Der Digitaler Zwilling für bessere Mobilität: Mobility Talks 33

Das Landesverkehrsmodell Baden-Württemberg (LVM-BW) ist ein digitales Planungs- und Analysewerkzeug des Ministeriums für Verkehr Baden-Württemberg, das das gesamte Verkehrsgeschehen im Land modellhaft abbildet. Ziel des Vorhabens ist es, Verkehrsströme, Mobilitätsverhalten und die Auswirkungen verkehrspolitischer Maßnahmen datenbasiert analysieren und prognostizieren zu können. Das Modell wurde im Rahmen der Digitalisierungsstrategie „digital.mobil.BW 2030“ entwickelt und soll insbesondere die Transformation hin zu einer klimafreundlichen, digitalen und vernetzten Mobilität unterstützen. 

Das LVM-BW versteht sich als digitaler Zwilling des Verkehrssystems Baden-Württembergs. Es integriert sämtliche relevanten Verkehrsträger – motorisierten Individualverkehr, öffentlichen Verkehr, Rad- und Fußverkehr sowie Güterverkehr – in einem gemeinsamen Modellansatz. Darüber hinaus berücksichtigt es intermodale Wegeketten, also die Kombination mehrerer Verkehrsmittel innerhalb einer Reise, beispielsweise Park-and-Ride-Verbindungen oder die Verknüpfung von Fahrrad und Bahn. Nach Angaben des Verkehrsministeriums bildet das Modell das Verkehrsaufkommen auf Basis des Jahres 2019 ab, da dieses als letzte vollständig belastbare Datengrundlage vor der Corona-Pandemie gilt. Auf dieser Grundlage lassen sich Szenarien und Prognosen bis zum Jahr 2030 berechnen. 

Technisch basiert das Modell auf einer sehr feingliedrigen räumlichen Struktur. Baden-Württemberg wurde hierfür in 7.885 Verkehrszellen unterteilt; zusätzlich werden rund 1.800 weitere Verkehrszellen außerhalb des Landes berücksichtigt, um überregionale und internationale Verkehrsbeziehungen abzubilden. Insgesamt umfasst der Modellraum damit knapp 10.000 Verkehrszellen. Im Modell enthalten sind unter anderem rund 890.000 Kilometer Straßen- und Radwegenetz, etwa 60.000 Haltestellen des öffentlichen Verkehrs sowie Millionen von Fahrplandaten. 

Für die Modellierung werden zahlreiche Datenquellen zusammengeführt. Dazu zählen Verkehrszählungen, Haushaltsbefragungen, Fahrplandaten, Straßen- und Radnetzdaten, amtliche Bevölkerungs- und Arbeitsplatzstatistiken sowie Daten zum Güterverkehr. Durch diese Zusammenführung entsteht eine landesweit konsistente Datenbasis, die unterschiedliche Mobilitätsformen vergleichbar macht und eine einheitliche Bewertung von Maßnahmen ermöglicht. 

Ein wesentlicher Anwendungsbereich des Landesverkehrsmodells ist die Bewertung verkehrspolitischer und infrastruktureller Maßnahmen. Mit Hilfe des Modells kann beispielsweise untersucht werden, welche Auswirkungen neue Bahn- oder Stadtbahnlinien, Straßenbauprojekte, Radwege oder Änderungen im öffentlichen Nahverkehr auf Verkehrsaufkommen, Reisezeiten oder Emissionen haben. Ebenso können klima- und umweltpolitische Fragestellungen analysiert werden, etwa die Auswirkungen bestimmter Maßnahmen auf CO₂-Emissionen oder Verkehrsverlagerungen zwischen verschiedenen Verkehrsmitteln. 

