Motorradfahrer zählen zu den stark gefährdeten Verkehrsteilnehmern. Ohne schützende Karosserie können bereits kleinste Unachtsamkeiten schwerwiegende Folgen haben. Eine fehlerverzeihende Straße vorzufinden, ist darum unumgänglich, sagen die Verkehrssicherheitsexperten am AIT Center for Mobility Systems in Wien. Sie entwickelten ein Motorrad, das mittels Sensoren und Algorithmen gefährliche Straßenstellen identifizieren kann. Die Ergebnisse können in der Verkehrssicherheits-Technik eingesetzt werden.

Komplexe Fahrdynamik

Handlungsbedarf ist durchaus gegeben: Die Zahl der tödlichen Verkehrsunfälle mit Personenkraftwagen sank 2018 mit 400 auf den niedrigsten Stand der Verkehrsaufzeichnungen. Die Zahl der Motorradunfälle ist indessen weiter gestiegen (Quelle: Unfallstatistik 2018 des Österreichischen Bundesministerium für Verkehrsangelegenheiten). Allgemein ist es die komplexe Fahrdynamik und Fahrphysik, die besonders bei ungeübten Motorradfahrern zu Fahrfehlern führt. Aber bestimmte Faktoren, wie eine zu geringe Griffigkeit der Straße, ist selbst für geübte Motorradfahrer nicht vorausschauend erkennbar.

Hochspezialisiertes Prüffahrzeug

Im Projekt viaMotorrad entwickelten die Experten vom AIT Center for Mobility gemeinsam mit dem Institut für Mechanik und Mechatronik an der TU Wien, ein hochspezialisiertes Prüffahrzeug. Das Objekt läuft unter der Bezeichnung Motorcycle Probe Vehicle, kurz MoProVe. Es handelt sich dabei um ein mit Technologie aufgerüstetes Motorrad, das mit einem hochpräzisen Messsystem ausgestattet ist. Als mobiles Labor dient es der Analyse der Wechselwirkung zwischen Fahrzeug und Straße und der Untersuchung von Fahrdynamik und Fahrzeugsicherheit. Im Projekt wurden sechs Straßanabschnitte mit fünf verschiedenen Motorradfahrer-Typen getestet – vom Anfänger bis zum Rennfahrer, erklärt Florian Hainz, Pressesprecher am AIT Center for Mobility Systems.

Ziel des Projektes ist es

  • die Ursachen von Motorradunfällen besser zu verstehen;
  • riskante Straßenabschnitte zu identifizieren, schon bevor Unfälle entstehen;
  • Straßenerhaltern ein Instrument an die Hand zu geben, das die effiziente, kostengünstige und nachhaltige Entschärfung von Gefahrenstellen ermöglicht;

Die Analyse der Messdaten kann aber auch von der Industrie genutzt werden, ergänzt Hainz. Man könnte damit Fahrzeugassistenten entwickeln, die Motorradfahrer rechtzeitig vor Gefahren warnen.

Erfassung von Fahrzeugsignalen und -daten

Die Besonderheit von MoProVe sind zwei unabhängig arbeitende Messgeräte. Diese ergänzen einander und ermöglichen eine präzise Arbeitsweise und eine präzise Abdeckung der zu messenden Parameter. Hauptmodule beider Messsysteme sind Sechsachsen-Bewegungsmelder (IMU), GPS-Antennen, CAN-Schnittstellen und Datenlogger. Beide Systeme erfassen Fahrzeugsignale und -daten, wie Radgeschwindigkeit, Drosselklappenposition sowie den Druck im Bremssystem.

  • Ein System wird für die Fahrzeugbewegung allgemein verwendet (über Doppel-GPS-Antennen und DGPS-Station).
  • Das andere System wird hauptsächlich auf der Ebene und außerhalb der Ebene des Fahrwerks und des Lenksystems genutzt.

Einsatz im fließenden Verkehr

MoProVe ist für die Straße zugelassen, kann also im fließenden Verkehr eingesetzt werden. Um auch den Verkehr sowie Situations- und Umgebungsdetails aufzuzeichnen, wurden zusätzlich Videokameras montiert.

Die gesammelten Messdaten werden im Kontext von externen Parametern wie Wetter, Verkehrsstärke und Streckenumfeld gesetzt. Die Analyse erfolgt mittels neuartiger Machine-Learning-Methoden.

Durch die Nachbearbeitung der Messdaten wird es möglich, den Systemzustand auf höhere Geschwindigkeiten oder andere Umgebungsbedingungen zu extrapolieren. Unfälle können durch eine Kombination aus Experimenten und mathematischen Methoden simuliert werden. Dadurch werden gefährliche Fahrmanöver oder Fahrsituationen, die nicht reproduzierbar sind, vermieden.

Objektive Identifizierung

Das Projekt wurde bereits erfolgreich abgeschlossen. An sechs Motorradstrecken wurde exemplarisch gezeigt, dass Sicherheit objektiv messbar ist und dass MoProVe ein großes Potenzial zur Unfallprävention hat.

Die Ergebnisse bestätigen, dass das Motorcycle Prove Vehicle in der Lage ist, für Motorradfahrer gefährliche Straßenabschnitte objektiv zu identifizieren. Hainz: „Die Ergebnisse wurden mit dem tatsächlichem Unfallgeschehen abgeglichen.“ Die Daten der Road Safety Inspections zeigten, dass sich an den identifizierten Gefahrenstellen in der Vergangenheit tatsächlich oft schwere Unfälle ereignet hatten. Mehr als das ermöglicht MoProVe die Prognose künftiger Gefahrenstellen.

Das Projekt läuft unter der Bezeichnung viaMotorrad und wurde durch den Verkehrssicherheitsfonds (VSF) des Bundesministerium für Verkehr, Infrastruktur und Technologie (BMVIT) gefördert.

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