Künstliche Intelligenz im Verkehrsmanagement: Praxis

Künstliche Intelligenz im Verkehrsmanagement kann Verkehrslagen früher erkennen, Verkehrsströme prognostizieren und bestehende Steuerungssysteme dynamischer unterstützen. Besonders interessant sind adaptive Lichtsignalanlagen, Störfallerkennung, Baustellenmanagement, Prognosen und netzweite Verkehrslenkung. Entscheidend für die Praxis sind jedoch belastbare Verkehrsdaten, funktionierende Schnittstellen, nachvollziehbare Entscheidungen und ein sicherer Rückfallbetrieb.

Warum wird künstliche Intelligenz im Verkehrsmanagement gerade jetzt relevant?

Verkehrsmanagement war schon lange vor dem Einsatz künstlicher Intelligenz datengetrieben. Induktionsschleifen messen Verkehrsstärken, Kameras liefern Lagebilder, Radar- und Umfelddetektoren erkennen Bewegungen, Floating Car Data liefern Reisezeiten, Verkehrsrechner verarbeiten Meldungen und Verkehrszentralen schalten Streckenbeeinflussungsanlagen, Umleitungsempfehlungen oder verkehrsabhängige Signalprogramme.

Neu ist deshalb weniger die Digitalisierung des Verkehrs als die Möglichkeit, sehr unterschiedliche Datenquellen schneller zusammenzuführen und darin Muster zu erkennen, die sich mit klassischen Schwellenwerten, festen Signalprogrammen oder einfachen statistischen Verfahren nur schwer abbilden lassen.

Genau hier setzt künstliche Intelligenz im Verkehrsmanagement an. Ein Modell kann beispielsweise lernen, wie sich ein Rückstau nach einem bestimmten Zufluss entwickelt, welche Verkehrslage typischerweise einer Netzüberlastung vorausgeht oder welche Kombination aus Baustelle, Niederschlag, Tageszeit und Verkehrsstärke zu ungewöhnlichen Reisezeiten führt.

Das ist für Kommunen, Straßenbetreiber und Verkehrsunternehmen interessant, betrifft aber ebenso mittelständische Unternehmen aus Verkehrstechnik, Verkehrssicherung, Tiefbau, Infrastrukturplanung, Ingenieurwesen, Logistik und Veranstaltungssicherheit. Denn viele dieser Unternehmen erzeugen inzwischen selbst verkehrsrelevante Daten: Arbeitsstellen, Sperrungen, mobile Lichtsignalanlagen, Kontrollfahrten, temporäre Verkehrsführungen, Fahrzeugbewegungen oder Einsatzzeiten.

Im deutschen Fernstraßennetz ist dieser Ansatz bereits in eine größere Digitalisierung eingebettet. Die Verkehrszentrale Deutschland koordiniert gemeinsam mit regionalen Verkehrszentralen unter anderem Korridormanagement, Verkehrsbeeinflussungsanlagen, Baustellenmanagement und kooperative Dienste.

Wo kann KI den laufenden Verkehr tatsächlich besser unterstützen?

Einer der greifbarsten Anwendungsfälle liegt an signalisierten Knotenpunkten. Klassische Lichtsignalanlagen arbeiten häufig mit definierten Signalprogrammen, Detektoren und verkehrsabhängigen Erweiterungen. Diese Verfahren sind bewährt und in vielen Situationen vollkommen ausreichend.

Schwieriger wird es, wenn sich Verkehrsmuster schnell ändern. Morgendlicher Berufsverkehr, Schulverkehr, Lieferverkehr, Veranstaltungen, Baustellen, Unfälle oder Umleitungen können innerhalb kurzer Zeit Verteilungen erzeugen, für die ein statisches Signalprogramm nicht optimiert wurde.

KI-Modelle können historische und aktuelle Verkehrsdaten kombinieren und daraus beispielsweise Freigabezeiten, Phasenfolgen oder Koordinierungsstrategien vorschlagen. Besonders interessant sind Verfahren des Reinforcement Learning, bei denen ein Modell anhand einer definierten Zielfunktion lernt, welche Steuerungsentscheidungen unter bestimmten Verkehrszuständen günstig sind.

