Bachelorarbeit
Betreuung: Michael Felderer gemeinsam mit dem Arbeitsbereich Intelligente Verkehrssysteme am Institut für Infrastruktur der Universität Innsbruck
Kontext: Autonome Fahrzeuge (AF) (auch bekannt als fahrerloses Fahrzeug, Roboterauto, selbstfahrendes Fahrzeug oder autonomes Auto) können ohne menschliche Leitung führen, wobei Computer die Fahraufgabe übernehmen. In Zukunft wird es nicht nur die bestehenden Verkehrssysteme verändern, sondern sicherlich auch die Art und Weise, wie wir fahren und die Aktivitäten, die wir heute durchführen. Im Bereich AFs laufen derzeit zahlreiche Forschungs- und Entwicklungsaktivitäten (bezüglich der Automobiltechnologien, Sicherheit, wirtschaftliche Aspekte, sozial-ökologische Aspekte und Recht vor allem im Verkehrssektor umfassen Veränderungen im Mobilitätsverhalten usw.). Da die AFs auf dem Massenmarkt nicht verfügbar sind (einige Prototypen werden für die Forschung entwickelt), ist es in diesem Zusammenhang sehr komplex, die Auswirkungen von AFs auf die Veränderung des Mobilitätsverhaltens, die Nutzung der Reisezeit und das Multitasking etc. zu erkennen/beurteilen. Einige Studien (Harb et al., 2018; Pudāne, et al., 2018; Pudāne, et al., 2018a) haben bereits versucht, diese komplexen Themen zu bewerten, aber die Methodologie und Ergebnisse sind fragwürdig.
Ziel: Das Ziel der Arbeit ist die Entwicklung einer Softwareplattform (Tool/GUI), die in der Lage ist, das Mobilitätsverhalten der erfassten Haushalte zu visualisieren. Die entwickelte Softwareplattform (Tool/GUI) wird in Zukunft in idealer Weise die Daten nach Aktivitätsklassen sowohl in statischer als auch in dynamischer Form visualisieren können. Die statische Darstellung ist verhältnismäßig einfach und der erste Schritt, wobei die Hauptaufgabe darin besteht, sie im Zeitverlauf dynamisch darzustellen. Die Aktivitäten der Haushaltsmitglieder ändern sich im Laufe der Zeit und der Klassen kontinuierlich. Außerdem sind einige Aktivitäten auch mit mehreren Haushaltsmitgliedern verbunden, was zu berücksichtigen ist. Noch wichtiger ist, dass die Fahrzeugaktivitäten auch dynamisch visualisiert werden müssen, indem der Anteil der individuellen Fahrzeugnutzung an ihren täglichen Aktivitäten dargestellt wird. Diese Softwareplattform wird in der Lage sein, die kompletten Datensätze (bei Bedarf) sowie die Möglichkeit für die einzelnen Familienmitglieder und Haushalte zu visualisieren. Für die statische Darstellung der ausgeführten Aktivitäten kann die Software die Daten in linearer Form in Zeit, Balken- und Kreisdiagramm sowie in weiteren im Zuge der Bachelorarbeit noch zu entwickelnden Varianten visualisieren.
Datengrundlagen: Im Monat Oktober und November 2018 wurde eine Mobilitätsbefragung durchgeführt. Die Umfrage umfasst eine Stichprobe von etwa 20 Haushalten (je Haushalt wurde eine Woche erfasst) und bestand aus zwei Teilen: mittels Fragebogen wurden die Aktivitäten der Personen erhoben und mittels GPS-Tracking die Fahrtrouten. Neben dem GPS-Logger wurde der Chauffeur gebeten, ein Logbuch zu führen, in dem die Fahrzeugnutzung (Aktivitäten, geplante Fahrten, Start- und Endzeit usw.) festgehalten wird. Für jeden Haushalt wurden eine Woche lang Daten gesammelt. Das Ziel ist die Identifizierung des Aktivitätsmusters der Gruppe von Personen, denen Fahrzeuge gehören, die aber nicht selbst fahren, und der anderen Gruppe, die selbst fahren. Es ist jedoch auch möglich, andere wichtige Informationen wie die durchschnittliche Anzahl der Fahrten pro Fahrzeug, die durchschnittliche Fahrzeit und -dauer, den Verwendungszweck, die Zeitnutzung während der Fahrt usw. für beide Gruppen herauszufinden.
Literatur:
Harb, M. et al. (2018) ‘Projecting travelers into a world of self-driving vehicles: estimating travel behavior implications via a naturalistic experiment’, Transportation. Springer US, 45(6), pp. 1671–1685. doi: 10.1007/s11116-018-9937-9.
Pudāne, B. et al. (2018a) ‘A Time-use Model for the Automated Vehicle-era’, Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 93, pp. 102–114. doi: 10.1016/j.trc.2018.05.022.
Pudāne, B. et al. (2018) ‘How will automated vehicles shape users’ daily activities? Insights from focus groups with commuters in the Netherlands’, Transportation Research Part D: Transport and Environment. doi: 10.1016/j.trd.2018.11.014.