Ansätze der künstlichen Intelligenz (KI) könnten künftig verstärkt im Straßenverkehr Anwendung finden, um die Verkehrssicherheit von schwächeren Verkehrsteilnehmen (z.B. Radfahrenden) zu erhöhen. Um in dieses Themenfeld zu erforschen, hat sich im Rahmen einer Machbarkeitsstudie mit dem Titel BikeDetect ein neues Konsortium formiert. In 18 Monaten soll ein prototypisches Sensorsystem mit entsprechenden KI Methoden entwickelt werden, um Radfahrende im Straßenverkehr zu erkennen und zeitgleich die Abstände beim Überholen bzw. Vorbeifahren zu messen. Um die Aufgaben und Ziele des Vorhabens zu diskutieren, traf sich das Konsortium zum offiziellen Auftaktreffen am 23. Oktober 2024. Das Projekt wird für 18 Monate vom Bundesministerium für Digitales und Verkehr (BMDV) in der Innovationsinitiative mFUND mit knapp 200.000 Euro gefördert.
Das interne Meeting fand auf Einladung der Abteilung für Wirtschaftsinformatik VLBA, das aufgrund von Krankheit und terminlichen Überschneidungen vollständig online durchgeführt wurde, statt. Projektleiter Johannes Schering (VLBA) stellte die wichtigsten Arbeitsschritte, Ziele sowie Aufgaben für die kommenden Monate vor. Die iotec GmbH aus Osnabrück, vertreten durch Daniel Mentrup und Johannes Wilbers, ist als Anbieter von Sensorlösungen verantwortlich für die Auswahl und Implementierung der Messtechnik. Die Stadt Osnabrück unterstützt als assoziierter Partner bei der fachlichen Anforderungserhebung sowie Evaluation und bei der öffentlichen Bekanntmachung des Projektes. Ulla Bauer als Radverkehrsbeauftragte und Luca Bauer vom Team Smart City stellten die entsprechenden Inhalte vor. Der Projektträger VDI/VDE wurde durch Frau Juliane Hanel vertreten. Neben der Projektkoordination ist VLBA im Projekt zuständig für die Auswahl und Entwicklung von KI Modellen zur Detektion von Radfahrenden. Die Ergebnisse sollen mit Abstandsmessungen kombiniert werden, um kritische Situationen im Straßenverkehr zu erkennen.
Hauptziel von BikeDetect ist es herauszufinden, welche Kombination von Sensoren am besten geeignet ist, um Radfahrende von einem Fahrzeug aus zuverlässig zu erkennen. Dabei setzt das Team auf möglichst kostengünstige Verfahren. Zur Abstandsmessung testen die Forschenden Ultraschall-, Radar- und optische Verfahren, zum Erkennen von Personen auf einem Fahrrad setzen sie auf LiDAR, 3D-Kameras und Wärmemessungen. Entstehen soll ein KI-System, das die aufgenommenen Daten auswertet. Dieses System wird schrittweise entwickelt und im Labor, auf einem Parkplatz und im Straßenverkehr erprobt und verbessert. An der Auswahl möglichst unterschiedlicher Routen für die Feldtests sind die Stadt Osnabrück sowie der ADFC beteiligt. Die Stadt Osnabrück sieht das Projekt als Möglichkeit, die Sicherheit im Radverkehr zu erhöhen. Ziel ist es, dass motorisierte Verkehrsteilnehmer Werkzeuge an die Hand bekommen, mit denen sie selbst noch besser zum Schutz von Radfahrenden beitragen können. Das Team plant, die Ergebnisse der Öffentlichkeit vorzustellen. Hierzu ist u.a. ein Anforderungsworkshop geplant, der Ende November mit fachlichen Ansprechpartnern aus der Stadtverwaltung sowie weiteren Akteuren aus der Wirtschaft und dem ADFC durchgeführt wird. Die wichtigsten Parameter für Messtechnik, Datenerhebung und KI Modelle werden festgelegt.
Über das Förderprogramm mFUND
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.
Weitere Informationen zum Projekt sind auf den Seiten des BMDV zu finden:
www.bmvi.de/SharedDocs/DE/Artikel/DG/mfund-projekte/bikedetect.html
