4 Verkehrsmanagement

4.1 Staugebühren (Congestion charging)

Synonyme

Staugebührenregelung (CCS - Congestion charging scheme), Kordonbasierte Gebührensysteme, flächendeckende Gebührensysteme (area charging)

Definition

Die Staugebühr ist ein Beispiel für ein (städtisches) Straßenbenutzungsgebührensystem, das darauf abzielt, die Verkehrsüberlastung und die Umweltverschmutzung in den Gebieten, in denen es gilt, zu verringern. Die Regelungen und Preise von Staugebühren können auf räumlicher, zeitlicher oder modaler Basis variieren (Santos, 2005). Staugebühren werden eingesetzt, um die Verkehrsnachfrage zu beeinflussen und von der Nutzung von Straßen zu überlasteten Zeiten abzuschrecken (Valletta, 2015). Die größte Staugebührenzone in Europa wurde 2003 in London eingeführt, wo eine Gebühr für alle Fahrzeuge erhoben wurde, die zwischen 7:00 und 18:00 Uhr (Mo-Fr) in oder durch das ausgewiesene Gebiet im Stadtzentrum fuhren (Munford, 2017). Sie beinhaltete eine 90-prozentige Ermäßigung für Anwohner und galt damals als die radikalste Verkehrspolitik, die in den letzten Jahrzehnten umgesetzt wurde (Banister, 2003). Fast 20 Jahre später sind Staugebühren eine wirksame Maßnahme zum Schutz der Stadtzentren, die in mehreren Städten auf der ganzen Welt wie London, Singapur, New York, Stockholm, Mailand, Bergen oder Göteborg eingesetzt wird, auch wenn sie in der Gesellschaft immer noch recht unpopulär ist. Die Forschungsergebnisse in Bezug auf die Wirksamkeit dieser Verkehrspolitik in Bezug auf eine Reihe von Aspekten werden im nachstehenden Forschungsteil zusammengefasst.

Wichtige Interessensgruppen

  • Betroffene: Anwohner:innen, Auto- und LKW-Fahrer:innen, Motorradfahrer:innen, Radfahrer:innen, Fußgänger:innen
  • Verantwortliche: Lokale und nationale Regierungen, Verkehrsbehörden

Aktueller Stand der Wissenschaft und Forschung

Da die Erhebung von Staugebühren bereits seit einiger Zeit praktiziert wird, konzentriert sich die bisherige Forschung hauptsächlich auf die Auswirkungen der Einführung von Staugebühren auf verschiedene Bereiche, die davon betroffen sein könnten, wie Luftqualität, Wohnungspreise, Verkehrsverbesserungen, Reiseverhalten und Verkehrssicherheit, wirtschaftliche Aspekte und soziale Akzeptanz. Was die Einstellung der Öffentlichkeit zu Staugebührenregelung betrifft, so kann man sagen, dass die öffentliche Meinung geteilt ist und es mehrere Faktoren gibt, welche die Einstellung zu dieser Verkehrspolitik beeinflussen. Die Studie von Grisolía et al. (2015) zeigte beispielsweise die Unterschiede in der Akzeptanz zwischen Autofahrer:innen und Nicht-Autofahrer:innen auf, wobei die letzteren die Mautsysteme eher befürworten. Darüber hinaus kam Hamilton (2011) zu einer ähnlichen Schlussfolgerung, indem er feststellte, dass eine höhere Häufigkeit der Autonutzung mit einer geringeren Akzeptanz von Mautgebühren verbunden war. Ferner zeigte die Studie, dass die öffentliche Akzeptanz von Staugebühren mit zunehmender Erfahrung mit dem Gebührensystem, aber auch bei Personen mit hohem Zeitwert und Umweltinteressen sowie bei Personen, die ein hohes Maß an staatlichen Eingriffen befürworten, zunehmen dürfte. Darüber hinaus hat eine Reihe von Studien gezeigt, dass die Erhebung von Mautgebühren zu einer erheblichen Verbesserung der Verkehrsbedingungen geführt hat, da sich die Reisezeiten im Durchschnitt um 19 % verkürzt haben. Darüber hinaus wurde ein Rückgang des Individualverkehrs in dem betroffenen Gebiet um 14,5 % beobachtet, und die Nutzung öffentlicher Verkehrsmittel stieg um bis zu 18 % (What Works Centre for Local Economic Growth, 2020; Gibson & Carnovale, 2015; Amelsfort & Swedish, 2015). In Bezug auf die Straßenverkehrssicherheit sind die Ergebnisse je nach Standort mehrdeutig. So verbesserte sich beispielsweise die Verkehrssicherheit in London und Mailand, während sie sich in Rom nach der Umstellung von Autos auf Motorräder verschlechterte, was zu einer höheren Unfallrate führte (Amelsfort & Swedish, 2015). Außerdem haben mehrere Studien die positiven Auswirkungen von Staugebühren auf die Luftverschmutzung in den Zielgebieten nachgewiesen, wo die CO2-Werte im Durchschnitt um 19,5 % und die NOx-Werte (Stickoxide) um 10,5 % gesunken sind (Amelsfort & Swedish, 2015). Was die wirtschaftlichen Auswirkungen betrifft, so hat sich gezeigt, dass die Einführung von Staugebühren den Wert von Häusern in der Zone erhöhen kann (möglicherweise aufgrund zusätzlicher Steuerbefreiungen für Anwohner:innen). So stiegen beispielsweise nach der Einführung von Staugebühren in London die Wohnimmobilienwerte um 5 %. Gleichzeitig kann die Erhebung von Staugebühren zu einem Rückgang der Werte von Einzelhandelsimmobilien führen. In Singapur gingen nach der Einführung von Straßenbenutzungsgebühren die Preise für Einzelhandelsimmobilien in der Zielzone zurück (Amelsfort & Swedish, 2015; Agarwal, 2015). Eine weitere Studie von Percoco (2014) ergab, dass die Einführung eines Straßenbenutzungsgebührensystems die Hauspreise in der betroffenen Zone senkte. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Literatur eine gemischte Auswirkung von Staugebühren auf die Immobilienwerte zeigt, die vom jeweiligen Standort und von zusätzlichen Regelungen und Ausnahmen abhängt.

Aktueller Stand der praktischen Umsetzung

Heutzutage gibt es weltweit verschiedene funktionierende Modelle für Staugebühren. Ein weit verbreitetes Modell sind zonen- bzw. kordonbasierte Gebühren, die auf der Idee einer geografischen Grenze beruhen, so dass die Gebühren bei der Einfahrt in die Zone oder bei der Ausfahrt aus der Zone (oder bei beiden) erhoben werden. Für Reisende, die sich innerhalb der Zone befinden, fallen somit keine Kosten an. Dies steht im Gegensatz zu den so genannten Gebietsgebühren, bei denen die Gebühren für alle Fahrer:innen gelten, die innerhalb des festgelegten Gebiets fahren oder parken. Bei der ersten Variante kann man von einer “Durchfahrtsgebühr” sprechen, bei der zweiten von einer “Gebühr pro 24 Stunden”, wenn die Gebühren täglich erhoben werden. Kordonbasierte Gebühren werden derzeit in mehreren norwegischen Städten (z. B. Bergen und Oslo), Mailand oder Durham verwendet, während in London flächendeckende Gebührensysteme bestehen. Darüber hinaus gab es ursprünglich eine Reihe von Ausnahmeregelungen für schadstoffarme Fahrzeuge und Fahrzeuge mit alternativen Kraftstoffen, wie z. B. reine Elektroautos und Plug-in-Hybride, aber die lokalen Behörden sind nach und nach von diesen Ermäßigungen abgerückt (Chris, 2016). In Wien gibt es zum Beispiel mehrere Regelungen für die Einfahrt von Firmenfahrzeugen mit unterschiedlichen Emissionswerten in die Innenstadt. Diese wurden erstmals 2014 eingeführt und verlangen, dass alle Geschäftsfahrzeuge eine Umweltplakette, das so genannte “Umweltpickerl”, besitzen müssen, um in die Stadt einfahren zu dürfen. Darüber hinaus gibt es in Wien eine “Notfallregelung”, die in Kraft tritt, sobald bestimmte Schadstoffgrenzwerte überschritten werden. Infolgedessen wird je nach Schwere des Ereignisses entweder eine Empfehlung zum Umstieg auf öffentliche Verkehrsmittel ausgesprochen oder es können Fahrverbote für Fahrzeuge mit Verbrennungsmotoren verhängt werden (Sadler Consultants Ltd, 2021).

Relevante Initiativen in Österreich

Auswirkungen in Bezug auf die Ziele für nachhaltige Entwicklung (SDGs)

Ebene der Auswirkungen Indikator Richtung der Auswirkungen Beschreibung des Ziels & SDG Quelle
Individuell Verringerung der sozialen Kontakte innerhalb der Zone und Verbesserung der Luftqualitaet ~ Gesundheit und Wohlbefinden (3) Munford, 2017; Beevers & Carslaw, 2005
Individuell Erhoehte Kosten der Autonutzung - Gleichheit (5,10) Amelsfort & Swedish, 2015
Individuell Unklare Auswirkungen auf den Wohnwert ~ Nachhaltige wirtschaftliche Entwicklung (8,11) Keat Tang, 2016
Systemisch Verringerung der Emissionen und verstaerkte Nutzung oeffentlicher Verkehrsmittel in der betroffenen Zone + Oekologische Nachhaltigkeit (7,12-13,15) Beevers & Carslaw, 2005; Gibson & Carnovale, 2015
Systemisch Hoehere Einnahmen aus Gebuehren und verstaerkte Nutzung des oeffentlichen Verkehrs + Nachhaltige wirtschaftliche Entwicklung (8,11) Amelsfort & Swedish, 2015

Technologie- und gesellschaftlicher Bereitschaftsgrad

Stand der Technologiebereitschaft Gesellschaftlicher Bereitschaftsgrad
7-9 5-7

Offene Fragen

  1. Welche Auswirkungen haben Staugebühren auf den allgemeinen Wohlstand in der betroffenen Zone?
  2. Welche Auswirkungen haben verschiedene Mautmodelle, z. B. Ausnahmen unterschiedlicher Art?
  3. Welche Auswirkungen hat die Einführung einer Staugebührenzone auf den Verkehr in den angrenzenden Gebieten (z. B. durch Umleitungen)?
  4. Wie groß ist das Potenzial für die Ausweitung nachhaltigerer Verkehrsträger innerhalb der Zielzone?
    • Wie sieht der aktuelle Modal Split aus?
    • Welcher Anteil des Straßenraums wird von den verschiedenen Verkehrsträgern genutzt?
    • Wie groß ist das Potenzial für künftige Investitionen in den öffentlichen Verkehr?
    • In welchem Umfang wird die Straßenkapazität für das Parken genutzt (formell und informell)? (Van Amelsfort & Swedish, 2015)

Referenzen

  • Agarwal, Sumit, Koo, Kang Mo, & Sing, Tien Foo. (2015). Impact of electronic road pricing on real estate prices in Singapore? Journal of Urban Economics, 90, 50-59.
  • Banister, D. (2003). Critical pragmatism and congestion charging in London. International Social Science Journal, 55(176), 249-264.
  • Beevers, S. D., & Carslaw, D. C. (2005). The impact of congestion charging on vehicle emissions in London. Atmospheric Environment, 39(1), 1-5. Lilly, Chris (2016). Congestion charge sunset period ends today. Next Green Car. Available at: https://www.nextgreencar.com/news/7701/congestion-charge-sunset-period-ends-today/ [Accessed: 3 February 2021]
  • Gibson, M., and Carnovale, M. (2015). The effects of road pricing on driver behaviour and air pollution? Journal of Urban Economics, 89, pp. 62-73.
  • Grisolia, J. M., Lopez, F., & de Dios Ortuzar, J. (2015). Increasing the acceptability of a congestion charging scheme. Transport Policy, 39, 37-47.
  • Hamilton, C. J. (2011). Popular Acceptance of Congestion Charging.
  • Keat Tang, C. (2016). The Cost of Traffic: Evidence from the London Congestion Charge? SERC discussion paper 205
  • Munford, L. A. (2017). The impact of congestion charging on social capital. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 97, 192-208.
  • Percoco, M. (2014). The impact of road pricing on housing prices: Preliminary evidence from Milan? Transportation Research Part A Policy and Practice, 67, pp. 188-194.
  • Sadler Consultants Ltd (2021). Wien (Vienna). Urbanaccessregulations.eu. Available at: https://urbanaccessregulations.eu/countries-mainmenu-147/austria-mainmenu-78/wien-vienna [Accessed: 3 February 2021].
  • Santos, G. (2005). Urban congestion charging: a comparison between London and Singapore. Transport Reviews, 25(5), 511-534.
  • What Works Centre for Local Economic Growth (2020). Evidence Review: Congestion charging. Available at: https://whatworksgrowth.org/public/files/Evidence_reviewed_examples/Congestion_charging_-_Evidence_review.pdf [Accessed: 2 February 2021].
  • Van Amelsfort, D., & Swedish, V. (2015). Introduction to congestion charging: A guide for practitioners in developing cities.
  • Valletta, M. (2015) Congestion charging in Europe.

