Framtidens Intelligenta Mobilitet i Greater Copenhagen

Fallstudie:
Intelligent trafikinformation – Smart Parkering

Det andra användningsfallet inom ”Intelligent trafikinformation” är användningen av data och information för smart parkering i staden; här med Helsingborg som exempel. De flesta transporterna sker med fordon som kör från punkt A till punkt B. Normalt påbörjas och avslutas alla biltransporter med en parkeringsplats. Det uppskattas att ”söktrafiken” utgör upp till 30% av alla CO2-utsläpp. Användningsfallet har som syfte att analysera, undersöka och utvärdera hur sökning efter lediga parkeringsplatser kan reduceras med användarvänliga tekniklösningar. Fallstudien syftar också till att förenkla sökandet efter lediga parkeringsplatser med hjälp av information, vilket leder till mindre ”söktrafik”, tomgångskörning och därmed mindre energiförbruk.  Detta ska ge bl.a. kommuner, fastighetsägare, utvecklare, transport- och logistikföretag, den rätta grunden och stödet vid utveckling av t.ex. nya bostadsområden, där fokus ligger på tät samhällsplanering.

Sammanlagt är syftet med projektet att:

• Få förståelse av hur tillgängliga parkeringar främjar en positiv stadsutveckling.
• Klargöra hur efterfrågan på parkeringsplatser styrs av bland annat utbud, men också kunskap om hur parkeringar används.
• Klargöra hur mycket energi som förloras på grund av ”söktrafik” i stadsmiljöer.
• Genom stadsplanering, att undersöka alternativ och nya smarta, tekniska lösningar.

Detta kan uppnås genom att undersöka hur aggregerade data och IoT (Internet of Things) -lösningar kan kombineras för att minska ”söktrafiken” efter lediga, befintliga parkeringsplatser.

Projektet utförs i förhållande till:

Steg 1: Skapa en baslinje som beskriver dagsläget, genom att på olika sätt mäta invånarnas hållning avseende den upplevda tillgängligheten och ”söktrafiken”, och med hjälp av sensorer mäta den faktiska tillgängligheten och ”söktrafiken”, och sedan jämföra och analysera resultaten.

Steg 2: Ladda ner 3 appar. App 1: använder endast aggregerade data. App 2: använder endast sensorer. App 3: använder ”korrekt” antal sensorer och aggregerade data, vars uppgift är att försöka hitta ett samband mellan antalet sensorer och data.

Resultatet kommer att besvara:

• Hur energieffektiv samhällsplanering kan ge effekt genom att ändra transportvanorna (kWh)
• Vilka arealbesparingar för fast infrastruktur som kan uppnås genom att införa sensorteknik (kr / stad samt yta, m2).
• Resulterande potential för ekosystemtjänster (yta / stad).
• Mängden koldioxid (CO2) -utsläpp som kan reduceras genom att minska söktrafiken.

Användningsfallets framgångskriterier.

Projektet syftar till att minska söktrafik, tomgångskörning, koldioxid- och partikelutsläpp, till följd av energieffektiv och optimerad transport i centrala delar av Helsingborg. Men också hur en tekniklösning kan skapa förutsättningar för att skapa mer utrymme i staden istället för fler parkeringsplatser. Fallstudien är relevant för städer i hela Öresundsregionen.

Mer information

Programladere för Mobilitet, Gate 21 Anna Thormann.

Faktblad om projektet på svenska & danska.