Im Projekt LiDiMoVer werden die Daten zum Mobilitätsverhalten mithilfe eines Sensorfeldes erfasst, unterstützt von Künstlicher Intelligenz aufbereitet und in einem virtuellen Abbild des realen Straßenverkehrs – einem sogenannten digitalen Zwilling – vereint. In dem Forschungsprojekt arbeiten Wissenschaftler*innen der Bergischen Universität Wuppertal gemeinsam mit der LASE PeCo Systemtechnik GmbH und der Hochschule Ruhr West daran, die Analyse von Mobilitätsdaten von der Erfassung bis zu ihrer Aufbereitung für Entscheidungsträger*innen zu optimieren. Das Ergebnis soll zum Beispiel Verkehrsplaner*innen oder Mobilitätsanbietern die Arbeit erleichtern. Der Umgang damit soll für die Nutzer*innen so intuitiv und anschaulich wie möglich werden. Sie können mit den Daten aktuelle Bedarfe besser ermitteln und neue Angebote deutlich zielgerichteter entwickeln.
Indem die Erfassung der Daten vorrangig mit Lidarsensoren erfolgt, sorgt das Projekt bereits auf technischer Ebene dafür, den hohen Ansprüchen an den Datenschutz gerecht zu werden. Das lichtbasierte Messprinzip erfasst detailliert die Umgebung in einer sogenannten Punktwolke. Sie entsteht, wenn der Sensor Laserpulse in die Umgebung aussendet, die von Objekten reflektiert und anschließend vom Sensor wieder aufgefangen werden. Im Gegensatz zu Kameras geschieht das unabhängig von Lichtbedingungen und lässt zudem in der Punktwolke nicht auf Individuen schließen, da statt Farbinformationen Abstandsinformationen aufgezeichnet werden.
Auch wenn sich der Verkehr nicht lückenlos erfassen lässt, zum Beispiel weil nicht alle Straßenabschnitte mit Sensoren ausgestattet sind, oder Fahrzeuge sich gegenseitig verdecken, kann das Gesamtbild mithilfe von KI rechnerisch ergänzt werden. „Das System lernt aus großen Mengen historischer Verkehrsdaten. Auf dieser Basis kann die KI plausible Werte für Bereiche berechnen, in denen gerade keine Messung vorliegt“, erklärt Teilprojektleiter Prof. Dr. Matthias Rottmann. So entsteht ein möglichst vollständiges digitales Modell des aktuellen Verkehrs.
Parallel werden im Projekt weitere Anwendungsfelder identifiziert, um einen zusätzlichen Mehrwert für die Mobilitätsplanung, Mobilitätsanbieter und Smart-City-Strategien zu schaffen. Erprobt wird das neue System in der Stadt Wesel.
Von der BUW beteiligt sind der Lehrstuhl für Technologien und Management der Digitalen Transformation von Prof. Dr.-Ing. Tobias Meisen und die Arbeitsgruppe Applied and Computational Mathematics mit Prof. Dr. Matthias Rottmann. Das Interdisziplinäre Zentrum Machine Learning and Data Analytics unter der Geschäftsführung von Dr. Erik Freier koordiniert das Projekt.
Gefördert wird das Vorhaben LiDiMoVer vom Ministerium für Wirtschaft, Industrie, Klimaschutz und Energie und der Europäischen Union im Rahmen des EFRE-Innovationswettbewerbs NeueWege.IN.NRW. In dessen Fokus steht die Entwicklung nachhaltiger und digitaler Lösungen für die Herausforderungen einer vernetzten Mobilität und Logistik. Insgesamt erhalten die Projektpartner*innen 2,6 Millionen Euro. Eine Million Euro gehen an die Bergische Universität Wuppertal.