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Kay Axhausen
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Smart cities of the future

Michael Batty et al.Nov 1, 2012
Here we sketch the rudiments of what constitutes a smart city which we define as a city in which ICT is merged with traditional infrastructures, coordinated and integrated using new digital technologies. We first sketch our vision defining seven goals which concern: developing a new understanding of urban problems; effective and feasible ways to coordinate urban technologies; models and methods for using urban data across spatial and temporal scales; developing new technologies for communication and dissemination; developing new forms of urban governance and organisation; defining critical problems relating to cities, transport, and energy; and identifying risk, uncertainty, and hazards in the smart city. To this, we add six research challenges: to relate the infrastructure of smart cities to their operational functioning and planning through management, control and optimisation; to explore the notion of the city as a laboratory for innovation; to provide portfolios of urban simulation which inform future designs; to develop technologies that ensure equity, fairness and realise a better quality of city life; to develop technologies that ensure informed participation and create shared knowledge for democratic city governance; and to ensure greater and more effective mobility and access to opportunities for urban populations. We begin by defining the state of the art, explaining the science of smart cities. We define six scenarios based on new cities badging themselves as smart, older cities regenerating themselves as smart, the development of science parks, tech cities, and technopoles focused on high technologies, the development of urban services using contemporary ICT, the use of ICT to develop new urban intelligence functions, and the development of online and mobile forms of participation. Seven project areas are then proposed: Integrated Databases for the Smart City, Sensing, Networking and the Impact of New Social Media, Modelling Network Performance, Mobility and Travel Behaviour, Modelling Urban Land Use, Transport and Economic Interactions, Modelling Urban Transactional Activities in Labour and Housing Markets, Decision Support as Urban Intelligence, Participatory Governance and Planning Structures for the Smart City. Finally we anticipate the paradigm shifts that will occur in this research and define a series of key demonstrators which we believe are important to progressing a science of smart cities.
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Cost-based analysis of autonomous mobility services

Patrick Bösch et al.Oct 23, 2017
Fast advances in autonomous driving technology trigger the question of suitable operational models for future autonomous vehicles. A key determinant of such operational models’ viability is the competitiveness of their cost structures. Using a comprehensive analysis of the respective cost structures, this research shows that public transportation (in its current form) will only remain economically competitive where demand can be bundled to larger units. In particular, this applies to dense urban areas, where public transportation can be offered at lower prices than autonomous taxis (even if pooled) and private cars. Wherever substantial bundling is not possible, shared and pooled vehicles serve travel demand more efficiently. Yet, in contrast to current wisdom, shared fleets may not be the most efficient alternative. Higher costs and more effort for vehicle cleaning could change the equation. Moreover, the results suggest that a substantial share of vehicles may remain in private possession and use due to their low variable costs. Even more than today, high fixed costs of private vehicles will continue to be accepted, given the various benefits of a private mobility robot.
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Networks and tourism

Jonas Larsen et al.Jan 1, 2007
This article shows that much tourism should no longer be seen as marginal and by implication "unnecessary". Rather, traveling, visiting, and hosting are necessary to social life conducted at-a-distance. It is argued here that research has neglected issues of sociality and corporeal copresence and thereby overlooked how more and more tourism is concerned with (re)producing social networks—with (re)visiting and receiving the hospitality of friends and kin living elsewhere and fulfilling social obligations. The article documents how much tourism is not an isolated "exotic island" but a significant set of relations connecting and reconnecting "disconnected" people in face-to-face proximities where obligations and pleasures can go hand in hand. Réseaux et tourisme: vie sociale mobile. Cet article montre que le tourisme ne devrait pas être vu comme marginal et donc «inutile». Voyager, rendre visite et recevoir sont plutôt nécessaires à une vie sociale à distance. On soutient que la recherche a négligé les questions de la sociabilité, la co-présence corporelle et le fait que de plus en plus de tourisme est une affaire de (re) produire des réseaux sociaux – de rendre visite et de recevoir l'hospitalité de la famille et des amis qui habitent ailleurs et de remplir des obligations sociales. L'article montre que beaucoup de tourisme n'est pas une «ıˆle exotique» mais un ensemble de relations entre personnes «déconnectées» dans des proximités «face-à-face» où obligations et plaisir peuvent aller de pair.
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Processing Raw Data from Global Positioning Systems without Additional Information

Nadine Schuessler et al.Jan 1, 2009
Since the first Global Positioning System (GPS) studies in the mid-1990s, this method of surveying individual travel behavior has gained attention in transport research. Compared with classic travel survey methods, GPS studies offer researchers benefits of more accurate and reliable information. At the same time, the participants’ burden is reduced substantially if the GPS data collection does not involve time-consuming questions. However, without additional information, such as modes and trip purposes, extensive postprocessing is required to derive data that can be used for analysis and model estimation. The corresponding procedures are an ongoing research issue. This paper describes a postprocessing procedure needing no input other than the most basic GPS raw data: three-dimensional positions and the corresponding time stamps. First, the data are thoroughly cleaned and smoothed. Second, trips and activities are determined. Third, the trips are segmented into single-mode stages, and the transport mode for each of the stages is identified. The procedure is applied to GPS records collected in the Swiss cities of Zurich, Winterthur, and Geneva. A total of 4,882 participants carried an on-person GPS receiver for an average of 6.65 days. The results are compared with the Swiss Microcensus 2005 to demonstrate that derived data are ready for further applications, such as discrete choice model estimations.
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