Neuer Fachbeitrag in der Straßenverkehrstechnik: ÖPNV mit KI verlässlich und klimafreundlich gestalten
In der aktuellen Ausgabe der Straßenverkehrstechnik (01/26) zeigt Dr. Christine Langhanns (rms GmbH) im Rahmen der AIAMO-KI-Serie, wie daten- und KI-gestützte Ansätze dazu beitragen können, den öffentlichen Personenverkehr (ÖPNV) als zentrale Säule eines umweltsensitiven Mobilitätsmanagements zu stärken.
Verwendung von Fahrplan- und Echtzeit-Prognosedaten der Leipziger Verkehrsbetriebe (LVB).
Verwendung von Fahrplan- und Echtzeit-Prognosedaten der Leipziger Verkehrsbetriebe (LVB).
Der ÖPNV bietet durch seine hohe Transportkapazität ein großes Potenzial zur Emissionsreduktion, wird bislang jedoch vor allem im urbanen Raum intensiv genutzt. Häufige Nutzungshemmnisse sind eine mangelnde Erreichbarkeit von Haltestellen, geringe Taktfrequenzen sowie ungenügende Zuverlässigkeit durch Verspätungen und Ausfälle. Verkehrslenkende Maßnahmen sollten daher den ÖPNV gezielt priorisieren, um seine Attraktivität gegenüber dem Individualverkehr zu erhöhen.
Verkehrssituation vor der Bahnschranke in der Schlossstraße in stadtauswärtiger Richtung in Landau i. d. Pfalz.
Verkehrssituation vor der Bahnschranke in der Schlossstraße in stadtauswärtiger Richtung in Landau i. d. Pfalz.
Die zunehmende Digitalisierung ermöglicht heute eine umfassende Nutzung von Fahrplan- und Echtzeitdaten. Einheitliche Datenstandards – unter anderem koordiniert durch die DELFI-Initiative – bilden die Grundlage für eine bundesweit nahtlose Reiseplanung und eine fundierte Bewertung von Erreichbarkeit und Angebotsqualität.
Im Projekt AIAMO werden diese ÖPNV-Daten über den AIAMOnexus mit weiteren Datenquellen wie Verkehrsinformationen, Sensor- und Wetterdaten verknüpft. KI-Methoden kommen zum Einsatz, um Verkehrsabläufe in Digitalen Zwillingen zu simulieren, Maßnahmen zu bewerten und Störungen oder Engpässe frühzeitig zu erkennen. Der Beitrag zeigt, wie hochwertige Daten und KI-gestützte Maßnahmen den ÖPNV zuverlässiger, effizienter und klimafreundlicher machen können.
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