Die zunehmende Urbanisierung, wirtschaftliche Entwicklungen, technologischer Fortschritt und die Notwendigkeit der ökologischen Nachhaltigkeit sind wichtige Treiber zur Verbesserung unserer Verkehrssysteme. Um diesen Herausforderungen effektiv zu begegnen, müssen Transportlösungen über den traditionellen "point in time"-Optimierungsansatz hinausgehen und zu einem dynamischeren Planungsansatz übergehen, bei dem Pläne und Ausführung kontinuierlich an neue Transportangebote, Verbesserungen des bestehenden Transportsystems und dynamische Netzbeschränkungen angepasst werden. Neue Mobilitätskonzepte wie autonome Fahrzeuge weisen großes Potenzial zur tiefgreifenden Veränderung des Verkehrsnetzes und der Leistungsfähigkeit des Verkehrssystems auf und müssen daher in Verkehrsmodelle integriert werden.
Wir entwickeln datengetriebene Ansätze zur Modellierung, Analyse und Entscheidungsunterstützung für Veränderungen im Mobilitätssystem, welche die Bedürfnisse der Menschen im Fokus haben. Unser Forschungsschwerpunkt liegt auf der Vorhersage von Personenbewegungen 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. Dafür braucht es effektive Strategien für ein verbessertes Nachfragemanagement, das eine langfristige intrinsische Verhaltensänderung auslösen kann und das Potenzial hat, die Auswirkungen von Maßnahmen zu optimieren und gleichzeitig Rebound-Effekte zu vermeiden, indem schon in der Planung menschliche Faktoren in die Entscheidungsmodelle integriert werden.
Unsere Forschung untersucht die Einführung neuer Mobilitätskonzepte wie Mobility as a Service (MaaS), autonome Fahrzeuge oder 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. Als Grundlage entwickeln wir 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.
Zu den Forschungsaktivitäten des AIT gehören:
- 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
- Innovative Simulationen zur Vorhersage und Analyse komplexer Fußgängerströme
- Modellierung neuer Mobilitätskonzepte wie autonome Fahrzeuge, MaaS und UAM
