KI im Verkehrsmanagement

Einführung

Die Bedeutung des Verkehrsmanagements

Verkehrsmanagement bezieht sich auf die Organisation, Führung und Steuerung eines Verkehrssystems, das aus stehendem und fließendem Verkehr, Ampeln und physischer Infrastruktur, Fußgängern und Radfahrern besteht.

Das Verkehrsmanagement hat sich seit der Einführung intelligenter Technologien wie KI-gestützter Videoanalysen rasant weiterentwickelt und ist Platz für Aktives Verkehrsmanagement (ATM). ATM ermöglicht die dynamische Verwaltung des Verkehrs, d. h. entsprechend den aktuellen oder erwarteten Verkehrsbedingungen.

Die Bedeutung dieser Maßnahmen liegt in der Verbesserung der Sicherheit und Effizienz der Verkehrssysteme — geringere Emissionsrate, Schonung von Ressourcen, schnelle Erkennung sicherheitskritischer Ereignisse zur Minimierung von Verletzungen und Unfällen und Verschärfung der Verkehrsregeln.

Die Rolle der KI bei der Verbesserung der Verkehrseffizienz

Der Einsatz von KI Das Thema Verkehrsmanagement ist relativ neu und basiert auf einem Schwerpunkt auf der Erfassung und konsequenten Analyse von Echtzeitdaten. KI-Technologien bieten Verkehrsplanern Zugriff auf Tools, mit denen Verkehrsmuster analysiert, erkannt und vorhergesagt werden können. Sie helfen beim Aufbau eines Verkehrsnetzes, in dem alles wie am Schnürchen funktioniert.

In diesem Artikel untersuchen wir die vielen Arten, wie KI das Verkehrsmanagement unterstützt, welche Auswirkungen sie insgesamt hat, welche Vorteile und Herausforderungen sie hat und worauf wir uns in Zukunft freuen können.

Wie KI das Verkehrsmanagement verändern kann

Verkehrsüberwachung und -analyse in Echtzeit

Diese Kategorie befasst sich mit KI-basierten Methoden, mit denen der Verkehrsfluss in Echtzeit überwacht und analysiert werden kann.

• Vorhersage des Verkehrsflusses - KI-Modelle können so konzipiert werden, dass sie Analysen von historischen Verkehrsdaten und Verkehrsdaten in Echtzeit durchführen. Dies geschieht, um die Daten zu konsolidieren und sie zu nutzen, um Muster und Trends im Verkehrsfluss zu verstehen. Die prädiktive Analyse wird von Verkehrsplanern verwendet, um zukünftige Bedingungen vorherzusagen, sodass das Personal besser in der Lage ist, mit ihnen effektiv umzugehen, was die Ressourcenzuweisung und die Routenoptimierung angeht, um das Verkehrsaufkommen so gering wie möglich zu haltenVerkehrsstausund die Anpassung der Ampelzeiten.
• Erkennung und Verwaltung von Vorfällen - AI-betriebene Systeme können verwendet werden, um Verkehrsereignisse wie Unfälle zu identifizieren und zu erkennen, Erkennung von Falschfahrern, Geschwindigkeitsüberschreitung oder Straßenblockaden. Sobald diese Informationen erkannt werden, können sie verwendet werden, um sofort Personal zur Baustelle zu entsenden und eine schnelle Reaktion sicherzustellen. Sie können auch verwendet werden, um ergänzende Maßnahmen wie die Umleitung des Verkehrs aus dem Gebiet zu beschleunigen.
• Adaptive Ampelsteuerung - Herkömmliche Verkehrssignalsysteme sind so programmiert, dass sie nach festen Fahrplänen arbeiten, was sich in unerwarteten Szenarien als ineffizient erweist und zu einem ineffizienten Verkehrsfluss führt. Adaptive Verkehrssignale werden eingesetzt, um sich an Nachfrageschwankungen anzupassen. Mit diesen Signalen lassen sich Spitzennachfrage erkennen und ihre Zeitpunkte entsprechend anpassen. Dies hilft bei der Optimierung des Verkehrsflusses und reduziert Staus, indem stark befahrenen Straßen Vorrang eingeräumt wird.

