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Lehrstuhl für Verkehrsplanung und Verkehrsleittechnik

Forschung

An welchen Projekten arbeiten wir gerade? Hier ein Auszug unserer aktuellen Forschungsaufgaben.

ICARUS - Integrated Climate forcing and Air pollution Reduction in Urban Systems.

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Auftraggeber / Zuwendungsgeber:

Europäische Union (Horizon 2020)

Projektpartner:

  • Stadt Stuttgart
  • Institut für Energiewirtschaft und Rationelle Energieanwendung (Universität Stuttgart)
  • Institut für Straßen- und Verkehrswesen; Lehrstuhl für Verkehrsplanung und Verkehrsleittechnik (Universität Stuttgart)
  • Institut für Feuerungs- und Kraftwerkstechnik (Universität Stuttgart)
  • Partner aus acht weiteren europäischen Städten

Laufzeit:

05/2016 – 04/2020

Ansprechpartner:

Offizielle Homepage des Projekts

Wesentliche Projekteigenschaften:

  • Ganzheitlicher Ansatz: alle für Entscheidungen bedeutsamen Informationen werden betrachtet
    • Simultane Bewertung von Luftreinhaltung und Klimaschutz unter Berücksichtigung von Kosten und Nutzenverlusten/-gewinnen
    • Simultane Untersuchung der relevanten Schadstoffe und Treibhausgase
    • Betrachten aller Emissionsquellen innerhalb und außerhalb der Städte

  • Bewertung von Maßnahmen anhand
    • effizienter Einhaltung von Grenzwerten
    • darüber hinaus auftretender Effekte auf das menschliche Wohlergehen (Gesundheit, Wohlbefinden)

Rolle des Lehrstuhls:

  • Allgemein: Berechnung verkehrlicher Wirkungen von Maßnahmen mittels makroskopischer Verkehrsnachfragemodellierung

  • Schwerpunkt: Modellierung von Visionen einer „grünen“ Stadt, in der automatisierte Fahrzeuge bisherige Verkehrsmittel ersetzen/ergänzen
    • Wie verändern sich Verkehrsbelastungen?
    • Welche Verkehrsmittel wählen die Einwohner der Region Stuttgart?
    • Können automatisierte Fahrzeuge die Verkehrsprobleme von heute lösen?

Das Hauptziel des Projekts ICARUS ist die Entwicklung von Strategien zur effizienten Reduzierung von sowohl Luftverschmutzung in Städten als auch hier verorteter Ursachen für den Klimawandel. Hierzu werden ganzheitliche Bewertungen von kurz- und mittelfristigen Maßnahmen durchgeführt und Visionen von zukünftigen „grünen“ Städten entwickelt.

Methoden zur Bewertung der Verbindungsqualität in Straßennetzen

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Projekttitel: Methoden zur Bewertung der Verbindungsqualität in Straßennetzen

Auftraggeber: Bundesanstalt für Straßenwesen (BASt)

Zuwendungsempfänger:

  • Universität Stuttgart, Institut für Straßen- und Verkehrswesen, Lehrstuhl für Verkehrsplanung und Verkehrsleittechnik
  • PTV AG
  • PTV Transport Consult GmbH

Laufzeit: Januar 2018 – März 2020

Ansprechpartner:

  • Prof. Dr.-Ing. Markus Friedrich
  • Jürgen Bawidamann, M. Sc.

Der Zeitaufwand für eine Ortsveränderung ist die zentrale Kenngröße zur Beschreibung der Angebotsqualität in einem Verkehrsnetz. Der Zeitaufwand ist Grundlage für Bewer­tungen auf unterschiedlichen planerischen Ebenen von der Bemessung einzelner Ver­kehrsanlagen, über Netzabschnitte bis hin zu ganzen Relationen und Netzen. Der Zeitaufwand ist außerdem Grundlage für Entscheidungsmodelle der Verkehrsnachfrage (Zielwahl, Moduswahl, Routenwahl), die maßgeblich von Zeiten beeinflusst werden. Für die Planung und Bewertung von Verkehrsanlagen und Verkehrsnetzen ist eine realitätsnahe Abschätzung der heutigen und zukünftigen Zeitaufwände ebenfalls von großer Bedeutung. Für aktuelle oder historische Zeitaufwände können gemessene Geschwindigkeits- und Fahrtzeitdaten verschiedener kommerzieller Anbieter herangezogen werden. Änderungen der Zeitaufwände aufgrund von Netz- oder Nachfrageänderungen in einer Prognose können nur mit Modellen abgeschätzt werden. Somit stehen, je nach Anwendungsfall und Region, unterschiedliche Datengrundlagen zur Verfügung. Damit Zeitdaten für die Planung und die Bewertung genutzt werden können, müssen die Zeitdaten aus unterschiedlichen Quellen vergleichbar sein. Falls das nicht gewährleistet ist, können identische oder vergleichbare Verkehrszustände in Abhängigkeit der Datenquelle unterschiedlich bewertet werden.

