Methoden zur Schaltzeitprognose an verkehrsabhängigen Lichtsignalanlagen

• Antragsteller: Professor Dr.-Ing. Robert Hoyer
• Fachliche Zuordnung: Verkehrs- und Transportsysteme, Intelligenter und automatisierter Verkehr
• Förderung: Förderung seit 2021
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 461855625

Eine energie- und emissionssparende Fahrweise zielt in Stadtstraßennetzen mit signalisierten Knotenpunkten im Wesentlichen auf die Reduktion von Beschleunigungsvorgängen ab. Dies setzt voraus, dass Kraftfahrzeugführer wissen, wann bei Annäherung an eine Lichtsignalanlage das Ende der Freigabezeit zu erwarten und ein Ausrollen sinnvoll ist. Eine Fahrzeug-Infrastruktur-Kommunikation bietet grundsätzlich die Möglichkeit, entsprechende Informationen von den Lichtsignalanlagen in die Fahrzeuge zu bringen. Allerdings besteht bei verkehrsabhängigen Signalisierungen das Problem, dass die Zeitpunkte der Phasenwechsel variabel sind und prognostiziert werden müssen. Derzeit bekannte Prognoseverfahren zeigen je nach Art der Verkehrsabhängigkeit erhebliche Schwächen in der Zuverlässigkeit der Ergebnisse. Auch der beherrschbare Prognosezeithorizont fällt hinter die allgemeinen Erwartungen zurück. Zudem erfordern die Verfahren einen nicht unerheblichen Aufwand zur Versorgung mit den benötigten Parametern, welche mitunter für jede einzelne Lichtsignalanlage vorzunehmen ist. Insgesamt stoßen diese Verfahren wegen der Komplexität verkehrsabhängiger Signalprogramme und insbesondere durch die Zufälligkeit von verkehrlichen Einzelereignissen an ihre Grenzen. Das Vorhaben greift diese Herausforderung auf und zielt auf die Entwicklung und Evaluation eines allgemeingültigen, weitgehend automatisierten und modularen Verfahrens zur Vorhersage der Schaltzeiten verkehrsabhängiger Lichtsignalanlagen mittels Methoden der Künstlichen Intelligenz. Die angestrebte Allgemeingültigkeit des Prognoseverfahrens soll den Aufwand für eine mittelfristig flächendeckende Implementierung in Steuergeräte und Verkehrszentralen soweit herabsetzen, dass eine wesentlich größere räumliche Verfügbarkeit und eine wesentlich bessere Qualität von Schaltzeitprognosen möglich wird. Erst hierdurch kann mit einer hinreichend großen, bisher aber nicht zu verzeichnenden Akzeptanz bei Kraftfahrzeugführern gerechnet werden, welche über entsprechende Fahrverhaltensänderungen zu einer Senkung des Energieverbrauchs sowie der klima- und gesundheitsschädlichen Emissionen führen. Das Verfahrenskonzept für die Schaltzeitprognose soll das konkrete Systemwissen zum LSA-Entwurf und -betrieb mit der automatischen Auswertung von historischen und aktuellen Prozessdaten zusammenführen und somit verschiedene Arten von LSA-Steuerungen abdecken. Hierfür müssen zweckmäßige Datenmodelle gewählt und getestet werden. Darüber hinaus wird geprüft, inwieweit Teilprognosekaskaden und Prozessdaten benachbarter Signalsteuerungen zur einer besseren Prognosequalität beitragen können. Eine Schlüsselrolle nehmen hierbei Methoden der Künstlichen Intelligenz ein. Die mit dem modularen Prognoseverfahren erzielten Ergebnisse werden mit Original-Prozessdaten der Stadt Kassel evaluiert und denen eines Referenzverfahrens gegenübergestellt.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen