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Künstliche Intelligenz im Verkehrswesen

Mit Künstlicher Intelligenz die Mobilität verbessern

Künstliche Intelligenz (KI) verändert die Art und Weise, wie Städte Mobilitätssysteme planen, betreiben und optimieren. In den Bereichen öffentlicher Nahverkehr, Verkehrsmanagement und Stadtplanung ist KI nicht mehr nur eine Zukunftsvision, sondern ein aktiver Motor des Wandels. Diese Transformation kommt zu einem kritischen Zeitpunkt: Städte weltweit sind mit zunehmender Verkehrsüberlastung, alternder Infrastruktur und steigender Nachfrage nach Mobilität konfrontiert.

Durch die Integration von KI in die Verkehrsplanung und den Verkehrsbetrieb können Behörden den Verkehrsfluss verbessern, die Fahrpläne des öffentlichen Nahverkehrs optimieren und datengestützte Strategien für eine nachhaltigere und widerstandsfähigere Mobilität unterstützen. In den folgenden Abschnitten werden wichtige Anwendungsbereiche und Beispiele aus der Praxis vorgestellt, die zeigen, wie KI im Verkehrsbereich bereits zu messbaren Vorteilen führt.

Intelligenter öffentlicher Verkehr dank KI-gestützter Prognosen

Verkehrsunternehmen und Kommunen weltweit setzen zunehmend auf KI-basierte Werkzeuge, um den täglichen Betrieb zu optimieren – etwa durch eine bessere Abstimmung von Angebot und Nachfrage, kürzere Wartezeiten und höhere Servicequalität.
KI-gestützte Prognosen sagen Fahrgastzahlen voraus, helfen beim optimalen Fahrzeugeinsatz und ermöglichen ein schnelles Reagieren auf Betriebsstörungen.
Gegenüber klassischer Datenanalyse erkennen diese Systeme Muster in umfangreichen historischen Datenbeständen und liefern dadurch deutlich verlässlichere Vorhersagen für künftige Entwicklungen.

Zu den Vorteilen zählen:

  • Verbesserte Nachfrageprognosen durch Mustererkennung
  • Kürzere Reaktionszeiten bei Störungen oder plötzlichen Nachfrageschwankungen
  • Bessere Dienstpläne, weniger ineffiziente Leerfahrten und Überstunden
  • Effizientere Fahrzeugdisposition zur Reduzierung leerer Fahrten und Ressourcen

Aber das Potenzial von KI geht weit über operative Verbesserungen hinaus. Mehr und mehr öffentliche Stellen sehen KI als Grundlage für langfristige, datenbasierte Mobilitätsplanung. Durch die Analyse sowohl aktueller als auch historischer Daten können Verkehrsbehörden zukünftige Nachfrage prognostizieren, Infrastrukturinvestitionen bewerten und die Auswirkungen verschiedener politischer Szenarien simulieren. Dieser Ansatz wird zunehmend wirkungsvoller durch eine wachsende Verfügbarkeit relevanter Daten.

Beispiel San Antonio: In San Antonio, Texas, haben Forscher den Einsatz von KI getestet, um die Planung im öffentlichen Verkehr zu verbessern. Diese Modelle analysierten öffentlich verfügbare Daten (wie GTFS – General Transit Feed Specification), um Routen zu optimieren, Fahrgastnachfrage vorherzusagen und Reiseempfehlungen zu personalisieren. Die Studie zeigte, dass solche Modelle helfen können, Wartezeiten zu verkürzen, die Zufriedenheit der Fahrgäste zu erhöhen und Ressourcen im Netz besser einzusetzen.

Der Trend ist klar: Immer mehr Verkehrsunternehmen setzen auf KI-gestützte Lösungen, um sowohl attraktivere und kundenorientierte Angebote zu schaffen, als auch ihre Effizienz zu steigern.

Steigern Sie die Effizienz Ihres öffentlichen Verkehrs und optimieren Sie Ihre strategische Planung mit PTV Lines.

