Michigan: On-Demand System des städtischen Verkehrs

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Die Universität von Michigan will den Öffentlichen Nahverkehr als On-Demand Service konzeptionieren.

Unter dem Titel „Reinventing Public Urban Transportation and Mobility“ hat das UMTRI den Auftrag den öffentlichen Nahverkehr in Dearborn im US-Bundesstaat Michigan  zu planen. Man hat sich zum Ziel gesetzt, mit der Auswertung von Daten den Transport in der Stadt zu verändern.

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Mehrere Forschende des UMTRIs und anderen Abteilungen der Universität von Michigan sind an dem Projekt beteiligt, das von dem Michigan Institute for Data Science (MIDAS) und der Stadt Dearborn mitfinanziert wird. Es soll sich bis nach Ann Arbor ausstrecken, wo viele Unternehmen der Branche ansässig sind. Auch Toyota unterhält dort sein Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz „TRI-ANN„.

Gemeinsam will man dem großen Problem des künftigen Transportsystems, unter Verwendung des massiven Aufkommens von Daten von Autonomen und Vernetzten Fahrzeugen, sowie von konventionellen Autos, erarbeiten. MIDAS hatte dafür rund 1,25 Millionen US-Dollar erhalten.

Das Projekt zur Etablierung des städtischen Verkehrs wird unter der Leitung von Pascal Van Hentenryck des Colleges of Engineering stattfinden, wo man daraus ein On-Demand System machen will. Das System soll alle verfügbaren Verkehrsmittel integrieren. Das impliziert Vernetzte und Autonome Fahrzeuge, das Schienensystem und Busse – unter Beachtung der Verkehrsprognose.

Die Tests für das Projekt finden im ersten Jahr in der M City statt. Dies ist eine simulierte Testumgebung für Autonome Fahrzeuge. Danach will man auch Ann Arbor und Detroit in das Konzept einschließen.

Ein anderes Projekt mit dem Titel Building a Transportation Data Ecosystem, das vom UMTRI geleitet wird, hat es sich zur  Aufgabe gemacht, eine Plattform zu kreieren, welche die vielen Datensätze sortiert, dass die Forschenden darauf zugreifen können. Die Datenbänke sollen Informationen über den Verkehr, von Fahrzeugen, bezüglich des Wetters, der Unfälle und der Ampeln, sowie über Fahrzeugdaten und Straßenzustände speichern.

Einen ähnlichen Ansatz gibt es auch in Deutschland, wo diese Daten in der staatlichen mCLOUD gespeichert werden.

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