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Sind Schkeuditz und Köthen bereit für Roboter?

Die Ready for Robots-App auf dem Handy am Fahrradlenker Foto: DigiPL GmbH
Seid ihr gern mit dem Fahrrad unterwegs? Dann sammelt jetzt mit der Ready for Robots-App Daten zur Oberflächenbeschaffenheit von Rad- und Gehwegen in Schkeuditz und Köthen. Ihr unterstützt damit die aktuelle Robotik-Forschung.
Projektzeitraum ab
Juni 2022
Projektende
Mai 2025
Weitere Informationen

Unter https://ready-for-robots.de/ erhalten Interessierte weitere Informationen zu den Erhebungsstrategien, unsere im Projekt eingesetzten Roboter, FAQs und die Möglichkeit, sich an Umfragen und Brainstormings zu beteiligen.

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Daniela Böhm

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Institution

Ready for Smart City Robots-Projektkonsortium

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Prototyp des autonomen Lieferroboters, der im Projekt eingesetzt wird. Copyright: Ready for Robots-Team
Prototyp des autonomen Lastenrades, das im Projekt eingesetzt wird. Copyright: Ready for Robots-Team
Ready for Robots-App auf dem Handy. Copyright: Ready for Robots-Team
Prototyp der Sensorbox für die Mieträder. Copyright: Ready for Robots-Team
Aufruf zum Datensammeln. Copyright: Ready for Robots-Team
Worum geht es in diesem Projekt?

Stell dir vor, du könntest über eine App ein selbstständig fahrendes (autonomes) Lastenrad bestellen. Dieses fährt zum gewünschten Zeitpunkt zu dir. Bei dir angekommen, wird es freigeschaltet. Du nutzt das Lastenrad manuell bis du dein Ziel erreicht hast. Am Ziel angekommen entlässt du das autonome Rad wieder und es fährt eigenständig zum Folgeauftrag oder seiner Station zurück. Oder stell dir vor, du bestellst eine Pizza bei deinem Lieblingsitaliener und diese wird von einem selbstständig fahrenden (autonomen) Roboter geliefert. Insbesondere für eher ländliche Regionen ergibt sich hier ein erhebliches Entwicklungspotential im Einsatz solcher Roboter. Im Fachjargon nennt man sie Mikromobile. Damit diese Mikromobile dann zukünftig sicher auf unseren Wegen unterwegs sein können bedarf es umfassender Infrastrukturdaten der Wege. Das sind z.B. Wegbreiten, Hindernisse, Sichtlinien, andere Verkehrsteilnehmer*innen oder die Oberflächenbeschaffenheit der Wege. Mit diesen Daten werden multimodale Karten erstellt, mit denen die Roboter ihren Lieferweg navigieren können. Das heißt, wir müssen den Roboter mit diesen Wegdaten „füttern“, damit er z.B. für unseren o.g. "Pizza-Fall" genau weiß, wie er von der Pizzeria zu meinem Wohnhaus kommt. Multimodal heißt in unserem Fall, dass wir in das Kartenmaterial verschiedenste Daten einfließen lassen. Zu öffentlich verfügbaren Daten und durch die Städte zur Verfügung gestellte Daten kommen noch zwei Datenerhebungsstrategien, die wir im Projekt einsetzen. Zum einen werden über Sensorboxen an Mieträdern Daten erhoben und zum anderen über eine App, die von Radfahrer*innen genutzt wird.

Wie können Bürger*innen mitforschen?

Ihr könnt euch in das Projekt einbringen, indem ihr Radwegdaten mit der "Ready for Robots"-App in Köthen oder Schkeuditz aufnehmt. Ihr benötigt euer eigenes Fahrrad und euer eigenes Handy und eine Handyhalterung für den Fahrradlenker. Diese Halterung kann von uns gestellt werden. Nach Erstellung eines Nutzerkontos könnt ihr losradeln. Wichtig bei der Erstellung des Kontos ist die Angabe, ob in Schkeuditz oder Köthen geradelt wird. Über die handyeigene Sensorik wird die Oberflächenbeschaffenheit der Radwege gemessen.

Was passiert mit den Ergebnissen?

Ziel des Projektes ist es herauszufinden, welche Daten für den sicheren Einsatz von selbstständig fahrenden Robotern zwingend notwendig sind welche der Datenerhebungsstrategien für Kommunen geeignet ist, kostengünstig und aktuell Wegdaten zu erfassen. Hierfür bedarf es der Unterstützung und des Engagements von radfahrenden Bürger*innen. Wer mit dem Fahrrad in unseren "Testgebieten" Schkeuditz und Köthen unterwegs ist, kann über die "Ready for Robots"-App Wegdaten zur Oberflächenbeschaffenheit sammeln. Die gesammelten App-Daten werden im WLAN an den Server unseres App-Entwicklers übermittelt, der die Verarbeitung übernimmt. Die Visualisierung dieser App-Daten wird in regelmäßigen Abständen vorgenommen und ist im Nutzerkonto einsehbar. Über die Plattform https://ready-for-robots.de sowie die Social Media-Kanäle des Projektes werden regelmäßig Neuigkeiten zum Stand des Forschungsprojektes veröffentlicht. Unser Projektpartner, die TU Bergakademie Freiberg, übernimmt die Konsolidierung aller gesammelten Daten zu einer multimodalen Karte. Das Projektteam besteht aus 10 Partnern, davon 4 wissenschaftlichen Einrichtungen (TU Bergakademie Freiberg, Hochschule Anhalt Standort Köthen, Hochschule Merseburg, Otto von Guericke Universität Magdeburg), 1 kommunalen Partner (Landkreis Nordsachsen) und 5 wirtschaftlichen Partnern (TINK GmbH, PTV GmbH, Endiio Engineering GmbH, Cyface GmbH, DigiPL GmbH). Die Ergebnisse werden in einem Handbuch veröffentlicht, die multimodalen Karten mit den gesammelten Infrastrukturdaten wird als open data auf einer geeigneten Plattform veröffentlicht.

Wozu trägt die Forschung bei?

Als freiwillige(r) Radfahrer*in trägst du mit dem Sammeln von Wegdaten per App zu folgenden Zielen bei: Du unterstützt uns bei der Erstellung von digitalem Kartenmaterial, das für die Weiterentwicklung von Robotersystemen genutzt wird. Du unterstützt die Stadtverwaltung von Schkeuditz und Köthen bei Entscheidungen zum Radwegeausbau. Du stärkst den Radverkehr und die Mobilitätswende im ländlichen Raum. Du hilfst bei der Weiterentwicklung von umweltfreundlichen Liefermöglichkeiten. Du förderst die Smart City-Entwicklung. Eine smarte Stadt ist eine Stadt, die durch Verbesserung von Dienstleistungen, Nutzung digitaler Technologien und effizienterer Ressourcennutzung das Leben seiner Bürger positiv beeinflusst. Im Rahmen des Projektes untersuchen wir außerdem, welche der Erhebungsstrategien kostengünstig und effizient von Kommunen genutzt werden kann. Es entsteht ein Readiness-Handbuch, in dem beschrieben wird, welche Kriterien erfüllt sein müssen, damit eine Stadt "ready for robots" ist. Neben den technischen und infrastrukturellen Kriterien werden auch soziale Faktoren wie die Akzeptanz von Lieferrobotern betrachtet. Hierfür entwickeln wir u.a. einen Fragebogen um Einstellungen in der Bevölkerung zu erfassen. Dieser wird zu gegebener Zeit hier ergänzt.