Sicherheit des vernetzten und automatisierten Straßenverkehrs - SivaS
Inhaltsverzeichnis
Kurzübersicht
Automatisierte Fahrfunktionen sind heute bereits Stand der Technik bei Neuwagen und werden den Verkehr der Zukunft maßgeblich beeinflussen. Für die notwendige Absicherung von vernetzten und automatisierten Fahrfunktionen - wie z.B. dem Autobahnassistenten - existieren derzeit noch keine harmonisierten Prüfvorschriften. Zur Erarbeitung der dafür erforderlichen Testszenarien, Prüfkriterien und Grenzwerte ist eine umfassende Kenntnis des heutigen Straßenverkehrs hinsichtlich Fahrzeuginterkationen und dem Zustandekommen kritischer Verkehrssituationen notwendig. Im Projekt SivaS werden in Hoyerswerda Methoden untersucht, wie man zukünftig solche Verkehrsdaten praktisch erfassen kann. Dazu gehört die Nutzung von Kameradrohnen, fest installierten Kameras und ausgestatteten Messfahrzeugen.
Das Projekt SivaS wird im Rahmen der Innovationsinitiative mFUND mit insgesamt 1.791.221 Euro durch das Bundesministerium für Digitales und Verkehr gefördert und läuft bis Dezember 2024.
SivaS-Projektsteckbrief: https://bmdv.bund.de/SharedDocs/DE/Artikel/DG/mfund-projekte/sivas.html
Projektpartner
- TU Dresden – Professur für Kraftfahrzeugtechnik
- TU Dresden – Professur für Mobilitätssystemplanung
- FSD Fahrzeugsystemdaten GmbH
- Stadt Hoyerswerda
Aktuelles
https://tu-dresden.de/bu/verkehr/iad/kft/die-professur/news/saechsischer-verkehrssicherheitstag-2024
Projektbeschreibung
Die Kernaufgabe des Projekts SivaS besteht darin, verschiedene Methoden der Verkehrsbeobachtung im Hinblick auf die Ableitung von Testszenarien zu erproben und weiterzuentwickeln. Dabei sollen durch mobile und ortsfeste Verkehrsbeobachtung sowie dem hochimmersiven Fahrsimulator der TU Dresden Datenquellen erschlossen werden, die in einem einheitlichen Format in eine Rohdatenbank einspielen. In Folgeprojekten sollen aus diesen Rohdaten durch Analysemethoden konkrete Fahraufgaben für die Absicherung des automatisierten Fahrens generiert werden.
Kameradrohnen dürfen i.d.R. in Höhen bis zu 120 m fliegen und sind daher gut geeignet um das Verkehrsgeschehen aus der Vogelperspektive zu erfassen. Sie sind flexibel an verschiedenen Orten einsetzbar, und können schaffen einen guten Überblick über Verkehrssituationen. Mit Computeralgorithmen können Fahrzeuge und Personen automatisch erkannt werden, womit sich eine Situation gut in eine Simulationsumgebung, wie einem Fahrsimulator übertragen lässt. Hier bietet sich daraufhin die Möglichkeit, bestimmte Situationen zu variieren und tiefergehend zu erforschen.
Fest installierte Verkehrskameras haben den Vorteil, Verkehrssituationen „rund um die Uhr“ an einem bestimmten Ort erfassen zu können. Die ersten Kameras sollen in der Hoyerswerdaer Neustadt u.a. auf der Albert-Einstein-Str. im Verlauf des Jahres angebracht werden. Mit der mobilen (fahrzeugzentrierten) Verkehrsbeobachtung können Verkehrssituationen aus der Sicht eines Verkehrsteilnehmers erfasst werden. Hierbei kommen Kameras in Kombination mit Radarsensoren und Laserscannern (LiDAR) zum Einsatz.
Das Mitmach-Labor ist Teil des Projekts SivaS und soll die Forschungsprojekte, die in den kommenden Jahren nach Hoyerswerda kommen, den Bürgerinnen und Bürgern näherbringen. Neben Informationsveranstaltungen und Fachvorträgen wird es auch Formate zum Ausprobieren, Lernen und Mitmachen geben.
Veröffentlichungen
Ein Datensatz mit Rohdaten und analysierten Verkehrsbeobachtungsdaten wird im vierten Quartal 2024 veröffentlicht und an dieser Stelle verlinkt.
Datenschutz
Der Datenschutz spielt im Projekt SivaS eine wichtige Rolle – schließlich werden hier Menschen im öffentlichen Raum mit Kameras aufgezeichnet. Personenbezogene Daten sind prinzipiell für das Forschungsziel von SivaS nicht von Interesse. Daher hat jede Erhebungsmethode ihr eigenes Konzept zum Schutz personenbezogener Daten: Bei Kameradrohnen wird die Aufzeichnung sensibler Daten durch die große Flughöhe und senkrechte Perspektive grundsätzlich vermieden. Fest installierte Verkehrskameras arbeiten mit geringen Auflösungen und mit defokussierter Linse, wodurch Gesichter und Nummernschilder nicht erkennbar sind. Messfahrzeuge können über die verwendeten Kameras personenbezogene Daten erfassen. Daher werden hierzu vor der weiteren Verarbeitung personenbezogene Daten verpixelt und damit unkenntlich gemacht.
Ansprechpartner
© TUD
Professor
NameProf. Dr.-Ing. Günther Prokop
Eine verschlüsselte E-Mail über das SecureMail-Portal versenden (nur für TUD-externe Personen).
Besuchsadresse:
Jante-Bau, JAN 20 George-Bähr-Straße 1b
01069 Dresden
© R. Kannan
Wissenschaftlicher Mitarbeiter
NameHerr Rajagopalan Kannan M. Eng.
Hochautomatisierte Fahrfunktionen
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Jante-Bau, JAN 35D George-Bähr-Straße 1b
01069 Dresden
Über den mFUND des BMDV
Im Rahmen der Innovationsinitiative mFUND fördert das BMDV seit 2016 datenbasierte Forschungs- und Entwicklungsprojekte für die digitale und vernetzte Mobilität der Zukunft. Die Projektförderung wird ergänzt durch eine aktive fachliche Vernetzung zwischen Akteuren aus Politik, Wirtschaft, Verwaltung und Forschung und durch die Bereitstellung von offenen Daten auf der Mobilithek. Weitere Informationen finden Sie unter www.mFUND.de.
