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ZIM Digitale Straße

Eine der großen gesellschaftlichen Herausforderungen stellt der Wandel des Verkehrswesens dar. Neben steigenden Anforderungen an Verkehrsteilnehmer, etwa die effiziente Ausnutzung von Verkehrswegen in Abhängigkeit von der Verkehrssituation mittels autonom und intelligent agierender Fahrzeuge, ist insbesondere auch die Verkehrsinfrastruktur zu berücksichtigen. Im durch das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie geförderten Forschungsprojekt „Hochleistungssensorik mit Cloud-basierter Echtzeitdatenverarbeitung für die digitale Straße im urbanen- und Fernverkehr“ arbeitet die Fachhochschule Dortmund gemeinsam mit der Technischen Universität und der Wilhelm Schröder GmbH an Problemstellungen der Digitalen Straße.

Die Projektpartner fokussieren dabei die flächendeckende Erfassung von Verkehrsdaten in Echtzeit. Hierdurch ergeben sich verschiedene Anwendungsszenarien, u. a. die instantane Erkennung und Meldung von Falschfahrern, eine bedarfsgerechte Verkehrsflusssteuerung im urbanen Raum sowie die Verkehrs- und Parkplatzbilanzierung. Der im Projekt entstehende Prototyp integriert die dazu notwendige Sensorik in Leitpfosten am Straßenrand. Dies macht den aufwändigen Einbau von Induktionsschleifen in Straßen obsolet.

Das seitens der Fachhochschule zuständige Projektteam entwickelt die für die Verarbeitung, Auswertung und Verknüpfung der Sensordaten obligatorische Smart-Data Plattform. Diese ist Teil des in Abb. 1 dargestellten Prozesses, welchen die Projektpartner umsetzen und der folgende Schritte umfasst:

Abb. 1: Im Rahmen des Projekts zu realisierender Prozess
Im Rahmen des Projekts zu realisierender Prozess (Bestandteile der Smart Data Plattform orange)IDiAL

Schritt 1: Rohdatenerfassung

Mit Hilfe von Techniken auf Basis der Radiotomographie erheben die in die Leitpfosten integrierten Sensoren zeitliche Daten über vorbeifahrende Fahrzeuge.

Schritt 2: Detektion von Fahrzeugeigenschaften

Durch verschiedene Mustererkennungsverfahren werden Fahrspur, Richtung, Geschwindigkeit und Fahrzeugtyp (LKW, PKW etc.) ermittelt. Aufgrund der gesammelten Daten erfolgt eine sukzessive Verbesserung der Detektionsalgorithmik.

Schritt 3: Kommunikation

Unter Verwendung Funk- oder drahtgebundener Übertragungswege senden die Leitpfosten detektierte Fahrzeugeigenschaften an die Smart-Data Plattform.

Schritt 4: Schnittstellenbereitstellung

Die Plattform bietet die Möglichkeit zur flexiblen Bereitstellung von Schnittstellen für ein- und ausgehende Daten. Hierzu setzt das Projektteam Techniken der Modellgetriebenen Softwareentwicklung ein. Ziel ist die Erstellung domänenspezifischer Sprachen, die im laufenden Betrieb die Anbindung neuer Kommunikationswege ermöglichen. Dabei werden Anforderungen wie Datenformat und Kommunikationsprotokoll berücksichtigt, sodass zur Laufzeit neue Sensortypen oder angepasste Übertragungsformate in die Plattform eingebunden werden können.

Schritt 5: Datenverarbeitung

Um Daten wie detektierte Falschfahrer auch bei hohen Verkehrs- und Datenaufkommen in Echtzeit auswerten zu können, implementiert das Projektteam priorisierte Verarbeitungswarteschlangen. Diese erlauben z. B. den sofortigen Versand von Warnmeldungen im Falle eines Falschfahrers. Wie die Schnittstellen sind auch die Berechnungsverfahren zur Datenaggregation zur Laufzeit anpassbar. So können bspw. Methoden zur Berechnung der Anzahl passierender Fahrzeuge oder der auf einem Parkplatz befindlichen Fahrzeuge pro Zeiteinheit flexibel in die Plattform integriert und über deklarierte Schnittstellen verfügbar gemacht werden.

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