Innovationen für die Mobilität der Zukunft beim FUND-Jahresforum

Der anschließende Vortrag widmete sich dem Projekt wDRIVE und dem Thema Gender Data Gap im Mobilitätskontext. Ausgangspunkt war die Feststellung, dass sich Mobilitätsverhalten von Frauen und Männern systematisch unterscheidet, diese Unterschiede jedoch in vielen Datensätzen, Planungsprozessen und technischen Systemen nur unzureichend abgebildet sind. Während Mobilität häufig auf lineare Pendelwege und automobile Nutzung fokussiert ist, weisen insbesondere Frauen u.a. komplexere Wegeketten und häufigere Zwischenstopps auf. Diese Unterschiede bleiben in datenbasierten Modellen häufig unsichtbar, was zu einer strukturellen Verzerrung von Verkehrsplanung und Mobilitätsangeboten führt.

Solche Datenlücken betreffen sowohl die Datenerhebung als auch die spätere Auswertung und können dazu führen, dass geschlechtsspezifische Bedürfnisse, Risiken und Nutzungsmuster übersehen werden. Insbesondere im Mobilitätsbereich kann dies konkrete negative Folgen haben, etwa bei der Gestaltung von Infrastrukturen, Fahrzeugen oder digitalen Mobilitätsdiensten, die nicht auf die tatsächliche Vielfalt der Nutzenden abgestimmt sind.

Als Reaktion darauf verfolgt wDRIVE das Ziel, den Gender Data Gap sichtbar zu machen und Handlungsempfehlungen für einen bewussteren, inklusiveren Umgang mit Mobilitätsdaten zu entwickeln. Die Mission des Projekts umfasst die Vernetzung relevanter Akteurinnen, die Sensibilisierung für bestehende Datenlücken, deren systematische Analyse sowie die Ableitung von praxisnahen Empfehlungen. Dabei wird betont, dass interdisziplinäre Teams, differenzierte Stichproben, zielgruppengerechte Methoden sowie eine transparente Dokumentation von Annahmen und Ergebnissen zentrale Voraussetzungen für eine gerechtere und belastbarere Datengrundlage sind.

Eng damit verbunden ist der Gender Employment Gap im Verkehrssektor. Der Frauenanteil in vielen Bereichen des Verkehrs- und Mobilitätssektors ist weiterhin gering, insbesondere in technischen, planerischen und entscheidungsrelevanten Positionen. Diese Unterrepräsentation wirkt sich auch auf die Erhebung, Interpretation und Nutzung von Mobilitätsdaten aus, da Perspektiven und Erfahrungswerte bestimmter Bevölkerungsgruppen systematisch fehlen oder nicht ausreichend berücksichtigt werden.

Insgesamt wurde verdeutlicht, dass datenbasierte Mobilitätsforschung nur dann zu nachhaltigen und sicheren Lösungen führen kann, wenn gesellschaftliche Vielfalt systematisch berücksichtigt wird. Der bewusste Umgang mit dem Gender Data Gap wurde als wesentlicher Baustein für eine zukunftsfähige, inklusive Mobilitätsgestaltung herausgestellt.

Unterstützend dazu wurde ein Leitfaden für inklusives Forschen erstellt. 

Das Forschungsprojekt SIMON zielt darauf ab, die Sicherheit, Effizienz und Akzeptanz multimodaler Mobilität im Kontext zunehmender Vernetzung und Automatisierung zu verbessern.

Das Projekt läuft von Juli 2024 bis Juni 2027 und ist ein vom Bundesministerium für Verkehr (BMV) im Rahmen der mFUND-Initiative gefördertes Forschungsvorhaben.

