KIMONO-EF
Die Schaffung einer barrierefreien Mobilitätsinfrastruktur ist die Grundlage zur Entwicklung einer inklusiven Gesellschaft mit dem Recht auf Mobilität für alle. Die Realität zeigt jedoch, dass die Mobilität für mobilitätseingeschränkte Menschen häufig mit großen Herausforderungen verbunden ist. Das vom Bundesministerium für Digitales und Verkehr in der Förderrichtlinie „Ein zukunftsfähiges, nachhaltiges Mobilitätssystem durch automatisiertes Fahren und Vernetzung“ geförderte Projekt KIMONO-EF an der Fachhochschule Erfurt widmet sich der Verminderung solcher Hürden mithilfe von technischen Systemen.
Das Projekt ist für den „Deutschen Mobilitätspreis 2023“ nominiert.
KIMONO-EF ist in der Kategorie Digital Transformation & Data-Driven Mobility für den Deutschen Mobilitätspreis nominiert. Die Preisverleihung findet am 30.11.2023 in Berlin statt. Außerdem wird es die Möglichkeit geben den Publikumspreis zu gewinnen – aber nur mit genügend Stimmen! Dazu kann zur Verleihung, die live übertragen wird, abgestimmt werden.
Voting und Preisverleihung
Im Rahmen der feierlichen Preisverleihung am 30.11.2023, 17:00 - 19:30 Uhr, werden die Preisträgerinnen und Preisträger des Deutschen Mobilitätspreises 2023 bekannt gegeben.
Zusätzlich zu den Preisen in vier Kategorien wird auch ein Publikumspreis vergeben. Der Publikumspreis wird durch ein Live-Voting während der Preisverleihung ermittelt. Die Abstimmung ist für alle offen, entweder online per Livestream oder vor Ort. Verfolgen Sie die Preisverleihung live und stimmen Sie ab unter: http://www.mobilitätspreis.de
Zum Projekt
Ziel des Projektes ist die Erhöhung der Verkehrssicherheit und des Komforts mobilitätseingeschränkter Menschen durch eine automatische Erkennung an lichtsignalgeregelten Knotenpunkten und an den Übergängen vom nichtmotorisierten Individualverkehr zum öffentlichen Verkehr. Das Projekt wird vom Institut Verkehr und Raum der FH Erfurt zusammen mit der Stadt Erfurt, der Hochschule für Technik und Wirtschaft des Saarlandes sowie zwei Verkehrsingenieurbüros bearbeitet.
Das Projektteam der FH Erfurt unter Leitung von Prof. Dr.-Ing. Carsten Kühnel, Professor für Intelligente Verkehrssysteme an der Fakultät Wirtschaft-Logistik-Verkehr, ist mit der Entwicklung von Lösungen beschäftigt, die es ermöglichen, mobilitätseingeschränkte Personen automatisch KI-basiert mithilfe von Sensoren zu identifizieren. Auf Basis dieser Informationen werden konkrete unterstützende Maßnahmen eingeleitet, wie bspw. Verlängerung der Grünzeit, Auslösung von Signalen für Menschen mit Sehbehinderungen oder Informationsweitergabe an den ÖPNV und andere Verkehrsteilnehmende. Perspektivisch wird eine solche Art von Information auch essenziell für automatisierte Fahrzeuge sein.
Konkretes Beispiel: Eine Person im Rollstuhl oder mit Rollator quert die Straße an der Fußgängerampel. Aufgrund der langsameren Fortbewegungsgeschwindigkeit würde die Person es nicht bei „Grün“ über die Straße schaffen. Das im Projekt KIMONO-EF entwickelte System reagiert entsprechend und verlängert die Grünzeit.
Installation in Erfurt:
Die ersten Sensoren wurden bereits an den Knotenpunkten Theaterplatz/Mainzerhofplatz und Theaterplatz/Maximilian-Welsch-Straße installiert. Sie befinden sich an den Ampelmasten, welche die Stadt Erfurt hierfür zur Verfügung stellt.
Am Donnerstag, 23.11.2023, werden die letzten Geräte installiert. Danach beginnt die Trainingsphase der KI.
Projektpartner:innen KIMONO-EF:
- Institut Verkehr und Raum der Fachhochschule Erfurt
- Landeshauptstadt Erfurt
- Forschungsgruppe Verkehrstelematik der htw saar
- INVER GmbH
- pwp-systems GmbH
Assoziierte Partner:innen:
- Erfurter Verkehrsbetriebe AG
- Thüringer Landesbeauftragter für Menschen mit Behinderungen
Hintergrund:
Mit Hilfe der Sensoren werden die Daten erfasst, entsprechend angeschlossene Computersysteme werten sie aus und mittels einer künstlichen Intelligenz (KI) werden Objekte erkannt und entschieden, ob es sich grundsätzlich um Menschen mit Mobilitätseinschränkungen handelt.
Für die Objekterkennung werden sowohl die Daten der einzelnen Sensoren als auch eine Kombination der Daten („Sensordatenfusion“) genutzt. Auf Basis der Objekterkennung erfolgen dann entsprechende Aktionen, um den Komfort und die Verkehrssicherheit von Menschen mit Mobilitätseinschränkungen zu verbessern.
Bei Menschen mit Mobilitätseinschränkungen handelt es sich grundsätzlich um alle Personen, die sich aus individuellen Gründen anders, meist langsamer, im Verkehr bewegen. Oftmals kann das aufgrund von Behinderungen oder Alter sein. Mobilitätseinschränkungen können aber auch aufgrund eines geschobenen Kinderwagens oder eines getragenen Gepäckstücks hervorgerufen werden.
Es geht ausdrücklich nur um die Erkennung von Objekten – nicht um die Erkennung von Personen. Der KI ist es egal, ob es sich bei den Objekten um einen Baum, einen Hund, ein Auto oder eine Person etc. handelt. Die KI führt nur die Befehle aus. Es ist technisch nicht möglich und auch nicht die Intention des Projektes Personen zu identifizieren.
Es werden keine persönlichen Daten und personenbeziehbaren Daten erfasst. Die genannten Sensoren sind hierzu gar nicht in der Lage. Datenschutz spielt für das Forschungsprojekt eine große Rolle.