4.2 Platooning

Synonyme

Platoonführer (PL - Platoon Leader), Platoonmitglied (PM - Platoon Member), LKW- Platooning

Definition

LKWs bilden auf Autobahnen einen Platoon, indem sie sich auf einer Fahrspur hintereinander anordnen. Die LKW, die sich hinter dem ersten LKW des Platoons einreihen, können Kraftstoff sparen, da ihr Luftwiderstand geringer ist. Die Energieeffizienz eines Fahrzeugs wird durch Faktoren wie Motor, Straßenreibung und Luftwiderstand beeinflusst, die mehr als 40 % des gesamten Energieverbrauchs eines Fahrzeugs ausmachen (Song et al., 2021). In einem LKW-Platoon werden verschiedene Technologien wie das ACC-System (Adaptive Cruise Control) und das V2V-Kommunikationsprotokoll (Vehicle-to-Vehicle) eingesetzt, um die LKW im Platoon effektiv zu steuern. Die Kamerasensoren messen den Abstand zwischen den aneinandergrenzenden LKW im Platoon, und diese Sensormessungen stützen sich auf das ACC-System. Auf der Grundlage dieser Sensormessungen steuert das ACC-System die LKW-Geschwindigkeit über fahrzeuginterne Netzwerkprotokolle wie das Controller Area Network (Ghosal et al., 2021).

Wichtige Interessensgruppen

  • Betroffene: LKW-Fahrer:innen, andere Verkehrsteilnehmer:innen
  • Verantwortliche: Nationale Regierungen, Stadtverwaltungen, Privatunternehmen, LKW-Hersteller

Aktueller Stand der Wissenschaft und Forschung

Ein beträchtlicher Teil der Forschung hat sich aktiv mit den technischen Aspekten des Platooning befasst, z. B. mit der Wartung zwischen Platoon-Fahrzeugen und sicheren Fahrtechniken für Platoons (Amoozadeh et al., 2015). Ein Schwerpunkt der Forschung liegt auf der Sicherheit dieser Innovation. Laut Ghosal et al. (2021) werden die zwischen den Fahrzeugen übertragenen Daten nicht verschlüsselt, was das V2V-Kommunikationsprotokoll anfällig für Cyberangriffe macht, die die Funkkanäle zwischen den Fahrzeugen im Zug deaktivieren können.

Die Ergebnisse einer niederländischen Studie zeigen, dass ein Platooning mit drei LKW mit einem Fahrzeugabstand von 6,7 Metern und einer Gesamtlänge von 69,75 Metern einen positiven Einfluss auf den Verkehrsfluss in der Nähe von Kreuzungen und Überholbereichen auf niederländischen Autobahnen mit großräumigem LKW-Platooning hat. Mit zunehmender Platoon-Intensität sanken jedoch die Verkehrseffizienz und die Sicherheit (Yang et al., 2019).

Als Innovation im Platooning wurde ein seitlicher Versatz der Fahrzeuge vorgeschlagen, der sich auf eine Änderung der seitlichen Fahrposition der nachfolgenden LKW bezieht, um den Abrieb der Fahrbahnoberfläche zu verringern. Die seitliche Verschiebung der Fahrzeuge führt dazu, dass ein größerer Bereich der Fahrbahn genutzt wird und somit die Lebensdauer des Belags verlängert. Als Seitenversatz wurde ein Wert zwischen 100 mm und 150 mm vorgeschlagen, was zu einer durchschnittlichen Kraftstoffeinsparung von 8 % und einer Verringerung der Schäden um über 30 % führte (Song et al., 2021).

Was die öffentliche Meinung betrifft, so zeigten die Ergebnisse einer Umfrage in Deutschland und Kalifornien, dass die Mehrheit der Befragten von der Nützlichkeit des LKW-Platooning überzeugt war, aber Bedenken hatte, gleichzeitig mit LKW-Platoons auf der Autobahn zu fahren. Tatsächlich wurden Sicherheitsfragen und Probleme mit dem umgebenden Verkehr als die größten Bedenken angesehen. Das Risiko von Hackerangriffen, der Verlust von Arbeitsplätzen und rechtliche Haftungsfragen wurden als weniger wichtig angesehen. Daher ist es von entscheidender Bedeutung, die Öffentlichkeit für die Platooning-Technologie und die damit verbundenen Sicherheitsbedenken zu sensibilisieren. Dies ist besonders wichtig, da das Auffahren von Fahrzeugen des allgemeinen Verkehrs die Effizienz des LKW-Platooning erheblich beeinträchtigen kann. Daher sollte sich die weitere Forschung auf die Hauptfaktoren konzentrieren, die das Einfahrverhalten beeinflussen, sowie auf die Suche nach geeigneten Gegenmaßnahmen oder Kommunikationsstrategien, um die Absicht des Einfahrens zwischen Platoon-Fahrzeugen weiter zu untersuchen (Castritius et al., 2020).

Aktueller Stand der praktischen Umsetzung

Umfassende und länderübergreifende Demonstrationen wurden im Rahmen der 2016 in den Niederlanden initiierten European Truck Platooning Challenge durchgeführt, an der LKWs verschiedener Hersteller beteiligt waren. LKW-Platoons waren in fünf europäischen Ländern (Belgien, Dänemark, Deutschland, Niederlande, Schweden) auf öffentlichen Straßen unterwegs, um der praktischen Umsetzung einen Schritt näher zu kommen. Ein Schwerpunkt der Demonstrationsfahrten war die Analyse des Risikos, insbesondere in Bezug auf die Länge der Formation, den Abstand sowie die Kommunikation zwischen den Fahrzeugen. Die Tests wurden auch aus der Luft beobachtet, um die Interaktion mit anderen Verkehrsteilnehmer:innen zu beobachten. Mögliche Probleme wurden identifiziert:

  • Unterbrechung des Verkehrsflusses,
  • Abnutzung von Straßen und Brücken,
  • Einschränkungen in komplexen Verkehrssituationen,
  • ungeschulte LKW-Fahrer:innen und Systemausfälle in bestimmten Situationen, z. B. in Tunneln.

In Deutschland werden seit 2018 im Rahmen einer Kooperation zwischen dem Logistikkonzern DB Schenker und dem Fahrzeughersteller MAN LKW-Platoons im Regelbetrieb getestet. Die LKW-Konvois sind auf der Autobahn A9 zwischen den DB Schenker-Niederlassungen München und Nürnberg im Einsatz. Die LKW-Konvois bestehen aus maximal zwei Fahrzeugen und jedes Fahrzeug ist als Testfahrzeug gekennzeichnet. Im Mittelpunkt des Projekts stehen die Fragen, wann ein LKW-Konvoi gebildet wird und wie er sich situationsabhängig am besten zusammensetzt und auflöst. Darüber hinaus wird im Rahmen dieses Projekts die Akzeptanz der neuen Technik in der Gruppe der Berufskraftfahrer untersucht. In einer Begleitstudie werden die Erfahrungen der teilnehmenden LKW-Fahrer:innen systematisch ausgewertet und Aufzeichnungen der Testfahrten zur Interaktion mit anderen Verkehrsteilnehmer:innen analysiert. Die Daten werden auch Aufschluss darüber geben, welche weiteren Tätigkeiten der Fahrer:innen im hinteren LKW während der Phasen des automatisierten Fahrens ausführen kann.

Das Projekt Sweden4Platooning, das bis 2020 läuft, hat zum Ziel, die Systeme der verschiedenen Hersteller im Betrieb von DB Schenker zu harmonisieren. Darüber hinaus werden in Großbritannien seit 2018 auch Platoons mit Fahrzeugen des Herstellers DAF auf öffentlichen Straßen getestet. Ebenso erwähnenswert ist das aktuelle Projekt ENSEMBLE, das bis 2021 LKW-Platoons mit Fahrzeugen von sechs Herstellern demonstrieren soll. Das Hauptziel des ENSEMBLE-Projekts ist es, sichere LKW-Konvois mit Fahrzeugen verschiedener Hersteller zu bilden. An Autobahnauf- und -abfahrten sowie Kreuzungen sollen sich die Abstände zwischen den Fahrzeugen im Konvoi automatisch anpassen, um anderen Verkehrsteilnehmer:innen Platz zu machen. Außerdem sollen die Genehmigungsanforderungen für eine grenzüberschreitende Demonstration erleichtert werden. Bei allen Bemühungen müssen die Ergebnisse der einzelnen Projekte und Initiativen berücksichtigt werden, von denen die meisten weiteren Forschungsbedarf aufzeigen. Einige der ungelösten Aspekte sind (Danzl et al., 2019):

  • Infrastrukturausstattung und Sensorik in Bezug auf die verschiedenen Automatisierungsgrade;
  • Vernetzung mit bestehenden Verkehrsmanagementzentralen und Verkehrsmanagementkonzepten;
  • Kommunikation zwischen verschiedenen Akteuren (Straße, Fahrzeug, Zentrale, andere Verkehrsteilnehmer:innen, Nutzer:innen);
  • Energieeffiziente Bildung, Umsetzung und Auflösung von LKW-Platoons, basierend auf anerkannten Steuerungsstrategien und Protokollen;
  • Interurbane und städtische Anwendungsszenarien.

Relevante Initiativen in Österreich

The technology of truck platooning has many potentials: savings in fuel consumption and emissions and it can partly prevent the everyday problem of traffic congestion. Above all, however, it has the potential to lead to more safety on Austria’s roads and to come a step closer to the Vision Zero.

Taking these aspects into account, the flagship project Connecting Austria - Linking efficient and automated freight transport from the motorway to the city was launched in Austria at the beginning of 2018. The project was funded in the ninth call for proposals of the Austrian Research Promotion Agency (FFG) within the framework of the funding programme Mobility of the Future.

However, in order to be able to test truck platooning under real conditions on Austrian roads, amendments to the StVO and the Automated Driving Ordinance (AutomatFahrV) are required. Testing truck platooning only makes sense if a small safety distance is maintained. However, § 18 Abs 1 StVO defines the safety distance when driving behind each other in the sense that every driver must be able to stop his vehicle in case of sudden braking of the vehicle in front. As a general rule, a two-second distance - corresponding to 2 x reaction distance - must be maintained for trucks. However, not only the StVO, but also the AutomatFahrV must be modified after the StVO has been amended to enable the testing of truck platoons. Currently, this only regulates the testing of the following use cases: (1) autonomous minibus, (2) motorway pilot with automatic lane change and (3) self-driving army vehicle. Testing truck platooning on roads with public traffic in Austria is currently not possible from a legal point of view - in contrast to the legal situation in Germany (Danzl et al., 2019).

Auswirkungen in Bezug auf die Ziele für nachhaltige Entwicklung (SDGs)

Ebene der Auswirkungen Indikator Richtung der Auswirkungen Beschreibung des Ziels & SDG Quelle
Systemisch Verminderte Emissionen + Oekologische Nachhaltigkeit (7,12-13,15) Song et al., 2021
Systemisch Kraftstoffeinsparungen + Nachhaltige wirtschaftliche Entwicklung (8,11) Ghosal et al., 2021
Systemisch Transnationale Platooning-Demonstrationen + Partnerschaften und Kooperationen (17) Danzl et al., 2019

Technologie- und gesellschaftlicher Bereitschaftsgrad

Stand der Technologiebereitschaft Gesellschaftlicher Bereitschaftsgrad
7-9 5-8

Offene Fragen

  1. Welche Anforderungen an die digitale Infrastruktur des Platooning bestehen über die fahrzeugseitigen Sensoren hinaus und wie können sie erfüllt werden?
  2. Was sind die möglichen Lösungen für Probleme beim Zusammenführen von Platoons?
  3. Wie können die Probleme beim Spurwechsel minimiert werden?
  4. Wie wird sich das Platooning auf die Rolle der Fahrer:innen in den beteiligten LKW auswirken?

