D-TRAS
Digitale Plattform für die Vorhersage des Verkehrsrisikos in ländlichen Gebieten
Das Projekt untersucht die Machbarkeit einer Zusammenführung von Fahrzeugsensordaten mit sicherheitsrelevanten Daten, um die Vorhersage von Verkehrsrisiken zu innovieren.
Im Projekt D-TRAS entsteht eine digitale Plattform um Verkehrsteilnehmer (Auto- & Motorradfahrer) vor etwaigen Verkehrsrisiken, hauptsächlich auf Verkehrswegen im ländlichen Raum, zu warnen. Dazu gehören insbesondere auch Bergstraßen.
Ein nachweisliches Verkehrsrisiko kann entstehen, wenn der Fahrer unkonzentriert oder abgelenkt ist, oder wenn besondere Umwelt- oder Straßenbedingungen vorliegen, oder sich unerwartet verändern.
Gesammelte und für den Fahrer aufbereitete Informationen, bzw. entsprechende Warnungen vor sich verändernden Sichtverhältnissen, Verkehrslagen, Straßenzuständen, Unfall- und Wildhotspots, sowie aufgezeichnetes Verhalten anderer Verkehrsteilnehmer, sollen dabei helfen die Sicherheit auf Straßen im ländlichen Raum zu erhöhen und Unfallzahlen von Motorrad- und Autofahrern zu senken. Hier können Daten aus vernetzten Fahrzeugen relevante Informationen zur aktuellen Verkehrslage beisteuern.
In Zusammenarbeit mit Organisationen im Bereich der Digitalen Mobilität aus Österreich und Deutschland werden unterschiedliche Datenquellen gebündelt, analysiert und ausgewertet. Die D-TRAS Plattform beinhaltet auch ein KI-Modell (künstliche Intelligenz), welches Verkehrsteilnehmern aus einer Vielzahl an Informationen eine verwertbare Anzahl an Verkehrshinweisen generiert und diese dem Fahrer über ein Smartphone oder ein Wearable Device darstellt.
An der Erreichung der Forschungsziele im Projekt D-TRAS arbeiten Forscher aus Österreich (Motobit GmbH und VIRTUAL VEHICLE) und Deutschland (Universität Göttingen, Caruso und NEXT). In einer Studie mit mindestens 100 Verkehrsteilnehmern wird die D-TRAS Plattform in zwei europäischen Regionen, der Steiermark (Österreich) und dem Harz (Deutschland) evaluiert.
Über die mit dem Projekt D-TRAS verfügbaren Informationen und den während der Studie generierten Verkehrsinformationen ergeben sich für Verkehrsplaner und Straßeninstandhalter neue Möglichkeiten die Verkehrsinfrastruktur zu verbessern.
Wie funktioniert der Informationsfluss?
Die nachfolgende Abbildung veranschaulicht, wie über die D-TRAS Plattform unterschiedliche Daten aus dem Fahrzeug und aus existierenden anderen Datenquellen gesammelt (A), bzw. bereits im Fahrzeug vorverarbeitet (B) und daraus in einer zentralen, digitalen Plattform verkehrssicherheitsrelevante Informationen für den Fahrer vorhergesagt werden (C). Diese Risiko-Warnungen können beinahe der Echtzeit über unterschiedliche Devices dargestellt werden (D).
Training des KI- Modells
Ein zentrales Element zur Prognose relevanter Verkehrsrisiken in der D-TRAS-Platfform ist das KI-Modell, welches aus unterschiedlichen Informationen und Bedingungen, Warnungen für Motorrad- und PKW-Fahrer generiert.
Das Training dieser Plattform geschieht einerseits mit historischen Daten, also mit bereits vorhandenen, aber auch mit dynamischen Daten, also all jene, die ständig aktualisiert werden.
Welche Rolle spielt VIRTUAL VEHICLE in diesem Projekt?
VIRTUAL VEHICLE ist Koordinator des Projektes und ist verantwortlich für das Projektmanagement, die Entwicklung der D-TRAS Plattformarchitektur, dem D-TRAS Kit für mobile Apps und die Präsentation der Ergebnisse. Zudem arbeitet ein Forschungsteam der Gruppe “Contextual Information Systems and Management” am Aufbau der D-TRAS Plattform als Cloud-Lösung.
Die Beteiligung der österreichischen Partner wird im Programm „IKT der Zukunft“ vom österreichischen Bundesministerium für Klimaschutz, Umwelt, Energie, Mobilität, Innovation und Technologie (BMK) gefördert.
