Im Rahmen des Reallabors R_Lab Mobilität am Galgenberg in Regensburg wurde mit dem Projekt ReSense3D ein innovativer Ansatz zur Erfassung und Analyse von Verkehrsdaten erprobt. Durch den Einsatz datenschutzkonformer LiDAR-Sensorik und KI-basierter Software wurde ein präzises 3D-Modell des zentralen Omnibusbahnhofs (ZOH) der Universität Regensburg erstellt. Dieses Modell dient als Grundlage für die Optimierung des Busbetriebs, die Verbesserung der Verkehrssicherheit und die Förderung einer datengesteuerten Stadtentwicklung.
Im November 2024 wurden drei mobile LiDAR-Sensoren am ZOH eine Woche lang von Montag bis Freitag (4. bis 8. November 2024) eingesetzt, um in Echtzeit Bewegungsdaten von Personen und Fahrzeugen zuerfassen, ohne dabei personenbezogene Informationen zu speichern. Die erfassten Daten ermöglichen die Analyse von Personenströmen, Verkehrsflüssen und potenziellen Gefahrensituationen an Verkehrsknotenpunkten. Durch die Kombination von statischen 3D-Umgebungsdaten und dynamischen Echtzeitinformationen entstand ein digitaler Zwilling, der als Entscheidungsgrundlage für Stadtverwaltung, Universitätsleitung und das Stadtwerk.Regensburg dient.
Die Projektpartner digitalwerk GmbH und NewSense Engineering GmbH brachten ihre Expertise in den Bereichen LIDAR-Sensorik, Dateninfrastruktur, Cloud-Computing und KI-basierte Datenanalyse ein. Das Cluster Mobility & Logistics übernahm die Projektkoordination, das Stakeholdermanagement und die Kommunikation.
ReSense3D unterstützt die Ziele des Regensburg-Plans 2040, indem es die Mobilität optimiert und eine datengesteuerte Stadtentwicklung fördert. Die Stadt Regensburg, Hochschulen und Unternehmen profitieren von den gewonnenen Daten auch für zukünftige Projekte und Innovationen. Durch das Austauchformat Data2Science sollen zukünftig die datengetriebene Zusammenarbeit mit den Hochschulen und Stadtwerk intensiviert werden. Zugleich soll durch die Erprobung vor Ort die Akzeptanz für ein solches Sensorprojekt im öffentlichen Raum erhöht werden.
Mit ReSense3D demonstriert Regensburg, wie durch den Einsatz moderner Technologie und datengestützter Analysen eine nachhaltige und sichere Mobilitätsinfrastruktur geschaffen werden kann. Der Einsatz des mobilen Sensorsystems wird auch für weitere verkehrskritische Orte in Regensburg geprüft.