Referenzen

  • Amoozadeh, M., Deng, H., Chuah, C. N., Zhang, H. M., & Ghosal, D. (2015). Platoon management with cooperative adaptive cruise control enabled by VANET. Vehicular Communications, 2(2), 110-123. https://doi.org/10.1016/j.vehcom.2015.03.004
  • Castritius, S. M., Lu, X. Y., Bernhard, C., Liebherr, M., Schubert, P., & Hecht, H. (2020). Public acceptance of semi-automated truck platoon driving. A comparison between Germany and California. Transportation Research Part F: Traffic Psychology and Behaviour, 74, 361–374. https://doi.org/10.1016/j.trf.2020.08.013
  • Danzl, K., Huber, C., Kathrein, G., Pürstl, G., Blass, P., Kaiser, S., & Romaniewicz-wenk, M. (2019). VERKEHRSRECHT.
  • Ghosal, A., Sagong, S. U., Halder, S., Sahabandu, K., Conti, M., Poovendran, R., & Bushnell, L. (2021). Truck platoon security: State-of-the-art and road ahead. Computer Networks, 185(April 2020), 107658. https://doi.org/10.1016/j.comnet.2020.107658
  • Song, M., Chen, F., & Ma, X. (2021). Organization of autonomous truck platoon considering energy saving and pavement fatigue. Transportation Research Part D: Transport and Environment, 90, 102667. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.trd.2020.102667
  • Yang, D., Kuijpers, A., Dane, G., & Der Sande, T. Van. (2019). Impacts of large-scale truck platooning on Dutch highways. Transportation Research Procedia, 37(September 2018), 425-432. https://doi.org/10.1016/j.trpro.2018.12.212

4.3 Verkehrsinformationen und -überwachung in Echtzeit

Synonyme

Intelligent Transport Systems (ITS), intelligente Verkehrssysteme (IVS)

Definition

Mehr als die Hälfte der Bevölkerung lebt heute in Städten, was zu wachsenden Emissions- und Stauproblemen führt. Um diese Probleme zu lösen und die Sicherheit zu fördern, sind intelligente Verkehrssysteme (IVS) unerlässlich. Sie können den Verkehr sicherer, effizienter und nachhaltiger machen, indem sie verschiedene Informations- und Kommunikationstechnologien auf alle Arten des Personen- und Güterverkehrs anwenden. Verkehrsinformationen und -überwachung in Echtzeit spielen eine wesentliche Rolle. Sie ermöglichen es, den Verkehr ereignisorientiert zu überwachen und zu steuern. Sie bilden auch die Grundlage für ein intelligentes Verkehrsmanagement und die Straßeninstandhaltung sowie für den Einsatz von Technologien wie dynamischer Routenführung, variablen Geschwindigkeitsbegrenzungen und dynamischer Beschilderung, intelligenter Lichtsignalsteuerung und städtischem Zugangsmanagement..

In den frühen 1990er Jahren führte die Notwendigkeit, Informationen zwischen den europäischen Verkehrszentralen der Autobahnbetreiber auszutauschen, zur Entwicklung von DATEX I - einer elektronischen Sprache für den Austausch von Verkehrsinformationen und Verkehrsdaten. Bald entstand die Notwendigkeit, diese Informationen auch für Dienstleister zu öffnen, wofür DATEX I etwas zu eingeschränkt war und veraltete technische Konzepte verwendete. Daher wurde in den ersten Jahren dieses Jahrtausends DATEX II entwickelt. Es verteilt Verkehrsinformationen und Verkehrsmanagementinformationen unabhängig von Sprache und Darstellungsform. Damit ist kein Raum für Missverständnisse und/oder Übersetzungsfehler beim Empfänger gegeben. Der Empfänger kann wählen, ob er gesprochenen Text, ein Bild auf einer Karte oder die Integration in eine Navigationsberechnung wünscht. Neue Digitalisierungsanforderungen durch selbstfahrende Autos sowie der zunehmende Umfang von ITS-Diensten erfordern einen verstärkten Einsatz von Standards und fordern damit auch die DATEX II-Community entsprechend heraus (DATEX II, nd. b).

Das Zeitalter von Big Data bietet neue Möglichkeiten im Verkehrsmanagement. Die Nutzung von Big Data ermöglicht es, nicht nur den Verkehr, sondern auch das gesamte Mobilitätsverhalten zu analysieren. Ein wichtiges Aufgabenfeld ist die Sammlung von Daten und die Bereitstellung von Informationen durch vernetzte Fahrzeuge. Das vehicle to everything Prinzip treibt das Wachstum von datengetriebenen Geschäftsmodellen enorm voran (Kapsch Aktiengesellschaft, nd. b).

Wichtige Interessensgruppen

  • Betroffene: alle Verkehrsteilnehmer:innen
  • Verantwortliche: Straßenmeisterei, Landesbehörden, Industrie, Verkehrsberater, Verkehrszentralen

Aktueller Stand der Wissenschaft und Forschung

Ye et al. (2020) argumentieren, dass herkömmliche Ansätze zur Verkehrsüberwachung aufgrund ihres hohen Energieverbrauchs und ihrer hohen Kosten ineffizient sind. Daher schlagen sie einen neuen Ansatz zur Gewinnung von Verkehrsinformationen durch die Verarbeitung von Rohdaten über Straßenvibrationen vor. Mit Hilfe eines vibrationsbasierten Straßenüberwachungssystems wurde eine große Menge an Rohdaten gesammelt, die anschließend mit einem effizienten Algorithmus verarbeitet wurden, um die Überwachung von Fahrzeuggeschwindigkeit, Achsabstand, Fahrtrichtung, Fahrzeugstandort und Verkehrsaufkommen zu erhalten. Eine angemessene Genauigkeit wurde durch eine Verifizierung bestätigt. Der Algorithmus war beispielsweise in der Lage, Fahrzeuge mit abnormalem Gewicht zu identifizieren, was für Strafverfolgungsbehörden nützlich ist, um eine Strafe für Übergewicht festzulegen.

Nguyen et al. (2016) argumentieren, dass soziale Medien zu einer wertvollen Quelle für Echtzeitinformationen geworden sind. In Zusammenarbeit mit dem Transport Management Centre (TMC) des australischen Bundesstaates New South Wales entwickelten sie TrafficWatch. Dabei handelt es sich um ein System, das Twitter als Kanal für die Überwachung des Verkehrsnetzes und die Verwaltung von Vorfällen und Ereignissen nutzt. Mithilfe fortschrittlicher Webtechnologien und fortschrittlicher Algorithmen für maschinelles Lernen werden die gecrawlten Tweets zunächst gefiltert, um Vorfälle in Australien anzuzeigen, und dann durch Online-Clustering-Algorithmen in verschiedene Gruppen eingeteilt. Die Ergebnisse der Studie zeigen, dass das System ein großes Potenzial hat, Vorfälle früher als andere Datenquellen zu melden und auch nicht gemeldete Vorfälle zu identifizieren. Das TrafficWatch-System zeigt auch seine Vorteile bei der Verbesserung der Netzüberwachungsfähigkeiten von TMC.

Aktueller Stand der praktischen Umsetzung

Semertzidis et al. (2010) stellten ein flexibles, skalierbares Echtzeit-Vision-System für die automatische Verkehrsüberwachung vor, das auf einem Netzwerk automatisierter Tracking-Einheiten (ATUs) basiert, die Bilder von einer oder mehreren vorkalibrierten Kameras erfassen und verarbeiten. Es eignet sich für eine breite Palette von Anwendungen, wie z. B. die Verkehrsüberwachung von Tunneln auf Autobahnen und Flugzeugparkplätzen auf Flughäfen. Im Laufe ihrer Arbeit haben sie verschiedene Bildverarbeitungs- und Datenfusionstechniken getestet und bewertet, um die besten Ergebnisse zu erzielen. Das Ergebnis ist eine Reihe von Informationen für jedes sich bewegende Objekt in der Bildaufnahme, z. B. Ziel-ID, Position, Geschwindigkeit und Klassifizierung. Diese werden an eine entfernte Verkehrsüberwachungszentrale mit bemerkenswert geringen Bandbreitenanforderungen übertragen. Dort werden sie analysiert und verwendet, um Echtzeit-Ausgaben zu liefern (z.B. Warnungen, elektronische Verkehrszeichen, Rampenmessgeräte usw.) sowie nützliche statistische Informationen zu extrahieren (Verkehrsbelastung, Fahrspurwechsel, Durchschnittsgeschwindigkeit usw.).

Darüber hinaus arbeitet Kapsch TrafficCom an intelligenten Verkehrsmanagementlösungen, die auf einer standardisierten, cloud-basierten Technologieplattform basieren und drei verschiedene Bereiche abdecken: - Verkehrsoptimierung (Fahrplananalyse und -optimierung, basierend auf Datenanalyse), - Entscheidungsintelligenz (Verkehrsanalyse, Entscheidungsunterstützung durch Verkehrssimulationen und -prognosen) und - Mobilität (offene Datendrehscheibe, koordiniertes Unfallmanagement verschiedener Behörden, as-a-service Verkehrsmanagementsysteme) (Kapsch Aktiengesellschaft, nd. b).

In Panama City wurde beispielsweise ein städtisches Mobilitätsmanagement eingeführt, das EcoTrafiX™ als integrierte Plattform für das Verkehrsmanagement nutzt und Störfallmanagement, behördenübergreifende Zusammenarbeit, Veröffentlichung von Mobilitätsinformationen, Reisezeitmanagement sowie Verkehrsmodellierung und -simulation umfasst. In Buenos Aires wurden u.a. auch Daten aus dem multimodalen Verkehr integriert und ein Webportal für Reiseinformationen implementiert (Kapsch Aktiengesellschaft, nd. a).

Die Software TrafficVision wird unter anderem in Colorado, Kansas City und Toronto eingesetzt. Sie verwandelt Verkehrsüberwachungskameras in intelligente Sensoren. Speziell für intelligente Verkehrssysteme (ITS) entwickelt, überwacht TrafficVision digital kodierte Videoströme von Verkehrskameras auf Autobahnen, um kontinuierlich Echtzeit-Verkehrsdaten zu sammeln und Vorfälle sofort zu erkennen. Dabei wird die vorhandene Kamera-Infrastruktur genutzt. Dies hilft Organisationen, ihre ITS-Investitionen besser zu nutzen und den Verkehr für die Öffentlichkeit sicherer und effizienter zu machen (Omnibond Systems, nd.).

Relevante Initiativen in Österreich

In Austria, ASFINAG collects all traffic data from the entire Austrian freeway network by means of the Traffic Management and Information System (VMIS) and provides various services. In order to collect real-time information, traffic sensors and induction loops installed in the carriageway are used on the one hand, and overhead sensors using radar, infra-red and ultrasonic signals on the other. VMIS delivers all measured values from the sensors to the central processing unit (Central Processing System) where the data is analysed and processed for various purposes. In addition, operators at traffic management centres can react to the processed data and make quick decisions. They can switch all variable message displays in time to ensure optimal traffic flows. The information is also available to the public. Currently, around 2500 weather sensors, 2000 sensors in the field and 200 sensors in the tunnel area are used. In addition, the ASFINAG traffic camera system includes 6,100 stationary cameras that are managed and operated using the ASFINAG wide operational monitoring system (BüS). 1,267 of the cameras are designated as “webcams” and are publicly accessible via the corresponding DATA_ITEM (ASFINAG, nd.). Currently, VMIS 2.0 is being developed and implemented, which, analogous to the existing system, consists of several regional traffic management centres as well as a superordinate traffic computer centre and provides the following additional functions (EBP, 2018):

  • Monitoring, control, configuration and parameterization of TLS external systems (technical delivery conditions for line stations)
  • Largely automated system control based on a new control model
  • Data source for various customers within (VMIS 2.0 central data management and reporting) and outside (e.g. traffic information services) the VMIS 2.0 context
  • Provision of interfaces for external systems, in particular to open up system control to external systems (e.g. cooperative services) and for direct communication between sub-centres and tunnel systems
  • System-wide cross-sectional functionalities such as message management, user and rights management, geo-manager
  • Traffic engineer workstation for processing and optimizing traffic engineering configuration and parameterization

Links to other initiatives:

Auswirkungen in Bezug auf die Ziele für nachhaltige Entwicklung (SDGs)

Ebene der Auswirkungen Indikator Richtung der Auswirkungen Beschreibung des Ziels & SDG Quelle
Individuell Verringerung der Reisezeit + Gesundheit und Wohlbefinden (3) Omnibond Systems (nd.)
Systemisch Verringerung der Reaktionszeit auf Vorfaelle + Gesundheit und Wohlbefinden (3) Omnibond Systems (nd.)
Systemisch Zusammenarbeit mehrerer Behoerden + Partnerschaften und Kooperationen (17) Kapsch Aktiengesellschaft (nd. a)

Technologie- und gesellschaftlicher Bereitschaftsgrad

Stand der Technologiebereitschaft Gesellschaftlicher Bereitschaftsgrad
5-9 7-8

Offene Fragen

  1. Welche potenziellen Lösungen können von herkömmlichen und automatisierten Fahrzeugen gemeinsam genutzt werden (z. B. während der Übergangszeit, in der beide Fahrzeugtypen noch vorhanden sein werden)?

