Ford will durch das Sammeln und Analysieren von Daten aus vernetzten Autos versteckte Gefahren im Straßenverkehr sichtbar machen.
Der Hersteller Ford setzt in diesem Zuge Big-Data-Analysen ein, um herauszufinden, wo und warum Straßenabschnitte potenziell gefährlicher sein könnten als andere.
Neue Erkenntnisse dazu vermittelt eine seit zwei Jahren andauernde Studie, wie das Unternehmen mitteilt. In deren Rahmen werde geprüft, wie vernetzte Fahrzeuge und spezielle Analysen dazu beitragen können, das Autofahren in Städten einfacher und sicherer zu gestalten.
Die Studie zeige, wie bereits einfache Maßnahmen zur Lösung von Sicherheitsproblemen beitragen könnten, die exemplarisch auf Straßen und an Kreuzungen im Großraum London identifiziert worden seien, hieß es dazu von Ford.
Experten von Ford hätten in London zahlreiche Ereignisdaten von Beinahe-Unfällen erfasst; dazu zählen der Mitteilung zufolge etwa starkes Abbremsen oder eingeschaltete Warnblinkleuchten.
Darauf aufbauend seien die mittels vernetzter Fahrzeuge gewonnenen Daten mit realen Unfalldaten aus der Vergangenheit korreliert worden. So habe Ford ermittelt, auf welchen Straßenabschnitten am wahrscheinlichsten Verkehrsunfälle erwartet werden können.
An acht ausgewählten Stellen in London wurden daraufhin die Aktivitäten der Verkehrsteilnehmer sowie die örtlichen Gegebenheiten erfasst und analysiert.