Dass dieser Ansatz nicht nur im Labor funktioniert, zeigt ein deutscher Anwendungsfall. Im Vorgängerprojekt KI4LSA wurde nach Angaben des Bundesministeriums für Verkehr eine auf Reinforcement Learning basierende LSA-Steuerung im Feld eingesetzt. Dabei wurden die Reisezeiten um etwa 10 Prozent reduziert. Das Folgeprojekt KISLEK untersucht die Steuerung verbundener Verkehrsknoten.

Für die Praxis bedeutet das allerdings nicht, dass ein neuronales Netz unmittelbar ohne technische Begrenzung Ampeln schalten sollte. Zielfunktionen, zulässige Signalzustände, Zwischenzeiten, Mindestfreigaben, Fußgängeranforderungen, ÖPNV-Priorisierung und Sicherheitsbedingungen müssen weiterhin fest definiert sein. Sinnvoll wird KI dort, wo sie innerhalb eines kontrollierten Rahmens bessere Vorschläge oder Optimierungsparameter erzeugt.

Wie verändert KI die Verkehrslageprognose?

Ein Verkehrsleitsystem sieht zunächst, was gerade passiert. Ein gutes Prognosesystem versucht zu erkennen, was in den nächsten Minuten oder Stunden wahrscheinlich passieren wird.

Dieser Unterschied ist für das Verkehrsmanagement erheblich.

Wird ein Stau erst behandelt, wenn Fahrzeuge bereits stehen, sind viele Handlungsoptionen verloren. Wird dagegen früh erkannt, dass sich ein Rückstau in Richtung eines kritischen Knotens aufbaut, können Verkehrslenkung, Zuflussregelung, Alternativrouten oder Information früher aktiviert werden.

Machine-Learning-Modelle können dafür historische Ganglinien mit Echtzeitinformationen verbinden. Typische Eingangsdaten sind Verkehrsstärke, Geschwindigkeit, Belegungsgrad, Reisezeiten, Wetter, Ferienkalender, Veranstaltungen, Arbeitsstellen, Sperrungen und gegebenenfalls Floating Car Data.

Interessant wird die Kombination verschiedener Quellen. Eine Geschwindigkeitsreduktion auf einem einzelnen Straßenabschnitt muss noch keine relevante Störung sein. Taucht sie gleichzeitig mit wachsendem Belegungsgrad, ungewöhnlicher Zufahrtbelastung und einem bekannten Baustellenereignis auf, verändert sich die Bewertung.

KI kann solche Muster gewichten und daraus Wahrscheinlichkeiten ableiten. Der Operator erhält dadurch nicht zwangsläufig eine automatische Schaltung, sondern möglicherweise eine Meldung wie: Ein Rückstau wird voraussichtlich den nächsten Knoten erreichen; eine definierte Verkehrsmanagementstrategie sollte geprüft werden.

Genau dieser unterstützende Ansatz ist für viele produktive Anwendungen realistischer als vollständige Autonomie.

Was kann KI bei Baustellen, Sperrungen und Arbeitsstellen verbessern?

Arbeitsstellen sind für Verkehrsmanagementsysteme besonders anspruchsvoll, weil sich die verfügbare Kapazität teilweise kurzfristig verändert. Fahrstreifen fallen weg, Fahrbahnbreiten ändern sich, Geschwindigkeiten werden reduziert und Ein- oder Ausfahrten können beeinflusst werden. Gleichzeitig wirken sich mehrere räumlich getrennte Baustellen gegenseitig aus.

Für mittelständische Unternehmen entsteht hier ein interessanter Datenkreislauf.

Ein Verkehrssicherungsunternehmen kennt Zeitpunkt, Ort und Umfang einer geplanten Arbeitsstelle häufig früher und detaillierter als viele nachgelagerte Systeme. Werden diese Informationen strukturiert und maschinenlesbar bereitgestellt, können Verkehrsmanagementplattformen Auswirkungen simulieren und in Verkehrsprognosen berücksichtigen.

