Jak umělá inteligence mění řízení dopravy? Trendy, přínosy a konkrétní příklady

V posledních letech prochází doprava ve městech a na frekventovaných komunikacích zásadní proměnou díky nasazení umělé inteligence (AI). Tradiční způsoby řízení provozu, založené na pevných časových schématech nebo manuálním zásahu, ustupují sofistikovaným systémům, které analyzují data v reálném čase a umožňují optimalizovat plynulost i bezpečnost dopravy. Jaké jsou nejnovější trendy a kde už tyto technologie skutečně fungují?

Adaptivní řízení a prediktivní analýza

„Moderní dopravní systémy s využitím AI se především zaměřují na adaptivní řízení semaforů a prediktivní analýzu dopravních toků. Díky kamerám, radarům, detektorům i dalším senzorům sbírají data o hustotě vozidel, příjezdu veřejné dopravy či pohybu chodců. Na základě těchto informací dokážou samy upravovat délku zelené, vytvářet zelené vlny nebo měnit priority průjezdu tak, aby minimalizovaly zácpy a optimalizovaly plynulost provozu,“ říká Jan Dvořák ze společnosti GOPAS.

Prediktivní algoritmy pak využívají historická i živá data k odhadu dopravních špiček, nehod či jiných mimořádných situací, což umožňuje dopravním centrům přijímat opatření ještě dříve, než problémy skutečně nastanou. Například navádění řidičů na objízdné trasy či dynamická změna dopravního značení patří mezi moderní nástroje této prevence.

Zvýšení bezpečnosti a efektivity

„Umělá inteligence přináší i vyšší bezpečnost. Systémy detekují přítomnost chodců či cyklistů na přechodech a podle toho prodlužují jejich zelenou, aby nemuseli riskovat přechod za červené. Komunikace mezi vozidly a dopravní infrastrukturou (V2X) umožňuje včasná varování před nečekanými překážkami, prudkým brzděním či dopravními nehodami, čímž se významně snižuje riziko kolizí,“ říká Michal Černý ze společnosti Audiopro.

Kromě toho plynulejší doprava znamená menší spotřebu paliva a výrazné snížení emisí CO₂. Studie potvrzují, že díky AI může dojít ke zkrácení doby jízdy až o 15 % a k úsporám emisí v řádu desítek milionů tun ročně.

Nákladová efektivita a škálovatelnost

Díky využití již existující kamerové infrastruktury a softwarových řešení bez potřeby rozsáhlých nových senzorů jsou tyto systémy finančně dostupnější i pro menší města. Software v reálném čase analyzuje dopravní situaci a efektivně řídí signalizaci, což zjednodušuje rozšiřování systému i jeho údržbu.

Příklady ze zahraničí: Evropa a USA

V Německu, například v Berlíně a Stuttgartu, jsou adaptivní semafory standardem, který pomáhá regulovat dopravu v hektických časech. Ve Spojených státech je Pittsburgh jedním z průkopníků, kde AI systémy zkrátily čekací doby na křižovatkách o více než 25 % a výrazně zlepšily plynulost provozu. Londýn integruje umělou inteligenci do řízení městské mobility s důrazem na veřejnou dopravu a ekologické cíle.

Inteligentní dopravní systémy v Česku

V Česku patří mezi lídry v oblasti inteligentního řízení dopravy firma VARS BRNO, která se zaměřuje především na implementaci chytrých systémů v dopravě. Jedním z významných projektů je mobilní liniové řízení dopravy na dálnici D1. Systém zde využívá osm proměnných dopravních značek, radary, Bluetooth senzory a další zařízení, které sbírají data o aktuální dopravní situaci. Algoritmy autonomně vyhodnocují rychlost a hustotu provozu a podle toho dynamicky upravují dopravní značení a rychlostní limity. Když se hustota provozu zvýší, systém sníží rychlost. Při snížené rychlosti nastává vyšší propustnost. Výsledkem je zlepšení plynulosti, zvýšení bezpečnosti, snížení rizika dopravních nehod a stojících kolon. Například automatické upravování rychlostních limitů pomáhá předcházet nárazovým zpomalením a následným řetězovým nehodám.

Data z podobných technologií zpracovává VARS i na dálnici D4. Její dispečerský systém je vybaven širokým souborem proměnných značek, radarů a senzorů, které společně umožňují efektivně sledovat a řídit provoz a pružně reagovat na dopravní přestupky, zácpy či nehodové situace. Dodávané řešení společnosti VARS BRNO pomáhá na základě těchto dat optimalizovat načasování údržbových zásahů. Zároveň usnadňuje práci správci komunikace díky prostředí k detailnímu sběru a analýze informací nad digitálním dvojčetem této stavby.