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101 Datensätze

enviroCar ist eine offene Citizen Science Plattform zum sammeln, teilen und analysieren von automobilen Fahrdaten (XFCD). Ein OBD (On-Board Diagnostics) Adapter wird genutzt um Daten wie Treibstoffverbrauch und Geschwindigkeit zu messen und diese via Bluetooth an die enviroCar mobile App zu kommunizieren. Mit der App können diese zunächst lokal gespeicherten Daten auf den envirocar Server hochgeladen werden um sie als Open Data anonymisiert für Analysen zur Verfügung zu stellen. Die Daten die über die API abgefragt werden können, enthalten für die internationalen georeferenzierten Fahrten u.a. Geschwindigkeiten, Treibstoffverbrauch und Kilometeranzahl.

mFUND-Projekt: CITRAM - Citizen Science for Traffic Management, FKZ: 19F2068G

Klima und Wetter
Straßen
Infrastruktur
Bereitgestellt durch

52°North - Initiative for Geospatial Open Source Software GmbH

Art des Datenzugangs
Dateidownload / API
Aktualität der Datensatzbeschreibung

23.03.2020

Europaweites intermodales Verkehrsnetz, das den Zielen der europäischen INSPIRE-Richtlinie (2007/2/EC, 14.03.2007) entspricht:
Die grenzübergreifende und intermodale Verflechtung der Verkehrssysteme,
die eindeutige Objektreferenzierung zur Vermeidung von Mehrfachdefinitionen von Geometrien und Identitäten,
die Lineare Referenzierung der Eigenschaften von Objekten und Ereignissen längs der Verkehrswege und
die Möglichkeit der Zuordnung semantischer Begriffe zu den einzelnen Elementen des Verkehrssystems.

Mit den innerhalb der hierarchisch gegliederten Verkehrsflächen Mittellinien und den an deren Schnittpunkten gebildeten Knoten entspricht es dem Landschaftsmodell ATKIS-BasisDLM der deutschen Landesvermessungsämter. Es wurde aus OpenStreetMap-Daten abgeleitet und unterliegt daher der Opendata-Lizenz. Mittels der Methode der Linearen Referenzierung können beliebige Objekte und Ereignisse auf, neben über oder unter den Mittellinien durch die Entfernung von einem festen Bezugspunkt, im Regelfall einer der beiden Endknoten, und den seitlichen Abstand von der Mittellinie genau verortet werden. Dieses Verfahren stellt somit eine Alternative zur Positionsbestimmung per GPS oder Triangulation dar.

Der wesentliche Mehrwert dieses räumlichen Orientierungssystems fußt auf der eindeutig definierte Lage und Identität der Referenzpunkte. An und von diesen Referenzpunkten aus können Objekte und Ereignisse erkannt, gemessen, die erzielten Meßergebnisse aufbereitet und als Nachrichten, also mit definiertem Informationsgehalt, zwischen beweglichen und festen Sendern und Empfängern als Fahrzeug-zu-Infrastruktur (V2I), aber auch Infrastruktur-zu-Infrastruktur (I2I) übermittelt werden. Damit ist es möglich, situative Informationen von allen miteinander verbundenen Empfangs- und Sendestationen zusammenzuschalten oder aufzulösen. Auch das Referenznetz selbst kann an den Referenzpunkten kontrolliert verringert und, z.B. am Eingang zu einer privaten Verkehrsfläche erweitert werden, so daß der Informationsfluß auf das Notwendige reduziert und der Datenschutz optimal gewährleistet ist. Wir erhalten dadurch ein neues grenzübergreifendes dezentral organisierbares Informationssystem, das dem derzeit gängigen zentral überwachbaren entgegensteht oder es auch ergänzt.

Infrastruktur
Straßen
Bahn
Wasserstraßen und Gewässer
Bereitgestellt durch

IPM Group s.r.o

Art des Datenzugangs
Dateidownload
Aktualität der Datensatzbeschreibung

14.03.2020

Aus dem PermanentNet® abgeleitetes linearreferenziertes Hauptverkehrsstraßennetz

Infrastruktur
Straßen
Bereitgestellt durch

IPM Group s.r.o

Art des Datenzugangs
Dateidownload
Aktualität der Datensatzbeschreibung

14.03.2020

ProTrain möchte mittels einer Fusion von in der mCLOUD bereitgestellten Daten und Daten weiterer Partner neuartige Dienste schaffen bzw. bisherige Dienste merklich verbessern. Ziel ist eine effektive Fahrgastlenkung vor und während der ÖV-Nutzung zur besseren Nutzung vorhandener Kapazitäten und Ressourcen im Öffentlichen Verkehr. Mit Hilfe der Prognosen und den aktuellen Belegungsgraden sollen Fahrgäste so gelenkt werden, dass sich ein möglichst ausgewogenes Verhältnis von Angebot und Nachfrage einstellt. So kann einem Fahrgast, der eine Verbindung sucht, empfohlen werden, lieber eine frühere oder spätere Verbindung zu nutzen, um großes Gedränge im Zug zu vermeiden.

Hierfür wurden zunächst Anforderungsanalysen durchgeführt, welche relevante Nutzergruppen und Stakeholder mit ihren spezifischen Anforderungen identifiziert.

Ein technisches Gesamtsystem, das diesen Anforderungen Rechnung trug, wurde erstellt, eine Datenplattform eingerichtet und eine modulare Systemlandschaft spezifiziert, die heterogene Datenquellen erschloss, und deren Daten integriert waren und als Service bereitgestellt wurden. Speziell wurde auf die Konzeption eines effizienten Datenmanagements für historische Daten geachtet. Geeignete Schnittstellen zum Datenaustausch zwischen den zuliefernden Partnern wurden definiert. Für die Testnutzer-Information wurde eine Web-App als bestgeeignete Lösung angesehen und, dem System angepasst, entworfen. Mithilfe eines eigens entwickelten SDK auf Android-Handys sollten bei einigen Probanden die genutzten Verkehrsmittel ermittelt werden. Diese waren nutzerbestätigt.

