Absolventin der Hochschule Hamm-Lippstadt will mit Künstlicher Intelligenz die Sicherheit von Radfahrenden erhöhen

Das Risiko, im Straßenverkehr von herannahenden PKW erfasst zu werden, ist
für Personen, die mit dem Fahrrad unterwegs sind, besonders hoch, die
Folgen sind nicht selten gravierend. Dieses Problem möchte Joanna Rieger,
Absolventin des Studiengangs "Sport- und Gesundheitstechnik" (seit dem
Sommersemester 2023 "Gesundheits- und Sportingenieurwesen") an der
Hochschule Hamm-Lippstadt (HSHL), mit ihrer Abschlussarbeit lösen – und
zwar mit dem Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI).

Unter dem Titel "Untersuchungen zum Einsatz von KI und Computer Vision für
ein Fahrradassistenzsystem am Beispiel eines rückwärtigen Abstands- und
Annäherungswarners" entwickelte Joanna Rieger einen Prototyp für ein
Assistenzsystem, dessen Fokus auf der Erkennung von sich von hinten
nähernden Fahrzeugen liegt, eine der häufigsten Gefahrenquellen für
Radfahrende. "Ich fahre selber viel Rennrad und es ist schon häufiger
vorgekommen, dass ich aufgrund des Windes rückwärtigen Verkehr nicht
gehört habe. Ich war deshalb nicht auf von hinten kommende Fahrzeuge
vorbereitet und entsprechend waren sehr enge Überholmanöver schon oft auch
gefährlich", erklärt sie ihre Motivation.

KI warnt vor Gefahrenquellen im Straßenverkehr

Das Herzstück des von ihr entwickelten Systems basiert auf dem Mini-
Computer Raspberry Pi 4, der von einem Coral USB-Beschleuniger, einem
Gerät zur Beschleunigung der Verarbeitung von KI-Modellen, unterstützt
wird. Einmal im Einsatz, erfasst eine Kamera die Umgebung hinter dem
Fahrrad. Mittels Verwendung eines Objekterkennungsmodells werden die
Abstände zu Personenkraftwagen, die sich von hinten nähern, berechnet und
so mögliche Gefahrenquellen identifiziert. Entsteht eine potenziell
brenzlige Situation, warnen LED-Leuchten am Lenker die Radfahrenden, ohne
sie unnötig vom Straßenverkehr abzulenken.

"Mit diesem Prototyp ist ein vielversprechendes Umsetzungskonzept
entstanden, das zur Entwicklung erfolgreicher Produkte für den allgemeinen
Gebrauch im Alltag beitragen kann", erklärt Rieger, die das System nicht
nur im Labor, sondern auch im realen Verkehrsumfeld getestet hat. Bereits
im Vorfeld hatte sich die Bachelor-Absolventin im Rahmen ihres Studiums
mit dem Thema KI befasst.

Grundstein zur Entwicklung intelligenter Systeme gesetzt

Ein Grundstein, auf den man weiter aufbauen könne, findet Prof. Dr. Detlev
Noll, Lehrgebiet "Mobile und Cloud Computing" an der HSHL, der die
Abschlussarbeit betreut hat: "Zusammenfassend leistet diese Arbeit einen
wertvollen Beitrag zur Erforschung und Entwicklung intelligenter
Assistenzsysteme für Fahrradfahrer*innen und zeigt auf, wie KI und
Computer Vision dazu beitragen können, die Sicherheit im Straßenverkehr zu
verbessern." Grundsätzlich, so der HSHL-Professor, könne man nun auf Basis
des Prototyps über mögliche Erweiterungen des Systems nachdenken,
beispielsweise die Erkennung von Fußgänger*innen oder die Integration von
akustischen Warnsignalen.