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Erfahrungsbericht des Teams Clean Routing über die Mobility Innovation Competition @ Campus

Blog Post created by s.geigenbergeresri-de-esridist Employee on Aug 31, 2017

Anfang 2017 wurde vom Zentrum Digitalisierung Bayern der Wettbewerb “Mobility Innovation Competition @ Campus”(MICC) ausgeschrieben.  Dieser Wettbewerb richtete sich an Studenten bayerischer Hochschulen und Universitäten. Im Rahmen der Teilnahme sollten sie sich mit der zukünftigen Mobilität als Thematik auseinandersetzen und eine Produktidee entwickeln, die im Rahmen eines Startups umgesetzt werden könnten.

 

Die Competition war in drei Stufen aufgebaut. Zuerst musste ein Proposal eingereicht werden, welches die Projektidee, gewählte Methoden und einen Businessplan beschreibt. Aus den Teams, welche ein Proposal eingereicht hatten, wurden circa zwanzig zu einer Veranstaltung Ende April nach Nürnberg eingeladen. Auf dieser hatte jedes Team drei Minuten Zeit zum pitchen der eigenen Idee. Insgesamt 15 Teams wurden am Ende für die Projektphase zugelassen. Danach hatten sie drei Monate Zeit um erste Teile der Ideen umzusetzen. Auf einer Abschlussveranstaltung im Juli in München wurden die Projekte präsentiert und die Sieger prämiert.

 

 

Linus Lambrecht und ich, Simon Geigenberger, studieren beide im Master Geoinformatik an der Universität Augsburg. Wir wurden auf die Ausschreibung aufmerksam gemacht und waren sofort dazu entschlossen teilzunehmen. Bei der Suche nach einem passenden Thema stießen wir schnell auf das Problem der hohen Feinstaubwerte in deutschen Innenstädten und waren uns einig, dass ein Fahrverbot von Fahrzeugen mit Brennstoffmotoren keine adäquate Lösung darstellt, sondern dass es eine Möglichkeit geben muss dynamisch und nach Bedarf Maßnahmen ergreifen zu können. Unsere Idee war es, eine Plattform namens „Clean Routing“ zu entwickeln. Diese richtet sich speziell an Großstädte mit Feinstaubproblemen. Drei Bausteine stellen die zentralen Elemente dar.

 

 

Primärer und wichtigster Bestandteil ist eine Anwendung für die Stadtverwaltungen, welche eine Vorhersage für Feinstaubwerte darstellt. Die Vorhersagewerte werden unter Berücksichtigung der Wetterdaten mit Hilfe eines Modells berechnet, welches in einem Python Skript implementiert wurde. Diese Berechnung wird dauerhaft durch ein Maschinelles Lernverfahren optimiert. Das aktuelle Modell liefert für Städte, welche sich in unseren Breiten befinden eine Genauigkeit von über 90 Prozent. Die Datensätze, welche zum Trainieren des Modells verwendet wurden, sind aus den Frühlingsmonaten dieses Jahres. Da es noch keine Daten aus Wintermonaten gibt, kann das Modell erst nach dem Winter für diese Monate angepasst werden. Dies ist nötig, weil sich die Feinstaubwerte bei kalten Temperaturen und Schneefall anders entwickeln als in den restlichen Jahreszeiten. Wenn eine Überschreitung des, von der EU festgelegten, Wert für einen Feinstaubalarm vorhergesagt wird, dann hat die Stadt nun früh genug die Möglichkeit Maßnahmen zu ergreifen um den Schwellwert nicht zu übertreffen. Maßnahmen wären beispielsweise, dass gefährdete Gebiete umfahren werden sollen.  

 

Es soll eine weitere Anwendung für Privatpersonen entstehen. Diese App berechnet basierend auf den Feinstaubwerten alternative Routen, die gefährdete Gebiete umfährt oder direkt auf Verkehrsmittel auf dem ÖPNV umsteigt. Da man die Privatperson nicht mit Verboten dazu zwingen will den Öffentlichen Nahverkehr zu nutzen, kann ihm dies mit verschiedenen Angeboten schmackhaft gemacht werden. Diese Angebote wiederum müssen von Seiten der Stadtverwaltung gewählt werden und eine anziehende Wirkung auf die Privatpersonen haben. Beispiele hierfür sind reduzierte Preise für ÖPNV Tickets oder die Möglichkeit einen Park + Ride Parkplatz zu reservieren. Des Weiteren besteht für den Nutzer die Möglichkeit seine Fahrten zu planen und in diese Planung bereits die vorhergesagten Feinstaubwerte und daraus resultierende Überschreitungen von Grenzwerten miteinzubeziehen.

 

Dieser Planungsservice kann auch in einer dritten Anwendung für Unternehmen, wie Handwerksbetriebe oder Speditionen, integriert werden. Diese Unternehmen wissen bereits im Vorhinein ihre Routen und können diese so in den Arbeitsplan einpassen, dass Gebiete in den Zeiten vermieden werden, wenn sich ein Feinstaubalarm anbahnt. Bei den Maßnahmen der Stadt handelt es sich um keine strikten Verbote, sondern lediglich um Vorschläge und Richtlinien. Daher ist es notwendig, dass es neben den bereits genannten Angebote für Privatpersonen weitere Anreize gibt, welche die Verkehrsteilnehmer dazu bewegen das alternative Routing wahrzunehmen.

 

 

Originale Route mit Simulierten Feinstaubwerten

 

Alternative Route (grün) und Route mit ÖPNV (blau)

 

 

 

Bisher wurden die technischen Bausteine für die Vorhersage der Feinstaubwerten und das multimodale Routing implementiert. Somit fehlt noch die Einbindung der verschiedenen Komponenten in eine Benutzeroberfläche um mit den verschiedenen Anwendungen in eine Testphase zu gehen. Da es sich um Skripte, zentrale Datenhaltung und darauf basierenden Anwendungen mit Routingoption handelt bietet sich ArcGIS Online hervorragend als Plattform an, um die Bestandteile zusammenzuführen und technisch Umzusetzen. Ob und wie wir das Produkt weitergestalten ist noch offen, da wir uns beide im Endspurt unseres Studiums befinden. Dennoch ist die Problematik der hohen Feinstaubwerten in deutschen Innenstädten noch zu lösen. Wir sehen unser Produkt als eine optimale Lösung für diese Thematik, da keine Verkehrsteilnehmer benachteiligt werden und dennoch die Zahl der Fahrzeuge mit Brennstoffantrieb in Städten reduziert werden könnte.

 

Leider konnten wir uns mit dem Projekt nicht in den preisgekrönten Rängen positionieren. Trotzdem blicken wir positiv auf die Teilnahme am Wettbewerb zurück. Diese war eine sehr interessante Erfahrung, denn es wurden sehr viele Disziplinen gefordert und es konnte alles im Studium erlernte zusammengeführt werden. Es war sehr spannend und lehrreich für uns aus einer Idee den Weg zu einem Produkt und den dazugehörigen Businessplan zu entwickeln.

 

Bei weiteren Fragen zu unserem Projekt stehen wir gerne zur Verfügung:

 

Simon Geigenberger: simon@geigenberger.info

Linus Lambrecht: linus.lambrecht@gmx.de

Outcomes