Verkehrsfluss

Künstliche Intelligenz verkürzt Wartezeiten an Ampeln

Robert Klatt

In Lemgo steuert eine Künstliche Intelligenz die Ampelphasen an einer Kreuzung. Im Vergleich zur verkehrsabhängigen Zeitlückensteuerung, dem aktuellen Standard in Deutschland, verkürzt dies die Wartezeiten deutlich.

Karlsruhe (Deutschland). Wissenschaftler des Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung (IOSB) haben eine intelligente Ampelschaltung entwickelt, die an Kreuzungen die Wartezeit um zehn bis 15 Prozent reduzieren kann. Dazu nutzte das Team um Arthur Müller im Rahmen des Projekts KI4LSA eine Künstliche Intelligenz (KI), die mithilfe von Deep Reinforcement Learning den Verkehrsfluss für Autos und Fahrräder dynamisch optimiert.

Wie Müller erklärt, ist „das Deep Reinforcement Learning sehr datenhungrig“. Die Wissenschaftler erfassten deshalb zuerst mit Kameras und Radargeräte den Verkehr an einer Kreuzung in Lemgo. Mithilfe der detaillierten Daten erstellten sie eine Simulation, die dem Algorithmus der KI Trainingsdaten lieferte. Anschließend steuerte die KI die Verkehrsteilnehmer so, dass die Länge der Wartezeiten möglichst kurz war.

Kürzere Wartezeiten als bei verkehrsabhängiger Zeitlückensteuerung

In der Simulation waren die Wartezeiten laut Müller um zehn bis 15 Prozent kürzer als bei der verkehrsabhängigen Zeitlückensteuerung, die in Deutschland aktuell verwendet wird. Nun erproben die Forscher ihren Algorithmus in der Praxis. Die dazu notwendigen Echtzeitberechnungen laufen auf einem Edge-Computer, der an einer echten Kreuzung installiert wurde.

„Wir wollen sehen, ob das nur in der idealen Umgebung einer Simulation funktioniert oder auch im Alltag. Es gibt schließlich immer eine Lücke zwischen Simulation und Realität“, erklärt Müller. Die Forscher haben den Trainingsdaten der KI deshalb absichtlich ein gewisses Rauschen beigemischt, das die Simulation näher an die Realität bringen soll.

Genehmigung für den Praxistest

„Alle waren verwundert, dass wir wirklich die Genehmigung für den Praxistest bekommen haben. Aber das ist ein Standortvorteil von Lemgo“, so Müller. Aus Forschungsgründen nutzen die Wissenschaftler für den Praxistest eine Kombination aus Kameras und Radarsensoren. Eigentlich würde aber entweder eine Kamera oder ein Radar ausreichen. „Die Installation ist also gar nicht so aufwendig, wenn man diese Technik von vornherein einplant“, erklärt der Projektleiter.

Ampelschaltung per KI

Um ein Verkehrschaos zu vermeiden, kann die KI aktuell keine beliebigen Ampelphasen aktivieren, sondern nur aus vordefinierten Kombinationen wählen. Es wird so verhindert, dass etwa zwei kreuzenden Richtungen parallel grün haben. Zusätzlich werden alle Befehle der KI durch eine herkömmliche Ampel-Software überprüft. Abseits dieser Einschränkungen kann die KI vollkommen frei entscheiden, wie die Ampeln geschaltet werden. Wie die Entscheidungen genau getroffen werden, können auch die Wissenschaftler nicht erklären, weil die Software eine Art „Black Box“ ist.

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