This paper presents the coupling of a state-of-the-art ride-pooling fleet simulation package with the mobiTopp travel demand modeling framework. The coupling of both models enables a detailed agent- and activity-based demand model, in which travelers have the option to use ride-pooling based on real-time offers of an optimized ride-pooling operation. On the one hand, this approach allows the application of detailed mode-choice models based on agent-level attributes coming from mobiTopp functionalities. On the other hand, existing state-of-the-art ride-pooling optimization can be applied to utilize the full potential of ride-pooling. The introduced interface allows mode choice based on real-time fleet information and thereby does not require multiple iterations per simulated day to achieve a balance of ride-pooling demand and supply. The introduced methodology is applied to a case study of an example model where in total approximately 70,000 trips are performed. Simulations with a simplified mode-choice model with varying fleet size (0–150 vehicles), fares, and further fleet operators’ settings show that (i) ride-pooling can be a very attractive alternative to existing modes and (ii) the fare model can affect the mode shifts to ride-pooling. Depending on the scenario, the mode share of ride-pooling is between 7.6% and 16.8% and the average distance-weighed occupancy of the ride-pooling fleet varies between 0.75 and 1.17.

Purpose Ridesourcing services have become popular recently and play a crucial role in Mobility as a Service (MaaS) offers. With their increasing importance, the need arises to integrate them into travel demand models to investigate transport system-related effects. As strong interdependencies between different people’s choices exist, microscopic and agent-based model approaches are especially suitable for their simulation. Method This paper presents the integration of shared and non-shared ridesourcing services (i.e., ride-hailing and ride-pooling) into the agent-based travel demand model mobiTopp. We include a simple vehicle allocation and fleet control component and extend the mode choice by the ridesourcing service. Thus, ridesourcing is integrated into the decision-making processes on an agent’s level, based on the system’s specific current performance, considering current waiting times and detours, among other data. Results and Discussion In this paper, we analyze the results concerning provider-related figures such as the number of bookings, trip times, and occupation rates, as well as effects on other travel modes. We performed simulation runs in an exemplary scenario with several variations with up to 1600 vehicles for the city of Stuttgart, Germany. This extension for mobiTopp provides insights into interdependencies between ridesourcing services and other travel modes and may help design and regulate ridesourcing services.

No abstract

On-Demand Ridesharing-Shuttles kombinieren individuelle Fahrten zu global optimierten Routen mit flexiblen Zu- und Ausstiegsorten. Sie könnten dazu beitragen, Verkehrsstaus und CO2-Emissionen zu reduzieren. Der Beitrag geht der Frage nach, wie ein Shuttlesystem und sein Umfeld gestaltet sein sollten, so dass Pendler ermutigt werden, Shuttles anstelle des eigenen Autos zu nutzen, ohne gleichzeitig die Abkehr von öffentlichen Verkehrsmitteln zu fördern. In einer Online-Befragung untersuchten wir die Determinanten der Verkehrsmittelwahl von Pendlern in der Region Stuttgart (n=1000). Im Rahmen der Befragung wurde ein Choice-Based Conjoint Experiment durchgeführt. Die Studienteilnehmer konnten zwischen der Nutzung des eigenen Autos, des öffentlichen Nahverkehrs und eines Shuttleservices auf Elektrobusbasis wählen. Als Prädiktoren der Wahl wurden die Attribute Reisekosten, Reisezeit, Fußweg, Auslastung der Shuttles und öffentlichen Verkehrsmittel, soziale Normen und Parkgebühren variiert. Diese Attribute hatten signifikante Auswirkungen auf die Wahl des Verkehrsmittels. Für Werte, die einer realistischen Ausgangssituation für ein Shuttlesystem entsprechen - höhere Kosten und längere Fußwege bei der Nutzung von Shuttles gegenüber dem eigenen Pkw, gleiche Reisezeit für alle Verkehrsmittel, Einführung von innerstädtischen Parkgebühren für Pkw - entschieden sich 11 % für den Shuttle. Bei optimierten Bedingungen scheint die Einführung von Shuttle-Diensten also ein gangbarer Weg zu einem nachhaltigeren Verkehrssystem zu sein.

In Karlsruhe wurde 2021 mit dem EVA-Shuttle ein autonomer Kleinbus angeboten, welcher technologische Fortschritte im Vergleich zu vergleichbaren Projekten vorwies. Im Rahmen einer Haushaltsbefragung zeigte sich, dass EinwohnerInnen dem Angebot  aufgeschlossen gegenüberstanden. Die NutzerInnen weisen ein multimodaleres Verkehrsverhalten als Nicht-NutzerInnen auf. Schwierigkeiten zeigten sich in der Reisegeschwindigkeit, Verfügbarkeit und der Komplexität der Nutzung. Personen können sich die Nutzung auch in Zukunft vorstellen.