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Frankfurt am Main / Wuppertal, den 24.04.2018

Projekte der Innovationsförderung (9): Verfahren zur Echtzeitklassifizierung von Fahrzeugtypen aus Floating Car Data

Ein Projekt der Bergischen Universität Wuppertal


Das Land Hessen und die HOLM GmbH unterstützen seit 2014 im Rahmen der hessischen Innovationsförderung innovative Projekte und Vorhaben im Bereich Logistik und Mobilität. Inzwischen sind zahlreiche Ideen aus Mitteln des Landes und unter der Projektträgerschaft der HOLM GmbH und der HA Hessen Agentur GmbH gefördert und viele Projekte abgeschlossen worden. In den nächsten Monaten werden wir in loser Folge die Projekte vorstellen.

Heute präsentieren wir das Projekt "Verfahren zur Echtzeitklassifizierung von Fahrzeugtypen aus Floating Car Data (FCD)“ der Bergischen Universität Wuppertal.

Unsere ergänzenden Fragen zum Projekt hat Dipl. Med.sys.Wiss. Thomas Klemmer (Bild: Bergische Universität Wuppertal) beantwortet.

Wie ist die Idee für das Projekt entstanden?

Die immer wieder stark thematisierte Problematik der Schadstoffbelastung in Städten und der damit einhergehenden Androhung von Diesel-Fahrverboten hat uns dazu bewogen, mit den uns zur Verfügung stehenden Mitteln nach Möglichkeiten zu suchen, die Situation positiv zu beeinflussen. Gespräche mit Fahrzeugführern und Spediteuren haben uns auf die Problematik der undifferenzierten Verkehrslageinformationen aufmerksam gemacht. Dies führt dazu, dass für schwere LKWs keine optimale Routenplanung durchgeführt werden kann und es somit immer wieder zu starken Verzögerungen bei der An- und Abfahrt an innerstädtischen Rampen kommt.

Welche Bedeutung hat/hatte die HOLM-Innovationsförderung für das Projekt?

Durch die HOLM-Innovationsförderung sind wir in der Lage, intensive Grundlagenforschung im Bereich Big-Data für den Güterverkehr und die Handelslogistik durchzuführen. Das HOLM bietet durch seine optimale Lage in der Metropolregion FrankfurtRheinMain den perfekten Bündelungspunkt für alle Projektpartner und stellt den idealen Ausgangspunkt für die Empirie im Testgebiet dar.

Welchen Nutzen für Wirtschaft und/oder Wissenschaft / Politik / Gesellschaft sehen Sie für Ihr Projekt?

Die Echtzeitklassifizierung von Fahrzeugtypen aus FCD hat das Ziel, aus anonymisierten Floating Car Daten (FCD) ein nach Fahrzeugklassen differenziertes Verkehrslagebild zu erstellen. Ziel ist es, statische (z.B. Brücken) und dynamische Hindernisse (z.B. Fahrbahnverengung durch Baustellen), welche nur für den Schwerverkehr nicht passierbar sind, besser zu erkennen und mit Hilfe dieser Informationen ein resilienteres Schwerverkehrs-Routing zu ermöglichen. Dadurch werden Lieferprozesse im urbanen Raum planbarer, effizienter und die Aufenthaltsdauer der LKWs werden verkürzt. Dies führt zu einer Reduktion der Schadstoffbelastung und einem effizienteren Einsatz von Ressourcen für den Spediteur.

Was hat Sie am Projekt am meisten überrascht?

Im Rahmen des Projektes werden unter anderem neuronale Netze eingesetzt, um Fahrzeuge zu typisieren. Besonders spannend ist zu beobachten, welche Entwicklungen diese Netze im Laufe des Lernprozesses durchlaufen. So werden immer wieder Hinweise sichtbar, welche Parameter für die Klassifizierung eine wesentliche Rolle spielen. Es kristallisieren sich nicht nur Neuronen heraus, welche auf fahrzeugspezifische Parameter reagieren, sondern auch solche die auf das Fahrerverhalten und die genutzte Infrastruktur ansprechen.

Wo sehen Sie weiteren Forschungs-/Anwendungsbedarf und/oder Einsatzbereich?

Die bisherigen Algorithmen sind auf die Erkennung von schweren Nutzfahrzeugen mit einem zulässigen Gesamtgewicht von mehr als 7,5t bzw. mehr als 22t spezialisiert. Durch die immer größer werdende Datenmenge, welche auch durch sekundäre Sensoren wie Smartphones bereitgestellt wird, lassen sich auch wesentlich feinere Abstufungen entwickeln (z.B. Radfahrer, Krad oder Fußgänger). Diese Informationen sind besonders für die Bestimmung von statischen oder semistatischen Hindernissen interessant und können bei der Einführung von innovativen City-Logistikkonzepten wie z.B. Lastenfahrrädern nutzbringend eingesetzt werden.

Mit welchen Partnern möchten/wollen Sie das Projekt fortführen/weiterentwickeln?

Besonders interessant für uns sind Partner die bereits Floating Car Daten in eigenen Logistischen Prozessen erzeugen und einsetzen, da hier sehr leicht für beide Seiten nutzbringende Partnerschaften aufgebaut werden können. Weiterhin sehen wir großes Potential darin Kommunale Verkehrsplaner mit Hilfe von Informationen über differenzierte Verkehrswiederstände zu unterstützen.

Pressekontakt:


Jürgen Schultheis

House of Logistics & Mobility (HOLM) GmbH
Geschäftsbereich Netzwerk & Kollaboration
Bessie-Coleman Straße 7
Gateway Gardens
60549 Frankfurt am Main

Tel.: + 49 69 / 240070-556

E-Mail: juergen.schultheis@frankfurt-holm.de

Web: www.frankfurt-holm.de