Projektbeschreibung

Zukünftige Mobilitäts- und Logistiklösungen werden neben selbstfahrenden Kraftfahrzeugen auch deutlich kleinere Systeme umfassen, die auf Rad- und Fußwegen operieren. Beispielhaft sind hier kleine Lieferroboter für einzelne Pakete oder autonome Lastenräder, die sich zum Nutzer bewegen, zu nennen. Grundlage für deren erfolgreichen Betrieb ist ein differenziertes Bild der Umgebung, was zum Beispiel die Breite der Fußwege, die Beleuchtungssituation aber auch die Wahrscheinlichkeit von möglichen Hindernissen einschließt.

Das Projektvorhaben AK_hoch_2 untersuchte fahrradgestützte Aggregations- und Evaluationsstrategien für die Erfassung dieser Daten und entwickelte Kartendarstellungen für die Repräsentation der Informationen.

Ergebnisse und Wirkungen

Für die Erfassung der Kartendaten wurden zwei Sensorsysteme entwickelt und evaluiert, die beim Fahrradfahren mitgeführt werden.

Das erste Konzept ist eine prototypische interaktive Sensorbox. Diese nimmt Fahrdaten (Geschwindigkeit, Erschütterungen etc.) bei jeder Fahrradfahrt auf und ermöglicht über manuelle Eingabe die Bestimmung der aktuellen Infrastruktur durch den Fahrer bzw. die Fahrerin. Das zweite Konzept ist ein Action-Camcorder. Dieser nimmt zusätzlich Bilddaten auf, anhand derer die befahrenen Infrastrukturen bewertet werden sollen. Über die gesamte Projektlaufzeit wurden Daten entlang von über 10.000 Streckenkilometern erfasst.

Für die Auswertung und automatisierte Kartenerstellung wurde ausgehend von der Datenaufnahme am Fahrrad eine durchgängige Verarbeitungskette entworfen. Die webbasierte Infrastruktur für die Erfassung und Verwaltung der Fahrdaten sowie Algorithmen zur Extraktion der Features (z.B. Wegtyp, Oberflächen etc.), der Anomaliedetektion (z.B. Bordsteinkanten, Gullideckel) und die Verknüpfung mit bestehenden Open-Source-Kartendaten anwendungsnah umgesetzt. Für die zusätzliche Motivation der Nutzerinnen und Nutzer integrierte das Team Funktionen, mit denen eigene Routen analysiert werden konnten.

Mittelfristig können auf der Basis dieser Daten Entscheidungen zur Evaluation des Einsatzes von autonomen Plattformen entwickelt werden. Um die dafür notwendigen Daten zu erheben, können die Messkonzepte auf Leihfahrrädern und Rollern angewandt werden, um mit den gesammelten, erweiterten Infrastrukturdaten neue Geschäftsmodelle abzuleiten.

Verbundkoordinator	Technische Universität Bergakademie Freiberg Fakultät für Mathematik und Informatik Arbeitsgruppe Softwareentwicklung und Robotik FKZ: VB18F1036A
Projektvolumen	Summe 98.001,00 € (davon 100 % Förderanteil durch BMDV)
Projektlaufzeit	03/2020 – 08/2021
Projektpartner	Otto-von-Guericke Universität Magdeburg, Fakultät für Maschinenbau FKZ: VB18F1036B
Ansprechpartner	TU Bergakademie Freiberg Prof. Sebastian Zug Tel.: +49 3731 39-2568 E-Mail: sebastian.zug@informatik.tu-freiberg.de