Perspektivisches Ziel von BikeDetect ist es, eine flächendeckende Abstandsmessung zwischen dem motorisierten Verkehr und den Radfahrenden, die auf den Straßen und Radwegen unterwegs sind, zu erreichen. Um dieser Zielvorstellung etwas näher zu kommen, hat das Forschungsprojekt BikeDetect Anfang Oktober seine lang geplante Studie im realen Straßenverkehr an drei Werktagen in Osnabrück durchgeführt. Diverse Hauptstrecken u.a. auf dem Innenstadtring (vgl. Abbildung 1) wurden berücksichtigt. Ein zentraler Meilenstein innerhalb der Projektlaufzeit wurde mit dem Abschluss dieser Studie wie geplant erreicht.
Nach mehreren Monaten intensiver Vorbereitung konnte der praktische Einsatz der Sensorik auf den Straßen Osnabrücks mit einem Firmenwagen der iotec GmbH erfolgreich realisiert werden. Neben rechtlichen Fragestellungen, die im Rahmen der Ausarbeitung unserer Datenschutzerklärung bearbeitet und gelöst werden konnten, wurde im Vorfeld in Zusammenarbeit mit der Stadt Osnabrück eine Route für die Befahrung geplant. Diese sollte möglichst repräsentativ die unterschiedlichen Radwegetypen abdecken, die im Stadtgebiet vorzufinden sind. Um insbesondere Überholvorgänge mit zu geringem Abstand erfassen zu können, müssen u.a. Schutzstreifen, Radfahrspuren oder Radwege in Mittellage Berücksichtigung finden. Die ausgearbeitete Route ist ca. 20,4 Kilometer lang und führt durch das gesamte Stadtgebiet. Die Strecke wurde im Rahmen des Feldtests mehrfach befahren, um eine umfassende Datenbasis zu den Überholabständen des Fahrzeugs zu schaffen. Auf der Strecke liegen u.a. der Kurt-Schumacher-Damm, die Pagenstecherstraße und der nördliche Innenstadtring, wie in der folgenden Abbildung 2 dargestellt. In die Streckenplanung eingeflossen ist auch das Feedback von Bürgerinnen und Bürgern, die dem Projekt im Rahmen der Digitalen Woche Strecken mit vermeintlich zu geringen Überholabständen mitteilen konnten.
Damit die Radfahrenden in der Innenstadt möglichst repräsentativ erfasst werden konnten, fand die Befahrung unter der Woche, Dienstag bis Donnerstag, zu allen Tageszeiten, inklusive der morgendlichen Rush Hour, statt. Dieses Vorgehen hatte u.a. den Vorteil, dass unterschiedliche Wetter- und Lichtverhältnisse berücksichtigt werden konnten. Faktoren wie Dunkelheit oder Fahrbahnnässe sind für die weitere Auswertung der Daten möglicherweise relevant. Bei einsetzendem Regen mussten wir die Befahrung allerdings unterbrechen, da die ausgewählte Messtechnik bislang noch nicht wasserabweisend ist.
Vor Beginn jeder Fahrt waren zunächst die verschiedenen Sensoren am Messfahrzeug einzurichten. Die folgende Abbildung zeigt das Messsystem aus der Perspektive innerhalb und außerhalb des Fahrzeugs. Die in den Vortests eingesetzten Sensoren zur Messung des Abstandes (Radar, LiDAR, Ultraschall etc.) sowie zur Erkennung der Radfahrenden (u.a. Kamera, Infrarot) wurden an der rechten Seite an der Beifahrertür montiert. Der Sensoraufbau nimmt viel Platz in Anspruch. Mit der gewählten Anbringung der Messtechnik am Fahrzeug ist es daher nicht möglich, die Scheibe der Beifahrertür zu schließen, sodass die Fahrten mit offenem Seitenfenster stattfinden mussten.
Der Feldtest wurde im Vorfeld der Studie durch die Stadt Osnabrück sowie die Lokalpresse öffentlichkeitswirksam angekündigt. In der Neuen Osnabrücker Zeitung (NOZ) ist ein größerer Artikel über die Ziele und den Entwicklungsstand des BikeDetect Projekts erschienen. Bei dem dazugehörigen Pressetermin, der Ende September bei der iotec GmbH stattfand, wurde zudem ein Rundfunk-Interview durchgeführt. Der Mitschnitt kann bei OS-Radio nachgehört werden. Die Stadt Osnabrück hatte vor dem Start der Feldtests eine Pressemitteilung veröffentlicht.
Eine erste Erhebung im Straßenverkehr mit der entwickelten Sensortechnik konnte mit der dreitägigen Messfahrt erfolgreich realisiert werden. Der nächste Schritt liegt in der umfassenden Datenauswertung durch die Universität Oldenburg. Dabei kommen verschiedene Methoden aus dem Bereich Data Science zur Anwendung. Die KI Modelle, welche im Rahmen der außerhalb des Straßenverkehrs umgesetzten Vorstudien entwickelt wurden, können nun auf die neuen Daten der Feldtests angewendet und weiterentwickelt werden. Ziel ist es, dass die Modelle mit den Gegebenheiten des “echten” Straßenverkehrs kompatibel sind, um damit langfristig einen positiven Beitrag für mehr Sicherheit im Radverkehr leisten zu können. Über die Ergebnisse informiert das Projekt in den kommenden Monaten.
