Borrowing ideas from natural immunity, Artificial Immune Systems (AIS) offer a novel approach to solving many diagnosis, optimization and control problems. In the course of this research this paradigm was applied to the problem of optimizing urban traffic. The traffic was micro-simulated with each car on a two junction road system modeled individually. The cars themselves were programmed with 'personalities' to better simulate real traffic. A novel AIS was developed to detect, predict, and control anomalous traffic conditions. It was also used to optimize the flow of traffic through the road network. Benchmarking was performed against the well accepted TRANSYT traffic control system. Though the TRANSYT system performed better initially, the AIS control showed marked improvement over time as it adapted better to changing traffic conditions. This change was expected as TRANSYT is optimized for specific initial conditions unlike the AIS system which adapts to changes.

There are a lot more roads being built periodically in most of the countries with the advancement of modern society. In order to promote the overall traffic flow quality within different cities, city traffic management has been playing a more and more essential role during the last few decades. In recent years, a significantly increasing attention has been paid to the management of traffic flow in major cities all over the world. In this thesis, we develop a stochastic dynamic model for urban traffic along with physical constraints characteristic of intersections equipped with traffic light. We assume that the incoming traffic to each stream in an intersection is amenable to the Poisson random process with variable intensity (mean). We introduce expressions for traffic throughput, congestion as well as operator's waiting time for the typical intersection in a city and hereafter define an appropriate objective functional. Afterwards, we formulate an optimization problem and propose the sequential (or recursive) algorithm based on the principle of optimality (dynamic programming) due to Bellman. The solution if implemented is expected to improve throughput, reduce congestion, and promote driver's satisfaction. Because the dynamic programming method is computationally quite intensive, we consider the scenario that one unit traffic stream stands for a specific number of vehicles which actually depends on the volume of traffic flow through the intersection. The system is simulated with inputs described by several distinct nonhomogeneous Poisson processes. For example, we apply the typical traffic arrival rate in Canada with morning peak hour at around 7:30 AM and afternoon peak hour at around 4:30 PM whilst it is also applied with morning rush hour at about 8:00 AM and afternoon rush hour at about 6:00 PM like in China. In the meanwhile, we also present a group of numerical results for the traffic arrival rates that have shorter morning peak-hour period but longer afternoon rush hour period. This may occasionally happen when there are some social activities or big events in the afternoon. In addition, another series of experiments are carried out to illustrate the feasibility of the proposed dynamic model based on the traffic arrival rates with only one peak-hour throughout the whole day. The system is simulated with a series of experiments and the optimization problem is solved by dynamic programming based on the proposed algorithm which gives us the optimal feedback control law. More specifically, the results show that both the optimal traffic light timing allocated for each stream and the congestion broadcast level (CBL) of each road segment during each time segment are found. Accordingly, the corresponding optimal cost can be found for any given initial condition. It is reasonably believed that this stochastic dynamic model would be potentially applicable for real time adaptive traffic control system.

Congestionamentos no trânsito urbano são uma preocupação principal em grandes cidades pelo mundo, devido a seus impactos negativos multifacetados na saúde humana, no meio ambiente e na economia. A urbanização crescente, e seu consequente aumento no volume do trânsito, causam ainda mais congestionamentos por causa do ritmo lento - e, em alguns casos, inexistente - das melhoras na infraestrutura urbana. Uma solução com bom custo-benefício para reduzir o tempo médio de viagem dos veículos e prevenir os congestionamentos é o controle do trânsito urbano. No entanto, a maior parte das abordagens de controle do trânsito urbano adota um ciclo de controle fixo, o qual limita o desempenho de controle devido à consequente inabilidade de agir quando necessário. Ao contrário dessas abordagens, esse trabalho propõe uma rede neural bioinspirada que monitora o estado do sistema de forma contínua e é capaz de agir em qualquer momento. A rede neural bioinspirada proposta adota plasticidade intrínseca e inibição lateral para gerar uma competição natural entre os neurônios, a qual determina quais semáforos devem ser ativados em cada momento. Além disso, interneurônios inibitórios são adotados para coordenar intersecções vizinhas e melhorar os fluxos de veículos. Devido à grande quantidade de possíveis combinações dos parâmetros, um método para determinar o comportamento do modelo de acordo com as características intrínsecas da rede neural bioinspirada também é proposto. A convergência e a estabilidade do modelo proposto são avaliadas por seus pontos-fixos e autovalores, respectivamente. Ademais, o tempo de processamento e a complexidade computacional da rede neural bioinspirada