Wissenschaftler aus Deutschland, die im Rahmen des KI4LSA-Projekts arbeiten, führten eine Studie durch, wonach künstliche Intelligenzsysteme die Effizienz des Verkehrs erheblich verbessern können, indem sie das Risiko von Staus und Wartezeiten an Kreuzungen reduzieren.
Das Projekt KI4LSA wird vom Bundesministerium für Verkehr und digitale Infrastruktur gefördert und von mehreren Partnerorganisationen entwickelt. Einer dieser Partner ist das Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildgebung. Fraunhofer, dessen Spezialisten ein Experiment durchführten, indem sie an einer stark befahrenen Kreuzung in der Stadt Lemgo ein System mit hochauflösenden Kameras und Radar installierten. Mit diesem System wurden die Anzahl der Autos, die auf das Schalten einer Ampel warteten, die Wartezeit für jedes Auto und die Durchschnittsgeschwindigkeit, mit der Fahrzeuge eine bestimmte Kreuzung passierten, aufgezeichnet.
Die so gesammelten Daten wurden anschließend von einer Plattform für künstliche Intelligenz verarbeitet, die damit Verkehrsregelungsmuster in Echtzeit simulierte und sich in Echtzeit an Verkehrsänderungen anpasste, um die Wartezeit für Autos an der Kreuzung zu verkürzen. Simulationsdaten zufolge konnte künstliche Intelligenz den Verkehrsfluss um 10-15 % optimieren. Wissenschaftler weisen darauf hin, dass die Simulation möglicherweise nicht den Bedingungen der realen Welt entspricht. Um die Hypothese zu testen, wird das von ihnen in den kommenden Monaten im Rahmen eines Pilotprojekts erstellte System daher an einer realen Kreuzung arbeiten und sich an die Daten anpassen nachträglich erhalten.
Die Teilnehmer des KI4PED-Projekts werden auch einen weiteren Verkehrsfaktor berücksichtigen – Fußgänger. An einigen Kreuzungen werden Lidars installiert, um ihre Bewegung zu verfolgen, und Ampelmanagementsysteme werden die Schaltmuster optimieren, um die Wartezeiten für sie zu verkürzen und genügend Zeit zu geben, um die Straße sicher zu überqueren.
2022-02-02 12:07:01
Autor: Vitalii Babkin