KI an der Kreuzung

Wie KI hilft Wartezeiten, riskante Überquerungen bei Rot und unnötige Autostopps signifikant zu reduzieren: Die smarte Wiener Ampel erkennt von Weitem, ob Fußgänger über die Straße möchten und gibt ihnen grünes Licht.

An der U-Bahn-Station Rossauer Lände in Wien: eine vierspurige Straße mit zeitweise dichtem Verkehr. Menschen strömen aus der Station oder eilen zur U-Bahn. Sobald die ersten am Straßenrand auftauchen, schaltet die Fußgängerampel auf Grün. Die Passantinnen und Passanten müssen nicht warten und nicht einmal mehr einen Knopf drücken. Den gibt es auch gar nicht mehr. Die schlaue Ampel gibt ihnen grünes Licht, weil sie ihren Querungswunsch von weitem erkennt.

Die Stadt Wien hat sich zum Ziel gesetzt, ihre rund 200 Fußgängerampeln nach und nach „intelligent“ zu machen. Die an der Rossauer Lände gehört zu den ersten intelligenten Exemplaren in der österreichischen Hauptstadt. Das allererste System wurde 2019 verbaut, nachdem es zwei Jahre lang an einer stark frequentierten Kreuzung getestet wurde.

Damit will Wien ein Problem lösen, das es überall auf der Welt gibt. Die „Bettelampeln“, wie man Fußgängerampeln mit einem Druckknopf manchmal (abschätzig) bezeichnet, strapazieren die Geduld der Zufußgehenden. Der motorisierte Verkehr hat in der Regel Vorrang: Zwischen dem Tastendruck und dem grünen Signal kann es eine Minute und länger dauern. Viele verlieren die Geduld und laufen bei Rot über die Straße. Manche gehen aber auch einfach auf derselben Straßenseite weiter: Die Ampel schaltet trotzdem irgendwann um. Dann halten die Fahrzeuge umsonst an und pusten Abgase in die Luft. 

KI Ampel
Die schlaue Ampel an der Rossauer Lände in Wien. (c) Indra Jäger

Die umgerüsteten Lichtsignalanlagen haben anstelle der Drucktaste mehrere Spezialkameras. Sie erkennen einen oder mehrere Menschen, die sich der Kreuzung nähern und analysieren ihre Bewegungsrichtung. Ein lernender Algorithmus, der anhand globaler Bewegungsmodelle trainiert wurde, errechnet den weiteren Weg und meldet dem Ampel-Controller nur diejenigen, die die Straße überqueren möchten. Die Ampel schaltet das Grünlicht vorausschauend ein und zwar etliche Sekunden früher als die klassische per Druckknopf. Wenn mehrere Personen mit unterschiedlicher Geschwindigkeit im Anmarsch sind, wartet die KI-Ampel auf die Nachzügler und verlängert die Grünphase für größere Gruppen automatisch.

Am grundsätzlichen Ablauf an der Kreuzung ändere sich nichts, erläutert Mobilitätsexperte Karl Rehrl, der den Forschungsbereich Mobility & Transport Analytics an der Forschungseinrichtung „Salzburg Research“ leitet:

Es geht darum, Grünzeiten optimaler zu verteilen.

Karl Rehrl, Mobilitätsexperte, Salzburg Research

An der Ampel kollidieren die Interessen unterschiedlicher Gruppen von Verkehrsteilnehmenden, die alle schneller vorankommen wollen. „Hier muss die Stadt entscheiden: Will ich den ÖPNV, Radfahrende oder Zufussgehende fördern und die Grünzeiten entsprechend programmieren.“ Mit der smarten Wiener Ampel will man möglichst viele dieser Gruppen zufriedenstellen. Zufußgehende und kreuzende Radfahrende müssen weniger warten. Aber auch Autofahrern werden nervige unnötige Stopps erspart.