também são avaliados. Por fim, o desempenho do modelo para diferentes demandas de veículos e situações do trânsito é avaliado com um simulador de mobilidade urbana e comparado a um método de controle adaptativo. / Traffic congestions are a major concern for big cities around the world due to its multifaceted negative impacts on human health, the environment and the economy. Growing urbanization, and the consequent increase in traffic volume, causes even more traffic congestions due to the slow-paced - and, in some cases, non-existing - improvements in the urban traffic infrastructure. A cost-effective solution to reduce vehicle travel times and prevent traffic congestions is traffic signal control. However, most approaches to traffic signal control adopt a fixed control cycle, which limits control performance due to the consequent inability to act when necessary. Contrary to these approaches, this work proposes a biologically-inspired neural network that monitors the system state continuously and can act upon it at any moment. The biologically-inspired neural network proposed adopts intrinsic plasticity and lateral inhibition to generate natural competition among neurons, determining which semaphores should be active at each moment. Furthermore, inhibitory interneurons are also adopted to coordinate neighboring intersections and to improve vehicle flows. Due to the large number of parameter combinations, a method to determine the model behavior according to the intrinsic characteristics of the biologically-inspired neural network is also proposed. Model convergence and stability are evaluated by its fixed-points and eigenvalues, respectively. Moreover, the computation time and computational complexity of the biologically-inspired neural network are also evaluated. Finally, the model performance for different vehicle demands and traffic situations is evaluated with a simulator of urban mobility and compared to an adaptive control method.

Congestionamentos no trânsito urbano são uma preocupação principal em grandes cidades pelo mundo, devido a seus impactos negativos multifacetados na saúde humana, no meio ambiente e na economia. A urbanização crescente, e seu consequente aumento no volume do trânsito, causam ainda mais congestionamentos por causa do ritmo lento - e, em alguns casos, inexistente - das melhoras na infraestrutura urbana. Uma solução com bom custo-benefício para reduzir o tempo médio de viagem dos veículos e prevenir os congestionamentos é o controle do trânsito urbano. No entanto, a maior parte das abordagens de controle do trânsito urbano adota um ciclo de controle fixo, o qual limita o desempenho de controle devido à consequente inabilidade de agir quando necessário. Ao contrário dessas abordagens, esse trabalho propõe uma rede neural bioinspirada que monitora o estado do sistema de forma contínua e é capaz de agir em qualquer momento. A rede neural bioinspirada proposta adota plasticidade intrínseca e inibição lateral para gerar uma competição natural entre os neurônios, a qual determina quais semáforos devem ser ativados em cada momento. Além disso, interneurônios inibitórios são adotados para coordenar intersecções vizinhas e melhorar os fluxos de veículos. Devido à grande quantidade de possíveis combinações dos parâmetros, um método para determinar o comportamento do modelo de acordo com as características intrínsecas da rede neural bioinspirada também é proposto. A convergência e a estabilidade do modelo proposto são avaliadas por seus pontos-fixos e autovalores, respectivamente. Ademais, o tempo de processamento e a complexidade computacional da rede neural bioinspirada também são avaliados. Por fim, o desempenho do modelo para diferentes demandas de veículos e situações do trânsito é avaliado com um simulador de mobilidade urbana e comparado a um método de controle adaptativo. / Traffic congestions are a major concern for big cities around the world due to its multifaceted negative impacts on human health, the environment and the economy. Growing urbanization, and the consequent increase in traffic volume, causes even more traffic congestions due to the slow-paced - and, in some cases, non-existing - improvements in the urban traffic infrastructure. A cost-effective solution to reduce vehicle travel times and prevent traffic congestions is traffic signal control. However, most approaches to traffic signal control adopt a fixed control cycle, which limits control performance due to the consequent inability to act when necessary. Contrary to these approaches, this work proposes a biologically-inspired neural network that monitors the system state continuously and can act upon it at any moment. The biologically-inspired neural network proposed adopts intrinsic plasticity and lateral inhibition to generate natural competition among neurons, determining which semaphores should be active at each moment. Furthermore, inhibitory interneurons are also adopted to coordinate neighboring intersections and to improve vehicle flows. Due to the large number of parameter combinations, a method to determine the model behavior according to the intrinsic characteristics of the biologically-inspired neural network is also proposed. Model convergence and stability are evaluated by its fixed-points and eigenvalues, respectively. Moreover, the computation time and computational complexity of the biologically-inspired neural network are also evaluated. Finally, the model performance for different vehicle demands and traffic situations is evaluated with a simulator of urban mobility and compared to an adaptive control method.

