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.
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.
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.
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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.
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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.
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.
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.
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.
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?
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