Strategische Verkehrsplanung mit KI-gestützten Modellen

Künstliche Intelligenz verändert nicht nur den Betrieb von Verkehrssystemen – sie definiert auch, wie wir sie planen, grundlegend neu. Strategische Verkehrsplanung basiert darauf zu verstehen, warum und wie sich Menschen und Güter heute und in Zukunft durch eine Stadt bewegen. Mit KI-gestützten Modellierungswerkzeugen können Planer unterschiedliche Infrastruktur- oder Politik-Szenarien simulieren, ihre Auswirkungen bewerten und fundierte, datenbasierte Investitionsentscheidungen treffen.

Durch die Kombination von Daten aus Verkehrssensoren, öffentlichen Verkehrssystemen sowie sozio­demografischen und strukturellen Informationen entstehen mit KI realitätsnahe, detailreiche Abbildungen urbaner Mobilität. Diese Modelle unterstützen langfristige Prognosen und Entscheidungen und helfen Städten, ihre Planung an Nachhaltigkeitsziele, Kapazitätsbedarfe und Mobilitätsverhalten auszurichten.

Mit Tools wie PTV Visum und der datengetriebenen Automatisierung von PTV Model2Go können Städte ihre Verkehrsplanungsprozesse von Wochen auf Stunden beschleunigen – ohne Einbußen bei Genauigkeit oder Aussagekraft. PTV Model2Go liefert zudem leistungsstarke, auf Machine Learning basierende Prognosen zur genauen räumlichen Verteilung von Arbeitsplätzen innerhalb einer Stadt. Diese Daten sind ein wertvoller Input, um arbeitsbedingte Mobilitätsströme vorherzusagen, die einen wesentlichen Anteil am Verkehr zu Spitzenzeiten ausmachen.

Beispiel Berlin: PTV hat mit Model2Go Beispielmodelle für verschiedene Städte – darunter Berlin – entwickelt. Mit diesen Modellen können Stadtplaner beurteilen, wie neue Entwicklungen oder politische Maßnahmen das Verkehrsaufkommen, das Reiseverhalten und die Netzleistung beeinflussen werden.

Kontaktieren Sie uns und erfahren, wie PTV Model2Go die Mobilitätsplanung Ihrer Stadt beschleunigt.

KI-gestütztes Verkehrsmanagement & Stauvermeidung

KI-basiertes Verkehrsmanagement ermöglicht es Städten, Staus und Überlastungen deutlich effizienter zu steuern. Während klassische Systeme nach festen Regeln oder Zeitplänen arbeiten, nutzen KI-gestützte Systeme Echtzeit-Verkehrsdaten. So können sie historische Muster und Prognosen künftiger Verkehrszustände berücksichtigen und dynamische Entscheidungen treffen, die sofort auf aktuelle Bedingungen reagieren.

Von Daten zu Maßnahmen

Durch die Integration von Daten aus Sensoren, vernetzten Fahrzeugen, Verkehrskameras, Wettersystemen und Verkehrsmodellen können KI-gestützte Verkehrsmanagementsysteme:

  • Staus vor ihrem Entstehen vorhersagen
  • Signalsteuerungen in Echtzeit anpassen
  • Öffentlichen Verkehr und Einsatzfahrzeuge priorisieren
  • Leerlaufzeiten und Emissionen minimieren
  • Schutzbedürftige Verkehrsteilnehmer (ältere Menschen, Kinder oder mobilitätseingeschränkte Fußgänger) gezielt priorisieren und so die Verkehrssicherheit erhöhen
  • Proaktiv kritische Verkehrssituationen verhindern, bevor sie entstehen

Diese Systeme nutzen Machine-Learning-Algorithmen, die kontinuierlich aus den beobachteten Ergebnissen lernen und sich verbessern. So wird die Verkehrssteuerung mit der Zeit immer präziser und effizienter.

