Eine Smartphone Software, die erkennt, welche Verkehrsmittel der User verwendet – und wie lange. Am Austrian Institute of Technology (AIT) wurde diese Vision real. Im Vergleich zu anderen Systemen ist die Software vollkommen interaktionsfrei. Bürger können also die öffentlichen Verkehrsmittel nutzen, ohne eine Fahrkarte zu kaufen oder eine Interaktion auf dem Smartphone vorzunehmen.

Wer die öffentlichen Verkehrsmittel nutzt, muss eine Fahrkarte bei Verkaufsschaltern, Automaten oder im Internet lösen. Bei Überschreiten der Stadtgrenze müssen zudem Fahrkarten von verschiedenen Verkehrsbetreibern gelöst werden. Selbst bei den sogenannten Be-In/Be-Out-Lösungen ist eine Interaktion der Passagiere nötig – zum Beispiel am Smartphone. Bei dieser Lösung werden die Linien- und Haltestellendaten des Passagiers über einen im Verkehrsmittel installierten Sensor erfasst – und mit den GPS-Positionsdaten seines Smartphones abgeglichen. Der Passagier muss bei Betreten des Verkehrsmittels die Einstiegshaltestelle bestätigen, welche die App automatisch anzeigt.

Bei den Betreibern der öffentlichen Verkehrsmittel erfordern Be-In/Be-Out-Lösungen hohe Investitionen in die Infrastruktur. Sowohl die Flotte als auch der Haltestellenbereich müssen mit entsprechender Hartware wie Beacons, Sensoren oder anderen Fahrgasterfassungs-Systemen ausgestattet werden.

Software und Algorithmus

Am Center for Mobility Systems des Austrian Institute of Technology (AIT) wurde die Software MODE entwickelt, die für beide Beteiligten unkompliziert ist: Passagiere und Betreiber von Verkehrsmitteln. MODE ist als Grundlage für ein zukünftiges Smartphone-basiertes autonomes Ticketing für den öffentlichen Verkehr zu verstehen. Das System funktioniert über die Erhebung der Fahrtroute, der Umsteigepunkte und der benutzten Verkehrsmittel. Die Passagiere benötigen kein Ticket. Dieses wird automatisch durch die App am Smartphone aktiviert und wieder deaktiviert. Preis-Caps veranlassen die Auswahl des günstigsten Tickets.

Erhebung verschiedener Transportmodi

MODE unterscheidet zwischen acht verschiedenen Transportmitteln: Fahrrad, Motorrad, Auto, Bus, Straßenbahn, U-Bahn, Eisenbahn und zu Fuß gehen. Die entsprechenden Daten generiert das Smartphone mit GNSS und anderen Ortungsfunktionen sowie sensorbasierten Beschleunigungsdaten. Bei letzteren geht es um Bewegungsmuster: Eine Busfahrt besteht zum Beispiel aus Anfahren, Beschleunigen und Bremsen. Aber es geht auch um Vibrationen in Fahrzeugen. Das System kann zwischen den Vibrationen in Bus und PKW unterscheiden, erklärt Hainz.

Oben genannte Daten werden mit GIS-Daten, Fahrplänen und Echtzeitinformationen über die öffentlichen Verkehrsmittel kombiniert.

Die Smartphone-basierten Daten werden an einen Server übertragen, wo der MODE-Algorithmus eine zuverlässige und detaillierte Reiseinformation generiert.

Neue Funktionen für die Verkehrsbetriebe

Für die Betreiber der öffentlichen Verkehrsbetriebe ergeben sich eine Reihe von Vorteilen. Die Software-Komponenten lassen sich leicht in unterschiedliche Ticketinganwendungen und –plattformen integrieren und an spezifische Anforderungen und Schnittstellen adaptieren.In den Stationen werden Fahrkartenautomaten und Entwerter obsolet. Investitionen in fahrzeugseitige Hardware, wie zum Beispiel Bluetooth- oder RFID-Beacons sind nicht notwendig. Weiters übernimmt die Software Funktionen, die bisher kostspielig oder unmöglich waren:

  • Fahrgastzählungen zur Optimierung der Serviceleistung;
  • Tarifbedingte Steuerung des Mobilitätsverhaltens der Passagiere;
  • Transparente Aufteilung der Marktanteile unterschiedlicher Betreiber innerhalb eines Verkehrsverbundes;

Software und Algorithmus

Bisweilen besteht die Technologie aus einer Software und einem Algorithmus. Eine App gibt es noch nicht. Im Fall der Umsetzung müssten noch einige Fragen beantwortet werden, so AIT-Pressesprecher Florian Hainz. Durch die Erkennung der Transportmodi via Smartphone sei man allerdings technologisch ganz weit vorne.

Einen ersten Erfolg konnte die Technologie schon bei der Sussex-Huawei Locomotion Transportation Recognition (SHL) Challenge 2018 in Singapur verzeichnen. Dort erreichte die Lösung den ersten Platz bei der Erkennung vom Umstieg von einem Transportmittel auf ein anderes und insgesamt den vierten Platz. Außerdem erforderte die Software MODE die kürzeste Schulungszeit und den bei weitem geringsten Speicherplatz.

Eine App zur Erfassung des Mobilitätsverhaltens der Passagiere hat das Team vom AIT Center for Mobility Systems bereits entwickelt. Diese wurde bisher für Forschungsprojekte in Wien und Tiflis eingesetzt. Darüberhinaus wurde die App im Pilotprojekt Smart Journey genutzt. Darin wurde erstmals ein technisches System erprobt, das bundesländerübergreifend Zugang zu allen öffentlichen Verkehrsmitteln ermöglicht.

Kürzlich gewann das autonome Ticketing-System des AIT Center for Mobility Systems  den VCÖ Mobilitätspreis 2019 in der Kategorie Digitalisierung.

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