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In vielen Städten helfen Verkehrsdaten, erfasst über lokale Detektoren (z. B. Induktionsschleifen, Radar, Infrarot) oder aus fahrzeugbasierten Navigationssystemen (z. B. TomTom, INRIX, HERE), die aktuelle lokale Verkehrssituation zu bestimmen. Daraus können Maßnahmen abgeleitet werden, die entweder unmittelbar verkehrsbeeinflussend wirken oder sich (nach statistischer Aggregation) in Infrastrukturänderungen widerspiegeln. So liefern beispielsweise in Berlin mehr als 300 lokale Messstellen auf den Hauptverkehrsstraßen und mehr als 800 lokale Messstellen auf den Bundesautobahnen ein stets aktuelles Lagebild des Kfz-Verkehrs. Über mehrjährige Auswertungen lassen sich besonders kritische Verkehrsabschnitte identifizieren. Zwar leisten diese Verkehrsdaten einen wertvollen Beitrag zur Verkehrssicherheit in Berlin, als Mittel der unmittelbaren Unfallprävention auf der Ebene von Einzelereignissen ist diese Sensorik allerdings nicht geeignet, weil die zeitliche Erfassungsrate zu gering und die örtliche Auflösung zu grob ist. Hier setzt der vorliegende Projektvorschlag an.
Im Laufe des Projektes werden durch Videodetektion die Bewegungsdaten von Verkehrsteilnehmern (inkl. Fußgängern, Fahrradfahrern, etc.) hochdynamisch und feingranular an besonderen Unfallschwerpunkten erfasst. Diese dienen als Grundlage zur Detektion von sicherheitskritischen Situationen. Ziel ist es, daraus unmittelbare Vermeidungsmaßnahmen (z.B. Warnungen an die Verkehrsteilnehmer) abzuleiten. Dabei soll der Schwerpunkt im Projekt auf der Erhöhung der Verkehrssicherheit für Fahrradfahrer liegen. Ein typisches Szenario sind Unfälle von Fahrradfahrern beim Überqueren einer Kreuzung mit rechts abbiegenden Lkw oder Pkw.
Technologisch wird dieses Ziel zunächst dadurch erreicht, dass der Verkehrsraum im Umfeld von kritischen Verkehrsabschnitten mit Videokameras in einer Dichte wie in Verkehrstunneln ausgestattet wird (Abstand ca. 50- 75 Meter). Dabei sollen aus Kostengründen vorhandene Infrastrukturelemente wie Beleuchtungsmasten genutzt werden. Aus den Videostreams werden dann mit modernen Bildverarbeitungsalgorithmen Ort, Geschwindigkeit und Beschleunigung aller Verkehrsteilnehmer berechnet (Tracking). Zusätzlich werden die Objekte bezüglich einer vordefinierten Objektklassenbibliothek klassifiziert (z. B. kleiner Pkw, Fahrrad, 30t-Lkw). Eine Besonderheit im Projekt stellt die verteilte Berechnung in jedem Kameraknoten mit einem unmittelbar gekoppelten schnellen embedded Computing dar.
Mit Hilfe hinterlegter dynamischer Modelle wird die Genauigkeit noch weiter gesteigert. Diese Modelle sind in einer Mikroverkehrssimulation verankert, die laufend mit den aktuellen Bewegungsdaten gespeist wird. Neben physikalisch-dynamischen Modellen sind hier auch Modelle des Verhaltens der Verkehrsteilnehmer hinterlegt. Die Simulation liefert so ein robustes und störungsfreies logisch-dynamisches Abbild der Verkehrssituation (Bewegungspfade der Verkehrsteilnehmer) und erlaubt die Ableitung von Prädiktionen der zukünftigen Entwicklung – insbesondere eine mögliche zukünftige Kollision. Diese Berechnungen können dann Grundlage einer unmittelbaren Warnung sein, die beispielsweise durch besonders auffällige Lichtsignale auf dem Fahrradweg vor einer Kreuzung, durch eine Echtzeitwarnung auf eine Smartphone-App oder durch akustische Signale realisiert wird.
Die mit dem beschriebenen Verfahren erzeugten Mobilitätsdaten können neben der geschilderten Sicherheitsanwendung auch für viele andere Anwendungen wie beispielsweise einen zukünftigen autonomen Verkehr im urbanen Umfeld genutzt werden. Weiterhin ließen sich aus den Videodaten weitere Merkmale wie z. B. die Sichtbarkeit der Fahrradfahrer ableiten, die dann zur Verbesserung der Aussagekraft von Unfallstatistiken herangezogen werden können. In diesem Sinne werden also Mobilitätsdaten erzeugt, die einen erheblichen Mehrwert zu den mit herkömmlichen Verfahren erfassten Daten liefern. Gemäß den Zielen der Förderung im Rahmen der Modernitätsfondsausschreibung sollen die Mobilitätsdaten dem BMVI und weiteren Interessenten, wie dem Land Berlin, zur Verfügung gestellt werden – und dies schon zu einem frühen Zeitpunkt im Projektablauf. Dies kann über bestehende Systeme wie die Verkehrsinformationszentrale (VIZ) Berlin und den Mobilitätsdatenmarktplatz (MDM) des BMVI erfolgen.
