KI-Routenplaner für Öffis sagt Stress und Umstiegschaos den Kampf an
Ein neuer KI-Routenplaner berechnet in Echtzeit die Verfügbarkeit von öffentlichen Verkehrsmitteln und Sharing-Diensten – basierend auf Verkehrsdaten, Nutzerverhalten und Uhrzeit.
Die App berechnet per KI, welche Verkehrsmittel wie E-Scooter oder Leihfahrräder vor der Abfahrt verfügbar sind – und erleichtert so den Umstieg. © raumobil GmbH, Fraunhofer IOSB
Stau auf dem Heimweg, volle Bahnen zur Rushhour, der letzte E-Scooter längst vergriffen – wer im Alltag auf Öffis oder Sharing-Angebote setzt, braucht oft starke Nerven. Zwar wächst das Angebot an Leihfahrrädern, Rollern und Bussen, doch der Umstieg vom Auto scheitert oft an der Praxis: Die passende Verbindung lässt sich nur schwer planen, und oft fehlt ausgerechnet das Verkehrsmittel, das man gerade braucht.
Genau hier setzt ein neues Projekt des Fraunhofer IOSB in Karlsruhe an. Die Forscher entwickeln im Rahmen von DAKIMO (kurz für: Daten und KI als Befähiger für nachhaltige, intermodale Mobilität) einen KI-Routenplaner, der schon vor Fahrtbeginn berechnet, wo und wann auch Sharing-Verkehrsmittel wie E-Scooter oder Leihfahrräder tatsächlich verfügbar sind. Die Technik soll helfen, den Umstieg auf umweltfreundliche Alternativen spürbar einfacher und verlässlicher zu machen – vor allem im Zusammenspiel mit Bus und Bahn.
KI wertet Verkehrsdaten aus und passt Routen in Echtzeit an
Die KI berechnet Wahrscheinlichkeiten, mit welcher Verfügbarkeit an einem Ort zu rechnen ist. Dafür nutzt sie:
- aktuelle Verkehrsdaten wie Staus oder Sperrungen
- historische Bewegungsdaten von E-Scootern und Leihfahrrädern
- kleinräumige Verkehrszellen und Zeitfenster im Minutenbereich
So entsteht ein Modell, das sich ständig anpasst. Selbst wenn ein Roller gerade genutzt wird, ändert die App automatisch die Route und bietet eine Alternative an, die funktioniert.
App entlastet Pendler und macht Umstiege planbar
Projektleiter Jens Ziehn erklärt:
Unsere KI-Prognose schlägt das individuell bestmögliche Verkehrsmittel für das Ziel, aber auch für die einzelnen Teilstrecken vor, ohne den Überblick zu erschweren.
Statt sich auf Glück oder Bauchgefühl zu verlassen, zeigt die App eine realistische Einschätzung. Besonders Pendler profitieren davon. Wer morgens keine Zeit hat, drei Straßen nach einem Roller abzusuchen, bekommt verlässliche Infos und spart Nerven. Auch der CO2-Ausstoß lässt sich durch den Umstieg auf öffentliche Verkehrsmittelverringern.
KI-Routenplaner macht Öffis attraktiver
Ob Menschen die neue Technik überhaupt brauchen, hat das Projektteam untersucht. In einer Umfrage mit 1.500 Teilnehmern sagten:
- rund 90 Prozent: Eine solche Prognose sei hilfreich oder sehr hilfreich
- rund 20 Prozent: Sie würden ihr Auto gelegentlich stehenlassen
Damit Mobilität intermodaler und somit umweltfreundlicher wird, muss sie einfacher, zuverlässiger, flexibler und planbarer werden.
Jens Ziehn
Erste Testphase läuft bereits
Die Technik wird bereits in Karlsruhe getestet – über die regiomove-App des Karlsruher Verkehrsverbunds (KVV). Die App zeigt intermodale Routen an, also Strecken, die mit mehreren Verkehrsmitteln zurückgelegt werden. Erste Testregion ist der Mittlere Oberrhein. Danach soll das System auf ganz Baden-Württemberg ausgeweitet werden.
Wie die KI lernt, das richtige Verkehrsmittel vorzuschlagen
„Die Prognose gelingt, weil unsere KI Verkehrszellen und Zeitintervalle nutzt, um Wahrscheinlichkeiten für die Verfügbarkeit von Sharingfahrzeugen zu berechnen“, erklärt Reinhard Herzog vom Fraunhofer IOSB. Verwendet werden offene Datenquellen wie Fahrplandaten des ÖPNV sowie historische Standorte von Leihrädern.
Die App plant nicht mit Wunschwerten, sondern mit realistischen Einschätzungen. Sie berücksichtigt typische Bewegungsmuster wie:
- Stoßzeiten am Morgen
- Wochenend-Ausflüge
- Einfluss von Wetter oder Veranstaltungen
Unsere Forschungsergebnisse untermauern, dass wir mit Methoden der KI in der Lage sind, die Mobilitätswende zu unterstützen und einen Beitrag zum Klimaschutz zu leisten.
Jens Ziehn
Kurz zusammengefasst:
- Eine neue App aus dem Projekt DAKIMO nutzt einen KI-gestützten Routenplaner, um die Verfügbarkeit verschiedener Verkehrsmittel zuverlässig vorherzusagen und so den Umstieg auf Öffis zu erleichtern.
- Die Prognosen beruhen auf Echtzeitdaten, Bewegungsmustern und lokalen Verkehrszellen – so lassen sich Routen flexibel und realistisch planen.
- In einer Befragung fanden 90 Prozent der Teilnehmer die Funktion hilfreich, rund 20 Prozent würden dadurch gelegentlich aufs Auto verzichten.
Übrigens: In deutschen Städten verliert das Auto spürbar an Bedeutung. Eine Studie zeigt, wie stark sich das Mobilitätsverhalten verändert – je nach Wohnort, Alter und Arbeitsweise. Mehr dazu in unserem Artikel.
Bild: © raumobil GmbH, Fraunhofer IOSB
