21.10.2026

Umweltsensitive Verkehrssteuerung: Mit KI die Luftqualitätsziele 2030 erreichen

Ab 2030 gelten in der Europäischen Union deutlich strengere Grenzwerte für Stickstoffdioxid und Feinstaub. Damit wächst der Handlungsdruck für Städte und Kommunen, die Luftqualität gezielt zu verbessern und die Wirkung verkehrlicher Maßnahmen frühzeitig abzuschätzen. Wie Künstliche Intelligenz (KI) und Digitale Zwillinge dabei helfen können, zeigt Lisa Schiffers, stellvertretende Projektleiterin des Forschungsprojekts AIAMO – Artificial Intelligence And MObility bei ITS Germany e. V., in ihrem aktuellen Fachbeitrag in der Straßenverkehrstechnik (SVT 10/2026).

AIAMO schafft die Voraussetzungen, um drohende Grenzwertüberschreitungen frühzeitig zu erkennen und geeignete Gegenmaßnahmen gezielt vorzubereiten. Durch die Verknüpfung von Verkehrs-, Umwelt- und Wetterdaten lassen sich Belastungssituationen prognostizieren und ihre räumliche und zeitliche Entwicklung abschätzen. Digitale Zwillinge ermöglichen es zudem, unterschiedliche Steuerungsmaßnahmen bereits vor ihrer Umsetzung hinsichtlich ihrer Auswirkungen auf Verkehrsfluss und Luftqualität zu bewerten. Damit können Kommunen Maßnahmen situationsabhängig und dort einsetzen, wo sie zur Verbesserung der Luftqualität beitragen können.

Wie sich dieser Ansatz in der Praxis umsetzen lässt, erprobt das Forschungsprojekt in den Pilotregionen Leipzig und Landau in der Pfalz unter realen Bedingungen. Dabei geht es auch um die Integration vorhandener Systeme, die Unterstützung kommunaler Entscheidungen und die Überprüfung der tatsächlich erzielten Wirkungen. So entsteht die Grundlage für ein Mobilitätsmanagement, das neben Sicherheit und Leistungsfähigkeit des Verkehrs auch die Umweltwirkung als operative Steuerungsgröße berücksichtigt und sich auf weitere Städte und Regionen übertragen lässt.

Zum Fachbeitrag in der Oktober-Ausgabe der STRASSENVERKEHRSTECHNIK. (PDF)