Sistemas que utilizam tecnologias computacionais no tratamento de problemas relativos ao trânsito são classificados como ITS ou Intelligent Transportation System [FAR 97]. Esses sistemas buscam, através de sincronismo e eficiência no controle de sinais de tráfego, gerenciar o fluxo de veículos na malha viária minimizando o problema de congestionamento urbano e, consequentemente, problemas decorrentes desse congestionamento como um maior consumo de combustível, maior tempo de espera para veículos específicos como ambulâncias, bombeiros, polícia e transporte coletivo, e maiores índices de poluição ambiental, sonora e atmosférica, entre outros [FED 99A]. Atuando na coleta dos dados a serem tratados e processados por um Sistema de Gerenciamento de Tráfego Urbano ou SGTU, estão os dispositivos de controle de tráfego, como semáforos e sensores para detectar e quantificar o volume de veículos e seus respectivos controladores. Computacionalmente, são fatores relevantes a interoperabilidade entre esses dispositivos de controle e padronizações adotadas, de forma que um SGTU possa evoluir através da agregação de novas facilidades e recursos ou ainda desabilitar ou modificar os já existentes. Dada as características da administração pública e dos procedimentos de aquisição, são adquiridos controladores de diferentes fabricantes e modelos, dificultando a integração entre os mesmos em função de suas tecnologias proprietárias e da falta de uma política e esforço governamental em busca de padronizações para o setor, principalmente no que diz respeito à interoperabilidade. Recentemente iniciou-se uma mobilização para se estabelecer padrões voltados à área de transporte nos Estados Unidos [EUL 95], Japão [JAP 99] e Europa [KAR 99], através da participação dos órgãos que administram o tráfego urbano, dos fabricantes de sistemas de hardware e software, da comunidade acadêmica, dos órgãos de padronizações locais e das variadas instâncias da esfera governamental. Este trabalho apresenta o CONTRAM, modelo de um middleware que, tratando os controladores de dispositivos de controle tráfego instalados ao longo da malha viária baseado nos paradigmas de sistemas distribuídos, possa ser utilizado como interface entre estes e as aplicações computacionais de gerenciamento de tráfego, permitindo a integração de diferentes especificações em um único sistema. O seu escopo é atender às transações de consulta e configuração de valores dos dados utilizados para controlar, monitorar e gerenciar o tráfego de veículos, liberando um SGTU de conhecer detalhes técnicos envolvidos na comunicação com os controladores. O modelo baseia-se em uma arquitetura multicamadas, 4-tier, permitindo o gerenciamento de recursos de forma centralizada ou distribuída, neste último trocando dados através da internet, e integra-se aos sistemas legados e OO através do método black-box e chamada de objetos respectivamente. Foi projetado tendo em mente a utilização de padrões abertos da indústria da Informática e de Transportes, a interoperabilidade entre diferentes elementos tecnológicos voltados ao controle de tráfego e a expansibilidade segura de um SGTU. Para alcançar seu objetivo, faz uso de tecnologias baseadas em metadados e agentes SNMP. / Systems that use computational technologies in the handling of the traffic problems are classified as ITS or Intelligent Transportation System. These systems search through synchronism and efficiency in traffic signs control, to manage the stream of vehicles in the road network, minimizing the problem of urban congestion and, consequently, decurrent problems of this congestion as a major fuel consumption, major waiting time for specific vehicles as ambulances, firemen, policy and collective carrier and greaters indices of ambient pollution, sonorous and atmospheric, amongst others. Acting in the data collection to be treat and processed for a Urban Traffic Control System or UTCS, they are the traffic control devices, as traffic lights and sensors to detect and quantify the volume of vehicles and, its respective controllers. Computational, important factors are the interoperability among these control devices and standardizations adopted, allowing UTCS customize through the new easinesses and features aggregation or still disable or modify already the existing ones. Given the features of the public management and the acquisition procedures, different controllers models of different manufacturers are acquired, making it difficult the integration in function of its proprietary technologies and the lack of one politics and governmental effort in considering standardizations for the sector, mainly about interoperability. Recently was initiated a mobilization of standards establishing to the Transportation area in the United States, Japan and Europe, through the participation of the agencies that manage the urban traffic, hardware and software solutions providers, academic community, local standardizations agencies and the varied instances of the governmental sphere. This work presents the CONTRAM, a middleware model that, treating the traffic controllers installed in road networks based in distributed systems paradigms, can be used as interface between the computational applications of traffic management and the controllers of control devices, allowing the integration of different specifications in an only system. Its target is to take care of to get and set transactions on data values used to control, monitor and manage the vehicles traffic, liberating a UTCS to know technician details in the communication with the controllers. The model is based on multilayers architecture, 4-tier, allowing the resources management in centered or distributed form, in last one changing data through the Internet and it is combined to the legacies systems and OO through the black-box and object call method respectively. It was projected having in mind the use of open standards of the Transportation and Computer science industries , interoperability between different traffic control technological elements and the UTCS expansibility safe. To reach its objective, it makes use of metadata and SNMP agents technologies.

