Fraunhofer-Institut für Offene KommunikationssystemeFahrrad-App für saubere Luft, grüne Welle und sichere Routen
Das Smart Mobility-Team von Fraunhofer FOKUS hat im Projekt KIS’M eine Fahrrad-App entwickelt, die auf einem digitalen Zwilling des Berliner Straßenverkehrs basiert. Die App berücksichtigt individuelle Präferenzen bei der Routenplanung und bietet einen Ampelphasenassistenten.
Fahrradfahren in der Stadt kann herausfordernd sein: Schlechte Luft, gefährliche Verkehrssituationen und volle Radwege. Um dies zu verbessern, hat Fraunhofer FOKUS im Projekt KIS’M eine Fahrrad-App für dynamisches Routing erstellt. Die App basiert auf einem digitalen Zwilling des Berliner Straßenverkehrs, der kontinuierlich mit Echtzeitdaten angereichert wird.
Bei der Routenplanung kann der Nutzer oder die Nutzerin je nach individuellen Vorlieben und der aktuellen Situation zwischen der schnellsten Route, einer Route, die Baustellen und Unfallsschwerpunkte vermeidet, und einer Route, die Nebenstraßen mit besserer Luftqualität bevorzugt wählen.
Um die Fahrt noch komfortabler zu gestalten, bietet die App einen Ampelphasenassistenten. Nähert sich das Rad einer Ampel, wird automatisch in den Ampelmodus geschaltet. Der Radfahrende erhält dann eine Info, ob die Fahrt verlangsamt werden muss, um das Halten bei Rot zu vermeiden, oder ob die Fahrt beschleunigt werden muss, damit noch die aktuelle Grünphase erreicht wird.
Der digitale Zwilling von Fraunhofer FOKUS kann von Städten und Start-ups genutzt werden, um Konzepte wie Curbside Management voran zu treiben und weitere Verkehrs-Services zu entwickeln.
Das Forschungsvorhaben KIS’M ist ein Kooperationsprojekt unter Federführung der Senatsverwaltung für Mobilität, Verkehr, Klimaschutz und Umwelt (SenMVKU). Zur Erreichung der Ziele haben insgesamt acht Partner zusammengearbeitet. Zu ihnen zählten die Berliner Verkehrsbetriebe (BVG), das Deutsche Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. (DLR), die Berliner Agentur für Elektromobilität (eMO), das Fraunhofer-Institut FOKUS, die Freie Universität Berlin mit dem Dahlem Center for Machine Learning and Robotics, sowie die Technische Universität Berlin mit dem Daimler Center for Automotive IT Innovations (DCAITI) und dem Zentrum Technik und Gesellschaft (ZTG). Unterstützt wird das Vorhaben von der Tegel Projekt GmbH, die das Gelände für die Erprobung zur Verfügung stellt. Das Projekt wurde während der Laufzeit von Anfang 2022 bis März 2025 vom Bundesministerium für Digitales und Verkehr (BMDV) mit 9,25 Mio. Euro gefördert.
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