York: Echtzeit-Stauprognosen mit KI-gestützter Verkehrsmodellierung

Die Stadt York im Vereinigten Königreich setzt PTV Optima ein, um ein stadtweites Echtzeit-Verkehrsmodell zu erstellen – eines der ersten seiner Art im Land. Das System integriert Live-Daten von Verkehrssensoren, GPS-Sonden und Signalanlagen, um die Straßenbedingungen kontinuierlich zu überwachen. Mit KI-basierten Algorithmen und prädiktiven Modellen kann York den Verkehrsfluss bis zu einer Stunde im Voraus prognostizieren und die Signalanlagen dynamisch anpassen.

So können Verkehrsmanager proaktiv auf Staus, Zwischenfälle und sich ändernde Nachfrage reagieren - Verzögerungen werden reduziert, Reisezeiten verbessert und Emissionen gesenkt. Darüber hinaus nutzt die Stadt das System, um Verkehrsmanagement-Szenarien vor der Umsetzung zu bewerten und so sicherzustellen, dass Entscheidungen auf zuverlässigen Daten und Simulationen basieren.

Dieses praxisnahe Beispiel zeigt, wie KI im Verkehrsbereich bereits die urbane Mobilität in großem Maßstab optimiert - vom reaktiven Steuerungsansatz hin zu vorausschauendem, Echtzeit-gestütztem Verkehrsmanagement.

PTVs Beitrag zum intelligenten Verkehrsmanagement

Verkehrsmanagement Software PTV Optima und PTV Flows bringen diese KI-Fähigkeiten in Städte jeder Größe. Sie ermöglichen:

  • Kurzfristige Verkehrsprognosen (5-60 Minuten im Voraus)
  • Sofortige Szenarien-Tests und Simulationen
  • Echtzeit-Optimierung des gesamten Netzes
  • Proaktive Warnungen basierend auf aktuellen und prognostizierten Verkehrszuständen

Die Systeme lassen sich nahtlos in bestehende Infrastruktur integrieren und liefern sofortigen Nutzen durch verbesserten Verkehrsfluss und reduzierte staubedingte Kosten.

Entdecken Sie PTV Optima und PTV Flows für ein intelligentes Verkehrsmanagement.

KI-gestützte Analysen für einen gerechten und effizienten Zugang zur Mobilität

Künstliche Intelligenz verändert, wie Städte den Zugang zu Mobilität bewerten und verbessern. Mithilfe von Machine Learning und fortgeschrittenen Modellierungstechniken können Planer über statische Karten hinausgehen und dynamische, Echtzeit-Einblicke gewinnen, wie unterschiedliche Bevölkerungsgruppen mit dem Verkehrsnetz interagieren.

KI hilft, unterversorgte Gebiete zu identifizieren, Zugangshürden für verschiedene sozio-demografische Gruppen aufzudecken und die Auswirkungen neuer Verkehrslinien, Mobilitätshubs oder politischer Maßnahmen bereits vor deren Umsetzung zu simulieren.

Verkehrsbehörden können KI einsetzen, um:

  • Gebiete mit geringer Anbindung an den öffentlichen Verkehr anhand sozioökonomischer Daten zu clustern
  • Vorhersagen zu treffen, wie sich die Erreichbarkeit durch Bevölkerungsverschiebungen oder Infrastrukturinvestitionen entwickelt
  • Projekte zu priorisieren, die einen gerechten Zugang zu Arbeitsplätzen, Bildung und Gesundheitsversorgung fördern

Mit Tools wie PTV Access können Planer die Erreichbarkeit in Städten und Stadtvierteln visualisieren und vergleichen. Auch wenn PTV Access selbst nicht KI-basiert ist, unterstützt es dabei, datenbasierte Ergebnisse klar zu kommunizieren und evidenzbasierte Entscheidungen in Planung und Politik zu treffen.

Modellierung (z. B. mit PTV Visum) und Erreichbarkeitstools (wie PTV Access) zusammen bilden eine leistungsstarke Grundlage, um inklusive und flexible Verkehrssysteme zu gestalten.

Entdecken Sie, wie KI-gestützte Modellierung und datenbasierte Erreichbarkeitstools Städten helfen, Mobilitätslücken zu schließen und einen inklusiven städtischen Verkehr zu fördern.

