Die Mobilität der Zukunft wird zunehmend durch Daten geprägt. Aktuelle Forschungsprojekte zeigen, wie sich bestehende Informationsquellen – etwa Verzeichnisdaten aus „Das Telefonbuch“ – mit modernen Technologien wie digitalen Stadtzwillingen und Künstlicher Intelligenz kombinieren lassen, um Verkehrssicherheit und Effizienz nachhaltig zu verbessern.
Was zunächst ungewöhnlich klingt, erweist sich als vielversprechender Ansatz: Kuratierte Verzeichnisdaten werden im Rahmen eines Forschungsprojekts von pdm solutions und dem Fraunhofer-Institut für Offene Kommunikationssysteme FOKUS für Fahrerassistenzsysteme nutzbar gemacht. Im Zentrum steht die Idee, sogenannte „Points of Interest“ wie Schulen, Kindergärten oder Spielplätze systematisch zu erfassen und in moderne Fahrzeugsysteme zu integrieren. Diese Orte sind besonders relevant, da sich dort häufig schutzbedürftige Verkehrsteilnehmende aufhalten.Die Integration dieser Daten erweitert klassische Navigationssysteme um einen entscheidenden Aspekt: Kontextbewusstsein.
Schlüsseltechnologie: digitaler Stadtzwilling
Die Grundlage für diese Innovation bildet der digitale Stadtzwilling – ein präzises, dynamisches Abbild des urbanen Straßenraums. Dieser vereint unterschiedliche Datenquellen wie Verkehrsleitsysteme, Sensoren, Fahrzeugdaten und Verzeichnisinformationen in einer zentralen Plattform. Durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz können diese heterogenen Daten analysiert, validiert und in Echtzeit verarbeitet werden. Das ermöglicht nicht nur eine aktuelle Darstellung der Verkehrssituation, sondern auch Prognosen über mögliche Entwicklungen, etwa Staus oder Gefahrenlagen. Ein wesentliches Ziel dabei ist es, Datensilos aufzubrechen und eine offene, souveräne Dateninfrastruktur zu schaffen, die unabhängig von großen Plattformanbietern funktioniert.
Ein konkretes Ergebnis dieser Forschung ist die Software SADAS (Support for Advanced Driver Assistance Systems). Sie nutzt die Daten des digitalen Stadtzwillings und gleicht sie in Echtzeit mit der aktuellen Fahrtroute und Position eines Fahrzeugs ab. Erkennt das System eine potenzielle Gefahrenzone – beispielsweise in der Nähe einer Schule –, wird der Fahrer frühzeitig gewarnt, bevor die Gefahr überhaupt sichtbar wird. Diese Warnungen können sowohl optisch als auch akustisch erfolgen und künftig direkt mit Assistenzsystemen wie automatischen Bremsfunktionen gekoppelt werden. So entsteht ein „erweiterter Gefahrenhorizont“, der über die menschliche Wahrnehmung hinausgeht und die Reaktionszeit deutlich verbessert.
Datenqualität als zentrale Herausforderung
Für den erfolgreichen Einsatz solcher Systeme ist die Qualität der Daten entscheidend. Während für Verzeichnisse oft eine korrekte Adresse ausreicht, benötigen Fahrerassistenzsysteme hochpräzise Geokoordinaten. Besondere Herausforderungen ergeben sich beispielsweise bei großen Arealen wie Schulgeländen, die sich über mehrere Straßen erstrecken. Unpräzise Daten könnten zu Fehlwarnungen führen und langfristig die Akzeptanz der Systeme beeinträchtigen. Um die Datenqualität zu sichern, werden verschiedene Quellen kombiniert: stationäre Sensoren, Fahrzeugdaten, Verkehrsmanagementsysteme und sogar Crowdsourcing über Smartphone-Apps.
Die bisherigen Ergebnisse des Projekts sind vielversprechend. Der entwickelte Prototyp zeigt, dass datengetriebene Ansätze einen echten Mehrwert für die Verkehrssicherheit bieten können. Langfristig sollen digitale Stadtzwillinge nicht nur Fahrerassistenzsysteme verbessern, sondern auch die Grundlage für automatisiertes und autonomes Fahren schaffen.Darüber hinaus eröffnen sich neue Anwendungsmöglichkeiten: von barrierearmen Navigationsdiensten über intelligente Routenplanung bis hin zu individualisierten Mobilitätsangeboten.