KIVI – Künstliche Intelligenz im Verkehrssystem Ingolstadts

Im Rahmen des vom BMVI geförderten Projekts werden die Potentiale der Künstlichen Intelligenz zur multimodalen Verkehrssteuerung im urbanen Verkehr aufgezeigt und demonstriert. Dazu werden mittels KI-Verfahren neue Steuerungen entwickelt, angewendet und im bestehenden Verkehrssystem der Stadt Ingolstadt im Realbetrieb netzweit und lokal getestet.

KIVI-Forschungsprojekt startet
29/10/2020

KIVI-Forschungsprojekt startet

Bundesverkehrsminister Andreas Scheuer überreichte die Förderurkunde für das KIVI-Forschungsprojekt stellvertretend für das Ingolstädter Konsortium an Prof. Klaus Bogenberger (TU) und den Ingolstädter Bundestagsabgeordneten Dr. Reinhard Brandl.

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Projektpartner

KIVI wird von einem Konsortium, bestehend aus Partnern der Wirtschaft (Industrie und KMU), der bayerischen Wissenschaftslandschaft sowie der Stadt Ingolstadt als kommunaler Partner vorangetrieben.

Im Speziellen:

  • Wirtschaft: CARIAD, GEVAS software GmbH, TTS Europe GmbH
  • Wissenschaft: Fraunhofer-Institut für Verkehrs- und Infrastruktursysteme IVI, AININ gGmbH, Technische Hochschule Ingolstadt, Technische Universität München
  • Kommune: Stadt Ingolstadt, Ingolstädter Verkehrsgesellschaft mbH und IFG Ingolstadt AöR

Die IFG unterstützt das Projekt insbesondere bei der Organisation von Workshops mit anderen Städten und Kommunen und übernimmt die Koordination mit weiteren Projekten mit städtischen Beteiligungen.

Überblick über das KIVI-Gesamtkonzept

Allgemeine Infos

Die multimodale Optimierung der Verkehrssteuerung und der Verkehrssicherheit in Ingolstadt erfolgt durch KI-basierte Verfahren mittels hochgenauer Datenerfassung durch stationäre und mobile Sensorik.

Steuerungen sollen durch die Verwendung unterschiedlichster und teils neuartiger Datenquellen, wie z. B. von Fahrzeugflotten, ÖPNV-Fahrzeugen, Fahrradfahrern und lokal erfassten Sensordaten von Fußgängern und sonstigen Verkehrsteilnehmern in situ und mit minimaler Latenz oder auch netzbezogen strategisch auf die aktuelle Verkehrslage reagieren. Damit sollen zum einen die Verkehrssicherheit erhöht werden und zum anderen der Verkehrsfluss und die Leistungsfähigkeit der Infrastruktur durch eine gegenseitige Beeinflussung von Fahrzeugen und Signalanlagen optimiert werden. Dies trägt zur Reduzierung der verkehrsbedingten Emissionen bei.

Das Projekt unterteilt sich damit in eine globale Betrachtung des Verkehrsablaufs im Netz und eine lokale Betrachtung eines ausgewählten und begrenzten High Definition Testfeldes (HDT), das zusätzlich mit stationärer Sensorik ausgestattet wird, um alle Verkehrsteilnehmer hochgenau an multimodalen Knotenpunkten zu erfassen. Je nach Anwendungsfall werden die KI-Verfahren online (zur laufenden Analyse und Optimierung) oder offline (zur Analyse wiederkehrender Situationen in den über einen längeren Zeitraum gesammelten Daten oder zur Evaluation der Wirksamkeit von Veränderungen in der Verkehrssteuerung) implementiert.

Geplantes High Definition Testfeld

Das High-Definition-Testfeld (HDT)

Ein Kernziel dieses Vorhabens ist es, die Anschlussfähigkeit der neu erhobenen Daten im HDT an bestehende Datensätze zu gewährleisten und die Integration in die entsprechenden Datenbanken zu ermöglichen, indem neue und alte Datenquellen fusioniert und in bestehende Steuerungsverfahren integriert werden. Das geplante HDT zeigt drei Knotenpunkte in Ingolstadt sowie das erweiterte Testfeld entlang der Goethestraße. Die Wahl dieses Testfeldes erfolgte anhand mehrerer Kriterien. Die stark belasteten Knotenpunkte bieten ein großes Potential zur multimodalen Optimierung der Verkehrssteuerung und weisen durch die eingeschränkte Übersichtlichkeit bei vielen Verkehrsteilnehmern ein reduziertes subjektives Sicherheitsgefühl auf.

Ansprechpartner

Dr. Carsten Doerenkamp

Innovationsmanagement
0841 / 305 3023
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