Hansestadt Rostock - Evaluierung und Weiterentwick­lung der Klassifikation von Verkehrssitua­tionen mit maschinellen Lernalgorithmen (KNN)

Projektleiterin: Dr.-Ing. Birgit Jaekel

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Projektlaufzeit: 07/2019 - 06/2021

Externe Projektpartner: Amt für Verkehrsanlagen der Hanse- und Universitätsstadt Rostock, Straßenbauamt Stralsund

Kurzbeschreibung: Das Hauptstraßennetz der Hanse- und Universitätsstadt Rostock wird werktags sowie während der Hauptreisezeit im Sommer oft über seine Kapazitätsgrenzen hinaus belastet. Die Kritik an den dadurch entstehenden Staus richtet sich häufig gegen eine zu starre Verkehrssteuerung im Großraum der Stadt.

Tatsächlich ist es so, dass es derzeit keine situationsabhänge oder vom Verkehrsaufkommen abhängige Steuerung gibt und Signalprogramme nur nach vordefinierten Zeitplänen geschaltet werden. Während im Berufsverkehr die planerisch zugrunde gelegten Spitzenbelastungen noch bestmöglich abgearbeitet werden, führen anders gelagerte Verkehrsspitzen meist zum Kollaps des Verkehrs.

Im Unterschied zu den übrigen Bundesländern ist das Verkehrsaufkommen in Mecklenburg-Vorpommern extrem vom Tourismus geprägt und verhält sich während der Sommermonate entgegengesetzt dem allgemeinen Trend. Während in den meisten Metropolen zur Ferienzeit die Verkehrszahlen sinken, erreichen sie im Großraum Rostock Höchstwerte. Zusätzlich treten unvorhersehbare wetterabhängige Verkehrsspitzen und lokalen Störungen durch Veranstaltungen und Unfälle auf.

Die Hansestadt Rostock beabsichtigt, Lichtsignalanlagen und Koordinierungsstrecken auf den Hauptverkehrsachsen bedarfsgerecht zu steuern. Dazu ist die zeitabhängige Steuerung durch eine Dynamik zu ersetzen, mit der die vorhandenen Signalprogramme entsprechend ihrer Leistungsfähigkeit geschaltet werden. Steuerentscheidungen müssen dabei vollautomatisch auf Grundlage von durch neuronale Netze klassifizierten Verkehrssituationen getroffen werden. Diesen beruhen auf online-Daten wie Reisezeit und Verkehrsdichte, welche durch Bluetooth-Sensoren und Pegelzählstellen erhoben werden. Das Ziel ist die Erhöhung der Leistungsfähigkeit des Gesamtnetzes mit der bestehenden Infrastruktur.

Zugeordnete Forschungsschwerpunkte:

• Neuronale Netze
• Künstliche Intelligenz
• Reisezeitmessung
• Verkehrssimulation
• Verkehrssteuerung