Künstliche Intelligenz im öffentlichen Nahverkehr

20. Mai 2021

Künstliche Intelligenz im öffentlichen Nahverkehr

Künstliche Intelligenz ist sowohl in der IT-Branche als auch im öffentlichen Nahverkehr zu einem wichtigen Thema geworden. Doch wie weit reichen die Möglichkeiten dieser Technologie derzeit?

Wo wird sie eingesetzt? Ist künstliche Intelligenz bereits so weit fortgeschritten, dass sie den Betreibern echte Chancen bietet und die Fahrt für die Fahrgäste angenehmer macht? Wir müssen uns fragen, ob die Einführung einer KI-Lösung echte Vorteile für den öffentlichen Nahverkehr mit sich bringt. Ist künstliche Intelligenz die Technologie der Zukunft?

In den letzten Jahren gab es bedeutende Entwicklungen auf dem Gebiet der Sensortechnik. Heutzutage verfügen Sensoren über effiziente und zuverlässige Prozessoren, die klein genug sind, um komplexe Rechenprozesse wie maschinelles Lernen auf engstem Raum durchzuführen. Moderne KI-Sensoren erfassen eine weitaus größere Vielfalt an Daten aus dem Umgebungsbild als herkömmliche Sensoren. Sie kombinieren und verarbeiten diese Daten direkt zu Informationen, die in Echtzeit genutzt werden können – unter Einhaltung der Datenschutzrichtlinien.

Wie bei jeder neuen Technologie müssen die Betreiber öffentlicher Verkehrsmittel eine höhere Effizienz bei gleichzeitig verbessertem Fahrgastkomfort und mehr Sicherheit erzielen. Andernfalls wäre dies nicht akzeptabel. Dies gilt auch für die nächste Generation der künstlichen Intelligenz. Und es stellt sich die Frage: Bietet KI im öffentlichen Nahverkehr einen ausreichenden Mehrwert, um ihren Einsatz zu rechtfertigen? Die kurze Antwort lautet: Ja. Denn diese lernfähigen Systeme wurden genau zu diesem Zweck entwickelt.

Die Vorteile lernfähiger Sensoren

Der Kundenservice ist eine der größten Herausforderungen im öffentlichen Nahverkehr. Seit vielen Jahren steht das Thema Fahrkomfort in Fahrgastbefragungen an erster Stelle – d. h. möglichst wenig Gedränge im Fahrzeug. Verkehrsbetriebe stehen ständig vor der Aufgabe, ein Gleichgewicht zwischen optimaler Auslastung und bestmöglichem Fahrgastkomfort zu finden. Darüber hinaus ist es während einer Pandemie unerlässlich, die Fahrgastströme zu steuern und die Einhaltung der Abstandsregeln zu fördern. Dies ist nur möglich, wenn ein Fahrgastleitsystem vorhanden ist. Es verhindert zudem Staus an den Türen. Zu diesem Zweck sind Informationen in Echtzeit erforderlich. Wo im Fahrzeug ist Platz für wie viele Fahrgäste? Um dies zu ermitteln, nutzt KI-Sensortechnologie visuelle Informationen aus verschiedenen Blickwinkeln. Lernfähige Algorithmen berechnen dann die Abstände zwischen den Fahrgästen. Wird ein Schwellenwert erreicht, werden die Fahrgäste automatisch informiert.

Ein weiteres heikles Thema sind die Haltezeiten. Ein effizientes Ein- und Aussteigen wird durch große Fahrgastzahlen behindert. Durchsagen an den Haltestellen, z. B. „Bitte steigen Sie an allen Türen ein“, sind nicht besonders kundenfreundlich. Wartende Fahrgäste möchten lieber schon vor der Ankunft der Fahrzeuge wissen, wo noch freie Plätze verfügbar sind. Zur Ermittlung solcher Kapazitätsindikatoren sind dynamische Informationen in Echtzeit erforderlich. Die neue Generation der künstlichen Intelligenz verfügt über diese Fähigkeit. Adaptive Sensoren erkennen, wo sich kurz vor einer Haltestelle ein Ansturm von Fahrgästen auf die Türen bildet. Die Sensoren berechnen, wie viele Sitzplätze frei sind, und leiten diese Informationen direkt dorthin weiter, wo sie benötigt werden: auf Anzeigen an Bus- und Straßenbahnhaltestellen, auf Bahnsteigen und an den Fahrzeugtüren. So können Fahrgäste im Voraus sehen, wo Sitzplätze frei sind, und haben genügend Zeit, sich zur entsprechenden Tür zu begeben.

