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Current Projects

Project:

Movebis - Evaluation of Crowd-sourced Data to enhance municipal Cycling Infrastructure


Overview:

Informationen und Daten zur Planung und Optimierung der Radverkehrsinfrastruktur liegen Kommunen heutzutage immer noch in vergleichsweise geringem Umfang, größtenteils manuell gesammelt und in analoger Form vor. Die Planungsprozesse in den Kommunen leiden dadurch unter ungenaueren Ergebnissen, sind langwierigerer und resultieren letztlich in höheren Kosten. Das vom Bundesministerium für Verkehr und Infrastruktur (BMVI) durch den mFund geförderte Forschungsprojekt Movebis (lateinisch: Du wirst dich bewegen) verfolgt daher das Ziel die Datenerfassung, -verarbeitung und -bereitstellung zu automatisieren.

Das Movebis-Projekt wird durch ein Projektkonsortium bestehend aus zwei Professuren der TU Dresden und dem Klima-Bündnis durchgeführt.
Teilprojekt: Crowdsensing im Rahmen der Kampagne „Stadtradeln“
Verantwortlicher Konsortialpartner: Klima-Bündnis e.V. Stadtradeln.
Koordination und Teilprojekt: Verkehrsdatenanalyse zur Infrastrukturplanung
Verantwortlicher Konsortialpartner: Professur für Verkehrsökologie
Teilprojekt: Skalierbares Softwaresystem zur Verkehrsdatenverarbeitung

Um die Kosten der Auswertung der im Rahmen der Stadtradeln-Kampagne anfallenden Daten dauerhaft niedrig halten zu können und die Prozessgeschwindigkeit in den Kommunen zu erhöhen, wird eine vollautomatisierte Datenverarbeitung und -bereitstellung angestrebt. Für die Verarbeitung von Daten von möglicherweise zehntausenden gleichzeitig aktiven Verkehrsteilnehmern muss ein Softwaresystem entwickelt werden, welches hohe Anforderungen an Echtzeitfähigkeit, Genauigkeit, Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit erfüllt. An der Professur für Rechnernetze wird daher an der technischen Infrastruktur zur Verarbeitung großer Mengen an kontinuierlich eintreffenden Verkehrsdaten mit Stream-Processing-Engines (SPE) geforscht. Herausforderung ist es, Algorithmen für die Verkehrsdatenanalyse zu entwerfen, die performant, ausfallsicher, korrekt und skalierbar auf SPEs ausführbar sind. Beim Architekturentwurf des Gesamtsystems müssen die speziellen Eigenschaften von Verkehrsdaten und der Analysealgorithmen berücksichtigt werden, um geeignete Technologien für die Implementierung auswählen zu können. Das entwickelte Softwaresystem wird in der Cloud installiert und soll die große Menge eintreffender Radverkehrsdaten vollautomatisch aufbereiten. Sachbearbeitern in den Kommunen können dadurch hochaktuelle und interaktive Karten zur Visualisierung aller wichtigen verkehrlichen Kenngrößen für die Radverkehrsplanung bereitgestellt werden.

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Project leader:

Dr.-Ing. Thomas Springer


Project staff:

Dr.-Ing. Philipp Grubitzsch
Dipl.-Inf. Manuel Weißbach


Recent publications:

    1. Manuel Weißbach, Hannes Hilbert, Thomas Springer:
    Performance Analysis of Continuous Binary Data Processing using Distributed Databases within Stream Processing Environments;
    SCITEPRESS Digital Library, Springer; Proceedings of the 10th International Conference on Cloud Computing and Services Science. SCITEPRESS - Science and Technology Publications.; 2020

    2. Manuel Weißbach:
    Live Traffic Data Analysis Using Stream Processing;
    IEEE; 65-70; 2018 IEEE/ACM International Conference on Utility and Cloud Computing Companion (UCC Companion); 2018


Student Assignments:

    1. Daniel Matusek:
    Anwendung von Deep-Learning zur Optimierung der Datenvorverarbeitung von Sensorrohdaten im Movebis-Projekt;
    Master thesis; 12.09.2019; Supervising tutor: Philipp Grubitzsch


Last modified: 1st Apr 2020, 3.32 AM
Author: Webmaster

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Romy Jarschel

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