Mehr Neuzulassungen – mehr Sicherheit: Wie durch die Integration von Geoinformationssystemen Unfälle reduziert und vermieden werden können.
Für viele war die Carrerabahn der erste Kontakt mit einem Auto: Rillen, Loopings, Kurven, das kleine ferngesteuerte Auto und die Fernbedienung. Das oberste Ziel war es, mit seinem Rennauto so schnell wie möglich und als erster über die Ziellinie zu fahren. Und das war gar nicht so einfach. Entweder hing das Auto zu schnell in der Kurve oder wurde vom Konkurrenten weggeschossen.
Zwar ist der Verkehrsalltag kein Rennspiel, doch es gibt viele Parallelen: zu schnelles oder zu langsames Fahren, die Unachtsamkeit gegenüber anderen Verkehrsteilnehmern und verschmutzte Fahrbahnen. Zu den Folgen zählen nicht nur Sachschäden, sondern auch leichte, schwere oder gar tödliche Verletzungen. Im Jahr 2018 kamen in Deutschland 3.270 Menschen auf deutschen Straßen ums Leben.
Die Transformation zum voll vernetzten Auto
Doch wie können Unfälle vermieden werden? Ein Ansatz ist das autonome Fahren mittels hochautomatisierter Fahrzeuge. Neben mehr Fahrkomfort und geringerer Umweltbelastung sprechen insbesondere Argumente wie Sicherheit und besserer Verkehrsfluss für diesen Ansatz. Im Zeitalter der Digitalisierung bietet das Internet-of-Things einen Rahmen für diese Innovationen. Doch was steckt hinter der Technologie?
Zunächst erstmal lose Sensordaten. Werden diese Daten mit dem richtigen Kontext verknüpft, entfalten sie ihren Wert. Moderne Geoinformationssysteme (GIS) setzen genau hier an: Sie generieren aus kontextlosen Daten nützliche Informationen und schaffen die Voraussetzung dafür, dass sich Fahrzeuge fahrerlos bewegen können.
Sensorsicht ist gut, der Blick fürs große Ganze besser
Standortinformationen sind ein wesentlicher Bestandteil des IoT. Zu wissen, wo sich etwas befindet, macht vernetzte Autos erst intelligent. Innerhalb von Millisekunden informieren sich so selbstfahrende Autos über den exakten Standort von Gefahrensituationen und tauschen sich untereinander aus – sei es zu Aquaplaning, Blitzeis, verlorenen Gegenständen, geplatzten Reifen oder Falschfahrern.
Sowohl beim voll- als auch teilautonomem Fahren sind Standortinformationen entscheidend. Dynamic Geofencing bezeichnet beispielsweise ein Konzept, bei dem ein virtueller Zaun um potenzielle Gefahrenstellen – wie Baustellen oder Kindergärten – errichtet wird und Fahrzeuge in unmittelbarer Umgebung gewarnt werden.
Mit GIS zum Superauto
Intelligent verknüpfte Analyseergebnisse versprechen aber noch mehr: Sie geben nicht nur Antworten auf die Frage, was passiert ist oder passieren wird. Aggregiert und simuliert können sie – Stichwort Prescriptive Analytics – zeigen, was unternommen werden sollte. In anderen Worten: Sie geben Antworten, welche Gegenmaßnahmen situativ auf bestimmten Streckenabschnitten am besten wirken. Das intelligente Auto kann dann künftig selbst auf Basis dieses Ergebnisses das beste Fahrmanöver auswählen.
Was sich auch durchsetzt und wie intelligent Fahrassistenzsysteme auch werden mögen – bisher sitzt noch immer der Fahrer am Steuer. Und hier gilt genau wie bei der Carrerabahn: Wer sein Auto nicht beherrscht, verliert.
Autorin: Julia Perchermeier
