Mobilitätskonzepte für Städte und Regionen

Für eine resiliente Stadt ist das Mobilitätssystem ein entscheidender Faktor. Daher sind fundierte Mobilitätskonzepte für Städte und Regionen mit robusten Methoden zur Vorhersage und Bewertung des Mobilitätsverhaltens, einschließlich Rebound-Effekte und genauer Nachfrageprognosen, von entscheidender Bedeutung. 

Wir entwickeln Methoden, die Stadtentwicklungs- und Mobilitätsstrategien miteinander verknüpfen, indem neuartige Planungsinstrumente auf unterschiedlichen Skalen (mikro- bis makroskopisch und kurz- bis langfristig) eingesetzt werden. Damit wird es möglich, die Auswirkungen von Maßnahmen wirkungs- und zielgruppenorientiert (z.B. für Stadtplaner, Verkehrsbetreiber und politische EntscheidungsträgerInnen) zu untersuchen. Ein wesentliches Anliegen in diesem Zusammenhang ist die Gestaltung von Richtlinien, die die Anpassungsfähigkeit einer Stadt an Entwicklungen wie Klimawandel, Urbanisierung und große Veränderungen im Verkehrssystem (Automatisierung, Mobilität als Dienstleistung/MaaS) stärken.

Wir adressieren diesen Bedarf durch die Entwicklung integrierter Ansätze zur Modellierung und Simulation von unterschiedlichsten Mobilitätsmodi, mit denen die Resilienz von Städten für verschiedene Szenarien bewertet werden kann. Aus diesen Ergebnissen werden politische Maßnahmen abgeleitet, die Städte und Regionen auf den Klimawandel sowie gesellschaftliche und wirtschaftliche Veränderungen vorbereiten und helfen, Notfall-, Evakuierungs- und Wiederherstellungsplanung zu entwickeln.

Das AIT arbeitet und konzentriert sich dabei auf:

• Modellierung der Mobilitätsnachfrage nach harten und weichen Maßnahmen zur Verkehrsbeeinflussung und daraus abgeleitetes Angebotsmanagement
• Vorhersage der Auswirkungen neuer Mobilitätskonzepte wie autonome Fahrzeuge oder Urban Air Mobility (UAM)
• Methoden zur Identifizierung und Bewertung von Potenzialen für eine effektive Verkehrsplanung (z.B. Kosten-Nutzen-Analyse, Rebound-/Backfire-Effekte zur Erreichung der Klimaziele, Bilanzierung der Landnutzung)
• Analyse von Mobilitätsmustern unter Berücksichtigung sozialer Milieus und die Identifikation von Clustern von Verhaltensänderungen in Reaktion auf Veränderungen
• Bewertungen von Veränderungspotentialen im Verkehrssystem bei kurzfristigen Entwicklungen wie Preisgestaltung, Parkraumbewirtschaftung, neue öffentliche Verkehrsmittel, Sharing-Systeme oder Straßenbau sowie bei mittel- und langfristigen Trends wie MaaS und automatisierte Fahrzeuge
• „Backcasting“ möglicher Wege zu Erreichung von angestrebten Klima- und Mobilitätszielen
• Simulation von Störfällen und den Auswirkungen von Gegenmaßnahmen (z.B. Risikoanalyse, Untersuchung von Szenarien und Handlungsempfehlungen) für Notfallpläne
• Co-Creation mithilfe eines hybriden digitalen Frameworks

Wir entwickeln datengetriebene Ansätze zur Modellierung, Analyse und Entscheidungsunterstützung für Veränderungen im Mobilitätssystem, welche die Bedürfnisse der Menschen im Fokus haben. Unser Schwerpunkt liegt auf der Vorhersage von Bewegungsmustern in multimodalen Systemen, um so die Mobilität als integriertes System zu steuern, nahtlose Wegeketten zu gewährleisten und die bisher übliche lose Verknüpfung unterschiedlicher Mobilitätsdienste zu ersetzen. 

