Movebis - Evaluation of Crowd-sourced Data to enhance municipal Cycling Infrastructure

Heat Map of Road Infrastructure Utilisation in Dresden — Heatmap der Verkehrswegenutzung in Dresden (c) Movebis

Informationen und Daten zur Planung und Optimierung der Radverkehrsinfrastruktur liegen Kommunen heutzutage immer noch in vergleichsweise geringem Umfang, größtenteils manuell gesammelt und in analoger Form vor. Die Planungsprozesse in den Kommunen leiden dadurch unter ungenaueren Ergebnissen, sind langwierigerer und resultieren letztlich in höheren Kosten. Das vom Bundesministerium für Verkehr und Infrastruktur (BMVI) durch den mFund geförderte Forschungsprojekt Movebis (lateinisch: Du wirst dich bewegen) verfolgt daher das Ziel die Datenerfassung, -verarbeitung und -bereitstellung zu automatisieren.

Das Movebis-Projekt wird durch ein Projektkonsortium bestehend aus zwei Professuren der TU Dresden und dem Klima-Bündnis durchgeführt.

Teilprojekt: Crowdsensing im Rahmen der Kampagne „Stadtradeln“

Verantwortlicher Konsortialpartner: Klima-Bündnis e.V.
→ mehr über das Stadtradeln.

Koordination und Teilprojekt: Verkehrsdatenanalyse zur Infrastrukturplanung

Verantwortlicher Konsortialpartner: Professur für Verkehrsökologie

Teilprojekt: Skalierbares Softwaresystem zur Verkehrsdatenverarbeitung

Um die Kosten der Auswertung der im Rahmen der Stadtradeln-Kampagne anfallenden Daten dauerhaft niedrig halten zu können und die Prozessgeschwindigkeit in den Kommunen zu erhöhen, wird eine vollautomatisierte Datenverarbeitung und -bereitstellung angestrebt. Für die Verarbeitung von Daten von möglicherweise zehntausenden gleichzeitig aktiven Verkehrsteilnehmern muss ein Softwaresystem entwickelt werden, welches hohe Anforderungen an Echtzeitfähigkeit, Genauigkeit, Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit erfüllt. An der Professur für Rechnernetze wird daher an der technischen Infrastruktur zur Verarbeitung großer Mengen an kontinuierlich eintreffenden Verkehrsdaten mit Stream-Processing-Engines (SPE) geforscht. Herausforderung ist es, Algorithmen für die Verkehrsdatenanalyse zu entwerfen, die performant, ausfallsicher, korrekt und skalierbar auf SPEs ausführbar sind. Beim Architekturentwurf des Gesamtsystems müssen die speziellen Eigenschaften von Verkehrsdaten und der Analysealgorithmen berücksichtigt werden, um geeignete Technologien für die Implementierung auswählen zu können. Das entwickelte Softwaresystem wird in der Cloud installiert und soll die große Menge eintreffender Radverkehrsdaten vollautomatisch aufbereiten. Sachbearbeitern in den Kommunen können dadurch hochaktuelle und interaktive Karten zur Visualisierung aller wichtigen verkehrlichen Kenngrößen für die Radverkehrsplanung bereitgestellt werden.