Der Stauverhinderer.

Millionen Deutsche stehen täglich im Stau. Der Auf- und Ausbau der Verkehrswege kann mit dem stetig wachsenden Mobilitätsbedarf nicht Schritt halten. Gleiche Geschäftszeiten von Unternehmen, starr festgelegte Routen öffentlicher Dienstleister und Logistiker, Baustellen sowie eine große Anzahl von Einzelfahrern verstärken das Problem. Für die Kraftfahrer bedeutet dies tagtäglich Stress und eine zusätzliche Belastung. Das Unfallrisiko steigt und sorgt für zusätzliche Behinderungen.

Das GaNEsHA-System verarbeitet Netz- und Verkehrsinformationen auf der Suche nach einem Gesamtoptimum. Spezielle Logistikoptimierungsverfahren werden durch Big-Data-Technologie beschleunigt und erweitert, um individuelle Empfehlungen zu berechnen. Nutzerfreundliche Anwendungen geben die errechneten Routen an alle Teilnehmer weiter. Die Einhaltung/ Umsetzung der gemachten Vorschläge durch die Nutzer soll durch ein Anreizsystem attraktiv gemacht werden.

Was will GaNEsHA

Autonomes Fahren verspricht optimale Nutzung des Verkehrsnetzes, denn fahrende Computer werden geroutet, wie Datenpakete im Internet. Staus und Behinderungen werden damit deutlich seltener.

Aber auch menschliche Fahrer könnten abgestimmt fahren. Es sind nur drei Voraussetzungen nötig: (1) Jemand muss wissen, was optimal ist. (2) Der Fahrer muss es erfahren. (3) Der Fahrer muss es wollen.

Das Projekt GaNEsHA (Ganzheitlicher Netzwerkansatz zur Erkennung systemimmanenter Hindernisse und Abstimmungspotentiale) will das und noch mehr. Nicht nur die Fahrer, sondern auch diejenigen, die für die enormen Lastspitzen sorgen, sollen zu mehr Kooperation und Abstimmung befähigt und motiviert werden.

Sie erhalten individuelle Empfehlungen, die eine Ballung von Fahrzeugen auf kritischen Strecken vermeiden, eine Glättung der Last bewirken und so auch die Planbarkeit verbessern. Und sie werden belohnt.

Wie geht GaNEsHA vor

Das GaNEsHA-System verarbeitet Netz- und Verkehrsinformationen auf der Suche nach einem Gesamtoptimum. Spezielle Logistikoptimierungsverfahren werden durch Big-Data-Technologie beschleunigt und erweitert, um individuelle Empfehlungen zu berechnen. Nutzerfreundliche Anwendungen geben die errechneten Routen an alle Teilnehmer weiter. Die Einhaltung/ Umsetzung der gemachten Vorschläge durch die Nutzer soll durch ein Anreizsystem attraktiv gemacht werden.

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