KI kann beispielsweise verschiedene Sperrfenster gegeneinander bewerten, erwartete Rückstaulängen prognostizieren oder erkennen, dass zwei gleichzeitig geplante Maßnahmen gemeinsam eine kritische Netzsituation verursachen könnten.

Noch interessanter wird das bei kurzfristigen Änderungen. Verschiebt sich der Aufbau einer Verkehrssicherung, wird eine Fahrspur früher freigegeben oder verlängert sich eine Sperrung, könnten diese Informationen automatisch in nachgelagerte Systeme fließen.

Die eigentliche Innovation liegt dann nicht nur im Algorithmus. Sie entsteht aus einer durchgängigen digitalen Prozesskette zwischen Einsatzplanung, Baustellenmanagement, Verkehrsmanagement und Verkehrsinformation.

Wie unterscheidet sich klassische Verkehrssteuerung von KI-gestütztem Verkehrsmanagement?

In der Praxis wird der Übergang daher selten wie ein Austausch des bisherigen Systems aussehen. Wahrscheinlicher ist eine zusätzliche intelligente Schicht, die Daten bewertet, Entwicklungen prognostiziert und Vorschläge an bestehende Fachanwendungen oder Operatoren übergibt.

Wie kann künstliche Intelligenz Störungen und ungewöhnliche Verkehrslagen erkennen?

Viele Verkehrsstörungen beginnen nicht mit einer eindeutigen Meldung.

Eine verlorene Ladung, ein liegen gebliebenes Fahrzeug, ein ungewöhnlicher Rückstau oder eine blockierte Zufahrt können sich zunächst lediglich durch veränderte Geschwindigkeiten und Bewegungsmuster bemerkbar machen. KI-gestützte Anomalieerkennung sucht genau nach solchen Abweichungen.

Kamerabasierte Systeme können Objekte oder ungewöhnliche Situationen erkennen. Zeitreihenmodelle analysieren Verkehrsstärke und Geschwindigkeit. Andere Modelle vergleichen die aktuelle Verkehrslage mit typischen Mustern dieses Streckenabschnitts.

Interessant ist dabei die Kombination.

Wenn ein Kamerasystem einen möglichen Stillstand erkennt und parallel Floating Car Data einen abrupten Geschwindigkeitseinbruch zeigen, steigt die Aussagekraft. Ein Verkehrsmanagementsystem könnte dann gezielt eine Prüfung durch den Operator auslösen, statt jede einzelne Datenquelle isoliert zu behandeln.

Das reduziert nicht automatisch sämtliche Fehlalarme. Im Gegenteil: schlecht konfigurierte Systeme können Operatoren mit Meldungen überlasten. Gute Verkehrsmanagementlösungen benötigen deshalb Priorisierung, Ereigniskorrelation und definierte Eskalationsregeln.

Kann KI auch Verkehrsströme über ganze Netze hinweg optimieren?

Die Optimierung eines einzelnen Knotenpunkts ist vergleichsweise überschaubar. Schwieriger wird das Verkehrsmanagement auf Netzebene.

Wird an einem Knoten mehr Grünzeit für einen Verkehrsstrom bereitgestellt, kann der Verkehr am nächsten Knoten schneller eintreffen und dort einen neuen Rückstau erzeugen. Eine lokale Verbesserung kann dadurch die Gesamtsituation sogar verschlechtern.

Netzweite KI-Modelle müssen deshalb Wechselwirkungen berücksichtigen. Dazu gehören Hauptachsen, Alternativrouten, Zuflüsse, Rückstauräume, Kapazitäten, Baustellen und weitere Knotenpunkte.

Genau deshalb gewinnen digitale Zwillinge und Simulationen an Bedeutung. Bevor eine Strategie im realen Netz eingesetzt wird, können unterschiedliche Varianten gegen ein digitales Abbild der Verkehrssituation getestet werden. Generative und prädiktive KI kann dabei helfen, Szenarien zu erzeugen oder Wahrscheinlichkeiten zu bewerten. Auch die Europäische Kommission beschreibt simulations- und prognosegestützte KI als relevantes Instrument für die Digitalisierung des Verkehrs.

