Fachgebiet Mobilität und Verkehr

RAD-AUTO-NOM


Forschungsprojekt

Konzepte zur Integration des Radverkehrs in zukünftige urbane Verkehrsstrukturen mit autonomen Fahrzeugen

Auftraggeber

Bundesministerium für Digitales und Verkehr

Abschluss

Mai 2022

Projektpartner

  • Lehrstuhl für Elektromobilität, Prof. Dr.-Ing. Daniel Görges, Technische Universität Kaiserslautern, Erwin-Schrödinger-Straße, Gebäude 12, D-67663 Kaiserslautern
  • Lehrstuhl Stadtplanung, Prof. Dr.-Ing. Detlef Kurth,Technische Universität Kaiserslautern, Pfaffenbergstraße 95, Gebäude 01, D-67663 Kaiserslautern

Kurzbericht

Ausgangssituation

Autonome Fahrzeuge werden in Zukunft das Miteinander der Verkehrsmittel im urbanen Umfeld stark verändern. Diese Entwicklung hat vielfältige Wirkungen auf die städtischen Verkehrsteilnehmer und die Stadt selbst. Insgesamt sind vier Trends zu beobachten: (1) ein zunehmender autonomer Verkehr in Städten, (2) ein wachsender Radverkehr infolge angepasster Planungen und gesellschaftlicher Ent­wicklungen, (3) eine Renaissance der lebendigen Stadt und (4) eine technische Aufrüstung der Fahrzeugflotte und Infrastruktur. Diese Trends machen für den Radverkehr neue planerische und technische Konzepte erforderlich. Hier setzt das Projekt an.

Projektziele und -inhalte

Das Ziel des Projekts ist, die kommenden Herausforderungen für den Radverkehr in Städten im Wechselspiel mit aufkommenden autonomen Fahrzeugen zu untersuchen und dafür Lösungsansätze zu erarbeiten. Hierbei wird eine ganzheitliche Perspektive eingenommen, welche die verkehrlichen stadträumlichen und technischen Belange berücksichtigt. Wesentliche Teilziele sind (1) verkehrswissen­schaftliche Methoden zur Erkennung und Vermeidung von Konflikten zwischen Radfahrenden und autonomen Fahrzeugen basierend auf Befragungen, Fahrversuchen und Methoden der funktionalen Sicherheit, (2) stadtplanerische Konzepte zur Gestaltung von Radverkehrsanlagen in städtischen Umgebungen mit autonomen Fahrzeugen, (3) technische Systeme zur Erkennung und Vorhersage der Bewegung von Radfahrenden in autonomen Fahrzeugen basierend auf Methoden des maschinellen Lernens und (4) Simulationswerkzeuge und -studien zur Bewertung der planerischen und technischen Ansätze im Wechselspiel. Diese Teilziele bestimmen zugleich den Arbeitsplan des Projekts.

Projektergebnisse

Angestrebte Projektergebnisse sind (1) Handlungsempfehlungen zur Erkennung und Vermeidung von Konflikten sowie die zugrundeliegenden Analysemethoden und Befragungsergebnisse, (2) ein Leit­faden für die Verkehrs- und Stadtplanung, (3) Algorithmen zur Erkennung und Vorhersage der Bewegung von Radfahrenden und (4) eine Simulationsumgebung zur Bewertung von planerischen und technischen Ansätzen. Die Zielgruppen sind dabei Planungs- und Ingenieurbüros sowie Straßenbau- und Stadtplanungsämter, Fahrzeughersteller und -zulieferer sowie Startups. Die Ergebnisse werden in Fachzeitschriften, auf Fachkonferenzen und auf Fachmessen vorgestellt sowie über die Projekthome­page veröffentlicht. Die Handlungsempfehlungen und der Leitfaden werden in den Zielgruppen ver­breitet, insbesondere über die entsprechenden Fachverbände. Die Algorithmen und Simulations­werkzeuge werden anderen Forschern und Entwicklern aus dem akademischen und industriellen Umfeld über öffentliche Repositories bereitgestellt. Auf Startup Events werden gezielt Startups angesprochen. Über Hackathons werden neue Konzepte rund um die erarbeiteten Methoden und Algorithmen ent­wickelt. Die Vision ist, ein Ökosystem zu etablieren, an dem vielfältige Akteure partizipieren und profitieren können. Das Projekt wird durch die Gründungs- und Technologietransferstellen der Technischen Universität Kaiserslautern begleitet. Hierdurch wird sichergestellt, dass Geschäftsideen frühzeitig erkannt und gefördert werden. Insbesondere sollen Studierende, die über Abschlussarbeiten an dem Vorhaben beteiligt sind, für eine Unternehmensgründung begeistert werden. Aus dem Vorhaben ergeben sich grundlegend neue Methoden, die nicht nur für die Gestaltung des Radverkehrs, sondern z. B. auch des Fußverkehrs in urbanen Räumen mit autonomen Fahrzeugen nutzbar sind. Hieraus ergeben sich vielfältige Möglichkeiten für anknüpfende Projekte.

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