Siemens hat testweise Radarsensoren an Laternenmasten entlang eines 200 Meter langen Abschnitts der Berliner Bundesallee installiert, die Informationen zur Parkplatzbelegung übermitteln. Dieses Sensornetzwerk überwacht einen Bereich von bis zu 30 Metern Höhe, was etwa fünf bis acht Parkplätzen entspricht, und sendet die Daten an die Parkraummanagement-Software. Die Verkehrsinformationszentrale kann die gesammelten Daten anschließend für eigene Informationsdienste nutzen oder über 
eine Datenschnittstelle an App-Anbieter weiterleiten. Mithilfe dieser Apps können Autofahrer freie Parkplätze über ihre Smartphones, Navigationssysteme oder Parkschilder finden.
Vorhersage freier Parkplätze:
Die vom Robotics Innovation Center des Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz (DFKI) entwickelte Anwendung nutzt intelligente Methoden des maschinellen Lernens. Sensordaten helfen dem System, typische Parksituationen zu erkennen. Dank seiner Lernfähigkeit kann das System voraussagen, wann und wo mit hoher Wahrscheinlichkeit freie Parkplätze zu finden sind. Das System ist zudem mit einem multimodalen Routenplaner verknüpft. Sind keine Parkplätze verfügbar, liefert der Routenplaner in Echtzeit Informationen zu möglichen Alternativen im öffentlichen Nahverkehr.
„Unser System vereinfacht die lästige Parkplatzsuche erheblich, da es dem Fahrer bereits vor der Abfahrt Informationen über freie Parkplätze übermittelt“, erklärt Jochen Eickholt, Leiter der Mobility-Division bei Siemens.
Das Projekt wird vom Bundesministerium für Umwelt, Naturschutz, Bau und Reaktorsicherheit (BMUB) gefördert und hat zum Ziel, die Emissionen von Kohlendioxid, Schadstoffen und Lärm durch den Straßenverkehr zu reduzieren. Die Ergebnisse dieses Versuchs, der Teil des Forschungsprojekts City2.e 2.0 ist, werden 2016 vorliegen.
