Saar-Uni: Frühwarnsystem stoppt Geisterfahrer

Studenten der Saar-Universität haben Sensoren entwickelt, die potenzielle Geisterfahrer frühzeitig warnen.

„Vorsicht. Es kommt Ihnen ein Falschfahrer entgegen“ – solche Warnmeldungen sind ein Alptraum für jeden Autofahrer. Immer wieder kommt es zu schweren Unfällen durch Geisterfahrer. Besonders verheerend sind die Folgen auf Autobahnen. Ein Sensorsystem, das drei Studenten gebaut haben, könnte helfen zu verhindern, dass ein Fahrer entgegen der Fahrtrichtung auffährt und außerdem dafür sorgen, dass andere Verkehrsteilnehmer schnell gewarnt werden: „Unser System kann kostengünstig und einfach in die Leitpfosten integriert werden, die alle 50 Meter an Fahrbahnen aufgestellt sind“, erklärt Daniel Gillo, der „Mikrotechnologie und Nanostrukturen“ an der Saar-Uni studiert. Gemeinsam mit seinen Studienkollegen Benjamin Kirsch, ebenfalls „Mikrotechnologie und Nanostrukturen“, und Julian Neu, der Systems Engineering studiert, baute der angehende Ingenieurwissenschaftler einen Prototyp.

Das System „Ghostbuster“ beruht auf der Kombination mehrerer Sensoren: „Im oberen Teil des Leitpfostens ist ein Infrarot-Bewegungssensor angebracht. Er erfasst jede Bewegung in einem Umfeld von etwa acht Metern. Dieser Sensor ist im Betrieb ständig aktiv, die Stromversorgung läuft über Solarzellen“, erklärt Gillo. Fährt ein Auto in seinen Bereich, erfasst der Infrarotsensor sofort die Bewegung und aktiviert zwei Ultraschallsensoren: Diese beiden Sensoren sind an den zwei gegenüberliegenden Seiten des Leitpfostens so angebracht, dass das Auto erst am einen, dann am anderen vorbeifährt. „Auf diese Weise kann das System sehr schnell die Richtung erfassen, die das Auto eingeschlagen hat“, erklärt Julian Neu.

Die Messdaten der einzelnen Sensoren laufen hierbei im Mikro-Controller, dem „Gehirn“ des Systems im Innern des Leitpfostens, zusammen, das etwa so groß ist wie zwei Streichholzschachteln: „Hier werden die Informationen ausgewertet und mit mathematischen Algorithmen weiterverarbeitet“, sagt Julian Neu. Verschiedene Filter verfeinern dabei die Messergebnisse und machen sie noch eindeutiger. „Es können unterschiedliche Module angeschlossen werden, je nachdem, wie jetzt reagiert werden soll: Es kann etwa ein Lichtsignal an einem Warnschild ausgelöst werden, ein Notrufsignal gesendet oder eine Warnmeldung per SMS abgesetzt werden“, erklärt Benjamin Kirsch.

Tests auf dem Uni-Campus hat das Sensorsystem erfolgreich bestanden: „Die Werte erhöhen sich ganz charakteristisch, wenn Fahrzeuge vorbeifahren. Wir können diese zweifelsfrei auch von anderen Störungen etwa durch Tiere unterscheiden“, erläutert Benjamin Kirsch. Hierfür haben die Studenten ein zusätzliches Mikrofon im Leitpfosten eingebaut. Auch leise Elektroautos erfasst das System. „Schon allein das Geräusch, das die Reifen beim Fahren auf dem Asphalt verursachen, ist für das System eindeutig“, ergänzt Daniel Gillo.

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