Ampeln an Schulen haben Priorität

Derzeit sind laut städtischer Webseite „Smart City Wien“ dreizehn solcher Anlagen in Betrieb, hauptsächlich an Schulen, Metrostationen und ähnlichen neuralgischen Punkten. Die Standorte werden in Absprache mit den Bezirken festgelegt. Sinn macht die mitdenkende Bedarfsampel dort, wo größere Menschenmengen in unregelmäßigen Abständen auftauchen und gleichzeitig starker Verkehr herrscht. Jüngere Schulkinder sind eine besonders gefährdete Gruppe: Sie albern, laufen ihren Freunden nach und achten womöglich nicht auf das Lichtsignal. Und wiederum viele Kinder drücken den Ampelknopf beim Vorbeigehen nur so zum Spaß.

Die Farbbild-Kameras sind bis zu sieben Metern hoch über dem Boden installiert und können einen Menschen schon auf acht Meter Entfernung erkennen. Damit das auch in der Dunkelheit zuverlässig funktioniert, haben sie für die Nacht einen zusätzlichen Wärme-Sensor. Entwickelt wurde die vorausschauende „Nostradamus-Ampel“, wie sie das Magazin „Motus“ getauft hat, von der TU Graz in Zusammenarbeit mit der Wiener Magistratsabteilung 33 (“Wien leuchtet”).

Wo sind die 13 smarten Ampeln Wiens zu finden?

Ließen jedoch die Vorhersagen des berühmten Sehers Nostradamus viel Interpretationsraum zu, kann sich eine Lichtsignalanlage im Gegensatz dazu keine Ungenauigkeit leisten. Schließlich hängen Menschenleben davon ab. „Sie erkennt jede Person, im Schnitt fünf Sekunden, bevor sie an der Ampel steht“, versichert Horst Possegger von der TU Graz, der die KI-Ampel maßgeblich mitentwickelt hat.

Und wir erkennen ca. zehnmal mehr Personen als früher, weil früher in einer Gruppe nicht jeder die Taste gedrückt hat.

Horst Possegger, TU Graz

Sportliche Lösung

Diese Objekterkennungstechnologie kommt ursprünglich aus dem Sport. Horst Possegger forschte am Institut für Maschinelles Sehen und Darstellen der TU Graz über das Tracking von Personen in Videoaufnahmen und analysierte die Bewegungsabläufe von Handballern.

2014 gab es den ersten Kontakt der MA 33 zur Hochschule, aus dem sich ein Pilotprojekt mit dem Ziel entwickelte, die Fußgängerampeln benutzerfreundlicher zu gestalten. „Wien ist sehr innovationsfreudig“, sagt der IT-Experte. Die Stadt will dabei aber auch im Sinne des „digitalen Humanismus“ den Menschen zum Mittelpunkt aller Digitalisierung machen.

Die größte Herausforderung war, ein robustes, dazu kompaktes System zu schaffen, das Tag und Nacht das ganze Jahr über bei unterschiedlichen Wetter- und Lichtverhältnissen funktioniert. „Die Hardware muss groß genug für einen leistungsstarken lokalen Rechner sein, aber klein genug, um Platz im Schaltkasten der Ampel zu haben, wo es keine gute Kühlung gibt. Sie muss mit Spannungsspitzen und -abfällen fertig werden“, schildert der Wissenschaftler. Deshalb haben die Entwickler sich für Industrie-PC-Prozessoren (CPU) entschieden statt für sensiblere High-End-GPUs (Grafikprozessoren) für die hochauflösende Bilderkennung. 

Es sind keine Überwachungskameras

Die KI, die aus den bewegten Bildern einen Querungswunsch abliest und Grün auslöst, sitzt in der Ampel selbst und nicht auf einem zentralen Server. Die Bilder bleiben „in der Box“, gehen nicht online und werden nie gespeichert. 

Manche gruseln sich trotzdem beim Anblick der Kameras hoch über ihren Köpfen: „Ich werde auf Schritt und Tritt beobachtet!“. Das liegt sicherlich daran, dass woanders auf der Welt intelligente Ampeln durchaus auch zur persönlichen Überwachung verwendet werden. 

In China beispielsweise werden die Gesichtszüge von Personen, die bei Rot die Straße überqueren, mit staatlichen Datenbanken abgeglichen. Das kostet sie unter anderem Punkte im Social Scoring-System. Auch Demonstrierende können durch die optische Detektion identifiziert werden. Eine Person anhand des Wiener Systems zu identifizieren ist unmöglich, betont Possegger:

Wir erkennen nur einen Punkt an einer bestimmten Position. Nach Millisekunden hat sich der Punkt weiterbewegt: Die Zuordnung ist rein geometrisch.

