Beispiel 1 – AD/L4 Readiness Index
Visualisierung des Readiness Index im regionalen Straßennetz mit priorisierten Straßenabschnitten und Score-Logik als Grundlage für die Vorqualifikation.
Methodik
AD Readiness Framework
Das AD Readiness Framework strukturiert die Bewertung autonomer Mobilitätsanwendungen von der Datenbasis bis zur priorisierten Pilotentscheidung.
Die Analyse kombiniert infrastrukturelle, technische, betriebliche und strategische Kriterien und übersetzt diese in priorisierte Pilotkorridore sowie einen belastbaren AD Readiness Index.
Stufe 1 – Physische Machbarkeit
Prüfung von Infrastruktur, Geometrie und grundlegenden Restriktionen als erster Filter.
Stufe 2 – Datenbasierte Bewertung mittels ML-Modell
Training eines Machine-Learning-Modells auf Basis ausgewählter Pilotstrecken zur Bewertung der technischen Eignung auf Segment- und Korridorebene.
Stufe 3 – Netzkomplexität im L4-Betrieb
Analyse der geographischen und strukturellen Komplexität des aktuellen Verkehrsnetzes.
Komplexe Netzsegmente erhöhen die Anforderungen an Datenerfassung, Sensorik und
Datenverarbeitung und stellen damit höhere Anforderungen an einen stabilen L4-Betrieb.
Stufe 4 – Strategische Priorisierung und Projektanforderungen
Berücksichtigung lokaler und projektbezogener Anforderungen, z. B. Depotnähe, betriebliche Randbedingungen oder spezifische Zielkorridore, zur finalen Priorisierung realistischer Pilotkorridore.
Beispiele
Beispielanalysen Nürnberg
Nachfolgend zwei exemplarische Visualisierungen, wie AD Readiness Analyseergebnisse für urbane Netze und Linienstrukturen aufbereitet werden können.
Beispiel 2 – Buslinienanalyse im Netz
Verknüpfung von Linienstruktur, Engpässen und Readiness-Bewertung zur schnellen Einordnung von L4-Potenzialen auf konkreten Betriebskorridoren.
Interaktive Detailansichten und weiterführende Analysebeispiele können bei Bedarf im direkten Austausch vorgestellt werden.