Trotz hoher CO2-Emissionen ist das Auto in Deutschland noch immer das Verkehrsmittel Nummer 1. Um umweltfreundlichere Alternativen attraktiver zu machen, setzen sich Forschende des Fraunhofer-Instituts für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB gemeinsam mit Partnern im Projekt DAKIMO für eine intelligente, intermodale Mobilität ein. Eine KI für Verkehrsmittel-übergreifende Routenvorschläge soll helfen, Menschen nahtlos, bequem und zuverlässig ans Ziel zu bringen – ganz ohne privaten Pkw.
Umweltfreundlich ans Ziel kommen – mit Bus, Bahn, Tram, E-Scootern und Leihfahrrädern ist das möglich. Im Vergleich zum Auto schneidet der öffentliche Personennahverkehr in Sachen Umweltbilanz deutlich besser ab. Dennoch dominiert der Pkw als Verkehrsmittel, schließlich ist er immer verfügbar, und die Fahrten mit dem Fahrzeug sind einfach zu planen. Damit der ÖPNV eine attraktive Alternative werden kann, müssen verschiedene Verkehrsmittel entlang einer Strecke problemlos kombiniert werden können, wobei der Wechsel zwischen ÖPNV, (Leih-)Fahrrädern und E-Scootern genauso komfortabel sein muss, wie der Griff zum Autoschlüssel. Derzeit nutzen Menschen solche intermodalen Verbindungen noch zu wenig, da Fahrten von A nach B mit unterschiedlichen Verkehrsmitteln zu kompliziert zu planen sind. Man kommt mit dem Bus an Haltestelle X vielleicht in 30 Minuten an, und muss dann hoffen, dass dort Sharing-Bikes oder E-Scooter verfügbar sind. Möglicherweise wäre man besser doch zu Haltestelle Y gefahren, wo in der Regel mehr Leihfahrräder stehen? Routing-Apps berücksichtigen solche Faktoren bislang nicht in ihren Vorschlägen. (....)