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Ein intelligentes Freiburger Netz auf der Basis der Lora-Technologie zur Verwaltung des Verkehrs
Dieses Projekt, dessen erste Phase die Semesterarbeit eines Telekommunikationsstudenten war, hat zum Ziel, neue Dienste auf der Basis der LoRa-Technologie für die Ballungsräume Bulle und Freiburg zu entwickeln, die aufgrund ihrer starken demografischen Entwicklung vor neuen Herausforderungen stehen. Als Reaktion darauf arbeiten drei HTA-FR-Institute (iSIS, Energy und iCoSys) mit einem Konsortium aus acht privaten und öffentlichen Unternehmen zusammen.
Die Innovation hat sich nun der Schaffung neuer Dienste zugewandt, die auf den neuesten Kommunikationstechnologien des Internet der Dinge basieren, bei denen die gewonnenen Daten zur Automatisierung von Verwaltungssystemen und zur Information von Fernbenutzern verwendet werden. LoRa (Long Range) - bereits während eines früheren NPR-Projekts (LPWAN-VPN) in der Stadt Sierre getestet - scheint die ideale Technologie zu sein, um Schlüsselinformationen einer Stadt zu sammeln. Sie ermöglicht die Erfassung von Informationen innerhalb eines Umkreises von mehreren Kilometern, bei geringer Leistung und mässigem Energieverbrauch und ohne die Notwendigkeit einer Lizenz.
Im Rahmen dieses Projekts werden in Fribourg und Bulle an strategischen Orten intelligente Kameras installiert, um die Verkehrsintensität zu messen: die Anzahl der Fahrzeuge pro Minute, die Art der Fahrzeuge, ihre Geschwindigkeit und den Abstand zwischen den Fahrzeugen. Diese anonymisierten Daten werden über LoRa an eine zentrale Plattform zur Datenspeicherung und Echtzeit-Verkehrsstatusanzeige übermittelt. Auf diese Weise können Analysen auf geographischer und historischer Ebene durchgeführt werden: Zu welcher Zeit und an welcher Kreuzung bilden sich Staus und wie hoch ist der Stau auf den Alternativrouten zu diesem Zeitpunkt?
Mit dem Ziel, den Strassenverkehr «intelligenter» zu machen, um die Lebensqualität in den Städten zu verbessern, werden weitere Sensoren zur Messung der Luft- und Lärmbelastung eingesetzt, um das Vorhandensein oder Nichtvorhandensein von Korrelationen zwischen diesen Daten und dem Strassenverkehr zu entdecken. So können die Auswirkungen von Verkehrsspitzen auf die Luft- und Lärmbelastung ermittelt werden.