EBIM ÖV

Das Projekt wurde im Rahmen des Strukturfondsprogramms „Investitionen in Wachstum und Beschäftigung Österreich 2014-2020″ mit EU-Mitteln aus dem EFRE (Europäischer Fonds für Regionale Entwicklung) sowie aus Mitteln des Landes OÖ gefördert.

The mobility behavior in sparsely populated and rural areas is characterized by individual traffic. Private transport, however, comes along with a number of dramatic consequences both for humans and environment. However, mobility constitutes and important aspect of our civilization, and is crucial to participate in a globalized world. Therefore, one goal must be to reduce traffic while at the same time unreservedly guaranteeing personal mobility. This can primarily be achieved by implementing public transport services. Especially in densely populated areas, such services have been established over the years. In rural areas, however, things are different. Here, public transport services have to service large spatial areas, and a comparably small number of passenger (commuters, in particular). In rural areas, commuters have essentially two possibilities: using the private car, or a public transport service. The latter are generally operated using fix stops and a pre-determined schedule, which ultimately results in the first and last mile problem. In fact, the problem is that the distance between the place of residence and the public transport stops is too large, and thus people tend to use their private car either to get there, or directly to work. This, in turn, leads to an increased volume of traffic, particularly along the commuter roads, with all the negative repercussions associated therewith (e.g., congestion, increased travel times, increased environmental pollution). A potential solution in that regard could be to implement a broadly accepted micro transport service, which allows to overcome the first and last mile in an efficient and needs-oriented way.

The currently operated micro public transport services use fixed stops and phone-based reservation systems. Especially in sparsely populated rural areas the implementation of such a service is inappropriate to solve the first and last mile problem. Another important issue in that regard is user acceptance. For example, a recent report by the federal state of Styria indicates that only around 15% of micro public transport services are used by commuters. On of the biggest concerns are travel times and the necessity to use pre-determined stops. Making such micro transport services more attractive, is therefore inevitable. The fundamental goal of this project is to establish a scientific and technical basis für a broadly accepted micro public transport service for solving the first and last mile problem. As a result, we expect a reduction of individual traffic in the respective rural areas, particularly along the highly frequented commuter roads, and a reduction in CO2 emissions concomittant therewith. Generally, the overall project goal should be achieved by the following subgoals:

• Mathematical description of the optimization problem

  A realistic mathematical description of the optimization problem underlying a micro transport service, which picks up customers at arbitrary locations and punctually bringing them to their destination. The optimization task is to reduce customer travel times to an acceptable extent und consideration of a variety of boundary conditions (e.g., pick-up requests and cancellations at any time, prevalent traffic situation, departure times and schedules of the higher-ranking public transport network).

• Dynamic and real-time route guidance

  Development of a real-time capable algorithm to facilitate the dynamic route guidance of a fleet of autonomous busses under consideration of different capacities and dynamic boundary conditions.

• Dynamic traffic simulation

  Validation of the developed route guidance algorithm using a microscopic traffic simulator. On the one hand, the real-time capability of the algorithm should be verified. On the other hand, simuations should be used to quantify the potential of the developed algorithm in regard of reducing CO2 emissions.

• Modeling of an acceptance function

  The primary goal is to model an acceptance function, which allows for the reliable identification of all relevant (and critical) influencing factors for the use of the proposed micro transport service based on potential boundary conditions. All relevant scientific, technical and organizational hindrances should be identified, and potential solutions for an optimization of the proposed systems should be categorized depending on different quality measures.

