Eine umfassende und eindeutige Beschreibung der Verkehrslage in Relation zum verfügbaren Verkehrsraum ist eine wesentliche Grundlage, um Kollisionsrisiken frühzeitig erkennen und damit minimieren zu können. Die Analyse von AIS- und RADAR-Daten wird in A++Set fortgesetzt, um ihr räumliches und zeitliches Fehlerverhalten inklusive kausale Abhängigkeiten besser modellieren zu können. Weiterführend wird untersucht, ob und wie fehlerhafte AIS- und RADAR-Daten Entscheidungsprozesse beeinflussen können, z. B. in Bezug auf die Auswahl von Maßnahmen zur Kollisionsvermeidung. Das MVT-Projekt realisierte erste Ansätze hinsichtlich der Machbarkeit, AIS- und RADAR-Daten assoziieren zu können. Die Folgeaktivitäten in A++Set fokussieren sich nun auf die Entwicklung geeigneter Methoden zur automatischen Detektion von Verkehrsobjekten aus ARPA-Daten. Die sich anschließende Entwicklungsphase dient der Bereitstellung und Erprobung von Methoden, mit denen Verkehrslageparameter und zugeordnete Integritätsinformationen automatisiert bestimmt werden können. Darüber hinaus sind konzeptionelle Untersuchungen vorgesehen, um zu klären, ob netzwerkbasierte und kooperative Lösungsansätze geeignet sind, die Vollständigkeit und Zuverlässigkeit der Verkehrslageüberwachung zu erhöhen. In diesem Kontext wird die synthetische Generierung von AIS-Nachrichten sowie der automatische Abgleich von Verkehrslagebildern zwischen den Verkehrsteilnehmern betrachtet.