Externally funded project

DAYSTREAM (DAYSTREAM)


Project Details
Project duration: 08/201707/2020


Abstract

Auf deutschen Autobahnen wurden in 2016 jeden Tag 2.000 Staus im Durchschnitt festgestellt [1]. Die Stau-Meldungen, die über den Verkehrsfunk herausgegeben werden, kommen oft zu spät und mit einem ungenauen Ortsbezug. Trifft man ohne Warnung auf ein Stauende, können aufgrund der hohen Geschwindigkeitsunterschiede gefährliche Situationen und schlimmstenfalls schwere Unfälle auftreten.

Über 700 Wildunfälle pro Tag wurden im Jahr 2016 an Versicherungen in Deutschland gemeldet [2]. Typische Warnmechanismen vor Wildwechsel, wie beispielweise stationäre Wildwechselschilder, werden offensichtlich ignoriert. Vor allem deren Zweckmäßigkeit wird oft in Frage gestellt, da ein Wildwechsel oft unberechenbar ist und die Gefahr auch außerhalb von Warnbereichen besteht. Tritt ein Wildwechsel auf, ist ein Unfall bei zu hoher Geschwindigkeit oft nicht mehr zu vermeiden, wenn andere Verkehrsteilnehmer nicht gefährdet werden sollen [3]. Eine maßgebliche Reduzierung der Gesamtzahl von Wildunfällen konnte bisher für keine der bekannten Gegenmaßnahmen statistisch bewiesen werden [4] .

Innerhalb des Projektes DAYSTREAM sollen anhand der Merkmale von Straßenverkehrsunfällen sowie unter Verwendung aktueller Fahrtverlaufsdaten das Gefahrenpotenzial jeweiliger Verkehrssituationen prognostiziert und dem Autofahrer über eine Smartphone-App angezeigt werden. Das Teilvorhaben, welches im Fachgebiet Verkehrstechnik und Transportlogistik bearbeitet wird, adressiert die Entwicklung von Verfahren zur kontextsensitiven Warnung von Autofahrern vor latenten und akuten Gefahrensituationen auf Fernverkehrsstraßen.


Last updated on 2018-11-12 at 12:01