Technologisches Konzept

Ausgangspunkt für das Projekt ist die Erkenntnis, dass in heterogenen Verkehrsumgebungen, in denen automatisierte, konventionelle und aktive Verkehrsteilnehmende wie Radfahrende koexistieren, herkömmliche Sicht- und Interaktionsmechanismen (z. B. Blickkontakt) nicht mehr ausreichen, um sicherheitskritische Situationen zuverlässig zu erkennen oder zu vermeiden. Deshalb entwickelt SIMON einen digitalen Zwilling des Verkehrskontextes, der über eine cloudbasierte Infrastruktur semantische Datenströme in Echtzeit verarbeitet, um dynamische Risikobewertungen zu erzeugen. Diese werden durch Künstliche Intelligenz (KI) analysiert, um vorausschauende, koordinierte Handlungsempfehlungen zu generieren, die sowohl für automatisierte als auch für konventionelle Fahrzeuge sowie vulnerable Verkehrsteilnehmende relevant sind – einschließlich Fahrrad- und E-Bike-Nutzenden. Dazu wird ein semantischer Streaming-Dienst implementiert, der sowohl Bewegungsdaten (z. B. Geschwindigkeit, Beschleunigung) als auch statische und semistatische Infrastrukturinformationen (z. B. Ampeln, Baustellen) in das Verkehrsmodell integriert und damit ein umfassendes Kontextverständnis gewährleistet. Die Kommunikation zwischen Verkehrsteilnehmenden und der Infrastruktur erfolgt über Vehicle-to-Everything (V2X)-Protokolle, wodurch auch direktes Informations- und Warn-Messaging möglich wird. Die so gewonnenen, kontextualisierten Risikoindikatoren und Handlungsempfehlungen werden Nutzenden über eine prototypische App namens „trafficpilot“ präsentiert, die ohne vorab festgelegte Route (beispielsweise durch adaptive Geschwindigkeits- oder Grüne-Welle-Empfehlungen) ein umweltfreundliches und sicheres Verhalten fördern soll.

Ein zentraler Aspekt des Projekts ist die Schwarm-Intelligenz, d. h. die koordinierte Bewertung und Aggregation von Verkehrsdaten aus unterschiedlichen Quellen, die in ihrer Gesamtheit eine robustere Risikoeinschätzung erlauben, als dies isolierte Systeme könnten. In frühen Projektphasen werden sogenannte „paper prototypes“ für Mensch-Maschine-Schnittstellen (HMI) entwickelt und in nutzerzentrierten Evaluationsstudien mit Fokusgruppen getestet. Simulationsumgebungen (u. a. Fahrsimulatoren) und reale Nutzendaten dienen dazu, die entwickelten Methoden kontinuierlich zu verfeinern und an erwartungskonformes Verkehrsverhalten verschiedener Nutzendengruppen anzupassen.

Projektteam

Das Verbundprojekt SIMON wird koordiniert von der EDI GmbH – Engineering Data Intelligence mit Sitz in Pfinztal. Der Koordinator übernimmt die übergreifende Integration der Dateninfrastruktur, Federführung bei der Entwicklung des digitalen Zwillings sowie die Gesamtarchitektur des semantischen Streaming- und Risikomanagementsystems.

Weitere wesentliche Partner sind:

• GEVAS software GmbH (München) – entwickelt die prototypischen Komponenten der Software- und App-Lösungen, insbesondere die Umsetzung der Nutzer-Interfaces und die Integration von Handlungsempfehlungen in Endnutzerumgebungen.
• Karlsruher Institut für Technologie (KIT) – trägt wesentliche Forschung zu V2X-Kommunikationsmethoden sowie zur Umsetzung und Bewertung von Kommunikations- und Risikomanagementalgorithmen bei. Im KIT werden darüber hinaus Simulationen und Evaluierungen der V2X-Prozesse und des digitalen Zwillings durchgeführt. Auch personelle Ressourcen (z. B. Stellen für wissenschaftliche Mitarbeitende zur Entwicklung der Kommunikationsmodule) werden bereitgestellt.
• Universität Stuttgart, Institut für Arbeitswissenschaft und Technologiemanagement (IAT) – fokussiert auf nutzerzentrierte Forschung, die Gestaltung und Evaluation der Mensch-Maschine-Interaktion sowie empirische Studien zu erwartungskonformem Verhalten in sicherheitskritischen Verkehrssituationen.