Das folgende Video zeigt, wie intelligente Videoanalysen zusammen mit herkömmlichen Sicherheitskameras verwendet werden können, um Echtzeitinformationen über Verkehrsfluss und Staus zu erhalten. Die durch eine solche Lösung generierten Erkenntnisse können verwendet werden, um die Verkehrssteuerung an sich ändernde Verkehrsmuster zu optimieren.

Intelligente Verkehrssysteme (ITS)

Intelligente Verkehrssysteme sind intelligente Transportmittel, bei denen Verkehrsbedingungen wie Nachfrage, Wetter und Unfälle kontinuierlich überwacht werden.

• Fahrzeug-zu-Everything Kommunikation (V2X) - Fahrzeug-zu-Everything Kommunikation (V2X) bezieht sich auf die Kommunikation zwischen Fahrzeugen und allen Entitäten, die auf das Fahrzeug einwirken oder von diesem beeinflusst werden können. Dazu gehören die Fahrzeug-zu-Fahrzeug-Kommunikation (V2V), die Fahrzeug-Infrastruktur-Kommunikation (V2I), die Fahrzeug-Fußgänger-Kommunikation (V2P) und die Fahrzeug-Netzwerk-Kommunikation (V2N). Diese sind Teil eines Systems, das die Straßenverkehrssicherheit und die Verkehrsbedingungen verbessert. V2X ist eine wichtige Voraussetzung für ITS und bietet mehrere Vorteile, die gleichzeitig bestehen. Dazu gehören ein verbesserter Austausch sicherheitskritischer Informationen, die Fähigkeit der Fahrer, fundiertere Entscheidungen zu treffen, die Optimierung der Leistung eines Transportsystems und ein geringerer Kraftstoffverbrauch.
• Vernetzte und autonome Fahrzeuge - Vernetzte und autonome Fahrzeuge sind Teil von V2V und beziehen sich auf Fahrzeuge, die Informationen direkt mit Fahrzeugen in der Nähe austauschen. Die geteilten Daten enthalten Informationen über Geschwindigkeit, Position, Beschleunigung und Bremsung. Dies geschieht, um Kollisions- und Stauwarnungen, Routenoptimierung und andere fortschrittliche Anwendungen zu ermöglichen.

KI-basierte Lösungen zur Verkehrsoptimierung

Modelle zur Verkehrsprognose

Verkehrsvorhersagemodelle sind Modelle, die Verkehrsbedingungen mithilfe von Techniken vorhersagen, die darauf trainiert sind, relevante Informationen aus historischen oder Echtzeitdaten über Verkehrsfluss, Staus, Pendelzeiten usw. zu extrahieren und diese zur Generierung genauer und zuverlässiger Prognosen zu verwenden.

KI findet in diesem Bereich breite Anwendung und kann verwendet werden, um das Phänomen der Verkehrsprognosen zu erstellen und besser zu verstehen.

Modelle für maschinelles Lernen

Modelle oder Algorithmen für maschinelles Lernen werden mithilfe historischer Datenbanken trainiert, um Muster zwischen den Variablen, die den Verkehrsfluss beeinflussen, zu lernen und zu identifizieren. Die Algorithmen werden dann verwendet, um diese Muster automatisch zu erkennen und sich an sie anzupassen, sofern sie in Echtzeit auftreten.

Einer der Hauptvorteile der Verwendung eines Modells für maschinelles Lernen besteht darin, dass es zur Analyse von Daten mit erhöhter Komplexität und nichtlinearen Beziehungen zwischen Variablen verwendet werden kann, um Vorhersagen mit erhöhter Genauigkeit zu erstellen.

