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(Bild: Inrix)

Gängige Wetterdienste arbeiten heute überwiegend gebietsbezogen, sie beschreiben also das durschschnittliche Wetter für relativ große Regionen. Das gilt sowohl für Smartphone-Apps als auch für Lösungen, die in die Autoelektronik integriert sind. Diese Art von Informationen spiegelt Wetter- und Straßenverhältnisse, die unmittelbar vor dem Fahrer liegen, nicht wider: Auch wenn in einem Landkreis überwiegend die Sonne scheint, kann die Straße in einer bewaldeten Kurve dennoch glatt und nass sein. Aussagen über die Verhältnisse auf der konkreten Strecke eines Autofahrers bieten nur datenbasierte Dienste wie Inrix Road Safety.

Der individuelle Sicherheitsassistent von Inrix Road Safety

Die Applikation Inrix Road Safety führt aus dem Fahrzeug gewonnene Daten mit den Daten der Wetterdienste zusammen.

Die Applikation Inrix Road Safety führt aus dem Fahrzeug gewonnene Daten mit den Daten der Wetterdienste zusammen. Inrix

Der datenbasierte Dienst des Herstellers Inrix verknüpft relevante Sensordaten aus den Fahrzeugen mit herkömmlichen Wetterinformationen. Autofahrer erhalten in Echtzeit Warnungen vor gefährlichen Straßenverhältnissen, die sich 500 m vor der aktuellen Position des Fahrzeugs befinden. Wichtige Informationen und Warnmeldungen werden alle 15 Minuten aktualisiert, der Prognosezeitraum umfasst zwölf Stunden. Im Gegensatz zum gängigen Service der Wetterdienste informiert Inrix Road Safety in Echtzeit über Niederschlag, den wetterbedingten Straßenzustand sowie die Sichtverhältnisse. Zeichnen sich gefährliche Wetterbedingungen wie Aquaplaning, Nebel oder Glatteis ab, alarmiert das System die Fahrer umgehend.

Das Unternehmen liefert genaue Vorhersagen über die Straßenbedingungen, identifiziert die betroffenen Streckenabschnitte und berücksichtigt dabei auch die Straßenstruktur sowie geologische Verhältnisse. Beispielsweise wird gemessen, wie sich eine dichte Bewaldung auf die Erwärmung oder Abkühlung des Straßenbelags und damit die Unfallgefahr auswirkt. Das spielt vor allem beim autonomen Fahren eine Rolle, denn wenn künftig Automobile teilweise oder vollständig autonom Entscheidungen treffen, bilden zuverlässige Information über die aktuelle Straßen- und Wettersituation dafür eine wichtige Grundlage. Ein aktueller Praxistest, den Inrix zusammen mit der Bundesanstalt für Straßenwesen durchführt, soll die Genauigkeit von Sensordaten bei schnee- und eisbedeckten Straßen objektiv prüfen.

Große Daten und multivariate Analyse

INRIX-Road-Weather-So-Funktionierts

Inrix

Inrix greift für seine Automotive-Anwendung sowohl auf Daten aus einem umfassenden Pool von öffentlich und privat verfügbaren Wetterdiensten als auch auf zahlreiche Daten aus vernetzten Automobilen zu. In modernen Fahrzeugen sind bis zu 280 Sensoren eingebaut, doch bisher wird zur Gewinnung von Wetterinformationen lediglich ein kleiner Teil davon genutzt. Beispielsweise geben Regensensoren und Scheibenwischer Auskunft über Niederschläge und Barometerdaten über Sturmgefahr; eingeschaltete Nebelscheinwerfer lassen auf schlechte Sichtverhältnisse schließen und die Außentemperatur in Verbindung mit Informationen zu Brems- und Antriebsverhalten der Fahrer lassen Rückschlüsse auf Glatteis und Rutschgefahr zu.

Die Zusammenarbeit mit der Global Weather Corporation ermöglicht Inrix Road Safety Zugriff auf genaue Vorhersagemodelle. Die dynamische Verkehrsvorhersage erfolgt auf Basis von multivarianten Statistikmodellen, in die auch Erfahrungswerte aus der Vergangenheit (historische Daten) einfließen. Die kombinierte Analyse von historischen und aktuellen Daten lässt sehr genaue Rückschlüsse auf die aktuelle Situation zu.

Ermessensfragen bei der Datenanalyse

INRIX-Road-Weather-Daten von vernetzten Autos

Inrix

Eine Herausforderung bei der Datenanalyse besteht darin, herauszufinden, ab welchem Messwert die spezifischen Daten auf eine Gefahr hinweisen: Ab welcher Intensität stellen Nässe, Nebel oder Glätte eine Gefahr dar, sodass die Traffic-App eine Warnmeldung anzeigen muss? Um dies verlässlich leisten zu können, legt Inrix auf Basis wisschenschaftlicher Studien Schwellenwerte fest, die beispielsweise den Grad der Bodenhaftung (Traktion) der Reifen betreffen.Das Unternehmen führt dazu Forschungen mit eigenen Datenanalysten durch und kooperiert auch mit Universitäten.

Oft arbeiten die Forschungsteams auf Basis von historischen Daten, das heißt mit gesammelten Erfahrungswerten aus den vergangenen Jahren. So prüfen sie beispielsweise die Unfälle, die sich in einer bestimmten Region ereignet haben, im Verhältnis zu den zur Unfallzeit herrschenden Wetter- und Straßenbedinungen. Melden die Sensoren identische oder vergleichbare Werte, schließt die Applikation auf eine erhöhte Unfallgefahr und alarmiert den Fahrer.

Eine weitere Herausforderung liegt darin, die erhobenen Daten zu interpretieren. Dabei haben sich im Laufe der Zeit immer neue Aufgaben ergeben, denn jeder neue Datensatz muss sowohl qualitativ als auch quantitiv erfasst und verstanden werden. Die Variationen sind äußerst schwierig zu messen. Die bundesweite Einführung von Schwellenwerten wäre eine Hilfe bei der Implementierung von Analysen. Allerdings verwalten die einzelnen Bundesländer ihr Verkehrswesen selbstständig und mit teils beträchtlichen Unterschieden, sodass eine Einigung schwierig zu erreichen sein wird.

Datenschutz

Eine wichtige Rolle spielt der Datenschutz, denn Daten dürfen nur dann verwendet und geteilt werden, wenn die explizite Einwilligung der Autofahrer vorliegt. Rechtliche Regelungen stellen den Analyserahmen dar. Es muss jederzeit transparent sein, welche Daten genutzt werden – und welche nicht. Die rechtlichen Regelungen weisen von Bundesland zu Bundesland und auch international große Unterschiede auf. Darin liegen erhebliche Hürden für die breite Nutzung von Wetter- und Risikodaten.

Um die Zahl der Verkehrsunfälle in Deutschland zu senken, kann der Zufluss an Echtzeitdaten ein wichtiges Hilfsmittel sein. Fahrer erhalten relevante Informationen zeitnah, was das Risiko lebensgefährlicher Verletzung dauerhaft reduziert.

Reinhard Richthammer

Director Sales Automotive EMEA, Inrix Europe

(tm)

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