Für Verkehrszentralen verändert sich dadurch die Frage von „Welche Maßnahme löst dieses Problem?“ zunehmend zu „Welche Maßnahme erzeugt im gesamten Netz die günstigste Folgewirkung?“.

Welche Rolle spielen Daten, Mobilithek und Schnittstellen?

Ein Verkehrsmanagementmodell ist nur so belastbar wie die Informationen, aus denen es seine Entscheidungen ableitet.

In der Praxis stammen diese Informationen selten aus einem einzigen System. Kommunale Lichtsignalanlagen, Verkehrszentralen, Baustellenplattformen, Navigationsanbieter, Wetterdienste, Fahrzeugflotten und Verkehrssicherungsunternehmen arbeiten mit unterschiedlichen Datenmodellen und Aktualisierungsintervallen.

Deshalb ist Interoperabilität ein Kernthema.

Mit der 2026 überarbeiteten deutschen Gesetzgebung zu intelligenten Verkehrssystemen wurde auch die Rolle des Nationalen Zugangspunkts weiterentwickelt. Die Mobilithek wird von der Bundesanstalt für Straßen- und Verkehrswesen betrieben und stellt Mobilitätsdaten für die Weiterverwendung bereit.

Im europäischen Umfeld spielt zusätzlich DATEX II eine wichtige Rolle für standardisierte Verkehrsinformationen. Für mittelständische Anbieter bedeutet das: Eine KI-Anwendung sollte nicht als geschlossene Dateninsel geplant werden. APIs, Geodaten, standardisierte Ereignisse, Zeitstempel, eindeutige Straßenreferenzen und dokumentierte Datenherkunft entscheiden später über den tatsächlichen Nutzwert.

Was zeigt der internationale Einsatz adaptiver KI-Systeme?

Ein anschauliches Beispiel liefert Googles Projekt Green Light. Das System analysiert Verkehrsbewegungen aus Google-Maps-Daten und erzeugt Empfehlungen zur Optimierung bestehender Lichtsignalprogramme.

Nach Angaben von Google zeigen bisherige Ergebnisse ein Potenzial von bis zu 30 Prozent weniger Stopps und bis zu 10 Prozent geringeren Treibhausgasemissionen an den betrachteten Kreuzungen. Die Werte stammen vom Anbieter selbst und sollten deshalb nicht als allgemeine Wirkungsgarantie für beliebige Straßennetze interpretiert werden. Sie zeigen jedoch, welches Optimierungspotenzial bereits durch die bessere Auswertung bestehender Verkehrsdaten entstehen kann.

Gerade der letzte Punkt ist praktisch interessant: KI muss nicht zwingend mit einem kompletten Austausch vorhandener Verkehrstechnik beginnen. In bestimmten Szenarien kann bereits eine bessere Analyse vorhandener Daten zu veränderten Signalparametern führen.

Warum ist die Umweltwirkung ein relevantes Optimierungsziel?

Verkehrsmanagement wird häufig mit Reisezeit und Stau verbunden. Tatsächlich beeinflusst der Verkehrsablauf aber ebenso Energieverbrauch, Emissionen und Lärmbelastung.

Stop-and-go-Verkehr bedeutet Beschleunigen, Abbremsen und erneutes Beschleunigen. Gleichmäßigere Verkehrsströme können deshalb neben Reisezeitgewinnen auch Umweltwirkungen haben.

Das Thema besitzt in Deutschland erhebliche Relevanz: Nach Angaben des Umweltbundesamtes entfielen 2024 etwa 22,3 Prozent der deutschen Treibhausgasemissionen auf den Verkehrssektor.

Damit wird die Zielfunktion eines modernen Verkehrsmanagementsystems komplexer. Minimiert werden soll nicht einfach nur die durchschnittliche Reisezeit eines Pkw. Je nach Einsatzgebiet können ÖPNV-Priorität, Rückstaulänge, Fuß- und Radverkehr, Emissionen, Rettungswege oder die Belastung von Wohngebieten gleichzeitig relevant sein.

Gerade hier zeigt sich eine zentrale Stärke, aber auch ein Risiko von KI: Algorithmen können mehrere Ziele gleichzeitig optimieren. Dafür muss vorher jedoch entschieden werden, welche Ziele tatsächlich gelten und welche Grenzen nicht überschritten werden dürfen.

