Erfolgreicher Abschluss des Forschungsprojekts „viaMotorrad“: neuartiges Messverfahren als Basis zur Reduzierung der Unfallzahlen

Seit Jahren sinkt in Österreich die Zahl der Verkehrstoten. Kamen im Jahr 2007 noch 686 Menschen bei Verkehrsunfällen ums Leben, so verunglückten 2018 auf Österreichs Straßen 400 Menschen tödlich. Dies ist der niedrigste Stand seit Beginn der Aufzeichnungen, trotzdem ist die Zahl der bei Motorradunfällen Getöteten im gleichen Zeitraum sogar weiter gestiegen.
Die Wahrscheinlichkeit, mit dem Motorrad zu verunglücken, ist nach wie vor um ein Vielfaches höher als mit einem Pkw. Komplexe Fahrdynamik und Fahrphysik führen insbesondere bei ungeübten BikerInnen zu Fahrfehlern. Diese wiederum wirken sich naturgemäß schwerer aus, da eine schützende Karosserie bzw. eine Knautschzone fehlt.

MoProVe: ein High-Tech-Bike im Dienste der Zweirad-Sicherheit

Um die Ursachen für Motorradunfälle besser zu verstehen, haben die VerkehrssicherheitsexpertInnen des AIT Austrian Institute of Technology, Center for Mobility Systems, gemeinsam mit WissenschaftlerInnen der TU Wien, Institut für Mechanik und Mechatronik, im Rahmen des Forschungsprojekts „viaMotorrad“ das MoProVe (Motorcycle Probe Vehicle) entwickelt – eine straßenzugelassene KTM 1290 Super Adventure, umgebaut zu einem Hochleistungsmessfahrzeug mit hochpräziser Sensorik und Videosystemen sowie Seitenboxen voller Technik, die in jeder Sekunde den exakten Zustand des Motorrads erfassen.
Nach ausführlicher Validierung der analysierten Messdaten hat sich gezeigt, dass riskante Streckenabschnitte im österreichischen Straßennetz eindeutig identifiziert werden können, schon bevor Unfälle passieren. Wurden in der Vergangenheit Maßnahmen zur Erhöhung der Motorradsicherheit in erster Linie aufgrund von Unfallhäufungsereignissen gesetzt, so steht mit dem Motorcycle Probe Vehicle nun ein Werkzeug bereit, dass die Sicherheit proaktiv unterstützt.
Durch mehrmalige Befahrungen ausgewählter Straßen werden unter anderem Daten zu Fahrdynamik, Fahrlinie und Streckenführung gesammelt. Anschließend werden diese Daten in Zusammenhang mit externen Parametern wie Wetter, Verkehrsstärke und Streckenumfeld gesetzt und mittels neuartiger Machine-Learning-Methode analysiert. Die Ergebnisse zeigen Straßenabschnitte, die besonders für MotorradfahrerInnen riskant sind. Diese waren in der Vergangenheit tatsächlich oft Schauplätze schwerer Unfälle, wie sich im Abgleich mit so genannten „Road Safety Inspections“ gezeigt hat. Somit lassen sich im Umkehrschluss Prognosen für künftige Gefahrenstellen errechnen.

Sicherheit objektiv messen, Unfälle vermeiden

Die Arbeit im Rahmen von „viaMotorrad“ ist nun erfolgreich abgeschlossen, an sechs Motorradstrecken wurde exemplarisch gezeigt, welch großes Potential zur Unfallprävention im Einsatz des Motorcycle Probe Vehicle liegt. Bund, Länder und Gemeinden haben es nun in der Hand, alle beliebten Motorradstrecken mit dem MoProVe befahren zu lassen – um zu erfahren, wo zukünftig mit Unfällen zu rechnen ist und in Folge proaktiv entsprechende Maßnahmen zu setzen.
Klemens Schwieger, Projektleiter und Verkehrssicherheitsexperte am AIT Center for Mobility Systems: „Mit dem Motorcycle Probe Vehicle ist es möglich, Sicherheit objektiv messbar zu machen. Neben angepasster Geschwindigkeit und vorausschauendem Fahren ist es aus unserer Sicht unumgänglich, eine fehlerverzeihende Straße vorzufinden, da am Motorrad bereits kleinste Unachtsamkeiten zu schwerwiegenden Folgen führen können. Darüber hinaus sind manche Faktoren, wie eine zu geringe Griffigkeit der Straße, selbst durch den/die geübteste/n FahrerIn nicht vorab zu identifizieren. Der Einsatz unseres Messfahrzeugs kann somit einen entscheidenden Beitrag leisten, das Motorradfahren sicherer zu machen. Wir können damit den Straßenerhaltern punktgenau jene Informationen liefern, die sie benötigen, um effizient, kostengünstig und nachhaltig Gefahrenstellen zu entschärfen und somit Leben zu retten.“
Das Projekt „viaMotorrad“ wurde durch den Verkehrssicherheitsfonds (VSF) des Bundesministeriums für Verkehr, Infrastruktur und Technologie (bmvit) gefördert.

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