Evidenz aus realer Mobilität

Die Straße sehen, wie sie sich bewegt.

Boreal unterstützt Forschende, Städte und Mobilitätsinnovatoren dabei, zu verstehen, wie Menschen, Fahrzeuge und Infrastruktur unter realen Bedingungen zusammenwirken.

Mit Urbometry werden komplexe Interaktionen auf der Straße zu strukturierter Evidenz für Forschung, Evaluierung und Validierung.

SYNC
Sensorströme
auf einer Zeitachse
FIELD
Perspektive
bewegter Verkehrsteilnehmender
EVENTS
Interaktionen
vergleichbar gemacht
Mit Sensoren ausgestattetes Boreal-E-Bike zur Messung aktiver Mobilität Boreal Holoscene-Plattform
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Warum Boreal

Verstehen, was auf der Straße tatsächlich geschieht.

Neue Fahrzeuge, Dienste und Infrastrukturen kommen in zunehmend komplexen öffentlichen Räumen zum Einsatz. Fragen zu Sicherheit, Verhalten und Leistungsfähigkeit erfordern Evidenz aus den Bedingungen, unter denen Veränderung stattfindet.

Boreal misst Mobilität innerhalb der bewegten Umgebung. Dabei wird erfasst, wie Verkehrsteilnehmende miteinander und mit der sie umgebenden Infrastruktur interagieren – und diese Interaktionen werden für die Analyse verfügbar gemacht.

BeobachtenSynchronisierenRekonstruierenVergleichen

Anwendungsbereiche

Beginnen Sie mit der Frage, die zählt.

Ob es bei der Entscheidung um eine Straße, einen Dienst oder ein Fahrzeug geht: Der Messansatz folgt dem, was Sie verstehen müssen.

01 / FORSCHUNG

Menschliches Verhalten

Verstehen, was Verkehrsteilnehmende erleben und tun.

Untersuchen Sie, wie Radfahrende und andere Verkehrsteilnehmende auf Fahrzeuge, Infrastruktur und sich verändernde Verkehrsbedingungen reagieren.

  • Wie reagieren Radfahrende auf ein sich näherndes Fahrzeug?
  • Was geschieht bei einem Überhol- oder Ausweichvorgang?
  • Wie beeinflusst die Infrastruktur das Verhalten?
03 / VALIDIERUNG

Fahrzeuge & Dienste

Leistungsfähigkeit unter realen Betriebsbedingungen nachweisen.

Vergleichen Sie ein neues Konzept mit einer bestehenden Referenz und untersuchen Sie, wie sich der Betrieb unter realen Bedingungen unterscheidet.

  • Nutzung des Straßenraums
  • Interaktion mit anderen Verkehrsteilnehmenden
  • Manöver und Trajektorien
  • Leistungsfähigkeit im Kontext

Eine andere Perspektive

Von der Interaktion auf der Straße zu strukturierter Evidenz.

Herkömmliche Verkehrsmesstechnik beobachtet meist einen Ort. Fahrzeugtelemetrie beobachtet meist ein Fahrzeug. Urbometry beobachtet die sich entwickelnde Interaktion rund um die sich bewegenden Verkehrsteilnehmenden.

Messmethode ansehen
BEOBACHTETES EREIGNISURB-17
  1. 01

    Radfahrende Person nähert sich einem parkenden Fahrzeug

  2. 02

    Radfahrende Person ändert die Trajektorie

  3. 03

    Fahrzeug nähert sich von hinten

  4. 04

    Überholvorgang findet statt

  5. 05

    Radfahrende Person kehrt zur vorherigen Trajektorie zurück

Urbometry

Eine Plattform für Mobilitätsmessungen unter realen Bedingungen.

Urbometry verbindet Feldmessung, synchronisierte Daten und die Rekonstruktion von Interaktionen zu einem Evidenz-Workflow.

01ErfassenDie bewegte Umgebung beobachten.
02SynchronisierenSensorströme auf einer Zeitachse zusammenführen.
03RekonstruierenTrajektorien und Kontext identifizieren.
04StrukturierenKontinuierliche Daten in Ereignisse überführen.
05VergleichenVeränderung gegenüber einer Ausgangslage messen.
Diagramm der mit Sensoren ausgestatteten Fahrradplattform Boreal Holoscene

Urbometry

Messung aus der bewegten Umgebung.

Aufbauend auf der Holoscene-Plattform von Boreal kombiniert die Feldmessung komplementäre Sensordaten, Positionsdaten und Bewegungsdaten. Das Ergebnis ist eine gemeinsame, zeitlich abgestimmte Sicht auf das Umfeld der Verkehrsteilnehmenden.

  • Sensorreiche Telemetrie zur aktiven Mobilität
  • Präzise Zeitsynchronisierung
  • Datenschutzorientierte Datenverarbeitung

Projektbeispiele

Evidenz im Einsatz.

Ausgewählte Projekte aus der öffentlichen Arbeit von Boreal zeigen, wie eine sensorreiche Perspektive auf aktive Mobilität Forschung, Validierung und sicherere Straßen unterstützt.

Boreal-Sensorfahrrad im Salzburg-Research-Projekt Bike2CAV
Salzburg Research

Bike2CAV

Kooperative Erkennung von Kollisionsrisiken und nicht ablenkende Warnkonzepte für vulnerable Verkehrsteilnehmende.

Projektquelle ansehen
Projektillustration eines digitalen Zwillings des Stadtverkehrs für DLR SAVENoW
DLR

SAVENoW

Daten für einen digitalen Zwilling des Stadtverkehrs zur Unterstützung der Untersuchung von Verkehrssicherheit, Emissionen und Effizienz.

Projektquelle ansehen
TU Delft SenseBike im Kontext urbaner Forschung
TU Delft

SenseBike

Naturalistische Fahrraddaten und semantische Kartierung, um unsichere Umgebungen für Radfahrende zu identifizieren.

Quelle: öffentliche Projektbeschreibung von Boreal Bikes
Intelligentes Boreal-Sensorfahrrad an der Technischen Universität München
TUM

STADT:up

Experimente unter realen Bedingungen zu Radfahrverhalten, aktiver Mobilität und Verkehrssicherheit.

TUM besuchen

Öffentlich sichtbar im Mobilitätsökosystem von Boreal

Salzburg Research TU Delft Technische Universität München (TUM) DLR

Methode

Ausgangslage.
Messen.
Vergleichen.

Viele Mobilitätsfragen werden klarer, wenn sie anhand einer Referenz strukturiert werden.

01

Ausgangslage bestimmen

Bestehende Bedingungen verstehen.

02

Veränderung einführen

Ein Fahrzeug, ein Dienst, ein Infrastrukturentwurf oder ein Betriebskonzept.

03

Erneut messen

Vergleichbare reale Bedingungen erfassen.

04

Evidenz schaffen

Ermitteln, wie sich Verhalten, Interaktionen und Betriebsbedingungen verändert haben.

Kurzbriefing zur Messstudie

Die richtige Evidenz vor Beginn der Feldarbeit definieren.

Laden Sie eine kompakte Einführung zu den Fragestellungen, der Ausgangslage und den Messentscheidungen herunter, die eine Mobilitätsstudie unter realen Bedingungen prägen.

PDF4 SeitenDE

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Was müssen Sie messen?

Ob Sie ein Mobilitätskonzept validieren, eine Maßnahme evaluieren oder das Verhalten von Verkehrsteilnehmenden untersuchen: Boreal kann Ihnen helfen, die benötigte Evidenz zu definieren und festzulegen, wie sie erfasst werden kann.

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