Praxistest: Die Ampel von morgen lernt dazu

Praxistest: Die Ampel von morgen lernt dazu
Hochauflösende Kamera- und Radarsensoren sollen das Verkehrsgeschehen präzise erfassen. © Fraunhofer IOSB-INA

Heutige Ampeln bleiben weit unter den technischen Möglichkeiten. Algorithmen und Sensoren sollen Verkehrsfluss und Sicherheit verbessern.

Künstliche Intelligenz könnte Ampeln künftig bei einer effizienten Verkehrssteuerung helfen. Forscher des Fraunhofer Instituts für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung wollen nun im westfälischen Lemgo gemeinsam mit örtlichen Unternehmen eine selbst lernende Ampel installieren. Mit Hilfe spezieller Algorithmen und neuer Sensoren soll die Lichtanlage für besseren Verkehrsfluss, kürzere Wartezeiten und mehr Sicherheit für Fußgänger sorgen.

Hochauflösende Kamera- und Radarsensoren sollen das Verkehrsgeschehen präziser erfassen als die herkömmliche Technik zur Verkehrsüberwachung. Die Anzahl der wartenden Fahrzeuge an der Kreuzung etwa kann spurgetreu in Echtzeit aufgenommen werden. Auch das Durchschnittstempo der Autos und die Wartezeit werden registriert. Die Echtzeit-Informationen werden mit Künstlicher Intelligenz kombiniert, die die starren Steuerungsregeln ersetzt.

Die Forscher erhoffen sich einen um 10 bis 15 Prozent verbesserten Verkehrsfluss. Die Wartezeit bei hohem Personenaufkommen sollen um 30 Prozent und die Anzahl gefährlicher verkehrswidriger Überquerungen um etwa 25 Prozent reduzieren werden. Diese Werte legt zumindest eine vorangegangene Simulation nahe. Nun sollen die Annahmen mit einem Test in der Praxis überprüft werden. (SP-X)

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