Informationen zur Sitzplatzverfügbarkeit im Fahrzeug können den Reisenden in Echtzeit, d. h. über Apps, übermittelt werden. Mit Hilfe moderner KI sind neue Produkte wie Schnellreservierungen in Verbindung mit Buchungssystemen und verschiedenen Komfortklassen denkbar. Auch der Fernverkehr würde erheblich von optimierten Ein- und Ausstiegsabläufen profitieren – gesteuert durch Echtzeitinformationen aus dem Zug, die auf dem Bahnsteig und im Wagen angezeigt werden.

Die dynamische Muster- oder Objekterkennung im Fahrzeug liefert eine Vielzahl zusätzlicher nützlicher Informationen zur Verbesserung des Fahrgastkomforts. Die Sensoren lernen, auf der Gepäckablage zurückgelassene Gegenstände zu erkennen und zwischen freien und besetzten Sitzplätzen zu unterscheiden. Sie erkennen Graffiti und Vandalismus und können Schmutz von Abfall und Kleidungsstücken unterscheiden. Außerdem können sie Fahrgäste auf freie Plätze für Fahrräder, Kinderwagen oder Rollstühle hinweisen. Adaptive Sensoren erkennen sogar medizinische Notfälle oder drohende Gefahren. Möglicherweise liegt jemand bewusstlos auf dem Boden, oder ein Fahrgast verhält sich ungewöhnlich. Das System benachrichtigt den Fahrer und die Leitstelle, um medizinische Hilfe oder Sicherheitspersonal anzufordern.

KI dient nicht nur dazu, den Komfort für die Fahrgäste zu steigern. Sie erleichtert auch dem Fahrer die Arbeit, unterstützt das Personal bei Routinekontrollen und der Fahrgastzählung und hilft dem Reinigungspersonal am Endbahnhof, während sie gleichzeitig den Planern und Disponenten in der Leitstelle wichtige Echtzeitinformationen liefert.

Funktionsweise, Betriebssicherheit, Datenschutz

Intelligente Sensoren, die in den Fahrzeugen verbaut sind, bilden das Herzstück der KI-Systeme. Die KI-Sensoren nutzen bordeigene Kameras und haben Zugriff auf aktuelle Bilder der jeweiligen Situation. Die Bilder werden in verschiedene Ebenen unterteilt und analysiert. Einzelne Bilddaten wie Formen und Farben werden Schicht für Schicht herausgefiltert, Muster erkannt und Fahrgastbewegungen berechnet. Personenbezogene Daten werden nicht erfasst. Detaillierte Informationen wie Haarfarbe, Geschlecht, Alter, Kleidung oder Gewicht haben für die Optimierung des Betriebs kaum bis gar keinen Wert. Die Extraktion dieser Daten aus Bildern erfordert erhebliche Rechenleistung und Speicherplatz. Der Hauptzweck ist nicht die Erkennung von Personen, sondern vielmehr von Objekten. Fahrgäste sind im Wesentlichen Objekte, die kommen und gehen, sich hinsetzen oder sich bewegen.

