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| 001 | 998597 | ||
| 005 | 20251010134533.0 | ||
| 024 | 7 | _ | |2 HBZ |a HT030916843 |
| 024 | 7 | _ | |2 Laufende Nummer |a 43785 |
| 024 | 7 | _ | |2 datacite_doi |a 10.18154/RWTH-2024-11474 |
| 037 | _ | _ | |a RWTH-2024-11474 |
| 041 | _ | _ | |a German |
| 082 | _ | _ | |a 624 |
| 100 | 1 | _ | |0 P:(DE-82)IDM02615 |a Schrömbges, Michael Sebastian |b 0 |u rwth |
| 245 | _ | _ | |a Auswirkung von Fahrzeugautomatisierung auf den Pkw-Bestand: eine Prognose anhand eines Pkw-Verfügbarkeitsmodells |c vorgelegt von Michael Sebastian Schrömbges, geb. Lembach |h online |
| 260 | _ | _ | |a Aachen |b RWTH Aachen University |c 2024 |
| 260 | _ | _ | |c 2025 |
| 300 | _ | _ | |a 1 Online-Ressource : Illustrationen |
| 336 | 7 | _ | |0 2 |2 EndNote |a Thesis |
| 336 | 7 | _ | |0 PUB:(DE-HGF)11 |2 PUB:(DE-HGF) |a Dissertation / PhD Thesis |b phd |m phd |
| 336 | 7 | _ | |2 BibTeX |a PHDTHESIS |
| 336 | 7 | _ | |2 DRIVER |a doctoralThesis |
| 336 | 7 | _ | |2 DataCite |a Output Types/Dissertation |
| 336 | 7 | _ | |2 ORCID |a DISSERTATION |
| 500 | _ | _ | |a Veröffentlicht auf dem Publikationsserver der RWTH Aachen University 2025 |
| 502 | _ | _ | |a Dissertation, Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen, 2024 |b Dissertation |c Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen |d 2024 |g Fak03 |o 2024-10-22 |
| 520 | 3 | _ | |a Der private Personenkraftwagen (Pkw) dominiert derzeit das Verkehrsgeschehen (Eurostat 2023, ITF 2023, infas et al. 2019b) und wirkt der Verkehrswende und den Klimaschutzzielen entgegen (UBA 2023). Aufgabe der Verkehrsplanung muss es daher künftig sein, die Entwicklung des Pkw-Besitzes zu steuern. Vor allem das Aufkommen vollautomatisierter Fahrzeuge könnte die beiden folgenden Entwicklungen ermöglichen: Zum einen fördern vollautomatisierte Privat-Pkw den motorisierten Individualverkehr (MIV), da beispielsweise die Reisezeit anders genutzt werden kann und das Parken erleichtert wird (Gkartzonikas & Gkritza 2019, Nordhoff et al. 2019). Zum anderen können vollautomatisierte Fahrzeugflotten den öffentlichen Verkehr (ÖV) ergänzen, wodurch die Erreichbarkeit von Zielen verbessert wird (Dianin et al. 2021). Allerdings ist noch unklar, inwieweit vollautomatisierte Privat-Pkw den Pkw-Bestand erhöhen oder vollautomatisierte Fahrzeugflotten das eigene Fahrzeug ersetzen. Vor diesem Hintergrund ist es das Ziel dieser Arbeit, den Zusammenhang zwischen Fahrzeugautomatisierung und Pkw-Besitz zu untersuchen. Zu diesem Zweck wird ein deutschlandweites Modell der Pkw-Verfügbarkeit entwickelt, das unter anderem Informationen über das Verkehrsangebot abbildet. Indem Fahrzeugautomatisierung in Zukunft den Zustieg bzw. Ausstieg an individuell gewählten Orten ermöglicht und die Erreichbarkeit von Zielen verbessert, wird sich dementsprechend das Verkehrsangebot verändern. Diese Veränderungen werden in Szenarien der Fahrzeugautomatisierung für das Jahr 2050 anhand des Pkw-Verfügbarkeitsmodells untersucht. Die Fahrzeugautomatisierung wirkt sich in dem entwickelten Pkw-Verfügbarkeitsmodell wie folgt auf das Verkehrsangebot aus: Vollautomatisierte Privat-Pkw ermöglichen Valet-Parken und könnten durch eine Neubewertung der Reisezeit bundesweit die Erreichbarkeit von Zielen durchschnittlich um fast das Fünffache im Vergleich zu herkömmlichen Pkw verbessern. Dadurch würde die Attraktivität von vollautomatisierten Privat-Pkw steigen, was zu einem Wachstum des Pkw-Bestands von bis zu +8 % führen würde. Im Gegensatz dazu könnten vollautomatisierte geteilte Fahrzeugflotten bei einer deutschlandweiten Einführung die Erreichbarkeit von Zielen um fast das Vierfache im Vergleich zum derzeitigen ÖV steigern. Insbesondere Zubringer zu Bahnknotenpunkten würden dabei eine größere Wirkung als direkte Tür-zu-Tür Verbindungen entfalten. Die Einführung von vollautomatisierten Fahrzeugflotten könnte den Pkw-Bestand um bis zu -2,4 % senken. Voraussichtlich treten die beiden Szenarien aber nicht separat, sondern zeitgleich auf. In diesem Fall würde die Zunahme des Pkw-Bestands durch vollautomatisierte Privat-Pkw nicht durch die Abnahme des Pkw-Bestands durch vollautomatisierte geteilte Flotten ausgeglichen. Daher würde in Zukunft der Pkw-Bestand wahrscheinlich um +4 % wachsen. Um in Zukunft geeignete Maßnahmen zur Steuerung des Pkw-Bestands zu entwickeln, sollten diesbezügliche Prognosemodelle die Auswirkungen von Veränderungen des Verkehrsangebots auf die Pkw-Verfügbarkeit berücksichtigen. Denn vor allem die Regulierung der Stellplatzverfügbarkeit könnte eine gute Möglichkeit sein, um den Pkw-Bestand zu beeinflussen. Ebenso sollte bei einer Verbesserung des ÖV-Angebots zunächst eine gute Anbindung an die Bahnhöfe erfolgen. Zusammenfassend bietet das Pkw-Verfügbarkeitsmodell dieser Arbeit ein geeignetes Instrumentarium für die Planung und Entwicklung von Maßnahmen, die den künftigen Pkw-Bestand nachhaltig beeinflussen könnten und somit der Verkehrswende und den Klimaschutzzielen zugutekämen. |l ger |
