KeepMoving ist das modulare Baukasten-System des DLR-Instituts für Verkehrssystemtechnik, welches Mobilitätsdaten empfängt, speichert und aufbereitet, sowie darauf aufbauend Mobilitäts-Dienste bereitstellt.
Die Bewertung und Optimierung von Mobilitätssystemen ist eine komplexe Aufgabe. Wir bieten mit KeepMoving eine umfassende Herangehensweise für nachhaltige Effizienz und Resilienz.
Unsere innovative Lösung revolutioniert die Art und Weise, wie Mobilitätssysteme bewertet, verglichen und optimiert werden. Das Problem der Auslegung von Mobilitätssystemen wird durch unsere maßgeschneiderte Oberfläche auf Basis von KeepMoving gelöst. Diese ermöglicht nicht nur die einfache Steuerung der verschiedenen Module, sondern auch die anschauliche Visualisierung der Ergebnisse. Sie können den "Parameterraum" Ihres Mobilitätssystems analysieren, Angebote für die Planung und Auslegung leicht und sogar grafisch erstellen und anpassen.
Was unser Produkt wirklich einzigartig macht, ist die Entwicklung von Demand Responsive Routing Algorithmen, die mit vielfältigen Constraints arbeiten können. Damit erreichen Sie die höchstmögliche Flexibilität und Anpassungsfähigkeit in Ihrem Mobilitätssystem.
Zusätzlich nutzen wir SUMO, um eine künstliche Realität zu simulieren, die bei Bedarf sogar an Ihren Digitalen Zwilling angebunden werden kann. Unsere Lösung automatisiert Bewertungsverfahren und -modelle. Gleichzeitig identifiziert sie Schlüsselkennzahlen (KPIs) für Ihre Mobilitätsdienste. Das umfasst Vorher-/Nachher-Vergleiche hinsichtlich verkehrlicher Wirkungen und die Disposition von Fahrzeugen im laufenden Betrieb oder in simulierter Realität.
Auch das Störungsmanagement und die Resilienz können so bewertbar gemacht werden. Wir bieten eine umfassende Verknüpfung von Verkehrs- und Flottenmanagement. Damit können Sie alle Aspekte Ihres Mobilitätssystems nahtlos steuern. Darüber hinaus besteht die Möglichkeit, externe Online-Schnittstellen für den Live-Betrieb zu integrieren.
Mit KeepMoving erhalten Sie ein mächtiges Werkzeug, das Ihr Mobilitätssystem (teil-)automatisch bewertet und optimiert, um effiziente und nachhaltige Ergebnisse zu erzielen.
Dienste
GPS Tracking – Traffic Mode Detection
Aufnahme anonymisierter Nutzer und Fahrzeug-bezogener Bewegungsdaten durch Apps und Tracker, sowie Ermittlung des Verkehrsmodus (Fuß, Fahrrad, PKW, Bahn, Bus, Sonstiges).
Net Adaption
Erfassen und Verwalten von Verkehrsträger-spezifischen temporären Sperrungen.
On Trip Route Navigation
Intermodale Navigationsunterstützung mit alternativen Routenvorschlägen bei Störungen oder Verzögerungen.
User Management
Registrierung, Verwaltung und Freigabe Nutzerspezifischer Rollen und Präferenzen.
Router
Inter- und multimodale Router für MIV, ÖV, Bedarfs-, Fahrrad- und Fußverkehre basierend auf aktueller und historischer Verkehrslage, optimiert für automatisiert fahrende Fahrzeuge, Einsatzfahrzeuge, sowie Sicherheits- und ökologische Aspekte.
Traffic Information
Verkehrsqualität KPI für definierte Städte, Gebiete und Korridore.
AIR Quality
Monitoring verkehrsbedingter Luftschadstoffe (Emissionen und Immissionen).
Route Monitoring
Kontinuierliches Monitoring der Reisezeit auf definierten (Nutzer-) Routen und Alternativen.
On Demand
Disposition von Fahrzeugen in Bedarfsflotten und Festlegung ihrer Routen.
Frontends
Beispiel: Keep Moving Portal für Berlin mit Verkehrslage und Routenmonitoring.
Echtzeit-Verkehrsinformationen aus verschiedenen Datenquellen werden für die verschiedenen Verkehrsmodi genutzt und geeignet fusioniert, um möglichst flächendeckende integrierte Verkehrsinformationen bereitzustellen, diese sind z.B.:
Floating Car Data (FCD) von Taxis und Bussen
Lokale kommunale Verkehrsdetektion (Induktionsschleifen, Traffic Eyes, Videokameras, …)
Verkehrsinformationen von Drittanbietern
Broadcast-Meldungen (TMC, TPEG)
Fahrplan- und Betriebszustandsdaten kommunaler Verkehrsbetriebe
Das Keep Moving System nutzt im Kern die Programmiersprachen Java, Python und Kotlin. Als Datenbank Systeme kommen PostGreSQL und Oracle zum Einsatz. Für die Kommunikation der Keep Moving Module wird ein vom DLR-Institut für Verkehrssystemtechnik entwickeltes auf ActiveMQ basierendes ServiceFramework verwendet. Für den Datenaustausch (intern und extern) stehen RESTful, SOAP, JSON und XML als Technologien zur Verfügung.
