Resilientes multimodales Verkehrsmanagement mit gemeinsam genutzten autonomen Elektrofahrzeugen unter Störungen

• Antragsteller: Professor Dr. Meng Wang
• Fachliche Zuordnung: Verkehrs- und Transportsysteme, Intelligenter und automatisierter Verkehr
• Förderung: Förderung seit 2025
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 568927330

Naturkatastrophen, technisches Versagen und von Menschen verursachte Unfälle führen häufig zu Unterbrechung der ÖPNV-Linien und -infrastruktur. Dies kann dazu führen, dass das ÖPNV-Angebot eingestellt wird und sich die Verkehrsnachfrage auf das Straßennetz verlagert. Ohne wirksame Notfallstrategien können die urbanen Verkehrssysteme leicht lahmgelegt werden. Geteilte autonome Elektrofahrzeuge (SAEVs) und intelligente Infrastruktur als neuartige Technologien bieten vielversprechende Lösungen für diese Ausnahmesituationen. Ziel des Verbundprojekts ist die Entwicklung einer resilienten, multimodalen Verkehrsmanagementstrategie zur Optimierung des Verkehrsflusses und des on-demand-Angebots im ÖPNV bei Störungen. Dabei liegt der Schwerpunkt auf der Verbesserung der Resilienz urbaner Verkehrsnetze gegenüber unerwarteten Ereignissen. Die primäre Forschungsfrage ist, wie Echtzeit-Flottenmanagementstrategien für SAEVs konzipiert werden können, um gestrandete Fahrgäste zu bedienen. Zudem sind Steuerungsstrategien für adaptive LSA und Fahrspurfreigaben zu entwerfen, um negative Auswirkungen auf den ohnehin vorhandenen Straßenverkehr zu minimieren. Zur Lösung dieses Problems schlagen wir einen hierarchischen, dreistufigen Entscheidungs- und Steuerungsrahmen für das multimodale Verkehrsmanagement vor. Auf der ersten Ebene (Abstimmung von Angebot und Nachfrage) wird die Größe der SAEV-Flotte dynamisch optimiert, um sie an die Nachfrage anzupassen. Auf der zweiten Ebene (Fahrzeugmanagement) werden die Streckenführung und die Ladestandorte und -zeiten für SAEVs festgelegt. Auf der dritten Ebene (Infrastrukturmanagement) werden die räumliche und zeitliche Zuweisung von SAEV-Fahrspuren und die netzweite Zuweisung von Grünzeiten gemeinsam optimiert. Als Basis wird im Projekt ein makroskopisches multimodales und mehrspuriges Verkehrsflussmodell für verschiedene Fahrzeugklassen entwickelt, welches die aus multimodalen Interaktionen resultierende Verkehrsdynamik simuliert und quantitative Bewertungsmaßstäbe in Bezug auf die Belastbarkeit des Verkehrssystems, die Qualität der Mobilitätsdienstleistungen und die Leistung des Verkehrsflusses liefert. Die vorgeschlagenen Flotten- und Verkehrsmanagementstrategien werden in groß angelegten simulationsbasierten Fallstudien für die Unterbrechung einer U-Bahn-Linie in Lyon und für einen Brückeneinsturz in Dresden mit Auswirkungen auf Straßenbahnen und MIV validiert, um ihre praktische Anwendbarkeit und die höhere Resilienz in realen Szenarien zu demonstrieren. Das Projekt wird Echtzeit-Verkehrsmanagementstrategien, ein schnelles Simulationswerkzeug, das die Reaktionen multimodaler Verkehrssysteme für eine Vielzahl von Szenarien vorhersagt, sowie eine Reihe evidenzbasierte Empfehlungen für Städte und ÖPNV-Betreiber zur Bewältigung von Unterbrechungen liefern. Mit Hebung des Potenzials geteilter autonomer elektrischer Mobilitätssysteme kann die Kompetenz von Städten und ÖPNV-Betreibern im Umgang mit Störungen gestärkt werden.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen
• Internationaler Bezug: Frankreich
• Kooperationspartner: Dr. Giovanni De Nunzio