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Autonomes Fahren in ländlichen Gebieten: Schkeuditz und Köthen als Modellregionen
Autonom fahrende Lastenräder und Lieferroboter (sogenannte Mikromobile) eröffnen in ländlichen Gebieten hinsichtlich der Lebensqualität und Daseinsvorsorge ganz neue Entwicklungsmöglichkeiten. Damit sich in Zukunft diese autonomen Fahrzeuge sicher auf Geh- und Radwegen bewegen können, untersuchen wir im „Ready for Smart City Robots“-Projekt, welche Voraussetzungen hierfür gegeben sein müssen. Wir entwickeln aktuelle und genaue Karten von den Geh- und Radwegen unserer „Testgebiete“ Schkeuditz und Köthen und untersuchen, ob diese beiden ländlich geprägten Städte bereit sind für diese Art autonomer Fahrzeuge. Für die Erstellung der Karten erheben wir in Schkeuditz und Köthen umfassende Daten über die Zustände der Geh- und Radwege (z.B. Wegbreiten, Oberflächenbeschaffenheit, Passantenaufkommen und Hindernisse).
Bild 1-4: verschiedene Wegsituationen in Schkeuditz
Fotos: Projektpartner PTV Group
Welche Ziele verfolgt das Projekt im Allgemeinen?
Im Projektzeitraum entstehen digitale Karten von den Geh- und Radwegen in Schkeuditz und Köthen. Diese Infrastrukturdaten können Entscheidungsgrundlage für Projekte der Stadtentwicklung sein. Wir erheben die Daten über verschiedene Methoden: per App über freiwillige Radfahrer und per Sensorbox an Mieträdern. Im Rahmen des Projektes erfolgt auch ein Vergleich und die Bewertung der Wirksamkeit dieser Methoden. Die Referenzdaten hierfür liefert uns der Roboter der TU Bergakademie Freiberg und das semi-autonome Lastenrad der Hochschule Merseburg. Mit den Mieträdern entsteht außerdem ein klimaneutrales Mobilitätsangebot, das die erste und letzte Meile bedienen soll und vor allem Pendlern eine Alternative zum Auto bieten kann. Damit leistet das Projekt einen Beitrag zur Stärkung des Radverkehrs und zur Mobilitätswende im ländlichen Raum.
Bild 1-2: Visualisierung der bei den R4R-Fahrradrallyes in Schkeuditz und Köthen gesammelten Daten
Bild 3: der Roboter der TU Bergakademie Freiberg und Bild 4: das semi-autonome Lastenrad der Hochschule Merseburg, die für das Sammeln der Referenzdaten eingesetzt werden
Fotos: Projektpartner DigiPL GmbH
Welche Methoden nutzen wir für die Datenerhebung?
Für die Datenerhebung nutzen wir 3 Varianten: „Datensammeln per App“, „Datensammeln per Sensorbox am Miet(lasten)rad“ und „Datensammeln per Roboter bzw. Lastenrad“. Die Daten, die über unseren Roboter und das Lastenrad der Hochschule Merseburg gesammelt werden, sind sogenannte Referenzdaten. Diese Daten benötigen wir, um sie mit den Daten der anderen beiden Methoden vergleichen und bewerten zu können.
Bild 1: Datensammeln per App: Handy mit der R4R-App am Fahrradlenker
Bild 2-4: Datensammeln per Sensorbox am Miet(lasten)rad: Mieträder und Miet(lasten)rad und verschiedene Sensoren
Fotos: Projektpartner DigiPL GmbH
Wie funktioniert die Datenerhebungsmethode „Datensammeln per App“?
Bei dieser Art des Datensammelns setzen wir auf eure aktive Unterstützung. Wenn ihr regelmäßig in Schkeuditz oder Köthen mit eurem Fahrrad unterwegs seid, dann nutzt auf euren Wegen die „Ready for Robots“- App. Ladet euch die kostenfreie App auf euer Handy. Die "Ready for Robots" - App ist sowohl im Playstore für Android-Handys als auch im Appstore für iOS-Handys verfügbar. Klickt einfach hier: R4R-Android-App oder R4R-iOS-App.
Nach dem Herunterladen der App legt ihr euch ein Nutzerkonto an. Wie das funktioniert könnt ihr in unseren FAQs nachlesen. Und dann nutzt die App auf jedem Weg, den ihr mit dem Rad zurücklegt. Hierfür benötigt ihr eine Handyhalterung für das Fahrrad, die am Lenker angebracht ist. Wenn ihr keine habt meldet euch bei uns. Vor jeder Fahrt schaltet ihr die App ein und startet die Aufnahme der Fahrt. Nach Beendigung der Fahrt, drückt die Stopp-Taste. Sobald ihr im WLAN seid könnt ihr die Daten an uns übertragen. Und denkt daran, nach jeder Fahrt, euer Handy wieder aus der Halterung zu nehmen.
Bild 1: Die R4R-App im Playstore
Bild 2: Registrierungsformular für das Nutzerkonto
Bild 3: Handyhalterung am Fahrradlenker
Bild 4: Handy mit der R4R-App einsatzbereit in der Halterung
Fotos: Projektpartner DigiPL GmbH
Welche Ziele verfolgt das Projekt mit dem Ansatz des App-basierten Datensammelns?
Zum einen erforschen wir, ob wir mit dieser Methode ausreichend qualitative Daten über den Zustand der Geh- und Radwege erhalten. Zum anderen möchten wir interessierte Bürger*innen in unsere aktuelle Forschung einbeziehen und neue innovative Datenerhebungsmethoden ausprobieren. Die Bürger*innen werden aktiv am Datensammeln über Geh- und Radwege beteiligt, welches die Grundlage für neue Stadtentwicklungsprojekte sein kann.
Warum solltet ihr mitmachen?
Ihr legt eure Wege umweltbewusst zurück. Die App zeigt u.a. den vermiedenen CO2-Ausstoss in kg für jede eurer Fahrten an. Ihr unterstützt mit eurem Beitrag ein innovatives Forschungsvorhaben. Ihr tut etwas für eure Gesundheit und leistet einen Beitrag zu umweltbewusster Mobilität. Ihr helft eurer Stadtverwaltung mit den gesammelten Daten im Entscheidungsprozess der weiteren Stadtentwicklung. Eure Beteiligung am Datensammeln sorgt für eine Reduzierung der Erhebungskosten in eurer Kommune. Gleichzeitig erhöht sich die Aktualität der Infrastrukturdaten.
Zu den FAQs über die R4R-App kommst du hier: R4R-App