Dazu setzen wir auf neuartige Modellierungsansätze, die von verschiedenen Stakeholdern direkt angewendet werden können, um Unsicherheiten bei Investitionsentscheidungen und politischen Entscheidungen im Zusammenhang mit der Landnutzung und Verkehrsplanung zu beseitigen. Wir untersuchen das Zusammenspiel verschiedener Mobilitätsmodi (beispielsweise FußgängerInnen und autonome Fahrzeuge) und integrieren es in neue Simulations- und Planungswerkzeuge.

• Modellierung und Bewertung von Mobilitätskonzepte
• Simulationen zur Vorhersage und Analyse komplexer Fußgängerströme
• Modellierung und Simulation von Mobilitätsmaßnahmen in Zusammenhang mit menschlichen Entscheidungsmustern 

Modellierung und Bewertung von Mobilitätskonzepten

Wir untersuchen und Bewerten die Einführung neuer Mobilitätskonzepte von Mikromobilität, Mobility as a Service (MaaS), über autonomer Fahrzeuge bis hin zu Urban Air Mobility (UAM) in ein Verkehrssystem, um damit die Verbesserungspotentiale für die Kapazität des Verkehrssystems, die Verringerung von Verkehrsüberlastung und die Steigerung von Effizienz, Sicherheit und Komfort im Verkehrssystem aufzuzeigen. Basierend auf unseren neuartigen Modellierungsansätzen, die von verschiedenen Stakeholdern direkt angewendet werden können, um Unsicherheiten bei Investitionsentscheidungen und politischen Entscheidungen im Zusammenhang mit der Landnutzung und Verkehrsplanung zu beseitigen. 

Zu unserem Angebot zählen:

• Flexible Mobilitätssimulationsumgebungen mit mesoskopischen, agentenbasierten Transportmodellierungswerkzeugen und mikroskopischen Transportsimulationen
• Modellierung und Simulation von Mobilitätsmaßnahmen in Zusammenhang mit menschlichen Entscheidungsmustern und Verhaltensweisen mit statistischer Modellierung und Deep Learning Methoden
• Untersuchung und Modellierung menschlicher Reaktionen auf Umwelteinflüsse, neue Technologien, Veränderungen der Verkehrsinfrastruktur oder Fragen der Verkehrssicherheit im gesamten Verkehrssystem
• Modellkalibrierung und -validierung durch umfangreiche Mobilitätsverhaltensdatensätze aus Experimenten, realen Messungen sowie Mobilitätsbefragungen
• Modellierung neuer Mobilitätskonzepte wie autonome Fahrzeuge, MaaS und UAM

Das Optimieren und Analysieren von Personenflüssen in urbanen Räumen stellt eine große Herausforderung dar. Auf Basis aktuellster Forschungsergebnisse und State-of-the-Art-Technologien bietet das AIT maßgeschneiderte, skalierbare Lösungen für die Simulation, Analyse und Planung.

Die Einsatzmöglichkeiten von SIMULATE sind so vielfältig wie die urbanen Aufgabenstellungen an sich. Dabei handelt es sich um sicherheitsrelevante Fragen wie z. B. die Evakuierung von Großgebäuden oder Großveranstaltungen, betriebswirtschaftliche Aufgabenstellungen wie die Optimierung von Kund:innenströmen in Shopping-Centern oder neue Ansätze für die Gestaltung von Bussen, Zügen und Haltestellen. Kostenersparnis durch Sicherstellung von optimaler Mobilität, Effizienz, Komfort und Sicherheit.  

Die Methoden, die wir im Rahmen von SIMULATE einsetzen, sind wissenschaftlich anerkannt und das Ergebnis unserer jahrelangen Forschung im Bereich Crowd Dynamics. Eine weitere wichtige Komponente der Modelle und Methoden sind umfassende Daten aus einer Vielzahl realer Personenflussanalysen. 

SIMULATE simuliert Besucher:innenströme, weist Durchflussraten aus und zeigt Hauptrouten und mögliche Engstellen. Szenarien zu baulichen und organisatorischen Maßnahmen können in Bewegungsmodellen, aber auch in virtuellen Umgebungen analysiert werden. Die Präsentation der Ergebnisse erfolgt schließlich anhand von 2D- und 3D-Animationen sowie mehreren Auswertungsverfahren.

