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Mobility as a service and the transition to driverless systems

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[Quelle: http://d-nb.info]

Die Arbeit anlaysiert die Auswirkungen und Einflüsse von nachfragebasierten Verkehrsmodi in Mobility-as-a-Service (MaaS)-Systemen. Zunächst wird ein Überblick über diese Dienste und eine Einführung in die Simulationswerkzeuge gegeben, die ein mögliches Werkzeug zur Analyse und Wirkungsabschätzung von MaaS darstellen. Bei der Simulation liegt das Hauptaugenmerk dabei auf Werkzeugen, die eine agentenbasierte Simulation sowohl der Nachfrage als auch des Angebots ermöglichen. Der weitere Fokus der Arbeit liegt auf bereits existierenden, fahrerbasierten MaaS-Diensten am Beispiel Taxi. Hierzu wird eine tiefgehende Analyse des Berliner Taximarkts mittels ausgewerteter GPS-Trajektorien vorgenommen, welche eindeutige Muster in der Nachfrage nach Taxifahrten und im Fahrzeugangebot aufzeigt. So ist beispielsweise die Nachfrage nach Taxifahrten an Werktagen sehr regelmäßig geformt, absolut am höchsten ist sie jedoch in Wochenendnächten. Darüber hinaus werden in der Arbeit die Auswirkungen von autonomen Fahrzeugen auf MaaS diskutiert. Zunächst wird hierbei ein Szenario erörtert, in dem der gesamte Autoverkehr in Berlin durch Shared Autonomous Vehicles (SAV), oder Robotaxis, ersetzt wird. Hierbei ist es möglich, dass ein autonomes Flottenfahrzeug bis zu zehn Privatfahrzeuge ersetzen kann. In einer zweiten Fallstudie wird der Ersatz eines fahrplan-basierten, herkömmlich betriebenen öffentlichen Verkehrssystems durch ein geteiltes SAV- System in einer kleineren Stadt simuliert. Schließlich zeigt eine dritte Fallstudie, wie sich autonome Fahrzeuge in Privatbesitz auf das Parkverhalten in einer Stadt auswirken können, wenn AutohalterInnen die Möglichkeit haben, ihre Privatfahrzeuge stetig umherfahren zu lassen oder sie zu abgelegenen Parkplätzen zu schicken, wenn sie nicht benötigt werden.

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Die Motivation dieser Arbeit entstand durch die offensichtliche Divergenz zwischen den Zielzahlen der Bundesregierung und der tatsächlichen Verbreitung batterieelektrisch angetriebener Fahrzeuge in Wirtschaftsverkehrsflotten. Gerade in einem neuen Forschungs- und Anwendungsfeld, wie der Elektromobilität, scheint zunächst eine möglichst umfassende Identifikation und Gewichtung der individuellen (sowohl bewussten als auch unbewussten) Kriterien zur Bewertung der neuen Technologie erforderlich zu sein. Ziel dieser Arbeit war es, die Kriterien (Konstrukte), die Unternehmensakteure zur Bewertung von Mobilitätsalternativen allgemein sowie batterieelektrisch angetriebenen Fahrzeugen im Speziellen heranziehen, aufzudecken. Hierzu kam die Repertory-Grid-Methode des amerikanischen Psychologen George Kelly (1955) zum Einsatz. Insgesamt wurden 600 Konstrukte (1200 Konstruktpole) von 66 Akteuren (Nutzern und Entscheidern) aus 41 Unternehmen, welche 17 der 21 Wirtschaftsabschnitte (gemäß WZ 2008) angehören, in persönlichen Repertory-Grid-Interviews erhoben. Die Ergebnisse der Interviews wurden mittels eines Fragenbogens (ausgefüllt von 433 Unternehmensakteuren) verifiziert. Die Konstrukte wurden außerdem an weiteren Erhebungsdaten aus dem Kontext der Nutzung eines Elektrofahrzeugs gespiegelt. So konnten die genauen Bewegungsprofile der Fahrzeuge, die mittels Datenerfassungsgeräten erhoben wurden, in einem Geoinformationssystem nachgezeichnet und in Verbindung mit den Konstrukten von Unternehmensakteuren gebracht werden. Die Ergebnisse dieser Arbeit zeigen, dass auch im Unternehmenskontext die Entscheidung darüber, ob ein batterieelektrisch angetriebenes Fahrzeug bzw. allgemeiner, ob eine bestimmte Mobilitätsalternative angeschafft oder genutzt wird, keine rein rationale Entscheidung ist, die nur auf objektiven Bewertungskriterien beruht. Vielmehr waren es gerade subjektive Faktoren, die dazu geführt haben, dass batterieelektrisch angetriebene Fahrzeuge angeschafft oder nicht angeschafft wurden bzw. die bei den Nutzern zu eine

