DAKIMO - Daten und KI als Befähiger für nachhaltige, intermodale Mobilität

  • Ansprechperson:

    PD Dr.-Ing. Martin Kagerbauer

    Gabriel Wilkes, M.Sc.

  • Förderung:

    BMBF

  • Projektbeteiligte:

    Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB

    INIT Innovative Informatikanwendungen in Transport-, Verkehrs- und Leitsystemen GmbH

    raumobil GmbH

    INOVAPLAN GmbH

    Karlsruher Verkehrsverbund (assoziiert)

  • Beginn:

    2021

  • Ende:

    2024

Problemstellung

Um die Mobilität von Personen in Städten und Regionen nachvollziehen zu können und um Wirkungen von Maßnahmen abzuschätzen, werden Verkehrsnachfragemodelle eingesetzt. In diesen wird bislang die Mobilität von Durchschnittstagen abgebildet. Darüber hinaus gehen Modelle derzeit davon aus, dass die modellierten Personen über vollständige Information ihrer zur Verfügung stehenden Mobilitätsoptionen besitzen. Durch diese Vereinfachungen sind die Einflüsse von verändertem Wetter oder verbesserter Information durch neue Auskunftssysteme bisher nicht in Verkehrsmodellen berücksichtigbar. Somit werden wichtige Verkehrsverhaltens-relevante Aspekte in den Verkehrsnachfragemodellen nicht beachtet.

Projektziel

Ziel der am IfV bearbeiteten Projektteile von DaKiMo ist es zunächst, den Einfluss von Umgebungsrahmenbedingungen wie Wetter und Information auf das Verkehrsverhalten besser zu verstehen. Darauf aufbauend sollen diese Erkenntnisse in das Verkehrsnachfragemodell mobiTopp der Region Karlsruhe (regiomove) integriert werden. Das erweiterte agentenbasierte Verkehrsnachfragemodell soll dann sensitiv auf veränderte Rahmenbedingungen, wie beispielsweise Wetter und Informationen, reagieren. Im Gesamtprojekt werden aufbauend auf den Erkenntnissen des IfV, multi- und intermodale Auskunftssysteme verbessert. Den Nutzerenden werden situations- und präferenzabhängig maßgeschneiderte Mobilitätsvorschläge bereitgestellt.

Methode

In dem Projekt erfolgt zunächst eine Zusammenstellung vorhandener Datenquellen wie beispielsweise Wetterdaten und Informationsquellen (z. B. Nutzung des ÖPNV oder Daten von Auskunftssystemen). In einem Fusionsserver werden die Daten gesammelt und in eine einheitliche Datensystematik überführt. Das IfV wertet diese hinsichtlich der Zusammenhänge zwischen Umgebungsbedingungen und Verkehrsverhalten aus. Aufbauend darauf wird eine eigene Erhebung konzipiert, um weitere Einflussfaktoren zu ermitteln und zu quantifizieren. Mit diesen empirischen Ergebnissen wird das mobiTopp-Verkehrsnachfragemodell der Region Karlsruhe so erweitert, dass diese Einflussfaktoren im Modell berücksichtigt werden. Abschließend werden verschiedene Simulationsrechnungen durchgeführt um die Auswirkungen von veränderten Wetterbedingungen oder Auskunftssystemen quantifizieren zu können.