IoT-Bike

Sicher radeln in der Stadt

Anonymisierte Abbildung auf Straßenkarten

Bessere Radwege
dank App-Daten

Sicher radeln in der Stadt: Mit unserer Smartphone-App IoT-Bike lassen sich Daten über die Radwege-Infrastruktur von Städten sammeln – während der Fahrt und ohne zusätzliche Hardware. Die App nutzt die Smartphones der teilnehmenden Radfahrer:innen als Sensoren und bildet die gewonnenen Daten anonymisiert auf Straßenkarten ab.

Dokumentation des Zustands von Wegen und Nutzungshäufigkeit

Handy-Sensoren liefern Zahlen und Fakten

Erfasst werden Daten der im Smartphone verbauten Beschleunigungs-, Kreisel- und GPS-Sensoren. Aus diesen werden Informationen über den Zustand der Straßen und Fahrradwege generiert. Dazu gehören auch Informationen über die Nutzungshäufigkeit von Strecken und gefahrene Geschwindigkeiten. Die Daten werden anonymisiert in die Cloud transferiert und in einem Dashboard dargestellt.

So erfassen wir die Daten

Anonym in die Cloud  

Das Smartphone wird mit einer Fahrradhalterung am Lenker befestigt.

Um die Vibrationen genau zu erfassen, muss die Halterung fest angebracht sein.

Die gemessenen Kräfte entsprechen den Kräften, die auf den Fahrer wirken.

Es werden zu keinem Zeitpunkt persönliche Daten erfasst.

Skalierbarer Ansatz durch Nutzung des Smartphones

Nachhaltigkeit durch Crowd-Sourcing

Lässt sich die Qualität von Fahrradwegen in der Stadt mit Smartphones messen? Um dieser Frage nachzugehen, baute Florian von Unold, Data Scientist bei MaibornWolff, im ersten Schritt einen Android-Prototypen, der erfolgreich auffällige Fahrrad-Ereignisse erfasst.

Im nächsten Schritt bildete sich über verschiedene Bereiche hinweg ein motiviertes, crossfunktionales Team, das die gesammelten Daten erforscht, eine Cross-Plattform-App für iOS und Android entwickelt und eine Cloud-Anwendung auf dem neuesten Stand der Technik implementiert. Unsere Leute motiviert der skalierbare Ansatz durch Nutzung des Smartphones und Crowd-Sourcing, sowie die Möglichkeit, einen Teil zum nachhaltigen Leben in der Stadt beizutragen.

Programmiersprachen
  • Dart
  • Go
  • Python
  • Rust
Frameworks | Tools | (Cloud-) Platform
  • Flutter
  • Microsoft Azure
  • Kubernetes
  • MongoDB
  • Docker
  • Gitlab CI/CD

Wir riefen mit IoT-Bike ein Forschungsprojekt ins Leben, das Kolleg:innen aus den unterschiedlichsten Bereichen zusammenbringt, damit sie neben ihrer Projektarbeit neue Technologien erproben können, die sie begeistern.

Ziel ist es, diese bereichsübergreifende Forschungs- und Innovationskultur voranzutreiben. Ganz hervorragend wäre es, wenn Bürger:innen IoT-Bike beim Radfahren verwenden und Städte wie Kommunen diese Daten nutzen könnten, um die Radinfrastrukturen gezielter zu verbessern.

Florian von Unold, Data Scientist bei MaibornWolff

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