hingegen die räumliche Verteilung der identifizierten Cluster-Segmente, die zur gleichen Network Street Category (NSC)-Kategorie gehören.

Mit dieser Analyse können Stärken und Schwächen bestimmter Abschnitte im Straßennetz ermittelt werden. Damit ist es dann möglich, geeignete Veränderungen im Verkehrsnetz vorzuschlagen, den Verkehrsfluss der verschiedenen Verkehrsmittel zu beobachten und zu analysieren sowie die Belastbarkeit und Zuverlässigkeit des Netzes gegenüber Störungen oder Überlastungen, wie Staus, zu bewerten.

Besseres Verkehrsnetz für Fußgänger*innen und Radfahrer*innen

Ein Beispiel: In einer Wohnstraße soll der Lärmpegel durch die Geschwindigkeitsbeschränkung normalerweise niedriger sein. Wenn die Straße jedoch stark befahren und gut angebunden ist, kann in den identifizierten Straßenabschnitten ein Lärmmelder aufgestellt werden, um zu prüfen, ob der Lärmpegel höher ist als der in Wohnstraßen zu erwartende Wert. Hat ein Abschnitt mit hoher topologischer Bedeutung – das bedeutet, dass es mathematisch zum Beispiel die beste Verbindung von A nach B darstellt oder mit zahlreichen anderen Segmenten verknüpft ist – bislang keinen Radweg, könnte er ein potenzieller Kandidat für den Bau eines Radwegs sein. Die Verbesserung der Funktionalität eines Straßenabschnitts kann damit auch zu einem besseren Verkehrsnetz für Fußgänger*innen oder Radfahrer*innen beitragen und so nachhaltigere und aktivere Verkehrsarten, wie Gehen oder Radfahren, fördern.

„Bei Investitionsentscheidungen über die Ansiedlung neuer Infrastrukturen oder Unternehmen ist die Erhebung von Daten oft ressourcenaufwändig.“, sind sich Dr. Hsiao Hui Chen, Olaf Mumm und Prof. Dr. Vanessa Carlow einig. „Die Analyse mit der vorgeschlagenen Methode bietet einen kosten- und zeiteffizienten Empfehlungsrahmen in einem Entscheidungsprozess, bevor in der nächsten Phase eine weitere Bewertung erfolgt.“

 


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  • Bildgröße: mind. 2800 px breit und 700 px hoch
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  • Corporate Design: Collagen, extreme Perspektiven oder Verfremdungen sind in der zentralen Bildsprache der Technischen Universität Braunschweig nicht erlaubt. Mehr dazu lesen Sie auf unseren Webseiten zum Corporate Design.
  • Beschreibung: Sagen Sie uns in drei Sätzen, was auf Ihrem Bild zu sehen ist und wo es aufgenommen wurde.

Passt alles? Dann schicken Sie uns Ihr Foto mit dem Betreff „Bild des Monats“ an presse@tu-braunschweig.de. Die Entscheidung, welche Fotos wir veröffentlichen, behalten wir uns vor.


Bilder vergangener Monate

Bild des Monats April 2022

Detailaufnahme eines speziellen Stück Stoffes, das sich in einem EKG-T-Shirt befindet. Bildnachweis: Markus Hörster/TU Braunschweig

Unser Bild des Monats April 2022 zeigt nicht etwa eine Landschaft auf einem fernen Planeten, sondern ein spezielles Gewebe. Das etwa vier mal zwei Zentimeter große Stück Stoff befindet sich an verschiedenen Stellen an der Innenseite eines sogenannten EKG-T-Shirts. Es dient dazu, ein Elektrokardiogramm (EKG) zu messen, ohne dass die Patient*innen etwas davon merken. Das Peter L. Reichertz Institut für Medizinische Informatik (PLRI) der Technischen Universität Braunschweig und der Medizinischen Hochschule Hannover forscht damit an der Zukunft des Gesundheitsmonitorings. Weiterlesen

Bild des Monats März 2022

Scan eines Bodenradars aus dem Institut für mobile Maschinen und Nutzfahrzeuge. Bildnachweis: IMN/TU Braunschweig

Scan eines Bodenradars aus dem Institut für mobile Maschinen und Nutzfahrzeuge. Bildnachweis: IMN/TU Braunschweig

Auf dem Bild zu sehen ist ein Scan eines Bodenradars. Er zeigt unveränderliche Objekte im Boden. Verknüpft man die Daten mit der Position aus Lasermessungen, kann eine daraus entwickelte Karte zur Navigation von mobilen Robotern genutzt werden. Ein Laser oder Kameras wären dann nicht mehr nötig. Dazu forscht das Institut für mobile Maschinen und Nutzfahrzeuge im Projekt „LoBaBo“. Weiterlesen

Bild des Monats Februar 2022

Der Winterling hat bereits im Februar mit seinen knallgelben Blüten seine große Stunde. Bildnachweis: Michael Kraft/TU Braunschweig

Da sind sie, die ersten frühen Blüher im Botanischen Garten stecken ihre Köpfchen heraus. Der heimische Winterling ist einer der Schnellsten. Er hat mit seinen knallgelben Blüten bereits im Februar seine große Stunde. Unter den noch blätterlosen Bäumen bilden die kleinen Knollenblumen dichte Blütenteppiche und setzen leuchtende Farbakzente. Grund genug, die Pflanzen in unserem Bild des Monats etwas genauer unter die Lupe zu nehmen. Weiterlesen

Bild des Monats Januar 2022

Blick in das Innere des Gaschromatographen der Battery LabFactory Braunschweig (BLB). Bildnachweis:
Dominik Emmel, Daniel Schröder/ TU Braunschweig

Für die Forschenden ist das im Bild des Monats zu sehende Headspace-GC/MS-System eine mit Spannung erwartete Erweiterung für die Batterieanalytik. Es wurde für die Diagnosestraße der BLB angeschafft. Damit ist es nun möglich, die Alterung von Batterien besser verstehen und langlebigere Batterien entwickeln zu können. Es handelt sich um ein System zur Analyse von Flüssigelektrolyten oder löslicher Oberflächenablagerungen in den Komponenten einer Batterie. Weiterlesen

 

Weitere Beiträge zum Bild des Monats finden Sie in unserem Magazin.