Intelligente Verkehrsflussoptimierung an Lichtsignalanlagen

Das zunehmende innerstädtische Verkehrsaufkommen verursacht Umweltbelastungen, wie Lärm und Abgase, verlängerte Reisezeiten und einen höheren Treibstoffverbrauch für die Verkehrsteilnehmenden. Neben der Steigerung der Attraktivität des ÖPNV, der Nutzung von Fahrrädern und des Fußverkehrs ist die Verkehrsflussoptimierung des motorisierten Individualverkehrs ein wichtiger Schritt, um Emissionen zu reduzieren und die Raumnutzung in den Innenstädten zu verbessern. Eine effizientere Nutzung der Straßen durch eine bessere Verkehrssteuerung trägt zu einem besseren Verkehrsfluss bei und bietet die Möglichkeit, den Straßenraum zugunsten anderer Verkehrsteilnehmenden umzugestalten. Die Erfassung der aktuellen Verkehrssituation und die darauf aufbauende Schaltung von Ampeln bzw. Lichtsignalanlagen stellen dabei die zentralen Herausforderungen dar.

Mit dem Projekt KI4LSA wurde eine Lösung für die intelligente Verkehrsflussoptimierung entwickelt. Diese basiert auf einer spurgetreuen Erfassung von Fahrzeugbewegungen, der Ermittlung und Optimierung des Verkehrsflusses mittels Verfahren der Künstlichen Intelligenz und der anschließenden Schaltung der Lichtsignalanlage. Durch das Projekt konnte gezeigt werden, dass mittels einer intelligenten Ampelsteuerung kürzere Reisezeiten der Verkehrsteilnehmenden und reduzierte Verkehrsemissionen erzielt werden können. Einsparpotenziale werden insbesondere bei der LSA-Steuerung für verbundene Verkehrsknoten gesehen, was in Folgeprojekten weiter betrachtet wird.

Im Projekt KI4PED wurde ein innovativer Ansatz zur bedarfsgerechten Steuerung für Fußgängerampeln entwickelt und erprobt. Hierbei wird 3D-LiDAR-Sensorik verwendet, um DSGVO-konform Personen in 3D-Punktwolken zu erkennen und anschließend bedarfsgerecht die Fußgängerampel zu schalten. Neben automatischen Bedarfsanforderungen kann so eine adaptive Anpassung der Fußgänger-Grünphase realisiert werden, z. B. bei größeren Personengruppen oder Personen mit bestimmten Vulnerabilitäten. Zusätzlich erlaubt die frühzeitige Erkennung der Personen und die Priorisierung von größeren Personengruppen eine Reduktion der Wartezeit.