Mobilität der Zukunft - Baden-Württemberg
Mobilität der Zukunft - Baden-Württemberg
Mobilität der Zukunft - Baden-Württemberg
Einleitung
Wie werden wir uns in Baden-Württemberg in Zukunft fortbewegen? Die Antwort hängt nicht von einer einzelnen Erfindung ab. Entscheidend ist vielmehr das Zusammenspiel von automatisiertem und autonomem Fahren, Sharing-Angeboten, Elektromobilität, einem leistungsfähigen öffentlichen Verkehr, sicheren Wegen für Radverkehr und Fußverkehr sowie einer intelligenten digitalen Infrastruktur.
Baden-Württemberg eignet sich besonders gut als Lernraum für diese Fragen. Das Land verbindet große Städte und Ballungsräume mit ländlich geprägten Regionen, besitzt eine bedeutende Fahrzeug- und Zulieferindustrie und verfügt zugleich über Forschungsstandorte, Reallabore und Verkehrsprojekte, in denen neue Mobilitätskonzepte praktisch erprobt werden.
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In diesem aiMOOC untersuchst Du die Mobilität der Zukunft nicht als reine Technikfrage. Du analysierst ein soziotechnisches System: Fahrzeuge, Sensoren, Software, Datenplattformen, Energieversorgung, Straßen und Schienen, Geschäftsmodelle, Gesetze und menschliches Verhalten wirken zusammen. Dadurch wird deutlich, warum ein autonomes Fahrzeug nicht automatisch klimafreundlich ist und warum Sharing allein noch keine Verkehrswende garantiert.
Drei Entwicklungslinien greifen ineinander
| Entwicklung | Technischer Kern | Möglicher Nutzen | Zentrale Herausforderung |
|---|---|---|---|
| Autonomes Fahren | Sensorik, KI, hochgenaue Karten, Regelungs- und Sicherheitstechnik | Sicherheit, neue ÖPNV-Angebote, Automatisierung | Zuverlässigkeit, Zulassung, Cybersecurity, Akzeptanz |
| Sharing | Apps, Echtzeitdaten, Buchungssysteme, digitale Schnittstellen | Höhere Fahrzeugauslastung, weniger Besitzabhängigkeit | Verfügbarkeit, Wirtschaftlichkeit, ländlicher Raum |
| Klimafreundlicher Verkehr | Elektromobilität, Schiene, Bus, Rad- und Fußverkehr, Ladeinfrastruktur | Weniger Treibhausgase, Lärm und Flächenverbrauch | Infrastruktur, Energie, Finanzierung, Verhaltensänderung |
Die entscheidende Frage lautet deshalb nicht: Welche Technik wird sich durchsetzen? Sinnvoller ist: Welche Kombination aus Technik, Infrastruktur und Nutzung erzeugt ein sicheres, zugängliches und klimaverträgliches Verkehrssystem?
Autonomes Fahren: Technik und Systemarchitektur
Von Assistenz bis autonomem Betrieb
Beim assistierten Fahren übernimmt die Technik einzelne Aufgaben, während der Mensch das Fahrzeug weiterhin überwacht. Bei höherer Automatisierung kann das System die Fahraufgabe zeitweise selbst übernehmen. Bei einer autonomen Fahrfunktion in einem festgelegten Betriebsbereich kann das Fahrzeug die Fahraufgabe ohne fahrzeugführende Person bewältigen. Das deutsche Straßenverkehrsrecht sieht dafür unter anderem eine Technische Aufsicht und einen genehmigten Betriebsbereich vor.
Für die technische Betrachtung ist der Begriff Operational Design Domain wichtig. Gemeint ist der Bereich, für den ein automatisiertes System entwickelt und freigegeben ist, zum Beispiel bestimmte Straßenarten, Geschwindigkeiten oder Wetterbedingungen. Ein Fahrzeug kann also technisch sehr leistungsfähig sein, ohne überall und unter allen Bedingungen autonom fahren zu dürfen.
