西门子在柏林联邦大道一段200米长的路段上，沿路灯杆安装了雷达传感器进行试点，用于传输停车位占用信息。该传感器网络可监测上方30米范围内的区域（相当于五到八个停车位），并将信息发送至停车管理软件。交通信息中心随后可将收集到的数据用于自身的信息服务，或通过 
数据接口将其转发给应用程序运营商。这些应用程序允许驾驶员使用智能手机、导航系统或停车标志查找可用停车位。
预测停车位的可用时间和地点：
这款由德国人工智能研究中心 (DFKI) 机器人创新中心开发的应用程序运用了智能机器学习方法。传感器数据帮助系统识别典型的停车场景。事实上，其强大的学习能力使系统能够提前预测最有可能找到停车位的时间和地点。该系统还与多模式路线规划器相连。这意味着，如果没有可用停车位，规划器会提供实时的公共交通出行方案信息。
“我们的系统大大简化了寻找停车位的繁琐过程，因为它会在驾驶员出发前就将可用车位的信息发送给他们，”西门子交通运输部门总监 Jochen Eickholt 解释道。.
该项目由德国联邦环境、自然保护、建筑和核安全部 (BMUB) 资助，其主要目标是减少道路交通相关的二氧化碳排放、污染物和噪音。作为 City2.e 2.0 研究项目的一部分，这项试验的结果将于 2016 年公布。.
