KIMONO-EF; AVF - automatisiertes und vernetztes Fahren

Abstract

Das Forschungsprojekt zielte auf die Optimierung der Verkehrssicherheit und Mobilitätseffizienz für mobilitätseingeschränkte Personen im urbanen Raum ab, insbesondere an signalgesteuerten Verkehrsknotenpunkten und Übergängen zwischen nicht-motorisiertem Individualverkehr (NMIV) und öffentlichem Personennahverkehr (ÖPNV). Durch KI-basierte Algorithmen sollten mobilitätseingeschränkte Verkehrsteilnehmende automatisch identifiziert und ihr Verhalten prognostiziert werden, um gezielte Maßnahmen wie die dynamische Anpassung von Grünphasen, die Aktivierung akustischer Signalgeber oder die Information von ÖPNV-Betriebspersonal zu ermöglichen. Die Kommunikation erfolgte über V2X-Schnittstellen, wodurch eine systematische Integration vernetzter und automatisierter Verkehrssysteme gefördert wurde. Die Schaffung einer barrierefreien Mobilitätsinfrastruktur bildet die Grundlage für eine inklusive Gesellschaft, doch bisher bestehen erhebliche Herausforderungen, insbesondere an Lichtsignalanlagen und Haltestellen. Während bauliche Maßnahmen zur Barrierefreiheit oft im Fokus stehen, gewinnen zunehmend digitale Lösungen an Bedeutung, die jedoch häufig nur regional begrenzt verfügbar sind oder die Nutzung zusätzlicher Device, bspw. eines Smartphones erfordern. Das Projekt entwickelte daher automatisierte, KI-gestützte Lösungen, die eine barrierefreie und sichere Mobilität für alle ermöglichen sollen. Teilvorhaben fokussierten sich auf die Erweiterung der Lichtsignalsteuerung mittels einer erweiterten Sensorik und die Optimierung von Signalzeitenprogrammen, um den Komfort und die Sicherheit mobilitätseingeschränkter Personen zu erhöhen. Diese Maßnahmen tragen nicht nur zur Weiterentwicklung intelligenter Verkehrssysteme bei, sondern leisten zugleich einen wichtigen Beitrag zur gesellschaftlichen Inklusion.