Navigation: Kalkulierte Ankunftszeit lässt Auto attraktiver erscheinen

Bei der Berechnung der Ankunftszeit am Ziel fehlt die Parksuchzeit, moniert eine Forschungseinrichtung an der Frankfurter University of Applied Science. Jetzt will man eine "ehrliche Kalkulation" schaffen.

Schneller als man denkt: Weil in der Kalkulation der Ankunftszeit die Parksuchzeit fehlt, erscheint die Fahrtzeit kürzer, als sie de facto ist. | Foto: J. Reichel
Schneller als man denkt: Weil in der Kalkulation der Ankunftszeit die Parksuchzeit fehlt, erscheint die Fahrtzeit kürzer, als sie de facto ist. | Foto: J. Reichel
Johannes Reichel

Bei der Kalkulation der Reisezeit durch Navi-Apps wird die Parksuchzeit des motorisierten Individualverkehrs (MIV) vernachlässigt. Das moniert ein Team am Research Lab for Urban Transport (ReLUT) der Frankfurt University of Applied Sciences (Frankfurt UAS). Aus diesem Anlass hat man das Forschungsprojekt „start2park – Parksuche erfassen, verstehen und prognostizieren“ gestartet.

„Durch die fehlenden Angaben, wie lange es dauern wird, einen Parkplatz zu finden, erscheint die Attraktivität des Autos im Vergleich zu anderen Verkehrsmitteln höher als sie tatsächlich ist“, betont Projektleiter Prof. Dr. Tobias Hagen, Professor für Volkswirtschaftslehre und Quantitative Methoden an der Frankfurt UAS und Teil des ReLUT-Direktoriums.

Eine Implementierung der Parksuchzeit in Navi-Apps könne unnötigen Parksuchverkehr reduzieren. Damit verbunden seien Entlastungen in den Bereichen Emissionen, Verkehrsmenge und Reisezeit, argumentiert Hagen. Das Projekt setzt auf die smarte Nutzung von Trackingdaten, um ein Erklärungs- und Prognosemodell für die Parksuchdauer zu entwickeln. So könnten Stellschrauben für die Verkehrsplanung identifiziert und Realtime-Prognosen der Parksuchzeit in Navi-Apps implementiert werden.

Ziel ist ein realistisches Prognosemodell

Die benötigten Daten werden App-gestützt mit Hilfe von ca. 1.000 Testfahrenden erhoben. Neben der Erfassung von GPS-Daten und dem Startzeitpunkt der Parksuche, werden über die App für die Testfahrenden fahrtbezogene Informationen ermittelt. Einige Fahrten von Testfahrenden werden begleitet und für qualitative Interviews genutzt. Ziel sei es, zum Ende der Projektlaufzeit das Prognosemodell in (existierende) Navi-Apps zu integrieren. Geplant ist, die klassische Reiseplanung auf alle verfügbaren Mobilitätsangebote zu erweitern. Ein Fokus liegt dabei auf der Prognose von realistischen Reisezeiten.

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