Hardware mit dem Überblick: Fraunhofer-Institut installierte Kameras, Radarsensorik und WLAN-Clients auf Ampelmasten im Testfeld von Lemgo Digital. (Quelle: Fraunhofer IOSB-INA)

Seit mehreren Jahren werden international unterschiedliche Verfahren der KI erprobt, um den Verkehrsfluss zentral oder dezentral zu optimieren. Das Verfahren Reinforcement Learning, das in Lemgo zum Einsatz kam, besteht aus besonderen, quasi autark agierenden „Agenten“ in den Algorithmen: Durch viele tausend Wiederholungen erlernt das System, welche Phasenfolge der Ampelsteuerung in einer Simulation des Kreuzungsverkehrs zum verbesserten Verkehrsfluss führt. In der Praxis konnten Fraunhofer und Stührenberg das Verfahren erstmalig im Smart City Reallabor „Lemgo Digital“ einsetzen und testen. „Unser System hat die Steuerung der Lichtsignalanlagen selbstständig erlernt, und zwar auf Basis der anonymen, DSGVO-konformen Sensordaten. Wir konnten im Schnitt etwa 10% Reduktion der Reisezeit für Fahrzeuge beobachten“, freut sich Projektleiter Arthur Müller vom Fraunhofer IOSB-INA.

Auf der Habenseite steht auch die Emissionsreduktion, denn mit der Unterstützung aus dem Computer wurden in den Simulationen bereits ca. 15-20% weniger Lärm und Schadstoffe ausgestoßen. Zudem konnte hier auch die durchschnittliche Anzahl an Stops pro Fahrzeug mit der Technologie um bis zu 20% gesenkt werden. Auch seitens Verkehrstechnik-Hersteller Stührenberg wird das Projekt als Erfolg bewertet: Carsten Fischer, Geschäftsführer der Firma Stührenberg ist zufrieden: „Für uns als Anbieter und Betreiber von Systemtechnik im Straßenverkehr war es spannend, das Potenzial von Reinforcement Learning zu entdecken und die Technologie gemeinsam mit Fraunhofer in die Anwendung zu bringen. Wir können uns auch weitere Use Cases für KI im Straßenverkehr gut vorstellen und sind offen für neue Projekte. “Des Weiteren gehen die Verkehrsexperten davon aus, dass sich das System in der Zukunft von „V2X“, also der digitalen integrierten Vernetzung und intelligenten Kommunikation aller Fahrzeuge mit der Umgebung, nahtlos wird integrieren las-sen. Ebenso gehen die Projektmitglieder davon aus, dass sich die Technologie prin- zipiell auch auf vernetzte Verkehrsknoten anwenden lassen würden, also nicht nur den Verkehr einer oder zweier Kreuzungen zu optimieren, sondern den ganzer Straßenzüge.

Das Fraunhofer-Institut, Stührenberg und die Stadtwerke Lemgo hatten an der Testkreuzung einen Schaltschrank mit Hardware installiert und Sensorik an den Ampelmast angebracht. (Quelle: Fraunhofer IOSB-INA)

Professor Dr. Jürgen Jasperneite, Direktor am Fraunhofer IOSB-INA in Lemgo, zieht ein Fazit: „Aufgrund der initialen Aufwände für die Aufrüstung der Ampelkreuzungen war es im Projektzeitraum nicht möglich, den ursprünglich geplanten Straßenzug mit zehn Ampelanlagen zu betrachten. Wir mussten uns auf die Optimierung einer Ampelkreuzung beschränken – ansonsten wäre ein noch höheres Potenzial für die Reduktion der Reisezeiten und der Emissionen zu erwarten gewesen. Positiv zu beurteilen ist, dass wir in dem Projekt eine Menge an Know-how im Bereich des genutzten KI-Verfahrens, aber auch in der für diese Fragestellungen notwendigen Sensorik und Kommunikationstechnik aufbauen konnten. Wir freuen uns auch sehr, dass uns Strassen.NRW die Möglichkeit eingeräumt hat, dass wir die Kreuzung auch über das Projektende hinaus weiter als Testfeld für Forschungs-zwecke nutzen und ausbauen können.“