Research Area B

RA B wird sich auf Verkehrssysteme und Mobilitätsdienste sowie auf Methoden zur Analyse, Simulation, Planung und Steuerung dieser Systeme konzentrieren. 
RA B wird sich auf den Straßenverkehr fokussieren, in dem die identifizierten Forschungslücken in Planungsmethoden die aktiven Verkehrsmittel, integrierten liniengebundenen und nachfrageorientierten öffentlichen Verkehr mit autonomen Fahrzeugen, kooperative und adaptive Verkehrsmanagementstrategien, Stadtlogistik und handelbare Reisekredit‑Systeme umfassen. Projekte in RA B werden Daten zum Verhalten von Zufußgehenden sowie Radfahrenden im Straßenraum erheben und analysieren, ebenso zu multimodalen Verkehrsabläufen im Kontext kooperativer und adaptiver Lichtsignalsteuerungen und zum Verhalten aller Arten von Straßenraumnutzenden in Shared‑Space‑Kontexten. Auf Grundlage dieser empirischen Erkenntnisse werden Straßenraumgestaltungen entwickelt, die sich auf Zufußgehende sowie auf den Aufenthalt von Personen konzentrieren – also jene, für die der Straßenraum das Ziel ist und die ihre Aktivitäten direkt im Straßenraum ausüben. Es werden Simulationsmethoden für Radfahrende und Shared‑Space‑Kontexte entwickelt, und darauf aufbauend werden Straßenraumgestaltungen vorgeschlagen, die den Bedürfnissen der Straßenraumnutzenden besser entsprechen. Kooperative und adaptive Lichtsignalsteuerungsansätze für einzelne Knotenpunkte und Korridore werden entwickelt, um das häufige Eintreffen von Autonomous‑Mobility‑On‑Demand‑Fahrzeugen (AMOD) zu berücksichtigen. Zudem werden Methoden zur Modellierung und Verbesserung von Mobilitätsdiensten entwickelt, einschließlich integrierter liniengebundener und nachfrageorientierter ÖPNV‑Angebote, Stadtlogistik sowie MobilityCoins als monetäres Anreizsystem zur Ergänzung tatsächlicher Veränderungen in Systemen und Dienstleistungen.

Projekt B1 erarbeitet Methoden für den Entwurf evidenzbasierter und nutzungszentrierter Straßendesigns. Wir werden räumliche Analysemethoden entwickeln, um generische Straßentypen des städtischen Straßennetzes zu definieren. Wir werden die Gestaltung und Nutzung ausgewählter Straßen verschiedener Straßentypen in den AgiMo-Studienregionen räumlich analysieren mit Hilfe von Experimenten, um die Präferenzen der Straßennutzer:innen im bestehenden physischen Raum, in einer Laborumgebung sowie in virtuellen Repräsentationen von Räumen in immersiven Umgebungen zu erforschen.

Projekt B2 zielt auf die Weiterentwicklung von Methoden zur empirischen und simulativen Untersuchung des Radverkehrs ab. Zunächst werden die Charakteristiken des heterogenen Radverkehrs unter realen Umfeldbedingungen mit Daten aus Drohnenbefliegungen und Testfahrten mit einem Sensorfahrrad analysiert. Experimente und Studien werden am TUM Mobility Innovation Campus sowie mit Mikromobilitätssimulatoren (z. B. Fahrrad, E-Scooter, Lastenrad) entwickelt und durchgeführt. Auf dieser Basis werden Parameter für ein mikroskopisches Radverkehrsmodell entwickelt, das die Heterogenität des Radverkehrs widerspiegelt.

Projekt B3 zielt auf die Entwicklung neuer Methoden für die gemeinsame Planung von Linienbasierten- und On-Demand-Diensten des öffentlichen Verkehrs (ÖV) für eine vollständig autonome ÖV-Fahrzeugflotte. Analytische Modelle und Simulationen werden eingesetzt, um die Anwendungsgrenzen der verschiedenen Dienste zu ermitteln. Das ÖV-Planungsproblem wird mathematisch formuliert, wobei Randbedingungen wie z. B. die Nutzung der bestehenden (schienenbasierten) Infrastruktur berücksichtigt werden. Auch heuristische Verfahren werden getestet. Die neuen Planungsmethoden werden mit dem digitalen AgiMo-Zwilling verknüpft.

Projekt B4 wird einen kooperativen und adaptiven Ansatz für die Lichtsignalsteuerung an einzelnen Kreuzungen und Korridoren entwickeln, um eine hohe Anzahl an autonomen Mobility-On-Demand-Fahrzeugen (AMOD) zu berücksichtigen. Der entwickelte Ansatz soll die Bedürfnisse von Bussen, AMOD-Fahrzeugen, MIV, Rad- und Fußverkehr berücksichtigen und mehrere Kriterien optimieren, z. B. Verspätungen von Fahrgästen, Verkehrseffizienz, Umwelteinflüsse und Gerechtigkeit. Somit soll das Potenzial von großen AMOD-Fahrzeugflotten ausgeschöpft und gleichzeitig die potenziellen negativen Auswirkungen gemindert werden.

Im Projekt B5 wird ein algorithmisches Modell für Entwurf und Betrieb von Two-Echelon-City-Logistics-Systems (2eCLS) entwickelt. Das neue Modell wird die kombinatorische Optimierung mit maschinellem Lernen ergänzen, um qualitativ hochwertige Lösungen für sehr große Szenarien zu erhalten und gleichzeitig sparsam in der Rechenzeit zu sein. Das Modell wird eine Vielzahl von Regulierungsansätzen (z. B. Gebühren, Zonen) berücksichtigen und nuancierte Näherungsverfahren, einschließlich Unsicherheiten, in die strategische Planung einbeziehen. Die entwickelten Algorithmen werden in den AgiMo Digital Twin integriert.

Projekt B6 untersucht MobilityCoins als eine Variante von Tradable Mobility Credits (TMC) für das Management des städtischen Wirtschaftsverkehrs, insbesondere für Lieferungen an Privatkunden. Wir werden ein MobilityCoin-Marktdesign einschließlich zentraler Systemparameter und Grenzen entwickeln. Der MobilityCoin-Markt und ein zugehöriges Logistikmodul werden in den AgiMo Digital Twin integriert. Wir werden auch ein webbasiertes Spiel entwickeln, um Verbraucherentscheidungen als Reaktion auf die kollektive Marktdynamik zu simulieren (online vs. in-store), die auch in den AgiMo Digital Twin integriert werden sollen.

Projekt B7 wird das Intelligent-Agent-Modell (IAM) weiterentwickeln, damit es für die Modellierung von Strömen mit verschiedenen Start- und Zielorten mit nicht fahrstreifen-gebundenen Agenten, einschließlich aller Verkehrsmittel (Fuß-/Radverkehr, autonome und herkömmliche motorisierte Fahrzeuge) verwendet werden kann. Wir werden Elemente aus Social Force Modellen in das bestehende IAM-Modell integrieren und mit naturalistischen und experimentellen Daten kalibrieren und validieren. Das neue Modell wird komplexe städtische Umgebungen inklusive Kreuzungen und neuartige Shared-Space-Konzepte simulieren.