Künstliche Intelligenz im Verkehrsmanagement

Die urbane Mobilität muss sich weiterentwickeln, um Verkehrsstaus zu verringern, die Sicherheit zu erhöhen und nachhaltigere Städte zu schaffen. Herkömmliche Verkehrssysteme, die in der Vergangenheit effektiv waren, werden den Anforderungen zunehmend komplexer und dynamischer städtischer Verkehrsnetze oft nicht gerecht.

Künstliche Intelligenz (KI) bietet eine transformative Lösung: Intelligente Verkehrsmanagementsysteme (ITMS), die den Verkehrsfluss in Echtzeit vorhersagen, anpassen und optimieren.

2024 wird der durchschnittliche deutsche Autofahrer 43 Stunden im Stau stehen, drei mehr als im Vorjahr. Das entspricht 470 Euro pro Fahrer und bundesweiten Kosten von 3,6 Milliarden Euro. Städte wie Düsseldorf, Berlin und München gehören zu den am stärksten betroffenen, mit weiterhin zunehmenden Verzögerungen. Die Zahlen unterstreichen den dringenden Bedarf an intelligenten Verkehrsmanagementsystemen, um die wachsenden Herausforderungen urbaner Mobilität zu bewältigen.

Intelligente Straßen durch KI-Verkehrsmanagement

Smartes Verkehrsmanagement erfordert mehr als Zeitschaltuhren und Kameras. Es erfordert Systeme, die intelligent erkennen, interpretieren und handeln können.

Adaptive Signalsteuerung

Eine der wirkungsvollsten KI-Anwendungen im Verkehr ist die adaptive Signalsteuerung. Diese Systeme passen die Ampelschaltungen kontinuierlich an das Fahrzeugaufkommen an. Anstatt sich auf feste Zeitpläne zu verlassen, passen sich die Signale dynamisch an, um den Verkehrsfluss während der Hauptverkehrszeiten zu verbessern und unerwartete Verkehrsspitzen aufzufangen. 

In Simulationen und begrenzten Einsätzen in Deutschland haben solche Systeme eine Steigerung des Verkehrsdurchsatzes um bis zu 15 %, eine deutliche Verringerung der Wartezeiten für Autofahrer und einen reibungsloseren Verkehrsfluss an wichtigen Kreuzungen gezeigt.

Computer Vision and Edge Processing

Computer Vision verwandelt statische Verkehrskameras in intelligente Echtzeitbeobachter. Mithilfe von Algorithmen zur Erkennung von Fahrzeugen, Radfahrern, Fußgängern und Verkehrsanomalien können diese Systeme die Erkennung von Zwischenfällen automatisieren und die Straßennutzung im Detail bewerten. In Kombination mit Edge Computing erfolgt diese Analyse lokal und sofort, was für zeitkritische Reaktionen wie Unfallwarnungen oder die Priorisierung von Einsatzfahrzeugen von entscheidender Bedeutung ist. 

Das folgende Video zeigt, wie intelligente Videoanalyse zusammen mit regulären Sicherheitskameras eingesetzt werden kann, um Echtzeitinformationen über Verkehrsfluss und Staus zu erhalten. Die durch eine solche Lösung gewonnenen Erkenntnisse können zur Optimierung der Verkehrssteuerung bei sich ändernden Verkehrsmustern genutzt werden.

Digitale Zwillinge für die Simulation

Digitale Zwillinge stellen die Grenze der Verkehrsinnovation dar. Sie sind datengesteuerte virtuelle Modelle physischer Verkehrsnetze, die durch Sensoren, Kameras und andere IoT-Geräte kontinuierlich aktualisiert werden. 

Eine der vielversprechendsten Implementierungen findet derzeit im Korridor Aachen-Düsseldorf in Westdeutschland statt: Im Rahmen des „Korridors der neuen Mobilität“ haben Forscher eine 4,3 km lange städtische Strecke mit über 100 Lidar-Einheiten und 200 hochauflösenden Kameras ausgestattet. 

Das System speist Live-Daten in einen digitalen Zwilling ein, der die Straßennutzung und das Verkehrsverhalten simuliert und so ein proaktives Management ermöglicht. Wenn sich ein Stau bildet, kann der digitale Zwilling Eingriffe simulieren, indem er den Verkehr umleitet, die Ampelschaltung anpasst oder Warnhinweise ausgibt, bevor es zu einem Stau kommt.

