Ampeln dienen nicht nur der Verkehrssicherheit, sondern sollen darüber hinaus für einen reibungslosen Verkehrsfluss sorgen, die Wartezeiten für Verkehrsteilnehmer verkürzen und Fußgängern an Ampelkreuzungen mehr Sicherheit liefern. Intelligente Ampelschaltungen, gelenkt durch Künstliche Intelligenz (KI), können dies leisten.
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.
Grüne Wellen können Luftverschmutzung erheblich senken
Die Innenstädte sind oft vom Verkehr verstopft und an Kreuzungen bilden sich vielfach lange Rückstaus. Dieser Stop-and-go-Verkehr belastet die Anwohner, die Passanten, aber insbesondere auch die Umwelt. Stattdessen könnten grüne Wellen bei der Ampelschaltung die Luftverschmutzung erheblich reduzieren, wie Studien ergaben.
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.
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. 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.
Ermitteln das beste Ampel-Schaltverhalten und die beste Phasenfolge
Kombiniert mit Künstlicher Intelligenz ermöglicht diese Echtzeit-Sensorik, die bislang üblichen starren Steuerungsregeln zu ersetzen. Hierbei wendet die KI-Methoden des so genannten 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 zu senken und den durch Staus entstehenden Lärm sowie die Abgas-Belastung zu senken.
Nach den Erkenntnissen des IOSB könnte Künstliche Intelligenz den Verkehrsfluss um zehn 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 zu entlasten.
Quelle: Goslar Institut
Autor(en): versicherungsmagazin.de
