Datengetriebenes Verkehrsmanagement: Verbesserung der Straßenverkehrssicherheit durch integrierte digitale Zwillingstechnologie

Dieses Papier schlägt einen datengestützten Ansatz zur Verbesserung der Verkehrssicherheit durch die Integration von digitalen Zwillingen, Fahrzeuginformationssystemen und maschinellem Lernen vor. Das Hauptziel besteht darin, zur Lösung von Problemen im Zusammenhang mit dem Fahrverhalten, unzureichender Straßenbeschilderungsinfrastruktur und verzögerter Wartung beizutragen, indem ein digitales Zwillingsmodell entwickelt wird, das Echtzeitdaten für prädiktive Analysen, Coaching und Wartung nutzt. Mit dem Prophet-Algorithmus prognostiziert das Modell die Einhaltung der Verkehrsregeln, identifiziert häufige Fahrerrechtsverstöße und hebt Mängel in der Straßenbeschilderung hervor, sodass zeitnahe Interventionen möglich sind. Die Innovation dieser Lösung liegt in der Fähigkeit, Echtzeitdaten von Fahrern, Fahrzeugen und Straßeninfrastruktur zu synchronisieren und prädiktive Einblicke zu bieten, wodurch ein skalierbares und anpassungsfähiges Rahmenwerk für das Verkehrsmanagement entsteht. Das vorgeschlagene Modell wird in einem Proof-of-Concept-Szenario getestet, wo es signifikante Verbesserungen der Verkehrssicherheit zeigte.