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Detailergebnis zu DOK-Nr. 75814

Intelligente Parkplatzsuche mit Machine Learning: ein Konzept für die Verringerung des innerstädtischen Parksuchverkehrs

Autoren	A. Kister
Sachgebiete	5.13 Ruhender Verkehr (Parkflächen, Parkbauten) 6.2 Verkehrsberechnungen, Verkehrsmodelle 0.8 Forschung und Entwicklung

Internationales Verkehrswesen 72 (2020) Nr. 2, S. 56-59, 2 B, 3 Q

Besonders in Innenstadtgebieten ist die Parkplatzsuche sehr zeitaufwendig, und je länger sie dauert, desto schädlicher wird sie für die Umwelt. In Spitzenzeiten beträgt der Parksuchverkehr in den Innenstädten geschätzt bis zu einem Drittel des eigentlichen Verkehrs. Wie lässt sich die Parkplatzsuche also effizienter gestalten? Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler des Fraunhofer-Instituts für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS haben zusammen mit Partnern in dem Forschungsprojekt "Geiser" daran gearbeitet, Geo- und Sensordaten für Anwendungen des Alltags besser nutzbar zu machen. Wie lässt sich der Parksuchverkehr in den Innenstädten reduzieren? Ideen und Ansätze dazu gibt es schon länger - etwa mit Sensoren, die am Ort messen, ob ein Parkplatz belegt oder frei ist. Autofahrer könnten diese Daten abfragen und gezielt zu einem freien Parkplatz in der Nähe ihres Ziels navigieren. Allerdings wären Aufbau und Instandhaltung eines solchen flächendeckenden Parkplatzsensoren-Netzwerks mit einem hohen Zeit- und Kostenaufwand verbunden.