Welche Anwendungen sind für mittelständische Unternehmen besonders realistisch?

Für ein mittelständisches Unternehmen beginnt der sinnvolle Einsatz künstlicher Intelligenz im Verkehrsmanagement selten mit der vollautomatischen Steuerung einer Großstadt.

Wesentlich realistischer sind abgegrenzte Anwendungen mit nachvollziehbarem betrieblichem Nutzen.

Ein Tiefbau- oder Verkehrssicherungsunternehmen könnte geplante Arbeitsstellen mit historischen Verkehrsprofilen verbinden und bereits bei der Einsatzplanung erkennen, welche Zeitfenster mit besonders hohen Belastungen kollidieren. Ein Betreiber temporärer Lichtsignalanlagen könnte Verkehrs- und Wartezeitdaten auswerten und Hinweise auf ungünstige Parametrierungen erhalten. Ein Logistikunternehmen könnte Baustellen, Sperrungen und prognostizierte Verkehrszustände in seine Disposition integrieren.

Bei Veranstaltungen lässt sich wiederum abschätzen, wann Besucherzuflüsse bestimmte Zufahrtsachsen belasten und wann Verkehrslenkung oder Personal an definierten Punkten benötigt wird.

Für Ingenieurbüros entstehen Anwendungen bei Variantenvergleich, Verkehrssimulation und Bewertung geplanter Maßnahmen. Statt jedes Szenario vollständig manuell aufzubauen, können KI-Systeme relevante Varianten vorbereiten, Auffälligkeiten identifizieren und große Mengen historischer Verkehrsdaten strukturieren.

Diese Anwendungen haben einen gemeinsamen Vorteil: Die KI unterstützt eine vorhandene Fachentscheidung, statt sie ohne Kontrolle zu ersetzen.

Was läuft bei KI-Projekten im Verkehrsmanagement üblicherweise falsch?

Das häufigste Problem beginnt erstaunlich selten beim Modell.

Oft stimmen Detektordaten nicht, Zeitstempel sind inkonsistent, Straßenabschnitte werden in verschiedenen Systemen unterschiedlich referenziert oder Baustelleninformationen erreichen das Prognosesystem zu spät. Ein technisch leistungsfähiges Modell lernt dann aus einer Datenbasis, die den tatsächlichen Betrieb nur teilweise beschreibt.

Ein zweiter Fehler entsteht durch lokale Optimierung. Ein Knotenpunkt wird schneller, während sich der Rückstau lediglich zum nächsten Knoten verschiebt.

Ein dritter Fehler ist eine ungeeignete Zielfunktion. Wird ausschließlich die Pkw-Reisezeit optimiert, können Fußgänger, Radverkehr, ÖPNV, Nebenrichtungen oder Rettungswege ungewollt benachteiligt werden.

Auch fehlende Rückfallebenen sind problematisch. Detektoren fallen aus, Kommunikationsverbindungen werden unterbrochen und Modelle treffen bei bislang unbekannten Situationen möglicherweise schlechte Prognosen. Deshalb müssen herkömmliche Signalprogramme, manuelle Eingriffsmöglichkeiten und definierte Betriebszustände weiterhin verfügbar bleiben.

Schließlich wird häufig unterschätzt, wie wichtig die Akzeptanz in der Leitstelle ist. Ein Operator benötigt keine weitere Oberfläche mit hundert Wahrscheinlichkeitswerten. Er benötigt eine priorisierte Information: Was passiert vermutlich, wie sicher ist die Prognose, welche Maßnahme wird vorgeschlagen und warum?

Wie sollte ein praxisnahes KI-Projekt aufgebaut werden?

Ein geeigneter Einstieg beginnt mit einem konkret messbaren Problem.

Nicht „Wir wollen KI im Verkehrsmanagement einsetzen“, sondern beispielsweise: Rückstaus an einer temporären Baustellenampel sollen früher erkannt werden. Oder: Für geplante Sperrungen soll die erwartete Netzbelastung besser prognostiziert werden.

