Problemstellung

Zur Erreichung einer sicheren und CO2-neutralen Stadt ist eine intelligente Verkehrssteuerung und der Schutz besonders gefährdeter Verkehrsteilnehmer (VRUs) notwendig. Im Jahr 2020 verursachten stärkere Verkehrsteilnehmer wie Autofahrer ca. 37.000 Radfahr- und 17.000 Fußgängerunfälle mit Personenschäden. Die zuverlässige Erkennung aller Verkehrsteilnehmer und daraus abgeleitete Situations- oder Gefahreneinschätzung sind Grundlage, um diese Ziele zu erreichen.

Projektziel

Im Projekt VIDETEC-2 werden die neuen Technologien Mikro-Doppler-Radar und Communication, Localization and Surveillance (CLS) zur präzisen und zuverlässigen Verkehrsteilnehmererfassung an innerstädtischen Straßenkreuzungen erforscht, entwickelt und in die intelligente Straßeninfrastruktur integriert. Sowohl die Mikro-Doppler-Radar als auch die CLS Technologien erfassen und lokalisieren passive Verkehrsteilnehmer. Dabei nutzt CLS effizient Kommunikationssignale. Die gewonnenen Verkehrsdaten helfen den Automatisierten und Vernetzten Fahrzeugen (AVF) im urbanen Straßenverkehr Kollisionen zu vermeiden. Ziel des Projektes ist die Erhebung umfangreicher Radar- und CLS-Datensätze aus realen Verkehrssituationen, die für das Training der KI Voraussetzung sind.

Durchführung

An einer bestehenden Testfeldkreuzung werden mit Hilfe von Mikro-Doppler-Radaren und einem Netz von CLS Knoten in mehreren Messkampagnen Verkehrsdaten in Echtzeit erfasst. Aus diesen Daten werden mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz prognostizierte Bewegungen der Verkehrsteilnehmer errechnet. Diese Bewegungsprognosen werden über eine Datencloud oder eine V2X-Infrastruktur den Verkehrsteilnehmern zur Verfügung gestellt.