Data and Algorithm – the Fast Lane for Carless Mobility

Thinius, Andreas (2020) Data and Algorithm – the Fast Lane for Carless Mobility. SHAPING URBAN CHANGE – Livable City Regions for the 21st Century. Proceedings of REAL CORP 2020, 25th International Conference on Urban Development, Regional Planning and Information Society. pp. 1081-1085. ISSN 2521-3938

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Abstract

Die Wahl für ein Verkehrsmittel fällt primär durch Bequemlichkeit und Reisedauer und somit auf den motorisierten Individualverkehr (MIV). Insbesondere der Fuß- und Radverkehr wird dem MIV bereits in der Planung untergeordnet. Ineffiziente Wegenetze die der Fußgängerpsychologie und der Fahrradfahrphysik widersprechen entstehen. Dieses hemmt die Bequemlichkeit und Reisedauer des Fuß- und Radverkehrs und somit per Mobilitätskette die des öffentlichen Personennahverkehrs (ÖPNV). In einem Vorhaben wird untersucht, ob durch den Einsatz von künstlicher Inteligenz (KI) effiziente Wegenetze, die der Fußgängerpsychologie und der Fahrradfahrphysik entsprechen, entwickelt werden können. Es wird untersucht, mit welchen verfügbaren Daten der Fuß- und Radverkehr so beschleunigt werden kann, dass er zusammen mit dem ÖPNV zur Konkurenz für den MIV wird.

Item Type:	Article
Uncontrolled Keywords:	ÖPNV, Radverkehr, Fußverkehr, Algorithmen, Daten
Subjects:	H Social Sciences > HA Statistics H Social Sciences > HD Industries. Land use. Labor H Social Sciences > HE Transportation and Communications Z Bibliography. Library Science. Information Resources > ZA Information resources > ZA4450 Databases
Depositing User:	REAL CORP Administrator
Date Deposited:	01 Feb 2021 09:42
Last Modified:	01 Feb 2021 09:42
URI:	http://repository.corp.at/id/eprint/619

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