Osnabrück Assistenzsystem Bike Detect wird in Osnabrück getestet
Erst im Labor, dann auf einem Parkplatz, nun werden erste Tests im öffentlichen Straßenverkehr durchgeführt und Daten gesammelt: In Osnabrück erproben die Uni Oldenburg und das Osnabrücker Unternehmen Iotec ihr System Bike Detect. Es soll Radfahrer erkennen und den Abstand zum Auto beim Überholen messen.
Mindestens anderthalb Meter müssen Kfz-Fahrer innerorts wahren, wenn sie Radfahrer überholen. Das abzuschätzen, ist gar nicht so einfach. Das KI-basierte System Bike Detect („Fahrraderkennung“) könnte ihnen künftig helfen. Die Uni Oldenburg und das Osnabrücker Unternehmen Iotec sind in dieser Woche mit ihrem Bike Detect in einem BMW in Osnabrück unterwegs und sammeln Daten.
Über das Forschungsprojekt berichteten jetzt Projektleiter Johannes Schering, Wirtschaftsinformatiker an der Uni Oldenburg ist, sowie Johannes Wilbers, Hard- und Software-Entwickler bei Iotec, das im Wohn- und Wissenschaftspark seinen Sitz hat und an dem Forschungsprojekt beteiligt ist.
Knapp zusammengefasst: Bike Detect soll Radfahrer mit Hilfe Künstlicher Intelligenz (KI) erkennen und Kfz-Fahrer warnen, wenn der vorgeschriebene Überholabstand von mindestens anderthalb Metern innerorts nicht eingehalten wird. Noch ist es Zukunftsmusik; künftig könnte das System in Autos, Bussen und Lkw als weiteres Assistenzsystem verbaut werden, erläuterte Schering.
Im Juli hatte die Entwickler das System auf einem Parkplatz am Wissenschaftspark getestet, zuvor im Labor. Die Uni Oldenburg verbesserte mit den Testdaten die KI-Modelle zur Erkennung von Radfahrern.
In dieser Woche seien zwei Fahrten á zehn Stunden auf einer vorher mit der Stadt festgelegten Route entlang vieler Schutzstreifen für Radfahrer durch ganz Osnabrück geplant, ausgearbeitet mit der Osnabrücker Radverkehrsbeauftragten Ulla Bauer, erklärte Schering. So soll Bike Detect unter realen Bedingungen getestet und weitere Daten gesammelt werden.
Lidar, RGB-Kamera, Ultraschall, Wärme und mehr: Aktuell erkennen verschiedene Sensoren im Testauto Radfahrer und messen den Abstand zu ihnen beim Überholen. Die Kombination soll die Erkennung verbessern.
„Wir haben verschiedenen Sensoren ausprobiert“, erklärte Wilbers. Für ein in Zukunft serienreifes System bräuchte es wohl die Kombination aus mindestens zwei Sensoren. Das Ziel: „Wir wollen ein kompaktes, aber robustes System.“
Mit dem Test wollen die Forscher herausfinden, welche möglichst kostengünstige Kombination am besten geeignet ist. Ein KI-System soll die Daten auswerten.
Aktuell „schauen“ die verschiedenen Sensoren noch aus dem Fenster eines BMW.
Baute man das System derzeit in Autos ein, würde es Autofahrer erst nach einem Überholvorgang informieren, ob der Abstand ausreichend gewesen war oder nicht. Perspektivisch soll es Kfz-Fahrer vor dem Überholen warnen, erklärte Schering.
Was recht trivial klingen mag, ist es keineswegs: Die Forscher standen und stehen vor zahlreichen Herausforderungen. Was ist ein Radfahrer, was ein Fußgänger, was lediglich eine Mülltonne? Wie kann das System Radler erfassen, die hinter parkenden Autos auf einem Radweg fahren? Ist der Radfahrer auf einem Radfahr- oder Schutzstreifen unterwegs? Aktuell kann das System nicht zwischen Radfahr-, Schutzstreifen und Radweg unterscheiden.
Weitere Herausforderung: Die anderthalb Meter Überholabstand gelten offiziell vom Lenkergriff des Fahrrades bis zum Außenspiegel des Autos. Da macht es teilweise einen erheblichen Unterschied, ob der Radfahrer auf einem Rennrad mit einem durchschnittlich 42 Zentimeter breiten Lenker sitzt oder auf einem Mountainbike mit teilweise mehr als 80 Zentimetern.
Auch das kann das System noch nicht erkennen. Es erfasst derzeit lediglich den Abstand zwischen Sensor und Person auf dem Fahrrad. Doch auch die exakte Messung könnte künftig gegebenenfalls möglich sein, sagte Wilbers.
Der Bund fördert das Forschungsprojekt der Uni Oldenburg unter der Leitung des Wirtschaftsinformatikers Jorge Marx Gómez über 18 Monate mit 200.000 Euro – seit zwölf Monaten läuft es bereits. Die Stadt Osnabrück ist Partnerin.
Denn sie wolle „Sensibilität ins Thema bringen“, erklärte Roman Karl, Fachdienstleiter Verkehrsplanung bei der Stadt Osnabrück. Autofahrer erhielten eine objektive Rückmeldung „von neutraler Stelle“. So könne Bike Detect Radfahrer schützen und damit indirekt den Radverkehr in der Stadt stärken und erhöhen.
Weitere Informationen zum Projekt sind im Internet unter https://bike-detect.vlba.net/ sowie www.bmv.de/SharedDocs/DE/Artikel/DG/mfund-projekte/bikedetect.html zu finden.
