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Belebte Straße in de Stadt mit Cafés, Autos, Fahrräder und Menschen, bei untergehender Sonne.

BikeWave

Grüne Welle für Radfahrer durch selbstlernende Routing-Algorithmen und einen Fahrrad-Assistenten für Smartphones

Logo von "Bike Wave"

Ausgefeilte Routenführung und Navigation unter Einbeziehung von Echtzeit-Verkehrsinformationen sind Stand der Technik - zumindest für Autofahrer. Mit der Verfügbarkeit von wasserdichten Smartphones und Smartphone-Halterungen nimmt die Zahl der Radfahrer zu, die die digitale Navigation sogar nutzen, um bekannte Ziele zu erreichen. Für eine realistische Routenplanung und Radfahrerunterstützung in Echtzeit sind jedoch fundierte Kenntnisse über die zu erwartenden Wartezeiten an Ampeln und das Radfahrverhalten zwischen den Haltestellen unerlässlich. GPS-Tracks von Radfahrern können verwendet werden, um beides auch dann zu erhalten, wenn (Echtzeit-)Informationen der Verkehrsüberwachung nicht verfügbar sind.

Smartphone mit einer offenen Karten APP darauf

In BikeWave wurden Methoden zur Analyse von Wartezeiten an Kreuzungen entwickelt. Bereinigte und kartenangepasste Trajektorien werden verwendet, um Signalregelungszykluslängen und Grünlichtdauern für alle möglichen Beziehungen an Kreuzungen zu extrahieren. Die Trajektorien werden auch verwendet, um Fahrprofile von Radfahrern abzuleiten.

Sowohl Signalmuster als auch Fahrprofile wurden dann als Input für die realistische Berechnung von Routen verwendet, die für kürzeste Fahrzeiten optimiert sind. Basierend auf dieser Reisezeitberechnung wurde ein zwei-objektives Routing mit Straßenpopularität durch unsere CycleTripMap implementiert. Zusätzlich wurden die Signalmuster auch in der "GreenWaveBuddy"-Funktion der App "BikeCityGuide" unseres Projektpartners verwendet, die ein vorausschauendes Fahren durch Visualisierung der Grün/Rot-Phase der nächsten Ampel auf der Route ermöglichte.