BikeDetect – KI-gestützte Sicherheit für Radfahrer – iotec.
Entwicklung eines intelligenten Sensorsystems zur zuverlässigen Messung von Abständen zwischen motorisiertem Verkehr und Radfahrenden.
Das Problem: Der Mindestabstand wird nicht eingehalten
Der in der StVO definierte Überholmindestabstand von 1,5 Metern innerorts wird von Autofahrenden oft nicht eingehalten. Der Grund: Dieser Abstand ist aus Augenschein nicht sicher zu erkennen. Die Folge sind gefährliche Situationen für Radfahrende und ein Unsicherheitsgefühl, das viele Menschen davon abhält, das Fahrrad als Verkehrsmittel zu nutzen.
Gefährliche Situationen
Radfahrende sind täglich zu geringen Überholabständen ausgesetzt, die zu kritischen Verkehrssituationen führen können.
Fehlende Erkennbarkeit
Autofahrende können den 1,5m-Mindestabstand aus Augenschein nicht sicher einschätzen und einhalten.
Geringe Datenlage
Es bestehen nur geringe Erkenntnisse über kritische Situationen mit zu geringem Seitenabstand aus Sicht des motorisierten Verkehrs.
Das Projektziel: Zuverlässige Abstandsmessung
Der in der StVO definierte Überholmindestabstand von 1,5 Metern innerorts wird von Autofahrenden oft nicht eingehalten. Der Grund: Dieser Abstand ist aus Augenschein nicht sicher zu erkennen. Die Folge sind gefährliche Situationen für Radfahrende und ein Unsicherheitsgefühl, das viele Menschen davon abhält, das Fahrrad als Verkehrsmittel zu nutzen.
BikeDetect verfolgt das Ziel, ein Sensorsystem in Form eines Labormusters zur Nachrüstung des motorisierten Verkehrs zu entwickeln, um Abstände zu Radfahrenden im Straßenverkehr zuverlässig detektieren zu können. Die Ergebnisse sollen langfristig zur Erhöhung der Verkehrssicherheit von vulnerablen Verkehrsteilnehmenden beitragen.
Das optimale Sensorsystem wird auf Basis mehrerer Pre- und Feldtests konzipiert. Die Datenauswertung kombiniert Abstandsmessungen mit der automatisierten Erkennung von Radfahrenden im Straßenverkehr mittels KI-Methoden. Praktische Sicherheitsanforderungen der kommunalen Planung fließen in die Umsetzung ein.
Die Technologie: Sensorfusion und KI.
BikeDetect kombiniert verschiedene Sensortechnologien zu einem intelligenten System, das Abstände präzise misst und Radfahrende zuverlässig erkennt.
Abstandsmessung
Verschiedene Sensortechnologien werden hinsichtlich Messgenauigkeit und Robustheit untersucht:
- Ultraschall-Sensoren
- Optische Sensoren
- Radar-Technologie
Klassifizierung & Erkennung
Intelligente Systeme zur automatisierten Erkennung von Radfahrenden:
- Thermal-Sensoren
- LiDAR-Technologie
- 3D-Kamera-Systeme
- KI-basierte Bildverarbeitung
Fahrassistenzsystem der Zukunft
Die Erkenntnisse aus BikeDetect sollen langfristig die Grundlage für ein smartes Fahrassistenzsystem bilden.
Auf Basis der erhobenen Daten könnte ein Fahrassistenzsystem für den motorisierten Verkehr entwickelt werden, das die Verkehrssicherheit von Radfahrenden im Live-Betrieb auf der Straße erhöht. Mit Unterstützung eines solchen Systems könnten Autofahrende in Zukunft ihr Fahrverhalten anpassen und so indirekt zu einem attraktiveren und sichereren Radverkehr beitragen.
Mögliche Ein- und und Ansätze.
- Einsatz in kommunalen Fahrzeugflotten (Busse, Müllwagen)
- Echtzeit-Warnung bei Unterschreitung des Mindestabstands
- Datenbasierte Verkehrsplanung für sichere Radinfrastruktur
- Langfristig: Integration in Fahrzeuge der Autoindustrie
BikeDetect wird mit ca. 200.000 Euro durch das Innovationsprogramm mFUND (Modernitätsfonds) des Bundesministeriums für Digitales und Verkehr (BMDV) gefördert.
Im Rahmen des Förderprogramms mFUND unterstützt das BMDV seit 2016 Forschungs- und Entwicklungsprojekte rund um datenbasierte digitale Innovationen für die Mobilität der Zukunft. Die Projektförderung wird ergänzt durch eine aktive fachliche Vernetzung zwischen Akteuren aus Politik, Wirtschaft, Verwaltung und Forschung und die Bereitstellung von offenen Daten in der Mobilithek.
Unsere Projektpartner
Bike Detect in den Medien
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