Anschließend wird zunächst die vorhandene Datenlage untersucht. Welche Sensorik existiert? Welche historischen Daten liegen vor? Wie werden Baustellen und Ereignisse dokumentiert? Gibt es eindeutige Streckenreferenzen? Welche Daten fehlen regelmäßig?

Erst danach lohnt sich die Auswahl des Modells.

In vielen Projekten reicht zunächst ein Prognose- oder Anomalieerkennungsmodell, das parallel zum bestehenden Betrieb läuft. Seine Vorschläge werden protokolliert, aber noch nicht automatisch umgesetzt. Dadurch kann über einen längeren Zeitraum geprüft werden, wie das System bei Berufsverkehr, Ferien, Baustellen, Veranstaltungen, schlechtem Wetter und ungewöhnlichen Störungen reagiert.

Erst wenn das Verhalten ausreichend verstanden wurde, kann der Automatisierungsgrad schrittweise erhöht werden.

Diese Vorgehensweise ist unspektakulärer als eine sofortige autonome Verkehrssteuerung. Für den realen Betrieb ist sie meistens wesentlich wertvoller.

Welche Anforderungen stellt der EU AI Act an Verkehrsmanagementsysteme?

Nicht jede KI-Anwendung im Verkehr ist automatisch ein Hochrisiko-System. Die Einstufung hängt insbesondere vom vorgesehenen Einsatzzweck ab.

Der EU AI Act nennt jedoch KI-Systeme, die als Sicherheitskomponenten beim Management und Betrieb des Straßenverkehrs als kritischer Infrastruktur eingesetzt werden, ausdrücklich als möglichen Hochrisikobereich. Für entsprechende Systeme können unter anderem Anforderungen an Risikomanagement, Datenqualität, technische Dokumentation, Protokollierung, menschliche Aufsicht, Robustheit und Cybersicherheit relevant werden.

Für Unternehmen folgt daraus ein praktischer Grundsatz: Die regulatorische Einstufung sollte geklärt werden, bevor ein Pilotprojekt zu einem produktiven sicherheitsrelevanten System ausgebaut wird.

Ebenso wichtig ist die technische Trennung zwischen Assistenz und automatischer Entscheidung. Ein Modell, das einem Verkehrsingenieur eine Prognose zur Vorbereitung einer Entscheidung liefert, kann regulatorisch und betrieblich anders zu beurteilen sein als ein System, das selbstständig sicherheitsrelevante Schaltungen auslöst.

Wohin entwickelt sich KI im Verkehrsmanagement?

Die interessanteste Entwicklung dürfte weniger aus einem einzelnen überlegenen Algorithmus entstehen als aus der Verbindung verschiedener Systeme.

Verkehrslage, Baustellenmanagement, Straßenzustand, C-ITS, Wetter, Floating Car Data, Ereignismeldungen und lokale Betriebsdaten können gemeinsam ein wesentlich detaillierteres digitales Bild des Verkehrsnetzes erzeugen.

Darauf aufbauende KI kann Entwicklungen prognostizieren, bevor sie für einen Operator unmittelbar sichtbar werden. Digitale Zwillinge können Auswirkungen verschiedener Maßnahmen simulieren. Assistenzsysteme können für einen Störfall mehrere Verkehrsmanagementstrategien bewerten und begründen, warum eine bestimmte Variante vorgeschlagen wird.

Gleichzeitig wird der Mensch nicht aus der Verkehrszentrale verschwinden.

Je näher eine Entscheidung an Verkehrssicherheit und kritischer Infrastruktur liegt, desto wichtiger werden nachvollziehbare Zustände, definierte Verantwortlichkeiten und die Möglichkeit zum Eingriff. Die produktive Zukunft liegt deshalb wahrscheinlich nicht in einer vollständig autonomen Leitstelle, sondern in einer arbeitsteiligen Architektur: Sensorik erfasst, Software integriert, KI prognostiziert und priorisiert, Fachlogik begrenzt den zulässigen Handlungsraum und erfahrene Operatoren kontrollieren relevante Entscheidungen.

