5G-trAAffic

Das Projekt „5G-trAAfic“ untersucht die wirtschaftliche und technische Umsetzbarkeit von Anwendungen zur Steigerung der Sicherheit im Straßenverkehr sowie zur Verkehrsflussoptimierung durch den Einsatz von 5G Mobilfunk.

Teilbereich autonome sichere Kreuzung

Sie dient insbesondere dem Schutz der besonders gefährdeten Verkehrsteilnehmer wie Fußgänger, Radfahrer oder Motorradfahrer. Infrastrukturbasiert werden Fahrzeuge und Fußgänger erkannt. Die Trajektorien der Verkehrsteilnehmer eines Kreuzungsbereiches werden von einer Smartphone-App erfasst und mit KI-Unterstützung ausgewertet. Eine Kollisionswarnung wird rechtzeitig vor bevorstehenden Beinaheunfällen erzeugt und an die Verkehrsteilnehmer weitergeleitet. Dies führt zu einer schrittweisen Verbesserung des Kollisionswarndienstes und damit zur Verbesserung der Verkehrssicherheit an Kreuzungen mit hohem Unfallrisiko.

Teilbereich Verkehrsflussoptimierung

Es wird ein Regel-basiertes Framework entwickelt und erprobt, das eine makroskopische Optimierung der Verkehrssituation an Kreuzungs-bereichen in Aalen anstrebt. Dazu werden mittels unterschiedlicher Sensorik Daten in Echtzeit erhoben und verarbeitet. Die Optimierungs-potenziale werden an die Lichtsignalanlagen weitergeleitet. Die Aktuatoren erhalten eine auf sie zugeschnittene Nachricht, die die Veränderung der einzelnen Phasendauern, den Zustand der Verkehrs- und Parkplatzsituation beinhaltet.

Teilbereich Demonstrator

Die Demonstration der Arbeitsergebnisse wird in verschiedenen Modellen und Demonstrationen auf der Straße erfolgen. Die Echtzeitverkehrsoptimierung wird anhand einer Simulation ablaufen, in der für das Projekt kritische Kreuzungen mit realitätsnahen Verkehrs-flüssen und Ampelschaltungen verwendet werden. Anschließend wird auf dem Smart City Campus des ZDE in Aalen-Westhausen das Gesamtsystem getestet. Abschließend wird in der letzten Phase eine Demonstration und Evaluation der Projektergebnisse in einem begrenzten Zeitraum anhand einer Kreuzung im Stadtbereich Aalen erfolgen.

Teilbereich Geschäftsmodelle und Wirtschaftlichkeit

Moderne Telematiklösungen basieren auf einer Zusammenarbeit verschiedener Partner, die dafür ein gemeinsames Ökosystem entwickeln. Ziel der Kommune ist es, die Datenhoheit und die Entscheidungsgewalt über die Nutzung und Auswertung in der Hand zu behalten und die Lösung langfristig im Betrieb zu halten. Deshalb werden vorwettbewerblich Geschäftsmodelle in einem erweiterbaren Ökosystem diskutiert sowie die Wirtschaftlichkeit der Lösungen analysiert. Dabei werden Gesamtkosten entlang des Lebenszyklus der Lösung, die Beziehung der Partner untereinander sowie die Zahlungsbereitschaft von Stakeholdern für die Dienste analysiert.

Projektlaufzeit: 01.01.2022-31.21.2024

Ansprechpartner: Christoph Cammin

Projektinformationen:

Das Projekt 5G-trAAffic wird durch das Bundesministerium für Digitales und Verkehr (BMDV) unter dem Förderkennzeichen 45FGU116_G gefördert.

  • Projektpartner: Stadt Aalen, Bernard Technologies GmbH, T-Systems / Deutsche Telekom AG, Zentrum für Digitale Entwicklung, Fraunhofer IAO Anwendungszentrum KEIM, Hochschule Aalen, Helmut-Schmidt-Universität in Hamburg / Universität der Bundeswehr

Veröffentlichungen:

  • C. Cammin, L. Nehrke, S. Ulrich, „An Approach to Teach Automation of Logistics Processes,“ 2024 IEEE 3rd German Education Conference (GECon), Munich, Germany, 2024, DOI: 10.1109/GECon62014.2024.10734020 , Link: https://ieeexplore.ieee.org/document/10734020
  • N. Ravishankar, C. Cammin, „Road Traffic Safety Measures: Lab Testing on Collision Avoidance,“ 22. GMA/ITG-Fachtagung Sensoren und Messsysteme 2024, Nürnberg, 2024, doi: 10.5162/sensoren2024/P25 , Link: https://www.ama-science.org/proceedings/getFile/AGNjZD==
  • M. Schlotter, M. Mousavi, S. Ludwig, C. Cammin, C. Beutelspacher, „Test Plan of Collision Warning for Road Traffic in Smart Cities,“ 22. GMA/ITG-Fachtagung Sensoren und Messsysteme 2024, Nürnberg, 2024, doi: 10.5162/sensoren2024/C5.4 , Link: https://www.ama-science.org/proceedings/getFile/AQx1At==
  • C. Cammin et al., „Concept for a Real-Time IoT-Architecture for Collision Avoidance in Smart Cities based on the 5G Mobile Technology,“ 2023 IEEE International Conference on Omni-layer Intelligent Systems (COINS), Berlin, Germany, 2023, pp. 1-7, DOI: 10.1109/COINS57856.2023.10189240 , Link: https://ieeexplore.ieee.org/document/10189240
  • I. Trautwein, A. Freymann, E. Reichsöllner, J. Schöps Kraus, M. Sonntag, and T. Schrodi, “A Technical Concept for sensor-based Traffic Flow Optimization on connected real-world intersections via a SUMO Feature Gap Analysis”, SUMO Conf Proc, vol. 4, pp. 89–104, Jun. 2023. DOI: 10.52825/scp.v4i.218 Link: https://www.tib-op.org/ojs/index.php/scp/article/view/218
HSU

Letzte Änderung: 19. November 2024