Darüber hinaus kann das LVM-BW auch neue Mobilitätsformen berücksichtigen. Dazu zählen On-Demand-Verkehre sowie perspektivisch autonome und vernetzte Systeme. Das Modell wurde so konzipiert, dass Veränderungen in der Verfügbarkeit von Verkehrsmitteln sensitiv abgebildet werden können. Nach Angaben der Projektpartner wurde erstmals in einem Modell dieser Größenordnung auch ein Pkw- und Zeitkartenverfügbarkeitsmodell integriert. Zusätzlich werden Sharing-Angebote und das Radverkehrsnetz explizit berücksichtigt. 

Entwickelt wurde das Landesverkehrsmodell im Auftrag des Ministeriums für Verkehr Baden-Württemberg durch die PTV Group in Zusammenarbeit mit SSP Consult. Die PTV Group verantwortete insbesondere die Modellierung des Personenverkehrs und die Szenarienberechnungen, während SSP Consult unter anderem die Verkehrszellen, Netzstrukturen und Güterverkehrsdaten erarbeitete. Das Modell basiert auf aktuellen wissenschaftlichen Standards und ist vollständig dokumentiert. Fachleute aus Kommunen, Planungseinrichtungen und Behörden können über das Verkehrsministerium Zugang zum Modell erhalten und es für eigene Planungs- und Analysezwecke nutzen.

Ein Video des Ministeriums für Verkehr Baden-Württemberg zum Thema ist hier einsehbar.

Digitale Zwillinge gewinnen zunehmend an Bedeutung für die Planung und Steuerung komplexer Mobilitätssysteme. Auch die Deutsche Bahn setzt gemeinsam mit Technologiepartnern wie der PTV Group auf simulationsbasierte Modelle, um Fahrgastströme in Bahnhöfen digital abzubilden und analysieren zu können. Dabei entstehen virtuelle Modelle realer Infrastruktur, in denen Bewegungen von Reisenden, Kapazitäten von Bahnsteigen sowie Wegebeziehungen innerhalb von Bahnhöfen simuliert werden können. Ziel ist es, Engpässe frühzeitig zu erkennen, Betriebsabläufe effizienter zu gestalten und die Aufenthalts- und Umsteigequalität für Fahrgäste zu verbessern.

Zum Einsatz kommen dabei unter anderem die Systeme PTV Visum und PTV Viswalk, mit denen sowohl großräumige Verkehrsströme als auch das Bewegungsverhalten einzelner Personen modelliert werden können. Simuliert werden beispielsweise Zugangsbereiche, Treppenanlagen, Rolltreppen, Bahnsteige oder Evakuierungsszenarien. Laut PTV wurden entsprechende Fahrgaststromanalysen bereits an mehr als 100 Bahnhöfen durchgeführt. Die Modelle dienen dabei nicht nur der Infrastrukturplanung, sondern auch der Bewertung betrieblicher Szenarien und der Kapazitätsanalyse hochbelasteter Verkehrsknoten.

Gerade große Bahnhöfe wie Frankfurt am Main Hauptbahnhof gelten als besonders relevante Anwendungsfälle solcher digitalen Modelle. Als einer der wichtigsten Eisenbahnknoten Europas mit mehreren hunderttausend Reisenden täglich stellt der Bahnhof hohe Anforderungen an Verkehrssteuerung, Sicherheit und Kapazitätsmanagement. Digitale Simulationen ermöglichen es, komplexe Wechselwirkungen zwischen Infrastruktur, Zugbetrieb und Passagieraufkommen realitätsnah abzubilden und unterschiedliche Szenarien vorab zu testen.

Digitale Zwillinge schaffen die datenbasierte Grundlage, um Verkehrs- und Mobilitätssysteme künftig stärker in Echtzeit zu steuern und unterschiedliche Verkehrsträger intelligent miteinander zu verknüpfen. Sie ermöglichen simulationsgestützte Entscheidungen, unterstützen datengetriebene Betriebsprozesse und bilden perspektivisch eine wichtige Voraussetzung für automatisierte Verkehrssteuerung, vernetzte Mobilitätsplattformen und adaptive Infrastruktur. Insbesondere in multimodalen Verkehrsknoten können digitale Modelle helfen, Informationen aus verschiedenen Systemen zusammenzuführen und Mobilitätsangebote effizienter aufeinander abzustimmen. Damit werden digitale Zwillinge zunehmend zu einem zentralen Baustein einer integrierten, vernetzten und resilienten Mobilität der Zukunft.