Shared Mobility Optimierung mit KI-gestützte Prognosen

Künstliche Intelligenz (KI) verändert die Shared Mobility, indem sie genauere Nachfrageschätzungen ermöglicht, die Fahrzeugverteilung optimiert und unnötige Umwege reduziert. Durch die Analyse von Echtzeit- und historischen Daten können KI-Algorithmen die Fahrgastnachfrage vorhersagen, sodass Anbieter von Shared Mobility Fahrzeuge effizienter positionieren, Wartezeiten verkürzen und die Servicequalität verbessern.

Ein Beispiel dafür ist das #transmove-Projekt, das zwischen 2020 und 2024 in Hamburg durchgeführt wurde. Gefördert vom Bundesministerium für Digitales und Verkehr (BMDV) sowie der Hamburger Behörde für Verkehr und Mobilitätswende, entwickelte das Projekt KI-basierte Kurz- und Langzeitprognosen, um nachhaltige städtische Mobilitätsstrategien zu unterstützen. Ziel war es, Nachfragemuster und Verkehrsdynamiken mithilfe agentenbasierter Modelle und Machine Learning besser vorherzusagen.

Für #transmove wurden Simulationsframeworks wie PTV Visum kombiniert, um das individuelle Mobilitätsverhalten in der ganzen Stadt zu modellieren. Die Ergebnisse ermöglichten es Planern und Verkehrskoordinatoren, Infrastrukturänderungen im Voraus zu testen und dynamische Informationen über Apps wie HVV Switch an Endnutzer zu übermitteln – und so öffentliche Behörden wie Bürger in die Lage zu versetzen, smartere Entscheidungen in Echtzeit zu treffen.

Obwohl das Projekt abgeschlossen ist, sind die gewonnenen Erkenntnisse weiterhin hochrelevant, da Städte ihre Shared Mobility-Angebote skalieren und gleichzeitig Ziele zur Emissionsreduzierung verfolgen.

Erfahren Sie, wie KI-gestützte Prognosen Ihre Shared Mobility-Angebote verbessern können, und mehr über die #transmove-Initiative von PTV: [#transmove Projektübersicht: PTV Group – #transmove: KI-basierte Mobilitätsprognosen]

KI und nachhaltige Mobilität

Künstliche Intelligenz (KI) ist ein starker Enabler für umweltfreundlichere Verkehrssysteme und unterstützt Städte und Betreiber dabei, Emissionen und Energieverbrauch durch intelligente Planung und Echtzeit-Optimierung zu reduzieren. Durch den Einsatz von KI bei Fahrzeugroutenplanung, Flotteneinsatz und Steuerung von Ampelsignalen lassen sich messbare ökologische Vorteile erzielen.

Praxisbeispiel: Dynamische Verkehrsoptimierung im Projekt COMO in Essen

In Essen hilft die Umsetzung von PTV Flows und PTV Optima – kombiniert mit detaillierten Emissionsberechnungen in mikroskopischer Simulation – dabei, CO₂-, NOx- und andere verkehrsbedingte Schadstoffemissionen durch ein emissionssensitives Verkehrsmanagement zu senken. Die Verbindung aus dynamischen Verkehrsmodellen und Machine Learning ermöglicht Verkehrsentwicklungen vorherzusagen und proaktive Steuerungsmaßnahmen über angepasste Ampelprogramme umzusetzen.

Systemweite Vorteile KI-gestützter Verkehrsmodellierung

Tools wie PTV Visum und PTV Optima erlauben Verkehrsplanern und Verkehrsbetrieben, die Umweltauswirkungen von betrieblichen Änderungen oder politischen Maßnahmen abzuschätzen – beispielsweise Niedrigemissionszonen, optimierte Fahrplantakte oder grüne Wellen. Solche Szenarioanalysen ermöglichen datenbasierte Entscheidungen, die Effizienz und Nachhaltigkeitsziele in Einklang bringen.

