Von der Induktionsschelife zur digitalen Kreuzung mit künstlicher Intelligenz

Die Dynamik von Verkehrsknotenpunkten macht sie zu einem der anspruchsvollsten Projekte, die Stadtplaner in Angriff nehmen müssen. Wie sich eine Kreuzung von einer anderen unterscheidet, hängt von vielen Faktoren ab. Wie viele Durchgangsstraßen? Gibt es ein hohes Aufkommen an Fußgängern und Radfahrern? Liegt sie an wichtigen öffentlichen Nahverkehrslinien? Wie schwankt das Verkehrsaufkommen im Laufe des Tages? Eine sorgfältige Forschung und Kenntnisse der Umgebung sind notwendig, um eine effektive, sichere Kreuzung zu schaffen. Darüber hinaus müssen Stadtplaner die sich ändernden Bedingungen beobachten und Verbesserungen vornehmen, wenn sich der Verkehrsfluss ändert.

Die Art und Weise, wie wir diese Verkehrsschwankungen überwachen und darauf reagieren, hat sich im Laufe der Jahre verändert. Von der grundlegenden Signaltaktung bis hin zur fortschrittlichen Fahrzeugerkennung haben Verbesserungen in der Verkehrstechnologie dazu geführt, dass Kreuzungen sicherer und effizienter geworden sind. In dem Maße, wie sich die Leistung dieser Sensoren verbessert, verbessert sich auch unser Verständnis komplexer städtischer Räume.

Situation heute

Ein frühes Beispiel für signifikante Verbesserungen von Kreuzungen ist der Übergang von zeitgesteuerten Signalen zu Präsenzmeldern – meist in Form von Induktionsschleifen. Induktionsschleifen werden in Straßen installiert, um vorbeifahrende Fahrzeuge zu erfassen. Sie sorgen dafür, dass Verkehrsampeln den wartenden Fahrzeugen genügend Zeit für die Durchfahrt gewähren. Durch die Einführung der Präsenzerfassung wurden Engpässe in Zeiten starker Verkehrsbelastung stark reduziert.

Zwar erwiesen sich Induktionsschleifen als ein nützliches, häufiges eingesetztes Instrument zur Kontrolle von Kreuzungen, doch ihre Nachteile lassen noch viel Raum für Verbesserungen. Aus Sicht der Leistung erfassen Induktionsschleifen lediglich Daten über die Anwesenheit von Fahrzeugen in ihrer unmittelbaren Umgebung. Für die Erfassung von heranfahrenden Fahrzeugen über mehrere Fahrspuren sind zahlreiche Induktionsschleifen erforderlich. Aus Sicht der Instandhaltung erfordert die Installation und Wartung der Schleifen kostspielige Straßenreparaturen und störende Fahrbahnsperrungen. Angesichts ihrer durchschnittlichen Lebensdauer von 3–7 Jahren wird diese Lösung schnell ineffizient.

Mehrere neue Technologien haben sich als Lösung für die Unzulänglichkeiten von Induktionsschleifen herauskristallisiert. Oberirdische Sensoren, darunter visuelle Digitalkameras, Wärmebildkameras und Radar, bringen einige Verbesserungen mit sich. Was die Verkehrsüberwachung betrifft, so ermöglichen viele oberirdische Sensoren vom Benutzer konfigurierbare Erfassungsbereiche. Dies ermöglicht es Verkehrsbetreibern, herannahende und wartende Fahrzeuge über mehrere Fahrspuren hinweg zu überwachen. Was früher die Installation von mehreren Induktionsschleifen erforderte, wird jetzt durch einen einzigen oberirdischen Sensor erreicht. Was die Wartung betrifft, so macht allein schon die Einführung der Technologie an der Erdoberfläche einen großen Unterschied. Installationen, Reparaturen oder Kalibrierungen werden schnell an einem einzigen Sensor durchgeführt, oft ohne jegliche Verkehrsbehinderungen.

Die Wärmebildtechnik ist die bevorzugte Technologie in der Verkehrsüberwachung. Die Erkennung von Fahrzeugen, Fußgängern und Radfahrern bei völliger Dunkelheit, bei schlechtem Wetter und grellem Licht verschafft der Wärmebildtechnik an Straßen einen deutlichen Leistungsvorteil. Tatsächlich erkannte eine kürzlich durchgeführte Studie der BASt (Bundesanstalt für Straßenwesen) die Wärmebildtechnik als die zuverlässigste Alternative zu Induktionsschleifen an: „Keine andere Erfassungstechnik konnte im Verlauf des Feldversuchs eine so konstant niedrige Fehlerquote aufweisen wie die Wärmebilderfassung. In den meisten Fällen traten überhaupt keine Fehlalarme auf.“

Die erhöhte Leistungsfähigkeit und die niedrigen Fehlalarmquoten der modernen Fahrzeugerfassung ebnen den Weg für einen deutlichen Leistungssprung bei intelligenten Geräten. Die Einführung KI-gestützter Verkehrssensoren bringen die Einblicke in Kreuzungen und ihre Umgebung auf eine neue Ebene. Die kamerainternen Analysefunktionen zur Überwachung der Fahrzeugposition, Fahrtrichtung und Geschwindigkeit kontrollieren nicht nur Kreuzungen auf effektive Weise in Echtzeit, sondern erfassen auch zuverlässige Daten zur Fahrzeug- und Fußgängerbewegung für verbesserte vorausschauende Verkehrssysteme.



Neben der Identifizierung der Position und der Bewegung von Fahrzeugen verwenden mit KI ausgestattete Sensoren auch erweiterte Klassifizierungsalgorithmen zur Unterscheidung von Fahrzeugtypen. Durch die Unterscheidung eines Lastwagens von einem Bus des öffentlichen Nahverkehrs oder eines Radfahrers vom Fahrzeugverkehr können intelligente Transportsysteme Notfahrzeuge, öffentliche Verkehrsmittel und gefährdete Verkehrsteilnehmer automatisch priorisiert werden.