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Stauprognose

Stauprognose

© Landesbetrieb Straßen, Brücken und Gewässer Hamburg LSBG

Ziel/Nutzen der Lösung

Die Projektpartner entwickelten ein leistungsfähiges System, mit dem Stau in Echtzeit vorausgesagt werden kann. Zusätzlich können mit dem Werkzeug die Auswirkungen geplanter Baustellen auf den Verkehrsfluss simuliert werden.

Lösungsbeschreibung

Das Projekt wird in der Förderrichtlinie „Digitalisierung kommunaler Verkehrssysteme“ des Bundesministeriums für Verkehr und digitale Infrastruktur (BMVI) gefördert.
Daten aller relevanten Einflussfaktoren werden in ein System integriert. Das sind u. a. Verkehrsflussdaten, Baustellendaten und Informationen zu Großveranstaltungen. Eine im Projekt entwickelte Software nutzt diese Daten, um die verkehrlichen Auswirkungen von beispielsweise Baustellen oder Unfällen zu simulieren.
Das Werkzeug Stauprognose kann sowohl für die langfristige (bspw. bei geplanten Baustellen) als auch für die kurzfristige Verkehrsplanung (bspw. bei Unfällen oder Straßensperrungen auf Grund eines Rettungseinsatzes) eingesetzt werden.
Bereits in der Planungsphase von verkehrlichen Maßnahmen können Umweltbelastungen anhand ausgewiesener Schadstoffwerte erkannt und reduziert werden. Langfristig kann eine nachhaltige Verkehrsflussoptimierung realisiert werden.

Kommunen

Das Projekt wird in folgenden Kommunen umgesetzt:

Hamburg, Hamburg

über 500.000 Einwohner

Stadt

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Das System wird von Mitarbeiter*innen des Landesbetriebes für Straßen, Brücken und Gewässer Hamburg (LSBG) sowie Polizist*innen der Verkehrszentrale für die Verkehrsplanung eingesetzt. Das Projekt Stauprognose trägt dazu bei, lange Staus und damit den Ausstoß gesundheitsschädlicher Abgase zu vermeiden.

Die Software-Lösung Stauprognose soll perspektivisch auch in weiteren Hamburger Behörden eingesetzt werden. Außerhalb des Landesbetriebes für Straßen, Brücken und Gewässer Hamburg (LSBG) wird die entwickelte Lösung gewerblich angeboten. Darüber hinaus bildet Stauprognose die Grundlage für das Folgeprojekt #transmove, in dem Mobilitätsprognosen auf Basis von Künstlicher Intelligenz und unter Einbeziehung u. a. des ÖPNV und des Radverkehrs in Form eines intuitiven Prognose-Werkzeuges weiterentwickelt werden.

Beteiligte Partner*innen

Weiterführende Informationen