Baden-Württemberg

Stau-Ende-Alarm soll künftig vor Stau-Enden warnen

Mit modernster Sensorik gegen Autobahn-Unfälle. Die Methode soll nun erprobt werden.

23.04.2021 UPDATE: 23.04.2021 14:07 Uhr 57 Sekunden
Symbolfoto: Buchner

Rhein-Neckar. (RNZ) Auffahrunfall am Stauende: Das liest man meistens als Ursache für Unfälle auf Autobahnen. Das Land Baden-Württemberg arbeitet daher daran, genau dies zu vermeiden. Und zwar durch die Vorhersage der Stau-Enden. Dies soll mit modernster Sensorik und einem mathematischen Modell geschehen, dass Autofahrer rechtzeitig warnt, wenn sie sich an Baustellen oder Engstellen dem Ende eines Staus nähern, wie das Verkehrsministerium mitteilt.

Seit rund zwei Jahren entwickelt das Land nun diese Methode. Beteiligt an dem Projekt sind die Hochschule für Technik Stuttgart und die Unternehmen ITS-United GmbH und AVT-Consult GmbH.

"Das Projekt Stau-Ende-Alarm zeigt, wie digitale Technik zu mehr Verkehrssicherheit beitragen kann", so Verkehrsminister Winfried Hermann. "Wir wollen auf dem Weg zur Vision Zero, null Toten und Schwerverletzten im Verkehr, die Chancen von Forschung und Digitalwirtschaft nutzen."

Und so funktioniert es: Es werden mit dem Einsatz modernster Sensorik Daten unter anderem von Radardetektoren und Induktionsschleifen gezogen. Damit ist es möglich, Stau-Enden mit einer Genauigkeit von 250 Metern und einem zeitlichen Vorlauf von 60 Sekunden festzustellen. Das Modell ist flexibel anwendbar. Künftig könnten damit Stau-Ende-Warnungen auf gängigen Apps und Routenplanern ausgegeben werden.

In einer nun startenden zweijährigen Erprobungsphase werden die Werkzeuge an der Baustelle Enztalquerung auf der Autobahn A8 bei Pforzheim getestet und verbessert. In Zukunft soll das Modell auch bei anderen Stau-Hotspots zum Einsatz kommen.

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Unfälle an Stau-Enden sind für 80 Prozent der Verkehrstoten bei Lkw-Unfällen auf Autobahnen verantwortlich. Obwohl viele Lkw mittlerweile mit Notbremsassistenten ausgestattet sind, sagen Experten weitere Steigerungen dieser Unfälle voraus. Es sind daher zuverlässige Systeme zur Stauerkennung erforderlich.

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