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Das Bundesfernstraßennetz besitzt aufgrund der zentralen Lage Deutschlands eine sehr hohe Bedeutung für die gesamte Verkehrsabwicklung in Europa. Mehr als die Hälfte der Jahresfahrleistung der Kraftfahrzeuge wird in Deutschland über das Bundesfernstraßennetz abgewickelt, fast ein Drittel allein über das Bundesautobahnnetz. Um die Leistungsfähigkeit der Straßeninfrastruktur unter Einsatz der vorhandenen Finanzmittel langfristig sicherstellen zu können, bedarf es geeigneter Instrumente, die den aktuellen Straßenzustand realistisch abbilden und dessen Entwicklung verlässlich prognostizieren. Der Straßenzustand muss unter Berücksichtigung vorherrschender Randbedingungen sowie zur Verfügung stehender Handlungsoptionen mit ihren Auswirkungen auf Nutzen und Kosten bewertet werden können. Eine wichtige Grundlage dafür sind die „Richtlinien für die Planung von Erhaltungsmaßnahmen an Straßenbefestigungen“, Ausgabe 2001 (RPE-Stra 01). Die elementare Voraussetzung aller Prognose-, Analyse- und Bewertungsverfahren stellt eine umfassende Datenbasis dar, welche die grundlegenden Informationen über die Straßeninfrastruktur präzise und aktuell vorhält. Es gibt in Deutschland bereits seit vielen Jahren Datenbanksysteme und IT-Instrumente, um vielfältige Aufgaben im Bereich der Straßeninfrastruktur zu bearbeiten und zu steuern. Daten der Infrastruktur werden regelmäßig erhoben und in verschiedenen Datenbanksystemen hinterlegt und verwaltet. Für eine Vielzahl infrastrukturpolitischer Fragestellungen müssen diese Daten jedoch unter hohem Arbeits- und Zeitaufwand explizit zusammengestellt und analysiert werden. Hier gilt es, entsprechende Schnittstellen und Tools zu schaffen, um diese Daten ohne diesen großen Aufwand verknüpfen und für ein Erhaltungsmanagement nutzen zu können.
Bedingt durch ihre Definition - mindestens 24-stündiger Klinikaufenthalt - umfasst die Kategorie der Schwerverletzten in der amtlichen Verkehrsunfallstatistik eine große Breite tatsächlicher Verletzungsschweregrade. Durch das hohe persönliche Leid sowie die bedeutsamen volkswirtschaftlichen Kosten sind innerhalb dieser Gruppe die Schwerstverletzten von besonderem Interesse. Es werden drei Studien der Bundesanstalt für Straßenwesen (BASt) vorgestellt, in denen auf Grundlage verschiedener Datenquellen Verletzungsmuster und Verletzungsschwere in Zusammenhang mit Parametern des Unfallgeschehens gebracht wurden. Zusammengefasst zeigt sich, dass (a) die Zahl der Schwerstverletzten sich in den letzten Jahren nicht in gleichem Maße reduziert hat, wie die Zahlen Schwerverletzter und Getöteter; (b) sich über verschiedene Datenquellen (GIDAS, TraumaRegister DGU, Rettungsdienst, Polizei) ähnliche Verletzungsmuster in Abhängigkeit der Verkehrsteilnahme zeigen; (c) durch die Verbindung von medizinischen Daten des TraumaRegisters mit Daten der Polizei gute Voraussetzungen für eine umfangreiche Erfassung Schwerstverletzter in Deutschland geschaffen werden könnten.
Neue Herausforderungen an die Unfallforschung durch Fahrerassistenz und automatisiertes Fahren
(2019)
Unfallrekonstruktion hat die Ableitung von Maßnahmen zur Minimierung der Unfallfolgen ermöglicht, vor allem durch Verbesserungen bei passiven Sicherheitseinrichtungen, aber auch durch die Verbesserung der Rettungskette, beispielsweise eCall. Heute können aktive Sicherheitssysteme die Unfallfolgen bereits vor der eigentlichen Kollision reduzieren oder durch Umfeldwahrnehmung und mittels Eingriff in die Fahrzeugsteuerung gegebenenfalls sogar vollständig verhindern. Funktionen, die aktiv in die Fahrzeugsteuerung eingreifen, lassen sich nach ihrer Wirkweise unterscheiden: zum einen handelt es sich um kontinuierlich automatisierende Funktionen, die meist länger aktiv bleiben (zum Beispiel ACC). Zum anderen um Funktionen, die in kritischen Fahrsituationen temporär in die Fahrzeugsteuerung eingreifen. Aufgezeigt wird, welche Konsequenzen und Risiken in Bezug auf diese Systeme sowie für bestimmte (zum Beispiel kritikale) Fahrsituationen anzunehmen sind. Zur Bewertung von aktiven Reglern, die in kritischen Fahrsituationen eingreifen, sind Unfalldaten nur noch eingeschränkt tauglich. Ähnliches gilt für die Bewertung von Ereignissen/ Zuständen im Rahmen kontinuierlicher Fahrzeugsteuerung, vor allem, wenn diese weiter vorausliegen. Wirkzusammenhänge automatisierter Fahrfunktionen müssen jedoch - gerade für den Mischverkehr mit konventionell gesteuerten Fahrzeugen - identifiziert werden. Dafür wird eine Szenariendatenbank mit relevanten Verkehrssituationen benötigt, in die Daten aus Naturalistic Driving Studies (NDS), aus Fahrversuchen oder Versuchen im Fahrsimulator eingehen können. Die zunehmende Durchdringung der Fahrzeugflotte mit kontinuierlich automatisierten Fahrfunktionen lässt eine Abnahme kritischer Fahrsituationen und eine Reduktion der Zahl der Verkehrsopfer erwarten. Allerdings verbleibt eine Restzahl an systemimmanenten Unfällen, die als unvermeidbar gelten müssen.
