Mit unserem Projekt diGuRaL – Digitale Gestaltung des urbanen Raums Leipzigs, gefördert durch das mFUND-Programm des Bundesministeriums für Digitales und Verkehr (BMDV), verfolgen wir ein klares Ziel: den Straßenzustand erfassen um Städte effizienter, nachhaltiger und datenbasiert planbar zu machen. Jetzt haben wir einen wichtigen Schritt in Richtung Praxistauglichkeit gemacht – bei einer Testfahrt auf dem Gelände der Leipziger Messe.
Fokus der Testfahrt
Das Szenario auf dem Areal ermöglichte es uns, komplexe Mess-, Erfassungs- und Analyseprozesse des diGuRaL-Systems unter realitätsnahen, jedoch vollständig kontrollierten Bedingungen zu testen. Die Tests dienten insbesondere dazu, zentrale Systemkomponenten zu justieren:
- Datensynchronisation und -verarbeitung: Überprüfung der stabilen Erfassung und Verarbeitung von Positions- und Sensordaten in Echtzeit
- Aufbau und Bereitstellung: Prozesstests
- Systemrobustheit unter verschiedenen Testbedingungen: Analyse der Performance bei variabler Geschwindigkeit, Kurvenverläufen und Stops
System in Aktion – was gut lief
Besonders erfreulich: Unser System lief während der gesamten Testphase stabil. Es kam zu keinen Programmabstürzen, die Kamerabilder waren klar und nur minimal verwackelt – selbst bei Kurvenfahrten und wechselnden Geschwindigkeiten. Auch die Energieversorgung funktionierte zuverlässig: Eine Powerbank, gespeist über das Fahrzeug, hielt das gesamte System einschließlich Laptop durchgängig am Laufen. Die Kommunikation zwischen Smartphone und ISP funktionierte einwandfrei – ein weiteres Zeichen dafür, dass unsere Architektur in der Praxis funktioniert.
Technische Erkenntnisse und Herausforderungen
Natürlich zeigten sich auch Schwächen – genau das ist der Zweck solcher Testfahrten. Zwei der verbauten Kameras waren nicht optimal fokussiert. Zudem gibt es bei den Trigger-Mechanismen Verbesserungspotenzial: Time-based Trigger führten stellenweise zu unvollständigen Datensätzen, bei den GPS-basierten Triggern identifizierten wir einen Bug bei der Generierung der Mess-IDs.
Was wir als Nächstes bei diGuRal vorhaben
Die Ergebnisse des Tests fließen direkt in unsere Weiterentwicklung ein. Konkret wollen wir die Systemstarts vollständig automatisieren, Speicherfehler bei Trigger-Aufnahmen beheben und die Erfassung von Höheninformationen in unsere Datenstruktur integrieren. Zudem analysieren wir das Verhalten des RTK-GPS genauer, um Korrekturdaten zuverlässiger und schneller bereitstellen zu können. Auch die fehlerhafte Topic-Nutzung bei der Fahrzeugausrichtung werden wir gezielt untersuchen.
Im nächsten Schritt verlagern wir unsere Tests in ein semi-öffentliches Umfeld, das reale Verkehrsbedingungen besser widerspiegelt. Gleichzeitig entwickeln wir unsere KI-basierten Analyse- und Prognosefunktionen weiter, mit denen der Straßenzustand in den Städten künftig datenbasiert verbessert werden kann.
Hier finden Sie weitere Informationen zu dem Projekt!
Wir danken allen Beteiligten für die hervorragende Vorbereitung und Durchführung des Tests – und freuen uns auf die kommenden Projektphasen!
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