Aus dieser Forderung ergibt sich das Ziel des Forschungsvorhabens:

  • Es sollen verbindungsbezogene Reisezeiten im Straßenverkehr mit verschiedenen Methoden (modell- und empiriegestützt) und Datenquellen ermittelt und verglichen werden.
  • Aufbauend auf dem Vergleich der Methoden und Datenquellen soll ein Konzept entwickelt werden, mit dem die Zeitdaten einer Datenquelle beurteilt und ggf. korrigiert werden können.
  • Es soll eine allgemein zugängliche Datenbasis für verbindungsbezogene Reisezeiten zwischen zentralen Orten (Metropolregionen, Oberzentren, Mittelzentren) erstellt werden.
  • Es sollen Referenzkurven zur Bewertung der verbindungsbezogenen Angebots­qualität für die RIN erstellt werden.

Ziel des Forschungsvorhabens ist es, verbindungsbezogene Reisezeiten im Straßenverkehr für Pkw und Lkw mit verschiedenen Methoden (modell- und empiriegestützt) und aus verschieden Datenquellen zu ermitteln und zu vergleichen. Um für die Bewertung eine Vergleichbarkeit der Reisezeitdaten sicherzustellen, wird ein Konzept zur Beurteilung und ggf. Korrektur der Reisezeitdaten entwickelt. Mit Geschwindigkeits- bzw. Fahrtzeitdaten mindestens eines auszuwählenden kommerziellen Anbieters (HERE, TomTom, Inrix, Google) wird eine Datenbasis für verbindungsbezogene Reisezeiten zwischen zentralen Orten (Metropolregionen, Oberzentren, Mittelzentren) erstellt, die allgemein genutzt werden kann. Aufbauend auf dieser Datenbasis werden Referenzkurven zur Bewertung der verbindungsbezogenen Angebotsqualität für die RIN erstellt. Mit dieser Grundlage wird eine Einordnung von empirischen und modellbasierten Daten möglich sein.

Oben abgebildet ist der Fahrzeitindex zwischen den Metropolregionen Deutschlands, der aus Google Maps Directions-Daten abgeleitet wird. Grün kann für eine Relation mit hoher Zuverlässigkeit stehen, blau für eine mittlere und rot für eine Relation mit geringer Zuverlässigkeit.

In der Abbildung dargestellt ist der Fahrzeitindex. Dieser ergibt sich aus dem Quotienten der maximalen Fahrzeiten und der minimalen Fahrzeiten, die über mehrere Kalendertage und Tageszeiten abgefragt wurden.

CoEXist - Working towards a shared road network (Horizon 2020)

Einflussgrößen auf die Qualität von makroskopischen Nachfragemodellen im Personenverkehr

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Auftraggeber / Zuwendungsgeber:

Deutsche Forschungsgemeinschaft DFG

Projektpartner:

Laufzeit:

10/2015 – 09/2019

Ansprechpartner:

„Alle Modelle sind falsch. Die wesentliche Frage ist, wie falsch Modelle sein müssen, um nicht mehr nützlich zu sein.“
Diese Übersetzung einer Aussage von George E. P. Box beschreibt kurz und prägnant die übergeordnete Fragestellung des beantragten Forschungsprojektes:
Welche Qualität müssen Verkehrsnachfragemodelle haben, damit man sie für die Zwecke der Verkehrsplanung und Verkehrstechnik nutzbringend einsetzen kann?
Aus dieser übergeordneten Fragestellung ergeben sich die folgenden vier Forschungsfragen und das wissenschaftliche Programm des Projektes. Ziel des Forschungsprojektes ist es, diese Fragen für makroskopische Verkehrsnachfragemodelle des Personenverkehrs zu beantworten.

