Сенсорный велосипед
Проект «Гражданская наука» по сбору данных о велосипедном движении.
Совместно с 30 жителями нашего города, активно пользующимися велосипедами, столица земли Висбаден в течение 2025 года собрала актуальные данные о велосипедном движении в Висбадене. Эксперимент по сбору данных изначально был запланирован на шесть месяцев.
Многофункциональные датчики собирали данные об окружающей среде, фиксировали состояние дорожного покрытия (булыжная мостовая, асфальт и т. п.), а также вероятность того, соблюдали ли обгоняющие транспортные средства минимальное расстояние при обгоне в 1,50 метра, предписанное Правилами дорожного движения, или нет. Все данные о велосипедистах были обобщены и визуализированы в виде карты.
Данные кампании и дополнительная информация по ним по-прежнему доступны в информационной панели «Мир данных: использование велосипедов в Висбадене».
В этом проекте приняли участие активные жители нашего города, которые собирали данные во время своих повседневных поездок на велосипеде. Проект также сопровождали профессора и студенты Университета Рейн-Майн. Вместе с участниками проекта и велосипедным бюро города Висбадена данные будут совместно изучены и проанализированы.
Этот проект в рамках «гражданской науки» был запущен во время тематической недели «Smart City» под названием «fahrRAD» (май 2025 года) и продолжался до ноября 2025 года.
Smart City делает первые выводы из полученных данных
Имеющиеся экспериментальные данные о велосипедистах в Висбадене дают широкое представление и позволяют провести дифференцированный анализ, который вряд ли был бы возможен при использовании только стационарных счетных станций:
- Расстояние до места обгона: данные дают первые указания на опасные ситуации по всему городу, которые затем могут быть проанализированы более глубоко с использованием дополнительных параметров и информации.
- Состояние поверхности: данные датчиков визуализируют, где велосипедные дорожки особенно удобны или нуждаются в обновлении, предоставляя точную информацию для планирования инфраструктуры.
- Маршруты: Сочетание индивидуальных поездок с данными датчиков позволяет понять, какие маршруты предпочтительнее, а каких следует избегать.
Вывод: Экспериментальные данные также способствуют объективизации дискуссий и измеримости качественных аргументов. Данные, которые мы собрали вместе, помогут нам принимать правильные решения и продвигать велосипедное движение в Висбадене. Они также помогут адаптировать велоинфраструктуру Висбадена к потребностям велосипедистов.
Преимущества:
- Проект позволил получить ценные данные, которые ранее не были доступны в таком виде.
- Эксперимент с данными позволил выявить признаки и подсказки, которые могут способствовать целенаправленному расширению велосипедной инфраструктуры и повышению безопасности дорожного движения.
- Благодаря базе данных, охватывающей всю территорию города, можно определить приоритетность срочных мер.
Кому это выгодно?
- Улучшение велосипедной инфраструктуры выгодно всем участникам дорожного движения, независимо от того, передвигаются ли они на велосипеде, автомобиле или пешком.
- Особенно уязвимые группы населения (например, дети и подростки или пожилые люди) могут безопаснее передвигаться по дорогам благодаря улучшенной велосипедной инфраструктуре.