Das Mobilitätsverhalten der Wohnbevölkerung in ländlichen Regionen wird vom motorisierten Individualverkehr geprägt. Der private Autoverkehr hat jedoch dramatische Nachteile wie die Bedrohung der Gesundheit der Menschen sowie der Umwelt durch CO2- und andere Schadstoffemissionen, die nicht länger ignoriert werden können. Gleichzeitig ist die Personenmobilität ein wesentliches Merkmal unserer Kultur der Freiheit sowie absolut notwendig, um an Arbeitsprozessen teilnehmen zu können. Ein wesentliches Ziel muss also sein, die Personenmobilität uneingeschränkt zu gewährleisten, jedoch den dafür nötigen Verkehr zu minimieren. Dies lässt sich vorzugsweise durch die Etablierung von öffentlichem Verkehr (ÖV) bewerkstelligen. In Ballungsräumen funktioniert dies aufgrund der hohen Anzahl an Fahrgästen gut und effizient. Anders stellt sich die Situation in ländlichen Regionen dar, die dadurch gekennzeichnet ist, dass große Flächen mit vergleichsweise geringer Anzahl an Fahrgästen bedient werden müssen. Im Fokus steht weniger der regionale Verkehr, sondern der Pendlerverkehr zwischen den Regionen und den Ballungszentren. Für die Pendlerinnen und Pendler ergeben sich im Wesentlichen zwei Möglichkeiten, die Pendelstrecke zu bewältigen, entweder mit dem Auto oder mittels ÖV. Die in Frage kommenden öffentlichen Verkehrsmittel werden im getakteten Modus auf bestimmten Strecken mit definierten Haltestellen betrieben (z.B. die Bahn). Dies führt in ländlichen Umgebungen zur sogenannten „First and Last Mile“ Thematik. Das Problem besteht darin, dass der Weg von zu Hause bis zur Haltestelle so weit entfernt ist, dass er nicht zu Fuß oder dem Fahrrad zurückgelegt, sondern mit dem Auto bewältigt wird. Dies führt in der Regel dazu, dass in weiterer Folge mit dem Auto bis ans Ziel gefahren wird, mit all den negativen Folgen sowohl in der Region selbst als auch auf den Pendlerrouten (Stau, erhöhter Zeitbedarf, erhöhter CO2-Ausstoß etc.). Dem kann nur entgegengewirkt werden, wenn ein attraktives Mikro-ÖV Angebot zur Verfügung steht, mit dessen Hilfe die „First and Last Mile“ bedarfsgerecht überwunden werden kann.

Die derzeit betriebenen Mikro-ÖV-Systeme arbeiten mit fixen Haltestellen und Bestellung über Telefon. Im dünn besiedelten Raum mit Streusiedlungen ist die Erschließung mit den derzeitigen Mikro-ÖV-Systemen zur Lösung des First and Last Mile Problems im Hinblick auf Bedarfsgerechtigkeit unzulänglich. In der Miko-ÖV Strategie der Steiermark brachte eine Analyse des Mikro-ÖV das Ergebnis, dass nur rund 15% der Mikro-ÖV-Angebote PendlerInnen anspricht. Wichtigste Hemmnisse zur Inanspruchnahme des Angebots betreffen die Reisezeit (Fahrzeit plus Wartezeit) sowie die Notwendigkeit, bestimmte Sammelpunkte vorab zu erreichen oder an diesen aussteigen zu müssen. Es ist also unumgänglich, die Attraktivität des Angebots zu erhöhen. Die wesentliche Zielsetzung besteht darin, die wissenschaftlichen Grundlagen für ein breit akzeptiertes Mikro ÖV Angebot zur Lösung des First and Last Mile Problems zu schaffen. Als Folge davon wird der Individualverkehr auf den Straßen sowohl in den ländlichen Regionen selbst als auch und vor allem auf den überlasteten Pendlerrouten reduziert und damit die durch den Straßenverkehr verursachten CO2 Emissionen maßgeblich verringert. Dieses übergeordnete Projektziel lässt sich entsprechend der Arbeitspakete in Teilziele wie folgt gliedern:

• Mathematische Modellierung des Optimierungsproblems

  Realitätsnahe mathematische Modellierung des Optimierungsproblems zur Steuerung eines Fahrdienstes, der Kunden von einem beliebigen Ort abholt und zu einem vorgegebenen Ziel bringt. Die Optimierungsaufgabe besteht im Unterschreiten einer für die NutzerInnen akzeptablen Reisezeit unter sehr dynamischen Rahmenbedingungen (Fahrtanforderung bzw. -stornierung jederzeit möglich, Berücksichtigung der tatsächlichen Ankunfts- und Abreisezeiten des getakteten ÖV, Berücksichtigung der aktuellen Verkehrslage).

• Dynamische Routensteuerung in Echtzeit

  Entwicklung eines echtzeitfähigen Algorithmus, der als Basis zur dynamischen Steuerung eines Fuhrparks bestehend aus mehreren Bussen unterschiedlicher Kapazität unter dynamischen Rahmenbedingungen dient.

• Dynamische Verkehrssimulation

  Ziel ist im Wesentlichen die Validierung des entwickelten Steuerungsalgorithmus. Dabei steht einerseits die Überprüfung der Echtzeitfähigkeit des Algorithmus und andererseits die Ermittlung des Potenzials zur CO2-Einsparung für verschiedene Szenarien im Fokus.

• Modellierung der Akzeptanzfunktion

  Ziel ist eine Modellierung einer Akzeptanzfunktion, die es zuverlässig erlaubt, in Abhängigkeit von regionalen Rahmenbedingungen alle wesentlichen kritischen Einflussfaktoren für die Nutzung des EBIM-ÖV zu identifizieren. Wesentliche wissenschaftlich/technisch oder organisatorisch zu überwindende Hemmnisse werden erkannt. Mögliche Lösungen werden in eine Qualitätsmetrik für die Gesamt-Optimierung des EBIM-ÖV kategorisiert.