Das Projekt entspricht in vollem Umfang der Datenschutzgrundverordnung. Alle Nutzerdaten werden anonymisiert, was unterstreicht, dass die digitale Transformation der Verkehrsdaten nicht auf Kosten der Privatsphäre gehen muss.

Die messbare Wirkung: Die Vorteile der KI in der Praxis

Der tatsächliche Wert der KI bei der Verbesserung der Verkehrsbedingungen liegt in ihrer Auswirkung auf die Reisezeit, die öffentliche Gesundheit, die Nachhaltigkeit und die allgemeine Lebensqualität.

Zeit- und Stauverringerung

Smarte Verkehrsmanagementsysteme verringern die Dauer und Intensität von Staus, indem sie dynamisch optimieren, wie Fahrzeuge durch eine Stadt fahren. In Düsseldorf beispielsweise werden die Staus im Jahr 2024 um 22 % zunehmen und mit 60 Stunden Verspätung pro Fahrer den schlimmsten Wert in Deutschland erreichen.

Dieser sprunghafte Anstieg verdeutlicht die Dringlichkeit von Maßnahmen und zeigt, wo KI-Lösungen den größten Nutzen bringen können: In Städten, in denen adaptive Signalsysteme und Routenoptimierung eingesetzt werden, sanken die Fahrzeiten in Spitzenzeiten um bis zu 25 %. Diese Verbesserungen sparen Zeit, verringern die Frustration der Fahrer und verbessern die Vorhersehbarkeit.

Luftqualität und Emissionskontrolle

Ein flüssigerer Verkehr spart Zeit, senkt den Kraftstoffverbrauch und reduziert die Fahrzeugemissionen. In München, wo Autofahrer im Jahr 2024 55 Stunden im Stau standen, starteten die Behörden gemeinsam mit Siemens Mobility, Red und Hawa Dawa ein Pilotprojekt, um sowohl Staus als auch Luftverschmutzung zu bekämpfen.

Das System integrierte Luftqualitätssensoren mit einer Smartphone-App, um Autofahrer aus überlasteten Zonen mit hohen Emissionen umzuleiten. In nur vier Wochen:

• 1.600 Fahrer nahmen teil
• 633 Kilometer unnötiger Fahrten wurden vermieden
• Emissionen wurden um 83 kg CO₂ und 114 g NOx reduziert.

Die Ergebnisse unterstreichen, dass Fahrer bereit sind, ihr Verhalten zu ändern, wenn sie umsetzbare und umweltbewusste Routenvorschläge erhalten. Im Laufe der Zeit könnte eine breite Einführung die Emissionen ganzer Stadtregionen drastisch senken.

Verbesserte Sicherheit durch Vorhersage und Reaktion

Intelligente Verkehrssysteme erhöhen auch die Sicherheit im Straßenverkehr, indem sie Gefahren erkennen und Unfälle vorhersagen. In einigen deutschen Städten erkennen intelligente Kameras und Sensoren an Kreuzungen jetzt gefährdete Verkehrsteilnehmer wie Fußgänger oder Radfahrer und passen die Signalzeiten an, um das Kollisionsrisiko zu verringern. KI-gestützte Überwachung kann abnormales Fahrerverhalten - wie plötzliches Anhalten oder Geisterfahrer - erkennen und Warnungen auslösen oder den Verkehr in der Umgebung umleiten.

Diese proaktive Fähigkeit ermöglicht eine schnellere Reaktion auf Notfälle und hilft zu verhindern, dass kleinere Zwischenfälle zu größeren Verkehrsbehinderungen eskalieren.

Herausforderungen bei der Umsetzung: Infrastruktur, Datenschutz und Akzeptanz

Die Vorteile liegen auf der Hand, doch der Einsatz von KI im Verkehrsmanagement ist mit logistischen und ethischen Herausforderungen verbunden, vor allem in einem Land mit strengen Datenschutznormen und veralteter Infrastruktur.

