Know-Center macht mit ASFINAG Österreichs Straßen sicherer

Probate Hilfsmittel, um die Straßensicherheit zu erhöhen: Dynamische Verkehrszeichen, situative Geschwindigkeitsbeschränkungen und Spurzuweisungen. Damit das alles funktioniert, müssen die erfassten Umfelddaten eine hohe Qualität aufweisen. Genau damit hat sich das Know-Center im Rahmen eines Projektes beschäftigt.

An die 360 Menschen starben heuer bereits im österreichischen Straßenverkehr. Obwohl diese Zahl so niedrig wie selten zuvor ist, steckt im Bereich der heimischen Verkehrssicherheit natürlich noch enormes Potenzial. Das hat auch die Forschungsabteilung Knowledge Discovery des Know-Centers erkannt. Unter dem Titel UDEQI – Qualitätssicherung der Umfelddatenerfassung wurde zusammen mit der TU Graz (ISV) und der Infrastrukturgesellschaft ASFINAG ein von der Österreichischen Forschungsförderungsgesellschaft (FFG) gefördertes Projekt erfolgreich abgeschlossen, das helfen soll, die österreichischen Straßen sicherer zu machen.

Einer der größten Spaß-Killer beim Autofahren: Staus. Mithilfe von Big Data können sie stark reduziert werden.

Der Hintergrund: Um für mehr Verkehrssicherheit zu sorgen, werden auf heimischen Autobahnen und Schnellstraßen sogenannte Verkehrsbeinflussungsanlagen eingesetzt. Mit dynamischen Verkehrszeichen, die ihre Anzeigen situativ anpassen, Gechwindigkeitsbeschränkungen und Spurzuweisungen werden die Verkehrsteilnehmer dadurch vor potenziell gefährlichen Umfeldbedingungen – wie etwa Nässe, Schnee, kritische Fahrbahnzustände und eine wetterbedingt verminderte Sicht – gewarnt. Damit die Verkehrszeichen richtig geschalten werden, ist allerdings die Qualität der Umfelddaten (in Sachen Verfügbarkeit und Plausibilität), die von Sensoren stationär erfasst werden, das Um und Auf.

„Denn nur so kann in Abhängigkeit der vorliegenden Verkehrs- und Umfeldsituationen eine sinnvolle, wirksame und für den Verkehrsteilnehmer nachvollziehbare Beeinflussung des Verkehrsablaufs stattfinden“, erklärt Mark Kröll von der Area Knowledge Discovery des Know-Centers. „Momentan wird im Streckennetz der ASFINAG die Qualität der Sensoren zur Umfelddatenerfassung aber weder systematisch noch vergleichend untersucht. Dadurch werden Fehler oft gar nicht oder nur zufällig erkannt.“ Deshalb wurde im Rahmen des kürzlich abgeschlossenen Forschungsprojektes an einer Lösung dieses Problems in Form einer automatisierten Qualitätsüberprüfung der Sensordaten gearbeitet.

Dynamische Warnhinweise können helfen, das Fahren bei widrigen Umweltbedingungen sicherer zu machen.

Der Weg zum Ziel: Die Sensormessdaten wurden auf Basis statistischer und maschineller Analysen mittels Methoden aus dem Bereich der sogenannten Knowledge Discovery in Databases (KDD) auf ihre Verfügbarkeit sowie Plausibilität untersucht. Gibt es fehlende Werte in den gemessenen Daten, sind Ausreißer etwa aufgrund von kurzen Störimpulsen vorhanden, oder die Werte unterliegen aufgrund alternder Hardware einem Drift. „Danach erfolgt die Fusionierung und Darstellung der Ergebnisse in einem wissenschaftlichen Prototyp, der bereits intensiv bei der ASFINAG eingesetzt und getestet wird“, so Kröll.  „Mit UDEQI wird es nun erstmals möglich, die Performance der Umfelddatensensorik längerfristig zu beobachten und in einer objektiven Benchmark zu bewerten.“

Prototyp des Projektes UDEQI - Qualitätssicherung der Umfelddatenerfassung. Erfolgreich umgesetzt vom Know-Center, der TU Graz (ISV) und der ASFINAG.

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