In Prognosen verwendete Datenquellen

Ein Prozess der prädiktiven Analyse ist in der Regel das Ergebnis mehrerer Datenquellen — historische Aufzeichnungen, Wetterdaten, GPS-Spuren von Fahrzeugen und Mobilgeräten sowie vorhandene Informationen über Straßennetze. An dieser Stelle kommen auch Echtzeitquellen ins Spiel, wie etwa Videoanalysen und Sensoren, die auf Sicherheitskameras basieren, mit deren Hilfe die Zuverlässigkeit von Vorhersagen überprüft werden kann.

Digitale Zwillinge

Wie der Name schon vermuten lässt, digitale Zwillinge sind ein immer beliebter werdendes Instrument zur Prognose der Ergebnisse eines bestimmten Projekts oder einer bestimmten Funktion. Sie sind virtuelle Nachbildungen physischer Ressourcen, die von Datenwissenschaftlern oder IT-Fachleuten verwendet werden, um Simulationen des in der Entwicklung befindlichen Prozesses durchzuführen.

Sie können verwendet werden, um virtuelle Modelle von verkehrsbasierten Strukturen wie Brücken, Autobahnen und Straßennetzen zu erstellen. Der digitale Zwilling wird dann auf verschiedene KPIs und Bedingungen wie unterschiedliche Staus, Wartungsarbeiten, Veränderungen der Verkehrsnachfrage usw. kalibriert, um die Auswirkungen dieser Faktoren auf den Verkehrsfluss zu bewerten. Digitale Zwillinge, die allgemein als „Geräteschatten“ bekannt sind, ermöglichen es dem Personal, die Effizienz und Wirkung einer physischen Anlage vor ihrer offiziellen Einrichtung genau einzuschätzen und Bereiche zu identifizieren, in denen Verbesserungen erforderlich sind.

Optimierung von Verkehrssignalen

Die Optimierung von Verkehrssignalsystemen ist eine der besten Möglichkeiten, den Verkehrsfluss so zu regulieren, dass er den Nachfrageanforderungen, Staus und Fußgängerdaten entspricht.

Koordinierte progressive Signalisierung

Wird in städtischen Gebieten eingesetzt, in denen in der Regel stark frequentierte Verkehrsbedingungen zu erwarten sind, koordinierte progressive Signalisierung ermöglicht es, ein Netzwerk von Kreuzungssignalen (Signale, die an stark frequentierten Kreuzungen eingesetzt werden) zu koordinieren und zu nutzen, um einen konstanten Verkehrsfluss aufrechtzuerhalten.

Koordiniertes adaptives Signal

Adaptive Verkehrssignale werden eingesetzt, um sich an Nachfrageschwankungen anzupassen. Mit diesen Signalen lassen sich Spitzennachfrage erkennen und ihre Zeitpunkte entsprechend anpassen. Dies hilft bei der Optimierung des Verkehrsflusses und reduziert Staus, indem stark befahrenen Straßen Vorrang eingeräumt wird.

Routenoptimierung und Navigation

KI-basierte Navigationsanwendungen

KI-gestützte Navigationsanwendungen haben die Art und Weise, wie Menschen navigieren und reisen, verändert. Es gibt mehr als nur Wegbeschreibungen zum Ziel. Diese Apps nutzen Verkehrsdaten in Echtzeit aus Quellen wie GPS-Signalen, Verkehrssensoren und benutzergenerierten Daten.

Diese Daten werden wiederum für die dynamische Umleitung von Fahrzeugen auf der Grundlage der Bedingungen verwendet. Das Hauptprinzip dabei ist variable Geschwindigkeitsbegrenzung (VSL) die so ausgerichtet werden können, dass sie auf Staus oder Wetter reagieren und den Verkehr je nach Bedarf verlangsamen oder beschleunigen.

Integration mit verbundenen Systemen

Eines der vielen nützlichen Ergebnisse eines KI-orientierten Navigators ist, dass er Benutzern die Integration in ein System miteinander verbundener Geräte und Netzwerke bietet. Dies kann genutzt werden, um Dienste bereitzustellen, die sich direkt oder indirekt auf die Verkehrsbedingungen in einem Gebiet auswirken — wie Mitfahr-Apps, Parkplätze und Ladestationen für Elektrofahrzeuge.

