VIDETEC-2
Im Projekt VIDETEC-2 werden anwendungsnahe Verkehrsdaten mittels innovativer Sensor- und Ortungstechnologien erhoben, um die Sicherheit und Mobilität im Straßenverkehr zu erhöhen. Eine frühzeitige Gefahreneinschätzung von kritischen Situationen schützt insbesondere vulnerable Verkehrsteilnehmer. Innovative KI-Algorithmen zur Erfassung der Verkehrslage werden implementiert und in einem Testfeld zur Datenakquisition installiert.
The VIDETEC-2 project uses innovative sensor and location technologies to collect application-oriented traffic data in order to increase road safety and mobility. Early risk assessment of critical situations protects vulnerable road users in particular. Innovative AI algorithms for recording the traffic situation are being implemented and installed in a test field for data acquisition.
Project Partners and Links:
Coordinator: IMST GmbH
DLR e.V.: VIDETEC-2 @ DLR
TU München: VIDETEC-2 @ TU-Munich
FH Dortmund: VIDETEC-2 @ FH-Dortmund
CGF AG
Funding: Federal Ministry for Digital and Transport: VIDETEC-2 @ BMDV
Gemeinsam für mehr Sicherheit im Straßenverkehr
In Hinblick auf den hochautomatisierten und vernetzten Straßenverkehr der Zukunft, haben es sich die Projektpartner zur Aufgabe gemacht, neue Technologien zur Erfassung von nicht-digitalen Verkehrsteilnehmern zu untersuchen. Ziel ist es, dass diese auch in hochkomplexen Umgebungen wie urbanen Straßenkreuzungen zuverlässig von autonomen und vernetzten Fahrzeugen erkannt werden. Hierbei liegt der Fokus besonders auf ungeschützten Verkehrsteilnehmern wie Fußgängern oder Fahrradfahrern. Im Rahmen dieses Vorhabens werden Messkampagnen an einer Testkreuzung in München-Garching über einen längeren Zeitraum durchgeführt, bei dem verschiedene Verkehrsszenarien aufgezeichnet und die Daten zur späteren Klassifizierung verwendet werden.
Zu diesem Zweck setzt die IMST GmbH eine 77 GHz Radartechnologie ein, mit deren Messungen Personen, sowie Fahrzeuge in Entfernung und Richtung bestimmt werden können. Darüber hinaus nehmen die Radargeräte auch das sogenannte "Mikrodoppler-Signale" auf, mit welchem später mithilfe Künstlicher Intelligenz (KI) und Neuronaler Netze (NN) Zieleklassen bestimmt werden können. Erkennt das System beispielsweise einen LKW, der sich einem Radfahrer nähert, kann daraus gefolgert werden, dass eine für den vulnerablen Verkehrsteilnehmer potentielle Gefahrensituation entstehen kann. Damit bestünde die Möglichkeit, diese Personen beispielsweise durch Lichtsignale oder über Car-to-X Kommunikation zu warnen.
Eine erste Installation und Messkampagne fand im Juli 2023 in München-Garching statt.
Measurement Camgaign in Munich-Garching in July 2023 at Providentia++ Test Field
CLS-, Radar- und Videodaten wurden im Rahmen des Vorgänger Projektes VIDETEC in der mCloud (Das offene Datenportal des BMDV) veröffentlicht und stehen Anwendern zu wissenschaftlichen Zwecken zur Verfügung.
- Radardaten der Messkampagne von IMST in der mCloud
- CLS-Daten der Messkampagne vonm DLR in der mCloud
Direkter Link zu Radar-Video-Daten und Daten-Viewer (Expiration Date: 31. March 2024): VIDETEC_Radar-Video-Data.zip
Direkter Link zur Beschreibung der VIDETEC-Messkampagne (Expiration Date: 31. March 2024): VIDETEC_Messkampagne.pdf
Die gemeinsamen Ergebnisse aus dem Forschungsprojekt VIDETEC wurden auch hier veröffentlicht:
R. Kulke, M. Hägelen, R. Jetten, M. Schmidhammer, F. de Ponte Müller, I. Rashdan:
"Increased traffic safety by means of intelligent detection and localization technologies",
European Microwave Week 2021, EuMW, EuRAD, London, 6. April 2022
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