Von wegen, Zahlen lügen nicht: Gab es im Jahre 2007 noch 686 Verkehrstote auf Österreichs Straßen, lag diese Zahl 2018 bei „nur“ mehr 400. Ein Grund zur Freude ist dieser Rückgang aber dennoch nicht, auch wenn es sich dabei um den niedrigsten Stand seit Beginn der Aufzeichnungen handelt. Die Anzahl der bei Motorradunfällen Getöteten ist im gleichen Zeitraum nämlich weiter gestiegen. Natürlich hat das zum Teil mit dem Übermut der Biker zu tun. Aber auch einfach damit, dass ein Zweirad keine schützende Hülle bietet wie jeder Pkw. Umso mehr muss man sich also mit den Ursachen der Unfälle beschäftigen – und wie man diese vermeiden kann.
Zu diesem Zweck hat das Austrian Institute of Technology, Center for Mobility Systems, gemeinsam mit der TU Wien, Institut für Mechanik und Mechatronik, im Rahmen des Forschungsprojekts „viaMotorrad“ das MoProVe (Motorcycle Probe Vehicle) entwickelt – eine KTM 1290 Super Adventure, bestückt mit hochpräziser Sensorik und Videosystemen sowie Seitenboxen voller Technik, die in jeder Sekunde den exakten Zustand des Motorrads erfassen. Der Hintergedanke: Das Identifizieren von riskanten Streckenabschnitten im österreichischen Straßennetz, schon bevor Unfälle passieren. Und so funktioniert’s: Durch mehrmaliges Befahren ausgewählter Straßen werden unter anderem Daten zu Fahrdynamik, Fahrlinie und Streckenführung gesammelt. Anschließend werden diese Daten in Zusammenhang mit externen Parametern wie Wetter, Verkehrsstärke und Streckenumfeld gesetzt und mittels neuartiger Machine-Learning-Methode analysiert. Die Ergebnisse zeigen Straßenabschnitte, die besonders für MotorradfahrerInnen riskant sind. Diese waren in der Vergangenheit tatsächlich oft Schauplätze schwerer Unfälle, wie sich im Abgleich mit so genannten „Road Safety Inspections“ gezeigt hat. Somit lassen sich im Umkehrschluss Prognosen für künftige Gefahrenstellen errechnen.
