KITT

Auftraggeber: VDI im Auftrag des Bundesministeriums für Forschung, Technologie und Raumfahrt (BMFTR) sowie der Österreichischen Forschungsförderungsgesellschaft (FFG)
KITT verbindet künstliche Intelligenz mit quantitativer Sicherheitsbewertung zur Erhöhung von Sicherheit und Verfügbarkeit in Tunneln. Kritische Verkehrssituationen werden automatisiert erkannt, um frühzeitig Maßnahmen einzuleiten.
KITT – Künstliche Intelligenz zur Verbesserung der Sicherheit von Tunneln und Tunnelleitzentralen
Aufgabenbeschreibung: KI-gestützte Sicherheits- und Risikoanalyse für Straßentunnel und Tunnelleitzentralen.
Das vorrangige Ziel des Verbundprojektes KITT lag in der Entwicklung eines Konzepts zur Erhöhung der Sicherheit und Verfügbarkeit von Tunneln und Tunnelleitzentralen durch eine Bewertung der Gesamtsicherheitslage in Echtzeit. Grundlage bildeten hierbei Messwerte bzw. Meldungen aus infrastruktur- und fahrzeugseitig (C2X) verbauten Sensorsystemen, die zur Identifikation von kritischen Ereignissen mit Verfahren der schwachen Künstlichen Intelligenz (KI) analysiert werden. Darauf aufbauend sollte mit Hilfe der Methodik der quantitativen Risikoanalyse eine Online-Bewertung der Sicherheitslage erfolgen, um einer Gefahreneskalation durch das automatische Einleiten von Maßnahmen über die Leittechnik oder dem manuellen Eingreifen durch Operatoren frühzeitig entgegenwirken zu können.
Hinsichtlich des BUNG-Teilvorhabens "Bewertung der Sicherheitslage unter Einbezug von C2I-Daten" standen zum einen die Identifikation und Erkennung von Gefahren auslösenden Ereignissen und zum anderen Prozesse zur Quantifizierung und Bewertung von Risiken im Vordergrund. Als maßgeblich identifizierte Ereignisse (Stau, stockender Verkehr, Panne, Unfall, Brand etc.) wurden systematisch aufbereitet und ihre Erkennung durch infrastruktur- und fahrzeugseitige Sensoren gegenübergestellt. Ziel hierbei war es, raum- und zeitbezogene Informationen über Störungen als Eingangswerte für die Verfahren der KI und im Weiteren zur Bewertung der Sicherheitslage zu erhalten. Zur Entwicklung der Verfahren zur Erkennung von verkehrlichen Störfällen mittels KI-Methoden wurden von BUNG verschiedene Szenarien (Langsamfahrer, Pannen, Unfall, Falschfahrer) mittels einer mikroskopischen Verkehrsflusssimulation abgebildet.
Basierend auf diesen Eingangswerten erfolgte eine Weiterentwicklung der bestehenden Methodik zur Sicherheitsbewertung von Straßentunneln zur Analyse und Bewertung von Risiken in Echtzeit. Ziel war es, darüber Operatoren in Tunnelleitzentralen objektive Entscheidungsgrundlagen zum Management von Ereignissen bereitzustellen. Hierzu wurden entsprechende Möglichkeiten zur Darstellung und Bewertung der Sicherheitslage sowie ein Maßnahmenkatalog erarbeitet.
Erbrachte Leistungen
Forschung & Entwicklung
- Sicherheitsanalysen und Risikobewertungen
- Digitale und KI-basierte Methoden
- Verkehrstechnik und -systeme (ITS)