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Bestimmung von Treffpunkten für Mitfahrgelegenheiten und bedarfsorientierte Verkehre

Bearbeitung:Czioska, Sester
Bild Bestimmung von Treffpunkten für Mitfahrgelegenheiten und bedarfsorientierte Verkehre

Inhalt

Mit fortschreitenden Mobilitätsansprüchen der Gesellschaft steigt die Auslastung der Straßen immer weiter an. Daher ist es sinnvoll, Reisende mit ähnlichen Zielen zu gruppieren und Fahrgemeinschaften zu bilden, um die Anzahl an Autos zu verringern und damit auch die Umwelt zu schonen. Insbesondere, wenn der öffentliche Nahverkehr nicht ausreicht oder aus Kostengründen nicht wirtschaftlich arbeiten kann, stellen private Fahrgemeinschaften und öffentliche bedarfsgerechte Verkehre eine Alternative zum Auto dar. Auch in Deutschland gehen immer öfter Start-Ups an den Markt, die solche Mobilitätsdienstleistungen auch innerstädtisch anbieten.

Die Frage, die sich nach einer Buchung stellt, ist die nach einem geeigneten Treffpunkt zum Zusteigen. Oft wird dabei ein Treffen "vor der Haustür" vorgeschlagen, jedoch eignet sich dieser Ort häufig nicht gut aufgrund von nicht vorhandenen Parkmöglichkeiten oder größeren Umwegen für den Fahrer. Ein Treffpunkt in Gehweite, beispielsweise auf einem Parkplatz, kann ein sicheres und komfortables Einsteigen ermöglichen. Detaillierte Kartendaten helfen dabei, auch individuelle Anforderungen zu berücksichtigen, etwa wenn es um das Vorhandensein von Sitzplätzen oder Wetterschutz geht.

Im Forschungsprojekt werden dafür zufällig erzeugte Fahrtanfragen mit Heuristiken und Ansätzen des Mixed-Integer-Programming verwendet, um sie Fahrern zuzuordnen und gleich dazu geeignete Treffpunkte auszuwählen, welche den Ansprüchen der Fahrteilnehmer genügt. Die Bilder zeigen, wie solche Vorschläge aussehen können. Der Ansatz wurde zudem erweitert um Fahrten mit dem öffentlichen Nahverkehr, so dass die Mitfahrer auch weiter entfernte Treffpunkte mit Bus und Straßenbahn erreichen können. Eine aktuelle Studie versucht, den zusätzlichen Nutzen von einer vorherigen Gruppierung (Clustering) des Bedarfs zu analysieren.

Das Projekt ist Teil des DFG-Graduiertenkollegs SocialCars.

 

 

 

 

Publikationen

T. Dahinden, F. Bittner, P. Czioska, V. Kraft, A. Schlichting, M. Thies, M. J. Schulze, F. Thiemann and D. Eggert (2012): Modellierung von tachymetrisch erfassten Geländedaten in Echtzeit, 'Geoinformatik 2012 ''Mobilität und Umwelt'', pp. 223-228' | datei |

P. Czioska, F. Thiemann, M. Sester, R. Giese and H. Vogt (2015): An Algorithm to Generate a Simplified Railway Network through Generalization, PFG - Photogrammetrie-Fernerkundung-Geoinformation, vol. 2015 (1), pp. 95-104

Czioska, Paul and Sester, Monika (2015): Determination of efficient meeting points in ride sharing scenarios, 18th AGILE Conference on Geographic Information Science

P. Czioska and A. Trifunovic and M. Sester (2016): A GIS-based approach to determine beneficial meeting points for long-distance ride-sharing trips, Proceedings of the 23rd World Congress on Intelligent Transportation Systems

Paul Czioska and Dirk C. Mattfeld and Monika Sester (2017): GIS-based identification and assessment of suitable meeting point locations for ride-sharing, Transportation Research Procedia, vol. 22, pp. 314-324 | datei |

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