Das zuvor beschriebene Verfahren zur Generierung und Integration von zeitlich und räumlich hochaufgelösten Verkehrsdaten in bestehende Systemumgebungen zur Erhöhung der Verkehrssicherheit und die Generierung von Warnstrategien soll in dem Projekt an zwei exemplarischen Testfeldern zunächst technologisch und dann auch mit Probanden erprobt werden. Neben dem Kamerahersteller DResearch (DFE) aus Berlin ist die VMZ Berlin Betreibergesellschaft mbH (VMZ) als Betreiber der VIZ Berlin Teil des Konsortiums. Die VMZ wird in Kooperation mit der Senatsverwaltung für Umwelt, Verkehr und Klimaschutz sowie mit der Berliner Polizei kritische Straßenabschnitte identifizieren und die Verknüpfung der neu generierten Verkehrsdaten mit dem vorhandenen Datenstrom in der VIZ Berlin einschließlich übergreifender Analysen sowie die Bereitstellung über den MDM realisieren.
Dieses Forschungs- und Entwicklungsprojekt wird mit Mitteln des Bundesministeriums für Verkehr und digitale Infrastruktur (BMVI) im Programm „mFund“ (Förderkennzeichen 19F2067A- 19F2067E) gefördert. Die Verantwortung für den Inhalt dieser Veröffentlichung liegt beim Autor.
HFC Human-Factors-Consult GmbH
Das Forschungsinstitut HFC Human-Factors-Consult ist eines der führenden privatrechtlichen Forschungsinstitute auf dem Gebiet von Human Factors, Usabilityforschung, Verkehrssicherheitsforschung, Mensch-Maschine-Systeme und Mensch-Technik-Interaktionen.
Grundlage der Arbeit bei HFC ist die hohe Methodenkompetenz – nicht nur im humanwissenschaftlichen und technischen Bereich, sondern insbesondere auch in der interdisziplinären Zusammenarbeit. Schwerpunkt der Arbeit sind wahrnehmungspsychologische und arbeitswissenschaftliche Herangehensweisen, aber auch die Modellierung menschlichen Verhaltens im Verkehr. HFC hat große Erfahrung in der der Evaluation von Mensch-Maschine-Systemen unter dem Blickwinkel der Akzeptanz und Usability. Die Arbeiten sind in zahlreichen Veröffentlichungen dokumentiert.
HFC wird im Projekt die Mikroverkehrssimulation und die Prädiktionsmodelle sowie die Warnstrategien entwickeln sowie für die Probandentests verantwortlich sein.
DResearch Fahrzeugelektronik GmbH
Die DResearch Fahrzeugelektronik GmbH verfügt über langjährige Erfahrungen und umfassende Kompetenzen bei der Entwicklung komplexer emdbedded Systeme für den wartungsfreien Langzeiteinsatz unter harschen Umgebungsbedingungen, weiterhin über Erfahrungen bei der Video-Kompression (H.261, H.263+, H.264), der Video-Übertragung über alle Generationen von Mobilfunknetzen (GSM, HSCSD, GPRS, UMTS, LTE), der Video-Speicherung und -Analyse. Auf dieser Grundlage hat DResearch 4 Generationen mobiler Video-Sicherheitssysteme für den ÖPNV entwickelt. Inzwischen befinden sich über 20.000 dieser Systeme europaweit im Einsatz. Im deutschsprachigen Raum ist das Unternehmen im ÖPNV Marktführer für mobile Video-Sicherheitssysteme. Weltweit führend ist DResearch in der Entwicklung von Kamerasystemen mit direkt gekoppelter hochschneller Hardware zur Verarbeitung der Videostreams direkt an der Kamera.
DResearch wird im Projekt die Kamerahardware mit angeknüpftem embedded computing entwickeln. Außerdem wird DResearch für die Datenkommunikation zwischen den Kameraknoten und zum lokalen Knoten im Schaltschrank verantwortlich sein. Schließlich wird DResearch neben der Mitarbeit in den Feldtests die Erkennung des individuellen Fahrradfahrers über Triangulierung mit Low-Energy-Blootooth (beacons) und über Auswertung der QR-Codes an Helm oder Fahrrad leisten und bei der Zeitoptimierung der Trackingalgorithmen mitarbeiten.
