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Rot markierter Fahrradweg mit tiefem Loch im Asphalt

Wie KI und Emotionserkennung das Fahrradfahren attraktiver machen sollen

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Anne Lammers

Wie KI und Emotionserkennung das Fahrradfahren attraktiver machen sollen

Fahrradfahren wird allzu oft von unangenehmen Momenten begleitet. Das liegt unter anderem daran, dass nicht alles, was den Namen „Radweg“ trägt, diese Bezeichnung auch verdient – wenn es denn überhaupt einen Radweg gibt. Damit die Verkehrswende gelingt, muss das Fahrradfahren sicherer und komfortabler werden. Dazu wollen auch zwei neue mFUND-Projekte beitragen.

Wer schon einmal auf einem Radweg voller Wurzelaufbrüche durchgeschüttelt wurde, verspürt nicht gerade Lust auf mehr solcher Fahrten. Auch Radwege, die zu schmal sind, im Nichts enden oder aus anderen Gründen als gefährlich wahrgenommen werden, halten wohl mehr Menschen vom Radfahren ab, als dass sie zum Umstieg auf das klimafreundliche Verkehrsmittel motivieren. Zwei kürzlich gestartete Projekte im mFUND des BMDV nehmen deshalb die Radinfrastrukturen und das Wohlbefinden von Radfahrenden in Deutschland genauer unter die Lupe.

Bessere Radwege durch Künstliche Intelligenz (KI)

Mit der steigenden Verbreitung von E-Bikes und Lastenrädern kommt der Qualität von Radwegen eine größere Bedeutung zu. Die Informationen, ob an einem Ort ein Radweg vorhanden und, wenn ja, wie dieser beschaffen und in welchem Zustand er ist, liegen jedoch in der Regel nicht flächendeckend vor. Im mFUND-Projekt „ABPA – Konzeptentwicklung und Umsetzung eines Systems zur automatisierten Analyse der Beschaffenheit von Radwegen“ arbeiten Forscher:innen an einer Lösung: Automatisierte Berechnungsverfahren sollen das Monitoring von Radwegen ermöglichen. Eine KI ist vorgesehen, um den Ist- und den Soll-Zustand zu vergleichen und außerdem die Befahrbarkeit des Weges zu analysieren. Diese Informationen will das Projektteam anschließend als Open Data veröffentlichen und so den Verantwortlichen etwa bei der Verkehrsplanung oder Instandhaltung helfen. Auch Privatpersonen könnten profitieren, wenn sie zum Beispiel für ihre Routenplanung detaillierte Informationen vorfinden.

Das Projekt wird mit rund 340.000 Euro im mFUND gefördert. Der Förderzeitraum begann im Januar 2022 und erstreckt sich über zwei Jahre. Beteiligt sind neben der Hochschule Furtwangen (HFU) als Verbundkoordinatorin die Projektpartner:innen Hochschule Offenburg, VeloKurier Radlogistik und Outdooractive.

Mit biostatistischen Daten zu mehr Komfort im Radverkehr

Dass schlechte Radwege wenig zum Wohlbefinden von Radfahrer:innen beitragen, ist naheliegend. Allerdings ist bisher wenig darüber bekannt, welche Faktoren es genau sind, die das Sicherheits- und Komfortempfinden von Radfahrenden beeinflussen. Diese Erkenntnislücke wollen die Mitarbeitenden des Projekts „ESSEM – Emotionswahrnehmung für (E-)Fahrradsicherheit und Mobilitätskomfort“ schließen, indem sie biostatistische Daten wie Hauttemperatur und Herzfrequenz von Radfahrenden erfassen und mit kontextuellen Daten kombinieren (zum Beispiel Standort, Wetter, Luftqualität). Von diesem Vorgehen versprechen sich die Forscher:innen Rückschlüsse darauf, in welchen Situationen sich Radfahrer:innen unsicher fühlen. Auf diese Weise soll es gelingen, die Radverkehrsplanung besser auf die Bedürfnisse der Nutzenden auszurichten. Die Ergebnisse könnten zudem in die Produktentwicklung im Bereich der Fahrradmobilität einfließen, beispielsweise für Navigationsgeräte oder Fahrradkomponenten.

Das Projekt hat eine Laufzeit von drei Jahren und startete im Januar 2022. Gefördert wird es im mFUND mit rund 1,6 Millionen Euro. Als Verbundkoordinatorin fungiert die Universität Stuttgart, während sich sieben Partner:innen sowie eine assoziierte Partnerin an der Umsetzung beteiligen:

Weitere Projektstarts im mFUND – in einem Satz

In diesen neuen Projekten hilft Künstliche Intelligenz (KI) den Fahrer:innen von Bussen und Lkws:

  • STAFFEL: Um Transportunterbrechungen zu vermeiden, stimmen KI-Algorithmen die Strecken sowie Lenk- und Ruhezeiten im Güterverkehr so aufeinander ab, dass Anhänger effizienter – nämlich speditionsübergreifend – befördert werden können.
  • SOLP: KI unterstützt Lkw- und Busfahrer:innen in Echtzeit bei der Parkplatzsuche.
Hören Sie passend zum Thema auch die erste Episode unseres Podcasts Emmett in Transit: Darin geht es um KI, die brenzlige Situationen im Straßenverkehr verhindern soll, Autofahrer:innen, die Fahrassistenzsystemen zu schnell vertrauen, und Autos, die Radfahrer:innen zuzwinkern.
mFUND-Kurzstrecke

Veranstaltung: Gleich vier mFUND-Projekte nehmen am kommenden Online-Fachaustausch der mFUND-Begleitforschung Move Mobility teil. Am 24. Februar 2022 geht es um die Frage, welche datenbasierten Ansätze den Flugverkehr optimieren können. Projektbeteiligte von d-NOTAM, OMNyFlug, Met4Airports und fAIRport stellen ihre Ansätze und Ergebnisse vor und beantworten Fragen aus dem Publikum.

Die Veranstaltung steht allen Interessierten offen. Weitere Informationen und die Anmeldung finden Sie hier.

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