Wie kann man die Qualität eines Verkehrsnachfragemodells bestimmen?
Für die Messung der Qualität kommen unterschiedliche Kenngrößen (z.B. Verkehrsstärken und Reisezeitverteilungen), statistische Fehlermaße und Plausibilisierungstests zum Einsatz. Im Forschungsprojekt werden aus der Literatur und aus Modelldokumentationen mögliche Qualitätsmaße und Qualitätstests zusammengestellt, die dann mit vorhandenen Daten und Modellen getestet werden, so dass Aussagen zur Eignung als Qualitätsmaß möglich sind.

Mit welcher Methode lassen sich die Qualität von Verkehrsnachfragemodellen und
die Bedeutung einzelner Einflussgrößen für die Qualität ermitteln?
Um die Bedeutung der Einflussgrößen für die Qualität zu ermitteln, soll eine Methode entwickelt werden, die Mobilitätsdaten der Grundgesamtheit, d.h. Mobilitätsmuster von Einzelpersonen, als Referenzdaten verwendet. Diese Methode soll für mehrere kleine, virtuelle Beispielnetze und ein reales Untersuchungsgebiet angewendet werden. Als Referenzdaten werden entsprechend virtuelle Netz- und Mobilitätsdaten erzeugt bzw. vorhandene reale Daten aufbereitet.

Welche Größen beeinflussen die Qualität eines Verkehrsnachfragemodells?
Die Qualität eines Verkehrsnachfragemodells wird von folgenden Größen beeinflusst:
1. Genauigkeit der Strukturdaten
2. Genauigkeit der Verkehrsangebotsdaten
3. Genauigkeit der erfassten Verhaltensdaten
4. Räumliche Segmentierung
5. Segmentierung des Verkehrsangebots
6. Segmentierung der Nachfrage
7. Zeitliche Segmentierung
8. Modellannahmen zur Nachbildung der Entscheidungsprozesse der Verkehrsteilnehmer
9. Numerische Genauigkeit des Modells

Im Forschungsprojekt soll der Einfluss der Genauigkeit der Strukturdaten und der
Verhaltensdaten, der Segmentierung des Raumes und der Verkehrsnachfrage sowie der Modellannahmen zur Nachbildung der Entscheidungsprozesse der Verkehrsteilnehmer untersucht werden.
Um die Komplexität der Untersuchung zu begrenzen, wird angenommen dass die Daten des Verkehrsangebots korrekt sind, d.h. dass insbesondere die Reisezeiten zwischen den Aktivitätenorten (Verkehrszellen) der Realität entsprechen und bekannt sind. Damit wird der sehr spezielle und umfassende Aspekt der Fahrzeitmodellierung (Zusammenhang zwischen Verkehrsstärke und Fahrzeit im Kfz-Verkehr, Verspätungen im öffentlichen Verkehr) und der fahrzeitabhängigen Routenwahl ausgeklammert. Bedingt durch die Annahme bekannter Reisezeiten und Fahrtrouten, wird auch auf eine Untersuchung der Segmentierung des Verkehrsangebots und der zeitlichen Segmentierung verzichtet. Fragen der numerischen Genauigkeit eines Nachfragemodells betreffen in erster Linie die Konvergenz bei der Umlegung und bei der Rückkopplung zwischen Umlegung und Ziel- bzw. Verkehrsmittelwahl. Diese Konvergenzprobleme resultieren ebenfalls aus den verkehrsstärkeabhängigen Fahrzeiten und werden deshalb ausgeklammert.

Welche Empfehlungen ergeben sich aus den Erkenntnissen für die Erstellung und die Anwendung von Verkehrsnachfragemodellen?
Die Ergebnisse sollen so aufbereitet werden, dass in Abhängigkeit der geplanten Modellanwendung (z.B. Beurteilung einer geplanten Verkehrsinfrastrukturmaßname, Bemessung einer verkehrstechnischen Anlage) Mindestanforderungen an die Modellbildung, die Modelldatenversorgung, die Modellkalibrierung und Modellvalidierung formuliert werden.

Stadt mit Energie-Effizienz - SEE Stuttgart

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Auftraggeber:

BMBF - Förderinitiative "Wettbewerb Energieeffiziente Stadt"

Auftragnehmer:

 

Beteiligte Mitarbeiter am Lehrstuhl:

 

Laufzeit:

Juni 2011 - Juli 2016

Ansprechpartner:

Dipl.-Ing. Christoph Magg

Voraussetzung für eine zukunftsfähige Gesellschaft ist neben ökonomischem Wohlstand und sozialer Wohlfahrt auch eine intakte Umwelt. Hierzu ist es erforderlich, die Emissionen an Schadstoffen - insbesondere klimarelevanter Schadstoffe - deutlich zu reduzieren und den Ressourcenverbrauch effizienter zu gestalten.