Fraunhofer HHI
Das Fraunhofer HHI (HHI) ist eine der führenden Forschungseinrichtungen im Bereich der Telekommunikation und Nachrichtentechnik. Insbesondere der Bereich Video des HHI gilt als internationales Kompetenzzentrum im Bereich der Videoverarbeitung, -codierung und -übertragung. Daneben verfügt es über langjährige Erfahrung bei Computer Vision, Computer Graphics, 3D-Videoverarbeitung und immersive Medien und beschäftigt sich mit innovativen Aufnahme-, Verarbeitungs-, Visualisierungs- und Interaktionstechnologien. Im Rahmen zahlreicher nationaler und europäischer Forschungsprojekte sowie industrieller Kooperationen konnten in den Bereichen Echtzeit-Tiefenschätzung, naturgetreuer 3D Rekonstruktion von Personen und Szenenobjekten Basisalgorithmen entwickelt sowie ein umfangreicher Erfahrungsschatz gesammelt werden. Dabei liegt ein Schwerpunkt im Bereich Echtzeitanalyse und Echtzeit-3D-Rekonstruktion.
Das HHI wird zusammen mit der HU die Identifikationsalgorithmen und die Trackingalgorithmen entwickeln. Der Schwerpunkt des HHI liegt dabei auf der Implementierung auf der Zielplattform und der Erprobung, während die HU schwerpunktmäßig die Entwicklung der Algorithmen betreibt.
Humboldt Universität zu Berlin
Die Humboldt Universität zu Berlin (HU) ist die älteste Berliner Universität und gehört seit 2012 zu den 11 Exzellenzuniversitäten Deutschlands. Der Lehrstuhl für Visual Computing am Institut für Informatik weist eine langjährige Erfahrung im Bereich der Computer Vision, Bild- und Videoverarbeitung sowie Computergraphik auf. Dies umfasst eine Vielzahl von entwickelten Methoden und Algorithmen zum 2D und 3D Objekttracking, zur Analyse dynamischer Umgebungen, Klassifikation von Bildern sowie der Rekonstruktion von Szenengeometrien. Dabei werden robuste Lösungen zur 3D-Analyse und Synthese durch Nutzung von Vorwissen aus Modellen oder Deep Learning erarbeitet und in praktischen Anwendungen umgesetzt. In zahlreichen interdisziplinären Drittmittelprojekten konnten die Verfahren in den Bereichen Multimedia / Augmented Reality, Industrie, Medizin und Sicherheit genutzt werden.
VMZ Berlin Betreibergesellschaft mbH
Die VMZ Berlin Betreibergesellschaft mbH (VMZ) betreibt seit dem Jahr 2003 im Auftrag des Landes Berlin die Verkehrsinformationszentrale (VIZ) Berlin, welche von ihr in den Jahren 1999 – 2003 als VMZ errichtet wurde. Die VIZ stellt aktuelle Verkehrsdaten im Berliner Hauptverkehrsstraßennetz zur Verfügung, welche von der Verkehrsregelungszentrale zur Optimierung der Verkehrssteuerung genutzt werden. Darüber hinaus stellen die VIZ und die VMZ selbst verschiedene verkehrsmittelübergreifende Informationsdienste bereit (http://viz.berlin.de, 33 dynamische Informationstafeln, Smartphone-App „Berlin mobil“, Mobilitätsmonitore u. a. an den Flughäfen Berlin-Tegel und Frankfurt sowie Informationsdienste für die Medien). Durch die Forschungsaktivitäten und den zentralen Betrieb verfügt die VMZ Berlin über umfangreiche Erfahrungen in Pilotanwendungen von Verkehrsinformationssystemen, in der Aufbereitung und Auswertung von Messdaten aus unterschiedlichen Quellen (u. a. lokale Detektion und sog. Floating Car Data), der Analyse von Unfalldaten, der Planung von verkehrstechnischen Maßnahmen zur Minderung der verkehrsbedingten Umweltbelastungen, der Erstellung und Pflege umfangreicher digitaler Netze mit Verkehrs-, Umwelt- und Infrastrukturdaten, der Konzepterstellung, technische Umsetzung und Betrieb von Informationsdiensten für Verwaltung, Öffentlichkeit und Medien und in der Beratung zu Fragen der Elektromobilität. Die VMZ Berlin ist eine Tochtergesellschaft der Siemens Aktiengesellschaft.
Die VMZ wird im Projekt für alle Belange der Verknüpfung der projektbezogenen Daten mit den bestehenden Daten des Bundes und des Landes Berlin einschließlich der Übertragung der Daten zum BMVI sowie für die Anbindung des entwickelten Systems an die bestehende Infrastruktur verantwortlich sein.
Projektkoordinator
Prof. Dr.-Ing. Thomas Jürgensohn
HFC Human-Factors-Consult GmbH
Köpenicker Straße 325
12555 Berlin
Email:
Telefon: +49 (0)30 549 065 997
Internet: www.human-factors-consult.de