24.09.2021 - 08:36

Ford entwickelt vernetzte „Road Safe“-Technologie

Ford entwickelt – zusammen mit einem von der britischen Regierung finanzierten Konsortium – eine Technologie zur Vorhersage von möglichen Unfällen, basierend auf Daten von vernetzten Fahrzeugen, Straßensensoren und Verkehrsnachrichten. Das digitale Tool namens „Road Safe“ wird derzeit in London und der britischen Grafschaft Oxfordshire getestet.

Der Autobauer Ford hat ein neues Konzept namens „Road Safe“ vorgestellt, das unterwegs helfen könnte, Orte mit höherem Unfallrisiko zu erkennen und diese den lokalen Behörden zu melden, damit sie bei Bedarf geeignete Maßnahmen für mehr Verkehrssicherheit ergreifen können.

Die neue Technologie verwendet einen intelligenten Algorithmus, um anonymisierte Daten aus Quellen wie vernetzten Fahrzeugen, Straßensensoren und Verkehrsnachrichten zu erfassen. Auf diese Weise soll ermittelt werden, wo möglicherweise eine erhöhte Wahrscheinlichkeit von Verkehrsunfällen vorliegt. Diese Informationen können dann auf einer Karte angezeigt werden, die Risiken identifiziert und künftig auch verwendet werden könnte, um Fahrer vor gefährlichen Hotspots zu warnen.

„In jeder Stadt gibt es Straßenabschnitte mit einer erhöhten Unfallwahrscheinlichkeit, sei es aufgrund eines schlecht platzierten Verkehrsschildes, eines nicht reparierten Schlaglochs oder veralteten Streckenführungen. Jetzt können wir solche Problembereiche genau lokalisieren, so dass sich Autofahrer vorwarnen lassen und die Behörden etwas unternehmen können“, sagte Jon Scott, Project Lead, City Insights, Ford Mobility, Europe.

Das vernetzte „RoadSafe“-Tool von Ford ist demnach das Ergebnis von vier Jahren Forschung. Hierzu zählte unter anderem ein 20-monatiges, staatlich finanziertes Projekt, das Ford zusammen mit dem Oxfordshire County Council, der Loughborough University und dem KI-Sensorspezialisten Vivacity Labs durchgeführt hat, sowie mit der Unterstützung von Transport for London und Innovate UK. Startpunkt war eine Analyse des Großraums London, um verkehrstechnische Hotspots hervorzuheben und Gefahrenpotenziale zu identifizieren. In den letzten 15 Monaten wurde das Projekt auf Oxfordshire ausgeweitet, wobei insgesamt mehr als 200 Pkw und Nutzfahrzeuge teilnahmen.

Die gewonnenen Daten ermöglichten es dem Team, eine spezielle Karte zu entwickeln, die Straßenabschnitte identifiziert, die von besonderer Bedeutung sind. Diese Karte setzt sich aus verschiedenen Datenebenen zusammen, einschließlich bekannter Unfälle aus der Vergangenheit und eines Algorithmus zur Risikovorhersage für jedes Straßensegment. Farben dienen der Bewertung der Unfallwahrscheinlichkeit, wobei Rot für das höchste und Gelb für das niedrigste Risiko steht.

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Um die Daten zu sammeln, zeichnen die an den Versuchen teilnehmenden Fahrzeuge unterschiedliche Fahrereignisse wie Bremsen, Lenken und Beschleunigen auf. Straßenseitige Sensoren von Vivacity verfolgen indes die Bewegungen verschiedener Verkehrsteilnehmer. Die Sensoren verwenden Algorithmen für maschinelles Lernen, um Beinahe-Unfälle zu erkennen und analysieren Bewegungsmuster gefährdeter VerkehrsteilnehmerInnen wie RadfahrerInnen und FußgängerInnen. Genutzte Daten werden hierbei anonymisiert, wodurch die Sicherheit auf der Straße erhöht wird, ohne die Privatsphäre zu beeinträchtigen.

Die Kombination von Fahrzeug- und Sensordaten kann helfen, eine Vielzahl von Gefahren zu erkennen. Hierzu zählen Orte, an denen Fahrzeuge zu nahe an RadfahrerInnen vorbeifahren oder eine ungünstig gelegene Bushaltestelle, die zu Staus führt sowie schlecht konzipierte Kreisverkehre und Kreuzungen, die Verwirrung und Beinahe-Unfälle verursachen.

In Zukunft könnte eine solche Technologie auch Passagieren zugutekommen, die in autonomen Fahrzeugen unterwegs sind. Die Kombination der Bordsensoren des Fahrzeugs mit einer digitalen Gefahrenkarte könnte ihnen helfen, kritische Situationen noch früher zu antizipieren und das Streckenmanagement entsprechend anzupassen.

Autor: jst

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