Verkehrssteuerung Besser mobil sein dank Künstlicher Intelligenz

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KI ist im Bereich Mobilität schon vielfach im Einsatz oder wird erprobt. Das Ziel: genauere Verkehrsprognosen, bessere Verkehrssteuerung, mehr Sicherheit. Einige Beispiele aus Hessen.

Ob Notbrems-, Sprach- oder Fahrspurhalte-Assistent: Im Auto kommt Künstliche Intelligenz (KI) schon an vielen Stellen zum Einsatz. Ein Forschungsverbund der Universität Kassel will KI nun auch nutzen, um den Radverkehr sicherer zu machen. „Bislang fehlen die fundierten KI-Grundlagen, um analog zu den erfolgreichen KI-basierten Assistenzsystemen in Fahrzeugen dies auch für Fahrräder anbieten zu können“, sagte Klaus David, Informatiker an der Hochschule.

Verkehrsunfälle sind laut David die häufigste Todesursache bei Kindern und jungen Erwachsenen. „Durch KI-gestützte Assistenzsysteme in Pkw sinkt zwar die Zahl der Verkehrstoten. Bei Radfahrerenden steigt sie jedoch, und die KI-gestützten Assistenzsysteme fehlen.“ Im Projekt „DyNaMo: Sichere und nachhaltige Mobilität in der Stadt von morgen“ untersucht deshalb ein Forschungsverbund aus den Bereichen Informatik, Rechtswissenschaft, Verkehrswissenschaft und -psychologie, wie KI im Radverkehr eingesetzt werden kann, um Unfälle zu vermeiden. Auch die Hessische Hochschule für öffentliches Management und Sicherheit ist als Partner beteiligt und steuert unter anderem Unfallszenarien aus dem polizeilichen Alltag bei.

„Wir wollen die Grundlagen dafür schaffen, Fahrverhalten von Radfahrern im Detail zu erkennen“, erklärte David, der Sprecher des Konsortiums ist. Das sei Grundlagenforschung für die zukünftige Entwicklung entsprechender Assistenzsysteme. Die Wissenschaftler wollen dazu die KI-basierte Erfassung von Fahrverhalten mittels Kameras und tragbaren Sensoren sowie den Einfluss von Infrastrukturen und Verkehrsschulungen rechtssicher erforschen. Die Evaluierung erfolgt im Fahrradsimulator und im Reallabor.

Verkehrsfluss in Ellwangen

Smarte Stadt mit smarter Ampel

Experte: Viele Städte um Autos herum geplant

Mithilfe KI-basierter Analysen wollen die Forscher Infrastrukturmaßnahmen wie etwa Verkehrsberuhigungen auf bestimmten Straßen anstoßen. „Die meisten Städte wollen den Anteil an Radfahrern erhöhen, allerdings sind sie um Autos herum geplant. Und selbst in Städten mit einer guten Rad-Infrastruktur gibt es tödliche Unfälle“, erläuterte David. Zudem sollen Schulungen für Radfahrer aufgesetzt werden. Zusätzlich soll das Verhalten von Radfahrern besser in den KI-Systemen von Autos abgebildet und so Zusammenstöße verhindert werden.

Die Vision sei, das Fahrverhalten von Radfahrern in Zukunft automatisch messen und erschließen zu können. „Die Daten könnte man dann für ein Warnsystem nutzen, etwa über das Smartphone oder die Smartwatch.“ Mit den tragbaren Geräten seien genügend Sensoren vorhanden, um das Verhalten des Radfahrers zu erfassen. „Nur die nötigen KI-Algorithmen zur Erkennung von Verhaltensfehlern sind noch nicht erforscht und entwickelt.“

Das Land Hessen fördert das Projekt mit rund 4,8 Millionen Euro aus dem Programm LOEWE. LOEWE steht für Landes-Offensive zur Entwicklung Wissenschaftlich-ökonomischer Exzellenz und ist das zentrale Forschungsförderprogramm des Landes Hessen.

Projekte an Unis, in Unternehmen und Kommunen

Nach Angaben des Landes arbeiten Hochschulen, Unternehmen, Forschungsinstitutionen sowie Städte und Gemeinden in Hessen an einer Vielzahl von Projekten zu der Frage wie Mobilität mit KI verbessert werden könne. Ein Beispiel: Der Citybot der Firma EDAG. Dabei handelt es sich um ein Roboterfahrzeug, das den Personen- und Warentransport entlasten und Staus vermeiden soll. „Im Reallabor auf dem Gelände des Deutsche Bank Parks werden Citybots bei einer Reihe von Tätigkeiten unter realen Bedingungen getestet – von der Abfallentsorgung bis zur Belieferung der Kioske“, erklärte ein Sprecher des Digitalministeriums.

Ein weiteres Beispiel: Der Einsatz eines sogenannten Ampelphasenassistenten in Darmstadt. Dort werde der Straßenverkehr in Echtzeit und in Abhängigkeit vom Verkehrsaufkommen gesteuert. „Hierfür wurde eine Verbindung aller 182 Ampelanlagen mit Lichtwellennetz und einer Schnittstelle geschaffen“, erläuterte der Sprecher. 200 Kameras übermittelten anonymisierte Bilder des Verkehrsaufkommens an die Datenbank des Verkehrsrechners. „Eine KI wertet diese Daten aus, um die Ampelschaltung zu optimieren.“ Viele weitere Projekte befassten sich mit der Erhebung und Aufbereitung von Verkehrsdaten zum Beispiel zu Verkehrsflüssen, Parksituationen oder zur Nutzung des öffentlichen Personennahverkehrs.

Von der Vision zur Realität: Smart City

Erfolgsfaktoren für gelungene Smart-City-Projekte

KI für einen attraktiveren ÖPNV in Gießen

Wann fahren wie viele Menschen mit welchem Bus? Und wo genau ist der Bus eigentlich gerade? Diese Fragen präzise beantworten zu können, war das Ziel des vom Bundesdigitalministerium geförderten Projektes „NV-ProVi“ der Stadtwerke Gießen. ÖPNV-Nutzern sollte zu jeder Zeit eine möglichst genaue Prognose über Belegung und Pünktlichkeit der Busse und Bahnen auf ihrer geplanten Route zur Verfügung gestellt werden können.

Erforscht wurde nach Angaben eines Sprechers der Stadtwerke, in welcher Form Echtzeitdaten und darauf basierende Prognosen für ÖPNV-Endkunden genutzt werden und zu einem attraktiveren Nahverkehr beitragen können. „Eine der Zielsetzungen des Projektes war es, einen Prognosealgorithmus zu schaffen, der sowohl historische Daten als auch die neu generierten Echtzeitdaten berücksichtigt und insbesondere für kurzfristige Prognosen präzisere Resultate liefert, als bisher etablierte Verfahren.“

Mit Erfolg: Die KI sei 2022 mit Unterstützung des Rhein-Main-Verkehrsverbunds zur Anwendung gebracht worden, so der Sprecher. Die Echtzeit-Informationen zu Standort und Auslastung werden seither in der mobilen RMV-Auskunft angezeigt. „Durch Verknüpfung bereits vorhandener, zum großen Teil ungenutzter Daten und der Einbeziehung von Echtzeitdaten bieten wir so unseren Kundinnen und Kunden schon heute einen echten Mehrwert, der sich vermutlich in ein paar Jahren zu einem Standard entwickeln wird.“

Förderung

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