Horst Possegger, TU Graz

Aus Sicht des Datenschutzes seien derartige Insellösungen unproblematisch, bestätigt Peter Biegelbauer vom Center for Innovation Systems & Policy des AIT (Austrian Institute of Technology) in Wien. In der EU setzt bereits die Datenschutzverordnung (DSGVO) der Datenspeicherung enge Grenzen. Der Politikexperte verweist auch auf den  europäischen AI Act, der Mitte März vom EU-Parlament beschlossen wurde. „Der EU AI Act (aka KI-Verordnung) wird aller Voraussicht nach in diesem Zusammenhang beispielsweise Gesichtserkennungssoftware verbieten, die ungezielt (also beispielsweise auf einer Straßenkreuzung) eingesetzt wird“, erwartet Biegelbauer.

Wieviele Leute wann wo überqueren: Ein Datenschatz für die Verkehrsplanung

Eine ganz andere Art von Daten sind anonymisierte Verkehrsstatistiken. Possegger kommt ins Schwärmen, was man alles aus ihnen herauslesen kann. In der Testphase des Forschungsprototyps erlebte das Entwicklerteam mehrere Aha-Momente.

Zunächst, erzählt er, sah es so aus, dass das System zu viele falsch-positive Meldungen produziert. Es erkannte jedoch lediglich viel mehr Personen am Straßenrand als früher. 

Es stellte sich heraus: Nur jeder zehnte Passant drückt den Knopf. Tatsächlich stehen viel mehr da. Ich hätte nicht erwartet, dass die Kreuzung so stark frequentiert ist.

Horst Possegger, TU Graz

Einen Systemfehler vermuteten die Forschenden auch, als um 22 Uhr die Fußgängerzahl plötzlich nach oben schnellte. Auf der Suche nach der Ursache entdeckten sie…ein Kino! Nach dem Film ging das Publikum nach Hause und drängte sich an der Ampel. Ähnliche Ausschläge nach oben gab es auch werktags zur Mittagszeit. „Wir stellten fest, dass es in der Gegend Supermärkte gibt und die Leute aus den umliegenden Büros sich bei ihnen ihre Mittagsjause kaufen.“

Die Trajektorien der Passantinnen und Passanten werden als Linien visualisiert: sozusagen die ausgetretenen, sonst unsichtbaren Pfade der Stadtbevölkerung. Kaum hatte sich ein bestimmter Bewegungsverlauf herauskristallisiert, sahen die Forschenden einen unerwarteten Schwenk: „Wir fragten bei der Stadt nach: Da wurde eine Baustelle errichtet, hieß es“. Diese zeitlichen Statistiken seien ein Datenschatz für die Verkehrsplanung, die dadurch endlich auf den Echtzeit-Ist-Zustand bauen könnte. 

Barrierefreie Ampel

2020 gewann das innovative Ampelsteuerungssystem den Forschungspreis für Unfallprävention des Kuratoriums für Verkehrssicherheit (KFV). Die Stadt Wien hat allerdings keine Evaluation gemacht, ob an den smarten Ampeln nun die Unfallzahlen sinken oder der Verkehr besser fließt. Sie will aber auf jeden Fall weiter machen. „Die bisherigen Erfahrungen mit dem System sind sehr gut“, versichert Natascha Vukovic von „Wien leuchtet“. Der Aufwand für die Installation und Wartung sei gering. 

Possegger erklärt, dass die Stadt auf Basis der positiven Erfahrungen ein Folgeprojekt plant. Da die Bildverarbeitungstechnik in den letzten fünf Jahren einen großen Sprung gemacht hat, wird die TU Graz im Frühjahr 2024 ein Update der Hard- und Software durchführen. Dabei einige bestehende smarte Ampeln auf den neuesten Stand bringen oder aber weitere Drucktaster ersetzen. 