| 520 | _ | _ | |a Private passenger cars are the most common means of transportation (Eurostat 2023; infas, DLR et al. 2019b; ITF 2023), but they hinder mobility transition and climate protection goals (UBA 2023). Consequently, the objective of transportation planning must be to regulate the growth of car ownership in the future. In this context, the emergence of highly automated vehicles could facilitate two developments: On the one hand, highly automated private cars promote motorized individual transport (MIT), as travel time can be used differently and parking is made easier (Gkartzonikas, Gkritza 2019; Nordhoff, Kyriakidis et al. 2019). On the other hand, highly automated shared vehicle fleets can complement public transport by improving accessibility to destinations (Dianin, Ravazzoli et al. 2021). However, it remains uncertain whether automated private cars will increase the number of cars or whether automated vehicle fleets will replace private vehicles. Against this background, the objective of this study is to examine the relationship between vehicle automation and car ownership. To this end, a model of car availability in Germany is developed, which includes information on the transportation supply. As vehicle automation will enable boarding and alighting at individually chosen locations and improve the accessibility of destinations, the transportation supply will accordingly change. These changes are examined in vehicle automation scenarios for the year 2050 using the car availability model. In the developed car availability model, vehicle automation affects the transportation supply as follows: Highly automated private cars enable valet parking and could improve the nationwide accessibility of destinations by nearly five times compared to conventional cars through a change in the perception of travel time. This would increase the attractiveness of highly automated private cars, potentially leading to a growth in the car fleet by up to +8%. Conversely, highly automated shared vehicle fleets could enhance accessibility to destinations by nearly fourfold compared to current public transportation if implemented throughout Germany. Particularly, feeder services to train stations would have a greater impact than direct door-to-door connections. The introduction of highly automated vehicle fleets could reduce the car fleet by up to -2.4%. However, it is likely that both scenarios would occur simultaneously rather than separately. In this case, the increase in the car fleet due to highly automated private cars would not be offset by the decrease due to highly automated shared fleets. Therefore, the car fleet would likely grow by approximately +4% in the future. In order to develop appropriate measures for managing car ownership in the future, forecasting models should consider the effects of changes in transportation supply on car availability. In particular, regulating parking space availability could be an effective way to influence the car fleet. Additionally, when improving public transportation services, priority should be given to providing good connectivity to train stations. In conclusion, the car availability model presented in this study offers a suitable tool for planning and developing measures that could sustainably influence future car ownership, thereby supporting the mobility transition and climate protection goals. |l eng |
| 536 | _ | _ | |0 G:(BMBF)01UV1901B |a BMBF 01UV1901B - Japanisch-deutsche Forschungskooperation zum vernetzten und automatisierten Fahren: Sozioökonomische Folgenabschätzung - Teilprojekt B: Auswirkungen von CAD auf den Pkw-Besitz (01UV1901B) |c 01UV1901B |x 0 |
| 588 | _ | _ | |a Dataset connected to Lobid/HBZ |
| 591 | _ | _ | |a Germany |
| 653 | _ | 7 | |a Erreichbarkeitsanalysen |
| 653 | _ | 7 | |a MaaS |
| 653 | _ | 7 | |a Pkw-Verfügbarkeit |
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| 653 | _ | 7 | |a autonome Fahrzeuge |
| 653 | _ | 7 | |a autonomous vehicles |
| 653 | _ | 7 | |a car availability |
| 653 | _ | 7 | |a mobility-as-a-service |
| 653 | _ | 7 | |a sequential binary logit-model |
| 653 | _ | 7 | |a sequentielles binäres Logit-Modell |
| 653 | _ | 7 | |a transport supply |
| 700 | 1 | _ | |0 P:(DE-82)IDM03803 |a Kuhnimhof, Tobias Georg |b 1 |e Thesis advisor |u rwth |
| 700 | 1 | _ | |a Eisenmann, Christine |b 2 |e Thesis advisor |
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