Das Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung (IOSB) in Lemgo entwickelt derzeit eine solche intelligente Ampelsteuerung mithilfe von KI, bei der selbstlernende Algorithmen in Kombination mit innovativer Sensorik eine wichtige Rolle spielen. Im Lastenheft der Forscher steht hierbei längst nicht mehr, nur für eine „grüne Welle“ zu sorgen. Wenn man darauf früher mit der vorgeschriebenen Geschwindigkeit „surfte“, konnte man vielfach mit seinem Fahrzeug mehrere hintereinander angebrachte Ampelkreuzungen oder Fußgängerüberwege überqueren, ohne anhalten zu müssen. Tempi passati: Unterdessen sind die Innenstädte vom Verkehr überfüllt, Auto nach Auto drängen sich durch die Straßen und an Kreuzungen bilden sich vielfach weite Rückstaus. Dieser Stop-and-go-Verkehr belastet die Anwohner, die Passanten, aber insbesondere auch die Umwelt und das Klima in den Zentren. 

Stattdessen könnten „grüne Wellen“ bei der Ampelschaltung die Luftverschmutzung erheblich senken, wie Studien ergaben. Denn Fahrzeuge, die immer wieder stoppen müssen, um danach wieder anzufahren, geben ein Vielfaches an Stickoxiden und Rußpartikeln von sich als bei gleichmäßiger Fahrt. Zum Beleg dafür verweisen Experten auf die Ergebnisse von Luftmessungen während der Verkehrsstoßzeiten: Die Schadstoffgrenzen werden regelmäßig überschritten. Das erklärt etwa der ADAC damit, dass bei gleichmäßiger Fahrweise mit niedrigen Drehzahlen Verbrennungsmotoren effizienter arbeiten, dadurch besonders wenig Treibstoff verbrauchen, dabei am wenigsten Schadstoffe ausstoßen und am wenigsten Lärm verursachen.

Somit ist zügiges und stressarmes Vorwärtskommen nicht der einzige Vorteil von flüssigem Verkehr. Vielmehr könnte mit intelligent geschalteten und aufeinander abgestimmten Ampeln an den Hauptverkehrsadern in den Städten der Ausstoß von gesundheitsgefährdenden Stickoxiden bis zu einem Drittel (33 Prozent) reduziert werden, wie Wissenschaftler feststellten. Doch dazu bedarf es der entsprechenden Technik, an der die IOSB-Forscher zurzeit in den Projekten „KI4LSA“ und „KI4PED“ arbeiten. „KI4LSA“ steht dabei für „Künstliche Intelligenz für Lichtsignalanlagen“ und „KI4PED“ für „KI-basierte Optimierung von Fußgängerüberquerungszeiten durch smarte Lichtsignalanlagen“.

Ein ganz wesentlicher Unterschied zwischen „alten“ und „neuen“ Ampeln besteht darin, dass die aktuellen Signalanlagen noch regelbasiert arbeiten. Doch die starren Regeln passen nicht auf alle Verkehrssituationen. Zudem lassen sich mit den bislang verbauten Sensoren, den Induktionsschleifen im Asphalt, Verkehrssituationen nur sehr grob erfassen. Die Forscher am Fraunhofer IOSB-INA setzen stattdessen hochauflösende Kamera- und Radarsensorik ein. Damit kann das Verkehrsgeschehen präziser abgebildet werden, etwa indem die Zahl der an einer Kreuzung wartenden Fahrzeuge je Spur in Echtzeit aufgenommen wird. Zudem werden die durchschnittliche Geschwindigkeit der Autos und deren Wartezeit von den Sensoren registriert. 

Kombiniert mit Künstlicher Intelligenz ermöglicht diese sogenannte Echtzeit-Sensorik, die bislang üblichen starren Steuerungsregeln zu ersetzen. Hierbei wendet die KI Methoden des sogenannten Deep Reinforcement Learning an. Diese Art des maschinellen Lernens konzentriert sich darauf, intelligente Lösungen für komplexe Steuerungsprobleme zu finden, wie die Wissenschaftler erläutern. Die so trainierten Algorithmen ermitteln demnach das beste Ampel-Schaltverhalten und die beste Phasenfolge, um die Wartezeiten an der Kreuzung zu verkürzen, Fahrzeiten und den durch Staus entstehenden Lärm sowie die Abgas-Belastung zu senken. Die KI-Algorithmen lassen sich auch auf Verbundschaltungen anwenden, also auf benachbarte Ampeln, die sich in einem Verbund befinden.

Nach den Erkenntnissen des IOSB könnte Künstliche Intelligenz den Verkehrsfluss um 10 bis 15 Prozent verbessern. Bedenkt man dabei, dass die EU den durch Staus verursachten wirtschaftlichen Schaden auf 100 Milliarden Euro jährlich für die Mitgliedsstaaten beziffert, dann sind KI-Ampeln nicht nur eine Möglichkeit, vorhandene Infrastruktur effizienter zu nutzen, sondern auch um Kosten zu senken und die Umwelt von den Auswirkungen des Verkehrs zu entlasten. Wenn das kein mehrfaches „Win“-Ergebnis ist …

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