Wieviel Fahrgäste nutzen zu welchen Zeiten öffentliche Busse und Bahnen? Und wann entscheiden sie sich für andere Verkehrsmittel? Um diesen Fragen nachzugehen, setzen zwei jüngst gestartete mFUND-Projekte auf automatisierte Fahrgastzählungen und gesammelte Bewegungsdaten. Damit sollen die ÖPNV-Betriebe ihre Angebote noch besser den erwartbaren Auslastungen anpassen können.
Der öffentliche Personennahverkehr (ÖPNV) steht neuen, insbesondere durch die Covid-19-Pandemie bedingten Herausforderungen gegenüber. Zu diesem Schluss kommt eine repräsentative Bevölkerungsbefragung des Verbraucherzentrale Bundesverbands (vzbv) zum Thema „Öffentlicher Verkehr und Corona“, deren Ergebnisse (PDF) im Januar 2021 vorlagen. Die Nutzer*innen würden die Busse und Bahnen jetzt – im Vergleich zu Zeiten vor der Pandemie – eher als zu voll wahrnehmen und seien weniger bereit, an vollen Bahnsteigen auf verspätete Verkehrsmittel zu warten. Daher seien Maßnahmen erforderlich, um die Nutzung des ÖPNV – auch langfristig – attraktiv zu gestalten. Zwei neue Projekte im mFUND des BMVI erproben derzeit auf Bild- und App-Daten basierende Ansätze, um die Planungssicherheit im öffentlichen Nahverkehr zu verbessern.
Dichtes Gedränge nach einem Großkonzert, laute Gesänge und fröhliche Feiern nach Sportveranstaltungen in U-Bahn, Straßenbahn, Bus oder S-Bahn – diese und ähnliche Szenarien sind eine große Herausforderung für ÖPNV-Betreiber*innen. Sie müssen dann ihr Fahrten-Angebot kurzfristig an größere Personenströme anpassen. Allerdings sind heutzutage pandemiebedingt derartige Menschenansammlungen kaum noch vorstellbar – zu groß ist die Angst vor Ansteckungen mit lebensbedrohlichen Viren. Doch das kann sich wieder ändern.
Um auch in Zukunft überfüllte Fahrzeuge, damit einhergehende gesundheitliche Risiken und Unsicherheitsgefühle seitens der Fahrgäste vermeiden zu können, arbeitet das Projekt Automatische Fahrgastzählung im ÖPNV mit Kameras und intelligenter Software für bessere Betriebsabläufe und Planungssicherheit (AIPaC) an einer Software, die mithilfe von Künstlicher Intelligenz Fahrgäste automatisiert zählen soll.
Die automatisierte Fahrgastzählung soll ein lernendes System ermöglichen, indem es Bilddaten aus bereits vorhandenen Kameras in Fahrzeugen und Bahnhöfen analysiert. Aus den gewonnenen Analysedaten lassen sich Mehrbelastungen für den ÖPNV prognostizieren. Darauf basierend können die Verkehrsbetriebe zusätzliche Kapazitäten bereitstellen, um die gestiegene Nachfrage zu bedienen und die Fahrgastanzahl pro Waggon oder Fahrzeug zu verringern.
Das Unternehmen Isarsoft führt das Projekt über eine Laufzeit von einem Jahr durch. Das BMVI fördert das Projekt im mFUND mit rund 33.000 Euro.
Ob Personen überhaupt die Angebote des ÖPNV in Anspruch nehmen und unter welchen konkreten Bedingungen sie auf andere Fortbewegungsmittel ausweichen, will das Projekt Optimierung der ÖPNV-Planung durch die Analyse von Smartphone-App-Aktivitäten und dem realisierten Mobilitätsverhalten (SSPT – Smartphone-Sensing in Public Transport) herausfinden. Hierzu werten die Forscher*innen Smartphone-Daten von Probanden aus, die sie pseudonymisiert bündeln. Neben persönlichen Informationen über die Probanden, wie Alter und Geschlecht, erfassen sie dabei vor allem, welche (Mobilitäts-)Apps die Fahrgäste nutzen und inwiefern bestimmte Orte oder Uhrzeiten die Entscheidung für oder gegen die Nutzung des ÖPNV beeinflussen.
Die aus der Analyse dieser Informationen gewonnenen Erkenntnisse fließen in eine Studie ein, die das Projektteam gemeinsam mit den Daten veröffentlichen will. Die Ergebnisse und die hierfür erprobte Auswertung von Smartphone-Nutzungsdaten sollen langfristig dazu beitragen, dass die ÖNPV-Betreiber*innen ihre Angebote auf Grundlage realer Verhaltensweisen der Fahrgäste optimieren können.
Das BMVI unterstützt dieses Projekt im mFUND mit 50.000 Euro über eine Laufzeit von einem Jahr. Durchgeführt und umgesetzt wird es vom Unternehmen Murmuras.