Entwicklung einer Softwareanwendung zur Qualitätsbestimmung kommunaler Radverkehrsanlagen auf Basis von Crowdsourcing-Daten

Im Projekt INFRASense wird eine Datenanwendung entwickelt, um auf Basis von Crowdsourcing-Daten die Qualität von kommunalen Radverkehrsanlagen unter Einsatz von fortgeschrittenen Methoden der Data Science automatisiert bestimmen zu können. Die Daten werden in kommunale Geoinformationssysteme (GIS) exportiert und mit einer Webanwendung (Open Quality Monitor) öffentlich zur Diskussion gestellt. Mit dem Feedback der Radfahrenden wird die Qualitätsbewertung nutzergerecht optimiert.

Um Muster aus den Daten ableiten zu können, erfolgen projektinterne Eichungsfahrten mit einer Fahrradsensorik, die Daten in Echtzeit überträgt. Anhand der generierten und weiteren Daten (z.B. Material, Radwegtyp) werden Kriterien für die Qualitätsbewertung von Radverkehrsanlagen (u.a. Oberflächenbeschaffenheit, Zeitverluste) festgelegt und gewichtet. Nach erfolgter Praxisbefahrung über ca. zwölf Monate unter aktiver Bürgerbeteiligung zur Messung von Störungen, Wartezeiten etc. werden die Qualitäten der Radwege anhand der Daten automatisiert bestimmt. Die Ergebnisse werden anschließend in einer Webanwendung visualisiert und den Radfahrenden zur Validierung bereitgestellt. Das so generierte Feedback der Radfahrenden wird dazu genutzt die Algorithmen zur Qualitätsbewertung zu optimieren. Die Ergebnisse werden auf ein Quartier und das Radwegenetz in Oldenburg angewandt und planerisch umgesetzt.