Als 17-jarige wilde ik iets in de bèta-hoek doen – ik was immers goed in wis- en natuurkunde en ik vond het nog leuk ook – óf iets met beeldende kunst. De kunstacademie trok me enorm, maar uiteindelijk leek een studierichting met meer zekerheid op een redelijk betaalde baan me toch verstandiger. Na het bezoeken van de open dagen van de TU Delft was de keuze uiteindelijk snel gemaakt. Het werd technische wiskunde.

Dat bleek me goed te liggen. Wat me het meeste boeide, waren de vakken waarin het toegepaste karakter van de studie meer naar voren kwam. Echt inspirerend vond ik de systeemtheorie- vakken, waarin je leerde hoe je systemen kunt bemeten, in wiskundige relaties vatten, en vervolgens analyseren en optimaliseren. Inspirerend én uitdagend. Ik koos mijn afstudeeropdracht na het volgen van het vak ‘optimaal regelen van gedistribueerde parametersystemen’: na drie colleges was ik het spoor volledig bijster en dat kon ik niet uitstaan. Na mijn afstuderen moest ik eigenlijk in militaire dienst, maar vlak daarvoor kreeg ik een telefoontje van mijn afstudeerhoogleraar: er was een promotieplek over het modelleren en optimaliseren van verkeersstromen. De dienstplicht heb ik uiteindelijk nooit meer vervuld.

Mijn onderzoeksterrein gaat over het waarnemen, begrijpen en modelleren van verkeersstromen in netwerken. Doel is om met die kennis en modellen het ontwerp, de planning en de afwikkeling van het verkeer te verbeteren. De verkeersafwikkeling verbeteren kun je op allerlei manieren doen, bijvoorbeeld door systemen in het voertuig die het rijden ondersteunen of door het van buitenaf beïnvloeden van de verkeersstroom met behulp van verkeerslichten en toeritdosering. Mijn interesse gaat vooral uit naar de sturingsprincipes om dat zo goed mogelijk te doen. Ik wil bijvoorbeeld graag snappen hoe je verkeersstromen over de routes in een netwerk het beste verdeelt om congestie te minimaliseren. Of je dat dan doet via informatiepanelen langs de weg of via systemen in de auto, is volgens mij niet de essentiële vraag. Toch merk ik dat in de praktijk juist veel aandacht uitgaat naar de discussie of dit nu ‘in-car’ of ‘roadside’ moet.

We doen fundamenteel wetenschappelijk onderzoek vanuit een toegepast perspectief. Dat begint meestal met het verzamelen van data, uit de praktijk of soms ook via rijsimulatoren of enquêtes. Die data geven inzicht in het gedrag van weggebruikers en dat inzicht leidt weer tot theorie en wiskundige modellen.

Tijdens mijn Vidi-onderzoek registreerden we het rijgedrag van automobilisten op snelwegen vanuit een helikopter. Grondige studie van deze gegevens leerde ons hoe we die in nauwkeurige modellen konden vatten. Die modellen kunnen we dan bijvoorbeeld gebruiken om te voorspellen wat er gaat gebeuren als het aandeel vrachtverkeer met twintig procent zal toenemen of als we de maximumsnelheid verhogen of verlagen. Vervolgens kun je nadenken over het optimaliseren van het verkeerssysteem. Dat kan met eenvoudige scenario’s als een inhaalverbod of het toevoegen van een rijstrook, of met elegante wiskundige optimalisatietechnieken.

Die optimalisaties wil je ook in de praktijk kunnen toetsen. De Praktijkproef Amsterdam (PPA) is daar een mooi voorbeeld van. Het is de eerste grootschalige pilot met gecoördineerd netwerkbreed verkeersmanagement (GNV) ter wereld. We werken in dat project in opdracht van Rijkswaterstaat samen met het Ministerie van Infrastructuur en Milieu, de gemeente Amsterdam, de provincie Noord- Holland, de stadsregio Amsterdam, en een aantal bedrijven. Doel is om de verkeerssituatie in en rond Amsterdam te verbeteren. Dit kan door de verschillende daar beschikbare maatregelen als verkeerslichten, toeritdosering en zo goed mogelijk op elkaar af te stemmen. Doe je dat verstandig, dan bereik je een aanzienlijke verhoging van de doorstroming in het netwerk.