Referenzen

4.4 Kooperativ - intelligentes Verkehrssystem (Cooperative - intelligent transport system)

Synonyme

C-ITS

Definition

Im Rahmen intelligenter Verkehrssysteme (IVS) wurden in den letzten Jahren verschiedene Technologien für vernetzte Fahrzeuge (CV) entwickelt. Es wurden zwei Hauptkommunikationsarten vorgeschlagen: Fahrzeug-zu-Fahrzeug- (V2V) und Fahrzeug-zu-Infrastruktur- (V2I) Kommunikation (Outay et al., 2019). C2X/V2X ist die neue Technologie, die sowohl die Kommunikation zwischen Fahrzeugen (Car-to-Car) als auch den Informationsaustausch mit der Infrastruktur (Car-to-Infrastructure) ermöglicht (ADAC, 2021).

Kooperative Intelligente Verkehrssysteme (C-ITS) sollen die Sicherheit und den Komfort im Straßenverkehr verbessern, indem sicherheitsrelevante Informationen zwischen Fahrzeugen und der Verkehrsinfrastruktur über drahtlose Kommunikationskanäle ausgetauscht werden (AustriaTech, 2018). Sie werden ein integraler Bestandteil der zukünftigen Entwicklung von Smart Cities sein. Das Konzept hinter C-ITS ist die allgegenwärtige Konnektivität von Fahrzeugen, um sie mit einem guten Wissen über die Verkehrsbedingungen auf der Straße zu versorgen. Zentrale Verkehrsleitzentralen (Traffic Command Centres, TCCs) sollen dabei helfen, den Verkehr auf Stadtebene zu managen, effiziente Notfallwarnungen zu gewährleisten und verkehrsbezogene Daten für eine effiziente Routenauswertung zu analysieren. Außerdem sollen sie Fahrzeuge mit wichtigen Informationen für die Staukontrolle unterstützen und bei der Auswahl von Sicherheitsalgorithmen helfen (Javed et al., 2019). Bei den verwendeten Technologien handelt es sich größtenteils um drahtlose Kommunikation im Hochfrequenzbereich (5,9 GHz), die im Rahmen des ITS-G5-Standards standardisiert ist (AustriaTech, 2018).

Innerhalb dieser Kommunikation zwischen Infrastruktur und Fahrzeugen gibt es mehrere Unterscheidungen - je nachdem, in welche Richtung der Datenaustausch erfolgt (Erhart, 2019):

  • Infrastructure-to-Vehicle (I2V)

Diese Kommunikation zwischen Infrastruktur-Road Side Units (RSU) und Fahrzeugen funktioniert wie ein Funksignal (Die RSU sendet Informationen aus und jedes Fahrzeug kann die Informationen empfangen, ohne dass eine direkte Verbindung zwischen Empfänger und Sender besteht. Folglich speichert die Infrastruktur keine Daten der empfangenden Fahrzeuge. Der Empfang bleibt völlig anonym).

  • Fahrzeug-zu-Infrastruktur (V2I)

Die Informationen werden von den Fahrzeugen an die RSUs der Infrastruktur gesendet. In diesem Fall muss jedoch durch Registrierung und Zertifikate sichergestellt werden, dass die Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) eingehalten wird und kein Rückschluss auf personenbezogene Daten möglich ist

  • Vehicle-to-Vehicle (V2V)

Fahrzeuge tauschen untereinander wichtige Informationen aus. Allerdings muss sich jeder, der C-ITS-Informationen senden will, registrieren und jede gesendete Nachricht enthält ein Zertifikat des Absenders. Damit soll sichergestellt werden, dass man immer weiß, wer die Informationen sendet und dass man dem Inhalt der Nachrichten vertrauen kann.

Es wird zwischen statischen und dynamischen Verkehrsdaten unterschieden. In kooperativen Systemen und C-ITS-Diensten sind dynamische Daten aufgrund ihrer Sicherheitsrelevanz besonders wichtig. Hier werden aktuelle Informationen über den Straßenzustand, wie z. B. Unfallmeldungen oder Stauinformationen, in Echtzeit an die Fahrer:innen übermittelt. Statische Straßendaten hingegen enthalten Informationen, die sich nicht häufig ändern und auch keine Echtzeitinformationen liefern können (AustriaTech, 2018).

In naher Zukunft werden Fahrzeuge mit organisierten Rechen-, Kommunikations- und Erfassungsfunktionen ausgestattet sein, um fahrzeuggestützte Kommunikationsnetze zu schaffen. Dieses Konzept, das als Fahrzeug-Ad-hoc-Netz (VANET) bekannt ist, wird als eine besondere Art von mobilem Ad-hoc-Netz (MANET) betrachtet, das Fahrzeuge als Knoten und Infrastrukturelemente als ergänzende Geräte verwendet, um die Abdeckung und die Kommunikationsfähigkeiten zu erhöhen (Contreras-Castillo et al., 2016).

Das Herzstück von C-ITS ist eine Datenbank, die als Local Dynamic Map (LDM) bezeichnet wird. Diese Karte ist für den Betrieb von C-ITS-Anwendungen von zentraler Bedeutung, da sie eine aktualisierte Ansicht der Verkehrsbewegungen und Informationen über den Straßenzustand liefert. Die LDM ist in jede C-ITS-Einheit eingebettet, um Eingaben von verschiedenen Quellen wie Fahrzeugen, RSUs und TCC entgegenzunehmen (Javed et al., 2019).

Wichtige Interessensgruppen

  • Betroffene: Fahrer:innen konventioneller Autos, Autohersteller, Versicherungen
  • Verantwortlich: Straßeninfrastruktur-Agenturen, lokale und nationale Regierungen

Aktueller Stand der Wissenschaft und Forschung

Javed et al. (2019) untersuchten mögliche zukünftige Anwendungsfälle der Datenanalyse in C-ITS. Es wurden drei konkrete Beispiele genannt:

  • Verkehrsmanagement in Smart Cities

Ein Datenanalysemodul in TCC könnte Variablen wie Fahrzeugdichte, Straßenzustand, Wetter, Abfahrtszeit und mehr nutzen, um eine intelligente Routenentscheidung zu treffen. Anstatt die Route nur für ein Fahrzeug zu optimieren, kann eine komplexe Datenanalysefunktion Entscheidungen treffen, um die Gesamtverkehrsbelastung auf der Straße zu verringern. Deep Learning ist eine vielversprechende Technik des maschinellen Lernens, mit der sich Merkmale und Strukturen in einem großen Datensatz erkennen lassen.

  • Erhöhung der Fahrzeugsicherheit durch Analyse der Netzwerksicherheit Da sich C-ITS-Anwendungen auf die Fahrzeugsicherheit auswirken, ist es wichtig, die Sicherheit der Fahrzeuge zu gewährleisten, damit sie richtige Fahrentscheidungen treffen können. Die Netzwerksicherheit spielt auch bei C-ITS eine wichtige Rolle, da sie gewährleistet, dass kein Eindringling falsche Nachrichten einspeisen kann.

  • Erkennung von Datenausreißern Die Erkennung von Datenausreißern aufgrund fehlerhafter Sensoren ist wichtig für die Datenanalyse. Jeder Fehler, der durch eine Fehlfunktion solcher Sensoren verursacht wird, könnte sich im Zusammenhang mit C-ITS als fatal erweisen. Daher werden effiziente Verfahren zur Erkennung von Datenausreißern benötigt, um Echtzeitdaten zu analysieren und fehlerhafte oder beschädigte Daten zu erkennen, sobald sie in den Datenstrom eingespeist werden.

Aramrattana et al. (2019) untersuchten einen vernetzten C-ITS-Simulationsrahmen unter Verwendung bestehender Simulatoren, um die Vielfalt der Technologien in aktuellen und zukünftigen Verkehrssystemen zu bewerten (Fahr-, Netzwerk-, Verkehrs- und Fahrzeugsimulatoren). Die ersten Ergebnisse zeigten, dass der Simulationsrahmen realisierbare Szenarien mit hoher Wiedergabetreue für die Prüfung und Bewertung von C-ITS erstellen kann. Der Rahmen ermöglicht das Testen komplexer Fahrzeugfunktionen (wie z. B. Autonomie) und Verkehrssituationen (z. B. Überholen mit eingeschränkter Sichtlinie), ohne die Genauigkeit der verschiedenen Simulationsoptionen zu beeinträchtigen. Es gibt zahlreiche weitere Möglichkeiten, den C-ITS-Simulator zu testen und zu nutzen.

Aktueller Stand der praktischen Umsetzung

Derzeit sind C-ITS Day-1-Dienste in Betrieb, die als Dienste definiert sind, die zunächst in Pilotprojekten getestet und implementiert werden. Dabei handelt es sich hauptsächlich um sicherheitsrelevante Dienste wie: - Wetterwarnungen - Informationen über Straßenarbeiten - Staumeldungen - herannahende Einsatzfahrzeuge - langsame oder stehende Fahrzeuge - Geschwindigkeitsanzeige im Fahrzeug - optimale Geschwindigkeit für die Grüne Welle Ihr Ziel ist es, Autofahrer:innen in Echtzeit vor drohenden Gefahren zu warnen (AustriaTech, 2018).

Auf europäischer Ebene hat sich eine Gemeinschaft aus Straßenbetreibern, Fahrzeug- und Landmaschinenherstellern, Städten, Industrie- und Telekommunikationsunternehmen zu einer Interessensgemeinschaft namens “C-ITS Deployment Group” zusammengeschlossen. Die Mitglieder dieser Gruppe setzen sich für eine koordinierte C-ITS-Einführung in Europa ein, was bedeutet, dass die C-ITS-Dienste in ganz Europa identisch sein und von allen Fahrzeugen verstanden werden sollten (Erhart, 2019).

Das Projekt Cooperative ITS Corridor konzentriert sich auf Fahrzeug- und Infrastrukturvernetzung Systeme und Anwendungen. Die Hauptziele sind die Entwicklung eines europäischen Standards für V2X-Kommunikation, die Einrichtung eines Systems, das in Zukunft auf andere kooperative Dienste ausgeweitet werden kann, und die Bereitstellung eines grenzüberschreitenden Frequenzbereichs für V2X-Anwendungen. Der Korridor erstreckt sich von den Niederlanden über Deutschland bis nach Österreich (Rotterdam - Frankfurt/Main - Wien). Seitens der Fahrzeughersteller sollen Fahrzeuge und Telematikinfrastruktur auf den Markt gebracht werden, die kooperative Dienste ermöglichen. In einem ersten Schritt werden zwei kooperative Anwendungen zum Einsatz kommen:

  • Baustellenwarnung: Fahrzeuge, die sich einer mobilen Baustelle nähern, werden rechtzeitig über die fahrzeugeigenen Anzeigesysteme gewarnt
  • Verkehrssituationserkennung: Die Integration von Fahrzeugdaten in das Verkehrsmanagement könnte dazu beitragen, Staus durch Optimierung von Routen und Netzsteuerung zu vermeiden und das Störungsmanagement zu verbessern

Grundsätzlich steht der Aspekt des automatisierten Fahrens nur teilweise im Fokus des Projekts. Dennoch lassen sich aus den Anwendungen wichtige Aspekte für den zukünftigen Einsatz der eingesetzten Technologien ableiten (Heinrich, 2019). Seit 2016 werden europaweit Straßen mit intelligenter Infrastruktur ausgestattet. Ausgehend von Hotspots entlang von Autobahnen und Städten wurden Straßenabschnitte mit ITS-G5-Einheiten auf einer Gesamtlänge von 20.000 km ausgestattet, während rund 100.000 km mit mobilen/ferngesteuerten Technologien abgedeckt werden. Die Technologie wurde bereits 3.000 Stunden lang in umfangreichen Versuchen mit Fahrzeugen und Diensten in ganz Europa getestet (Schüller, 2021).

Relevante Initiativen in Österreich

Auswirkungen in Bezug auf die Ziele für nachhaltige Entwicklung (SDGs)

Ebene der Auswirkungen Indikator Richtung der Auswirkungen Beschreibung des Ziels & SDG Quelle
Systemisch Erhoehte Sicherheit + Gesundheit und Wohlbefinden (3) Outay et al., 2019
Systemisch Geringere Kohlendioxid-Emissionen + Oekologische Nachhaltigkeit (7,12-13,15) Outay et al., 2019
Systemisch Toedliche Kollisionen reduziert + Innovation und Infrastruktur (9) Erhart, 2019; Schuller, 2021
Systemisch Kooperationen zwischen europaeischen Staaten + Partnerschaften und Kooperationen (17) Erhart, 2019

Technologie- und gesellschaftlicher Bereitschaftsgrad

Stand der Technologiebereitschaft Gesellschaftlicher Bereitschaftsgrad
7-9 7-9

Offene Fragen

  1. Wie kann die Schaffung einer gemeinsamen Gesamtsystemarchitektur für unabhängige C-ITS-Anwendungen und -Projekte unterstützt und verbessert werden?

