Neues KI-Modell erzeugt realistische Verkehrstransaktionen an Kreuzungen

Forscher haben ein innovatives KI-Modell vorgestellt, das die Simulation von Verkehrsszenarien deutlich realistischer gestaltet. Das System nutzt einen transformerbasierten Ansatz, um die Interaktion zwischen Fahrzeugen und Fußgängern sowie die komplexe Geometrie von Kreuzungen zu erfassen.

Traditionelle Mikrosimulatoren setzen oft auf vereinfachte Verhaltensmodelle, die die tatsächlichen Wechselwirkungen zwischen Akteuren nicht ausreichend abbilden. Dadurch entstehen unrealistische Trajektorien, insbesondere an stark frequentierten Kreuzungen, die für die Verkehrsplanung entscheidend sind.

Das neue Modell ist von der World-Model-Architektur inspiriert und arbeitet mit einem generativen Ansatz, der sowohl die Interaktion zwischen Akteuren als auch die räumliche Struktur von Kreuzungen berücksichtigt. Dadurch entstehen physikalisch konsistente Fahrbahnbahnen, die auf gelerntem Verhalten basieren.

In einer Simulation‑in‑the‑Loop‑Umgebung wurden die Ausgangsbedingungen mit dem Open‑Source‑Simulator SUMO generiert. Anschließend steuerte das KI-Modell die Dynamik der Akteure über 40.000 Zeitschritte, was 4.000 Sekunden entspricht. Diese lange Laufzeit ermöglichte eine gründliche Bewertung der Modellleistung über einen realistischen Zeitraum.

Die experimentellen Ergebnisse zeigen, dass das Modell komplexe Verkehrsabläufe an Kreuzungen zuverlässig reproduziert und dabei physikalisch konsistente Trajektorien liefert. Die Bewertung anhand von Verkehrstechnik‑Metriken bestätigt die verbesserte Genauigkeit und die potenzielle Anwendung in der Planung und Optimierung städtischer Verkehrsnetze.