Die Suche nach einem freien Parkplatz gehört für viele Autofahrende zum Alltag und ist zugleich einer der größten Stressfaktoren im urbanen Verkehr. Ein innovatives Projekt aus dem Umfeld von [ui!] Urban Mobility Innovations zeigt, wie Künstliche Intelligenz hier ansetzen kann: mit einem prognosebasierten, intelligenten Parkleitsystem, das Nutzerbedürfnisse und kommunale Steuerung zusammenbringt.

Für Autofahrerinnen und Autofahrer beginnt die Herausforderung oft erst am Ziel. Navigationssysteme führen zuverlässig in die Innenstadt, zum See oder anderen Sehenswürdigkeiten, beantworten jedoch nicht die entscheidende Frage: Wo kann ich parken und zu welchen Bedingungen? Die Folge sind unnötige Suchfahrten, steigendes Verkehrsaufkommen, erhöhte Emissionen und Frustration bei allen Beteiligten. Besonders in touristischen Regionen oder bei hohem Besucheraufkommen wird die Parkplatzsuche schnell zum Engpass, der Aufenthaltsqualität und Verkehrsfluss gleichermaßen beeinträchtigt. Hinzu kommt, dass individuelle Anforderungen wie barrierefreie Stellplätze, ein bestimmtes Budget oder eine Anbindung an den öffentlichen Nahverkehr bislang kaum berücksichtigt werden.

An dieser Stelle setzt das Intelligent Parking Guidance System, kurz iPLS, an. Entwickelt wurde das Konzept im Rahmen der Masterarbeit von Student Lukas Hautzinger bei [ui!] Urban Mobility Innovations. Ziel des Projekts ist es, mithilfe von Künstlicher Intelligenz und Machine Learning freie Parkplätze nicht nur in Echtzeit abzubilden, sondern deren Verfügbarkeit auch vorausschauend zu prognostizieren. Grundlage sind datenbasierte Bewertungen, die Faktoren wie Auslastung, Distanz, Preis und individuelle Präferenzen berücksichtigen. Das System leitet Nutzerinnen und Nutzer anschließend gezielt zum bestmöglichen verfügbaren Parkplatz. Ohne Umwege und unnötigen Suchverkehr.

Das iPLS verfolgt dabei eine Doppelperspektive. Auf der einen Seite steht eine App für Anwendende. Sie ermöglicht es, Parkplätze nach persönlichen Kriterien zu filtern, etwa barrierefrei, kostengünstig oder als Park-and-Ride-Angebot, und bietet eine direkte Navigation zum optimalen Stellplatz. Auf der anderen Seite verfügt das System über ein Verwaltungs-Dashboard für Kommunen und Betreiber. Dieses erlaubt es, Parkflächen zentral zu verwalten, Auslastungen zu analysieren und Lenkungsstrategien dynamisch anzupassen. So können Besucherströme gezielt gelenkt und bestimmte Straßen- oder Parkplatzbereiche bewusst entlastet oder gestärkt werden.

• KI-gestützte Bewertung und Prognose freier Parkplätze statt reiner Ist-Betrachtung
• Gezielte Steuerung von Besucher- und Verkehrsströmen auf Basis aktueller und prognostizierter Daten
• Besseres Auslastungsmanagement von Parkflächen und Reduktion von Suchverkehr
• Entlastung innerstädtischer Bereiche und Verbesserung der Aufenthaltsqualität
• Unterstützung einer nachhaltigen, entspannten Mobilität für Alltag und Tourismus

Das Projekt von Lukas Hautzinger zeigt exemplarisch, welches Potenzial in datenbasierten Mobilitätslösungen steckt, wenn sie konsequent an realen Bedürfnissen ausgerichtet sind. Auch wenn es sich beim iPLS um ein innovatives Projekt im Rahmen einer Masterarbeit handelt und nicht um ein serienreifes Produkt, wird deutlich, wie Künstliche Intelligenz und Prognosemodelle künftig zur Grundlage smarter Verkehrssteuerung werden können.

Solche Ansätze sind ein wichtiger Baustein für nachhaltige Mobilität in Städten und Regionen. Sie verbinden Nutzerkomfort mit kommunaler Steuerungsfähigkeit und leisten einen Beitrag dazu, Verkehr smarter, umweltfreundlicher und lebenswerter zu gestalten.

Langfristig hat dieses Konzept das Potenzial, die Organisation von Parkplätzen neu zu gestalten und sich als „Hautzingersche-Parkleitsystem“ in der kommunalen Mobilität zu etablieren.