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[Vortrag] Zukunftsszenarien für das automatisierte Fahren in der Stadt – Chancen und Risiken für den Radverkehr (Mitschnitt)

Radverkehr automatisiertes Fahren Waymo
Situation zwischen einem automatisierten Fahrzeug und zwei Radfahrenden (einer regeltreu, einer regelwidrig) bei Nacht - Grafik: Waymo
Wie könnten automatisierte Fahrzeuge und der Radverkehr in der Markteinführungsphase und der daran anschließenden Transformationsphase miteinander interagieren? Welche Folgen könnte eine voranschreitende Fahrzeugautomatisierung mittel- und langfristig für den Stadtverkehr und den Radverkehr im Besonderen haben? In meinem Vortrag im Rahmen des ADFC-Fachsymposiums 2017 habe ich versucht, Antwortmöglichkeiten auf diese komplexen Fragen aufzuzeigen.

Im Rahmen des Fachsymposiums des Allgemeinen Deutschen -Club e.V. (ADFC) in habe ich in einem Vortrag das Verhältnis zwischen automatisierten Kraftfahrzeugen und dem zu beleuchten versucht.

Die Detektion und Reaktion von Radfahrenden ist eine Herausforderung, da sie schnell, agil und wendig sind, keine Blinker haben, sich manchmal wie Fahrzeuge verhalten, manchmal wie und mitunter unberechenbar sind.

Zurzeit (2017) sind die Detektionsraten von Radfahrenden noch nicht befriedigend und bedürfen für eine uneingeschränkte Straßenzulassung einer starken Verbesserung.1 Dennoch kann der Radverkehr stark von einer des Kfz-Verkehrs profitieren, da die einprogrammierten Regeln die Belange des Radverkehrs stärker berücksichtigen und die höher ist.

when our sensors detect a parallel-parked car with an open door near a cyclist, our car is programmed to slow down or nudge over to give the rider enough space to move towards the center of the lane and avoid the door.

We also aim to give cyclists ample buffer room when we pass, and our cars won’t squeeze by when cyclists take the center of the lane, even if there’s technically enough space. Whether the road is too narrow or they’re making a turn, we respect this indication that cyclists want to claim their lane.

Google Self-Driving Car Project Monthly Report June 2016

Neben einer kurzfristigen Perspektive bin ich auch auf die möglichen längerfristigen Folgen einer Fahrzeugautomatisierung insbesondere bei höheren Automatisierungsgraden eingegangen [ab Minute 14:30]. Auf Basis des konstanten Reisezeitbudgets sind Auswirkungen auf die Fahrleistung, den und die Umweltwirkungen des Verkehrs zu erwarten. Darüber hinaus dürfte es langfristig zu Anpassungen in der gebauten Struktur und den Nutzungen kommen. Ebenfalls sind Veränderungen bei der Ausgestaltung der rechtlichen Rahmenbedingungen, der Straßenraumgestaltung und der Flächenverteilung in einer Stadt zu beobachten, um dem Entstehen einer “autogerechten Stadt 2.0” vorzubeugen.

Der verwendete Foliensatz steht hier zum Download bereit [PDF, 1,7 MB].

PS: Das Wort “sozusagen” wird zeitnah aus meinem Wortschaft verbannt.

  1. Arsalan Mousavian, Dragomir Anguelov, John Flynn, Jana Kosecka (2017): 3D Bounding Box Estimation Using and Geometry. IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2017.
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Martin Randelhoff

Martin Randelhoff

Herausgeber Zukunft Mobilität.
Wissenschaftlicher Mitarbeiter und Doktorand am Fachgebiet Verkehrswesen und Verkehrsplanung an der Fakultät Raumplanung der Technischen Universität Dortmund.
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