Vorstudie zum Einsatz von KI-basierter Wegenetzoptimierung auf Basis von Behördendaten und offenen Daten sowie unter der Berücksichtigung der Physik und Psychologie der aktiven Mobilität

Die historisch gewachsenen Wegenetze des Fuß- und Radverkehrs weisen Lücken und mangelnde Barrierefreiheit auf. Dieses wirkt sich hemmend auf eine Weiterentwicklung des Fuß- und Radverkehrs, nachgelagert auf den ÖPNV und letztlich auf die Lebensqualität der Verkehrsteilnehmer aus. Mangelnde und mangelhafte Infrastruktur motiviert die Verkehrsteilnehmer zum Finden eines eigenen Weges („Desired Path Phänomen“). Unergonomische Routenführung und Umwege hemmen die aktive Mobilität (Teilnahme am Fuß- und Radverkehr) und somit auch die Nutzung des ÖPNV.

Quelle: traxventure research

Ziel des Projektes ist es, im Rahmen einer Machbarkeitsstudie Möglichkeiten und Risiken zur KI-basierten Generierung von Wegenetzverdichtungsmaßnahmen für den barrierefreien Fuß- und Radverkehr aufzuzeigen. Erwartet wird ein Algorithmus, dessen Ergebnisdaten z.B. Koordinaten zur Vorbeugung von Trampelpfaden, für Abkürzungen zu ÖPNV-Haltestellen in Form von Lückenschlüssen, für Fahrstühle zur Schaffung der Barrierefreiheit oder der kreuzungsfreien Beschleunigung des Radverkehrs (z.B. Tunnel, Brücken) sind.

Relevante Behördendaten und offene Daten werden akquiriert, konsolidiert, harmonisiert und zu einer Datenbankstruktur zusammengefasst. Die vorliegende Datenstruktur wird unter den Erkenntnissen zur aktiven Mobilitätsphysik und -psychologie parametrisiert und gewichtet und auf ihre räumliche Plausibilität in Feldtests überprüft.
Es wird untersucht, ob und wie ein Algorithmus auf der Basis der verfügbarer Eingaben entwickelt und trainiert werden kann und wie welcher Datenumfang die Ergebnisse qualitativ und quantitativ beeinflusst.