Die Zukunft der Ampel

Django Adam
Technische Universität Dresden, Professur für Verkehrsprozessautomatisierung, Projekt "5G-Verkehrsvernetzung" der Stadt Jena - Teilprojekt "Kooperative Lichtsignalanlage"

Urbaner Straßenverkehr ist komplex und hochdynamisch. Ampeln sind dabei immer noch das wichtigste Werkzeug moderner Verkehrsmanagementsysteme zum Erreichen möglichst optimaler Verkehrsabläufe. Müssen zu viele Zielkonflikte abgewogen werden, stoßen etablierte Steuerungsverfahren allerdings an ihre Grenzen. Gerade die zunehmend stärkere Berücksichtigung des Fuß- und Radverkehrs als auch die Verfügbarkeit von immer mehr Eingangsdaten macht die Entscheidung, wer als nächstes Grün bekommt, immer komplexer.

Reinforcement Learning (RL) rückt daher auch für die Optimierung von Ampelsteuerungen immer mehr in den Fokus der Forschung. Allerdings gibt es noch viele Fragen zu beantworten: Kann durch RL zum Beispiel Stau besser verhindert werden. Kommen Straßenbahnen durch RL eigentlich pünktlicher? Werden Fuß- und Radverkehr endlich besser berücksichtigt? Wie entscheidet das RL überhaupt, was optimal ist?

Im Projekt Jena5G wird versucht, Antworten auf diese Fragen zu finden. Der Vortrag bietet Einblicke in erste Simulationsergebnisse und die konkrete technische Implementierung eines Reinforcement Learnings in der Ampel vorm Bahnhof Jena Paradies.