(Allgemein) Autor:Stefan Hennigfeld
Die PTV Group entwickelt einen Anwendungsfall für den neuen, von der deutschen Bundesregierung initiierten Mobility Data Space. Durch maschinelles Lernen sollen damit Kurzfirst-Prognosen des Verkehrsaufkommens auf ausgewählten Strecken des Fernstraßennetzes ermöglicht werden. Das Fallbeispiel der PTV wird gemeinsam mit anderen Anwendungsszenarien des Datenraums erstmals im Oktober auf dem ITS-Weltkongress in Hamburg der Öffentlichkeit vorgestellt.
Mit dem vom Bundesministerium für Verkehr und digitale Infrastruktur (BMVI) geförderten Mobility Data Space entsteht eine Plattform, auf der alle Arten von Mobilitätsdaten, wie etwa Karten, Wetter- und Infrastrukturdaten, bereitgestellt und vernetzt werden. Ziel ist es, den Wettbewerb um innovative, nachhaltige und nutzerfreundliche Mobilitätslösungen zu fördern. Die PTV steuert als einer der Partner ein Anwendungsbeispiel bei.
Dafür entwickelt das Softwareunternehmen ein Machine Learning System, das historische Verkehrsmuster analysiert und mit aktuellen Verkehrsbedingungen abgleicht. So lassen sich Prognosen darüber treffen, wie sich der Verkehr in der nächsten halben Stunde entwickeln wird. Grundlage dafür sind sowohl historische Daten als auch Echtzeitdaten, welche die Bundesanstalt für Straßenwesen auf allen deutschen Autobahnen und Bundesstraßen erfasst und über die Plattform zur Verfügung stellt. So kann die Datenqualität optimal erstellt werden.
Stefan Hennigfeld
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