Intelligente Bewertung von Verkehrsrisiken mit Nutzerüberwachung (i-TRAUM)

• Antragsteller: Professor Dr. Constantinos Antoniou
• Fachliche Zuordnung: Verkehrs- und Transportsysteme, Intelligenter und automatisierter Verkehr
• Förderung: Förderung seit 2025
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 571155448

Der Schwerpunkt von i-TRAUM liegt auf der Entwicklung eines fortschrittlicheren und umfassenderen Rahmens zur Unfallrisikoeinschätzung, der auf dem neuesten Stand der Technik basiert und modular aufgebaut ist, sodass er in verschiedenen realen Situationen und Datensätzen angewendet werden kann. Gleichzeitig soll i-TRAUM den nächsten Schritt in der Forschung zum Fahrverhalten darstellen, da der entwickelte Rahmen weiter genutzt werden soll, um die Entwicklung des Unfallrisikos zu untersuchen und die Individualität der Fahrer in speziell simulierten, nahezu realen Szenarien zu bewerten. Das i-TRAUM-Projekt wird von einem umfangreichen Datensatz aus dem realen Straßenverkehr profitieren, der mehr als drei Millionen Kilometer Fahrdaten umfasst, die in fünf europäischen Ländern, darunter Deutschland, mit vier Verkehrsträgern erfasst wurden. Dies entspricht mehr als 120.000 Fahrten mit über 300.000 Fahrstunden, einschließlich Nutzer-, Fahrzeug- und Straßenkontextdaten, die unter realen Fahrbedingungen erhoben wurden und repräsentative Beispiele für normales Fahren, Beinaheunfälle und Unfälle enthalten. Arbeitspaket (AP) 1 wird den bestehenden Datensatz um historische Unfalldaten und Straßennetzdaten ergänzen. Teil dieser Analyse ist auch die Ermittlung des optimalen Datenaggregationszeitraums für die verschiedenen Variablen, die verwendet werden sollen. AP2 wird den Rahmen für die Unfallrisikoeinschätzung entwickeln. Dieses Arbeitspaket wird die in AP1 entwickelten vorverarbeiteten Daten und Methoden verwenden, um alle diese Faktoren in einem Rahmen zu konsolidieren und ihre individuelle Bedeutung zu bewerten. Das erste Ziel von AP3 ist es, den entwickelten i-TRAUM-Rahmen und die Daten aus der i-DREAMS-Datenbank zu nutzen, um das Wissen im Bereich der Fahrervernahmlungsanalyse zu erweitern und wertvolle Schlussfolgerungen zu zwei Schlüsselthemen zu ziehen: zeitliche Dynamik und Fahrerindividualität. Ein zweites Ziel von AP3 ist es, die Anwendbarkeit von Large Language Models (LLMs) als Lernwerkzeuge in mikroskopischen Studien zum Fahrverhalten zu untersuchen. AP4 wird die Ergebnisse der vorherigen WPs nutzen, um nützliche Erkenntnisse für die Gestaltung von Rahmenwerken zur Unfallrisikoeinschätzung und deren Eignung für reale Anwendungen zu gewinnen. Insbesondere das entwickelte Unfallrisikorahmenwerk wird in einem frei zugänglichen Format veröffentlicht, das für die Gestaltung und den Einsatz relevanter kommerzieller Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) genutzt werden kann. Die Forschungsergebnisse werden unter anderem durch Veröffentlichungen in Fachzeitschriften, Konferenzvorträge und spezielle Workshops an relevante Interessengruppen (Wissenschaft, Industrie und Politik) weitergegeben.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen