Steden worden steeds drukker: met meer inwoners, meer bezoekers en meer logistiek verkeer. Het leefbaar houden van de steden van de toekomst is een grote uitdaging. Binnen de beperkte ruimte zijn praktische en duurzame oplossingen nodig voor mobiliteit, leefbaarheid en recreatie.

Duur
2023-2028

Partners (TU Delft)
TU Delft-CEG, department of Transport & Planning

Partners (anders)
39 partners, zie het overzicht hier beneden

In openbare ruimten nemen privéauto’s relatief veel ruimte in beslag, ook al worden ze vaak niet gebruikt. Slimme mobiliteitsoplossingen kunnen het gebruik van privéauto’s verminderen. Denk aan een flexibele combinatie van lopen en fietsen, gedeelde elektrische voertuigen, openbaar vervoer en bezorgverkeer. Het ontbreekt ons echter aan de middelen om deze oplossingen te testen. Het XCARCITY onderzoeksprogramma is ontworpen om die tekortkomingen op te vullen.

Realistische replica’s

De onderzoekers van XCARCITY ontwikkelen realistische digitale replica’s van autoluwe gebieden in Amsterdam, Almere en Rotterdam met behulp van de ‘digital twin’ om te bestuderen hoe mensen verschillende slimme mobiliteitsdiensten gebruiken.

De digital twin geeft een beeld van het daadwerkelijke gebruik van de verschillende vormen van mobiliteit door verkeersbewegingen te monitoren. De modellen maken vooral gebruik van meetgegevens die al beschikbaar zijn. Naast gegevens over vervoer worden ook gegevens over de kenmerken van de buurt, de omgeving en de bewoners meegenomen. Het doel is om te begrijpen – en op termijn te voorspellen – hoe mensen reizen en waarom ze reizen. Aanvullende gegevens uit tests met virtual reality zullen een gedetailleerder inzicht geven in het gedrag, de voorkeuren en de acceptatie van reizigers.

Digital twins worden op verschillende manieren gebruikt in dit onderzoek. MICD coördineert hoe deze digitale replica’s met elkaar verbonden worden en hoe data uitgewisseld wordt. In een XR (extended reality) omgeving worden bijvoorbeeld testen uitgevoerd om de interactie tussen voetgangers, fietsers en allerlei gemotoriseerd verkeer te meten en te analyseren. Deze modellen tonen huidige verkeerssituaties en kunnen op middellange termijn een voorspelling doen van toekomstig verkeer, in het geval van een wegafsluiting of bij de introductie van nieuwe vormen van mobiliteit zoals gedeelde scooters. Aan de andere kant worden digital twins gebruikt voor langetermijnmodellering en voorspellingen, bijvoorbeeld om nuttige informatie te verschaffen bij het ontwerpen van een nieuw stedelijk gebied. Op basis van het aantal huizen, bedrijven en recreatiemogelijkheden kan de toekomstige verkeersinfrastructuur optimaal worden ontworpen.

Het gebruik van historische en realtime gegevens in combinatie met slimme gegevensmodellering voor het ontwerpen van toekomstige steden kunnen steden, gebiedsontwikkelaars en mobiliteitsaanbieders weloverwogen beslissingen nemen over slimme mobiliteit, zodat de autoluwe stedelijke regio’s van de toekomst toegankelijk blijven.

TU Delft, TU Eindhoven, University of Twente, TNO, ABB Bouwkracht, BAM, Buck Consultant International, DTV Consultants, FSD, Future Mobility Network, Goudappel, Map, Mobycon, Open Remote, PON, RET, Royal Haskoning DHV, Technolution, VR base, Witteveen Bos, Gemeente Almere, Gemeente Amsterdam, Gemeente Rotterdam, Ministerie van Infrastructuur en Waterstaat, Metropoolregio Rotterdam Den Haag, Rijkswaterstaat, Advanced Metropolitan Solutions, Kennisplatform Crow, Planbureau voor de Leefomgeving, SWOV, Connekt, Fietsersbond.