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Institut
Umweltgerechte Entwicklung von Verkehr und Infrastruktur - ein verkehrsträgerübergreifender Ansatz
(2016)
Im Expertennetzwerk des Bundesministeriums für Verkehr und digitale Infrastruktur (BMVI) sind seit 2016 die wissenschaftlichen Fachbehörden und Forschungseinrichtungen der Bundesregierung für den Straßenverkehr, die Binnen- und Seeschifffahrt, den Eisenbahnverkehr, die Luftfahrt und der Deutsche Wetterdienst zusammengeschlossen, um gemeinsam an der Entwicklung sicherer und umweltgerechter Verkehrssysteme zu arbeiten. Für die Zusammenarbeit wurden drei große Bereiche definiert, darunter das Themenfeld "Verkehr und Infrastruktur umweltgerecht gestalten". Hier werden zwischen 2016 und 2019 fünf Forschungsprojekte bearbeitet. Sie sind den Themen (1) Lebensraumvernetzung, (2) Biodiversität und Neobiota, (3) Verkehrslärm sowie (4/5) verkehrs- und infrastrukturbedingte stoffliche Umweltbelastungen gewidmet. Der Beitrag umreisst die mittel- und langfristigen Ziele des Expertennetzwerks im Bereich "Infrastruktur/Umwelt" und die Inhalte und Ziele der fünf Projekte der ersten Etappe der Zusammenarbeit.
Immer wieder kommt es bei Arbeitsstellen kürzerer Dauer zu Auffahrunfällen auf die fahrbare Absperrtafel, häufig verursacht durch den Schwerverkehr. Unfallursachen sind oftmals Unachtsamkeit oder Übermüdung der Fahrer. Deshalb ist es erforderlich, geeignete Sicherungsmaßnahmen zu suchen, die sowohl einen flüssigen und sicheren Verkehrsablauf gewährleisten als auch das Risikopotenzial für die Arbeitskräfte durch Vermeidung von Unfällen deutlich verringern. Einen vielversprechenden Ansatz stellen die in den Niederlanden eingesetzten Warnschwellen dar, die 150 m vor der fahrbaren Absperrtafel verlegt werden, wodurch unachtsame Fahrer beim Überfahren mechanisch gewarnt werden. Deshalb wurde der Einsatz von Warnschwellen bei Arbeitsstellen kürzerer Dauer auf Bundesautobahnen im Rahmen von Pilotversuchen in Nordrhein-Westfalen und Rheinland-Pfalz praktisch erprobt. Auf Grund der gewonnenen Erkenntnisse wird uneingeschränkt bei allen stationären Arbeitsstellen kürzerer Dauer auf dem Seitenstreifen sowie auch für stationäre Arbeitsstellen kürzerer Dauer auf zweistreifigen Richtungsfahrbahnen mit Sperrung eines Fahrstreifens empfohlen, Warnschwellen einzusetzen.
Road condition acquisition and assessment are the key to guarantee their permanent availability. In order to maintain a country's whole road network, millions of high-resolution images have to be analyzed annually. Currently, this requires cost and time excessive manual labor. We aim to automate this process to a high degree by applying deep neural networks. Such networks need a lot of data to be trained successfully, which are not publicly available at the moment. In this paper, we present the GAPs dataset, which is the first freely available pavement distress dataset of a size, large enough to train high-performing deep neural networks. It provides high quality images, recorded by a standardized process fulfilling German federal regulations, and detailed distress annotations. For the first time, this enables a fair comparison of research in this field. Furthermore, we present a first evaluation of the state of the art in pavement distress detection and an analysis of the effectiveness of state of the art regularization techniques on this dataset.