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Autonome und assistierte Fahrzeuge Wie KI und Sensoren Konflikte zwischen Auto und Fahrrad entschärfen

Von Dipl.-Ing. (FH) Hendrik Härter 2 min Lesedauer

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Würth Elektronik eiSos GmbH & Co. KG

Ein zu geringer Seitenabstand beim Überholen oder der klassische tote Winkel beim Abbiegen führen im Stadtverkehr oft zu schweren Unfällen mit Radfahrern. Ein neues Assistenzsystem soll Abhilfe schaffen. Feldtests in Osnabrück zeigen zudem, wie die gesammelten Daten direkt in die städtische Verkehrsplanung fließen können.

Im Projekt BikeDetect führte das Team mit einem prototypischen Sensorsystem Feldtests in Osnabrück durch.(Bild: BikeDetect / Johannes Schering)
Im Projekt BikeDetect führte das Team mit einem prototypischen Sensorsystem Feldtests in Osnabrück durch.
(Bild: BikeDetect / Johannes Schering)

Das Nebeneinander von Autos, Lkw und Fahrrädern auf begrenztem urbanen Raum birgt ein hohes Konfliktpotenzial. Um die Verkehrssicherheit zu erhöhen, hat das Forschungsprojekt "BikeDetect" (gefördert vom Bundesministerium für Digitales und Verkehr) den Prototyp eines intelligenten Assistenzsystems entwickelt. In einer 18-monatigen Machbarkeitsstudie unter der Leitung von Prof. Dr. Jorge Marx Gómez (Universität Oldenburg) wurde gezeigt, wie Autos und Lkw künftig Radfahrer nicht nur erkennen, sondern auch den Abstand zu ihnen messen und bei Gefahr aktiv warnen können.

Technik-Mix für den Großstadtdschungel

Für den Praxistest in Osnabrück rüstete das Team gemeinsam mit dem Partner iotec GmbH ein Testfahrzeug mit einem Ausleger an der Beifahrerseite aus. Zum Einsatz kamen unterschiedliche Technologien zur Umfelderfassung: Lidar, Radar, 3D-Kameras und Wärmesensoren.

Aus den Testfahrten über 22 Kilometer, die vorbei an Schutzstreifen, Radfahrspuren und über Fahrradstraßen ging, zog das Team wichtige Schlüsse für die Serienentwicklung solcher ADAS (Advanced Driver Assistance Systems). So stellte sich heraus, dass Lidar und Radar die verlässlichsten Daten für die Abstandsmessung lieferten. Kamerabasierte KI-Modelle funktionierten gut, stießen aber bei verdeckten Radfahrern, Gruppenfahrten oder schwierigen Licht- und Wetterverhältnissen an ihre Grenzen. Die Lösung für künftige Fahrzeuggenerationen liegt laut Projektleiter Johannes Schering in der Kombination der Daten (etwa Kamera plus Wärmebild) und in KI-Modellen, die sich dynamisch an Verkehrssituation und Wetter anpassen.

Über das Projekt „BikeDetect“

Zielsetzung: Entwicklung eines KI-basierten, multimodalen Sensorsystems zur Erkennung von Radfahrern und zur Abstandsmessung für Pkw/Lkw.
Leitung: Universität Oldenburg (Abt. Wirtschaftsinformatik/VLBA, Prof. Dr. Jorge Marx Gómez).
Partner: iotec GmbH (Osnabrück), Stadt Osnabrück (assoziierter Praxispartner).
Förderung: Das Projekt wurde im Rahmen der Innovationsinitiative mFUND durch das Bundesministerium für Digitales und Verkehr (BMDV) gefördert, die datenbasierte Mobilitätsprojekte unterstützt.

Vom Auto in die Cloud: Mobilitätsdaten für die Smart City

Das Projekt BikeDetect schützt nicht nur den individuellen Radfahrer, es generiert auch extrem wertvolle Flottendaten für die Stadtplanung. Die während der Tests gesammelten Sensordaten lieferten der Stadt Osnabrück als Praxispartner detaillierte Einblicke in das reale Verkehrsgeschehen.

Die Sensoren identifizierten automatisch neuralgische Punkte im Straßennetz. Das sind etwa Orte, an denen Autos besonders häufig mit zu geringem Seitenabstand überholen oder wo die Infrastruktur die Einhaltung des Mindestabstands gar nicht zulässt.

Magdalena Knappik, Sachgebietsleitung Stadt- und Regionalentwicklung in Osnabrück, sieht darin einen enormen Mehrwert: „Grundlagenforschung wie BikeDetect braucht reale Bedingungen, die wir liefern konnten.“ Datengestützte Ansätze bieten Städten ein riesiges Potenzial, um Gefahrenstellen im Radnetz proaktiv zu entschärfen, noch bevor Unfälle passieren, und so die Basis für eine echte Smart-City-Infrastruktur zu legen. (heh)

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