Bike2CAV – Vermeidung von Kollisionen mit RadfahrerInnen durch Fahrzeug-zu-X-Kommunikation

Vernetzung und Automatisierung von Fahrzeugen bieten eine große Chance, auch die Sicherheit von Radfahrer/-innen zu erhöhen. Ein österreichisches Konsortium unter der Leitung der Salzburg Research Forschungsgesellschaft arbeitet an innovativen Technologien zum Schutz von verletzlichen Verkehrsteilnehmer/-innen. Im Fokus stehen Möglichkeiten zur kooperativen Detektion von Kollisionsrisiken sowie nicht-ablenkende Warnkonzepte.

Vernetzung und Automatisierung von Fahrzeugen bieten eine große Chance, auch die Sicherheit von Radfahrer/-innen zu erhöhen. Ein österreichisches Konsortium unter der Leitung der Salzburg Research Forschungsgesellschaft arbeitet an innovativen Technologien zum Schutz von verletzlichen Verkehrsteilnehmer/-innen. Im Fokus stehen Möglichkeiten zur kooperativen Detektion von Kollisionsrisiken sowie nicht-ablenkende Warnkonzepte.

Beim Schutz von verletzlichen Verkehrsteilnehmer/-innen besteht großer Handlungsbedarf: Die Europäische Kommission will die Zahl der getöteten bzw. schwer verletzten Personen im Straßenverkehr bis 2030 um 50 Prozent senken. Die Unfallzahlen sinken seit 2013 jedoch nur leicht, der Zielwert 2020 wurde nicht erreicht. Speziell sogenannte verletzliche Verkehrsteilnehmer/-innen sind gefährdet: Knapp die Hälfte der getöteten Personen im europäischen Straßenverkehr waren 2018 Fußgänger/-innen, Rad- oder Motorradfahrer/-innen. 83 Prozent der getöteten Radfahrer/-innen verunglückten aufgrund einer Kollision mit einem motorisierten Fahrzeug. Gleichzeitig steigen immer mehr Menschen auf das Rad um.

Bisherige Bestrebungen fokussierten vor allem auf die Erkennung von Fußgänger/-innen. In dem Forschungsprojekt Bike2CAV stehen die Radfahrer/-innen im Mittelpunkt: Unternehmen und Forschungseinrichtungen erforschen und erproben gemeinsam Möglichkeiten zur kooperativen Detektion von Kollisionsrisiken von Radfahrer/-innen sowie nicht-ablenkende Warnkonzepte. Die fortschreitende Vernetzung und Automatisierung von Fahrzeugen bietet eine große Chance, die Sicherheit von Radfahrer/-innen zu erhöhen.

In diesem Zusammenhang adressiert Bike2CAV folgende Forschungsfelder:

Bike2CAV Forschungsfelder

1. Verbesserung der Umfeldwahrnehmung und Detektion von Intentionen und Radfahrer/-innen
2. Kooperative Detektion von Radfahrer/-innen mit CAVs (connected automated vehicle)
3. Nicht-ablenkende Konzepte zur Warnung von Radfahrer/-innen vor Kollisionsrisiken (unter Einbeziehung von Lead User/-innen)
4. Evaluierung eines integrierten Proof-of-Concept Prototyps

Das Projekt Bike2CAV verfolgt das Ziel, anhand eines integrierten Proof-of-Concept-Prototyp und Realdaten zu validieren, wie eine kooperative Detektion und nicht-ablenkende Warnung vor Kollisionsrisiken für Radfahrer/-innen umgesetzt werden kann. Die Fragestellungen adressieren dabei die gesamte Prozesskette.

Rolle von Salzburg Research

Salzburg Research ist für die Gesamtkoordination des Projekts sowie für die wissenschaftliche Leitung zuständig. Zudem fokussiert die Forschungslinie Mobility and Transport Analytics in diesem Projekt ihre Forschungsaktivitäten auf Methoden und die Validierung zur präzisen Eigenlokalisierung von Radfahrer/-innen und bewertet in diesem Zusammenhang die Lokalisierungsqualitäten. Ziel in dem Projekt ist die Validierung der erarbeiteten Methoden mit einem integrierten Proof-of-Concept-Prototyp in einem Feldversuch auf zwei unterschiedlichen Kreuzungen. Dafür zeichnet sich auch Salzburg Research verantwortlich.

Die Entwicklung innovativer Konzepte für datenbasierte Kollisionswarnsystemen wird von der Forschungsgruppe für Innovation & Value Creation mit Co-creation Ansätzen (Umfragen, Workshops mit Lead-User/-innen, Evaluierung mit Expert/-innen, Funktionsüberprüfung der entwickelten Warnsysteme mit Lead-User/-innen in Laboren) methodisch begleitet.

Förderung

Das Forschungsvorhaben Bike2CAV wird vom Bundesministerium für Klimaschutz, Umwelt, Energie, Mobilität, Innovation und Technologie im Rahmen des FTI-Programms Mobilität der Zukunft über die Österreichische Forschungsförderungsgesellschaft (FFG) mit insgesamt 1,29 Mio. Euro gefördert.