Damit wird künstliche Intelligenz im Verkehrsmanagement zu etwas sehr Konkretem: einem zusätzlichen Werkzeug, um vorhandene Straßeninfrastruktur, Verkehrstechnik und betriebliche Informationen intelligenter miteinander zu verbinden.

Quellenangaben zu den verwendeten Kennzahlen

• Bundesministerium für Verkehr – „Künstliche Intelligenz zur Steuerung von Lichtsignalanlagen für verbundene Verkehrsknoten – KISLEK“, Kennzahl: rund 10 Prozent kürzere Reisezeiten im Vorgängerprojekt KI4LSA. URL: https://www.bmv.de/SharedDocs/DE/Artikel/mFUND/Projekte/kislek.html
• Google Research – „How Google uses AI to reduce stop-and-go traffic“, Kennzahlen: Potenzial von bis zu 30 Prozent weniger Stopps und bis zu 10 Prozent weniger Emissionen an Kreuzungen. URL: https://blog.google/company-news/outreach-and-initiatives/sustainability/google-ai-project-greenlight/
• Umweltbundesamt – „Emissionen des Verkehrs“, Kennzahl: Anteil des Verkehrs an den deutschen Treibhausgasemissionen 2024 von etwa 22,3 Prozent. URL: https://www.umweltbundesamt.de/daten/umweltzustand-trends/verkehr/emissionen-des-verkehrs

Interessante Links

• Verkehrszentrale Deutschland – Verkehrsmanagement, Korridormanagement und Verkehrsbeeinflussungsanlagen, Die Autobahn GmbH des Bundes. URL: https://www.autobahn.de/betrieb-verkehr/verkehrszentrale
• ITS-Richtlinie und europäischer Aktionsrahmen für intelligente Verkehrssysteme, Europäische Kommission. URL: https://transport.ec.europa.eu/transport-themes/smart-mobility/road/its-directive-and-action-plan_en
• KI-basiertes Sicherheitsmanagement für Straßenverkehrsinfrastruktur – KISStra, Bundesministerium für Verkehr. URL: https://www.bmv.de/SharedDocs/DE/Artikel/mFUND/Projekte/kisstra.html

FAQ

Was versteht man unter künstlicher Intelligenz im Verkehrsmanagement?

Künstliche Intelligenz im Verkehrsmanagement bezeichnet den Einsatz lernender oder datenbasierter Modelle zur Analyse, Prognose und Optimierung von Verkehrsabläufen. Typische Aufgaben sind Verkehrslageprognosen, adaptive Lichtsignalsteuerung, Störfallerkennung, Rückstauprognosen oder die Bewertung alternativer Verkehrsstrategien. Die KI ergänzt dabei häufig bestehende Verkehrsrechner, Sensorik und regelbasierte Steuerungsverfahren.

Kann KI Verkehrsampeln automatisch steuern?

Technisch können KI-Verfahren Signalparameter und Steuerungsentscheidungen dynamisch optimieren. Im realen Betrieb müssen jedoch verkehrstechnische und sicherheitsrelevante Randbedingungen verbindlich eingehalten werden. Mindestfreigaben, Zwischenzeiten, Fußgängerphasen, ÖPNV-Priorisierung und Rückfallebenen dürfen nicht beliebig verändert werden. Deshalb werden KI-Systeme häufig innerhalb eines vorgegebenen Handlungsraums oder zunächst als Assistenz für Verkehrsingenieure eingesetzt.

Welche Daten benötigt ein KI-System für Verkehrsmanagement?

Typische Datenquellen sind Induktionsschleifen, Radar, Kameras, Floating Car Data, Reisezeiten, Verkehrsstärken, Geschwindigkeiten, Wetterinformationen, Baustellen, Sperrungen und Ereignismeldungen. Entscheidend ist nicht allein die Datenmenge. Zeitliche Konsistenz, eindeutige Straßenreferenzen, Aktualität, dokumentierte Herkunft und bekannte Messfehler sind häufig wichtiger als zusätzliche Datenquellen mit unzuverlässiger Qualität.

Kann KI Staus vorhersagen, bevor sie entstehen?