Die Sensoren selbst sind geschlossene Einheiten, auf die von außen kein Zugriff möglich ist. Der KI-Prozessor, der sich im Fahrzeug befindet, verarbeitet die Bilder direkt. Es werden keine Fotos oder Bilder aus dem Fahrzeug übertragen, sondern lediglich verschlüsselte Metadaten, die auf Displays und anderen Endgeräten verwendet werden. Dadurch wird sichergestellt, dass die Nutzer der Informationen über aktuelle Betriebsdaten verfügen. Außerdem können automatische Lautsprecherdurchsagen ausgelöst werden, z. B. zum Tragen von Mund-Nasen-Schutz oder zur Einhaltung von Abstandsregeln – sofern die Sensoren einen aktuellen Bedarf dafür erkannt haben. Planungstools in der Leitstelle können mit den Daten der KI-Sensoren erweitert oder ergänzt werden. Kapazitätsbewertungen können durchgeführt, Reaktionszeiten bei Fahrzeugausfällen verkürzt und Datenbanken aktualisiert werden.

Eine weitere Anwendungsmöglichkeit für kameragestützte KI ist die visuelle Überwachung in Fahrtrichtung. Die Sensoren überwachen den Bereich vor dem Fahrzeug, um mögliche Gefahrenquellen zu erkennen. Diese Technologie kommt vor allem bei Zügen zum Einsatz, für die Tiere, tief hängende Äste oder Gegenstände auf den Gleisen eine ernsthafte Gefahr darstellen können. Die Warnungen werden umgehend an den nachfolgenden Zug weitergeleitet.

Bereiche der modernen KI

Künstliche Intelligenz wird bereits seit einiger Zeit in Fahrzeugen eingesetzt – beispielsweise in Form von APC-Sensoren (Automatic Passenger Counting), die über den Türen angebracht sind, um die Anzahl der ein- und aussteigenden Personen zu ermitteln. Sie lernen, zwischen einem Ball, einem Hund und einem Menschen mit Mütze zu unterscheiden. Diese KI kann lediglich zählen und liefert zweidimensionale Daten wie beispielsweise die Anzahl der Personen innerhalb eines bestimmten Zeitraums. Sie ist nicht in der Lage, die Dynamik im Fahrgastraum während einer Fahrt zu erfassen.

Die aktuelle Generation der KI geht bereits einen Schritt weiter. Sie kann die Bewegung von Objekten, wie beispielsweise Personen, im Verhältnis zu anderen Objekten, z. B. Sitzen, erkennen oder feststellen, ob ein Feuerlöscher fehlt. Diese künstliche Intelligenz denkt dreidimensional. Es wird erwartet, dass die nächste Generation der künstlichen Intelligenz in der Lage sein wird, Vorhersagen zu treffen, d. h. Ankündigungen auf der Grundlage der aktuellen Situation zu machen. Ein solches vierdimensionales Sensorsystem erkennt beispielsweise, dass ein bestimmter Bereich in einem vollbesetzten Bus gemieden wird. Dies kann an einer unangenehmen Verschüttung oder Verschmutzung liegen. Diese Information ist wichtig für den Fahrer und das Reinigungspersonal. Vorhersehbarkeit ist zudem ein entscheidender Faktor für die Planung – intelligente Sensoren liefern Informationen in Echtzeit.

Fazit

Im öffentlichen Nahverkehr ist künstliche Intelligenz nicht nur eine Technologie der Zukunft, sondern bereits heute Realität. Sie liefert Echtzeitinformationen und Lösungen, die den Betrieb für alle Beteiligten erleichtern und den Komfort sowie die Sicherheit der Fahrgäste erheblich verbessern. Heute steht KI im öffentlichen Nahverkehr nicht nur für künstliche Intelligenz, sondern auch für integrierten Kundenservice.

Zusammenfassung:

Künstliche Intelligenz im öffentlichen Nahverkehr bietet Betreibern zahlreiche Optimierungsmöglichkeiten und erhöht gleichzeitig den Komfort und die Sicherheit der Fahrgäste. Das Herzstück der im Fahrzeug installierten KI-Systeme bilden lernfähige Sensoren, die die erforderlichen (visuellen) Informationen liefern. Die in die Sensoren integrierten Prozessoren sind heute so klein, leistungsstark und zuverlässig, dass selbst komplexe Berechnungen auf engstem Raum möglich sind. Dank KI werden Kameras zu Sensoren.