Problemstellung

Die Simulation von Verkehrsflüssen auf Autobahnen – inklusive der Wirkung von Streckenbeeinflussungsanlagen – ist ein Schlüsselwerkzeug zur Optimierung der Verkehrssteuerung. Allerdings wird dieses Potenzial noch zu selten genutzt, da die Nachbildung der komplexen Steuerungsalgorithmen mit erheblichem Aufwand verbunden ist. Veraltete oder unvollständige Dokumentationen erschweren die genaue Rekonstruktion der Steuerung und machen zeitintensive Anpassungen notwendig. Dennoch ist die effiziente Abbildung der Algorithmen essenziell, um realistische und aussagekräftige Simulationen zu ermöglichen und so die Verkehrslenkung nachhaltig zu verbessern.

Projektziel

KISA zielt darauf ab, Steuerungsalgorithmen mithilfe maschinellen Lernens aus vorhandenen und leicht zugänglichen Verkehrs- und Schaltdaten zu rekonstruieren. Dadurch lassen sich fehlende Informationen zu lokalen Spezifikationen umgehen. Diese digitalen Zwillinge realer Streckenbeeinflussungsanlagen ermöglichen realitätsnahe Verkehrsflusssimulationen.

Durchführung

Verkehrs- und Schaltdaten von Streckenbeeinflussungsanlagen dienen als Grundlage, um neuronale Netze zu trainieren und die zugrunde liegenden Steuerungsalgorithmen zu replizieren. Ergänzend kommen klassische Optimierungsmethoden, etwa zur Parameterschätzung, zum Einsatz. Daten aus Verkehrsflusssimulationen unterstützen die systematische Entwicklung der KI-Modelle.