Hoher Besuch beim Projekt NeMo.bil

In den Gesprächen mit den Politiker*innen – unter ihnen auch NRW-Verkehrsminister Oliver Krischer – ging es um die Frage, wie Nordrhein-Westfalen sich im Feld der neuen Mobilität weiter positionieren und neue Geschäftsmodelle entwickeln kann, um Wertschöpfung in der Region zu halten und zukunftssichere Arbeitsplätze in einer nachhaltigen Mobilitätswirtschaft zu sichern. Hinter dem Projektnamen NeMo.bil verbirgt sich ein schwarmförmiges Mobilitätssystem, das zeigt, wie Mobilität, Digitalisierung und Klimaschutz innovativ zusammengedacht werden. Der innovative Ansatz umfasst zwei automatisierte Fahrzeug-Typen: Kleine Fahrzeuge – sogenannte Cabs – sollen die ersten und letzten Meilen bedienen und sich auf längeren Strecken zu einem Konvoi vereinen, der von einem größeren Fahrzeug gezogen wird. Die elektrifizierten kleinen Fahrzeuge sind besonders leicht und bieten bis zu vier Personen Platz. Die Zugfahrzeuge dienen als mobile Ladesäulen und ermöglichen im Konvoi höhere Reichweiten und Geschwindigkeiten.

„Das System bietet skalierbare Lösungen für bezahlbare und verlässliche Mobilität im ländlichen Raum. Es ermöglicht soziale Teilhabe und adressiert Mobilitätsbedarfe von Familien, Senior*innen, Menschen mit Behinderung, Pendler*innen und vielen anderen mehr“, betont Prof. Johannes Weyer. NeMo.bil ermöglicht mithilfe automatisierter Fahrzeuge umsteigefreie Tür-zu-Tür-Verbindungen, die nicht auf starren Linien angeboten werden, sondern bei Bedarf flexibel gebucht werden können.

Die TU Dortmund ist mit der Seniorprofessur Nachhaltige Mobilität einer von 18 Partnern aus Wissenschaft und Industrie im Projekt. Der Beitrag der Dortmunder Soziologie besteht darin, die Akzeptanz des innovativen Mobilitätssystems zu erforschen. Dabei kommen – anders als in gängigen Akzeptanzstudien – ein soziologisches Modell des Mobilitätsverhaltens sowie der an der TU Dortmund entwickelte Verkehrssimulator zum Einsatz. Dieser ermöglicht es, Szenarien zukünftiger Mobilität vor ihrem praktischen Einsatz in Computerexperimenten zu testen und so wichtige Hinweise zur Optimierung des Systems zu geben.

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