Sådan optimerer AI i trafiklys trafikken og beskytter miljøet
Vi bruger omtrent to uger (!) af vores liv på at vente for rødt lys. Men det kan snart være fortid. AI i trafiklys skal hjælpe med at optimere trafiklysskift og trafikstrømme.
Du kender sikkert situationen: Du kører hjem gennem menneske- og biltomme gader om natten og holder for rødt lys i et lige så tomt lyskryds. Det føles som en evighed, men som minimum den normale trafiklysskiftetid. Mange af os har nok overvejet, om der ikke findes en bedre måde at håndtere det på?
I dag kører mange trafiklys stadig med et klassisk program, det standardmæssige skift af trafiklys. Nogle trafiklys er udstyret med en induktionssløjfe (eller et kamera), og det tilhørende trafiklys er så kun integreret i trafiklysskiftet, når det er nødvendigt. Men denne programmering er langt fra et intelligent trafiklysskift.
Nogle trafiklys kan allerede i dag omprogrammeres ved hjælp af styresystemer, men kunstig intelligens (AI) kan bruge logiske beregninger til at se ind i fremtiden og gøre bilture mere afslappede i fremtiden. Og: reducere ventetiderne!
AI i trafiklys: Trafikanalyse og -tilpasning
Nøglen til at optimere trafikflowet ligger i at analysere og justere trafiklysstyringen. Det er nemt at forklare, hvordan det fungerer:
AI i trafiklys bruger sensorer, kameraer eller andre detekteringsenheder til at indsamle informationer om den aktuelle trafiksituation. Disse data kan omfatte antallet og typen af køretøjer, hastighed, kørselsretning og trafiktæthed. De indsamlede trafikdata sendes til en central behandlingsenhed, hvor AI-algoritmer analyserer dataene for at identificere trafikmønstre, men også trafiktendenser. Baseret på disse data justeres trafiklysfaserne. Det kan være at forlænge eller forkorte de grønne faser for bestemte kørselsretninger eller at gøre lyskrydsfaserne mere koordinerede.
AI i trafiklys kan yde et afgørende bidrag til fremtidens mobilitetsomstilling.
Målet er klart: Trafikflowet skal optimeres - og det kan også beregnes i realtid i fremtiden. Det betyder, at ingen står foran et rødt lys, når der ikke er nogen, der kører på de andre veje.
Den kunstige intelligens i trafiklys kan også kommunikere med køretøjer og andre trafikanter (f.eks. via såkaldt Car-2-X-kommunikation) for at udveksle oplysninger om den aktuelle trafiksituation. Disse data kan bruges til at optimere trafikflowet yderligere og til at give køretøjerne informationer om kommende lyskrydsfaser eller trafikpropper. Det vil også gøre ruteplanlægningen nemmere i fremtiden.
Netværk af køretøjer og trafiklys
Car-2-X-kommunikation, også kaldet Vehicle-to-Everything (V2X)-kommunikation, er et trådløst kommunikationssystem, der forbinder køretøjer, trafikinfrastruktur og andre trafikanter. Car-2-X-kommunikation kan også være en vigtig komponent i AI i trafiklys, hvis de er inkluderet i netværket. Det betyder eksempelvis, at den røde fases varighed kan vises i kompatible køretøjer. Der blev gennemført et testforsøg i Berlin for mange år siden.
Hurtigere trafik med AI i trafiklys
Ved at bruge kunstig intelligens i trafiklys og integrere relevante køretøjer i netværk kan man undgå trafikpropper og forbedre trafikflowet. Den intelligente styring af trafiklysfaserne hjælper med at reducere unødvendige ventetider i krydsene. Det gør det muligt for køretøjerne at navigere hurtigere og mere effektivt gennem trafikken, hvilket igen sparer tid og brændstof og dermed ikke kun skåner miljøet, men også pengepungen - en klassisk win-win-situation.
Reduceret miljøpåvirkning takket være AI i trafiklysene
En af de største fordele ved AI i trafiklys er reduktionen af miljøpåvirkningen. Det optimerede trafikflow og kortere ventetider ved lyskryds reducerer brændstofforbruget. Det fører til lavere CO2-udledning og bidrager dermed til klimabeskyttelse.
AI i trafiklys er en lovende tilgang til at forbedre trafiksituationen i byerne og reducere miljøforureningen. I kombination med andre teknologier som selvkørende biler og intelligente trafikstyringssystemer kan fremtidens intelligente transportinfrastruktur yde et afgørende bidrag til mobilitetsomstillingen.
