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Detailergebnis zu DOK-Nr. 81991

Künstliche Intelligenz: Gamechanger für den Radverkehr?

Autoren	S. Gengenbach
Sachgebiete	0.8 Forschung und Entwicklung 0.11 Daten (EDV, IT, Internetanwendungen und Verkehrsdaten) 5.5 Radverkehr, Radwege 12.0 Allgemeines, Management

Veloplan: Fachmagazin für Radverkehr und Mikromobilität 5 (2025) Nr. 2, S. 16-21, 7 B

Wer schon einmal die Oberflächenqualität eines kommunalen Radwegenetzes erfasst hat, weiß, wie aufwendig diese Aufgabe ist. Es ist mitunter notwendig, den gleichen Streckenabschnitt mehrmals zu befahren, um eine verlässliche Statistik zu erhalten. Gemessen wird nur der Teil des Wegs, den die Reifen tatsächlich überrollen. Testpersonen, Reifendruck und andere Variablen gilt es zudem nicht zu verändern. Ein Forschungsprojekt von Salzburg Research hat bereits gezeigt, wie es besser geht. Die Forschenden nutzten ein Sensorfahrrad von Anbieter Boreal Bikes. Diese Räder sind in der Lage, unter anderem mit lichtbasierten Lidar-Scannern die ganze Breite eines Radwegs bei einer einzigen Befahrung aufzunehmen. Um die gewonnenen Daten auszuwerten, setzt das Team von Salzburg Research künstliche Intelligenz ein. Das ist deshalb hilfreich, weil der Sensor permanent das komplette Umfeld des Sensorrads aufnimmt, also auch Bereiche, die nicht zum Radweg gehören und deshalb auch nicht auszuwerten sind. Zwingend notwendig wäre der Einsatz eines Algorithmus mit künstlicher Intelligenz für die Klassifikation nicht. Aber da der gescannte Untergrund sehr divers beschaffen ist, ist die KI im Vorteil gegenüber klassischen Algorithmen.