Grenzen der veralteten Infrastruktur

Die meisten Städte verlassen sich immer noch auf veraltete Hardware: unterirdische Schleifendetektoren, analoge Kameras und von veralteter Software gesteuerte Ampeln. Die Aufrüstung dieser Infrastruktur für den Einsatz von KI-Systemen erfordert beträchtliche finanzielle Investitionen und logistische Koordinierung.

In Lemgo, einer mittelgroßen deutschen Stadt, sahen sich die Forscher dieser Herausforderung aus erster Hand gegenüber. Sie mussten die alten Detektoren durch Radarsensoren und Computer-Vision-Module ersetzen, um ein KI-basiertes Signalsteuerungssystem zu testen. Ein Deep Reinforcement Learning-Modell optimierte dann die Signalabstimmung. Der Durchsatz stieg unter Testbedingungen um 10-15 %, was das Potenzial des Systems unter Beweis stellte. Um solche Verbesserungen stadtweit einzuführen, müssten Hunderte von Kreuzungen nachgerüstet werden - ein erhebliches Unterfangen.

Datenschutz und öffentliches Vertrauen

Die strengen Datenschutzbestimmungen in Deutschland machen die Sache noch komplizierter. Systeme, die Nummernschilder, Telefonsignale oder den Fußgängerverkehr analysieren, müssen dies auf eine GDPR-konforme Weise tun. Dies hat viele Projekte dazu veranlasst, Privacy-by-Design-Prinzipien anzuwenden, wie z. B. die Anonymisierung von Daten an der Quelle oder die lokale Verarbeitung von Informationen auf Endgeräten.

Die öffentliche Akzeptanz hängt von einer transparenten Kommunikation ab. Projekte wie Aachens digitaler Zwilling zeigen, wie Privatsphäre und Innovation nebeneinander bestehen können, wenn ein durchdachtes Design den Prozess anführt.

Institutionelle Koordinierung

AI-basierte Verkehrsmanagementlösungen erfordern oft die Zusammenarbeit zwischen mehreren kommunalen Abteilungen: Verkehrsplanung, Strafverfolgung, IT und Umweltüberwachung. Eine fragmentierte Verwaltung kann den Fortschritt verlangsamen, und Finanzierungsbeschränkungen begrenzen häufig die Skalierbarkeit. Eine erfolgreiche Umsetzung hängt von einer klaren Vision, einer starken Führung und einer gemeinsamen Verantwortlichkeit ab.

Ein Blick in die Zukunft: 

Smarter Mobility, Powered by IntelligenceDie Beispiele aus Deutschland - Düsseldorfs Stauwelle, Münchens KI-Routing-Erfolg und Aachens Simulationskorridor - zeichnen ein anschauliches Bild von den Herausforderungen und Chancen der Zukunft. 

Diese intelligenten Städte zeigen nicht nur, was möglich ist, sondern auch, warum Städte handeln müssen. Es geht darum, den Menschen Zeit zurückzugeben, die Straßen sicherer zu machen und dabei die Umweltverschmutzung zu verringern. Es geht darum, eine Zukunft zu schaffen, in der die Städte lebenswert sind, der Verkehr nahtlos funktioniert und die Infrastruktur intelligenter und nicht härter arbeitet.

Die Reise ist noch lange nicht zu Ende, aber die Richtung ist klar. Indem sie in intelligente Verkehrsmanagementsysteme investieren und den Menschen in den Mittelpunkt der Planung stellen, können Städte die Kontrolle über Verkehrsstaus zurückgewinnen und den Weg für eine sauberere, schnellere und effizientere urbane Mobilität ebnen.

Intelligenter Verkehr mit KI-Videoanalyse

Die Verbesserung des Verkehrsflusses, die Verringerung von Staus und die Erhöhung der Sicherheit auf den Straßen erfordern mehr als nur eine statische Infrastruktur, sie erfordern auch Erkenntnisse in Echtzeit. 

Videoanalyselösungen wie Isarsoft Perception verwandeln Kamerabilder in verwertbare Daten, indem sie Verkehrsmuster erkennen, Fahrzeuge zählen, Vorfälle identifizieren und eine kontinuierliche Überwachung an wichtigen Kreuzungen ermöglichen.

Um zu erfahren, wie fortschrittliche Videoanalyse die Verkehrsziele Ihrer Stadt unterstützen kann, erkunden Sie Isarsofts Lösungen für intelligente Verkehrssysteme.

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