Naast het verminderen van files leidt zo’n proef ook tot veel nieuwe inzichten. Sommige van de gevestigde ideeën over wat belangrijk is bij het sturen van verkeersstromen blijken toch niet zo belangrijk als werd verondersteld. Zo bleek dat het voorspellen van het exacte moment dat de file ontstaat niet mogelijk is, maar hier in feite ook niet nodig is: beter adequaat reageren dan verkeerd anticiperen. Nauwkeurig weten waar de wachtrijen staan en hoe lang ze zijn blijkt veel belangrijker voor GNV, maar ook informatie over de routes die de automobilisten kiezen. Voor deze praktijktoepassing is de vraag dus hoe we een beter beeld kunnen krijgen van de huidige verkeerssituatie. Zogenaamde ‘floating car data’ – informatie van navigatiesystemen en smartphones in auto’s – kan hier helpen.

Mijn ERC Grant zie ik als erkenning voor de kwaliteit van het werk binnen mijn groep; met het geld kunnen we ook weer prachtig en baanbrekend nieuw onderzoek doen. Ik denk dat het onderwerp langzaam verkeer de komende jaren steeds belangrijker gaat worden. Niet alleen vanuit een wetenschappelijk perspectief, maar omdat lopen en fietsen vooral in volle steden steeds vaker de belangrijkste vorm van vervoer is. In Amsterdam is dat al zo, met alle voordelen op het gebied van bereikbaarheid, leefbaarheid en gezondheid van dien. We moeten dan wel zorgen dat lopen en fietsen in de stad aantrekkelijk blijft. De fietsfile is hot, stallingsproblemen bij stations halen regelmatig het nieuws, maar de interactie van de fiets en voetganger met andere soorten verkeer kan ook veiligheids- en doorstromingsproblemen opleveren.

Nu, maar ook in de toekomst wanneer zelfrijdende voertuigen hun entree maken. Er is meer kennis nodig om dit soort problemen het hoofd te kunnen bieden en er slimme oplossingen voor te bedenken.

‘Inmiddels zijn we een van de belangrijkste onderzoeksgroepen ter wereld op het gebied van loopstroomtheorie en ‘crowd management’

Sinds eind jaren negentig pionieren wij met het waarnemen en beheersen van voetgangersstromen en mensenmassa’s. En met succes. Inmiddels zijn we een van de belangrijkste onderzoeksgroepen ter wereld op het gebied van loopstroomtheorie en ‘crowd management’. In de verkeerskunde krijgt het autoverkeer echter nog steeds meer aandacht dan voetgangers en al helemaal dan fietsers. Ik denk dat dat te maken heeft met de impact van de auto en autoverkeer (en de files) op de mens en de maatschappij. Denk aan zaken als de economische impact van congestie, de frustratie die de file bij veel mensen oproept, de vrijheid die de auto mensen lijkt te bieden of de status die mensen aan hun auto ontlenen. Gegeven de steeds verdergaande verstedelijking is het zaak de focus te verleggen naar stedelijke mobiliteit, inclusief autoverkeer en stedelijk openbaar vervoer, maar dus ook naar de fietser en de voetganger. Dit wordt voor mij echt het speerpunt in de komende jaren.

De auto is lang niet altijd het meest aantrekkelijke vervoermiddel: in veel drukke steden is het makkelijker en goedkoper om van A naar B te lopen of te fietsen. Daar komt nog eens bij dat met het steeds drukker worden van onze steden, inclusief onze stations en andere publieksruimtes, ook de ruimte voor de fiets en voetganger schaarser wordt. De roep om het beter benutten van deze ruimte wordt steeds groter; dit om veiligheid, bereikbaarheid en comfort te kunnen blijven garanderen. Daarmee krijgen fietsen en lopen dus steeds meer aandacht. De heilige koe wordt de komende jaren dus misschien net iets minder heilig. Jonge mensen van nu vinden het hebben van een auto mogelijk ook niet meer zo vreselijk belangrijk als twintig jaar geleden.

