UDEQUI - Qualitätssicherung der Umfelddatenerfassung

Verkehrsbeeinflussungsanlagen (VBA) werden von der ASFINAG eingesetzt, um die VerkehrsteilnehmerInnen im hochrangigen Straßennetz auf Gefahren aufmerksam zu machen und situativ steuernd in den Verkehrsablauf durch Geschwindigkeitsbegrenzungen und Überholverbote eingreifen zu können. Dazu messen Sensoren das Verkehrsgeschehen aber auch die Umfeldbedingungen wie Temperatur, Nässe, Nebel oder Glatteis.  Die Wechselverkehrszeichen können nur dann richtig geschaltet werden, wenn die Umfeldaten ständig (Verfügbarkeit) und korrekt (Plausibilität) ermittelt werden. Weil die Umfelddatenerfassung derzeit weder systematisch noch vergleichend analysiert wird, hat hier das Projekt UDEQI angesetzt. Das Institut hat zusammen mit der Know Center GmbH und in enger Abstimmung mit der ASFINAG einen äußerst erfolgreichen Prototypen erstellt hat.

Die Sensormessdaten wurden auf Basis statistischer und maschineller Analysen mittels Methoden aus dem Bereich des Knowledge Discovery in Databases (KDD) auf ihre Verfügbarkeit sowie Plausibilität untersucht. So wird automatisiert geprüft, ob fehlende Werte in den gemessenen Daten existieren, Ausreißer aufgrund von kurzen Störimpulsen vorhanden sind  oder Wertebereiche sich aufgrund alternder Hardware verändern. Danach erfolgt die Fusionierung und Darstellung der Ergebnisse in einem wissenschaftlichen Prototyp, der bereits intensiv bei der ASFINAG eingesetzt und getestet wird. Mit UDEQI wird es nun erstmals möglich, die Performance der Umfelddatensensorik längerfristig zu beobachten und die Qualität der Sensorik und ihrer Daten objektiv zu prüfen.

Laufzeit: Juli 2016 - Juni 2018

^{Prototyp des Projektes UDEQI - Qualitätssicherung der Umfelddatenerfassung. Erfolgreich umgesetzt vom Know-Center, der TU Graz (ISV) und der ASFINAG. _{(Copyright liegt bei den Projektpartnern)}}

Beteiligte Personen der TU Graz:

• Michael Cik
• Manuel Lienhart
• Martin Fellendorf

Externe Kooperationspartner:

• Know-Center GmbH - Research Center for Data-Driven Business & Big Data Analytics

Finanziert durch Verkehrsinfrastrukturforschung 2015 in enger Abstimmung mit der ASFINAG