Anfahren. Bremsen. Warten. Das ist der Rhythmus, in dem sich Autofahrerinnen und Autofahrer vor allem in der Rushhour zur Arbeit und später wieder nach Hause kämpfen. Allein in Deutschland verursachen Staus und zähflüssiger Verkehr und damit verbundene Unfälle und Zeitverluste enorme volkswirtschaftliche Schäden – einer Verkehrsstudie des amerikanischen Unternehmens INRIX zufolge im hohen Milliardenbereich. Dabei könnte es so viel schneller, entspannter und umweltfreundlicher gehen, gäbe es nicht so viele Ampeln, an deren Rotphasen sich die vielen Verkehrsteilnehmer und -teilnehmerinnen vor allem in den Morgen- und Nachmittagsstunden stauen. Das Problem hat auch das interdisziplinäre Team um Prof. Sebastian Sager von der Fakultät für Mathematik und Prof. Rolf Findeisen von der Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik der Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg erkannt und gemeinsam mit dem Projektpartner Volkswagen eine Lösung dafür entwickelt: intelligente Ampeln und Kreuzungen, die mit Autos kommunizieren und das Verhalten der Fahrerinnen und Fahrer mithilfe von Methoden des Maschinellen Lernens vorhersagen und diese Daten für optimale Entscheidungen berücksichtigen können.

Das Projektteam (v.l.n.r.): Stephan Sorgatz, Do Duc Le, Sebastian Sager, Maximilian Merkert, Johanna Bethge, Anton Savchenko (Foto: Jana Dünnhaupt / Uni Magdeburg)

Mit entsprechender Kommunikationstechnik ausgestattet, könnte diese Technik zukünftig den Verkehr in unseren Städten regeln, indem sie Signale der sich nähernden Autos empfängt, auswertet und daraufhin die Rot-Grün-Phasen anpasst. Und das im Sekundentakt. Die Fahrzeuge senden an die Ampel dafür permanent Daten: Standort, Geschwindigkeit, Beschleunigung. „Aus diesen Daten berechnet ein Algorithmus welche Fahrzeuge wann fahren dürfen – wann ihre Ampel Grün schaltet. Die Entscheidung, wer wann fahren darf, beruht auf einer mathematischen Optimierung des zukünftigen Verhaltens. Dadurch sollen zum Beispiel die Emissionen aller Fahrzeuge oder der Zeitverlust minimiert werden“, erklärt Prof. Sebastian Sager die mathematische Logik hinter der Entwicklung. „So bleibt der Verkehr ständig im Fluss, weil die Ampel immer zum richtigen Zeitpunkt Grün ist und niemand bei Rot warten muss.“

Maschinen lernen von Verkehrsteilnehmern

Was im ersten Moment so einfach klingt, erfordert jedoch ausgefeilte Informationstechnik und komplizierte Mathematik. Denn das System muss nicht nur die mathematisch-physikalischen Daten auswerten, sondern diese auch interpretieren und daraus das Verhalten der einzelnen Autofahrer ableiten. Und in dieser Berechnung müssen zahlreiche Einflussfaktoren berücksichtigt werden: die Art der Kreuzung, die Verkehrsdichte sowie Anzahl der Ampeln, das Verhalten der autonomen und vom Menschen gesteuerten Fahrzeuge, aber auch Verkehrsregeln innerhalb des Kreuzungsbereichs oder Mindestabstände zwischen den Autos. Um alle Faktoren einbeziehen zu können, setzen die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler bei der Entwicklung der Ampelanlage auch auf Maschinelles Lernen: „Wir bilden das Verhalten menschlicher Fahrer basierend auf Messungen an realen Kreuzungen ab. Dieses gelernte Verhalten erlaubt es vorherzusagen, welches Auto sich wie verhalten wird und das dann in der Optimierung zu berücksichtigen“, beschreibt Prof. Rolf Findeisen – Experte für Regelungstechnik und Maschinelles Lernen – das komplexe Vorgehen. „Maschinen und auch unsere Entwicklung nutzen das erhobene Verhalten von echten Verkehrsteilnehmern, um daraus Prognosen zu erstellen, wie wahrscheinlich welches Verhalten aufgrund der gesamten Rahmenbedingungen ist.“

