Die Bewirtschaftung des städtischen Parkraums erfolgt in den seltensten Fällen aus einer Hand. Verschiedene private und öffentliche Akteure organisieren ihr Parkangebot oft eigenständig und nicht immer aufeinander abgestimmt. Hinzu kommt, dass in vielen Städten unterschiedliche Parkkonzepte zum Einsatz kommen und folglich verschiedene Informations- und Abrechnungssysteme bestehen.
Das durch das Bundesministerium für Digitales und Verkehr geförderte Forschungsprojekt BASt-Parken untersuchte die Möglichkeiten der Integration von öffentlichem und privatem Parkraummanagement durch gezieltes Sammeln und Bereitstellen von Parkraumrelevanten Informationen aus unterschiedlichsten Datenquellen (z. B. Parkleitsystemen, Parkscheinautomaten, Sensorik, Schrankensystemen etc.) zum Zwecke der Reduzierung des städtischen Parksuchverkehrs und der effizienteren Nutzung vorhandenen Parkraums.
Die konkrete Aufgabenstellung umfasste dazu die Entwicklung einer Intelligente Verkehrssysteme
(IVS)-Referenzarchitektur für den ruhenden Verkehr basierend auf Herausforderungen und Anforderungen zum Parkraummanagement sowie die Entwicklung eines standardisierten DATEX-II-Datenprofils. Entsprechende Anforderungen und Rahmenbedingungen wurden in insgesamt 9 Expertengespräche und einem Workshop zusammen mit Partnern der öffentlichen Hand sowie Service-Providern erfasst. Dadurch wurde sichergestellt, dass eine möglichst hohe Interoperabilität und Übertragbarkeit der Referenzarchitektur gewährleistet wird. Ergänzend wurden 16 Forschungs- und Pilotprojekte zu parkraumnahen Projektinhalten analysiert.
Die Ergebnisse des Workshops, der Expertengespräche und der Literaturrecherche wurden in
insgesamt 70 Herausforderungen zusammengefasst. Diese wiederum wurden in Anforderungen an
den Dienst und das verwendete Datenmodell formuliert. Es wurde insbesondere ersichtlich, dass
eine bessere Kommunikation zwischen kommunalen und privatwirtschaftlichen Akteuren sowie deren
gemeinsame Beteiligung an Konzepten und Planungen von hoher Bedeutung sind.
Das Projekt wurde in zwei Demonstratorräume mit jeweils unterschiedlichen Themen-Schwerpunkten
durchgeführt: in Stuttgart (Integration öffentlicher Parkleitstrategien und vernetztes Parken) und in
München (integratives Parkraummanagement und On-Street-Parking in einem Stadtviertel mit statischen Daten zum Viertel in Kombination mit Floating Car Daten).
Im Demonstratorraum Stuttgart wurden gemeinsam mit der Landeshauptstadt Stuttgart und der PBW
mbH zwei kommunale Parkleitstrategien im Kontext des dynamischen Verkehrsmanagements ausgearbeitet. Die Parkleitstrategie Kulturmeile und die Intermodale Strategie P+R Parkhaus Österfeld wurden konzeptionell erarbeitet und befinden sich in der technischen Umsetzung.
Die bestehende Objektdatenbank der PBW mbH wurde um zusätzliche statische Point of Interest Daten (u. a. Stellplatzbreite, Ausstattungsmerkmale, Sonderstellplätze, besondere Services und Bezeichnung und Adressen der Zufahrten) und Ladeinformationen erweitert (u. a. Anzahl Ladestationen, Betreiber der Ladestation, Hersteller, Steckertyp). Zudem wurden die Tarifinformationen und Öffnungszeiten standardisiert sowie dynamische Daten zur Belegung der Ladesäulen in die Datenbank integriert und über eine neu geschaffene API zur Verfügung gestellt. Im Demonstratorraum München wurden die statischen Parkraumdaten der Stadt und dynamischen Daten aus FC-Daten für das On-Street-Parken gebündelt, georeferenziert und konvertiert. Im nächsten Schritt wurden diese über standardisierte Datenformate über ein API für externe Abnehmer bereitgestellt.
Es wurde weiterhin ein DATEX-II-Profil erstellt, um die ermittelten Anforderungen abzudecken. Hierfür
wurde die Version 3.1 verwendet und an einigen Stellen um zusätzliche Elemente, wie etwa einfache
Fahrplandaten, ergänzt.
Vorliegender Schlussbericht stellt umfassend die Ergebnisse des Vorhabens dar.
Aktualisiert: 2023-03-16
Autor:
Willi Becker,
Jörg Freudenstein,
Alexander Godschachner,
Melanie Grötsch,
Anja Höpping,
Nicole Hüttner,
Wolfgang Inninger,
Ben Jonas,
Stefan Krampe,
Jakob Krüger,
Benjamin Stjepanovic
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