Intelligente verkehrsabhängige Steuerung einer City-Maut

Das weltweit wachsende Verkehrsaufkommen stellt immer mehr Städte vor zunehmende Probleme. Aufgrund der hohen Siedlungsdichte ist es in der Regel nicht möglich, diese durch Ausbau der Straßeninfrastruktur zu lösen, sodass auf verkehrslenkende und -steuernde Maßnahmen zurückgegriffen wird. Eine dieser bereits von einigen Städten verwendeten Methoden ist die Erhebung einer Gebühr für Fahrten in dem belasteten Gebiet, eine sogenannte Citymaut. Bei allen weltweit bereits existierenden Citymaut-Systemen ist der Mautpreis jedoch starr festgelegt und nicht von der jeweils aktuellen Verkehrsbelastung im Mautgebiet abhängig. In der Dissertation wird eine Methode zur verkehrsabhängigen Steuerung einer Citymaut entwickelt. Mittels einer Simulation werden die verkehrlichen Auswirkungen der entwickelten Mautregelung ermittelt und mit den Auswirkungen anderer Mautsysteme mit starrer Preisgestaltung verglichen. So kann am Ende eine Preisstrategie empfohlen werden, welche die im Zuge der Arbeit an die Maut gestellten Anforderungen am besten erfüllt und die gesetzten Ziele bestmöglich erreicht. Ziel ist es hierbei, eine verkehrlich optimale Maut zu identifizieren, welche das Netzwerk möglichst lange im Bereich der optimalen Leistungsfähigkeit hält, und hilft Staus sicher zu vermeiden. Eine gewinnmaximierte Maut oder eine Maut mit größtmöglicher Reduktion der Verkehrsnachfrage ist nicht Ziel der Arbeit. (A)

  • Record URL:
  • Supplemental Notes:
    • Dissertation
  • Corporate Authors:

    Universität der Bundeswehr, Institut für Verkehrswesen und Raumplanung

    Werner-Heisenberg-Weg 38
    Neubiberg,   Germany  85579
  • Authors:
    • BRACHER, B
  • Publication Date: 2019

Language

  • German

Media Info

  • Media Type: Digital/other
  • Features: Figures; References; Tables;
  • Pagination: 159p

Subject/Index Terms

Filing Info

  • Accession Number: 01781380
  • Record Type: Publication
  • Source Agency: Forschungsgesellschaft für Straßen- und Verkehrswesen (FGSV)
  • Files: ITRD
  • Created Date: Jul 20 2020 8:45AM