„Baustelle“, Nico Kaiser, via Flickr, CC BY 2.0, bearbeitet
22 Baustelle22 Nico Kaiser via Flickr CC BY 2 0 bearbeitet

Neu im mFUND: Mit Bluetooth, Sensordaten und Social Media das Baustellen- und Verkehrsmanagement optimieren

in die Zwischenablage kopiert

Zuletzt bearbeitet am

Anne Lammers

Neu im mFUND: Mit Bluetooth, Sensordaten und Social Media das Baustellen- und Verkehrsmanagement optimieren

Wenn an Gebäuden oder Brücken gebaut, wenn Straßen erneuert oder umgebaut werden, gilt es, die Baumaßnahmen zu koordinieren und den Verkehr zu lenken. Für diese Aufgaben entwickeln drei mFUND-Projekte neuartige Lösungen, um Baustellen besser planen und effizienter steuern zu können. Zugleich wollen sie damit zu ressourcenschonendem und smartem Verkehrsmanagement beitragen.

Mit Bluetooth-Daten auf und an Baustellen den Überblick behalten

Müssen Straßen erneuert oder neu gebaut werden, sind nicht selten viele unterschiedliche, kleine und große Maschinen und Werkzeuge sowie mehrere Personen gleichzeitig am Werk. Je umfangreicher die Baumaßnahmen sind, desto komplexer kann es werden, den Überblick zu behalten. Das ist nicht nur eine Herausforderung für das Baustellenmanagement, das zudem gefordert ist, den Einsatz von Geräten und Arbeitenden möglichst kostensparend zu organisieren. Auch für den Straßenverkehr kann eine Baustelle problematisch werden, wenn etwa größere Geräte oder Absperrungen den Verkehr massiv beeinträchtigen und zu Engpässen und Staus führen.

Im Rahmen des mFUND-Projekts Bautracks – Bluetooth-basiertes Asset Tracking für ortsbezogenes Ressourcen-Management von Baustellen im Straßenverkehr wollen die Projektbeteiligten Werkzeuge, Fahrzeuge oder auch Warnwesten, die auf Baustellen genutzt werden, mit Bluetooth-Trackern ausstatten. Auf diese Weise könnten Bauleiter:innen jederzeit nachvollziehen, wo sich Geräte, Fahrzeuge oder Arbeiter:innen befinden. Die jeweiligen Positionsdaten sollen auf einer Plattform gesammelt und als Open Data zur Verfügung gestellt werden. Zudem ließen sich diese Lokalisierungsdaten – sofern offen bereitgestellt – für die Verkehrssteuerung sowie für Navigationsgeräte in Fahrzeugen nutzen.

Das Projekt wird vom Verbundkoordinator Telocate umgesetzt. Beteiligt sind außerdem

Das BMVI unterstützt das Vorhaben im mFUND mit rund 150.000 Euro und die Projektlaufzeit beträgt knapp ein Jahr.

Mit Sensordaten Abweichungen bei Straßenbaumaßnahmen sofort erkennen

Nicht nur die möglichst zuverlässige Standortbestimmung von Baugeräten und -fahrzeugen stellt Bauleiter:innen vor Herausforderungen. Auch der Ablauf der Baumaßnahmen weicht immer wieder einmal von dem ab, was in den eingereichten beziehungsweise genehmigten Plänen vorgesehen war. Aktuelle Änderungen müssen erfasst und für alle betroffenen Infrastrukturbereiche berücksichtigt werden – beispielsweise für den Straßenverkehr, für den eventuell sogar mehrere Straßenabschnitte vorübergehend nur eingeschränkt oder gar nicht zur Verfügung stehen. Das Anpassen der Ablaufpläne ist mitunter umständlich und langwierig, zumal dies häufig noch manuell geschieht.

Damit diese Prozesse zukünftig schneller und teilweise automatisiert ablaufen können, möchten Mitarbeitende des Projekts ABK – Automatische Baustellenerfassung Köln: Datenbasierte Echtzeitverifizierung via vernetzter Baustellenleuchten Absperrungen, Leuchten und weitere Baustellenschilder mit Sensoren ausstatten. Die darüber ermittelten Daten gelangen über das Funknetz LoRaWAN (Long Range Wide Area Network) an die Geoinformations- und Monitoringsysteme des Unternehmens RheinEnergie sowie an die Systeme der städtischen Verkehrsleitzentrale in Köln. Dort sollen aus diesen Informationen aktuelle Verkehrsmeldungen generiert und an den „Mobilitätsdatenmarktplatz (MDM)“ übermittelt werden, über den dann auch Navigationsdienste auf die Daten zugreifen können.

Das Projekt wird innerhalb eines Zeitraums von etwa anderthalb Jahren durch die TransMIT Gesellschaft für Technologietransfer umgesetzt. Unterstützt wird der Verbundkoordinator durch die Partner:innen

Im mFUND des BMVI wird das Projekt mit etwa 190.000 Euro gefördert.

Mit Social-Media-Daten den Verkehr besser planen

Schaut man sich während einer Fahrt in Bussen um oder blickt in vorbeifahrende Autos, sieht man viele Menschen, die sich gerade mit ihrem Handy beschäftigen – natürlich nur als Beifahrer:innen. Wahrscheinlich besuchen einige von ihnen Social-Media-Plattformen und teilen dabei – wissentlich oder nicht – ihren Standort, weil sie der jeweiligen App den Zugriff auf ihre Geodaten erlaubt haben. Mehr noch: Ihre jeweilige Position – und weitere Daten – können auch Smartphones, die sich im Ruhezustand befinden, permanent an Plattformbetreiber:innen und Dienstleister:innen senden. Je mehr Daten auf diese Weise übermittelt werden, desto eher ließen sich Rückschlüsse auf den Verkehr ziehen, beispielsweise, ob er sich in der Nähe einer Baustelle staut.

Die Beteiligten des Projekts SocialMedia2Traffic – Ableitung von Verkehrsinformationen aus Social-Media-Daten arbeiten an einer Machbarkeitsstudie, deren Ergebnisse den Betreiber:innen von Navigationsdiensten und -systemen zugutekommen sollen. Im Rahmen der Studie verwenden die Forscher:innen die Positionsdaten aus sozialen Netzwerken, um zu bestimmen, wie schnell und wie dicht der Verkehr durch die Stadt fließt. Die Daten wollen sie mithilfe von maschinellem Lernen auswerten und so für aktuelle Verkehrsinformationen sowie -vorhersagen nutzbar machen. Die Studienergebnisse sollen frei und offen verfügbar sein und in den Routingdienst „OpenRouteService“ integriert werden.

SocialMedia2Traffic wird vom Heidelberg Institute for Geoinformation Technology geleitet und zusammen mit der Ruprecht-Karls-Universität Heidelberg durchgeführt. Das Projekt wird mit rund 97.000 Euro durch den mFUND gefördert. Nach zweijähriger Laufzeit soll es Ende 2022 abgeschlossen werden.

Empfohlene Beiträge