Time Use during Activities and Trips – Potentials for Analyzing Future Travel and Activity Behavior

We carried out a survey with students on time use during activities and trips with upcoming fully automated vehicles (AV). Compared to current time used in public transit, in AV more attention-demanding activities will be undertaken. Shorter trips lead to use the time with less attention-demanding activities. Time use differences originate in the current mode. Using time in the vehicle for activities, people save time outside it. This is mostly done to extend previously existing activities or to spend more time at home. However, around 15% of the students will perform new activities, which leads to an increase of travel demand

Determining service provider and transport system related effects of ridesourcing services by simulation within the travel demand model mobiTopp

Purpose Ridesourcing services have become popular recently and play a crucial role in Mobility as a Service (MaaS) offers. With their increasing importance, the need arises to integrate them into travel demand models to investigate transport system-related effects. As strong interdependencies between different people’s choices exist, microscopic and agent-based model approaches are especially suitable for their simulation. Method This paper presents the integration of shared and non-shared ridesourcing services (i.e., ride-hailing and ride-pooling) into the agent-based travel demand model mobiTopp. We include a simple vehicle allocation and fleet control component and extend the mode choice by the ridesourcing service. Thus, ridesourcing is integrated into the decision-making processes on an agent’s level, based on the system’s specific current performance, considering current waiting times and detours, among other data. Results and Discussion In this paper, we analyze the results concerning provider-related figures such as the number of bookings, trip times, and occupation rates, as well as effects on other travel modes. We performed simulation runs in an exemplary scenario with several variations with up to 1600 vehicles for the city of Stuttgart, Germany. This extension for mobiTopp provides insights into interdependencies between ridesourcing services and other travel modes and may help design and regulate ridesourcing services

Modellierung autonomer Fahrzeuge durch veränderte Verkehrsmittelwahlparameter – Fallbeispiel Karlsruhe-Oststadt

Autonomes Fahren ist eine der zentralen Entwicklungen im Verkehr. In der vorliegenden Untersuchung werden die direkten ökonomischen Auswirkungen des autonomen Fahrens – geringere Nutzerkosten und geringerer Value of Time (VoT) für bestimmte Wegezwecke – als Parameteranpassungen in ein mikroskopisches und gentenbasiertes Verkehrsnachfragemodell des Planungsraums Karlsruhe-Oststadt eingefügt. Als Ergebnis zeigt sich, dass unter der Annahme, dass sich die Nutzerkosten durch die Automatisierung um 3,1% verringern und der VoT um 30% abnimmt, die Anzahl durchgeführter Pkw-Fahrten um ca. 2,5% steigt. Die Ergebnisse werden inhaltlich und methodisch diskutiert. Für die Abbildung komplexerer Eigenschaften und Wirkungen des autonomen Fahrens ist weitergehende Forschung erforderlich, gleichwohl zeigt sich, dass das Modell grundsätzlich zur Bearbeitung der Fragestellung geeignet ist

Wer parkt hier und wie lange? Eine Parkraumuntersuchung in der Karlsruher Oststadt

Parkende Fahrzeuge beanspruchen viel Platz im öffentlichen Raum. In dieser Studie wird am Beispiel eines Teils der Karlsruher Oststadt untersucht, wie der öffentliche Parkraum in Anspruch genommen wird. Hierzu wurde eine Erhebung von 657 Parkständen im Oktober und November 2020 durchgeführt. Die Untersuchung zeigt, dass abhängig von Umfeldnutzung bzw. Zentralität und Wochentag die Auslastung und Parkdauern sehr unterschiedlich sind. Zwischen 82 und 90 % der parkenden Fahrzeuge sind auf Anwohnende zurückzuführen. Je nach Lage und Wochentag sind zwischen 15 und 39% der parkenden Fahrzeuge als dauerparkende Fahrzeuge zu klassifizieren. Wird eine Perspektive der Flächennutzung eingenommen, wird den erhobenen Daten berechnet, dass 39% der Fläche durch Fahrzeuge in Anspruch genommen wird, die mindestens während 52 Stunden nicht bewegt werden. Die Untersuchung liefert damit wichtige Grundlagen, um zielgerichtet mögliche Maßnahmen zu entwickeln

Self-Regulating Demand and Supply Equilibrium in Joint Simulation of Travel Demand and a Ride-Pooling Service

This paper presents the coupling of a state-of-the-art ride-pooling fleet simulation package with the mobiTopp travel demand modeling framework. The coupling of both models enables a detailed agent- and activity-based demand model, in which travelers have the option to use ride-pooling based on real-time offers of an optimized ride-pooling operation. On the one hand, this approach allows the application of detailed mode-choice models based on agent-level attributes coming from mobiTopp functionalities. On the other hand, existing state-of-the-art ride-pooling optimization can be applied to utilize the full potential of ride-pooling. The introduced interface allows mode choice based on real-time fleet information and thereby does not require multiple iterations per simulated day to achieve a balance of ride-pooling demand and supply. The introduced methodology is applied to a case study of an example model where in total approximately 70,000 trips are performed. Simulations with a simplified mode-choice model with varying fleet size (0–150 vehicles), fares, and further fleet operators’ settings show that (i) ride-pooling can be a very attractive alternative to existing modes and (ii) the fare model can affect the mode shifts to ride-pooling. Depending on the scenario, the mode share of ride-pooling is between 7.6% and 16.8% and the average distance-weighed occupancy of the ride-pooling fleet varies between 0.75 and 1.17