So unumstritten die Notwendigkeit zur Energieeinsparung und Ressourceneffizienz in Gesellschaft und Politik ist, so schwierig gestaltet sich die Festlegung auf konkrete Ziele sowie die Verständigung über die "richtigen" Strategien und Maßnahmen. Ursachen dafür sind unter anderem die Schwierigkeiten der Wirkungsbeurteilung von Maßnahmen im Rahmen der Formulierung von politischen/planerischen Strategien (generelle Wirksamkeit als auch der Beitrag von Maßnahmen zur treffsicheren Erreichung der Ziele) und die Unsicherheit über Art und Umfang von Opportunitätskosten im Falle der Zielerreichung und mögliche sozialen Verteilungswirkungen von Kosten.

Ein geeignetes Werkzeug kommunaler Strategieplanung können Modelle sein, mit denen die Wirkungen verschiedener Maßnahmen im Hinblick auf ihre individuelle wie auch kumulative Wirksamkeit bewertet werden können. Vor diesem Hintergrund soll mit dem Projekt SEE ein makro- und mikroskopisches Bilanz- und Strategiemodell zur Flankierung der kommunalen Strategie- und Maßnahmenplanung entwickelt werden.

Das Projekt SEE verfolgt dazu folgende Ziele:

  1. Entwicklung eines makroskopischen Bilanzmodells
  2. Entwicklung eines mikroskopischen Strategiemodells
  3. Identifizierung von Optimierungspotenzialen
  4. Erstellung einer Road Map Energie bis zum Jahr 2050
  5. Umsetzung identifizierter Maßnahmen
  6. Evaluierung der Maßnahmen und Erfolgskontrolle

Arbeitsschwerpunkte des Lehrstuhls für Verkehrsplanung und Verkehrsleittechnik:

  • Koordinierung der universitären Projektgruppe
  • Makroskopisches Bilanzierungsmodell für den Energieverbrauch des Verkehrs in Stuttgart
  • Mikroskopisches Bilanzierungs- und Strategiemodell für den verkehrsbedingten Energieverbrauch von privaten Haushalten in Stuttgart
  • Maßnahmenentwicklung und Bewertung im Verkehrsbereich

Integrierte Planung im öffentlichen Verkehr - DFG Forschergruppe (FOR 2083)

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Auftraggeber / Zuwendungsgeber:

DFG - Deutsche Forschungsgemeinschaft

Projektpartner

  • TP1: Algorithmen für mehrstufige Optimierungsprobleme am Beispiel der integrierten Optimierung von Liniennetz, Fahrplan und Umläufen
    Projektleiterin: Anita Schöbel, Georg-August-Universität Göttingen
  • TP2: Kopplung von mathematischer Optimierung und stochastischer Simulation für eine robuste integrierte Umlauf- und Dienstplanung im öffentlichen Verkehr
    Projektleiter: Uwe Clausen, Technische Universität Dortmund
  • TP3: Dekompositionsalgorithmen für mehrstufige Optimierungsprobleme
    Projektleiter: Marco Lübbecke, Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen
  • TP4: Algorithm Engineering für die integrierte multimodale Routenplanung
    Projektleiterin: Dorothea Wagner, Karlsruher Institut für Technologie
  • TP5: Wirkungen eines ÖV-Angebots auf die Fahrgäste und die Betreiber
    Projektleiter: Markus Friedrich, Universität Stuttgart
  • TP6: Wirkung von Störungen auf Fahrgäste und Betriebsablauf
    Projektleiter: Peter Vortisch, Karlsruher Institut für Technologie
  • TP7: Optimierung von Dispositionsmaßnahmen bei Störungen aus Fahrgastsicht
    Projektleiter: Matthias Müller-Hannemann, Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg

Laufzeit

2015 - 2018

Ansprechpartner

In unserem Projekt wollen wir den Planungsprozess im ÖV integriert betrachten, um so das ÖV Angebot bezüglich seiner Kundenfreundlichkeit und seiner Kosten zu verbessern. Dabei soll auch die Robustheit gegen Störungen mit einbezogen werden. Unsere Ziele sind:

