09.07.2025

Künstliche Intelligenz im Verkehrsmanagement: Wie smarte Systeme unsere Mobilität revolutionieren

Der Straßenverkehr steht weltweit vor großen Herausforderungen: Staus, Emissionen, Verkehrsunfälle und eine ständig wachsende Zahl an Fahrzeugen. Klassische Verkehrsleitsysteme stoßen dabei an ihre Grenzen. Genau hier kommt Künstliche Intelligenz (KI) ins Spiel – mit dem Potenzial, den Verkehr smarter, sicherer und nachhaltiger zu gestalten.

Was bedeutet KI im Verkehrsmanagement?

KI im Verkehrsmanagement beschreibt den Einsatz intelligenter Algorithmen, um große Mengen an Verkehrsdaten in Echtzeit zu analysieren, zu prognostizieren und darauf basierend Entscheidungen zu treffen. Ziel ist es, Verkehrsflüsse effizienter zu steuern, kritische Situationen frühzeitig zu erkennen und die Infrastruktur besser zu nutzen.

Anwendungsbeispiele für KI im Verkehr

1. Intelligente Ampelsteuerung

Statt starr vorgegebener Phasen können KI-gesteuerte Ampeln flexibel auf das aktuelle Verkehrsaufkommen reagieren. Sensoren und Kameras liefern in Echtzeit Informationen zu Fahrzeugdichte, Fußgängerverkehr oder Notfallsituationen. Das Ergebnis: flüssigerer Verkehr, weniger Staus, geringerer CO₂-Ausstoß.

2. Verkehrsfluss-Prognosen

Mithilfe historischer Daten und Machine-Learning-Algorithmen kann KI Staus und Verkehrsspitzen vorhersagen – oft schon Stunden im Voraus. Verkehrsbehörden oder Navigationssysteme können diese Informationen nutzen, um Umleitungen vorzuschlagen oder Verkehrsströme aktiv umzulenken.

3. Autonome Fahrzeuge

Ein weiterer Meilenstein ist die Integration autonomer Fahrzeuge ins Verkehrsnetz. Selbstfahrende Autos sind auf KI angewiesen, um ihre Umgebung zu erfassen, Entscheidungen zu treffen und sicher zu navigieren. Im Zusammenspiel mit intelligenten Verkehrssystemen entsteht eine vernetzte Mobilität mit optimierten Fahrwegen und erhöhter Sicherheit.

4. Öffentlicher Verkehr & Shared Mobility

Auch Busse, Bahnen und Carsharing-Systeme profitieren von KI. Routen können bedarfsorientiert angepasst, Fahrpläne in Echtzeit optimiert und Nutzerströme analysiert werden. So entsteht ein flexibles, datengestütztes Mobilitätsangebot für Städte und Regionen.

Vorteile von KI im Verkehrsmanagement

• Effizienzsteigerung: Weniger Staus und Wartezeiten durch dynamische Steuerung.
• Umweltschutz: Reduzierter Kraftstoffverbrauch und geringere Emissionen.
• Sicherheit: Schnellere Reaktion auf Unfälle, Glätte oder gefährliche Situationen.
• Kostenersparnis: Optimierte Nutzung vorhandener Infrastruktur senkt Investitionskosten.
• Nutzerfreundlichkeit: Intelligente Systeme unterstützen Fahrer und Pendler durch personalisierte Empfehlungen und Echtzeitinformationen.

Herausforderungen

Trotz aller Vorteile sind auch Herausforderungen zu beachten:

• Datenschutz: Der Umgang mit Verkehrsdaten muss transparent und sicher erfolgen.
• Technische Abhängigkeit: Eine übermäßige Automatisierung kann Risiken bergen.
• Verkehrsgerechtigkeit: Intelligente Systeme müssen fair für alle Verkehrsteilnehmenden funktionieren – nicht nur für Autofahrer, sondern auch für Fußgänger, Radfahrer und Menschen mit Mobilitätseinschränkungen. Hierzu zählt auch, welche Verkehrsteilnehmenden die KI priorisiert.
• Datenverfügbarkeit: Durch die größtteilige Dezentralität der Daten (diese liegen in der Regel bei den Kommunen) zu bspw. Baustellen und Sperrungen werden Stauvorhersagen durch KI erschwert. 

Fazit & Praxisbeispiele

Künstliche Intelligenz im Verkehrsmanagement ist kein Zukunftstraum mehr – sie ist Realität. Mit dem richtigen Einsatz kann sie einen entscheidenden Beitrag leisten, Städte lebenswerter zu machen, die Umwelt zu entlasten und Mobilität neu zu denken. Die Herausforderung liegt darin, Technik verantwortungsvoll, transparent und inklusiv zu gestalten. Gerade der Punkt der Datenverfügbarkeit wird aktuell von verschiedensten Projekten angegangen. Hierzu zählen zum Beispiel Mobidrom in Nordrhein-Westfalen und Mobidata in Baden-Württemberg, die aktuell unter anderem an Datensätzen für Taxistandorte und Parkplätze arbeiten. Hilfreich können auch digitale Zwillinge sein, wie bspw. das Forschungsprojekt AIAMO zeigt. Innerhalb von diesem werden digitale Abbilder der Pilotregionen Leipzig und Landau erstellt, um eine optimierte Verkehrssteuerung zu ermöglichen. Gesammelte Daten werden momentan auch schon in der Mobilithek des Bundes gebündelt und zugänglich gemacht. Insgesamt wird mehr auf Interoperabilität statt Datensilos gesetzt.