Forschungsdatenbank

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Projektlaufzeit:
15.11.2022 - 14.11.2025
Antragsteller/in:
Prof. Dr. Clemens Westerkamp
Drittmittelgeber/F?rderlinie:
BMBF - Bundesministerium f¨¹r Bildung und Forschung
Fakult?t:
Fakult?t Ingenieurwissenschaften und Informatik (IuI)
F?rdersumme:
€ 1.798.644
Projektpartner intern:
Prof. Dr. Ralf T?njes, Prof. Dr. Julius Sch?ning, Prof. Dr. Sandra Rosenberger, Prof. Dr. Kai-Michael Griese, Prof. Dr. Volker L¨¹demann, Prof. Dr. Alfred Scheerhorn
Projektpartner extern:
SWO Netz GmbH, Westf?lische Wilhelms-Universit?t M¨¹nster , Stadt Osnabr¨¹ck, items GmbH & Co. KG CIVITAS CONNECT e.V. , iotec GmbH , Lambus GmbH , cybob communication GmbH, Assoziierte Partner: Stadtwerke M¨¹nster GmbH; Stadt M¨¹nster; peerOS; PlanOS; Sta
Projektzusammenfassung:

Der Schwerpunkt des Kompetenzclusters IIP liegt in der Optimierung intermodaler Mobilit?tsnetzwerke (sowohl in l?ndlichen als auch urbanen Regionen), die innerhalb eines Weges auf verschiedene Verkehrsmittel zur¨¹ckgreifen. Innerhalb des Forschungsclusters sollen dabei s?mtliche Fortbewegungsm?glichkeiten, z. B. Fu?g?nger, privater Verkehr und ?PNV, betrachtet werden. Speziell in urbanen Regionen ist das Verkehrsaufkommen in den letzten Jahren gestiegen. Insbesondere ist ein nach wie vor hohes Verkehrsaufkommen im Bereich des Individualverkehrs w?hrend der Sto?zeiten zu beobachten. Die Nutzung alternativer Verkehrsmittel ist f¨¹r viele Menschen immer noch keine Wahl. Insbesondere intelligente, intermodale Mobilit?tsnetzwerke k?nnten dieser Problematik entgegenwirken.

Aktuelle Ans?tze zur Optimierung von Mobilit?tsnetzwerken basieren weitestgehend auf Daten aus Verkehrsz?hlungen, um Mobilit?tsstr?me innerhalb einer Stadt besser zu verstehen. Durch diese stichpunktartige Betrachtungsweise werden nur wenige oder einzelne Verkehrsmittel in einem begrenzten Raum erfasst. Die Analyse von Pendlerstr?men einer Stadt oder Region erfordert eine Unterscheidung des Zu-, Ab- und Durchgangsverkehrs sowie die Erschlie?ung ausreichender Observationspunkte. Die Erfassung von Pendlerstr?men mittels Sensorik stellt aus technischer Sicht heutzutage kein Problem dar. Fortschritte im Bereich der Bilderkennung durch maschinelles Lernen beispielsweise erlauben auch einzelne Objekte zu verfolgen. Durch ein damit verbundenes Erfassen personenbezogener Daten, und den daraus resultierenden rechtlichen Pflichten zum Schutz dieser, ist ein gro?fl?chiger Einsatz in den Kommunen nicht zu beobachten. Weiterhin darf nicht erwartet werden, dass eine Optimierung von Pendlerstr?men allein durch kommunale L?sungen erreicht wird. Vielmehr sollten die Daten auch Unternehmen und Start-Ups f¨¹r innovative Dienste und L?sungen f¨¹r gemeinwohlorientierte Mobilit?tsziele zur Verf¨¹gung stehen.

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