Referenzen

4.5 Dynamische Routenführung

Synonyme

Dynamisches Routing, Dynamisches Leitsystem, dynamische Routenführung (DRG - Dynamic Route Guidance), Kanal für Verkehrsmeldungen (TCM - Traffic Message Channel), kooperative Fahrzeug-Infrastruktur-Systeme (CVIS - Cooperative Vehicle-Infrastructure Systems)

Definition

Die dynamische Routenführung (DRG) ist ein System, das den Fahrer:innen eine Routenplanung und -führung auf der Grundlage der aktuellen Straßen- und Verkehrsbedingungen bietet (Dynamic Route Guidance - Car Terms | SEAT, 2021). Es präsentiert den Fahrer:innen die geeignetste Route zum richtigen Zeitpunkt unter Berücksichtigung des geschätzten Verkehrsaufkommens (Chatterjee und McDonald, 1999). DRG kann typischerweise in infrastrukturbasierte und infrastrukturlose Systeme unterteilt werden, wie in Abbildung 4.1 dargestellt.
Classification of route guidance systems (Khanjary and Hashemi, 2012)

Figure 4.1: Classification of route guidance systems (Khanjary and Hashemi, 2012)

Infrastrukturbasierte Architektur
Sowohl bei zentralisierten infrastrukturbasierten Systemen als auch bei dezentralisierten infrastrukturbasierten Systemen werden die Daten zunächst von Verkehrserkennungssystemen erfasst und dann von Traffic Message Channel (TMC) gesammelt und extrahiert. Der Unterschied besteht darin, dass in einem zentralisierten System die optimale Routeninformation für das gesamte Verkehrsnetz berechnet wird. Im Gegensatz dazu wird in einem abhängigen dezentralen System die optimale Route für jedes Fahrzeug in Abhängigkeit von seinem aktuellen Standort und seinem Ziel berechnet. In einem vollständig automatisierten dezentralen System werden die Daten von Straßenknoten gesammelt, die über das gesamte Verkehrsnetz verteilt sind und nützliche Informationen für alle umliegenden Straßen extrahieren und untereinander austauschen. Auf diese Weise kann jeder Knoten die optimalen Routen für verschiedene Ziele berechnen. Die Informationen über optimale Routen können von Fahrzeugen, Mobiltelefonen oder Wechselverkehrszeichen empfangen werden (Khanjary und Hashemi, 2012)

Infrastrukturlose Architektur
Das infrastrukturlose dezentrale statische System ist eine der frühesten Entwicklungen. Die Datenbank mit der Karte des Verkehrsnetzes ist auf dem Mobiltelefon oder als fahrzeuginterne Einheit verfügbar, wobei die optimale Route auf der Grundlage statischer Informationen wie dem kürzesten Weg berechnet wird. In einemdezentralen dynamischen System , werden Fahrzeuge (oder Mobiltelefone) zur Erfassung von Verkehrsdaten eingesetzt. Sie tauschen die Informationen untereinander über ein infrastrukturloses Protokoll wie die Kommunikation zwischen den Fahrzeugen oder Peer-to-Peer aus. Dies führt dazu, dass die Fahrzeuge über Echtzeit-Verkehrsinformationen über das gesamte Verkehrsnetz verfügen, die es ihnen ermöglichen, die optimale Route auf der Grundlage eines Ziels und der aktuellen Position des Fahrzeugs zu berechnen. Wichtig ist, dass die Genauigkeit des dynamischen Systems von der Anzahl der Fahrzeuge (oder mobilen Geräte) abhängt, die als Verkehrsdatensensoren dienen. Je mehr Fahrzeuge vorhanden sind, desto mehr Informationen können ausgetauscht werden und desto zuverlässiger sind die Daten (Khanjary und Hashemi, 2012).

Wichtige Interessensgruppen

  • Betroffene: Fahrer:innen
  • Verantwortliche: Lokale Regierungen, lokale oder nationale Straßeninfrastrukturanbieter, Automobilhersteller

Aktueller Stand der Wissenschaft und Forschung

DRG ist bereits eine ausgereifte Technologie, daher konzentriert sich der Großteil der Forschung auf die Verbesserung verschiedener Aspekte oder die Anwendung in neuen Kontexten. In einer von Liang und Wakahara (2014) durchgeführten Studie werden beispielsweise Modelle zur Vorhersage des Stadtverkehrs vorgestellt, um ein zentrales proaktives Routenführungssystem zu schaffen. Die Ergebnisse zeigten, dass die Modelle den Vorhersagefehler verringerten und die Reisezeit verkürzten. Darüber hinaus schlugen Wang und Niu (2019) in ihrer Forschung eine simulationsbasierte verteilte dynamische Routenführung (DDRGS - Distributed Dynamic Route Guidance System) vor, die auf der Verwendung von Datenerfassungs- und Kommunikationstechniken in kooperativen Fahrzeug-Infrastruktur-Systemen (CVIS) basiert, und sie erklärten, dass die erstellte DDRGS in CVIS verwendet werden könnte. Deflorio (2003) bewertete die Leistung der Strategie zur Steuerung von DRG-Systemen in Experimenten unter der Bedingung eines schnellen Verkehrswachstums. Abschließend stellte Deflorio unter anderem fest, dass die durchschnittliche Reisezeit der DRG-Nutzer:innen in jedem untersuchten Fall kürzer war als die der Nicht-Nutzer:innen. Darüber hinaus befasst sich ein großer Teil der Forschung mit dem Einsatz von DRG im Zusammenhang mit vollständig automatisierten Fahrzeugen. In einer Studie von Lazar et al. (2019) wird beispielsweise ein Deep Reinforcement Learning-Ansatz verwendet, um Staus im gemischten automatisierten Verkehr zu verringern. Darüber hinaus untersuchen Kaminski et al. (2020) die Auswirkungen einer Änderung des Verbreitungsgrads von intelligenten Fahrzeugen auf die Systemeigenschaften, einschließlich der Reisezeit, in einer Umgebung, in der sowohl intelligente Fahrzeuge als auch von Menschen gesteuerte Fahrzeuge vorhanden sind. Dabei wird davon ausgegangen, dass intelligente Fahrzeuge auf Veränderungen im aktuell beobachteten Verkehr mit einer Umleitung reagieren, während herkömmliche Fahrzeuge nur auf historische Informationen zurückgreifen. Die Ergebnisse zeigen, dass der Umleitungsalgorithmus für intelligente Fahrzeuge die Gesamtreisezeit um bis zu 30% verkürzt.

Aktueller Stand der praktischen Umsetzung

Heutzutage nutzen Fahrer:innen verschiedener Automarken das Dynamic Route Guidance System bereits im Rahmen der dynamischen Navigation in der Fahrzeugausstattung. Seat (2012) bietet diese Funktion in der Navi-Satellitennavigationssoftware an. Seat gibt in seinem Handbuch für Autobesitzer an, dass die dynamische Routenführung auf dem TMC-Bericht basiert und die Rundfunkanstalten für diese Funktion verantwortlich sind (Media System Plus/ Navi System Owner’s manual, 2012). Eine ähnliche Technologie wird auch von Volkswagen verwendet (Volkswagen, 2021). Eines der beliebtesten Tools zur Routenführung ist jedoch Google Maps, das dynamische Karten zur Verfügung stellt und Echtzeitdaten aus verschiedenen Kanälen verwendet, um die Karten so aktuell wie möglich zu halten (Custom Maps | Google Maps Platform | Google Cloud, 2021). Die Palette der von Google Maps angebotenen Funktionen wächst ständig. Kürzlich wurde über die reine dynamische Routenführung hinaus die Funktion “Parkplatzsuche” eingeführt (Vielmeier, 2019). Darüber hinaus spielt die dynamische Routenplanung eine wichtige Rolle im gewerblichen Verkehr und bei städtischen Lieferungen (PTVGroup.com, 2021).

Relevante Initiativen in Österreich

Auswirkungen in Bezug auf die Ziele für nachhaltige Entwicklung (SDGs)

Ebene der Auswirkungen Indikator Richtung der Auswirkungen Beschreibung des Ziels & SDG Quelle
Individuell Verkuerzte Reisezeit + Nachhaltige wirtschaftliche Entwicklung (8,11) Deflorio, 2003
Systemisch Geringeres Unfallrisiko durch Routenwechsel + Gesundheit und Wohlbefinden (3) Chatterjee and McDonald, 1999

Technologie- und gesellschaftlicher Bereitschaftsgrad

Stand der Technologiebereitschaft Gesellschaftlicher Bereitschaftsgrad
7-9 8-9

Offene Fragen

  1. Wie kann die zeitliche Genauigkeit und generell die Leistung der dynamischen Routenführung durch Verkehrsfunkkanäle verbessert werden?
  2. Wirkt sich die dynamische Routenführung auf die Sicherheit der Fahrer:innen aus und wenn ja, in welchem Maße?
  3. Was sind die Grenzen und welche Risiken könnten durch die dynamische Routenführung möglicherweise vermieden werden?
  4. Wie ist die Anwendbarkeit von DRG für vollständig automatisierte Fahrzeuge?

Referenzen

  • Chatterjee, K. and McDonald, M., (1999). THE NETWORK SAFETY EFFECTS OF DYNAMIC ROUTE GUIDANCE. ITS Journal - Intelligent Transportation Systems Journal, 4(3-4), pp.258-260.
  • Blischke, F., & Hessing, B. (1998). Dynamic Route Guidance - Different Approaches to the System Concepts. SAE Transactions, 107, 1107-1111. Available at: http://www.jstor.org/stable/44741041 [Accessed: 22 July 2021]
  • Deflorio, F., (2003). Evaluation of a reactive dynamic route guidance strategy. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 11(5), pp.375-388.
  • European Commission. (2021). Traveller Information - Mobility and Transport - European Commission. Available at: https://ec.europa.eu/transport/themes/its/road/application_areas/traveller_information_es [Accessed: 23 July 2021].
  • Fan, Y., Lu, D., Li, Y. and Jiang, F., (2010). Design scheme of Distributed Dynamic Route Guidance System. 2010 2nd International Conference on Education Technology and Computer.
  • Google Cloud. (2021). Custom Maps | Google Maps Platform | Google Cloud. Available at: https://cloud.google.com/maps-platform/maps [Accessed: 23 July 2021].
  • Kaminski, B., Krainski, A., Mashatan, A., Pralat, P., & Szufel, P. (2020). Multiagent Routing Simulation with Partial Smart Vehicles Penetration. Journal of Advanced Transportation, 2020.
  • Khanjary, M., & Hashemi, S. M. (2012, May). Route guidance systems: Review and classification. In 2012 6th Euro American Conference on Telematics and Information Systems (EATIS) (pp. 1-7). IEEE.
  • Lazar, D. A., Biyik, E., Sadigh, D., & Pedarsani, R. (2021). Learning how to dynamically route autonomous vehicles on shared roads. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 130, 103258.
  • Liang, Z. and Wakahara, Y., (2014). Real-time urban traffic amount prediction models for dynamic route guidance systems. EURASIP Journal on Wireless Communications and Networking, 2014(1).
  • Media System Plus. (2012). Media System Plus/ Navi System Owner’s manual. Available at: https://www.firstforseatcars.com/downloads/multimedia/media-system-plus-navi-system-owners-manual.pdf [Accessed: 22 July 2021].
  • Mobility and transport. (2021). Intelligent transport systems Traveller Information. Available at: https://ec.europa.eu/transport/themes/its/road/application_areas/traveller_information_es [Accessed: 22 July 2021].
  • Park, D., Kim, H., Lee, C. and Lee, K., (2009). Location-based dynamic route guidance system of Korea: System design, algorithms and initial results. KSCE Journal of Civil Engineering, 14(1), pp.51-59.
  • PTVGroup.com (2021). PTV Map&Guide - der weltweit führende Lkw Routenplaner mit Transportkosten- und Mautrechner. Available at: https://www.ptvgroup.com/de/loesungen/produkte/ptv-mapandguide/ [Accessed: 28 July 2021]
  • Seat.com. (2021). Dynamic Route Guidance - Car Terms | SEAT. Available at: https://www.seat.com/car-terms/d/dynaminc-route-guidance.html [Accessed: 23 July 2021].
  • Wang, J. and Niu, H., (2019). A distributed dynamic route guidance approach based on short-term forecasts in cooperative infrastructure-vehicle systems. Transportation Research Part D: Transport and Environment, 66, pp.23-34.
  • Vielmeier J. (2019). Google Maps als Navi verwenden: Das müsst ihr beachten. Available at: https://trendblog.euronics.de/mobile-web/google-maps-als-navi-verwenden-das-muesst-ihr-beachten-61614/. [Accessed: 28 July 2021]
  • Volkswagen.at (2021) Navigation. Volkswagen Technik-Highlights. Available at: https://www.volkswagen.at/technik-lexikon/navigationssystem [Accessed: 28 July 2021].

