SEKISA: Sensorik- und KI-basierte Straßenzustands-Analyse

Wie können mit Sensoren aus handelsüblichen Smartphones umfassende Aussagen über die Ebenheitswerte der Straßen getroffen werden? Antworten darauf soll das SEKISA-Projekt liefern, welches von der vialytics GmbH zusammen mit dem Karlsruher Institut für Technologie (KIT) durchgeführt wird. Hintergrund zum Projekt ist die Verkehrssicherungspflicht der Kommunen, im Rahmen derer die Bewertung des Straßenzustands im Regelfall anhand aufwendiger manueller Kontrollen oder von Fahrzeugen vorgenommen wird, die mit komplexer Mess- und Kameratechnik ausgestattet sind. Eine Erfassung und Bewertung des Straßenzustands nach ZEB-Richtlinien ist dabei der allgemeine Standard.

Ziel von SEKISA ist es, vergleichbare Messungen der Ebenheitswerte mittels alternativer und kostengünstigerer Sensortechnologien zu erzielen. Hierzu werden mit Smartphones zunächst Bild- und Beschleunigungsdaten erhoben. Die Daten werden einer differenzierten KI-Analyse unterzogen und mit verfügbaren Referenzdaten verglichen, die dem ZEB-Standard entsprechen. Zur Annäherung an die ZEB-Daten werden unterschiedliche Szenarien zur Leistungsbemessung der Sensoren durchgeführt. Es werden außerdem Referenzstrecken ausgewählt, die mit verschiedenen Fahrzeugen und Geschwindigkeiten befahren werden. Damit werden die Erfassungsbedingungen optimiert und Trends sowie systematische Fehler identifiziert und ausgeschlossen. Der gewichtige Vorteil der Smartphone-Sensoren besteht in der einfachen und flexiblen Handhabung, die es erlaubt, das Smartphone als Messinstrument in jedem kommunalen Fahrzeug zu montieren. Wird die Annäherung an die ZEB-Daten wie geplant erreicht, so wird es mit den Smartphone-Sensoren möglich, dass Kommunen den Gebrauchswert ihrer Straßen automatisiert, detailliert und selbstständig bestimmen können.

Das SEKISA-Projekt wird im Rahmen der Förderrichtlinie 1 der Innovationsinitiative mFUND mit rund 100.000 durch das Bundesministerium für Digitales und Verkehr gefördert. (jr)

www.vialytics.de

www.kit.edu