Sistemas que utilizam tecnologias computacionais no tratamento de problemas relativos ao trânsito são classificados como ITS ou Intelligent Transportation System [FAR 97]. Esses sistemas buscam, através de sincronismo e eficiência no controle de sinais de tráfego, gerenciar o fluxo de veículos na malha viária minimizando o problema de congestionamento urbano e, consequentemente, problemas decorrentes desse congestionamento como um maior consumo de combustível, maior tempo de espera para veículos específicos como ambulâncias, bombeiros, polícia e transporte coletivo, e maiores índices de poluição ambiental, sonora e atmosférica, entre outros [FED 99A]. Atuando na coleta dos dados a serem tratados e processados por um Sistema de Gerenciamento de Tráfego Urbano ou SGTU, estão os dispositivos de controle de tráfego, como semáforos e sensores para detectar e quantificar o volume de veículos e seus respectivos controladores. Computacionalmente, são fatores relevantes a interoperabilidade entre esses dispositivos de controle e padronizações adotadas, de forma que um SGTU possa evoluir através da agregação de novas facilidades e recursos ou ainda desabilitar ou modificar os já existentes. Dada as características da administração pública e dos procedimentos de aquisição, são adquiridos controladores de diferentes fabricantes e modelos, dificultando a integração entre os mesmos em função de suas tecnologias proprietárias e da falta de uma política e esforço governamental em busca de padronizações para o setor, principalmente no que diz respeito à interoperabilidade. Recentemente iniciou-se uma mobilização para se estabelecer padrões voltados à área de transporte nos Estados Unidos [EUL 95], Japão [JAP 99] e Europa [KAR 99], através da participação dos órgãos que administram o tráfego urbano, dos fabricantes de sistemas de hardware e software, da comunidade acadêmica, dos órgãos de padronizações locais e das variadas instâncias da esfera governamental. Este trabalho apresenta o CONTRAM, modelo de um middleware que, tratando os controladores de dispositivos de controle tráfego instalados ao longo da malha viária baseado nos paradigmas de sistemas distribuídos, possa ser utilizado como interface entre estes e as aplicações computacionais de gerenciamento de tráfego, permitindo a integração de diferentes especificações em um único sistema. O seu escopo é atender às transações de consulta e configuração de valores dos dados utilizados para controlar, monitorar e gerenciar o tráfego de veículos, liberando um SGTU de conhecer detalhes técnicos envolvidos na comunicação com os controladores. O modelo baseia-se em uma arquitetura multicamadas, 4-tier, permitindo o gerenciamento de recursos de forma centralizada ou distribuída, neste último trocando dados através da internet, e integra-se aos sistemas legados e OO através do método black-box e chamada de objetos respectivamente. Foi projetado tendo em mente a utilização de padrões abertos da indústria da Informática e de Transportes, a interoperabilidade entre diferentes elementos tecnológicos voltados ao controle de tráfego e a expansibilidade segura de um SGTU. Para alcançar seu objetivo, faz uso de tecnologias baseadas em metadados e agentes SNMP. / Systems that use computational technologies in the handling of the traffic problems are classified as ITS or Intelligent Transportation System. These systems search through synchronism and efficiency in traffic signs control, to manage the stream of vehicles in the road network, minimizing the problem of urban congestion and, consequently, decurrent problems of this congestion as a major fuel consumption, major waiting time for specific vehicles as ambulances, firemen, policy and collective carrier and greaters indices of ambient pollution, sonorous and atmospheric, amongst others. Acting in the data collection to be treat and processed for a Urban Traffic Control System or UTCS, they are the traffic control devices, as traffic lights and sensors to detect and quantify the volume of vehicles and, its respective controllers. Computational, important factors are the interoperability among these control devices and standardizations adopted, allowing UTCS customize through the new easinesses and features aggregation or still disable or modify already the existing ones. Given the features of the public management and the acquisition procedures, different controllers models of different manufacturers are acquired, making it difficult the integration in function of its proprietary technologies and the lack of one politics and governmental effort in considering standardizations for the sector, mainly about interoperability. Recently was initiated a mobilization of standards establishing to the Transportation area in the United States, Japan and Europe, through the participation of the agencies that manage the urban traffic, hardware and software solutions providers, academic community, local standardizations agencies and the varied instances of the governmental sphere. This