• Bestmöglich abgesicherte Entscheidungen, Vermeidung von Fehlinvestitionen für bestehende und in Planung befindliche Anlagen
• Flexible Szenariotechnik ermöglicht das Testen von Handlungsalternativen
• Effizienter, kostengünstiger Ablauf, z. B. durch Nutzung bestehender CAD-Pläne
• Zukunftssicher, z. B. durch Kompatibilität mit BIM-Standard (Building Information Modelling)

Wir untersuchen die menschliche Wahrnehmung urbaner Mobilitätssysteme unter Nutzung verschiedener Datenquellen und arbeiten an Methoden zur Verbesserung urbaner Umgebungen (z.B. in Bezug auf Begehbarkeit) und an der Entwicklung effizienter Strategien zur Verhaltensänderung (z.B. Anreize bei unvorhergesehenen Ereignissen im Mobilitätssystem). Unsere Forschung unterstützt die Entwicklung reaktionsfähiger Mobilitätssysteme, die sich an individuelle und kollektive Bedürfnisse ihrer NutzerInnen anpassen können. Um diese Reaktionen richtig einschätzen zu können, untersuchen wir das Mobilitätsverhalten basierend auf Kombinationen von angegebenen und beobachteten Präferenzen (SP und RP), die mit Hilfe spezieller Erhebungsmethoden gesammelt werden, um so die hypothetische Verzerrung von reinen SP-Daten zu reduzieren. Ein weiterer Schwerpunkt liegt in der Bereitstellung personalisierter Routing-Dienste auf Basis von NutzerInnenklassifizierung, um eine individuelle Anpassung von Services zu ermöglichen.

Technologien zur Unterstützung der Interaktion zwischen der Bevölkerung und EntscheidungsträgerInnen im politischen Entscheidungsprozess werden immer wichtiger. Daher entwickeln wir jene Planungsinstrumente weiter, die bisher nur von StadtplanungsexpertInnen eingesetzt wurden, um Umgebungen für Co-Creation-Prozesse zu schaffen und Folgenabschätzungen auf verschiedenen Ebenen zu ermöglichen. Ein besonderer Forschungsschwerpunkt liegt auf Virtual- und Augmented-Reality-Technologien, um partizipative Planungsprozesse zu verbessern und Stakeholdern die Möglichkeit zu geben, Gestaltungsentscheidungen im öffentlichen Raum auf einer hochgradig immersiven Ebene bereits in frühen Planungsphasen zu erleben und zu beeinflussen. Deshalb entwickeln wir innovative Interaktionsansätze für solche Systeme, um die notwendige Flexibilität um die Nutzbarkeit sowohl für ExpertInnen als auch BürgerInnen zu ermöglichen.

Welche Ansätze und Methoden kommen bei uns zum Einsatz:

• Methodische Erhebung zuverlässiger Daten über sich verändernde Verkehrsumgebungen und zur Bewertung der Auswirkungen geplanter Verkehrsmaßnahmen auf das Verhalten von Personen aus betroffenen Zielgruppen
• Untersuchung des menschlichen Bewegungsverhaltens im Kontext verschiedener Verkehrsmodi (z.B. Fußgänger, Fahrräder, Autos, öffentliche Verkehrsmittel)
• Virtual-Reality-Technologien zur Evaluierung von Infrastrukturdesigns und dadurch ausgelöste BenutzerInnenreaktionen durch Analyse von Bewegungen, Blickrichtungen und anderen relevanten Verhaltensmerkmalen
• Partizipative Planungsmethoden in Verbindung mit Virtual- und Augmented-Reality-Technologien
• Computergestützte Crowd-Management-Systeme zur automatischen Optimierung von individuellen Personenflüssen bis hin zu dichten Menschenmassen
• Analyse heterogener Sensordaten (z.B. WiFi-Tracking) zur Modellierung von Nachfrage- und Bewegungsmustern
• Entwicklung und Bewertung von persuasiven Strategien zur Änderung des Mobilitätsverhaltens
• Einbindung von Human-Factors in die Entscheidungsmodellierung