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Mit KI schneller zum Parkplatz

Ki Parken

Rund 28.000 Park+Ride Plätze gibt es an den Bahnstationen in der Region Frankfurt RheinMain. Ob an einem Park+Ride Platz noch ein freier Stellplatz zu finden ist, merken die Verkehrsteilnehmer/-innen heute erst, wenn sie an dem Parkplatz ankommen.

Dies soll sich zukünftig ändern.
Wie die Erfassung und Prognose der Stellplatzbelegung an Park+Ride - Plätzen mithilfe künstlicher Intelligenz zukünftig gelingen kann, wird derzeit im Rahmen des Förderprojektes P+R-Aktuell durch die [ui!] Urban Mobility Innovations, die Smart City System GmbH, der Frankfurt University of Applied Sciences und der Gesellschaft für Integriertes Verkehrs- und Mobilitätsmanagement untersucht.

Gemeinsam mit den Städten Mainz und Eppstein werden hierzu im Rahmen eines Pilotprojektes die Park+Ride Parkplätze in Mainz-Hechtsheim, Eppstein, Bremthal und Niederjosbach mit entsprechender Sensorik zur Ermittlung der Parkraumbelegung ausgestattet. Ziel ist es, zukünftig aktuelle Auslastungsinformationen an P+R-Anlagen in Mobilitätsinformationsdiensten, wie der P+R Plattform des Landes Hessen www.pundr.hessen.de, berücksichtigen zu können.

[ui!] Urban Mobility Innovations wird in diesem Projekt unter der Leitung von Dr. Manuel Görtz, Director Analytics Products (UMI), aggregierte Floating-Car-Daten zur Verfügung stellen, die für die Entwicklung der Modelle mittels künstlicher Intelligenz für eine genaue Abschätzung des Belegungsgrades benötigt werden. [ui!] übernimmt die technische Integration der Daten der Parksensoren und die Bereitstellung der Datenplattform.

In den nächsten Wochen werden hierzu auf den Park+Ride Plätzen Sensoren auf den Stellplätzen angebracht. Diese erfassen, ob ein Stellplatz frei oder belegt ist und senden diese Information über ein sogenanntes Gateway an die zentrale Datenplattform, in der die Daten zu Auslastungsinformationen weiterverarbeitet werden. Hierzu wird ein datenbasiertes Verfahren, welches Daten und Informationen aus verschiedenen Datenquellen, wie z. B. Fahrzeugbewegungsdaten und Belegungsdaten aus Sensoren auf den P+R-Anlagen, entwickelt, erprobt und evaluiert.

Die Anzahl der Sensoren, die zur Berechnung der aktuellen und der zu erwartenden Auslastung erforderlich sind, kann so optimiert werden.vorhandenen Daten werden hierzu intelligent miteinander verknüpft und der Aufwand zur stationären Datenerfassung durch Sensoren so weit wie möglich reduziert.

Die so ermittelten aktuellen Belegungsinformationen werden zukünftig Dritten über den Mobilitätsdatenmarktplatz des Bundes und der mCLOUD ,das BMVI Open Data Portal des Bundesministeriums für Verkehr und digitale Infrastruktur, für die Verwendung in Mobilitätsinformationsdienste zur Verfügung gestellt. Bereits während des Pilotvorhabens können die Daten über die App „CityPilot“ von Smart City System und dann zukünftig auch über Webseiten und andere Mobilitätsdienste abgerufen werden.

 

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