KI unterstützt bereits bei der Parkplatzsuche, in der Fahrzeugwartung und bei Ampelschaltungen. Durch eine clevere Fahrtenplanung soll sie außerdem helfen, barrierefreie Shuttles besser zu verteilen. Wir haben uns einige KI--Projekte aus der Mobilität angesehen.
Bild: DB Regio Bus / Mediaserver Bad Birnbach
Moderne und zukunftsfähige Mobilität soll einfach, umweltfreundlich und vernetzt sein. Dabei spielen Digitalisierung und insbesondere Künstliche Intelligenz (KI) eine wichtige Rolle: Am bekanntesten ist sicherlich die Anwendung von KI-Systemen im autonomen Fahren, wo sie eine Vielzahl von Daten verarbeiten, um Fahrzeuge eigenständig durch den Verkehr zu navigieren. Sie optimieren auch den Verkehrsfluss in Städten, indem sie Ampelschaltungen koordinieren. Mit Erfolg: Projekte wie "KI4LSA" des Fraunhofer Instituts zeigen, dass eine effizientere Ampelsteuerung nicht nur zu einer Reduzierung der Reisezeiten für Fahrzeuge führt, sondern auch zu einem Rückgang von Lärm- und Schadstoffemissionen.
Ein weiteres anschauliches Beispiel sind Ampelanlagen, wie sie beispielsweise in Hamm in Nordrhein-Westfalen eingesetzt werden. Diese Anlagen erfassen und klassifizieren alle Verkehrsteilnehmer:innen und passen die Ampelschaltungen dynamisch an den Verkehrsfluss an. Dadurch können beispielsweise Radfahrer:innen häufiger eine "grüne Welle" genießen und Fußgänger:innen erhalten mehr Zeit, um sicher die Straße zu überqueren. Gleichzeitig wird darauf geachtet, dass die Maßnahmen den Verkehrsfluss nicht unnötig beeinträchtigen, um Rückstaus zu vermeiden und die Sicherheit im Straßenverkehr insgesamt zu erhöhen.
Ein anderer Bereich, in dem KI zur Verbesserung der Mobilität beiträgt, ist die Parkplatzsuche. Intelligente Sensoren sammeln und analysieren Daten von Straßen und Parkflächen, um Parkraum effizienter zu verwalten. Unternehmen wie SONAH haben erfolgreich Systeme entwickelt, die beispielsweise in Navigationssystemen oder Parkplatz-Apps genutzt werden können, um die Menschen auf freie Parkplätze hinzuweisen und so den Verkehr in Innenstädten zu reduzieren.
Neben der Verkehrssteuerung und der Parkplatzsuche wird KI natürlich auch im Nahverkehr eingesetzt. So gibt es zum Beispiel in San Francisco ein Pilotprojekt von Init, einem Anbieter von Systemen für Verkehrsunternehmen, und dem Highway & Transportation District, das die Abfahrtsprognosen von Bussen optimiert. Die Software sammelt Betriebsdaten und berechnet Fahrtzeitprognosen. Fahrgäste können die Live-Prognosen direkt einsehen, was zu einer besseren Reiseplanung führt und die Zufriedenheit der Fahrgäste steigert. Auch die Genauigkeit der Prognosen wurde von 49 auf 87,47 Prozent verbessert. Zusätzlich erlauben zuverlässige Informationen über die Auslastung von Fahrzeugen Fahrgästen, ihre Reisepläne anzupassen und auf weniger ausgelastete Verbindungen auszuweichen.
Auch die Deutsche Bahn nutzt KI. Beispielsweise, um den Betrieb von S-Bahnen effizienter zu gestalten und Verspätungen zu minimieren. Um die größtmögliche Auslastung der Fahrzeuge mit dem Wunsch nach bestmöglichem Kundenkomfort zu verbinden, analysiert die Künstliche Intelligenz anhand von Videoaufnahmen und Echtzeitdaten, wo im Fahrzeug aktuell Plätz frei sind, beziehungsweise an welchen Türen und in welchen Bereichen es sich staut. Ganz ähnlich den Parkleitsystemen in den Innenstädten informiert die Software die Fahrgäste per App, an der Fahrzeugtür oder an der Haltestelle, wo im Fahrzeug noch Plätze frei sind.
Mit KI zu mehr Barrierefreiheit im Nahverkehr
Seit 2017 schickt die DB autonome Busse im bayerischen Bad Birnbach im Kreis Rottal-Inn auf die Straße. Auf dieser Infrastruktur baute rund vier Jahre später das Projekt KI4autoBUS vom Fraunhofer-Institut für Materialfluss und Logistik sowie der DB Regio Bus auf.
Das Projekt KI4autoBUS zielt darauf ab, die Mobilität durch autonome Fahrzeuge zu verbessern und wiederum das Angebot autonomer Shuttles durch KI zu optimieren: Nachfrageprognosen und Platzierung der Shuttles an geeigneten Haltestellen sollen Leerfahrten und lange Wartezeiten vermieden werden, Audio-Guides Menschen mit Behinderungen unterstützen.
Diese Guides informierten die Passagiere über die nächsten Haltestellen, die Region und über den barrierefreien Einstieg, wenn zum Beispiel eine Person mit Rollstuhl an einer Haltestelle erwartet wird.
Im Wesentlichen soll die KI beim KI4autoBUS aber dafür sorgen, dass alle Menschen in der Testregion von A nach B kommen, Personen mit besonderen Mobilitätsanforderungen wie z.B. Rollstuhlfahrer:innen bei mehreren Buchungsanfragen aber bevorzugt werden.
„Insbesondere mobilitätseingeschränkte Personen stehen vor der Herausforderung eigenständig mobil zu sein. Die knappe Ressource an Fahrzeugen, die den Anforderungen bezüglich einer besseren Barrierefreiheit gerecht werden, könnte durch eine automatisierte Einsatzplanung mithilfe einer KI ideal zum Einsatz gebracht werden“,
Nicole Wagner-Hanl, Senior Consultant für Mobilität und Digitalisierung am Fraunhofer IML
Nicole Wagner-Hanl stellte das Projekt beim 15. Deutschen Nahverkehrstag Mitte April in Koblenz vor. Sie sagt, dass durch die KI-gestützte Einsatzplanung durch Audio-Guides oder anderweitig modifizierte und konventionelle Fahrzeuge verschiedenen Nutzergruppen zugeordnet werden könnten. Das hilft den Fahrgästen. Zudem profitierten die Mobilitätsanbieter, da Leerfahrten minimiert, die Flottengröße optimiert und die Betriebskosten durch effizienteren Shuttle-Einsatz gesenkt werden könnten.
Das Projekt wurde vom Bayerischen Staatsministerium für Wirtschaft, Landesentwicklung und Energie gefördert.
Auch das Bundesministerium für Digitalisierung und Verkehr (BMDV) fördert verkehrsträgerübergreifend die Entwicklung und Erprobung von KI in der Mobilität. Institutionen wie beispielsweise das Kompetenzcenter Digitalisierung (KCD) des Verkehrsverbund Rhein-Ruhr initiieren häufig Wettbewerbe, bei denen Projekte prämiert werden, die den ÖPNV mittels KI verbessern sollen. Sowohl in Sachen Effizienz, als auch in punkto positive Fahrgasterfahrung.
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