Technische Verkehrssteuerung hilft dem Klima

CO2-Emissionen an Kreuzungen können dadurch laut MIT-Studie um ein Fünftel sinken

Verzicht auf Verkehrssteuerung erhöht die CO2-Emissionen (Foto: Alexander Fox, pixabay.com)

Cambridge (pte020/07.08.2025/12:30)

Autofahrer, die in verkehrsarmen Zeiten auf eine Ampel in den Niederlanden zusteuern, müssen selten anhalten. Induktionsschleifen im Boden sorgen dafür, dass rechtzeitig Grün wird. In Deutschland, den USA und vielen anderen Ländern hingegen muss man meist lange warten, auch wenn es keinen Querverkehr gibt. Das kostet Sprit und belastet das Klima durch sinnlos emittiertes CO2. Die Höhe dieser Belastung haben Forscher des Massachusetts Institute of Technology (MIT) in einer Studie ermittelt. Werden unsinnige Stopps verhindert und zügiges Fahren durch kluge Verkehrssteuerung möglich, sinken CO2-Emissionen an Kreuzungen um bis zu 22 Prozent - weit mehr als bisher angenommen.

Umweltbewusstes Fahren

Mithilfe einer Methode der künstlichen Intelligenz (KI), dem sogenannten Deep Reinforcement Learning, führten die Forscher eine eingehende Wirkungsanalyse der Faktoren durch, die die Fahrzeug-Emissionen in drei großen US-Städten beeinflussen. Es zeigte sich, dass die vollständige Umsetzung von Maßnahmen für umweltbewusstes Fahren die jährlichen CO2-Emissionen an Kreuzungen in den ausgewählten Städten um elf bis 22 Prozent senken könnte, ohne den Verkehrsfluss zu verlangsamen oder die Fahrzeug- und Verkehrssicherheit zu beeinträchtigen.

Verkehrssteuerungsmaßnahmen lassen typischerweise an feste Infrastrukturen wie Stoppschilder und Ampeln denken. Mit der zunehmenden technologischen Weiterentwicklung von Fahrzeugen ergeben sich jedoch neue Möglichkeiten für umweltbewusstes Fahren, ein Sammelbegriff für fahrzeugbasierte Verkehrssteuerungsmaßnahmen wie die Verwendung dynamischer Geschwindigkeiten zur Reduzierung des Energieverbrauchs.

Intelligente Vorgaben

Kurzfristig könnte umweltbewusstes Fahren durch Geschwindigkeitsempfehlungen auf Fahrzeugdisplays erreicht werden. Langfristig seien intelligente Geschwindigkeitsvorgaben denkbar, die die Beschleunigung von halbautonomen und vollautonomen Fahrzeugen über Fahrzeug-zu-Infrastruktur-Kommunikationssysteme direkt steuern, so Hauptautorin Cathy Wu (MIT).

Das Forscherteam erstellte anhand von Daten aus offenen Straßenkarten, geologischen Vermessungen der USA und anderen Quellen digitale Nachbildungen von mehr als 6000 signalgeregelten Kreuzungen in Atlanta, San Francisco und Los Angeles und simulierten mehr als eine Million Verkehrsszenarien. Die Forscher nutzten dabei bestärkendes Lernen, eine Form des maschinellen Lernens, um jedes Szenario für umweltbewusstes Fahren zu optimieren und so maximale Emissionsvorteile zu erzielen.

Selbst wenn sich nur zehn Prozent der Fahrzeuge umweltbewusst bewegt werden, könnte eine Stadt aufgrund der Verkehrsdynamik immer noch 25 bis 50 Prozent der theoretisch möglichen Emissionsvorteile realisieren. Denn nicht umweltbewusst fahrende Fahrzeuge würden den kontrolliert umweltbewusst fahrenden folgen, da diese ihre Geschwindigkeit optimieren, um Kreuzungen reibungslos zu passieren, und so ebenfalls ihre CO2-Emissionen reduzieren.

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