[Verkehr Baden-Württemberg] – An der B 27 zwischen Stuttgart und Tübingen wird ein neues digitales Verfahren zur Messung der Besetzung von Personenkraftwagen getestet. Ziel des Projekts Carpool Analytics ist die Erforschung von Fahrgemeinschaften, ohne personenbezogene Daten zu erfassen.
Klemmbrett und Klickzähler waren gestern: Digitale Technik macht verkehrsstatistische Erhebungen nicht nur einfacher, präziser und langfristig kostengünstiger, sondern erlaubt auch neue Erkenntnisse. Das Projekt Carpool Analytics nutzt digitale Verfahren, um automatisch zu erfassen mit wie vielen Personen die Autos besetzt sind, ohne dabei personenbezogene Daten aufzunehmen. Ein Testlauf des Verfahrens läuft vom 20. bis 23. April 2021 an der B 27 auf Höhe Walddorfhäslach im Bereich Aichtalquerung in beiden Fahrtrichtungen.
Bessere Auslastung von PKW erreichen
Winfried Hermann, Minister für Verkehr Baden-Württemberg, sagt hierzu: „In den meisten Autos sitzt gerade im Berufsverkehr nur eine Person. Das verbraucht viel Platz, ist nicht effizient und erhöht den Schadstoffausstoß auf der Straße. Deswegen wollen wir, dass künftig eine bessere Auslastung erreicht wird. Das ist ein wichtiger Beitrag zum Klimaschutz und zur Verringerung des Stauaufkommens. Mit künstlicher Intelligenz können wir den PKW-Besetzungsgrad besser verstehen und damit das Verkehrsverhalten steuern und die Autofahrerinnen und Autofahrer hierfür sensibilisieren.“
Im Projekt Carpool Analytics werden aus Mobilfunkdaten und Verkehrszählungsdaten stündlich statistische Werte für den Besetzungsgrad ermittelt und mit manuell ermittelten Ergebnissen überprüft. Dabei wird auch ein Infrarot-Lichtecho-Sensor (ähnlich den Lidar-Sensoren in autonomen Fahrzeugen) den Besetzungsgrad pro Fahrzeug automatisch auswerten. Eine Softwareanwendung auf Basis künstlicher Intelligenz soll ein spezielles Lernverfahren (so genanntes Machine Learning) trainieren, um die statistischen Daten automatisch absichern zu können.
Personenbezogene Daten werden nicht erfasst
Kennzeichen oder andere personenbezogene Daten werden durch die Sensortechnik nicht festgehalten. Die erfassten Fahrzeugbilder erscheinen lediglich als Farbschattierungen, die eine Gesichtserkennung oder Identifikation unmöglich machen. Die Ergebnisse werden auf der Homepage des Projekts einsehbar sein.
Fahrgemeinschaften sollen Besetzungsgrad erhöhen
Martin Hovekamp vom Carpool Analytics Team möchte erreichen, dass sein Messverfahren nach dem erfolgreichen Test auch langfristige Entwicklungen zeigen kann: „Ich hoffe, dass Autofahrerinnen und Autofahrer in der Nach-Corona Zeit wieder verstärkt Fahrgemeinschaften bilden und dies in einer deutlich messbaren Erhöhung des Besetzungsgrades von Personenkraftwagen (PKW) nachvollziehbar sein wird“. Nach Angaben der Studie Mobilität in Deutschland 2017 (PDF) liegt der durchschnittliche Besetzungsgrad eines PKW in Baden-Württemberg statistisch bei rund 1,4, im Berufsverkehr jedoch nur zwischen 1,1 und 1,2 Personen pro Fahrzeug.
Durch die Verknüpfung des PKW-Besetzungsgrades zum Beispiel mit einem erhöhten Stauaufkommen kann leichter für die Bildung von Fahrgemeinschaften geworben werden. Die Verfahren und Ergebnisse haben potenziell auch in anderen Bereichen Anwendungsmöglichkeiten, etwa in der Verkehrssteuerung oder bei der Evaluation von Fördermaßnahmen zur Bildung von Fahrgemeinschaften.
Das Projekt Carpool Analytics wird von der Firma Two-ride UG durchgeführt und ist aus dem MobiData BW Hackathon hervorgegangen. Das Ministerium für Verkehr, die Nahverkehrsgesellschaft Baden-Württemberg und die Stadt Freiburg haben dieses interaktive Format zur Innovationsförderung rund um Mobilitätsdaten vom 27. bis zum 29. November 2020 veranstaltet. Die Erprobungsphase von Carpool Analytics fördert das Ministerium für Verkehr mit rund 25.000 Euro. Sie wird von der Mobilitätszentrale Baden-Württemberg beim Regierungspräsidium Tübingen begleitet.
