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FeGiS+: Ein proaktiver Ansatz für die Bewertung der Straßenverkehrssicherheit mit Hilfe intelligenter Daten

In: Next Chapter in Mobility

Author

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  • Michaela Grahl

    (Initaitive für sichere Straßen GmbH)

Abstract

Zusammenfassung Aktuelle Unfallstatistiken des statistischen Bundesamtes (Destatis) aus dem Jahr 2022 zeigen ein erhöhtes Unfallrisiko, insbesondere für vulnerable Verkehrsteilnehmer (VRU) wie Radfahrende und zu Fuß Gehende. Ursachen hierfür finden sich zum Beispiel in der Zunahme des Zweirad-Verkehrs (inkl. Pedelecs und E-Scooter) im Rahmen der Verkehrswende und der dadurch steigenden Zahl der Konflikte mit dem Kfz-Verkehr. Zum Schutz der verletzlichen Verkehrsteilnehmenden ist ein proaktives Handeln durch die gezielte Verbesserung der Infrastruktur oder der rechtzeitigen Warnung von Verkehrsteilnehmenden besonders relevant, um Unfälle von vornherein zu vermeiden. Diesen proaktiven Ansatz verfolgt das Forschungsprojekt „Früherkennung von Gefahrenstellen im Straßenverkehr durch Smart Data“ (FeGiS+), das im Rahmen des Mobilitätsfonds „mFund“ vom Bundesministerium für Digitales und Verkehr (BMDV) gefördert wurde. Um Risiken und Gefahrenpotenziale im Straßenverkehr frühzeitig identifizieren zu können, werden zusätzliche sicherheits-relevante Daten hinzugenommen und miteinander verschnitten. Als Basis fließen amtliche Unfalldaten der Polizei in die Bewertung ein. Diese reaktive Datenquelle wird um zwei proaktivere Datenquellen ergänzt: Zum einen werden Informationen zu gefährlichen Stellen hinzugezogen, die von Verkehrsteilnehmenden über eine Online-Plattform/App gemeldet werden. Zum anderen werden Beschleunigungsdaten aus Kfz, sogenannte Impulsdaten, zur Erfassung von sicherheitskritischen Fahrmanövern genutzt. Auf Grundlage dieser drei Datenquellen wird ein netzweiter Gefahrenscore berechnet, sodass für jeden Straßenabschnitt und Knotenpunkt u. a. die Höhe der Gefahr über den Gefahrenscore ersichtlich wird. Über die SMART-Plattform sind diese sich aktualisierenden Daten für Akteure der Verkehrssicherheitsarbeit datenschutzkonform verfügbar. Darüber hinaus wurden Anwendungen für Verkehrsteilnehmende geschaffen, die vor Gefahrenstellen sensibilisieren.

Suggested Citation

  • Michaela Grahl, 2024. "FeGiS+: Ein proaktiver Ansatz für die Bewertung der Straßenverkehrssicherheit mit Hilfe intelligenter Daten," Springer Books, in: Heike Proff (ed.), Next Chapter in Mobility, pages 453-460, Springer.
    • Handle: RePEc:spr:sprchp:978-3-658-42647-7_30
    DOI: 10.1007/978-3-658-42647-7_30
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