Detailergebnis zu DOK-Nr. 76353
Validierung von Klassifizierungsmethoden zur Bestimmung der Straßenqualität mithilfe Mobiler Smartphone Sensorik
| Autoren |
W. Titov H. Schwarzer T. Schlegel |
|---|---|
| Sachgebiete |
0.11 Daten (EDV, IT, Internetanwendungen und Verkehrsdaten) 5.5 Radverkehr, Radwege 14.2 Ebenheit, Befahrbarkeit |
Straßenverkehrstechnik 65 (2021) Nr. 1, S. 45-51, 10 B, 2 T, zahlr. Q
Um die Verkehrsinfrastruktur zu entlasten, setzen immer mehr Gemeinden auf die Erhöhung des Anteils nichtmotorisierter Verkehrsmittel. Zur Förderung des nichtmotorisierten und damit emissionsfreien Verkehrs im städtischen Bereich gibt es drei wesentliche Ansatzpunkte: erstens die Motivierung der Nutzer, nichtmotorisierte Verkehrsmittel zu wählen, zweitens die Erhöhung von deren Sicherheit und drittens die Steigerung des Reisekomforts. Im Rahmen der in dem Fachbeitrag dargestellten wissenschaftlichen Arbeit am Institut für Ubiquitäre Mobilitätssysteme (TUMS) der Hochschule Karlsruhe, wurde der Aspekt des Reisekomforts näher betrachtet. Hierzu wurde untersucht, ob moderne mobile Endgeräte zur Erfassung der Qualität von Radwegenetzen geeignet sind. Moderne Smartphones sind mit einer Vielzahl hochempfindlicher Sensoren ausgestattet und verfügen über hohe Rechenkapazitäten. Diese Tatsache ermöglicht es, die mobilen Geräte für eine große Anzahl mobiler Anwendungen einzusetzen. Im Rahmen der Arbeit kommt das Smartphone in Kombination mit dem Fahrrad zum Einsatz. Es werden sowohl Positionierungssensoren als auch Messsensoren, wie Gyroskope und Beschleunigungsmesser, zur Bestimmung der Straßenqualität von Verkehrswegen für den nichtmotorisierten Verkehr eingesetzt. Die ausgelesenen Sensordaten dienen anschließend als Eingangsdaten für vier verschiedene Klassifikationsverfahren. Der Fokus der Arbeit liegt auf der Entwicklung eines Machine Learning Ansatzes zur effizienten Einteilung der Straßen in drei Klassen. Im Zuge dessen werden vier Klassifikationsverfahren auf ihre Eignung hin geprüft sowie auf deren Genauigkeiten hin untersucht. Anhand dieser Analyse lassen sich Aussagen über den Straßenzustand machen mit dem Ziel, den nichtmotorisierten Individualverkehr weiter zu fördern.