Vorteile und Auswirkungen von KI im Verkehr

Verbesserter Verkehrsfluss und weniger Staus

Wie in dem Artikel bereits mehrfach erwähnt, wird KI-gestützte Verkehrstechnologie hauptsächlich eingesetzt, um das Verkehrsmanagement zu verbessern und Staus zu reduzieren.

Intelligentes Verkehrsmanagement ist ein fein verwobenes Netzwerk miteinander verbundener Prozesse, von denen jeder messbaren Einfluss auf das Funktionieren des anderen hat. KI ermöglicht eine einfachere und schnellere Koordination, sodass Verkehrspersonal, Fahrer und Pendler ihre Reiserouten und Fahrzeiten besser optimieren können.

Um ein Beispiel zu nennen: In Zeiten hoher Verkehrsnachfrage wurde ein Protokoll namens hartes Schulterlaufen (HSR) wird oft eingesetzt. Es werden dynamische Seitenstreifen als zusätzliche Fahrspuren verwendet, um die Fahrbahnkapazität vorübergehend zu erhöhen. Mit KI-gestützten Techniken kann die Veränderung der Verkehrsnachfrage zuverlässiger vorhergesagt werden, wodurch das Personal besser auf die Situation vorbereitet wird.

Sicherheit und Unfallverhütung

KI kann verwendet werden, um einen Verkehrsplan zu erstellen, der die Sicherheitsziele für jedes Fahrzeug, jeden Fußgänger und Radfahrer berücksichtigt, um sicherzustellen, dass Unfälle und Verletzungen auf ein Minimum beschränkt werden.

KI kann auch bei vernetzten Fahrzeugen eingesetzt werden, um der Ursache von V2X auf den Grund zu gehen und es den Rettungsdiensten zu ermöglichen, besser in Echtzeit auf Unfallstellen zuzugreifen. Ein Beispiel hierfür lässt sich anhand folgender Punkte nachvollziehen Notfallfahrzeugprävention (EVP), wobei die normalen Ampeln unterbrochen werden, damit Einsatzfahrzeuge Kreuzungen schnell und sicher passieren können.

Dies kann durch verschiedene Methoden erfolgen, z. B. durch den Einsatz von Zähler für Fußgänger und Fahrradzähler, Verkehrskameras die so konfiguriert sind, dass sie Daten in Echtzeit sammeln und analysieren, intelligente Straßenlaternen, und zusätzliche Einrichtungen für gefährdete Verkehrsteilnehmer (VRUs).

Vorteile für die Umwelt

Der Kampf gegen den Klimawandel ist im Gange, mit der Die EU schlägt vor, die Emissionen von Fahrzeugen bis zum Jahr 2030 gegenüber 1990 um 55% zu senken. Einer der wichtigsten Akteure bei der Erreichung dieses Ziels ist die KI und wie sie für Maßnahmen wie Infrastrukturänderungen zur Verkürzung der Reisezeit und zur Optimierung von Parkplätzen genutzt werden kann (wussten Sie schon? Deutsche Fahrer verbringen durchschnittlich 41 Stunden pro Jahr auf der Suche nach einem geeigneten Parkplatz?) und ein allgemeines Bewusstsein für den Kraftstoffverbrauch.

Wirtschaftliche Auswirkungen

Die wirtschaftlichen Auswirkungen von KI im Verkehr versprechen enorm zu sein und zeigen sich bereits in der Art und Weise, wie KI-gestützte Verkehrssysteme die täglichen Prozesse beeinflussen.

Ein Beispiel dafür findet sich in der Verwendung und Bereitstellung von Ressourcen. Mit Tools für prädiktive Analysen und Verkehrsüberwachung in Echtzeit ist es jetzt möglich, Ressourcen je nach Bedarf einzusetzen. Übermäßige Ausgaben können vermieden werden, und die verbleibenden Mittel können für Wohlfahrts- und Entwicklungsprogramme verwendet werden, um die Wirtschaft und die Lebensqualität der Region weiter zu verbessern.

