Projektlaufzeit:06.03.2023 bis 30.06.2027
Förderorganisation: Bundesministerium für Digitales und Verkehr (BMDV)
Förderkennzeichen: 45AOV1005F
Bearbeitung: Carsten Gertz (Leitung), Tyll Diebold (Kontakt), Leonie Dittrich, Daniela Wagner, Annika Wismer
Homepage: vhhbus.de/hop/ahoi/
Verbundpartner:
- Freie und Hansestadt Hamburg, Behörde für Verkehr und Mobilitätswende (BVM)
- Fraunhofer-Institut für Verkehrs- und Infrastruktursysteme IVI
- Institut für Klimaschutz, Energie und Mobilität e.V. (IKEM)
- PSI Transcom GmbH
- Verkehrsbetriebe Hamburg-Holstein GmbH (VHH)
Assoziierte Partner:
- Verband Deutscher Verkehrsunternehmen e.V. (VDV)
Das Projekt „Automatisierung des Hamburger On-Demand-Angebots mit Integration in den ÖPNV“ – kurz ahoi – verbindet die Elemente „On-Demand“ und autonomes Fahren.
Im Bezirk Harburg wird eine gemischte Flotte aus 28 autonomen und manuell gesteuerten Fahrzeugen für ein nachfrageorientiertes Verkehrsangebot in Betrieb genommen. Ziel dieses Innovationsprojekts mit Forschungscharakter ist es, neue Aufgaben rund um den Betrieb einer großen und gemischten Flotte sowie den Aufbau einer zugehörigen Leitstelle für On-Demand-Verkehre und Fahrzeuge mit autonomer Fahrfunktion zu analysieren, zu konzipieren und umzusetzen.
Durch die wissenschaftliche Begleitforschung und Evaluation soll mit Hilfe von Umfragen und Workshops ein Konzept zur Bewertung der Auswirkungen des Betriebes einer Fahrzeugflotte mit autonomer Fahrfunktion auf Klima, Umwelt und Verkehrseffekte entwickelt werden. Es sollen zentrale Ergebnisse über die Nutzer:innenstrukturen und -muster sowie über die Auswirkungen auf das Mobilitätsverhalten und die Akzeptanz von autonomen Angeboten im ÖPNV gewonnen werden. Ein weiterer Fokus der Akzeptanzstudie liegt bei den Bedürfnissen von temporär mobilitätseingeschränkten sowie von mobilitätseingeschränkten Personen, wie Kindern, alten Menschen und Geh-, Seh- und Höreingeschränkten. Es sollen die besonderen Anforderungen an die Barrierefreiheit von On-Demand-Angeboten mit und ohne anwesendes Fahrpersonal entlang der User-Journey untersucht werden.