Ein On-Demand- und Level 4-Kleinbus auf dem Testfeld Autonomes Fahren BW – Erkenntnisse aus der begleitenden Haushaltsbefragung zu EVA-Shuttle

In Karlsruhe wurde 2021 mit dem EVA-Shuttle ein autonomer Kleinbus angeboten, welcher technologische Fortschritte im Vergleich zu vergleichbaren Projekten vorwies. Im Rahmen einer Haushaltsbefragung zeigte sich, dass EinwohnerInnen dem Angebot aufgeschlossen gegenüberstanden. Die NutzerInnen weisen ein multimodaleres Verkehrsverhalten als Nicht-NutzerInnen auf. Schwierigkeiten zeigten sich in der Reisegeschwindigkeit, Verfügbarkeit und der Komplexität der Nutzung. Personen können sich die Nutzung auch in Zukunft vorstellen

Wie wird in autonomen Fahrzeugen die Fahrzeit genutzt? – Ergebnisse einer Stated-Preference-Befragung

Durch den Wegfall der Fahrtätigkeit in vollautonomen Fahrzeugen ergeben sich neue Möglichkeiten die Fahrzeit zu nutzen. In der vorliegenden Studie wird auf Basis einer Stated-Preference-Befragung untersucht, welchen Tätigkeiten sich Personen in autonomen Fahrzeugen widmen würden und wie sich diese von der heutigen Zeitnutzung im Öffentlichen Verkehr unterschiedet. Die Ergebnisse lassen eine Vielzahl von Aktivitäten, insbesondere jedoch in den Bereichen Kommunikation und Freizeit, erwarten. Im Fahrzeug zu Arbeiten wird bei Vollzeit-Erwerbstätigen im Mittel zu 9,1% der Fahrzeit erwartet, bei Teilzeit-Beschäftigen zu 6,7%. Aufgrund dieser geringen Zeitanteile ist davon auszugehen, dass sich durch autonome Fahrzeuge insgesamt leichte Veränderungen bei den Aktivitäts- und Wegemustern zeigen werden

Mode choice and ride-pooling simulation: A comparison of mobiTopp, Fleetpy, and MATSim

On-demand ride-pooling systems have gained a lot of attraction in the past years as they promise to reduce traffic and vehicle fleets compared to private vehicles. Transport simulations show that automation of vehicles and resulting fare reductions enable large-scale ride-pooling systems to have a high potential to drastically change urban transportation. For a realistic simulation of the new transport mode it is essential to model the interplay of ride-pooling demand and supply. Hence, these simulations should incorporate (1) a mode choice model to measure demand levels and (2) a dynamic model of the on-demand ride-pooling system to measure the service level and fleet performance. We compare two different simulation frameworks that both incorporate both aspects and compare their results with an identical input. It is shown that both systems are capable of generating realistic results and assessing mode choice and ride-pooling schemes. Commonalities and differences are identified and discussed

Ridepooling in der Modellierung des Gesamtverkehrs - Methodenbericht zur MOIA Begleitforschung

In der MOIA Begleitforschung wurden über zwei Jahre Effekte von Ridepooling auf das Hamburger Verkehrssystem untersucht. Die Studie liefert auf Basis umfassender empirischer Daten und einer Modellierung in hohem Detailgrad Erkenntnisse zu der noch neuen Verkehrsform und trägt dazu bei, die Potenziale von Ridepooling künftig noch zielgerichteter zu erschließen. Das im Rahmen der Begleitforschung entwickelte Verkehrsmodell besteht aus dem agentenbasierten Verkehrsnachfragemodell mobiTopp sowie dem Flottensimulationsmodell FleetPy und berücksichtigt die Angebots- und Nachfrageseite. mobiTopp bildet die Mobilität der gesamten Bevölkerung von Hamburg und Umland sowie der Privat- und Geschäftsreisenden im Wochenverlauf ab. Die Implementierung aktueller empirischer Erkenntnisse zur Nutzung neuer Mobilitätsangebote wie Ridepooling aber auch Car- , Bike- oder E-Scootersharing resultiert in besonders belastbaren Ergebnissen. Die Kopplung mit dem Flottenmodell sorgt für eine realitätsnahe Abbildung des Ridepooling-Dienstes, der Angebotsqualität und der verkehrlichen Wirkungen. Im Rahmen der Simulationsstudie wurden vier Szenarien entwickelt, die zeigen, wie sich die Mobilität in der Hansestadt zukünftig entwickeln kann