Zurück Vor

Detailergebnis zu DOK-Nr. 76767

Systemszenarien Automatisiertes Fahren in der Personenmobilität

Autoren	P. Pfaffenbichler G. Emberger
Sachgebiete	5.3 Stadtverkehr (Allgemeines, Planungsgrundlagen) 6.2 Verkehrsberechnungen, Verkehrsmodelle

Wien: Institut für Verkehrswissenschaften, Forschungsbereich für Verkehrsplanung und Verkehrstechnik, Technische Universität Wien, 2020, 138 S., 108 B, 8 T, zahlr. Q (Beiträge zu einer ökologisch und sozial verträglichen Verkehrsplanung H. 1/2020). - ISBN 978-3-9503375-9-4

Basis für die im Projekt SAFiP durchgeführte Analyse der Wirkungen verschiedener Szenarien des automatisierten Fahrens ist das am Institut für Verkehrswissenschaften der TU Wien entwickelte Modell MARS - Metropolitan Activity Relocation Simulator. Um das Modell entsprechend der neuen Aufgabenstellung der Abbildung verschiedener Nutzungsmodelle automatisierter Fahrzeuge adaptieren zu können, wurde in einem ersten Schritt eine qualitative Analyse auf Basis von Causal-Loop-Diagrammen durchgeführt. Damit wurden jene relevanten Wirkungsketten identifiziert, die in der Folge im quantitativen Modell neu programmiert wurden. Das Modell MARS ist ein strategisches, räumlich relativ hoch aggregiertes, dafür aber dynamisches Modell. Das heißt, mikroskopische Effekte, wie zum Beispiel die Kapazitätssteigerung durch geringere Fahrzeugfolgezeiten, können nicht intern modelliert werden. Mithilfe des systemdynamischen Modells MARS können die sekundären Wirkungen der Automatisierung der Fahrzeugflotte simuliert werden. Unter sekundären Wirkungen werden Effekte verstanden, welche durch Änderungen in der Verkehrsnachfrage entstehen. Diese betreffen sowohl die Verkehrsmittelwahl als auch die Zielwahl. Das Modell MARS beinhaltet keine interne Modellierung der Akzeptanz und Marktentwicklung automatisierter Fahrzeuge. Die Entwicklung der Marktanteile von Level 4- und 5-Fahrzeugen kommt als Szenariovariable aus externen Quellen. Im Modell MARS werden die Marktanteile mithilfe eine Stock-Flow-Modells in Flottenanteile umgerechnet. Viele der relevanten Wirkungszusammenhänge sind derzeit nur theoretisch begründet. Großteils liegen aufgrund der fehlenden Marktreife und -einführung noch keine empirisch beobachteten Daten vor. Die unterstellten Wirkungen und Gewichtungen sind deshalb mit großen Unsicherheiten behaftet. In einem ersten Schritt wurden deshalb umfangreiche Sensitivitätsanalysen hinsichtlich der Einzeleffekte der verschiedenen Wirkungsketten der Elemente fahrerloses Parken, Auswirkungen auf Straßenkapazität und Geschwindigkeit, Bewertung der Fahrzeit, Erschließung neuer Nutzerinnengruppen und Automatisierung der letzten Meile im öffentlichen Verkehr durchgeführt.