Problemstellung

Die zunehmende Nutzung von Fahrrädern, Pedelecs und E-Scootern verändert das Mobilitätsverhalten. Klassische Verkehrssicherheitsanalysen erfassen jedoch überwiegend bereits eingetretene Unfälle; kritische Situationen ohne Unfallfolge bleiben häufig unberücksichtigt. HarMobi zielte darauf ab, Gefahren- und Konfliktursachen frühzeitig zu erkennen. Dazu wurden heterogene Unfall-, Infrastruktur-, Verkehrs- und Sensordaten harmonisiert und verknüpft. Zudem entwickelte das Projekt smartphonebasierte Verfahren zur Erfassung und Analyse kritischer Fahrmanöver und erprobte sie in Aachen und Hannover.

Ergebnisse und Wirkungen

Im Projekt entstand eine durchgängige Methodik: von der smartphonebasierten Datenerfassung über die automatische Erkennung starker Brems- und Ausweichmanöver und das Map Matching bis zur Verknüpfung mit Unfall-, Infrastruktur- und Kontextdaten. In Aachen wurden mit 146 Teilnehmenden 2.815 Fahrradfahrten über rund 12.507 km erfasst und 516 kritische Ereignisse identifiziert. In Hannover kamen 702 Fahrten über 3.526 km und 54 Ereignisse hinzu. Bei der Validierung erreichte das Map Matching eine Erfolgsrate von über 90 Prozent. Die Ergebnisse zeigen, dass kinematische Ereignisse als Surrogate Safety Indicators die klassische Unfallanalyse sinnvoll ergänzen und ein proaktives Screening potenzieller Gefahrenbereiche ermöglichen. Die Integration in das Analysewerkzeug SMART wurde erprobt. Gemeinsam mit Bosch eBike Systems wurden mögliche Anwendungen wie Gefahrenstellenwarnungen und sicherheitsbezogenes Routing betrachtet. Anonymisierte Ereignisstandorte aus Aachen und Hannover wurden über die Mobilithek veröffentlicht.