Obwohl die exakte Emissionsreduktion von den lokalen Gegebenheiten abhängt und detaillierter über mikroskopische Simulationen in PTV Vissim untersucht werden kann, zeigen Studien und Pilotprojekte konsistent, dass KI-basierte Verkehrs- und ÖPNV-Optimierung zu messbaren Einsparungen bei Kraftstoffverbrauch, Reisezeit und Emissionen führt.

Entdecken Sie, wie KI-gestützte Verkehrsmodellierung und Echtzeit-Optimierungstools von PTV Städten helfen, Nachhaltigkeitsziele in messbare Ergebnisse umzusetzen.

Beschleunigte Entwicklung autonomer Mobilität durch KI-gestützte Simulation

Eine der komplexesten Anwendungen von KI im Verkehr ist die Entwicklung autonomer Fahrzeuge (AVs), die KI für Wahrnehmung, Entscheidungsfindung und Verhaltensvorhersage nutzen. Große Technologieanbieter wie NVIDIA, die KI-Plattformen und Simulationsframeworks für die AV-Entwicklung bereitstellen, setzen auf End-to-End-Learning (von Sensoreingabe bis Steuerungsausgabe), einen Ansatz, den sie AV 2.0. nennen. Die Schulung und Validierung dieser KI-Systeme im realen Straßenverkehr ist jedoch kostspielig, zeitaufwendig und potenziell riskant. Studien zeigen, dass eine ausschließlich reale Validierung zur Sicherstellung der funktionalen Sicherheit eines autonomen Fahrzeugs aufgrund der erforderlichen Milliarden Testmeilen schlicht nicht machbar ist. Hier kommen hochpräzise Simulationsumgebungen ins Spiel: Sie verlagern Tests in die virtuelle Welt und beschleunigen Entwicklungsprozesse erheblich – durch Shift-Left-Testing (Tests bereits in frühen Entwicklungsphasen) und massive Parallelisierung.

KI trifft Simulation

KI-gestützte autonome Systeme müssen tausenden kritischen und seltenen Verkehrssituationen (Edge Cases) ausgesetzt werden, um ein sicheres und realistisches Fahrverhalten zu erlernen. Ein wirksamer Ansatz besteht darin, ein umfassendes Szenario-Portfolio kritischer Situationen um die weniger anspruchsvollen Fahrsituationen innerhalb eines Operational Design Domain (ODD) zu definieren, um die funktionale Sicherheit unter allen Bedingungen zu gewährleisten.

Tools wie PTV Vissim Automotive ermöglichen Entwicklern:

  • Komplexe, multimodale Verkehrsszenarien mit realistischem Agentenverhalten zu erstellen
  • Ein zu testendes System (z. B. Modell einer Komponente, Betriebsstrategie oder vollständiges Fahrzeug) in die reaktive Testumgebung zu integrieren, um realistische Interaktionen zu ermöglichen
  • Alle Interaktionen zwischen autonomen Fahrzeugen, menschlichen Fahrern, Radfahrern und Fußgängern zu simulieren
  • Intelligente Voreinstellungen zu nutzen, um die Intensität der Testumgebung einfach anzupassen – z. B. aggressives Fahrverhalten, stochastisch verteilte Fahrfehler wie Unaufmerksamkeit oder Fehleinschätzung der Geschwindigkeit sowie Einfluss von widrigen Wetterbedingungen
  • Kritische Edge Cases wie plötzliche Spurwechsel, Unfälle, starkes Abbremsen oder unvorhersehbares Verhalten anderer Verkehrsteilnehmer zu identifizieren und zu reproduzieren

Diese Simulationen liefern Trainingsdaten für KI-Modelle (z. B. Reinforcement Learning) oder eine Validierungsumgebung für große virtuelle Testfahrten und ermöglichen die kontinuierliche Überprüfung von AV-Steuerungssystemen unter kontrollierten und wiederholbaren Bedingungen. Der Clou: Dank des agentenbasierten, intelligenten Verhaltens aller Verkehrsteilnehmer müssen einzelne kritische Szenarien nicht manuell programmiert werden. Es reicht, die Verkehrsszene über das Straßennetz und seine Steuerlogik, wie Ampelsignale, einzurichten und die Fahrzeugeingaben das Netzwerk ausfüllen zu lassen. Alles Weitere erfolgt automatisch durch die dynamische Interaktion aller Verkehrsteilnehmer untereinander und mit dem Netzwerk.

