Trainingsplatz Kreuzung: Nachhaltige Testdaten für die Mobilität der Zukunft

Einreichende Institution: ALP.Lab GmbH
Jahr: 2021
Trainingsplatz Kreuzung: Nachhaltige Testdaten für die Mobilität der Zukunft

Ziele/Ideen

Die zunehmend heterogene und multimodale Mobilität der Zukunft führt zu immer komplexeren Situationen im Straßenverkehr – selbst Zebrastreifen sind hier nicht sicher. Neue Technologien, insb. im Bereich der Digitalisierung, können neue Lösungen bringen und für mehr Gleichberechtigung im Verkehr sorgen.
Dafür braucht es ein umfassenderes Verständnis von vorliegenden Verkehrsbewegungen, Millionen von Testkilometer sowie ein breites Vertrauen in der Bevölkerung für (teil-) automatisierte Fahrsysteme.
Die installierten Systeme liefern genau die dafür notwendigen Daten. Mit deren Hilfe kann zB. die Verkehrssicherheit erhöht, die Verkehrssteuerung optimiert und die Entwicklung von Fahrassistenzsystemen vorangetrieben werden. Denkbar sind zB. auch Geschäftsmodell-Optimierungen für Shared Mobility Anbieter sowie grundlegende Erkenntnisse für automatisierte Unfallbenachrichtigungen bei Kreuzungen oder die Entwicklung von Systemen zur Vorabinformationen über das Verkehrsaufkommen via C-ITS.

Kurzbeschreibung

Man muss Straßenverkehr verstehen, um ihn sicherer zu machen. Erstmals wurden an ländlichen und urbanen Kreuzungen in Österreich objektbasierte Verkehrsbeobachtungssysteme installiert – für ein besseres Verständnis des multimodalen Mix an Fortbewegungsarten, die sich vor allem an Kreuzungen kritisch begegnen: Öffentlicher Verkehr, Autos und Fußgänger treffen zB. auf E-Räder und Hoverboards – zunehmend erweitert um (teil-)autonome Fahrzeuge.
Gesammelt werden anonymisierte Echtzeit-Daten von realen, komplexen Verkehrssituationen, die von Gemeinden, Verkehrsplanern, F&E-Abteilungen und in wissenschaftlichen Projekten genutzt werden, um zB. den Verkehrsfluss zu optimieren oder effizientere Formen des öffentlichen Verkehrs umzusetzen.
Der Hauptfokus liegt in der Steigerung der Verkehrssicherheit sowie im Sammeln von Trainingsdaten für die künstliche Intelligenz von automatisierten Fahrsystemen, damit diese künftig auf Bewegungen anderer Verkehrsteilnehmer richtig reagieren können.

Resultate

In enger Abstimmung und mit breiter Unterstützung durch Partner und Kommunen (zB. durch Bgm. Siegfried Nagl in Graz) wurden Kreuzungsbereiche in Feldbach, Straden, Graz (2x), Tamsweg und St. Michael (2x) ausgewählt. Besonders berücksichtigt wurde sowohl die Kreuzungssituation an sich sowie eine klimatische, topographische und demographische Bandbreite der Standorte, um verschiedene Verkehrssituationen und Mobilitätsanforderungen abbilden zu können sowie alle Witterungsbedingungen – daher auch der Einsatz über ein ganzes Jahr.
Pro Tag werden mittlerweile Bewegungen von rund 160.000 Objekten erhoben, das entspricht rund 7 Mio. km an relevanten Trainingsdaten pro Jahr, ohne extra Emissionen. Zusätzlich werden Pilotversuche implementiert, beispielsweise aktiviert das System in Straden eine Warnleuchte, um heranfahrende Fahrzeuge vor Fußgängern zu warnen.
Überaus positiv ist das Feedback in der internationalen Fachwelt und auf Kommunalebene. Weitere Standorte sind bereits in Planung.

Einreicher

ALP.Lab GmbH

Partner

Bernard Technologies GmbH (D/AT): Technologiepartner

Cepton Technologies, Inc. (USA): Technologiepartner

LeddarTech Inc. (CAN): Technologiepartner

s.m.s, smart microwave sensors GmbH (D): Technologiepartner

Ouster, Inc. (USA): Technologiepartner

Stadt Feldbach (Stmk): Kommune/Standort

Marktgemeinde Straden (Stmk): Kommune/Standort

Stadt Graz (Stmk): Kommune/Standort

Marktgemeinde Tamsweg (Slzbg): Technologiepartner

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