Herausforderungen und Überlegungen

Datenschutz

KI hat zwar das Potenzial, im Verkehrsbereich unzählige Vorteile zu bieten, aber es ist wichtig, dass die Datenschutzstandards strikt eingehalten werden. Eine Möglichkeit, dies zu tun, besteht darin, die Anonymisierung von Datenströmen sicherzustellen, um private Informationen wie Identität, Finanzzahlen usw. zu schützen.

Im Rahmen von VSaaS für den Verkehr, Datenschutzmasken sind eine gute Möglichkeit, dasselbe durchzuführen. Es funktioniert automatisch und kann auf jedes erkannte Objekt angewendet werden. Damit ist der Datenschutz absolut luftdicht.

Es muss auch sichergestellt werden, dass alle KI-gestützten Anwendungen den lokalen und globalen Datenschutzbestimmungen (DSGVO für die EU, CCPA in den USA usw.) entsprechen.

Sicherheit

Datensicherheit bezieht sich auf den Schutz digitaler Daten in einer Datenbank vor unerwünschten Zugriffen, z. B. bei einem Cyberangriff oder einer Datenschutzverletzung. Das Hauptziel besteht darin, die Daten vor Offenlegung, Löschung oder Beschädigung zu schützen.

Es gibt viele Möglichkeiten, eine gute Datensicherheit zu implementieren. Einige bekannte Optionen sind die mehrstufige Authentifizierung, die Verschlüsselung von Daten und die Verwendung einer Firewall. Wenn sie zusammen angewendet werden, können sie die Sicherheit der Daten erheblich verbessern.

Ethische Entscheidungsfindung

Einer der Hauptvorteile von KI besteht darin, dass sie die Automatisierung der meisten Betriebsprozesse ermöglicht, wodurch weniger Fehler und Verzerrungen entstehen. Die menschliche Komponente ist jedoch entscheidend, um sicherzustellen, dass ethische Grundsätze bei wichtigen Entscheidungen eingehalten werden.

Echter Erfolg mit KI kann nur erzielt werden, wenn eine vernünftige Mischung aus Mensch und Maschine zusammenkommt, um Vorurteile zu beseitigen.

Akzeptanz und Vertrauen in der Öffentlichkeit

Wie bei jedem anderen Phänomen kann der Einsatz von KI im Verkehrsmanagement nur dann vollständig umgesetzt werden, wenn er von allen am Prozess beteiligten Akteuren — Personal, Planern und Architekten, Fahrern und Pendlern, Strafverfolgungsbehörden und der Öffentlichkeit — akzeptiert wird.

Sensibilisierung ist unerlässlich, ebenso wie eine positive Stärkung durch konsequenzorientierte Entscheidungen, um das Vertrauen der Öffentlichkeit in KI zu festigen.

Zukünftige Trends und Innovationen

Die Zukunft der KI im Verkehr steckt voller Möglichkeiten, von denen jede beeindruckender ist als die andere.

Einer der wichtigsten Zukunftstrends sind intelligente Städte und die Frage, wie intelligentes Verkehrsmanagement den Hierarchien der Stadtplanung gegenübergestellt werden kann, um intelligentere, umweltfreundlichere Städte zu bauen.

Das Kernkonzept intelligenter Städte basiert stark auf datenorientierter Entscheidungsfindung. Eine Stadt besteht in der Regel aus vielen gleichzeitig ablaufenden Systemen — Straßenverkehr, Schienen- und Wasserverkehr, Infrastruktur, Parkmöglichkeiten usw. Um jedes einzelne Zahnrad effektiv zu koordinieren, ist es unerlässlich, Zugang zu konsistenten, zuverlässigen Daten zu haben und diese schnell analysieren zu können.

Mit Hilfe von KI und maschinelles Lernen, große Datenmengen können analysiert und verwendet werden, um zukünftige Ereignisse zu antizipieren.

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Referenzen

• Intelligente Städte im Jahr 2023: Aus der Sicht der Videoanalyse
• Einsatz von KI zur Bekämpfung des Klimawandels