KIMONO-EF

KI- und M2M-basierte Optimierung der Sicherheit und des Komforts für Menschen mit Mobilitätseinschränkungen im nichtmotorisierten Individualverkehr in der Ortslage ERFURTS

Die Schaffung einer barrierefreien Mobilitätsinfrastruktur ist die Grundlage zur Entwicklung einer inklusiven Gesellschaft mit dem Recht auf Mobilität für alle. Die Realität zeigt jedoch, dass die Mobilität für mobilitätseingeschränkte Menschen häufig mit großen Herausforderungen verbunden ist. Das vom Bundesministerium für Digitales und Verkehr in der Förderrichtlinie „Ein zukunftsfähiges, nachhaltiges Mobilitätssystem durch automatisiertes Fahren und Vernetzung“ geförderte Projekt KIMONO-EF widmet sich der Verminderung solcher Hürden mithilfe von technischen Systemen.     

Projekthintergrund

Die Situation für mobilitätseingeschränkte Personen, insbesondere für Menschen mit Behinderungen bei Begegnungen mit dem (motorisierten) Individual- und dem Öffentlichen Verkehr, bspw. an lichtsignalgesteuerten Knotenpunkten, ist oftmals nicht optimal und das Konfliktpotential hoch. Besonders relevant erscheint hierbei der Fußverkehr an Lichtsignalanlagen und der Übergang vom Fußverkehr zum ÖPNV an Haltestellen. Maßnahmen zur Barrierefreiheit beschränken sich häufig auf wichtige bauliche Veränderungen. In letzter Zeit stehen aber auch vermehrt Smartphone-basierte Anwendungen für mobilitätseingeschränkte Personen zur Verfügung. Hier werden mitunter barrierefreie Routen durch einzelne Städte und Kommunen empfohlen. Andere Ansätze bieten zusätzlich in Zusammenarbeit mit Kommunen die Anforderung besonderer Signalphasen über das Smartphone an. Die meisten Lösungen erfordern dabei aber die Fähigkeit in herausfordernden Situationen ein Smartphone nutzen zu können und sind zudem nur regional begrenzt einsetzbar.

Ziele des Forschungsvorhabens

Ziel des Projektes ist die Erhöhung der Verkehrssicherheit und des Komforts mobilitätseingeschränkter Menschen an lichtsignalgeregelten Knotenpunkten und an den Übergängen vom nichtmotorisierten Individualverkehr zum öffentlichen Verkehr durch eine automatische Erkennung. Dies ermöglicht die automatische intelligente Anpassung von LSA-Steuerungen und die Information des Fahrpersonals im öffentlichen Verkehr. Zudem kann eine Informationsvermittlung auch an Fahrzeugführende im MIV erfolgen. Perspektivisch wird eine solche Art von Information auch essenziell für automatisierte Fahrzeuge sein. Die Informationsvermittlung soll dabei über V2X-Schnittstellen erfolgen.

Angestrebtes Ergebnis

Im Projekt werden Lösungen entwickelt, die es ermöglichen, mobilitätseingeschränkte Personen automatisch KI-basiert mithilfe von Sensoren zu identifizieren und deren Verhalten zu prognostizieren. Auf Basis dieser Informationen werden konkrete unterstützende Maßnahmen eingeleitet, wie bspw. Phasenverlängerung, Auslösung von Signalen für Menschen mit Sehbehinderungen oder Informationsweitergabe an den ÖPNV.

Durch diese Maßnahmen an Knotenpunkten wird das vernetzte und automatisierte Verkehrssystem (Fahrzeug und Infrastruktur) weiter vorangebracht und gleichzeitig ein Beitrag zur inklusiven Gesellschaft geleistet.