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abbildungen mit smartphone, sensoren, dashboard und auswertung

Quelle: Smart City Systems GmbH

Projektbeschreibung

Im Rahmen des Projektes „PundR Aktuell“ sollte eine Methodik entwickelt werden, um ein wirtschaftliches sowie akkurates System zur Bestimmung der aktuellen und zukünftigen Auslastung von P+R-Anlagen den Betreibern zur Verfügung stellen zu können. Hierfür wurden Parksensoren auf den Stellflächen der P+R-Anlagen installiert, die genaue Belegungsdaten lieferten. Diese dienten als Grundgesamtheit für die Erstellung von Machine-Learning (ML) Modellen, um auf Basis von Fahrzeugbelegungsdaten den Belegungsgrad prognostizieren zu können. In der Evaluierungsphase wurden die Ergebnisse der ML-Modelle mit dem Ist-Zustand der Echtzeitbelegung verglichen. Die Übertragbarkeit der Modelle für weitere Anlagen wurde durch Anwendung und Auswertung auf Parkplätzen außerhalb des Projektes untersucht.

Ergebnisse und Wirkungen

Insgesamt wurden auf 7 Parkplätzen der P+R-Anlagen in Eppstein und Eschborn über 700 Bodensensoren installiert und vernetzt. Diese Sensoren lieferten die Grundlage für die Erstellung von Prognose-Modellen mit Hilfe der Künstlichen Intelligenz. Für die Vorhersagen wurde ein datenbasiertes Verfahren auf Basis von Fahrzeugbewegungsdaten und Belegungsdaten auf den P+R-Anlagen entwickelt, erprobt und evaluiert. Es wurde nachgewiesen, dass eine zuverlässige Auslastungsprognose auch mit einer verminderten Anzahl an Bodensensoren möglich ist, sofern diese durch Fahrzeugbewegungsdaten ergänzt werden. Die konkrete Anzahl der notwendigen Sensoren ist dabei vom individuellen Anwendungsfall und der gewünschten Datenqualität abhängig. An den P+R-Anlagen wurde eine anonyme Befragung durchgeführt, in der das Nutzungsverhalten der Anlagen untersucht wurde. Beleuchtet wurden hier u.a. die Themen: Quell- und Zielort der Befragten, Besetzungsgrad des genutzten Fahrzeugs sowie Verkehrsverhalten und Verkehrsmittelwahl auf der gesamten Wegekette.

Verbundkoordinator

B2M Software GmbH, München

  • FKZ: 19F2150A

Projektvolumen

(zum Bewilligungszeitpunkt)

246.855 Euro
(davon 72 % Förderung durch BMDV)

Projektlaufzeit

(zum Bewilligungszeitpunkt)

12/2020 – 11/2021
Projektpartner
  • Smart City System GmbH, Fürth
    FKZ: 19F2150B

  • ivm GmbH, Frankfurt am Main

    FKZ: 19F2150C

  • Frankfurt University of Applied Sciences, Frankfurt am Main

    FKZ: 19F2150D

AnsprechpartnerB2M Software GmbH (Urban Mobility Innovations)
Olaf Bender
Tel.: +491636326197
Mail: olaf.bender@umi.city