Parkko – Prognosemodell zur Schätzung der Parkraumbelegung auf der Straße

Daten sind ein Schlüssel zum effizienten Parkraummanagement. Die Stadt Heilbronn verfügt bereits über umfangreiche Datenbestände im Bereich Mobilität und Parken. Bislang liegen diese jedoch in unterschiedlicher Form und Qualität an unterschiedlichen Stellen der Stadtverwaltung vor. Das Projekt »parkko« sollte daher herausfinden, ob der kommunale Datenbestand ausreichen würde, um ein integriertes Parkraummanagement zu erreichen und einen umfassenden Überblick über den lokalen Parkraum zu erhalten.

Im ersten Schritt wurden die vorhandenen Datensätze der Stadt Heilbronn identifiziert und eine Strategie zur Datennutzung entwickelt. Im nächsten Schritt wurde ein KI-gestützter Algorithmus entwickelt, der die Parkraumbelegung in einem Pilotgebiet mit über 700 Parkständen prognostiziert. Der Algorithmus basiert auf den kommunalen Datenbeständen, wie zum Beispiel Informationen aus Induktionsschleifen, POIs und Veranstaltungen in der Umgebung. Zur Validierung des Algorithmus wurde die tatsächliche Belegung mithilfe von Sensoren erfasst. 

Der entwickelte Algorithmus sagt auf Basis vergangener Daten die Parkraumbelegung für die kommenden vier Wochen vorher. Die Genauigkeit der Vorhersagen wird durch bestehende Sensorik überprüft. Bisherige Ergebnisse zeigen, dass die Vorhersage der Auslastung zu Spitzenzeiten zuverlässig ist, jedoch am Wochenende verbessert werden könnte.

Herausforderungen bestehen in der genauen Erfassung der Parkraumbelegung, u. a. durch den Zählschleifen, da diese nicht alle eingehenden Verkehrsbewegungen des Pilotgebietes erfassen. Weitere Validierungen und manuelle Zählungen könnten die Genauigkeit der Modelle verbessern. Die Stadt Heilbronn prüft die Anwendbarkeit auf weitere Gebiete.

Der Algorithmus bietet sowohl für die Verwaltung der Stadt Heilbronn sowie deren Bewohnerinnen und Bewohner einige Vorteile. Durch eine Integration in Navigations- und Leitsysteme könnten z. B. Parksuchverkehre reduziert, Mikromobilitätsangebote gezielter bereitgestellt, E-Ladeinfrastruktur bedarfsgerechter ausgebaut und Personalplanungen für Parkkontrollen optimiert werden. Da die Datenbasis nur auf kommunale Daten zurückgreift, sind die Prognosen optimal auf die Bedingungen des Heilbronner Straßenverkehrs abgestimmt.