Wie ein autonomes Fahrzeug seine Umwelt erfasst
Ein autonomes Fahrzeug muss seine Umgebung fortlaufend wahrnehmen, seine eigene Position bestimmen, das Verhalten anderer Verkehrsteilnehmender abschätzen, eine sichere Trajektorie planen und diese durch Lenkung, Bremsen und Beschleunigen umsetzen.
Typische technische Komponenten sind:
- Kamera: erkennt unter anderem Fahrbahnmarkierungen, Verkehrszeichen, Ampeln und Objekte.
- Radar: misst Entfernungen und Relativgeschwindigkeiten und arbeitet auch bei ungünstigen Sichtbedingungen robust.
- Lidar: erzeugt durch Laserimpulse dreidimensionale Distanzinformationen über die Fahrzeugumgebung.
- GNSS und Inertialsensorik: unterstützen die Positions- und Bewegungsbestimmung.
- Künstliche Intelligenz und klassische Algorithmen: verarbeiten Sensordaten, erkennen Objekte, prognostizieren Bewegungen und planen Fahrmanöver.
Mehrere Sensoren werden häufig kombiniert. Diese Sensorfusion reduziert die Abhängigkeit von einer einzelnen Informationsquelle. Fällt eine Kamera wegen Blendung teilweise aus, können beispielsweise Radar- oder Lidardaten weiterhin wichtige Informationen liefern.
Sicherheit ist mehr als Objekterkennung
Für den sicheren Betrieb müssen autonome Systeme nicht nur normale Fahrsituationen bewältigen. Sie müssen auch mit seltenen oder mehrdeutigen Ereignissen umgehen: Baustellen, ungewöhnlichen Hindernissen, defekten Ampeln, Rettungsfahrzeugen, dichtem Radverkehr oder unerwartetem Verhalten von Menschen.
Dafür werden unterschiedliche Sicherheitsmechanismen kombiniert. Dazu gehören Redundanzen, Eigendiagnose, sichere Rückfallebenen, ein risikominimaler Zustand, abgesicherte Funkverbindungen und Schutz gegen Cyberangriffe. Besonders wichtig ist die Frage, wie ein System erkennt, dass es eine Situation nicht mehr zuverlässig beherrscht.
Baden-Württemberg als Reallabor des autonomen Fahrens
Testfeld Autonomes Fahren Baden-Württemberg
Das Testfeld Autonomes Fahren Baden-Württemberg ist ein Reallabor für automatisierte und vernetzte Mobilität. Das Testfeld umfasst mehr als 200 Kilometer öffentlicher Straßen. Es verbindet unterschiedliche Straßentypen und Verkehrssituationen, sodass Fahrzeuge nicht nur auf einem abgesperrten Gelände, sondern unter realitätsnahen Bedingungen erprobt werden können.
Für die Forschung wurden Straßenabschnitte hochgenau vermessen. Kameras und Messeinrichtungen liefern zusätzliche Informationen. Daten laufen in einem Leitstand zusammen. Dadurch kann untersucht werden, wie Fahrzeuge mit Infrastruktur, anderen Fahrzeugen und nichtmotorisierten Verkehrsteilnehmenden interagieren.
Ein weiterer Entwicklungsschritt ist ein digitaler Zwilling. Dabei wird die reale Verkehrsumgebung digital nachgebildet. Neue Fahrfunktionen oder Verkehrsszenarien können zuerst in einer Simulation getestet werden. Das spart nicht alle realen Erprobungen ein, ermöglicht aber mehr Varianten, reproduzierbare Szenarien und Tests seltener Situationen.
Das Testfeld wird unter anderem von Forschungseinrichtungen aus Karlsruhe und weiteren Partnern getragen. 2026 brachte Baden-Württemberg seine Erfahrungen außerdem in eine europäische Initiative für grenzüberschreitende Testfelder ein. Damit wird deutlich, dass automatisiertes Fahren nicht nur Fahrzeugtechnik betrifft, sondern auch gemeinsame Regeln, Datenformate und Infrastruktur über Regionen und Länder hinweg benötigt.
RABus: autonome Fahrzeuge im öffentlichen Verkehr
Das Projekt RABus untersuchte automatisierten Busverkehr in Mannheim und Friedrichshafen. Die beiden Räume stellten unterschiedliche Anforderungen: In Mannheim standen urbane Verkehrssituationen und die Anbindung der sogenannten letzten Meile im Vordergrund, in Friedrichshafen spielte auch der Stadt-Land-Verkehr eine Rolle.
Im Projekt wurden automatisierte Shuttlefahrzeuge in den realen Mischverkehr integriert. In Friedrichshafen wurden im Realbetrieb Geschwindigkeiten von über 50 Kilometern pro Stunde erprobt. Die 2026 vorgestellten Ergebnisse dienen dem Land als Grundlage für die weitere Diskussion über einen möglichen autonomen Regelbetrieb im ÖPNV.
Ein solcher Einsatz ist technisch anspruchsvoller als ein langsam fahrender Shuttle auf einem abgeschlossenen Campus. Ein Linienfahrzeug muss zuverlässig Fahrpläne, Haltestellen, andere Fahrzeuge, Radfahrende, zu Fuß Gehende und wechselnde Wetterbedingungen berücksichtigen.
Sharing: Nutzen statt Besitzen
Unterschiedliche Sharing-Modelle
Sharing bezeichnet verschiedene Formen geteilter Mobilität. Sie sollten nicht miteinander verwechselt werden:
| Modell | Prinzip | Beispiel |
|---|---|---|
| Carsharing | Ein Fahrzeug wird nacheinander von verschiedenen Personen genutzt. | Stationsbasiertes oder frei abgestelltes Leihfahrzeug |
| Bikesharing | Fahrräder oder Pedelecs werden kurzfristig ausgeliehen. | Leihfahrrad am Bahnhof |
| Ridepooling | Mehrere Fahrgäste mit ähnlichen Wegen teilen gleichzeitig eine Fahrt. | Digital vermittelter Kleinbus |
| Mitfahrgelegenheit | Eine ohnehin stattfindende Fahrt wird mit weiteren Personen geteilt. | Fahrgemeinschaft zum Arbeitsplatz |
Carsharing kann den Zugang zu einem Auto ermöglichen, ohne dass jede Person ein eigenes Fahrzeug besitzen muss. Ob dadurch tatsächlich weniger Autoverkehr entsteht, hängt jedoch von der Nutzung ab. Wenn ein geteiltes Auto vor allem private Pkw ersetzt und mit Bus, Bahn und Fahrrad kombiniert wird, kann es Teil eines ressourcenschonenden Systems sein. Wenn es dagegen Wege ersetzt, die vorher mit Bus, Fahrrad oder zu Fuß zurückgelegt wurden, kann der Effekt anders ausfallen.
Sharing im ländlichen Raum
In dünner besiedelten Regionen ist Sharing schwieriger wirtschaftlich zu betreiben, weil Nachfrage und Fahrzeuge räumlich stärker verteilt sind. Gleichzeitig kann ein geteiltes Fahrzeug gerade dort eine wichtige Ergänzung sein, wenn der ÖPNV nicht jeden Weg abdeckt.
2026 förderte Baden-Württemberg 72 vollelektrische Carsharing-Fahrzeuge an 66 neuen Standorten. Der Schwerpunkt lag auf Orten, die bisher weniger gut mit Carsharing versorgt waren. Das Beispiel zeigt, dass die Mobilitätswende in ländlichen Räumen andere Lösungen benötigt als in Großstädten.
Mobilitätsdaten als technische Infrastruktur
MobiData BW und offene Schnittstellen
Digitale Mobilität funktioniert nur, wenn Daten auffindbar, aktuell und maschinenlesbar sind. Die Plattform MobiData BW bündelt Mobilitätsdaten aus Kommunen, Verkehrsunternehmen und privaten Anbietern. Dazu gehören unter anderem Informationen über öffentlichen Verkehr, Sharing-Angebote, Parkplätze, Ladeinfrastruktur sowie Rad- und Fußverkehr.
Für Anwendungen sind standardisierte Schnittstellen besonders wichtig. Beim Sharing wird beispielsweise der Standard GBFS genutzt. Fahrplandaten können über GTFS bereitgestellt werden. Solche Standards ermöglichen es, Informationen verschiedener Anbieter in Routing- oder Mobilitätsanwendungen zu kombinieren.
Aus technischer Sicht entsteht so eine digitale Infrastruktur über der physischen Infrastruktur. Straßen, Haltestellen und Fahrzeuge bleiben real, aber ihre Verfügbarkeit und ihr Zustand werden durch Daten sichtbar. Das ist eine Voraussetzung für Mobility as a Service, also die digitale Verknüpfung verschiedener Verkehrsmittel zu einer möglichst durchgängigen Reisekette.
Klimafreundlicher Verkehr in Baden-Württemberg
Klimaziel und fünf Verkehrswendeziele
Der Verkehrssektor Baden-Württembergs soll seine Treibhausgasemissionen bis 2030 um 55 Prozent gegenüber 1990 senken. Das Verkehrsministerium beschreibt fünf miteinander verknüpfte Ziele für die Verkehrswende:
| Ziel bis 2030 | Bedeutung |
|---|---|
| Jedes zweite Auto fährt klimaneutral | Der Pkw-Bestand soll stärker auf emissionsfreie Antriebe umgestellt werden. |
| Verdopplung des öffentlichen Verkehrs | Mehr Personenkilometer sollen mit Bus und Bahn zurückgelegt werden. |
| Jede zweite Tonne fährt klimaneutral | Der Güterverkehr soll stärker dekarbonisiert werden. |
| Ein Fünftel weniger Kfz-Verkehr | Die Fahrleistung von Pkw und Lkw soll gegenüber dem Ausgangsjahr 2010 sinken. |
| Jeder zweite Weg selbstaktiv | Mehr Wege sollen zu Fuß oder mit dem Fahrrad zurückgelegt werden. |
Die Ziele verdeutlichen, warum eine reine Antriebswende nicht genügt. Ein Elektroauto verursacht im Betrieb keine Abgase am Fahrzeug, benötigt aber weiterhin Straßenraum, Parkfläche, Energie und Rohstoffe. Klimafreundliche Mobilität umfasst deshalb auch Verkehrsvermeidung, Verlagerung auf effizientere Verkehrsmittel und eine bessere Auslastung vorhandener Fahrzeuge.
Elektromobilität
Elektromobilität ist besonders effizient, wenn elektrische Energie direkt in batterieelektrischen Fahrzeugen genutzt wird. Für die Klimawirkung ist zugleich wichtig, wie der Strom erzeugt wird und wie groß, schwer und energieintensiv ein Fahrzeug ist.
Der KlimaMobilitätsMonitor des Landes wies für das erste Quartal 2026 einen Anteil batterieelektrischer Pkw von 4,9 Prozent am Fahrzeugbestand aus. Für den Zielpfad wäre zu diesem Zeitpunkt ein deutlich höherer Anteil erforderlich gewesen. Das zeigt, dass technische Verfügbarkeit allein keine schnelle Flottenerneuerung garantiert.
Auch Busse und Nutzfahrzeuge werden elektrifiziert. Im öffentlichen Verkehr ist der Effekt besonders interessant, weil ein Fahrzeug viele Personen transportiert und dadurch Energie- und Flächenbedarf pro Person sinken können.
Bus, Bahn, Fahrrad und Fußverkehr
Ein klimafreundliches Verkehrssystem braucht attraktive Alternativen zum eigenen Pkw. Dazu gehören dichte Takte, zuverlässige Anschlüsse, barrierefreie Haltestellen, sichere Radwege und gute Fußwege.
Die Leistungsfähigkeit eines Verkehrssystems lässt sich nicht nur an Fahrzeuggeschwindigkeiten messen. Für Reisende zählt die gesamte Tür-zu-Tür-Zeit. Ein schneller Zug ist wenig attraktiv, wenn der Weg zum Bahnhof kompliziert ist. Genau deshalb sind Sharing-Angebote und autonome Shuttles als Zubringer interessant.
Sichere Radinfrastruktur kann kurze und mittlere Wege auf ein sehr energieeffizientes Verkehrsmittel verlagern. In Kombination mit Bahn, Bus und Sharing entsteht ein multimodales Netz.
Wie die Technologien zusammenwirken
Ein mögliches Zukunftsszenario
Stell Dir einen ländlichen Ort in Baden-Württemberg vor. Ein autonomer elektrischer Kleinbus fährt nicht nach starrem Fahrplan, sondern wird nach Bedarf gebucht. Er bündelt mehrere Fahrtwünsche, bringt Fahrgäste zum nächsten Bahnhof und stimmt seine Ankunft mit dem Zug ab. Echtzeitdaten über Fahrplan, Fahrzeugposition und verfügbare Sharing-Räder werden über standardisierte Schnittstellen bereitgestellt.
Dieses Szenario verbindet Autonomie, Sharing, Elektromobilität und ÖPNV. Der mögliche Nutzen entsteht aber nur dann, wenn Fahrten tatsächlich gebündelt werden, Leerfahrten gering bleiben und der Shuttle Bus und Bahn ergänzt statt ersetzt.
Genau hier zeigt sich ein zentrales Prinzip der Mobilitätsforschung: Eine Technologie ist nicht automatisch nachhaltig. Entscheidend sind Nutzung, Systemintegration und Randbedingungen.
Rebound-Effekte und Zielkonflikte
Autonomes Fahren kann Mobilität für Menschen erleichtern, die nicht selbst fahren können. Gleichzeitig könnten bequemere und günstigere Fahrten zusätzliche Nachfrage erzeugen. Auch Leerfahrten zwischen zwei Buchungen sind möglich. Dadurch kann die Zahl der Fahrzeugkilometer steigen.
Sharing kann die Zahl privater Fahrzeuge reduzieren, gleichzeitig aber zusätzliche motorisierte Wege erzeugen. Elektromobilität senkt lokale Abgasemissionen, löst aber nicht automatisch Probleme wie Stau oder Flächenverbrauch.
Daher müssen technische Innovationen mit verkehrspolitischen und planerischen Zielen abgestimmt werden. Eine Bewertung sollte immer mehrere Kriterien gleichzeitig betrachten.
Kennzahlen für eine wissenschaftliche Bewertung
Für eine fundierte Analyse kannst Du unter anderem folgende Größen vergleichen:
- Personenkilometer: Wie weit werden Menschen tatsächlich transportiert?
- Fahrzeugkilometer: Wie weit fahren die Fahrzeuge insgesamt, einschließlich möglicher Leerfahrten?
- Besetzungsgrad: Wie viele Personen befinden sich durchschnittlich in einem Fahrzeug?
- Treibhausgasemissionen: Welche Emissionen entstehen über Betrieb, Energieversorgung und möglichst auch Herstellung?
- Flächenverbrauch: Wie viel Straßen- und Parkraum wird benötigt?
- Erreichbarkeit: Wie gut erreichen verschiedene Bevölkerungsgruppen Arbeit, Bildung, Einkauf und Freizeit?
Ein System kann bei einer Kennzahl gut und bei einer anderen schlecht abschneiden. Wissenschaftliche Bewertung verlangt deshalb transparente Zielgrößen und nachvollziehbare Annahmen.
Gesellschaft, Daten und Verantwortung
Autonome und digital vernetzte Mobilität verarbeitet große Datenmengen. Dazu können Fahrzeugpositionen, Verkehrssituationen, Buchungen und Bewegungsdaten gehören. Daraus entstehen Fragen zu Datenschutz, Datensicherheit und möglichem Missbrauch.
Für automatisierte Fahrzeuge ist außerdem Cybersecurity sicherheitskritisch. Ein Angriff auf Fahrzeugsoftware, Funkkommunikation oder Infrastruktur kann physische Folgen haben. Sicherheit muss deshalb über den gesamten Lebenszyklus eines Systems berücksichtigt werden.
Auch soziale Fragen sind wichtig: Neue Mobilität soll nicht nur für Personen mit aktuellem Smartphone, hoher Zahlungsbereitschaft oder Wohnort in der Innenstadt funktionieren. Barrierefreiheit, verständliche Bedienung, analoge Alternativen und Versorgung des ländlichen Raums gehören deshalb zur Systemgestaltung.
Zwischenfazit
Baden-Württemberg zeigt, dass Mobilität der Zukunft aus mehreren Ebenen besteht. Das Testfeld Autonomes Fahren und Projekte wie RABus untersuchen neue Fahrzeugtechnologien. MobiData BW schafft eine Datenbasis für vernetzte Mobilitätsdienste. Sharing-Angebote verändern den Zugang zu Fahrzeugen. Gleichzeitig setzt die Verkehrswende auf Elektromobilität, öffentlichen Verkehr, Rad- und Fußverkehr.
Für eine nachhaltige Zukunft reicht es nicht, das heutige Auto lediglich zu automatisieren oder seinen Motor auszutauschen. Entscheidend ist, wie viele Fahrzeuge unterwegs sind, wie gut sie ausgelastet werden, wie sie mit Bus und Bahn zusammenspielen, welche Energie sie nutzen und wie gerecht der Zugang organisiert ist.
Interaktive Aufgaben
Quiz: Teste Dein Wissen
Wozu dient das Testfeld Autonomes Fahren Baden-Württemberg? (Als Reallabor für automatisierte und vernetzte Mobilität) (!Als ausschließliches Trainingsgelände für Fahrschulen) (!Als Rennstrecke für Elektrofahrzeuge) (!Als Museum für historische Fahrzeuge)
Welcher Sensor arbeitet mit Laserimpulsen zur Entfernungsmessung? (Lidar) (!Kamera) (!Mikrofon) (!Tachometer)
Was bedeutet Ridepooling? (Mehrere ähnliche Fahrtwünsche werden gleichzeitig gebündelt) (!Ein Auto wird nur von einer Person gemietet) (!Fahrräder werden an Stationen repariert) (!Züge fahren ohne Fahrplan)
Welche Aufgabe erfüllt MobiData BW? (Mobilitätsdaten aus verschiedenen Quellen bündeln und bereitstellen) (!Fahrzeuge autonom steuern) (!Straßen selbstständig bauen) (!Elektroautos produzieren)
Um wie viel sollen die Verkehrsemissionen Baden-Württembergs bis 2030 gegenüber 1990 sinken? (55 Prozent) (!10 Prozent) (!25 Prozent) (!90 Prozent)
Welches Ziel gehört zur Verkehrswende Baden-Württembergs? (Ein Fünftel weniger Kfz-Verkehr) (!Eine Verdopplung des Pkw-Verkehrs) (!Die Abschaffung aller Buslinien) (!Der vollständige Verzicht auf Radverkehr)
Was kennzeichnet eine autonome Fahrfunktion in einem festgelegten Betriebsbereich? (Das System kann die Fahraufgabe ohne fahrzeugführende Person erfüllen) (!Der Mensch muss dauerhaft lenken) (!Nur der Tempomat ist aktiv) (!Das Fahrzeug darf keine Sensoren verwenden)
Wozu dient ein digitaler Zwilling im Testfeld? (Zur virtuellen Simulation realitätsnaher Verkehrsszenarien) (!Zur Herstellung identischer Fahrzeugkarosserien) (!Zur Speicherung von Papierfahrplänen) (!Zur Messung des Kraftstoffpreises)
Wann kann autonomes Fahren besonders gut zu klimafreundlicher Mobilität beitragen? (Wenn es emissionsarm, geteilt und mit dem Umweltverbund verknüpft wird) (!Wenn möglichst viele Leerfahrten entstehen) (!Wenn Bus und Bahn vollständig ersetzt werden) (!Wenn jedes Fahrzeug nur eine Person befördert)
Welche Kennzahl zeigt, wie gut Fahrzeuge durchschnittlich ausgelastet sind? (Besetzungsgrad) (!Reifendruck) (!Fahrzeugbreite) (!Lackfarbe)
Memory
| Lidar | Laserbasierte Entfernungsmessung |
| MobiData BW | Offene Mobilitätsdatenplattform |
| RABus | Reallabor für automatisierten Busbetrieb |
| Carsharing | Zeitlich geteilte Fahrzeugnutzung |
| Ridepooling | Gleichzeitige Bündelung ähnlicher Fahrten |
| Digitaler Zwilling | Virtuelles Abbild einer realen Verkehrsumgebung |
Drag and Drop
| Ordne die richtigen Begriffe zu. | Thema |
|---|---|
| Kamera | Erkennen von Fahrbahnmarkierungen und Verkehrszeichen |
| Radar | Messen von Entfernung und Relativgeschwindigkeit |
| GNSS und Inertialsensorik | Bestimmen von Position und Bewegung |
| GBFS | Standardisierte Daten für Sharing-Angebote |
| GTFS | Standardisierte Fahrplandaten |
...
Kreuzworträtsel
| Lidar | Welcher Sensor misst Entfernungen mit Laserlicht? |
| Reallabor | Wie heißt eine reale Testumgebung für neue Technologien? |
| Carsharing | Wie heißt die zeitlich geteilte Nutzung eines Autos? |
| Ridepooling | Wie heißt die Bündelung ähnlicher Fahrtwünsche in einem Fahrzeug? |
| Elektrobus | Welches Fahrzeug kann Linienverkehr ohne lokale Abgase ermöglichen? |
| Verkehrswende | Wie heißt der grundlegende Umbau zu nachhaltigerer Mobilität? |
LearningApps
Lückentext
Offene Aufgaben
Leicht
- Mobilitätstagebuch: Dokumentiere drei Tage lang Deine Wege, Verkehrsmittel und ungefähren Entfernungen. Markiere anschließend, welche Wege sich für Bus, Rad, Sharing oder eine Kombination eignen würden.
- Sensoren am Fahrzeug: Erstelle eine beschriftete Skizze eines autonomen Fahrzeugs und ordne Kamera, Radar, Lidar sowie GNSS ihren wichtigsten Aufgaben zu.
- Sharing vor Ort: Recherchiere, welche Carsharing-, Bikesharing- oder Mitfahrangebote es in Deiner Region gibt, und gestalte eine einfache Übersichtskarte.
- Bildanalyse Mobilität: Fotografiere eine Verkehrssituation in Deinem Wohnort und beschreibe, welche Infrastruktur dort klimafreundliche Mobilität erleichtert oder erschwert.
Standard
- Mobilitätskette: Plane eine Reise von einem ländlichen Ort zu einer Hochschule in Baden-Württemberg ohne eigenes Auto. Kombiniere mindestens drei Verkehrsmittel und begründe Deine Auswahl.
- Reallabor-Konzept: Entwirf einen kurzen Testplan für einen autonomen Shuttle. Lege Betriebsbereich, Sensoren, Sicherheitsregeln und mindestens drei kritische Testsituationen fest.
- Datenprojekt Mobilität: Untersuche, welche offenen Mobilitätsdaten Deine Kommune oder MobiData BW bereitstellt. Entwickle eine Idee für eine kleine Anwendung, die diese Daten sinnvoll nutzt.
- Interview Verkehrswende: Führe ein Interview mit einer Person aus Verkehrsbetrieb, Verwaltung, Forschung oder Carsharing über Chancen und Hindernisse neuer Mobilitätsangebote.
Schwer
- Szenarienvergleich: Vergleiche zwei Zukunftsszenarien für 2035: viele private autonome Pkw gegenüber einem System aus Bahn, autonomen Shuttles und Sharing. Bewerte Fahrzeugkilometer, Besetzungsgrad, Energiebedarf und Flächenverbrauch.
- Technikfolgenabschätzung: Analysiere einen möglichen Zielkonflikt zwischen Komfort und Klimaschutz beim autonomen Fahren. Entwickle politische oder technische Maßnahmen, die Rebound-Effekte begrenzen könnten.
- Mobilitätsdaten und Datenschutz: Entwirf ein Datenschutzkonzept für eine fiktive Mobilitäts-App, die Bus, Bahn, Carsharing und Ridepooling verbindet. Unterscheide notwendige und optionale Daten.
- Video Mobilität der Zukunft: Produziere ein drei- bis fünfminütiges Erklärvideo über ein Mobilitätsproblem in Baden-Württemberg. Zeige technische Lösung, erwarteten Nutzen, mögliche Nebenwirkungen und geeignete Kennzahlen zur Bewertung.
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Lernkontrolle
- Autonomes Shuttle im ländlichen Raum: Eine Gemeinde möchte einen autonomen Kleinbus einführen. Entwickle ein Betriebskonzept und begründe, welche Strecken, Zeiten, Sensoren, Daten und Sicherheitsmechanismen erforderlich wären.
- Sharing oder eigenes Auto: Analysiere zwei Haushalte mit unterschiedlichen Wohnorten und Mobilitätsbedürfnissen. Beurteile, bei welchem Haushalt Carsharing realistischer ein privates Fahrzeug ersetzen könnte und warum.
- Klimabilanz einer Mobilitätskette: Vergleiche eine Autofahrt mit einer Kombination aus Fahrrad, Bahn und Sharing. Zeige, welche Annahmen Du für eine faire Bewertung treffen musst.
- Rebound-Effekt: Erkläre, warum autonomes Fahren trotz effizienter Technik zu mehr Fahrzeugkilometern führen könnte. Entwickle mindestens zwei Gegenmaßnahmen.
- Mobilitätsdaten: Entwirf ein Datenmodell für eine App, die freie Sharing-Fahrzeuge, Busabfahrten und Ladesäulen anzeigt. Begründe, welche Daten in Echtzeit vorliegen müssen.
- Systementscheidung: Eine Stadt verfügt über ein begrenztes Budget. Entscheide begründet, ob es zuerst in autonome Shuttles, Radschnellverbindungen, Busbeschleunigung oder Ladeinfrastruktur investieren sollte. Formuliere Kriterien, mit denen Deine Entscheidung überprüft werden kann.
Lernnachweis
Für einen Lernnachweis zu diesem Thema solltest Du zeigen können, dass Du:
- die Unterschiede zwischen assistiertem, automatisiertem und autonomem Fahren verständlich erklären kannst,
- die wichtigsten Sensoren und Verarbeitungsschritte eines autonomen Fahrzeugs funktional zuordnen kannst,
- das Testfeld Autonomes Fahren Baden-Württemberg und RABus als Reallabore einordnen kannst,
- Carsharing, Bikesharing, Ridepooling und Mitfahrgelegenheiten unterscheiden kannst,
- die Rolle von MobiData BW und standardisierten Mobilitätsdaten erklären kannst,
- die fünf Verkehrswendeziele Baden-Württembergs auf ihre Systemwirkung beziehen kannst,
- Chancen und Risiken der Kombination aus Autonomie, Sharing und Elektromobilität abwägen kannst,
- mit Kennzahlen wie Fahrzeugkilometern, Besetzungsgrad, Emissionen und Erreichbarkeit argumentieren kannst.
Quellen und Vertiefung
- Ministerium für Verkehr Baden-Württemberg: Ziele der Verkehrswende bis 2030
- Ministerium für Verkehr Baden-Württemberg: Testfeld Autonomes Fahren Baden-Württemberg
- Testfeld Autonomes Fahren Baden-Württemberg
- Forschungsprojekt RABus
- MobiData BW
- Straßenverkehrsgesetz § 1d: Kraftfahrzeuge mit autonomer Fahrfunktion
- Straßenverkehrsgesetz § 1e: Betrieb von Kraftfahrzeugen mit autonomer Fahrfunktion
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