Im Rahmen dieses Projekts wurde eine Überführung des mittels XMI definierten Datenaustauschstandards OKSTRA zur Beschreibung von Daten des Straßenwesens in eine Repräsentation auf Basis der Ontology Web Language (OWL) realisiert. Dadurch stehen nun Methoden und Techniken des Semantic Web auch für OKSTRA-Datensätze zur Verfügung. Insbesondere ist im Sinne des Linked Data Ansatzes die Verknüpfung mit Datensätzen anderer Schemata bzw. Domänen möglich. Dies kann u.a. durch Nutzung der Anfragesprache SPARQL zur integrativen Analyse der Daten der verschiedenen Ontologien erfolgen. Wie im Zuge von Fallstudien gezeigt werden konnte, können auf diese Weise beispielsweise Daten der niederländischen Straßen-Ontologie CB-NL/RWS mit OKSTRA-Daten zusammen abgefragt und analysiert werden. Dadurch lassen sich eine Reihe von grenzüberschreitenden Anwendungsszenarien realisieren, wie z.B. die Planung von Schwerlasttransporten. Andere Anwendungen von Linked Data im Straßenwesen liegen in der intergierten Analyse von 3D-Stadtmodellen im Format CityGML mit OKSTRA-Daten oder der Verknüpfung von Bestands- mit Entwurfsdaten des OKSTRA-Formats. Besonderes Potential ergibt sich durch die Nutzung räumlicher Operatoren, die durch die Anfragesprache GeoSPARQL zur Verfügung gestellt werden. Damit können Verbindungen zwischen Objekten verschiedener Datenmodelle anhand ihres geographischen Kontextes hergstellt werden. Für die Überführung von OKSTRA in okstraOWL standen eine Vielzahl unterschiedlicher Abbildungsoptionen zur Verfügung, deren jeweiligen Vor- und Nachteile im Bericht ausführlich dargelegt wurden. Bestimmte Eigenheiten des OKSTRA-Standards wie beispielsweise die sog. Fachbedeutungslisten erschweren zwar das Mapping, grundsätzlich ist aber eine Semantik-wahrende Überführung möglich. Der durchgängige Einsatz von Beschreibungsformaten (RDF) und Abfragesprachen (SPARQL) sowohl für Schema- als auch für Instanzdaten über alle Fachmodelle hinweg stellt einen bedeutenden Vorteil gegenüber anderen Ansätzen wie bspw. Programmierschnittstellen (APIs, Webservices etc.) dar. In anderen heterogenen Informationsverbünden müssen meist format-, syntax- und strukturspezifische Adapter, Konverter und Schnittstellen für die Ursprungssysteme erstellt werden, die sich nicht einheitlich verarbeiten lassen. Dagegen kann die Bereitstellung vorhandener Information in Form von RDF einheitlich erfolgen und mithilfe von Triplestores bzw. Graphdatenbanken mit universell standardisierten Abfrageschnittstellen (SPARQL) effizient verarbeitet werden, ohne sich mit den jeweiligen Systemdetails kleinteilig auseinander setzen zu müssen. Obgleich Linked Data Funktionalitäten mit der Definition von okstraOWL nun prinzipiell zur Verfügung stehen, hat sich im Zuge des Projekts (insbesondere bei der Arbeit mit realen Datensätzen) jedoch herausgestellt, dass die eigentliche Herausforderung bei der Verknüpfung verschiedener Ontologien in der unterschiedlichen semantischen Struktur und Granularität der verschiedenen Datenmodelle liegt. Auch Methoden des semiautomatischen Matchings anhand textueller Übereinstimmungen können hier nur bedingt unterstützend wirken. Stattdessen ist es erforderlich, dass der Nutzer der Abfragemechanismen Detailkenntnisse zur Semantik und Struktur der beteiligten Ontologien besitzt und anhand dessen und unter Berücksichtigung des zu erzielenden Abfrageergebnisses implizite bzw. manuelle Verknüpfungen herstellt. Die durchgehende, ggf. europaweite Nutzung von Straßeninformationsbanken erfordert daher trotz der Verfügbarkeit der Semantic Web und Linked Data Technologien eine prinzipielle Harmonisierung der Datenstrukturen insbesondere in Hinblick auf die die semantische Struktur und Granularität.