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Big-Data für die Verkehrssicherheit

| Redakteur: Benjamin Kirchbeck

Beinaheunfälle kommen in der offiziellen Statistik naturgemäß nicht vor. Wenn sich an bestimmten Punkten solche Ereignisse häufen, kann man entsprechende Stellen vorsorglich entschärfen. Dabei helfen sollen Echtzeit-Fahrdaten.

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Durch Fahrzeuge, die miteinander kommunizieren, lassen sich Unfallschwerpunkte in Städten voraussagen und entschärfen, wie aus einer Studie hervorgeht, der 500 Millionen Daten aus einer Million aufgezeichneter Kilometer zugrunde liegen.
Durch Fahrzeuge, die miteinander kommunizieren, lassen sich Unfallschwerpunkte in Städten voraussagen und entschärfen, wie aus einer Studie hervorgeht, der 500 Millionen Daten aus einer Million aufgezeichneter Kilometer zugrunde liegen.
(Bild: Clipdealer)

Ford setzt Big-Data-Analysen ein, um herauszufinden, wo und warum einige Straßenabschnitte potenziell gefährlicher sind als andere. Neue Erkenntnisse hierzu vermittelt eine insgesamt zweijährige Studie. Es wurde geprüft, wie vernetzte Fahrzeuge und Analytik dazu beitragen können, das Autofahren in Städten einfacher und sicherer zu gestalten. Die Studie zeigt, wie bereits einfache Maßnahmen zur Lösung von Sicherheitsproblemen beitragen können, die exemplarisch auf Straßen und an Kreuzungen im Großraum London identifiziert worden waren.

„Die Verwendung von Big Data zur Erkennung von möglichen Gefahrenquellen ist zunächst eine eher theoretische Angelegenheit – wir konnten nun aber belegen, dass dieses Konzept auch wirklich funktioniert“, sagte Jon Scott, Project Lead, City Insights, Ford Mobility, Europe. „Wir haben die Idee der vorausschauenden Verkehrssicherheit einen Schritt weitergeführt, indem wir mit Experten aus dem Bauingenieurswesen zusammenarbeiten, um die Sicherheitsdefizite an den betreffenden Standorten besser zu verstehen und Vorschläge zu deren Beseitigung zu machen“.

Datenbasierte Beobachtungen zeigen, wo die Straßeninfrastruktur die Verkehrsteilnehmer zu riskanten Manövern verleitet.
Datenbasierte Beobachtungen zeigen, wo die Straßeninfrastruktur die Verkehrsteilnehmer zu riskanten Manövern verleitet.
(Bild: Ford)

Mobilitätsexperten des Ford City Insights-Team haben bereits im vergangenen Jahr in London zahlreiche Ereignisdaten von Beinahe-Unfällen erfasst – dazu zählen etwa starkes Abbremsen oder aktivierte Warnblinkleuchten. Darauf aufbauend wurden die mittels vernetzter Fahrzeuge gewonnenen Daten mit Unfalldaten aus der Vergangenheit korreliert. Auf diese Weise wurde ermittelt, auf welchen Straßenabschnitten künftig am wahrscheinlichsten Verkehrsunfälle erwartet werden können. Diese „versteckten“ Gefahrenschwerpunkte wären durch herkömmliche Unfallprotokolle möglicherweise nicht identifiziert worden.

Um das Konzept weiter zu untermauern und außerdem besser zu verstehen, warum bestimmte Straßenabschnitte eine proportional höhere Anzahl von sicherheitsrelevanten Vorfällen aufweisen, hat Ford mit dem führenden britischen Verkehrsunternehmen Traffic Watch UK zusammengearbeitet. An acht ausgewählten Hotspots in London wurden die Aktivitäten der Verkehrsteilnehmer sowie die örtlichen Gegebenheiten erfasst und analysiert. Dazu zählen:

  • Ampelsignale für Auto- und Radfahrer sowie deren Einhaltung
  • Sicht auf Verkehrszeichen, Einschränkungen durch Äste, Bäume oder falsche Ausrichtung der Verkehrszeichen
  • Straßenoberflächen, Gefährdung durch Schäden oder Kanaldeckel
  • Enge Fahrspuren, die zu Konflikten zwischen Verkehrsteilnehmern führen

„Es ist wohl kein Zufall, dass beim Auswerten von Brems- und Lenkmanövern auch Hinweise auf schlecht erkennbare Verkehrszeichen sowie auf Verstöße gegen die Straßenverkehrsordnung gefunden wurden“, sagte Amanda Wickens, Managing Director, Traffic Watch UK. „Zweifellos gibt es eine echte Chance, dass vernetzte Technologien und die Analyse von Fahrzeugdaten Verkehrsunfälle in Zukunft reduzieren könnten“. In Zukunft könnten vernetzte Fahrzeuge und Echtzeitanalysen dazu führen, dass Risiken für die Sicherheit der Verkehrsteilnehmer – beispielsweise ausgefallene Ampeln – früher erkannt werden. Die Auswirkungen von künftigen Straßennetzänderung auf die Sicherheit, etwa im Zuge von Bauarbeiten, könnten ebenfalls besser verstanden werden.

Im Anschluss an die umfangreiche Studie in London, in der mehr als 500 Millionen Daten aus einer Million aufgezeichneter Kilometer gesammelt wurden, arbeitet das Ford City Insights-Team nun mit weiteren europäischen Städten zusammen, wie zum Beispiel Köln und Valencia. Ziel ist es, weitere Potenziale für datengetriebene Erkenntnisse zu identifizieren und das Verständnis für verschiedene Stadttypen zu erweitern.

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