KI4LSA - Künstliche Intelligenz für Lichtsignalanlagen. Gemeinsamer Abschlussbericht

Aufgabenstellung:
Der zunehmende innerstädtische Verkehr führt zu Umweltbelastungen (Lärm, Abgase), hohen Reisezeiten und erhöhtem Treibstoffverbrauch für die Verkehrsteilnehmer. Eine stärkere Nutzung des ÖPNV ist zwar sehr sinnvoll, vielerorts aber durch das eingeschränkte Angebot keine Alternative zum motorisierten Individualverkehr. Das gilt insbesondere für Pendlerverkehre in Stadt-/Land-Raumbeziehungen. Eine Möglichkeit dieser Situation zu begegnen, stellt die effizientere Nutzung der Straßen durch eine bessere Koordination des Verkehrs dar. Die Erfassung der aktuellen Verkehrssituation und eine übergreifende Optimierung von Fahrzeuggeschwindigkeiten, Schaltzeiten von Lichtsignalanlagen (LSA) und Navigationsrouten stellten hierbei wesentliche Herausforderungen dar.
Ziel des Projektes Künstliche Intelligenz für Lichtsignalanlagen (KI4LSA) war eine Verkehrsflussoptimierung. Diese basierte auf einer spurgetreuen Erfassung von Fahrzeugbewegungen, der Ermittlung des Verkehrsflusses mittels Verfahren der Künstlichen Intelligenz (KI), einer aufbauenden Echtzeitprognose und der anschließenden Schaltung der Lichtsignalanlagen. Dies sollte zu kürzeren Reisezeiten der Verkehrsteilnehmer, einer Reduktion des Lärms und Verringerung der Luftverschmutzung führen. Der KI4LSA-Optimierer sollte in Produkte der Partnerunternehmen integriert werden können und so für andere Kommunen und Betreiber zugänglich gemacht werden.
Basierend auf vorhandenen Echtzeitdaten der LSA sowie einem entwickelten Sensorsystem für die spurgetreue Verkehrsflussmessung sollte eine Künstliche Intelligenz entwickelt und implementiert werden, die eine Verkehrsflussoptimierung ermöglicht. Gemeinsam mit den Industriepartnern und der Alten Hansestadt Lemgo sollte die Lösung im Vorfeld simuliert und anschließend in einem realen Testfeld evaluiert werden. Als Reallabor diente eine Kreuzung in der Mittelstadt Lemgo, welche sich durch eine hohe Verkehrsbelastung und verschiedene Einflussfaktoren auszeichnet. Um die Übertragbarkeit der Lösung sicherzustellen, wurden Anforderungen weiterer Kommunen gesammelt.