KI trifft Verkehr: Innovative Ansätze für sichere Mobilität in urbanen Räumen
KI-basierte Methoden spielen eine entscheidende Rolle für sicheres autonomes Fahren, indem sie komplexe Verkehrssituationen in Echtzeit analysieren und vorhersagen. Die Hochschule München arbeitet zusammen mit 22 Partnern aus Wirtschaft und Forschung an Lösungen für ein nahtloses automatisiertes Fahren in städtischen Gebieten.
Menschen können gut, Gestik und Körperhaltung interpretieren – autonome Fahrzeuge müssen es erst noch lernen.
Foto: Johanna Weber
Die Verkehrsorganisation in vielen deutschen Innenstädten wird zunehmend schwieriger. Steigende Emissionen, überlastete Straßen und das riskante Miteinander von verschiedenen Verkehrsteilnehmern machen deutlich, dass Handlungsbedarf besteht. Allein städteplanerische Maßnahmen reichen nicht aus, um die Lebensqualität in urbanen Gebieten zu sichern und gleichzeitig den Mobilitätsbedürfnissen der Menschen gerecht zu werden. Der Fokus muss auf der Integration innovativer Technologien liegen, um Lösungen für diese Herausforderungen zu finden.
Mobilität in Städten verbessern
Projekte wie STADT:up, gefördert vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz, setzen genau hier an, indem sie neue Konzepte entwickeln, die helfen, die Mobilität in unseren Städten zu verbessern und umweltfreundlicher zu gestalten.
Dabei spielt der Einsatz von KI-Methoden eine wichtige Rolle, um komplexe Verkehrssituationen zu meistern und schwächere Verkehrsteilnehmer sicher einzubeziehen.
Im Projekt kommen verschiedene Technologien wie Kameras, LiDAR und Radar sowie moderne Algorithmen zum Einsatz, um komplexe städtische Situationen zu erfassen und zu analysieren. Künstliche Intelligenz ist dabei besonders wichtig. „Wir kümmern uns darum, autonomes Fahren in die Innenstadt zu bringen und arbeiten hier mit modernsten KI-Methoden, um unsere Systeme intelligenter zu machen“, erklärt HM-Professor Fabian Flohr von der Hochschule München.
Das Projekt hat das Ziel, innovative Konzepte für eine intermodale Mobilität zu entwickeln, die alle wichtigen Akteure – Städte, Verkehrsteilnehmer, Forschungseinrichtungen und die Automobilindustrie – einbezieht.
Präzise Erkennung und Verhaltensvorhersage von schwächeren Verkehrsteilnehmern
Der Forschungsbeitrag der Hochschule München fokussiere sich auf die präzise Erkennung und Verhaltensvorhersage von schwächeren Verkehrsteilnehmern wie Fußgängern und Radfahrern. Flohr betont, dass das Ziel sei, moderne Fahrzeuge dazu zu bringen, innerstädtische Situationen ebenso gut wie Menschen interpretieren zu können.
Derzeit nutzt sein Testfahrzeug sieben LiDAR-Sensoren und acht Kameras. Diese Ausstattung ermöglicht ein umfassendes Verständnis der Umgebung und unterstützt eine genaue Verhaltensanalyse der Verkehrsteilnehmer.
Modellierung der Kommunikation
Ein weiterer Fokus des Projekts liegt auf der Modellierung der Kommunikation, Interaktion und Kooperation zwischen Fahrenden, automatisierten Fahrzeugen und anderen Verkehrsteilnehmenden. Forschende modellieren, wie sich Verkehrsteilnehmer gegenseitig beeinflussen, da dies dazu beitrage, zukünftige Situationen besser vorherzusagen. Außerdem werde im Projekt untersucht, wie der Komfort und die Sicherheit der Fahrzeuge durch intelligente, menschorientierte Bedienkonzepte verbessert werden können.
„Längerfristig ist zu erwarten, dass wir durch die Einführung von autonomen Fahrzeugen in unseren Innenstädten nicht nur die Verkehrssicherheit erhöhen, sondern durch Carsharing und andere Angebote auch die Umweltbelastung deutlich reduzieren können“, sagt der HM-Forscher.
Ein wichtiges Ziel ist es, einen harmonischen Verkehr zu schaffen, in dem Fußgänger, Radfahrer, private und gemeinsame Fahrzeuge sowie der öffentliche Nahverkehr gut zusammenarbeiten. Flohr ist überzeugt, dass autonomes Fahren die Lebensqualität in den Städten steigern kann.
Das Gesamtvolumen des Projekts STADT:up beträgt 62,8 Millionen Euro und wird vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz gefördert. Es läuft von Januar 2023 bis Ende 2025.
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