PundR-Aktuell: Akkurate treffsichere und evaluierte Lösungen und Leistungen für P+R-Anlagen

PundR-Aktuell - ein Projekt aus dem mFUND-Programm des Bundesministerium für Verkehr und digitale Infrastruktur

Gesamtziel des Vorhabens

P+R-Anlagen für den Umstieg vom Individualverkehr auf öffentliche Verkehrsmittel sind oft hoch ausgelastet oder deren Belegungsgrad nicht bekannt. Hohe Investitionen in die Detektion sind wirtschaftlich nicht abbildbar und deshalb wird mit diesem Projekt ein datenbasiertes und mit Analytics-Verfahren aufbauendes Modell zur optimalen und wirtschaftlichen Informationsgewinnung entwickelt und evaluiert. Auf den ausgewählten P+R-Anlagen wird der Ist-Zustand konventionell erhoben und die Echtzeitbelegung mit dem beschriebenen Verfahren ermittelt. Der Fokus liegt auf der Entwicklung und Erprobung des Analyseverfahrens und auf unterschiedlichen Anlagentypen erprobt, um
die Übertragbarkeit des Ansatzes sicherzustellen. Die Bereitstellung der ermittelten Daten wird angestrebt und ist in ausreichender Qualität gegen Ende des Projektes zu erwarten.

Auf allen Anlagen wird teilweise Sensortechnik installiert und die für das Analyseverfahren erforderlichen Daten über Schnittstellen bereitgestellt. Vorhandene FCD-Daten werden aufbereitet und fusioniert, dass auf der jeweiligen Anlage die Echtzeitbelegung in der definierten Qualität und mit möglichst geringem technischem Aufwand abgebildet werden kann. Die Daten werden im Anschluss in Drittsysteme der Partner und in der
mCLOUD und dem MDM für Auswertungen integriert werden. Für die Vorbereitung der Entwicklung der KI-Modelle wird auf historische Daten zurückgegriffen und bei der Konzeption der Erfassung der Ground Truth mitgewirkt. Die Auswertung, der im Projektantrag beschriebenen P+R-Anlagen ist hinreichend groß, um qualitativ gute Prognosemodelle zu erstellen und rechnen. In der Evaluierung werden die gewonnenen Belegungsdaten analysiert und der Ist-Zustand mit der Echtzeitbelegung verglichen. Der Gesamtprozess wird evaluiert und auf Übertragbarkeit für viele weitere Anlagen hin entwickelt.

kibo-num-gesamtkonzept

Abbildung 1: Gesamtprojekt  beispielhaften Datenquellen und Sensoren

Innovativ

Anwendung von Methoden und Konzepten der Künstlichen Intelligenz zur Verbesserung sowie Parksensoren zur Verbesserung der Auslastung von P+R-Anlagen

Nachhaltig

Reduktion des Verkehrs in den Innestädten

Praxisorientiert

Gesamtheitlicher Entwicklungsansatz mit Einbeziehung praxisrelevanter Problemstellungen

Meilensteine

Ausstattung von 2 P+R-Anlagen (Eppstein, Mainz-Hechtsheim) mit Parksensorik

IST-Standerfassung der P+R-Anlagen und Extraktion von FCD-Daten

Entwicklung von Data Analyse Methoden zum gegenwärtigen und zukünftigen Belegungsgrad

Wirtschaftlichkeitsbetrachtung der Lösung

Evaluierung der umgesetzten Lösung

Projektpartner

Projektträger

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T +49 (0) 89 6931495 40
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