Beim Vortrag von Transcality, einem Spin-Off der ETH Zürich stand der Einsatz digitaler Zwillinge zur datenbasierten Analyse und Steuerung urbaner Verkehrssysteme im Vordergrund. Ein digitaler Zwilling beschreibt dabei ein dynamisches, digitales Modell eines realen Verkehrsnetzes, das kontinuierlich mit Infrastruktur-, Sensor- und Bewegungsdaten aktualisiert wird. Ziel ist es, Verkehrsprozesse nicht nur abzubilden, sondern ihr Verhalten unter veränderten Bedingungen simulieren und prognostizieren zu können.

Der Ansatz kombiniert verschiedene Datenquellen wie Straßennetze aus OpenStreetMap, Verkehrsdetektoren, Signalsteuerungen und Echtzeit-Verkehrsdaten zu einem integrierten Modell. Dadurch entsteht eine konsistente Datengrundlage für operative und strategische Entscheidungen im Verkehrsmanagement.

Ein zentrales Thema war die simulationsgestützte Szenarioanalyse („What-if“-Analyse). Dabei werden infrastrukturelle oder regulatorische Änderungen virtuell getestet, bevor sie real umgesetzt werden. Beispiele dafür sind:

• Fahrstreifenänderungen,  
• Straßensperrungen,  
• Anpassungen von Ampelsteuerungen, 
• Einführung neuer Radverkehrsinfrastruktur, 
• oder Änderungen im Verkehrsfluss durch neue Mobilitätskonzepte. 

Die wissenschaftliche Grundlage solcher Analysen liegt in mikroskopischen und mesoskopischen Verkehrsmodellen. Dabei fand die Simulationssoftware SUMO (Simulation of Urban MObility) Anwendung. SUMO wird in Forschung und Verkehrsplanung genutzt, um Bewegungen einzelner Fahrzeuge sowie aggregierte Verkehrsströme zu simulieren. Dadurch lassen sich Netzbelastungen, Stauentstehung und Wechselwirkungen zwischen verschiedenen Verkehrsteilnehmenden analysieren.

Ein weiterer Schwerpunkt war die Automatisierung der Modellgenerierung. Der Aufbau digitaler Zwillinge erfolgt typischerweise mit hohem manuellem Aufwand. Der vorgestellte Ansatz versucht diesen Prozess durch automatisierte Datenintegration und KI-gestützte Verarbeitung zu skalieren. Dadurch sollen digitale Verkehrsmodelle schneller erstellt und aktualisiert werden können.

Die Rolle von KI bestand dabei weniger in autonomer Entscheidungsfindung als vielmehr in:

• Datenfusion,  
• Mustererkennung,  
• Verkehrsprognosen,  
• und der Unterstützung simulationsbasierter Entscheidungsprozesse. 

Darüber hinaus wurde die Verknüpfung zwischen Echtzeitdaten und Simulation hervorgehoben. Dadurch entsteht ein geschlossenes System aus Beobachtung, Analyse, Vorhersage und Optimierung. Verkehrsmanagement wird damit nicht nur reaktiv, sondern prädiktiv: Systeme können potenzielle Engpässe oder Auswirkungen geplanter Maßnahmen frühzeitig identifizieren.

Insgesamt beschreibt der Ansatz einen Übergang von statischer Verkehrsplanung hin zu kontinuierlich aktualisierten, datengetriebenen Mobilitätssystemen. Der digitale Zwilling fungiert dabei als experimentelle und analytische Infrastruktur, mit der urbane Verkehrsnetze effizienter, resilienter und nachhaltiger geplant und betrieben werden können.

Die Aufzeichnung zur Veranstaltung kann hier aufgerufen werden.