work presents the CONTRAM, a middleware model that, treating the traffic controllers installed in road networks based in distributed systems paradigms, can be used as interface between the computational applications of traffic management and the controllers of control devices, allowing the integration of different specifications in an only system. Its target is to take care of to get and set transactions on data values used to control, monitor and manage the vehicles traffic, liberating a UTCS to know technician details in the communication with the controllers. The model is based on multilayers architecture, 4-tier, allowing the resources management in centered or distributed form, in last one changing data through the Internet and it is combined to the legacies systems and OO through the black-box and object call method respectively. It was projected having in mind the use of open standards of the Transportation and Computer science industries , interoperability between different traffic control technological elements and the UTCS expansibility safe. To reach its objective, it makes use of metadata and SNMP agents technologies.

Sistemas que utilizam tecnologias computacionais no tratamento de problemas relativos ao trânsito são classificados como ITS ou Intelligent Transportation System [FAR 97]. Esses sistemas buscam, através de sincronismo e eficiência no controle de sinais de tráfego, gerenciar o fluxo de veículos na malha viária minimizando o problema de congestionamento urbano e, consequentemente, problemas decorrentes desse congestionamento como um maior consumo de combustível, maior tempo de espera para veículos específicos como ambulâncias, bombeiros, polícia e transporte coletivo, e maiores índices de poluição ambiental, sonora e atmosférica, entre outros [FED 99A]. Atuando na coleta dos dados a serem tratados e processados por um Sistema de Gerenciamento de Tráfego Urbano ou SGTU, estão os dispositivos de controle de tráfego, como semáforos e sensores para detectar e quantificar o volume de veículos e seus respectivos controladores. Computacionalmente, são fatores relevantes a interoperabilidade entre esses dispositivos de controle e padronizações adotadas, de forma que um SGTU possa evoluir através da agregação de novas facilidades e recursos ou ainda desabilitar ou modificar os já existentes. Dada as características da administração pública e dos procedimentos de aquisição, são adquiridos controladores de diferentes fabricantes e modelos, dificultando a integração entre os mesmos em função de suas tecnologias proprietárias e da falta de uma política e esforço governamental em busca de padronizações para o setor, principalmente no que diz respeito à interoperabilidade. Recentemente iniciou-se uma mobilização para se estabelecer padrões voltados à área de transporte nos Estados Unidos [EUL 95], Japão [JAP 99] e Europa [KAR 99], através da participação dos órgãos que administram o tráfego urbano, dos fabricantes de sistemas de hardware e software, da comunidade acadêmica, dos órgãos de padronizações locais e das variadas instâncias da esfera governamental. Este trabalho apresenta o CONTRAM, modelo de um middleware que, tratando os controladores de dispositivos de controle tráfego instalados ao longo da malha viária baseado nos paradigmas de sistemas distribuídos, possa ser utilizado como interface entre estes e as aplicações computacionais de gerenciamento de tráfego, permitindo a integração de diferentes especificações em um único sistema. O seu escopo é atender às transações de consulta e configuração de valores dos dados utilizados para controlar, monitorar e gerenciar o tráfego de veículos, liberando um SGTU de conhecer detalhes técnicos envolvidos na comunicação com os controladores. O modelo baseia-se em uma arquitetura multicamadas, 4-tier, permitindo o gerenciamento de recursos de forma centralizada ou distribuída, neste último trocando dados através da internet, e integra-se aos sistemas legados e OO através do método black-box e chamada de objetos respectivamente. Foi projetado tendo em mente a utilização de padrões abertos da indústria da Informática e de Transportes, a interoperabilidade entre diferentes elementos tecnológicos voltados ao controle de tráfego e a expansibilidade segura de um SGTU. Para alcançar seu objetivo, faz uso de tecnologias baseadas em metadados e agentes SNMP. / Systems that use computational technologies in the handling of the traffic problems are classified as ITS or Intelligent Transportation System. These systems search through synchronism and efficiency in traffic signs control, to manage the stream of vehicles in the road network, minimizing the problem of urban congestion and, consequently, decurrent problems of this congestion as a major fuel consumption, major waiting time for specific vehicles as ambulances, firemen, policy and collective carrier and greaters indices of ambient pollution, sonorous and atmospheric, amongst others. Acting in the data collection to be treat and processed