Das Update wird mehr Rechenleistung für weniger Geld bringen, verspricht Possegger. Das ermögliche, zusätzliche Blickfelder zuzuschalten und mit einer höheren Auflösung noch früher zu erkennen, ob Personen sich nähern und ob sie gehbehindert sind. „Unser größtes Problem sind die Mobilitätshilfen“, erzählt er, etwa einen Gehstock auszumachen oder einen elektrischen von einem mechanischen Rollstuhl zu unterscheiden. Ziel sei, mobilitätseingeschränkten Verkehrsteilnehmenden mehr Zeit fürs Überqueren einzuräumen.

KI Ampel mit Potenzial

Die Technologie habe Potenzial, „aber bisher ist nur Wien an uns herangetreten. Viele Städte haben nicht den Bedarf oder das Budget, in Forschung zu investieren“, vermutet er. Die Lösung, die ein spezialisierter Produzent von Verkehrstechnik, die Günther Pichler Verkehrsbetriebe GmbH, zur Marktreife weiterentwickelte und nun vertreibt, könnten sie jedoch kaufen. Die GPV GmbH hat die Anfrage, ob andere Kommunen Interesse haben, nicht beantwortet.

Der Anpassungsaufwand für den konkreten Standort ist relativ gering: Der Vorteil dieses Systems ist das kontinuierliche Mitlernen, welche Bewegungspfade eine Querungsabsicht anzeigen.

Horst Posegger, TU Graz

Wien ist allerdings längst nicht die einzige Stadt, die ihren Ampeln Intelligenz verleiht, weiß Karl Rehrl. Doch bisher geht es vor allem um den motorisierten Verkehr: Das Verkehrsaufkommen wird mittels Magnetschleifen, Kameras und Radar gemessen. „Im Fussgängerbereich gab es das bisher weniger.“ Die Probleme der herkömmlichen Bedarfsampeln seien bekannt. Die adaptive Ampelsteuerung will damit fertig werden, „muss aber dafür sehr gut über die Nachfrage Bescheid wissen“. Dies gelinge mit verschiedenen Technologien der optischen Detektion, die aus technischer Sicht alle ihre jeweiligen Vor- und Nachteile hätten, erklärt der Ingenieur.


Visualisierung der dominierenden Laufrichtungen. Die durchgezogene Linie zeigt die mittlere Trajektorie des Clusters, die gestrichelten Linie die Abweichungen nach oben und unten. *

Welche Ampel Technologie: Pro und Contra verschiedener Möglichkeiten

Videokameras schwächelten nachts und bei Regen, Wärmebildkameras funktionierten bei Dunkelheit super, aber nicht sehr zuverlässig bei Hitze. Das Neueste seien LiDAR-Sensoren (Light Detection and Ranging): Sie senden Laserstrahlen zur Abstandsmessung und detektieren das rückgestreute Licht. Bei Schnee hätten sie allerdings auch ein Problem und seien momentan noch sehr teuer. Salzburg setzt sie an einer Testkreuzung ein, um die Trajektorien von Personen und Fahrzeugen vollständig zu erfassen. Rehrl: „Das Ziel ist zu erfahren, ob sie am Zebrastreifen oder woanders queren und wie lange sie dafür brauchen“. 

In Österreich wie auch in Deutschland arbeiten mehrere Hochschulen, Forschungseinrichtungen sowie Unternehmen wie die Siemens-Ausgründung Yunex Traffic an der optischen Detektion von Verkehrsteilnehmenden. Testfelder gibt es in Groß- und Kleinstädten wie Salzburg, Linz oder in Deutschland in Berlin, Hamburg, Braunschweig, Augsburg, Halle, Lemgo und Nohra. Bei der Auswahl der Sensoren spielen die örtlichen Gegebenheiten, der Verkabelungsaufwand, der Erfassungsbereich, die Installationskosten und der Datenschutz eine Rolle.


Typische Situation an der Ampel, die mehrere Bilder pro Sekunde schießt.*

Kameras setzten sich aktuell durch, weil sie relativ kostengünstig und zuverlässig seien, stellt Rehrl fest. Auch er hält die Lösung aus Datenschutzsicht für unbedenklich.

Bei diesen Kameras geht es nur darum, wie viele Personen an der Ampel warten: Die Systeme sind so gestaltet, dass die Datenverarbeitung vor Ort passiert.

