Im Teilprojekt Mobilitätssensorik wird anhand verschiedener Anwendungen gezeigt, wie zukünftige Mobilitätsszenarien mit IoT-Diensten zuverlässig und kostengünstig entwickelt, getestet und betrieben werden können. Dazu werden verschiedene Anwendungsfälle realisiert. Der erste Anwendungsfall umfasst eine Testumgebung, die für ein Parkplatzmanagementsystem entstehen soll und mit der sensorbasierte, potentiell mobile IoT-Systeme systematischen Langzeittests unterzogen werden können. Konkret soll die Testumgebung am Beispiel des kalibrierbaren Parkplatz-Sensors der Firma Smart City Systems erprobt werden und auf weitere IoT-Systeme, wie eine intelligente Schuhsohle der Firma Blue Cell Networks, erweitert werden. Der zweite Anwendungsfall ist ein Parkplatz-Dashboard, das eine integrierte Sicht auf alle Informationen bietet, die zu einem Parkplatz zur Verfügungen stehen, wie Messungen der Sensoren, Auslastung, Nutzungsdaten aus Parkscheinautomaten oder Buchungen. Das Parkplatzmanagement wird um eine mobile Parkplatz-App erweitert, mit der Nutzer den aktuellen Zustand von Parkplätzen einsehen und ggf. auch freie Parkplätze reservieren können. Dadurch wird demonstriert wie z.B. Carsharing-Stehplätze dynamisch bewirtschaftet werden können. Neben der Messung und Optimierung von Parkplätzen wird in einem weiteren Anwendungsfall gezeigt, wie Mess- und Trackingtechnologien so eingesetzt werden, dass Logistik-Unternehmen nachweisen können, dass sie in Bezug auf den Mitarbeitereinsatz die Vorschriften des Mindestlohngesetzes einhalten. Wissenschaftlich zu behandelnde Fragen sind dabei, wie durch die Vorverarbeitung von Daten im Sinne des Fog-Computing-Paradigmas (OpenFog Consortium Architecture Working Group and others, 2016) eine energiesparende und sichere verteilte Datenverarbeitung möglich ist. Des Weiteren soll untersucht werden, ob eine Kommunikation im Fernbereich über LPWAN möglich ist, um z.B. auch entfernt gelegene Installationen auf z.B. Waldparkplätzen zu unterstützen