Neuer Fachbeitrag bei Springer Professional: Floating-Car-Daten für KI-gestützte Verkehrsmodelle
Niklas Niewand
Vernetzte Fahrzeuge liefern inzwischen weit mehr als reine Mobilität. Sie erzeugen fortlaufend Daten u.a. zu Position, Geschwindigkeit und Fahrdynamik. Richtig genutzt, können diese Informationen helfen, Verkehrsflüsse besser zu verstehen, Engstellen früher zu erkennen und Maßnahmen fundierter zu planen.
Welche Potenziale darin für Städte und Regionen liegen, zeigt ein neuer Fachbeitrag bei Springer Professional. Autoren sind die AIAMO Experten Niklas Nieswand von Theis Consult GmbH sowie Dominik Salles vom FKFS.
Im Projekt AIAMO werden Floating-Car-Daten zusammen mit weiteren Verkehrs-, Umwelt- und Infrastrukturdaten für KI-gestützte Analysen genutzt. Sie liefern einen wichtigen Baustein für Anwendungen wie Digitale Zwillinge, Prognosen oder simulationsgestützte Bewertungen im umweltsensitiven Mobilitätsmanagement.
Der Beitrag zeigt, wie sich aus fahrzeugbasierten Bewegungsdaten Reisezeiten ableiten, wiederkehrende Engstellen identifizieren oder auffällige Brems- und Beschleunigungsmuster erkennen lassen. Daraus ergeben sich wertvolle Hinweise auf Stauursachen, kritische Netzabschnitte und emissionsrelevante Belastungsschwerpunkte. So unterstützen Floating-Car-Daten die datenbasierte Bewertung und Priorisierung von Maßnahmen in Städten und Regionen.
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