Karl Rehrl, Mobilitätsexperte

Es mache keinen Sinn, die ziemlich großen Videodateien in die Ferne zu übertragen,  zumal die Ampel lokal gesteuert werde. Und in Europa seien der Videoüberwachung im öffentlichen Raum sowieso enge Grenzen gesetzt.

Das Fraunhofer Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung (IOSB) verlässt sich lieber auf die LiDARs, die in Lemgo, einem mittelgroßen Industrie- und Hochschulstandort, im Testeinsatz sind. Dabei spielt auch der Datenschutz eine Rolle: Die Lasersensoren erzeugen keine Bilder von den Objekten, sondern 3D-Punktwolken. Von der KI-Ampel erhoffen sich das IOSB und seine industriellen und kommunalen Partner, die Wartezeit bei hohem Personenaufkommen um 30 Prozent und die Anzahl der riskanten Überquerungen bei Rot um ein Viertel zu senken.

Einsatz zuerst beim Premium-Modell

Man hat nun also eine funktionierende Technologie, die verkehrstechnisch auch Sinn macht – warum trifft man sie nicht überall? „Sie auf alle Ampeln auszurollen, ist ein Kostenfaktor, zudem muss man diese auch instandhalten“, sagt Rehrl. Ihr Einsatz muss durch eine verkehrstechnische Notwendigkeit begründet sein. „Meist wird dort nachgerüstet, wo ein Problem feststeht“. Als erste seien Staubereiche und Standorte dran, an denen sich Unfälle oder Anwohnerbeschwerden über zu lange Rotphasen häuften. 

Großstädte haben mehr von diesen neuralgischen Punkten.

Karl Rehrl, Mobilitätsexperte

Auch für die Industrie sei es attraktiver, einige Hundert Ampeln in einer Metropole auszurüsten, als für dieselbe Menge Anlagen mit hundert Kommunen zu verhandeln. „Wie bei den Autos wird eine neue Technologie immer zuerst beim Premium-Modell eingeführt und kommt irgendwann bei den kleineren an“, erklärt der Experte.

Zudem seien die Städte kostenmäßig sehr unter Druck. Solange die KI-Ampel optional bleibe, werden sie sich gut überlegen müssen, ob sie das machen. Schließlich sei die Priorität für Busse auch nicht an jeder Kreuzung umgesetzt, obwohl die Technologie dafür ausgereift sei. Künftig werden die noch genaueren LiDARs stärker zum Einsatz kommen, meint der Forscher aus Salzburg. Denkbar sei natürlich, unterschiedliche Sensoren zu kombinieren, wie es die Wiener ja auch teilweise tun. 

Als Wien in das Projekt eingestiegen ist, gab es keine große Auswahl an Embedded Hardware, erinnert Horst Possegger von der TU Graz an einen gewissen Nachteil, Vorreiter zu sein. LiDAR-Sensoren lieferten viel größere Datenmengen, die zu verarbeiten wären. „Vom Kostenpunkt her nicht vertretbar. Kameras kosten den Bruchteil und liefern dennoch die wichtigen Informationen für die Ampelsteuerung.“

Doch die Technik entwickelt sich weiter und auch die Kosten sinken. Nachfolgende Städte könnten gleich auf einer höheren technologischen Stufe einsteigen. Ideal wäre es, eines Tages mit einem Laser-Sensor in der Mitte der Kreuzung direkt alle Mobilitätsteilnehmenden und ihre Aktivitäten zu erfassen: Autos, Räder, E-Scooter wie auch Fussgänger und Fussgängerinnen. „Das wäre eine Zukunftsvision, die einfach für einen besseren Verkehrsfluss sorgen würde.“

Linktipps


Titelbild: (c) Fiona Walatscher

* Aus: An Intent-Based Automated Traffic Light for Pedestrians
Christian Ertler Horst Possegger Michael Opitz Horst Bischof
Institute of Computer Graphics and Vision, Graz University of Technology, Austria


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Dieser Artikel wurde mit freundlicher Unterstützung von der Stadt Wien – Kulturabteilung ermöglicht.


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