Problemstellung

Das Halten und Parken von Fahrzeugen auf Radwegen stellt für Radfahrende eine substanzielle Gefährdung dar, da diese in den fließenden Verkehr ausweichen müssen.

Im Jahr 2018 waren 22,2 % aller Verunglückten im Straßenverkehr Benutzer von Fahrrädern. Während die Zahl der Verunglückten um mehr als 10,8 % zum Vorjahr anstieg, war auch ein Anstieg beim Fehlverhalten der Straßenbenutzung, unter dem auch Verbotswidrige Benutzung von Radwegen fällt, bei Kraftfahrzeugführern zu beobachten.

Deutschlandweit wird aktuell noch keine umfassende Statistik über unzulässiges Halten und Parken auf Radinfrastruktur geführt.

Projektziel

Um Grundlagen für eine verbesserte Planung bzw. eine sicherere Nutzung der Radinfrastruktur zu schaffen, soll das Projekt auf Basis empirischer Daten folgende Fragen beantworten:

• Welche Faktoren beeinflussen das Entstehen von unzulässigem Halten und Parken?
• Wie können diese quantifizierbar gemacht werden?
• Welchen Einfluss haben Bußgelder auf das Parkverhalten?
• Welche Stellschrauben der Beeinflussung ergeben sich für die Verkehrspolitik /-planung?

Durchführung

Auf Grundlage der Erhebung von Bildbefahrungsdaten aus den Städten Berlin, München und Frankfurt wird unzulässiges Parken und Halten umfassend erfasst und typisiert.

Dies wird mit Methoden der Künstlichen Intelligenz automatisiert und eine Webanwendung entwickelt. Damit schafft ParkRight ein neues Werkzeug zur Erhebung statistischer Daten zu unzulässigem Halten und Parken auf Fahrradwegen. Die Webanwendung kann die Verkehrsplanung und -kontrolle unterstützen, um die Sicherheit von Radfahrenden zu steigern und die Zahl von Unfällen zu reduzieren.

Verbundkoordinator	AIPARK GmbH (Bliq GmbH), Berlin FKZ: 19F2146A
Projektvolumen	199.659 € (davon 74 % Förderung durch BMVI)
Projektlaufzeit	01/2021 – 12/2021
Projektpartner	Fluxguide Ausstellungssysteme GmbH, Wien (AT) FKZ: 19F2146B Frankfurt University of Applied Sciences, Frankfurt am Main FKZ: 19F2146C
Ansprechpartner	AIPARK GmbH Julian Glaab Tel.: +49 151 61037360 E-Mail: julian.glaab@bliq.ai