OMI

Problemstellung

Für eine erfolgreiche Mobilitätswende ist der Wandel vom motorisierten Individualverkehr hin zu intermodaler Fortbewegung mittels alternativer Mobilitätsangebote notwendig. Sowohl auf der Angebots- als auch Nachfrageseite bestehen jedoch große Hürden, welche diesen Paradigmenwechsel erschweren. So fehlt lokalen Akteuren vor allem die technologische Infrastruktur für die Bereitstellung von Shared-Mobility-Angeboten, während kommerzielle Anbieter ihre Fahrzeuge vorwiegend im urbanen Raum anbieten. Zudem stehen Nutzer vor der Herausforderung eines komplexen Koordinationsprozesses mittels verschiedener Apps. Es liegt noch kein Gesamtkonzept vor, welches bereits bestehende Angebote wie das des ÖPNV vernetzt.

Zielsetzung/Idee des Projekts

Das Projekt OMI (Offene Mobilitätsinfrastruktur) schafft eine digitale Infrastruktur, welche aus drei Mensch-Technik-Schnittstellen und einer Middleware besteht. Lokale Akteure können mittels eines Self-Service-Portals selbst Shared-Mobility-Angebote bereitstellen und Nutzerinnen und Nutzer erhalten mit dem Mobilitätsassistenten eine App, welche einen nahtlosen Zugriff auf das gesamte Mobilitätsangebot der Region bietet und das Smartphone zum digitalen Fahrzeugschlüssel werden lässt. Darüber hinaus werden bestehende Angebote über offene Schnittstellen vernetzt und erzeugen so ein angebotsübergreifendes Mobilitätserlebnis.

Ablauf

Im Rahmen des Projektes werden im ersten Schritt sozio-technische und technische Anforderungen für die Entwicklung einer offenen Mobilitätsinfrastruktur erhoben. Zudem erfolgt die Untersuchung ethischer, rechtlicher und sozialer Implikationen sowie die Erstellung eines Datenschutzkonzeptes. Die identifizierten Anforderungen bilden die Grundlage für den anschließenden Forschungs- und Entwicklungsprozess. Abschließend erfolgt zusammen mit Praxispartnern die nutzerzentrierte Erprobung mit Hilfe eines Demonstrators.

Rolle der H-BRS

Die Hochschule Bonn-Rhein-Sieg begleitet das Projekt OMI als Partner und koordiniert die Nutzerakzeptanz sowie den Transfer im Projekt. Zudem hat sie einen Forschungsschwerpunkt im Bereich Machine Learning für nutzerzentrierte Mobilitätsplanung und unterstützt den Entwicklungsprozess in diesem Bereich. Darüber hinaus verantwortet sie die empirische Anforderungserhebung bei Endnutzern im Kontext moderner Shared-Mobility-Angebote.