Implementierung einer ereignisbasierten Routenanpassung in MARS mithilfe von simulierten IoT-Sensordaten

Abstract

Die Arbeit befasst sich mit der Frage, ob es möglich ist, durch die Nutzung von IoTSensordaten eine Verminderung des innerstädtischen Straßenverkehrs zu erreichen. Diese Simulation ist georeferenziert. Im geografischen Gebiet im Zentrum von Hamburg (Deutschland) wird eine multimodale Verkehrssimulation implementiert. Parkräume werden innerhalb des Modells mit IoT-Sensoren ausgestattet. Agenten erhalten über diese Sensoren Ereignisse und müssen diese dann nutzen, um gegebenenfalls eine Routenanpassung durchzuführen, sollte dies der Verkürzung der Fahrzeit dienen. Mithilfe von geeigneten Szenarien wird anschließend eine Aussage über die Wirksamkeit von IoT-Sensoren im Parkraumsuchverkehr getroffen.

The work addresses the question of whether it is possible to achieve a reduction in inner-city road traffic by using IoT sensor data. This simulation is georeferenced. A multimodal traffic simulation is implemented in the geographical area in the centre of Hamburg (Germany). Parking spaces are equipped with IoT sensors within the model. Agents receive events via these sensors and must then use them to adjust the route if necessary, should this serve to shorten the journey time. With the help of suitable scenarios, a statement is then made about the effectiveness of IoT sensors in parking space search traffic.