for a Urban Traffic Control System or UTCS, they are the traffic control devices, as traffic lights and sensors to detect and quantify the volume of vehicles and, its respective controllers. Computational, important factors are the interoperability among these control devices and standardizations adopted, allowing UTCS customize through the new easinesses and features aggregation or still disable or modify already the existing ones. Given the features of the public management and the acquisition procedures, different controllers models of different manufacturers are acquired, making it difficult the integration in function of its proprietary technologies and the lack of one politics and governmental effort in considering standardizations for the sector, mainly about interoperability. Recently was initiated a mobilization of standards establishing to the Transportation area in the United States, Japan and Europe, through the participation of the agencies that manage the urban traffic, hardware and software solutions providers, academic community, local standardizations agencies and the varied instances of the governmental sphere. This work presents the CONTRAM, a middleware model that, treating the traffic controllers installed in road networks based in distributed systems paradigms, can be used as interface between the computational applications of traffic management and the controllers of control devices, allowing the integration of different specifications in an only system. Its target is to take care of to get and set transactions on data values used to control, monitor and manage the vehicles traffic, liberating a UTCS to know technician details in the communication with the controllers. The model is based on multilayers architecture, 4-tier, allowing the resources management in centered or distributed form, in last one changing data through the Internet and it is combined to the legacies systems and OO through the black-box and object call method respectively. It was projected having in mind the use of open standards of the Transportation and Computer science industries , interoperability between different traffic control technological elements and the UTCS expansibility safe. To reach its objective, it makes use of metadata and SNMP agents technologies.

Multimodality is a main requirement for future Urban Traffic Control (UTC). For cities and traffic engineers to implement multimodal UTC, a holistic, multimodal assessment of UTC measures is needed. This paper proposes a Multimodal Performance Index (MPI), which considers the delays and number of stops of different transport modes that are weighted to each other. To determine suitable mode-specific weights, a case study for the German city Ingolstadt is conducted using the microscopic simulation tool SUMO. In the case study, different UTC measures (bus priority, coordination for cyclists, coordination for private vehicle traffic) are implemented to a varying extent and evaluated according to different weight settings. The MPI calculation is done both network-wide and intersection-specific. The results indicate that a weighting according to the occupancy level of modes, as mainly proposed in the literature so far, is not sufficient. This applies particularly to cycling, which should be weighted according to its positive environmental impact instead of its occupancy. Besides, the modespecific weights have to correspond to the traffic-related impact of the mode-specific UTC measures. For Ingolstadt, the results are promising for a weighting according to the current modal split and a weighting with incentives for sustainable modes.

Improving road safety and optimizing the traffic flow – these are major challenges at urban intersections. In particular, strengthening the needs of vulnerable road users (VRUs) such as pedestrians, cyclists and e-scooter drivers is becoming increasingly important, combined with support for automated and connected driving. In the LTSA project, a new system is being developed and implemented exactly for this purpose. The LTSA is an intelligent infrastructure system that records the movements of all road users in the vicinity of an intersection using a combination of several locally installed sensors e.g. video, radar, lidar. AI-based software processes the detected data, interprets the movement patterns of road users and continuously analyzes the current traffic situation (digital twin). Potentially dangerous situations are identified, e.g. right turning vehicles and simultaneously crossing VRUs, and warning messages can be sent to connected road users via vehicle-to-infrastructure communication (V2X). Automated vehicles can thus adapt their driving maneuvers. In addition, the collected data is applied to improve traffic light control depending on the current traffic situation, especially for VRUs. This abstract describes the LTSA system and its implementation in the German city of Potsdam. The current project state is presented and an outlook on next steps is given.