4.6 Variable Geschwindigkeitsbegrenzungen und dynamisches Beschilderungssystem

Synonyme

Variable Geschwindigkeitsbegrenzungen (VSL - Variable speed limits), dynamische Geschwindigkeitsbegrenzungen (DSL - dynamic speed limits), Verkehrsbeeinflussungsanlagen (VBA), Wechselverkehrszeichen (CMS - Changeable Message Signs), Dynamisches Beschilderungssystem, Geschwindigkeitsbegrenzungen

Definition

Geschwindigkeitsbegrenzungen beruhen auf Sicherheits-, Mobilitäts- und Umwelterwägungen. Während feste Geschwindigkeitsbegrenzungen die angemessene Geschwindigkeit für durchschnittliche Bedingungen darstellen, berücksichtigen variable oder dynamische Geschwindigkeitsbegrenzungen (DSL) den Verkehr in Echtzeit oder die Straßen- und Wetterbedingungen. Letztere spiegeln daher die sichere Geschwindigkeit besser wider (Mobilität und Verkehr, 2020). Die Verkehrsteilnehmer:innen werden in der Regel durch elektronische Schilder über oder neben den Fahrspuren über das aktuelle Tempolimit informiert (De Pauw et al., 2018), wie in Abbildung 1 dargestellt. Diese können durch Warnschilder ergänzt werden (dynamisches Beschilderungssystem). Wenn beispielsweise die übliche Höchstgeschwindigkeit 100 km/h beträgt, könnte das DSL auf 80 km/h und weiter auf 60 km/h geändert werden, um Auffahrunfälle zu vermeiden, wenn z. B. ein Stau vorausgeht oder die Wetterbedingungen schwierig sind.

Dynamisches Beschilderungssystem in Oesterreich (ASFiNAG, 2019b)

Figure 4.2: Dynamisches Beschilderungssystem in Oesterreich (ASFiNAG, 2019b)

Was die Auswirkungen auf die gesellschaftliche Ebene betrifft, so zeigte eine belgische Studie von E. De Pauw et al. einen signifikanten Rückgang (-18 %) der Zahl der Unfälle mit Verletzten nach der Einführung eines DSL-Systems (De Pauw et al., 2018). F.G. Habtemichael und L. de Picado Santos (2013) fanden heraus, dass ein DSL-System den höchsten Sicherheitsnutzen bei stark überlasteten Verkehrsbedingungen hat. Der betriebliche Nutzen wiederum war bei leicht überlasteten Verkehrsbedingungen am höchsten. Der Erfolg von DSL hängt jedoch in hohem Maße von der Einhaltung der Vorschriften durch die Fahrer:innen ab (Habtemichael & de Picado Santos, 2013). Neben den Sicherheitsaspekten besteht das Ziel von DSL darin, den Verkehrsfluss zu harmonisieren. Starker Verkehr kann Stoßwellen verursachen, die zu längeren Fahrzeiten und großen Geschwindigkeitsschwankungen zwischen den Fahrzeugen führen. Letzteres kann wiederum zu unsicheren Situationen führen. Durch den Einsatz von DSL könnte dieses Phänomen verringert werden (Hegyi et al., 2005). Die Effizienz des Verkehrsflusses kann noch weiter verbessert werden, wenn DSL mit einer koordinierten Rampenzählung kombiniert wird (Carlson, 2010). Geschwindigkeitsbegrenzungen können auch aufgrund hoher Emissionswerte vorübergehend herabgesetzt werden. Wenn die Emissionswerte in Kombination mit dem Verkehrsaufkommen einen bestimmten Wert erreichen, reagiert das DSL-System automatisch und senkt die Geschwindigkeitsbegrenzung für eine bestimmte Zeit. Wie hoch dieses Niveau ist, hängt von den lokalen Richtlinien ab (ASFiNAG, 2019c).

Wichtige Interessensgruppen

  • Betroffene: Benutzer:innen von Autobahnen, Fahrer:innen
  • Verantwortliche: Autobahninfrastruktur-Agenturen, Technologie-Anbieter, politische Entscheidungsträger:innen, staatliche Behörden

Aktueller Stand der Wissenschaft und Forschung

Studien zeigen, dass die meisten DSL-Einführungen in Europa rückblickend die Verkehrssicherheit und den Verkehrsfluss effizient verbessert haben. In den Vereinigten Staaten war die Erhöhung der Sicherheit ebenfalls signifikant, aber die Verbesserung des Verkehrsflusses war umstritten (Lu & Shladover, 2014). Hassan et al. (2012) fanden heraus, dass bei schlechten Wetterbedingungen die Kombination von Wechselverkehrszeichen (CMS) und DSL die beste Möglichkeit zur Verbesserung der Sicherheit war. Aktuelle Forschungen zeigen, dass die Vorteile von DSL-Systemen durch die Integration in eine vollständig vernetzte Fahrzeugumgebung (Wu et al., 2020) verbessert werden könnten. Derzeit konzentriert sich die Forschung auf die Integration von C-ITS, um die Infrastruktur mit den Fahrzeugen zu verbinden. In den nächsten Jahren sollten europäische Normen entwickelt werden (Erhart, 2019).

Aktueller Stand der praktischen Umsetzung

DSL-Systeme werden auf der ganzen Welt eingeführt und verwendet. Die verwendeten Algorithmen unterscheiden sich jedoch. DSL integriert mit C-ITS wurde in einer Testumgebung implementiert (Erhart, 2019). Die österreichischen Autobahnen werden von der ASFiNAG verwaltet - derzeit sind dort 17 DSL-Systeme im Einsatz. Das bedeutet, dass etwa 19 % des österreichischen Autobahnnetzes derzeit mit einem DSL-System ausgestattet sind (ASFiNAG, 2019a). Es gibt also noch Ausbaupotenzial. Ein Global Player im Verkehrsmanagement ist das österreichische Unternehmen Kapsch TrafficCom. Weltweit haben sie ihre Systeme auf mehr als 3.500 km Autobahn implementiert (Kapsch TrefficCom). Die rund 5.000 Mitarbeiter:innen von Kapsch TrafficCom erwirtschafteten im Wirtschaftsjahr 2018/19 einen Umsatz von 738 Millionen Euro.

Auswirkungen in Bezug auf die Ziele für nachhaltige Entwicklung (SDGs)

Ebene der Auswirkungen Indikator Richtung der Auswirkungen Beschreibung des Ziels & SDG Quelle
Individuell Toedliche Kollisionen reduziert + Gesundheit und Wohlbefinden (3) Hegyi et al., 2005
Individuell Verkuerzte Reisezeit + Nachhaltige wirtschaftliche Entwicklung (8,11) Habtemichael & de Picado Santos, 2013
Systemisch Toedliche Kollisionen reduziert + Gesundheit und Wohlbefinden (3) Hegyi et al., 2005
Systemisch Jaehrlicher Rueckgang der Treibhausgasemissionen + Oekologische Nachhaltigkeit (7,12-13,15) Schimany, 2011

Technologie- und gesellschaftlicher Bereitschaftsgrad

Stand der Technologiebereitschaft Gesellschaftlicher Bereitschaftsgrad
7-9 8-9

Offene Fragen

  1. Welche Algorithmen für DSL sind die effizientesten?
  2. Wie kann DSL weiter entwickelt werden?
  3. Wie kann der ausfallsichere Betrieb verbessert werden?
  4. Wie kann DSL mit C-ITS kombiniert werden?

Referenzen

4.7 Intelligente Verkehrssignalsteuerung

Synonyme

Intelligente Ampelanlagen, adaptive Verkehrssignalsteuerung (ATSC - Adaptive Traffic Signal Control), Verkehrssignalsteuerung (TST - Traffic Signal Timing), Verkehrssignalsteuerung (TSC - Traffic Signal Control)

Definition

In den letzten Jahren haben die steigende Bevölkerungszahl und der dringende Bedarf an effizientem Verkehr zu schwerwiegenden Verkehrsproblemen geführt, insbesondere in städtischen Gebieten. Es wurden Lösungen zur Stauabschwächung vorgeschlagen, wie z. B. die Optimierung des Straßennetzes und die Verbesserung grundlegender städtischer Verwaltungseinrichtungen, um den durch die großen Verkehrsströme während der Spitzenzeiten verursachten Druck zu bewältigen. Unter allen möglichen Methoden hat sich die adaptive Verkehrssignalsteuerung (ATSC), bei der die Intelligenz in die Ampelsteuerungssysteme integriert wird, als wirtschaftlich und effizient erwiesen, um den Verkehrsdruck an überlasteten Kreuzungen zu verringern. Mit der Entwicklung von Deep-Learning-Techniken haben ATSC-Strategien großes Potenzial für die Integration modernster intelligenter Methoden gezeigt (Wang et al., 2021).

Bestehende Ampelsteuerungssysteme verwenden entweder feste Programme ohne Berücksichtigung des Echtzeitverkehrs oder berücksichtigen den Verkehr kaum (Casas, 2017). Sie stellen die Ampeln entweder in jedem Zyklus auf die gleiche Dauer ein oder variieren die Dauer in Abhängigkeit von historischen Informationen. Einige von ihnen verwenden Eingangsdaten von unterirdischen Sensoren, wie z. B. Induktionsschleifendetektoren, um Fahrzeuge in der Nähe der Ampel zu erkennen. Diese Daten werden jedoch nur sehr grob verarbeitet, um die Dauer von grünen und roten Ampeln zu bestimmen. Folglich funktionieren sie in einigen Fällen (mit geringer Effizienz); bei Ereignissen wie Sportveranstaltungen, Festivals, Wetterbedingungen oder einem typischen Szenario mit hohem Verkehrsaufkommen neigen die bestehenden Kontrollsysteme jedoch dazu, lahmgelegt zu werden.

In einer aktuellen Forschungsarbeit von Liang et al. (2019) wird berichtet, dass erfahrene Polizeibeamt:innen eine Kreuzung effizient und direkt durch Winken kontrollieren können. Insbesondere in Szenarien mit hohem Verkehrsaufkommen beobachten menschliche Bediener:innen die Echtzeit-Verkehrsbedingungen an den kreuzenden Straßen und passen die Dauer der Durchfahrtszeit entsprechend an. Das Ziel der adaptiven Verkehrssignalsteuerung ist es, durch den Einsatz von V2X und Deep Reinforcement Learning (Wang et al., 2021) eine Flexibilität und Effizienz im Verkehrsmanagement zu erreichen, das mit dem von menschlichen Bediener:innen vergleichbar ist.

Wichtige Interessensgruppen

  • Betroffene: Autofahrer:innen, Radfahrer:innen, Fußgänger:innen
  • Verantwortliche: Lokale Regierungen, lokale oder nationale Straßeninfrastrukturanbieter, Automobilhersteller

Aktueller Stand der Wissenschaft und Forschung

Bestehende ATSC-Methoden konzentrieren sich darauf, die Dauer von Grün- oder Rotphasen auf der Grundlage von Echtzeitinformationen zu variieren. Dieser Ansatz ist jedoch nicht optimal, da er die Auswirkungen der aktuellen Dauer der grünen und roten Ampeln auf den nachfolgenden Verkehr vernachlässigt. Daher schneidet ATSC besser ab als das System mit fester Dauer, aber schlechter als flexiblere Methoden, da die optimale Phasendauer in den letzten Zyklen unter Berücksichtigung aktueller Informationen über komplexe Verkehrsbedingungen in der Zukunft nicht besser ist.

Mit Deep Learning (DL)-Methoden (die als Input für die Kreuzungssteuerung dienen) kann die optimale Gestaltung der grundlegenden Steuerungsindizes wie Grünphasendauer und Phasenfolge der Ampel an einer Kreuzung als ein optimales Entscheidungsverfahren betrachtet werden. Anschließend wird das Reinforcement Learning (RL) auf die Signalsteuerung angewandt, um das beste Steuerungsverfahren für eine signalisierte Kreuzung zu finden. Um jedoch eine sofortige Datenerfassung und -übertragung mit geringer Latenzzeit zu erreichen, ist ein kooperatives Fahrzeuginfrastruktursystem (CVIS) erforderlich, das die Kommunikation zwischen den Fahrzeugen und zwischen Fahrzeugen und straßenseitiger Infrastruktur unterstützt (siehe Abschnitt V2X). Im Vergleich zu herkömmlichen Sensordetektoren kann V2X genauere Verkehrsdaten sammeln, um umfassende Informationen für die Verkehrssteuerung zu liefern, was zu besseren RL-Entscheidungen führt (Wang et al., 2021)

Darüber hinaus ergab die Analyse der neueren Literatur zur Optimierung von TSC-Systemen, die von Januar 2015 bis Januar 2020 veröffentlicht wurden, dass sich nur zwei Arbeiten mit signalisierten Kreisverkehren befassen. Kreisverkehre haben eine andere Verkehrsdynamik als reguläre Kreuzungen. Angesichts des zunehmenden Einsatzes von signalisierten Kreisverkehren, insbesondere in städtischen Gebieten, wird davon ausgegangen, dass TSC für signalisierte Kreisverkehre eine besondere Forschungslücke in diesem Bereich darstellt. Obwohl es Studien gibt, die mit realen Daten und Echtzeitsteuerung durchgeführt wurden, gibt es nur wenige Ergebnisse und/oder Methoden, die in der Praxis angewandt oder angepasst wurden. Eine der größten Herausforderungen für die Forscher:innen auf diesem Gebiet besteht darin, diese Methoden den Entscheidungsträger:innen und Umsetzer:innen näher zu bringen.