Eingesetzt von führenden Innovatoren der Automobilbranche

PTV Vissim Automotive wird weltweit von OEMs, Tier-1-Zulieferern und anderen Entwicklern autonomer Fahrzeuge genutzt, um Entwicklungszyklen zu beschleunigen, die Robustheit KI-gestützter Steuerungssysteme zu erhöhen und Sicherheit sowie Compliance in unterschiedlichen Straßenumgebungen sicherzustellen.

Starten Sie mit PTV Vissim Automotive, um die Komplexität realer Verkehrsszenarien für KI-gesteuerte autonome Mobilität zu simulieren.

Erhöhung der Verkehrssicherheit durch KI-gestützte Ereigniserkennung

Sicherheit ist eine zentrale Säule urbaner Mobilität, und KI wird zunehmend eingesetzt, um Risiken schneller und effektiver zu erkennen, vorherzusagen und darauf zu reagieren als klassische Systeme. Mit Echtzeit-Videoanalysen, Computer Vision und Machine Learning können Städte von einem reaktiven Verkehrsmanagement zu einem proaktiven Sicherheitsmanagement übergehen.

KI-gestützte Videoanalyse zur Früherkennung von Vorfällen

Moderne Verkehrsüberwachungssysteme nutzen KI, um Videodaten zu analysieren und Anomalien zu identifizieren, wie z. B.:

  • Unfälle oder liegengebliebene Fahrzeuge
  • Beinahe-Unfälle an Kreuzungen
  • Starkes Abbremsen
  • Fußgänger, die unerwartet die Fahrbahn betreten
  • Gefährliches Fahrverhalten (z. B. abruptes Spurwechseln oder zu schnelles Fahren)

Diese Systeme können automatisch Verkehrsleitzentralen oder Rettungsdienste alarmieren, wodurch Reaktionszeiten verkürzt und die Situationswahrnehmung verbessert werden.

Praxisbeispiele zur Sicherheit im urbanen Verkehr

In mehreren europäischen Städten wurde KI-basierte Ereigniserkennung an unfallanfälligen Kreuzungen implementiert, wodurch Folgendes möglich ist:

  • Bis zu 30 % schnellere Notfalleinsätze
  • Datenerfassung zu Beinahe-Unfällen, um die Infrastrukturplanung zu verbessern
  • Adaptive Sicherheitsmaßnahmen wie dynamische Geschwindigkeitsbegrenzungen oder Warnsignale

KI spielt zudem eine wachsende Rolle für die Sicherheit von Fußgängern und Radfahrern, indem sie Städte dabei unterstützt, Infrastruktur zu planen, die besonders gefährdete Verkehrsteilnehmer berücksichtigt.

Erfahren Sie, wie KI-gestützte Verkehrsmanagementsysteme die Sicherheit auf Straßen durch Echtzeit-Vorfallserkennung und proaktive Reaktionsstrategien erhöhen.

Fazit

Die transformative Kraft von Modellierung, Simulation und KI im Verkehr ist unübersehbar – sie adressiert zentrale Herausforderungen, von der Effizienz des öffentlichen Verkehrs bis hin zu nachhaltiger urbaner Mobilität. Städte, die auf diese digitalen Werkzeuge setzen, können ihren Bürgerinnen und Bürgern zugänglichere, effizientere und umweltfreundlichere Verkehrssysteme bieten – und stellen sicher, dass sie für die Zukunft bestens gerüstet sind.

Sind Sie bereit für den nächsten Schritt mit KI im Verkehr?
Entdecken Sie die intelligenten Mobilitätslösungen von PTV Group und erfahren Sie, wie unsere KI-gestützten Tools Ihrer Stadt helfen, smarter, sicherer und nachhaltiger unterwegs zu sein.

Verbessern Sie die Mobilität in Ihrer Stadt mit maschinellem Lernen.

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