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Für die Bewertung der Verkehrsqualität an plangleichen Knotenpunkten legt das Handbuch für die Bemessung von Straßenverkehrsanlagen (HBS) die mittlere Wartezeit von Fahrzeugen zugrunde. Sie berechnet sich auf Basis der Kapazität und der Verkehrsstärke in einer Analyseperiode, die meist der Spitzenstunde entspricht. Gerade in diesem Zeitraum schwankt die Verkehrsstärke in kurzen Zeitintervallen häufig in ihrer Höhe. Außerdem kann in einzelnen Intervallen die Verkehrsnachfrage durchaus die Kapazität erreichen oder sogar überschreiten. Die Verfahren zur Berechnung der Wartezeit berücksichtigen diese Schwankungen, also die Instationarität, der Verkehrsstärke nur teilweise. Für Knotenpunkte mit Lichtsignalanlage enthält die Methodik zur Berechnung der mittleren Wartezeit den Instationaritätsfaktor. Dieser ergibt sich aus der höchstbelasteten Viertelstunde innerhalb der Analyseperiode und geht von einem parabelförmigen Verlauf der Verkehrsstärkeganglinie innerhalb dieser Zeit aus. Im Rahmen der Arbeit wird anhand von Messdaten das Vorkommen unterschiedlicher Formen instationärer Verkehrsstärkeverläufe analysiert. Davon ausgehend wird eine Reihe von Zuflussprofiltypen entworfen, die zur Modellierung instationärer Zuflüsse innerhalb mikroskopischer Verkehrsflusssimulationen dienen. Mittels der Simulationsmodelle wird der Einfluss von Instationarität auf die Wartezeit an Knotenpunkten untersucht. Die Ergebnisse für lichtsignalgeregelte Knotenpunkte zeigen, dass in den meisten Fällen ein instationärer Fahrzeugzufluss zu einer höheren mittleren Wartezeit führt als eine gleichbleibende Belastung über den untersuchten Zeitraum hinweg. Die Wartezeiten fallen für die Simulationsergebnisse im Durchschnitt geringer aus als bei der Berechnung mit dem Verfahren des HBS (2015). Zur genaueren Berücksichtigung der Instationarität in diesem Verfahren wird ein neuer Instationaritätsfaktor auf Basis der Simulationsergebnisse entwickelt und mithilfe empirischer Daten validiert. Dieser Faktor enthält neben dem Verhältnis der Verkehrsstärk

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In der Automobilindustrie werden der Elektromobilität große Chancen zugeschrieben, mittelfristig eine ökonomisch umsetzbare Alternative zu Verbrennungsmotoren darzustellen. Der Autor untersucht die Akzeptanzfaktoren von Elektromobilität im Rahmen eines ganzheitlichen Modellansatzes und ermöglicht ein umfassendes Verständnis für das technologiespezifische Adoptionsverhalten von Individuen. Neben der kontextspezifischen Anpassung des Technology Acceptance Models (TAM) findet im Rahmen der Modellentwicklung und -validierung der Vergleich zwischen der Nutzungsform des Kaufs und der Nutzungsform des Carsharing statt, was eine inhaltliche und methodische Erweiterung des klassischen TAM darstellt. Darüber hinaus wird im Rahmen einer Wirtschaftlichkeitsrechnung die finanzielle Attraktivität des Geschäftsmodells E-Carsharing bewertet.

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Nöh, Eric
Busse und Trams aus der Cloud gesteuert. GVB Amsterdam setzt auf hochleistungsfähiges Betriebsleitsystem und migriert vollständig in die Cloud.
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Wenmakers, Anja; Bechthold, Georg
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