Darüber hinaus befasst sich die überwiegende Mehrheit der zu diesem Thema gefundenen Arbeiten mit der zeitlichen Steuerung von Verkehrssignalen und deren Auswirkungen auf die durchschnittliche Verspätung und/oder die Emissionen. Ein wichtiger Bestandteil von stark befahrenen Kreuzungen, insbesondere in Ballungsgebieten, ist der Fußgängerverkehr. Mit Ausnahme von Vilarinho et al., (2017) und Yu et al., (2017) werden Fußgänger:innen und die Auswirkungen ihres Verhaltens in den Studien nicht modelliert. Das Gleiche gilt für das Verhalten der Fahrer:innen. Eine wichtige Forschungsrichtung wäre es, die Auswirkungen des Fußgänger- und Fahrerverhaltens auf die Modelle zu analysieren.

Außerdem nimmt die Zahl der Studien, die sich mit automatisierten Fahrzeugen und Technologien befassen, rasch zu. Die jüngsten Studien befassen sich mit der allgemeinen Frage, wie vollständig automatisierte Fahrzeuge sicher und/oder effizient und/oder umweltfreundlich in den Verkehrsfluss eingeführt werden können (Qadri et al., 2020a).

Das Lernen durch Versuch und Irrtum ist zwar der Kerngedanke von RL, aber die Lernkosten von RL für komplizierte Probleme könnten inakzeptabel sein. Daher ist die Frage, wie man effizient lernt (z. B. aus begrenzten Datenproben, effiziente Exploration, Übertragung von gelerntem Wissen), ein entscheidender Punkt für die Anwendung von RL in der Verkehrssignalsteuerung (Wei et al., 2019).

Aktueller Stand der praktischen Umsetzung

Eine Reihe von Akteuren konzentriert sich auf die Entwicklung adaptiver Verkehrssteuerungssysteme, die eine Reihe von Smart-City-Verkehrsanwendungen unterstützen, wie z. B. Signalpriorität für öffentliche Verkehrsmittel (siehe Abschnitt PTSP für weitere Einzelheiten), Unterstützung für umweltbewusstes Fahren, Nachrichtenübermittlung, intelligente Verkehrssignalsteuerung (STSC) und Signalpräemption für Einsatzfahrzeuge (EVSP). Aufgrund dieser Faktoren und stetiger Fortschritte bei Sensoren, künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen wird der globale Markt für adaptive Verkehrssteuerungssysteme bis Ende 2030 voraussichtlich einen Wert von 21,9 Milliarden US-Dollar erreichen. Regierungen und Stadtverwaltungen in verschiedenen Regionen der Welt suchen nach neuen Wegen, um auf die steigende Zahl von Verkehrsunfällen und die Bewältigung von Straßenstaus zu reagieren, weshalb adaptive Verkehrssteuerungssysteme in den letzten Jahren als praktikable Alternative zur Bewältigung der bestehenden Herausforderungen auf großes Interesse gestoßen sind (The Sentinel Newspaper, 2021). Es gibt bereits zahlreiche Optionen, und weitere befinden sich noch in der Entwicklung. Zu den derzeit verfügbaren adaptiven Signalsteuerungstechnologien gehören: - Split Cycle Offset Optimisation Technique (SCOOT); - Sydney Coordinated Adaptive Traffic System (SCATS), - Real Time Hierarchical Optimised Distributed Effective System (RHODES); - Optimised Policies for Adaptive Control (OPAC) Virtual Fixed Cycle - ACS Lite Echtzeit-Verkehrssteuerungssysteme haben ihre Leistungsfähigkeit unter Beweis gestellt, dennoch wurden diese Systeme bei weniger als 1 % der bestehenden Verkehrssignale in Amerika eingesetzt. Die Federal Highway Administration arbeitet nun daran, diese Technologien auch im Rest des Landes einzuführen (Curtis, 2017). Darüber hinaus wurde beispielsweise in Deutschland das adaptive Signalsteuerungssystem auf einer 6 km langen Ausfallstraße in Münster installiert, wo es sich nachweislich positiv auf die Verkehrsqualität auswirkt und den Bustransit auf der Grundlage des angenommenen Leistungsindex um 30 % verbessert (Brilon & Wietholt, 2013).

Relevante Initiativen in Österreich

Auswirkungen in Bezug auf die Ziele für nachhaltige Entwicklung (SDGs)

Ebene der Auswirkungen Indikator Richtung der Auswirkungen Beschreibung des Ziels & SDG Quelle
Systemisch Kaum Studien, die die Auswirkungen des Verhaltens von Fussgaenger:innen beruecksichtigen - Gleichheit (5,10) Qadri et al., 2020b
Systemisch Verringerung der Verkehrsueberlastung an den Kreuzungen + Nachhaltige wirtschaftliche Entwicklung (8,11) Wang et al., 2021
Systemisch Fortschritte bei der Nutzung von RL-Algorithmen und V2X-Technologien + Innovation und Infrastruktur (9) Wang et al., 2021

Technologie- und gesellschaftlicher Bereitschaftsgrad

Stand der Technologiebereitschaft Gesellschaftlicher Bereitschaftsgrad
7-9 7-8

Offene Fragen

  1. Wie kann ATSC für signalisierte Kreisverkehre konzipiert, entwickelt und umgesetzt werden?
  2. Wie kann die Fußgängerbewegung in größerem Umfang in die Algorithmen von ATSC einbezogen werden?
  3. Wie können Algorithmen des verstärkten Lernens effizient aus begrenzten Datenproben für die Steuerung von Verkehrssignalen lernen?

Referenzen

4.8 Flottenmanagement für Personentransport und Gütertransport

Definition

Laut Mixtelematics.com (2021) bezieht sich Fuhrparkmanagement auf die allgemeinen Maßnahmen, die ergriffen werden, um einen Fuhrpark effizient, pünktlich und innerhalb des Budgets am Laufen zu halten. Es kann definiert werden als die Prozesse, die von Fuhrparkmanager:innenn genutzt werden, um Fuhrparkaktivitäten zu überwachen und Entscheidungen zu treffen, von der Vermögensverwaltung über die Disposition, die Zeitplanung, die Routenplanung bis hin zum Erwerb und der Entsorgung von Fahrzeugen. Es hilft Unternehmen, die Einhaltung von Vorschriften zu gewährleisten, die Effizienz zu verbessern und Kosten zu senken. Es soll für Organisationen und Firmen gelten, die mehr als fünf Fahrzeuge einsetzen. Die Hauptaufgaben von Fuhrparkleitern sind Kostenreduzierung, Fahrzeugverfolgung und -sicherheit, Fahrersicherheit und -bindung, Fahrzeugbeschaffung und Einhaltung der Vorschriften für elektronische Fahrtenschreiber (ELD) (im Falle der USA). Zu den Vorteilen des Flottenmanagements gehören die Automatisierung manueller Aufgaben, die Steigerung der Rentabilität, die Verbesserung der Flottensicherheit und des Kundendienstes. Die größten Herausforderungen für Flottenmanager:innen sind Kraftstoffmanagement, Fahrzeugbeschaffung, Optimierung der Fahrzeugleistung, Einhaltung von Vorschriften, Kostenkontrolle sowie Gesundheit und Sicherheit (Mixtelematics.com, 2021). Das Fuhrparkmanagement ist in einer Reihe von Branchen vertreten, darunter der öffentliche Verkehr, Notdienste, Transport und Vertrieb oder Vermietung und Leasing von Fahrzeugen.

Öffentlicher Verkehr
Das Flottenmanagement im öffentlichen Verkehr konzentriert sich auf die Überwachung und das Management von Fahrer:innen und Fahrzeugen, um den Betreibern des öffentlichen Verkehrs zu helfen, die Leistung und die Systemfähigkeit zu verbessern. Erreicht werden kann dies durch die Echtzeitverfolgung des Fahrzeugstandorts und eine zuverlässige Datenerfassung. Die Funktionen des Fahrgastflottenmanagements umfassen (Nec.com, 2021): - Echtzeit-Fahrgastinformationssystem, bei dem der Schlüssel eine geschätzte Ankunftszeit (ETA) auf der Grundlage von Tag, Uhrzeit, Streckentyp, Fahrplantyp, Verweildauer, Reisezeit usw. ist (weitere Informationen siehe Multimodale Informationen und Routenplanung) - Ein visuelles und akustisches Fahrgastinformationssystem im Fahrzeug wird für jede Strecke und Haltestelle definiert, das Echtzeitinformationen über den Fortschritt des Fahrzeugs, eventuelle Streckenunterbrechungen und Abweichungen liefert. - Echtzeit-Datenanalyse und -Management überwacht die Transitdienste, einschließlich der Einhaltung von Fahrplänen und Wartezeiten. - Routing und Fahrtenzuweisung plant Fahrten, ermöglicht aber auch eine dynamische Fahrtenzuweisung

Transport und Verteilung
In der Transportbranche kann die Implementierung eines Flottenmanagements durch eine mobile On-Board-Technologie bei der Routenoptimierung, der verbesserten Kommunikation mit den Fahrer:innen, dem Management des Kraftstoffverbrauchs und der effizienteren Zuweisung und Planung von Aufträgen helfen. Ein Sonderfall des Flottenmanagements sind zukünftige Flotten von AVs, wie von Hyland & Mahmassani (2017) beschrieben, die eine umfassende Taxonomie für das Flottenmanagement von gemeinsam genutzten automatisierten Fahrzeugen liefern.

Wichtige Interessensgruppen

  • Betroffene: Gewerbliche Fahrer:innen, Fahrer:innen und Manager:innen öffentlicher Verkehrsmittel, Fahrgäste öffentlicher Verkehrsmittel
  • Verantwortliche: Betreiber öffentlicher Verkehrsmittel, Transportunternehmen, Fahrzeughersteller

Aktueller Stand der Wissenschaft und Forschung

Die Forschung im Bereich des Flottenmanagements konzentriert sich auf die Entwicklung und Umsetzung moderner und ganzheitlicher Lösungen, die beispielsweise das Internet der Dinge (IoT) nutzen. So schlugen Killeen et al. (2019) die Nutzung von Daten aus dem IoT im Rahmen des Flottenmanagements vor, um die vorausschauende Wartung von Flotten zu verbessern. Außerdem entwickelten Nuhic et al. (2018) einen neuen Algorithmus zur Überwachung des Batteriezustands, um die Genauigkeit der Vorhersage der Batterieabnutzung zu erhöhen. Stancel & Surugiu (2017) entwickelten ein System, das LKW-Züge in Echtzeit überwacht und Informationen über die Länge der Route, die Fahrzeit und den Kraftstoffverbrauch liefert. Das System ermöglicht die Berechnung optimaler Routen im Hinblick auf den Kraftstoffverbrauch.

Aktueller Stand der praktischen Umsetzung

Derzeit bieten mehrere technologieorientierte Unternehmen wie Fleetio, Sesmara, GSMtasks oder Avrios weltweit Software für das Flottenmanagement an. Es gibt auch Unternehmen wie Urbantz oder OnFleet die sich auf die Verwaltung lokaler, umweltfreundlicher Lieferungen auf der letzten Meile spezialisiert haben. Darüber hinaus bietet Go Urban technologische Lösungen für gemeinsame Mobilitätsflotten an.

Darüber hinaus fand zwischen 2001 und 2004 in mehreren Ländern (Portugal, Spanien, Frankreich, Italien, Österreich, Tschechische Republik, Slowakei, Ungarn, Slowenien und Rumänien) das EU-Projekt F-MAN statt, das darauf abzielte, die Vorteile der Entwicklung innovativer Instrumente zu erforschen, die einen neuen Ansatz für das Management von international betriebenen Güterwagenflotten ermöglichen würden. Das entwickelte System bestand aus drei Komponenten (Cosulich et al., 2006): - Tracking System Module (TSM), bestehend aus On-Board-Terminals, die sich in den Waggons und in der Bodenstation befinden - Data Processing Module (DPM), ist eine Softwareanwendung, die für den Datenaustausch und die Wartung zuständig ist - Asset Management Module (AMM), verbindet die übrigen Module, verarbeitet Aufträge, wählt und bucht Waggons, organisiert Fahrten und protokolliert Daten für das Asset Management Die Feldtests haben gezeigt, dass das aktuelle System im Vergleich zu anderen Managementsystemen zwischen 40 und 80 % effizienter ist.