Die benötigten Daten dafür stammen aus realen Messungen an einer Versuchskreuzung, die den Magdeburger Forscherinnen und Forschern durch den Kooperationspartner, die Volkswagen AG, zur Verfügung gestellt werden. „VW forscht seit Jahren intensiv an autonomen Autos und ist sehr an einem ressourcenschonenden Verkehr interessiert. In der gemeinsam entwickelten Ampelanlage sieht das Unternehmen großes Potenzial, die verschiedenen Technologien zu verbinden und gemeinsam die Mobilität der Zukunft zu verändern“, erklärt Prof. Sebastian Sager die Kooperation mit dem Automobilhersteller. Mit einem autonomen Prototypfahrzeug des Unternehmens haben die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler zudem erste Tests mit Teilen ihrer Entwicklung durchgeführt.

Prof. Sebastian Sager (Foto: Jana Dünnhaupt / Uni Magdeburg)

In diesen Tests hat das autonome Auto von der Ampel Informationen erhalten, in wie vielen Sekunden sie auf Grün schalten wird. So konnte sich das Fahrzeug langsam der Ampel nähern, im richtigen Moment wieder beschleunigen und dadurch zügig über die Kreuzung fahren, ohne halten zu müssen. „Interessanterweise hatte das Fahrverhalten des autonomen Autos sogar Auswirkungen auf das Fahrverhalten der folgenden, nicht-autonomen Fahrzeuge. Die Fahrerinnen und Fahrer reduzierten ebenfalls die Geschwindigkeit und beschleunigten wieder im richtigen Moment“, berichtet Prof. Sebastian Sager. „Mit dem System nehmen wir bisher aber nur Analysen vor und können mithilfe der gesammelten Ergebnisse an der realen Kreuzung nun Simulationen in einer virtuellen Welt visualisieren und vergleichen. Für verkehrspolitische Entscheidungen ist so eine Modellierung eine wichtige Grundlage, um Empfehlungen für Verkehrsplaner und Fahrzeugbauer ableiten zu können.“ Die entwickelten Algorithmen für die Ampelanlage seien zudem sehr flexibel und könnten auf verschiedene Szenarien angepasst werden. So könnten die verschiedenen Verkehrsteilnehmer unterschiedlich stark priorisiert werden – also einem Rettungs- oder Polizeiwagen würde zum Beispiel immer Vorfahrt gewährt werden.

Schneller und Kraftstoff sparend ans Ziel

Die Ergebnisse der ersten Tests und Simulationen sprechen bereits deutlich für die Ampel von morgen: Bei vollautomatisiertem Verkehr müssten Autofahrer bis zu 95 Prozent weniger warten, bräuchten 67 Prozent weniger Zeit, um ihr Ziel zu erreichen und würden 54 Prozent weniger Kraftstoff verbrauchen. „Natürlich gibt es auch eine Kapazitätsgrenze des Verkehrsaufkommens, ab der unweigerlich ein Stau entsteht“, gibt der Mathematiker Sebastian Sager zu bedenken. „Aber in vielen Computer-Szenarien konnten wir die Staus tatsächlich aufl ösen – auch bei sehr hohem Verkehrsaufkommen. Bis jedoch alle Autos autonom durch die Stadt fahren und mit unserer Ampel kommunizieren können, werden wir noch einige Stunden im Stau verbringen müssen.“ Der Fokus des Projektteams liegt daher aktuell darauf, den sogenannten Mischverkehr zu optimieren – also das Zusammenspiel von autonomen und vom Menschen gesteuerten Fahrzeugen. Dazu entwickeln sie auf Basis der erhobenen Daten realistische Modelle zur Simulation des idealen Verkehrsflusses sowie Vorhersagen des Verhaltens menschlicher Fahrerinnen und Fahrer. „Wir konzentrieren uns dabei auf innerstädtische Ampelkreuzungen, da diese ein natürlicher Flaschenhals im Verkehr und besonders betroff en sind“, so Prof. Rolf Findeisen. „Die Herausforderung liegt vor allem darin, dass es gerade bei dichtem Verkehr sehr viele Möglichkeiten gibt, in welcher Reihenfolge die Autos die Kreuzung passieren können.“