Waar het ons uiteindelijk om gaat is de wetenschappelijke uitdaging. Het vakgebied staat in zekere zin nog in de kinderschoenen. Er zijn nauwelijks wiskundige modellen en verkeerskundige theorie die het gedrag van fietsers beschrijven. Bij loopstromen en menigten hebben we in het verleden goede eerste stappen gezet, maar ook daar zijn we nog ver verwijderd van een algemeen geaccepteerde theorie. Gek is dat niet. Aan de ene kant is het gewoon lastig: het gaat om het gedrag van heel veel individuen die allemaal hun eigen beweegredenen hebben, die - vaak onbewust - met elkaar communiceren en interacteren en zich in alle richtingen bewegen. Aan de andere kant zijn er nauwelijks data beschikbaar. Mondjesmaat komen er nu gegevens beschikbaar en kunnen we methoden ontwikkelen om het gedrag van fietsers en voetgangers te modelleren. De beurs biedt een fantastische mogelijkheid om aan de basis van deze ontwikkeling te staan.

Dat doen we niet in een vacuüm. Mobiliteit is per definitie een multidisciplinair domein. We werken al jaren met wetenschappers uit verschillende disciplines samen. Mijn Vici-onderzoek bijvoorbeeld, had als doel het modelleren en managen van verkeer en vervoer bij uitzonderlijke omstandigheden en rampen. In het onderzoeksteam zaten psychologen, civiel ingenieurs, wiskundigen, experts op het gebied van simulatie, en informatici.

In deze samenwerking hebben we grote stappen kunnen maken, niet alleen in het beter begrijpen van het gedrag van mensen tijdens extreme situaties, maar ook in het formaliseren van dergelijke kennis in wiskundige modellen. Gedrag is natuurlijk belangrijk. Files op de weg of loopstromen in een drukke winkelstraat: het is het uiteindelijke resultaat van menselijk gedrag. Gedrag op heel veel verschillende niveaus: de ‘split-second’ beslissing die je neemt als je voor een overstekende voetganger remt, of de beslissing op langere termijn die je neemt als je bedenkt morgen op de fiets naar kantoor te gaan in plaats van met de auto.

Die multidisciplinaire samenwerking zie je ook terug binnen het Amsterdam Institute for Advanced Metropolitan Solutions (AMS). Als Principal Investigator voor het thema Mobiliteit probeer ik samen met de mensen bij AMS het onderzoek op het gebied van stedelijke mobiliteit waar mogelijk te combineren met vraagstukken en oplossingen uit andere sectoren. Belangrijk hierbij is dat we de stad zien als een Living Lab, dus dat we beogen zaken uit te proberen zodat we leren-door-te- doen en niet door achter het bureau te blijven puzzelen. Een dergelijk lab is echt nodig om tot robuuste oplossingen te komen voor de weerbarstige praktijk. Voor het ERC-onderzoek is AMS ook van groot belang. De nauwe relatie met de gemeente en andere partners maakt het mogelijk om data te verzamelen en experimenten te doen in de stad. Dat kan een groot project zijn als het inrichten van het Urban Mobility Lab, maar ook een kleiner initiatief als het uitrusten van de fietsen van de AMS-medewerkers met GPS. AMS bestaat bovendien uit een groep zeer enthousiaste en gedreven mensen met wie ik met groot plezier samenwerk.

Voor grotere projecten als de Praktijkproef Amsterdam is de samenwerking met bedrijven en overheden ook essentieel; die krijg je als TU Delft alleen echt niet van de grond. Door intensief met bedrijven als INCONTROL Software Solutions samen te werken krijg je bovendien goed zicht op waar men in de praktijk nu echt tegenaan loopt en waar dus behoefte aan is. Ik zie vaak dat wetenschappers aannames doen over waar de praktijk op zit te wachten zonder echt met de praktijkmensen in contact te treden. De kloof is vaak te groot, wat ik eerlijk gezegd voor een vakgebied als het onze niet acceptabel vind. Het is precies daarom dat mijn groep naast het fundamentele werk ook veel toegepast onderzoek doet en dat iedereen bezig is met het uitdragen van kennis richting de vakwereld. Daarbij, door de intensieve samenwerking met bedrijven en overheid maak je het voor studenten ook makkelijker om buiten de deur af te studeren of een mooie stageplek te vinden.

Gepubliceerd: mei 2016

Prof.dr.ir. Serge Hoogendoorn