Die Forschung steht noch am Anfang, wenn es darum geht, autonome On-Demand-Angebote in bestehende öffentliche Verkehrssysteme zu integrieren. Noch größer ist die Forschungslücke bei der gemeinsamen Planung verschiedener Angebotsformen. Dieses Projekt ist in drei Arbeitspakete gegliedert, mit dem Ziel, neue Methoden zur Planung autonomer öffentlicher Verkehrssysteme zu entwickeln. Mithilfe analytischer Modelle und Simulationen werden die Einsatzgrenzen verschiedener Angebotsformen unter Berücksichtigung der Kostenstrukturen autonomer Fahrzeuge untersucht. Neben der Kostenanalyse fließen auch Leistungskennzahlen wie Effizienz, Fairness und Nachhaltigkeit in die Bewertung ein. Anschließend wird das Planungsproblem für den öffentlichen Verkehr mit autonomen Fahrzeugen mathematisch formuliert. Dabei werden neben den genannten Zielen auch die Einschränkungen bei der gemeinsamen Planung von liniengebundenen und bedarfsorientierten Angeboten analysiert. Das entstehende multikriterielle Optimierungsproblem lässt sich voraussichtlich nicht in akzeptabler Zeit exakt lösen. Daher wird untersucht, wie heuristische Verfahren zur Lösung eingesetzt werden können. Bestehende Ansätze zu ähnlichen Problemstellungen dienen dabei als Benchmark. Wie in vergleichbaren Studien wird auch hier zunächst von einer exogenen Nachfrage ausgegangen. Abschließend werden jedoch auch Veränderungen im Mobilitätsverhalten in den Planungsprozess integriert. Zu diesem Zweck wird ein Framework entwickelt, das die im Projekt erarbeiteten Planungsmethoden mit dem digitalen AgiMo-Zwilling verknüpft: Durch die Simulation eines MATSim-Modells für eine bestimmte Konfiguration des öffentlichen Verkehrsnetzes wird die durch das neue Angebot induzierte Nachfrage abgeschätzt. Diese kann dann in die nächste Iteration der Planungsmethoden einfließen. |