Die Spezifikation des Dienstes wurde entwickelt, die benötigten Daten für die Anwendungen definiert. Drei verschiedene Prognosealgorithmen wurden für bestimmte Prognosezeiträume erarbeitet. Die Datenschnittstellenstrategie wurde entwickelt, die Komponenten der Schnittstellen zwischen den Partnern abgestimmt, das Fahrtarchiv online zur Verfügung gestellt. Algorithmen zur automatischen Erkennung von Verkehrsmittel und Fahrtzweck wurden erarbeitet. Auf Basis der Fahrgastzähldaten und Sitzplatzkapazitäten wurden Auslastungsgrade ermittelt. Die Belegungsdaten aus AFZS für RE-Züge wurden dem Projekt bereitgestellt. Die Erweiterung des Fahrplandaten-Managements um Wetterdaten ist erfolgt. Die Basisprognose wurde differenziert je Wetterlage (z. B. Sommertag). Tagesgruppen, Tageszeit und Fahrtabschnitt wurden berechnet und bereitgestellt. Für die Prognoseinformation an die Testnutzer wurde ein Dienstekonzept erstellt. Eine Web-App auf der HaCon Plattform wurde als Test-App entwickelt.

Der beiliegende Datensatz beinhaltet die konsolidierte Prognose basierend auf den drei Algorithmen (Spalte N) sowie eine tatsächliche Auslastung (Spalte O).

Spalte E und F beschreiben den Fahrtverlauf von bis. Die Spalten J-M geben Auskunft über den jeweiligen Abschnitt.

Der Datensatz beinhaltet alle Daten für einen Kalendertag (1. November 2019).

mFUND-Projekt: ProTrain, FKZ: 19F2021

Infrastruktur
Bahn
Bereitgestellt durch

VBB Verkehrsverbund Berlin-Brandenburg GmbH

Art des Datenzugangs
Dateidownload
Aktualität der Datensatzbeschreibung

11.03.2020

Im Projekt SMANCY wurden in mehreren Tests die Positionsgenauigkeit von Smartphone Sensorik in städtischen Bereich untersucht.

Die im Zuge der Versuche wurden mittel App alle auf dem Smartphone vorhandenen Sensordaten aufgezeichnet. Zeitgleich wurde ein D-GPS System über Bluetooth mit der App verbunden und diese Referenzwerte ebenfalls aufgezeichnet. Damit befinden sich in den Logdaten alle nötigen Sensordaten zur Bestimmung der Positionsgenauigkeit und deren Referenzen.

Es zeigt sich aber in den Versuchen, dass gerade im städtischen Bereich die (D-)GPS Positionierung schwierig ist. Die Reflektionen der GPS-Signale an den hohen Gebäuden verursachen Störungen, welche Ungenauigkeiten von teilweise über 10m verursachen. Eine hinreichende Positionsbestimmung für eine Kollisionserkennung zwischen zwei Teilnehmern ist nach derzeitigen Stand der Smartphone-Technik nicht möglich.

Die aufgezeichneten Sensordaten sind die Rohdaten aus der Smartphone-Sensorik. Sie dienen zur Veranschaulichung der Ungenauigkeiten der Sensorik. Das beigefügte Beispiel in der Skriptsprache Python zeigt die Verarbeitung und Visualisierung der Sensordaten.

mFUND-Projekt: SMANCY, FKZ: 19F 10 25

Infrastruktur
Straßen
Bereitgestellt durch

Fachhochschule der Wirtschaft Nordrhein-Westfalen gGmbH, Paderborn

Art des Datenzugangs
Dateidownload
Aktualität der Datensatzbeschreibung

03.03.2020

Umfasst alle für die bauliche Anlage Straße erforderlichen sowie dem Straßenverkehr dienenden bebauten und unbebauten Flächen

Infrastruktur
Straßen
Bereitgestellt durch

OpenData Berlin: Senatsverwaltung für Stadtentwicklung und Wohnen Berlin

Art des Datenzugangs
WFS / HTML
Aktualität der Datensatzbeschreibung

24.02.2020

Eine regelmäßige Schiffs- oder Fährverbindung

Infrastruktur
Wasserstraßen und Gewässer
Bereitgestellt durch

OpenData Berlin: Senatsverwaltung für Stadtentwicklung und Wohnen Berlin

Art des Datenzugangs
WFS / HTML
Aktualität der Datensatzbeschreibung

24.02.2020

Ein Bauwerk, Anlage oder Einrichtung, die dem Verkehr dient

Infrastruktur
Straßen
Bereitgestellt durch

OpenData Berlin: Senatsverwaltung für Stadtentwicklung und Wohnen Berlin

Art des Datenzugangs
WFS / HTML
Aktualität der Datensatzbeschreibung

24.02.2020

Eine Anlage zur Förderung oder zum Transport von Flüssigkeiten, Gasen und Gütern

Infrastruktur
Bereitgestellt durch

OpenData Berlin: Senatsverwaltung für Stadtentwicklung und Wohnen Berlin

Art des Datenzugangs
WFS / HTML
Aktualität der Datensatzbeschreibung

24.02.2020

Umfasst alle für den Schienenverkehr erforderlichen Flächen

Infrastruktur
Bahn
Bereitgestellt durch

OpenData Berlin: Senatsverwaltung für Stadtentwicklung und Wohnen Berlin

Art des Datenzugangs
WFS / HTML
Aktualität der Datensatzbeschreibung

24.02.2020