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Intelligentes, prognosegetriebenes Parkplatzmanagement
Wie lassen sich Parksuchverkehr, Stau und Emissionen in Städten spürbar reduzieren – ohne überall neue Infrastruktur aufbauen zu müssen? Unser Forschungsprojekt mit Förderung durch die NBank und Europäische Union entwickelt dafür ein KI-gestütztes Parkraummanagement, das vorhandene Datenquellen intelligent zusammenführt und daraus verlässliche Prognosen sowie konkrete Steuerungsimpulse ableitet.
Kurze Vorhabensbeschreibung und Zusammenfassung
Die Verkehrs- und Parksituation in urbanen Räumen ist für Kommunen eine wachsende Herausforderung: Gerade in Innenstädten und rund um Großveranstaltungen führen Überlastung, unklare Verfügbarkeiten und fehlende Transparenz zu unnötigem Parksuchverkehr, Zeitverlust und zusätzlichen Emissionen.
Genau hier setzt unser Vorhaben an: Wir entwickeln ein KI-gestütztes Parkraummanagementsystem, das historische Daten, Echtzeitdaten sowie gezielten Input zu erwartbaren Ereignissen (z. B. Veranstaltungen oder Baustellen) integriert. Daraus entstehen Prognosen zur Parkplatzverfügbarkeit und Ableitungen für eine dynamische Bewirtschaftung – also eine Steuerung, die auf veränderte Muster reagiert, statt nur den Ist-Zustand anzuzeigen.
Im Mittelpunkt steht ein praxistauglicher, modularer Ansatz: Daten werden gebündelt, KI-Modelle sagen die kurzfristige Entwicklung voraus, und eine Plattform stellt diese Erkenntnisse verständlich für Verwaltung, Mobilitätsakteure und Nutzer:innen bereit. So soll Parken planbarer werden – und Städte erhalten eine Grundlage, Parkflächen effizienter zu nutzen und Verkehrsströme besser zu lenken.
Ob man selbst vor dem eigenen Zuhause weniger sucht, oder ob die Straßen weniger blockiert werden durch andere Suchende.
Wir nutzen bestehende Datenbasen und ergänzen neue Prognose-Methoden.
Herausforderung und Ausgangslage
Viele bestehende Parkraummanagement-Lösungen sind heute statisch oder reaktiv: Sie arbeiten mit fest installierter Sensorik, manuellen Eingaben oder regelbasierten Verfahren, die sich primär an historischen Daten orientieren. In der Praxis bedeutet das: Es gibt oft zwar Statusanzeigen, aber zu wenig Vorausschau – und damit zu wenig Unterstützung, wenn sich die Lage kurzfristig ändert (z. B. durch Events, Sperrungen oder außergewöhnliche Verkehrsspitzen). Hinzu kommt: Einige Ansätze sind kostspielig (etwa “Sensor pro Stellplatz”) oder wenig flexibel, wenn Kommunen schnell nachsteuern müssen.
Ziel der Arbeit und Innovationsgehalt
Was unterscheidet unseren Ansatz von bestehenden Lösungen?
Ziel unseres Projekts ist es, ein System zu entwickeln, das Parkraummanagement vorausschauend macht: Statt nur anzuzeigen, wo es jetzt voll ist, soll die Lösung zukünftige Belegungsmuster erkennen und nutzbar machen. Ein zentrales Ziel ist, den Parkplatzsuchverkehr um mindestens 20 % zu reduzieren und damit die Grundlage für eine wirksamere, dynamische Steuerung von Parkflächen zu schaffen.
Der Innovationskern liegt in der Kombination aus Echtzeitdaten, Prognosemodellen und Entscheidungshilfe: Das System basiert auf einer modularen (IoT-)Architektur mit zentraler Datenhaltung und KI-gestützter Analyse. Die Ergebnisse fließen in eine Simulations- und Entscheidungsplattform, die über ein Dashboard für Kommunen sowie über mobile Anwendungen zugänglich ist.
So wird aus Daten nicht nur “Information”, sondern konkrete Unterstützung für Entscheidungen – im Alltag ebenso wie in Ausnahmesituationen.
Was entsteht konkret?
- Datenerfassung & Integration: Nutzung bestehender Sensornetzwerke und Open-Data-Quellen.
- Prognosealgorithmen: Kombination von modernen KI-Verfahren (z. B. LSTM) mit Zeitreihenansätzen zur Vorhersage der Verfügbarkeit.
- Offene Schnittstellen: API-Ansatz zur Einbindung in bestehende Mobilitäts- und Verkehrsmanagementsysteme.
- Simulation & Bewertung: agentenbasierte Modelle zur Evaluierung unterschiedlicher Szenarien.
Hinweis zur Förderung und Partnerschaften
Dieses Vorhaben wird finanziell unterstützt durch die Europäische Union sowie das Land Niedersachsen und in Partnerschaft mit der Teqyard bis Oktober 2027 umgesetzt.