Zu den vorangegangenen europäischen Projekten gehörten unter anderem CHINO (2006-2009), das sich mit dem Containerumschlag in intermodalen Knotenpunkten befasste, SAIL (2011-2014), das IKT-Tools für Logistik- und Geschäftsabläufe im Hafen- und Trockenhafenbereich untersuchte, oder MIT (2004-2009), das sich mit vollautomatischen Systemen für den verteilten intermodalen Verkehr befasste (Harris et al., 2006).

Das Technologieunternehmen Nec.com bietet ein intelligentes Flottenmanagementsystem für 1700 Busse in Hongkong sowie für Busflotten in Singapur und Indien an, das zeigt, dass diese Systeme in dichten und komplexen städtischen Netzen eingesetzt werden können und intelligente Lösungen zur Verbesserung der Leistung des öffentlichen Verkehrs bieten.

Relevante Initiativen in Österreich

Auswirkungen in Bezug auf die Ziele für nachhaltige Entwicklung (SDGs)

Ebene der Auswirkungen Indikator Richtung der Auswirkungen Beschreibung des Ziels & SDG Quelle
Individuell Mehr Sicherheit fuer die Fahrer:innen + Gesundheit und Wohlbefinden (3) Salazar-Cabrera et al., 2019
Systemisch Optimised fuel consumption + Nachhaltige wirtschaftliche Entwicklung (8,11) Stancel & Surugiu, 2017
Systemisch Kontinuierliche Entwicklung von Technologien fuer das Flottenmanagement + Innovation und Infrastruktur (9) Xu et al., 2019

Technologie- und gesellschaftlicher Bereitschaftsgrad

Stand der Technologiebereitschaft Gesellschaftlicher Bereitschaftsgrad
7-9 7-9

Offene Fragen

  1. Wie können neue Technologien das Problem der Verwaltung geografisch verteilter Teams lösen?
  2. Wie kann eine Integration von Flottendaten in bestehende Softwaresysteme reibungslos erfolgen?

Referenzen

  • Cosulich, G., Derito, A., Giannettoni, M., & Savio, S. (2006). RESULTS OF THE EVALUATION OF F-MAN-AN INNOVATIVE SOLUTION FOR THE MANAGEMENT OF RAILWAY CARGO FLEETS. IFAC Proceedings Volumes, 39(12), 331-336.
  • Harris, I., Wang, Y., & Wang, H. (2015). ICT in multimodal transport and technological trends: Unleashing potential for the future. International Journal of Production Economics, 159, 88-103.
  • Hyland, M. F., & Mahmassani, H. S. (2017). Taxonomy of shared autonomous vehicle fleet management problems to inform future transportation mobility. Transportation Research Record, 2653(1), 26-34.
  • Killeen, P., Ding, B., Kiringa, I., & Yeap, T. (2019). IoT-based predictive maintenance for fleet management. Procedia Computer Science, 151, 607-613.
  • Mixtelematics.com (2021). What Is Fleet Management? Available at: https://www.mixtelematics.com/resources/what-is-fleet-management [Accessed: 05/08/2021]
  • Nec.com (2021). What are Fleet Management Systems? Available at: https://www.nec.com/en/global/solutions/transportation/task/fms_pis.html [Accessed: 09/08/2021]
  • Nuhic, A., Bergdolt, J., Spier, B., Buchholz, M., & Dietmayer, K. (2018). Battery health monitoring and degradation prognosis in fleet management systems. World Electric Vehicle Journal, 9(3), 39.
  • Salazar-Cabrera, R., De La Cruz, A. P., & Molina, J. M. M. (2019, March). Fleet management and control system from intelligent transportation systems perspective. In 2019 2nd Latin American Conference on Intelligent Transportation Systems (ITS LATAM) (pp. 1-7). IEEE.
  • Stancel, I. N., & Surugiu, M. C. (2017). Fleet Management System for Truck Platoons-Generating an Optimum Route in Terms of Fuel Consumption. Procedia Engineering, 181, 861-867.
  • Xu, G., Li, M., Luo, L., Chen, C. H., & Huang, G. Q. (2019). Cloud-based fleet management for prefabrication transportation. Enterprise Information Systems, 13(1), 87-106.

4.9 Verwaltung des städtischen Zugangs (Urban Access Management)

Synonyme

Zugangsregelungen (ARS - Access Regulation Schemes), Zugangsregelungen für städtische Fahrzeuge (UVARs - Urban Vehicle Access Regulations), Umweltzonen (LEZ - Low Emission Zones), Zugangsbeschränkungen, Verkehrsbeschränkungen, Zonen mit eingeschränktem Verkehr, Genehmigungsregelungen, SUMP

Definition

Unter Urban Access Management versteht man Vorschriften, Beschränkungen oder Verbote für den Verkehr in Städten. Faktoren wie Verkehrsstaus, Luftverschmutzung, Verkehrslärm oder die Beschädigung historischer Gebäude wirken sich negativ auf die Lebensqualität von Städten aus. Daher haben viele Städte Zufahrtsregelungen (ARS - Access Regulation Schemes) mit dem Ziel eingeführt, dass weniger Fahrzeuge in die jeweilige Stadt oder das jeweilige Gebiet einfahren. Die Einrichtung einer Fußgängerzone ist die einfachste Art von ARS und kann die Attraktivität von Touristenattraktionen oder Einkaufsstraßen erheblich verbessern (Sadler Consultants Europe GmbH, n.d. c). ARS können nach Fahrzeugtyp, Fahrzeuggewicht, nach Art der Fahrt (z. B. Lieferung), nach Fahrer:in (z. B. Anwohner:in oder Zufahrtsberechtigte) differenziert werden oder für alle Fahrzeuge gelten (Sadler Consultants Europe GmbH, n.d. c). Außerdem können ARS statisch oder dynamisch sein, z. B. abhängig von der Tageszeit oder der Luftverschmutzung. Die folgende Liste enthält Beispiele für derzeit in städtischen Gebieten angewandte Maßnahmen: - Emissionsarme Zonen (LEZ) - Zugangsbeschränkte Zonen - Städtische Mautsysteme / Congestion Charging (CS) - Notfallpläne für Luftverschmutzung - Null-Emissions-Zonen (ZEZ) - Andere Zugangsregelungen (wie verkehrsbeschränkte Zonen, Durchfahrtsverbote, “Superblocks” usw.) - Kleinere Regelungen/Beschränkungen (wie Schulstraßen oder gemeinsam genutzte Flächen) (Sandler Consultants Europe GmbH, n.d. d). Lösungen für ARS können durch physische Barrieren oder Kameras, basierend auf automatischen Kennzeichenerkennungssystemen (ANPR) und/oder DSRC-Technologie (Dedicated Short-Range Communication), unter Verwendung von On-Board-Units (OBUs) (Kapsch TrafficCom., n.d. b) oder durch Polizei- oder Kommunalbeamte durchgesetzt werden (Sadler Consultants Europe GmbH, n.d. c). Die Auswirkungen der Regelungen für den Zugang von Fahrzeugen in Städten sind je nach den umgesetzten Systemen unterschiedlich, aber es werden mehrere gemeinsame Ziele verfolgt: - Verbesserung der Luftqualität - Verringerung von Verkehrsstaus - Erhaltung des Stadtbildes (historische Stadtzentren) - Eindämmung des Klimawandels - Lebensqualität - Lärmminderung - Verkehrssicherheit - Erhöhung der Einnahmen (Sandler Consultants Europe GmbH, n.d. d).

In Österreich haben mehrere Städte und Regionen Umweltzonen (LEZ) für Lastkraftwagen eingerichtet. Die Stadt Salzburg beispielsweise hat eine Zufahrtsregelung (AR) für das Stadtzentrum eingeführt, so dass nur Fahrzeuge mit einem bestimmten Grund (Lieferung oder Polizei) einfahren dürfen. Andererseits werden in Tirol in den Sommermonaten gelegentlich Fahrverbote verhängt (Sandler Consultants Europe GmbH, n.d. a). Die Stadt Wien will bis 2022 eine verkehrsberuhigte Innenstadt einrichten (Stadt Wien, 2020).

Wichtige Interessensgruppen

  • Betroffene: Pkw-Nutzer:innen - insbesondere Nutzer:innen alter oder stark umweltbelastender Fahrzeuge, LKW-Fahrer:innen, Verlader/Produzenten, Großhändler, Logistikdienstleister, Einzelhändler, Verbraucher:innen, Bürger:innen, Behörden
  • Verantwortliche: Kommunen, Straßenbetreiber, städtisches Verkehrsmanagement, Behörden

Aktueller Stand der Wissenschaft und Forschung

Die aktuelle Forschung befasst sich mit der Bewertung von UVAR-Implementierungen und identifiziert ihre positiven und negativen Auswirkungen. Lopez (2018) fand beispielsweise heraus, dass Urban Consolidation Centres (UCCs), Lastenräder (CBs - Cargo Bikes) und Zustellungen außerhalb der Stoßzeiten (OHDs - Off-Hour-Deliveries) die drei bevorzugten Lösungstypen sind, um unerwünschte Nebeneffekte von UVARs auf den Logistiksektor zu mildern. Außerdem konzentriert sich die aktuelle Forschung auf die nachhaltige Stadtplanung in Städten, die vom Massentourismus betroffen sind (García Hernández, 2019; Nolasco-Cirugeda, 2020). Darüber hinaus befasst sich der jüngste Forschungsbereich mit Geofencing, das darauf abzielt, auf einer Karte definierte digitale Zonen mit spezifischen Regeln zu schaffen, die an die Fahrzeuge übertragen werden können (Arnesen et al., 2020).

Aktueller Stand der praktischen Umsetzung

Laut Lopez (2018) gibt es die beiden bevorzugten UVAR-Systeme: Umweltzonen (Low Emission Zones, LEZ) und Staugebühren (Congestion Charging, CC). Die Umsetzung dieser Systeme ist in Europa weit verbreitet, folgt aber unterschiedlichen Ansätzen. Lopez (2018) identifizierte zwei vorherrschende LEZ-Durchsetzungsmodelle, zum einen die visuelle Überwachung mit Windschutzscheibenaufklebern und zum anderen Kameras mit ANPR-Technologie. Darüber hinaus wird argumentiert, dass “es sehr wichtig ist, zu berücksichtigen, dass das Ausmaß der Auswirkungen jeder Maßnahme nicht nur von Stadt zu Stadt variiert, sondern auch vom Vorhandensein einer Mischung von Zugangsregelungen abhängt” (Lopez, 2018).

Relevante Initiativen in Österreich

Auswirkungen in Bezug auf die Ziele für nachhaltige Entwicklung (SDGs)

Ebene der Auswirkungen Indikator Richtung der Auswirkungen Beschreibung des Ziels & SDG Quelle
Individuell Weniger Laerm und Verschmutzung + Gesundheit und Wohlbefinden (3) Sandler Consultants Europe GmbH, n.d. b
Individuell Verringerung von Reisezeit und Staus + Nachhaltige wirtschaftliche Entwicklung (8,11) Sandler Consultants Europe GmbH, n.d. b
Systemisch Erhoehung der Verkehrssicherheit + Gesundheit und Wohlbefinden (3) Sandler Consultants Europe GmbH, n.d. b
Systemisch Mehr Platz fuer Nutzer:innen nachhaltiger Verkehrsmittel + Gleichheit (5,10) Sandler Consultants Europe GmbH, n.d. d
Systemisch Verbesserte Luftqualitaet + Oekologische Nachhaltigkeit (7,12,13,15) Sandler Consultants Europe GmbH, n.d. d
Systemisch Staus reduziert, Einnahmen erhoeht + Nachhaltige wirtschaftliche Entwicklung (8,11) Sandler Consultants Europe GmbH, n.d. b
Systemisch Erhaltung der staedtischen Landschaft + Innovation und Infrastruktur (9) Sandler Consultants Europe GmbH, n.d. b

Technologie- und gesellschaftlicher Bereitschaftsgrad

Stand der Technologiebereitschaft Gesellschaftlicher Bereitschaftsgrad
7-9 7-9

Offene Fragen

  1. Welche Auswirkungen werden automatisierte Fahrzeuge auf das Urban Access Management haben?
  2. Wie kann Geofencing in größerem Maßstab umgesetzt werden und welche Hindernisse gibt es?
  3. Welche Standards wären sinnvoll, um die betroffenen Akteure zu unterstützen?
  4. Wie kann das städtische Zugangsmanagement mit dem Internet der Dinge (IoT) zusammenarbeiten?

Referenzen