Noch komplexer werde es, wenn mehrspuriger Verkehr geregelt werden soll, mehrere Kreuzungen aufeinandertreffen oder Fahrradfahrer und Fußgänger in die Analyse einbezogen werden müssen. Zudem gebe es zahlreiche rechtliche, ethische und auch politische Fragen, die auf lange Sicht geklärt werden müssten, wie zum Beispiel die Frage der Haftung bei Verkehrsunfällen oder ob die Gesellschaft diese Art der Verkehrsführung überhaupt wünscht. „Diese Probleme stehen aktuell aber nicht im Zentrum unseres Forschungsprojekts“, erklärt Prof. Findeisen. „Die Frage der Haftung wird aber – denke ich – durch die Versicherungen irgendwann selber geklärt. Es wird in Zukunft sicherer sein, mit autonomen Autos zu fahren und dann wird es in Schadensfällen auch entsprechende Versicherungen geben.“

Prof. Rolf Findeisen (Foto: Jana Dünnhaupt / Uni Magdeburg)

Inwieweit die Gesellschaft autonomen Verkehr überhaupt wolle, sollte aus seiner Sicht aber dringend diskutiert werden. „In China wird zum Beispiel eine Stadt geplant, in der nicht-autonome Verkehrsteilnehmer verboten sein werden. Ist das die Zukunft?“ Die Antwort auf diese Frage haben der Mathematiker und der Regelungstechniker nicht. Aber sie können entsprechende Zahlen für eine Diskussion darüber liefern und eine Aussage darüber treff en, wie hoch der Preis für Zeit, Kraftstoff und Emissionen sein wird, den wir zahlen werden, wenn der Straßenverkehr weiterhin nicht optimal läuft.

Der Zukunft des innerstädtischen Straßenverkehrs und somit auch ihrer neuen Technologie sieht Prof. Sager optimistisch entgegen: „Ich kann mir vorstellen, dass es in zehn bis zwanzig Jahren unterschiedliche Verkehrszonen gibt. Solche, in denen individueller, nicht geregelter Verkehr weiter möglich sein wird – zumindest in Gesellschaften, in denen Mobilität als Teil der persönlichen Freiheit verstanden wird. Und Zonen, in denen nur mit entsprechender technischer Ausrüstung gefahren werden kann – in diesen Zonen wird es dann kaum noch Staus, weniger Emissionen und Unfälle geben.“ In dem zweiten Szenario könnte die intelligente Ampel von morgen aus der Universität Magdeburg eine entscheidende Rolle spielen.

Wussten Sie, dass ...

• es in Hamburg die meisten Staus gibt? Laut dem aktuellen TomTom Traffic Index 2020 dauert eine Autofahrt in der Hansestadt durch die vielen Autos durchschnittlich 33 Prozent länger als bei freier Fahrt. Auf Platz 2 warten die Berliner im Stau. Aber auch in Wiesbaden und München brauchen Autofahrer starke Nerven und bis zu 32 Prozent mehr Zeit, um ans Ziel zu kommen. 
  
  
• Deutschland führend bei den Patentanmeldungen zum Thema autonomes Fahren ist? Statistiken des Deutschen Patent- und Markenamtes zufolge stammen 52 Prozent der weltweit eingereichten Patente von deutschen Herstellern; die ersten drei Plätze werden sogar nur von deutschen Unternehmen belegt. Die meisten Anmeldungen stammen von der Robert Bosch GmbH, gefolgt von Ford, BMW und Daimler.
  
  
• das erste autonome Auto bereits in den 1980er-Jahren über die Autobahn fuhr? Wie in der Broschüre „Erfinderaktivitäten 2018/2019“ des Deutschen Patent- und Markenamtes zu lesen ist, absolvierte das von dem Robotiker Ernst Dickmanns entwickelte Versuchsfahrzeug „VaMP" bereits 1986 die ersten Teststrecken und legte bereits 1994 selbstständig längere Strecken mit Geschwindigkeiten von bis zu 130 km/h zurück.