Zu Hauptinhalt springen

SenMooVe

Sensorgestütztes Monitoring von Luftqualität und Auslastung im ÖPNV

Zuletzt aktualisiert am 08.01.2025

Projektbeschreibung

Problem

Daten vermitteln Fakten. Daten zu Luftqualität und Belegung in Verkehrsmitteln des ÖPNV schaffen eine Grundlage zur Entscheidung für oder gegen eine Mit-fahrt und sind gerade im Hinblick auf die Corona-Pandemie oder durch den Klimawandel bedingte Hitzewellen von großer Bedeutung. Fahrgäste möchten genügend Platz und gesunde Luft! Ein Echtzeit-Monitoring ist also erstrebenswert. Aktuell sind jedoch Systeme zur Echtzeit-Überwachung der Innenraumluft und der Auslastung in Verbindung mit der genauen Belegung in ÖPNV-Fahrzeugen weder standardmäßig integriert noch flächendeckend verfügbar.

Ziele

Im Projekt SenMooVe wird eine sensorbasierte Lösung entwickelt, mit welcher Luftqualität und Belegung stetig überwacht werden. Die erfassten Daten werden zur Einschätzung von gegenwärtiger und prognostizierter Sicherheit mittels KI-Methoden verarbeitet und die Ergebnisse an vorhandene IT-Systeme der ÖPNV-Partner zur Kommunikation an die Fahrgäste übermittelt. Durch die deutlich verbesserte Datenlage entsteht eine Echtzeitdatenbasierte Entscheidungsgrundlage für ÖPNV-Nutzer, Unternehmen und Behörden, mit der langfristig die Sicherheit im ÖPNV gesteigert wird. Ebenso kann durch eine adaptive Steuerung von Lüftungen und Klimaanlagen Energie eingespart und somit die Nachhaltigkeit im ÖPNV verbessert werden..

SenMooVe Logo
SenMooVe Logo | Quelle: Quelle: Fraunhofer-Institut für Elektronische Nanosysteme ENAS

Durchführung

Die Projektpartner entwickeln gemeinsam ein geeignetes, kostengünstig und leicht nachrüstbares Sensorkonzept (Messung von Partikeln, CO2, Luftfeuchtigkeit und Luftdruck, Temperatur, flüchtigen organischen Verbindungen /VOC, Auslastung, Fahrgasttyp). Auf Grundlage dieses Konzeptes werden zunächst im Pilotbetrieb Daten gesammelt und KI-Modelle zur Datenverarbeitung und Sensorreduktion entwickelt. Echtzeitdaten und Prognose zu Luftqualität und Belegung werden nach Weiterentwicklung der ÖV-Auskunft prototypisch in das bestehende Auskunftssystem integriert und in einem Friendly User Test evaluiert.

Projekt Partner

Fraunhofer-Institut für Elektronische Nanosysteme (ENAS)
Chemnitz
FKZ: 19F2246A
Technische Universität Chemnitz
Chemnitz
FKZ: 19F2246B
Regionalbus Leipzig GmbH
Deuben
FKZ: 19F2246E
hd Management Consulting GmbH
Darmstadt
FKZ: 19F2246D
HaCon Ingenieurgesellschaft mbH
Hannover
FKZ: 19F2246C

Ähnliche Projekte

GAPLESS

Generelle Austausch-Plattform zur lückenlosen Erfassung von Straßen- und Schienenfahrzeugen

Öffentlicher Verkehr und neue intermodale Mobilitätsangebote

TransFairTarif

Kundenzentrierte, multimodale Tarif- und Zonenoptimierung für Linien- und On-Demand-Verkehre mit Methoden der KI

Öffentlicher Verkehr und neue intermodale Mobilitätsangebote

VeriBus

Verifikation und Korrektur von Haltdaten im ÖPNV mittels KI-gestützter Luftbildauswertung

Öffentlicher Verkehr und neue intermodale Mobilitätsangebote
1 / 3