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DOK Straße

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Detailergebnis zu DOK-Nr. 81591

Sensordatenbasierte Unfallforschung: Rechtliche und technologische Möglichkeiten (Forschungsprojekt MFZ_20_07A_02) (Orig. engl.: Sensor-based accident research and prevention: exploring legal and technological opportunities)

Autoren N. Meyer
S. Métille
M.-L. Percassi
M. Hackenfort
D. Hagmann
H. Reber
E. Bouillet
S. Ossey
O. R. Grognuz
Sachgebiete 0.11 Daten (EDV, IT, Internetanwendungen und Verkehrsdaten)
6.3 Verkehrssicherheit (Unfälle)
6.7.2 Verkehrsbeeinflussung außerorts, Verkehrsmanagement, Fahrerassistenzsysteme
0.8 Forschung und Entwicklung

Zürich: Schweizerischer Verband der Straßen- und Verkehrsfachleute (VSS), 2024, 110 S., 10 B, 7 T, zahlr. Q, Anhang (Bundesamt für Straßen (Bern) H. 1775). - Online Ressource: Zugriff über: http://www.mobilityplatform.ch

Mit der Einführung des automatisierten Fahrens werden in Zukunft noch mehr Sensordaten anfallen. Erstens benötigen die Fahrzeughersteller (OEMs) Sensordaten, um ihre Algorithmen für das automatisierte Fahren zu trainieren. Zweitens benötigen die Fahrzeuge, sobald die Algorithmen entwickelt sind, Sensordaten, um automatisiert fahren zu können. Daher wird erwartet, dass in den kommenden Jahren immer mehr Sensoren installiert werden, die immer mehr Daten liefern werden. Das Projekt untersuchte rechtliche und technologische Lösungen, mit denen das Potenzial der Daten erschlossen werden kann, und konzentriert sich dabei auf vier Anwendungsfälle, die durch eine umfassende Einbeziehung von Interessengruppen ermittelt wurden. Das Projekt bringt Fachwissen aus verschiedenen wissenschaftlichen Disziplinen zusammen: Datenwissenschaft, Recht, Wirtschaft, Politik und Verwaltung, Psychologie und Technik. Dies macht es zu einem wirklich interdisziplinären Projekt. Darüber hinaus verfolgt das Projekt einen transdisziplinären Ansatz: Es befasst sich mit konkreten Problemen und zielt darauf ab, relevante Lösungen für Nutznießende zu entwickeln, das heißt im Falle dieses Projekts für die Verkehrssicherheitsforschung und Präventionsfachleute in Hochschulen, Behörden und im privaten Sektor. Transdisziplinarität wird erreicht, indem a) die Begünstigten als Projektmitglieder direkt am Projekt beteiligt werden und b) externe Begünstigte von Anfang an in die Projektgestaltung einbezogen werden, anstatt sie erst am Ende mit den Ergebnissen zu konfrontieren. Die Begünstigten und Interessengruppen wurden auf zwei Arten einbezogen: Als Teammitglieder: Das Dynamic Test Center (DTC) der Berner Fachhochschule führt Unfallrekonstruktionen durch und arbeitet in der Praxis mit Sensordaten. Das Team der Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften (ZHAW) repräsentiert die Forschungsgemeinschaft, die Sensordaten nutzen möchte. Des Weiteren als Workshop-Teilnehmende: Mehr als 30 Menschen aus der Praxis waren an einer Reihe von 8 Workshops beteiligt. In den Workshops wurden zusammen mit den Anwendern und Nutznießern Anwendungsfälle identifiziert, die dann den Fokus des Projekts definierten. Jeder Anwendungsfall behandelt ein anderes Problem, das mit Hilfe von Sensordaten gelöst werden kann. Als Hintergrund für die Analyse der Anwendungsfälle umfasst das Projekt eine umfassende Bestandsaufnahme der Sensordaten, die heute verfügbar sind und in Zukunft verfügbar werden könnten. Darüber hinaus gibt das Projekt einen Überblick über die relevanten rechtlichen und datenwissenschaftlichen Grundlagen im Kontext von Sensordaten. Es beschreibt den geltenden Rechtsrahmen sowohl in der Schweiz als auch in der Europäischen Union.