  • eine verbesserte Abstimmung zwischen Linienplan, Fahrplan, Umlaufplan und Personaleinsatzplänen durch eine übergreifende Optimierung des Gesamtsystems anstatt der Optimierung der bisher nur einzeln betrachteten aufeinanderfolgenden Planungsstufen
  • eine höhere Kundenorientierung: Linien und Fahrpläne sollen für die Kunden so attraktiv wie möglich sein. Dazu arbeiten wir an der Routenplanung in multimodalen Netzen und an der Integration realistischer Nachfragemodelle in die Optimierungsverfahren
  • ein gutes Störungsmanagement sowie die Entwicklung robuster Lösungen durch eine bereits in den Planungsprozess integrierte Betrachtung typischer Störungen im späteren Betriebsablauf.

Aufbauend auf Ansätzen der diskreten Optimierung, des Algorithm Engineering und der Verkehrssimulation arbeiten wir an innovativen Verfahren, die den Entwurfsprozess in der Verkehrsplanung verbessern. Die erzielten Fortschritte werden im Rahmen verschiedener Demonstratoren u.a. an einem großen realen Fallbeispiel deutlich gemacht.

Link zum Projekt

Anforderungen an städtische Verkehrsnachfragemodelle

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Auftraggeber / Zuwendungsgeber:

Bundesministeriums für Verkehr und digitale Infrastruktur (BMVI) - Forschungsprogramm Stadtverkehr (FoPS)

Projektpartner:

Laufzeit:

07/2017 – 06/2019

Ansprechpartner:

Verkehrsnachfragemodelle sind ein wichtiges Werkzeug der Verkehrsplanung. Sie werden in Städten und Regionen eingesetzt, um vorhandene Zustände in einem Verkehrsnetz zu rekonstruieren (Analyse des Ist-Zustands) und um die Wirkungen zukünftiger Entwicklungen oder geplanter verkehrlicher Maßnahmen abzuschätzen. Auf diese Weise dienen Verkehrsnachfragemodelle der Vorbereitung verkehrsplanerischer, betriebsplanerischer, verkehrstechnischer und verkehrspolitischer Entscheidungen.

Ein Verkehrsnachfragemodell ist ein Modell, das als Eingangsgrößen das Verkehrsangebot, die Siedlungsstruktur und Verhaltensparamater in einem Untersuchungsgebiet nutzt und darauf aufbauend alle verkehrsrelevanten Entscheidungsprozesse der Menschen nachbildet, die zu Ortsveränderungen führen. Im Personenverkehr umfassen diese Entscheidungen die Aktivitätenwahl, die Zielwahl, die Verkehrsmittelwahl, die Abfahrtszeitwahl und die Routenwahl. Als primäres Ergebnis liefert ein Verkehrsnachfragemodell u.a. Matrizen der Angebotsqualität (Kenngrößenmatrizen), Verkehrsnachfragematrizen, Verkehrsstärken auf Netzelementen und Routen sowie Kenngrößen des Verkehrsaufwands (Personenkilometer, Fahrzeugkilometer, Personenstunden, Verlustzeiten). Diese primären Ergebnisse können als Input für weitere Modellrechnungen genutzt werden, die dann beispielsweise Lärm- und Schadstoffemissionen oder Erlöse aus Fahrkarten ermitteln.

Da die Modellergebnisse Grundlage für vielfältige Entscheidungen sind, erwarten die Modellnutzer der Modellergebnisse eine angemessene Qualität der Ergebnisse. Ausgehend von der Beobachtung, dass in der Praxis unterschiedliche Verkehrsnachfragemodelle zum Einsatz kommen, deren Ergebnisqualität für den Nutzer der Modellergebnisse meist nicht überprüfbar ist, verfolgt das Projekt folgende Ziele:

  • Entwicklung von Empfehlungen für die Erstellung und Anwendung von Verkehrsnachfragemodellen in Kommunen und Regionen,
  • Bereitstellung von Checklisten zur Erfassung der Anforderungen,
  • Erstellung einer Vorlage für eine Leistungsbeschreibung,
  • Auswahl geeigneter Qualitätsmaße, die bei der Modellerstellung nachgewiesen werden müssen,
  • Entwicklung von Vorgaben für die Dokumentation von Verkehrsnachfragemodellen.