D-TRAS

Ziel des Projektes ist die Vorhersage von individuellen Verkehrssicherheitsrisiken. Dazu wird die Kombination von heterogenen Sensordaten von verschiedenen Gruppen von Verkehrsteilnehmenden (PKW, Motorräder) mit sicherheitsrelevanten Daten von Mobilitätsdaten-Marktplätzen und offenen Daten untersucht. Der Fokus liegt insbesondere auf ländlichen Gegenden. Die Fahrzeuge sollen sicherheitsrelevante Daten teilen können, um die Sicherheit anderer Verkehrsteilnehmer zu verbessern, die auf derselben Straße unterwegs sind.

Das Konzept von D-TRAS sieht vor, sicherheitsrelevante Informationen aus Sensordaten ("on the edge") zu berechnen und auf eine digitale Plattform in der Cloud zu übertragen, wo KI-Modelle zur Vorhersage eines räumlich-zeitlichen Verkehrsrisikos trainiert und implementiert werden. Das D-TRAS-Konzept wird in zwei europäischen Regionen mit unterschiedlicher Topologie, Datenverfügbarkeit und unterschiedlichem Verhalten validiert, nämlich in der Steiermark (Österreich) und in Mitteldeutschland. Drei verschiedene Demonstratoren zur Information und Warnung vor Verkehrsrisiken werden in Feldstudien zusammen mit mindestens hundert Verkehrsteilnehmern evaluiert.

Verbundpartner:
• Virtual Vehicle Research GmbH (Konsortialführer, Österreich)
• motobit GmbH (Österreich)
• Universität Göttingen (Deutschland)
• Caruso GmbH (Deutschland)
• Next Data Service AG (Deutschland)

Verbundkoordinator:
Virtual Vehicle Research GmbH

Ansprechpartner für das deutsche Konsortium:
Georg-August-Universität Göttingen
Lehrstuhl für Informationsmanagement / Lehrstuhl für Informationssicherheit und Compliance

Projektlaufzeit: Feb. 2021 - Jan. 2024

Gesamtvolumen: 0,8 Mio. Euro

Fördervolumen: 0,6 Mio. Euro