KI kann Wahrscheinlichkeiten für zukünftige Verkehrszustände berechnen, wenn ausreichend historische und aktuelle Daten verfügbar sind. Dadurch lassen sich entstehende Rückstaus oder ungewöhnliche Belastungen teilweise früher erkennen als mit reinen Schwellenwertsystemen. Eine Prognose bleibt jedoch eine Wahrscheinlichkeitsaussage. Unfälle, spontane Sperrungen oder bislang unbekannte Situationen können weiterhin zu Entwicklungen führen, die das Modell nicht zuverlässig vorhergesehen hat.

Welche Rolle spielt KI bei Baustellen und Verkehrssicherung?

KI kann geplante Arbeitsstellen mit Verkehrsdaten verbinden, Belastungsspitzen prognostizieren und mögliche Konflikte zwischen mehreren Maßnahmen identifizieren. Ebenso lassen sich temporäre Verkehrsführungen oder mobile Lichtsignalanlagen anhand realer Verkehrsdaten bewerten. Besonders wertvoll wird der Ansatz, wenn Änderungen aus Einsatzplanung und Baustellenbetrieb zeitnah an Verkehrsmanagement- und Verkehrsinformationssysteme weitergegeben werden können.

Ersetzt künstliche Intelligenz die Verkehrszentrale?

Auf absehbare Zeit spricht wenig dafür. Moderne KI eignet sich besonders für Prognosen, Mustererkennung, Priorisierung und die Bewertung verschiedener Handlungsoptionen. Verkehrszentralen müssen jedoch außergewöhnliche Ereignisse, technische Ausfälle und sicherheitsrelevante Situationen beherrschen. Operatoren bleiben deshalb wichtig, während KI ihre Arbeit durch frühere Warnungen, verdichtete Informationen und Entscheidungsvorschläge unterstützen kann.

Welche Vorteile bietet KI gegenüber klassischen Verkehrsregeln?

Klassische Systeme reagieren meist auf festgelegte Zustände und Schwellenwerte. KI kann zusätzlich komplexe Zusammenhänge aus historischen und aktuellen Daten berücksichtigen und zukünftige Entwicklungen abschätzen. Der Vorteil ist besonders groß bei stark wechselnden Verkehrsmustern. Bewährte Regeln werden dadurch nicht überflüssig, sondern bilden häufig den sicheren Rahmen, innerhalb dessen KI-basierte Optimierungen eingesetzt werden.

Welche Risiken entstehen bei KI-basiertem Verkehrsmanagement?

Wesentliche Risiken sind fehlerhafte Sensordaten, Datenverschiebungen, ungeeignete Zielfunktionen, nicht erkannte Ausnahmesituationen und eine zu starke Abhängigkeit von einzelnen Datenquellen. Auch eine lokal erfolgreiche Optimierung kann an anderer Stelle neue Rückstaus erzeugen. Produktive Systeme benötigen deshalb Monitoring, Protokollierung, Rückfallstrategien, definierte Eingriffsrechte und regelmäßige Überprüfung der Modellleistung.

Ist KI im Verkehrsmanagement nach dem EU AI Act Hochrisiko-KI?

Nicht jede Anwendung ist automatisch ein Hochrisiko-System. Entscheidend sind Zweck, Einsatzkontext und Einfluss auf sicherheitsrelevante Entscheidungen. KI-Systeme, die als Sicherheitskomponenten beim Management oder Betrieb des Straßenverkehrs als kritischer Infrastruktur eingesetzt werden, können jedoch unter die Hochrisikovorgaben fallen. Unternehmen sollten die Klassifizierung deshalb frühzeitig anhand des konkreten Anwendungsfalls prüfen.

Wie sollten mittelständische Unternehmen mit einem KI-Verkehrsprojekt beginnen?

Ein guter Einstieg ist ein begrenzter, messbarer Anwendungsfall wie Rückstauprognose, Baustellenbewertung oder automatische Erkennung ungewöhnlicher Verkehrslagen. Zunächst sollten Datenqualität, Schnittstellen und betriebliche Prozesse untersucht werden. Anschließend kann das Modell parallel zum bestehenden Verfahren getestet werden. Erst nach ausreichender Validierung sollte entschieden werden, ob und wie weit operative Entscheidungen automatisiert werden.