[論文レビュー] Large-scale estimation of parking requirements for autonomous mobility on demand systems.

Dániel Kondor, Paolo Santi+3 more|arXiv (Cornell University)|Aug 17, 2018

Transportation and Mobility Innovations参考文献 7被引用数 6

ひとこと要約

本研究では、シンガポールにおける自律走行モビリティ・オン・デマンド（AMoD）システムの駐車場および車両保有数を推定し、すべての私道利用移動をシミュレートしている。ライドシェアリングを統合することで、車両および駐車場の必要数が最大92％まで削減されることが示された。これは、共有型自律走行車両の導入により、都市部の駐車場需要と車両台数を大幅に削減可能であり、交通渋滞の管理も可能であることを示している。

ABSTRACT

Cities everywhere are anticipating new mobility technologies to help solve issues with congestion and pollution while providing afforable, accessible, reliable and convenient transportation for growing populations. The adoption of self-driving vehicles is projected to happen soon and help with achieving these goals, especially if part of a shared mobility on demand service. Potential benefits of such a system include a reduction of the number of vehicles and freeing up parking spaces, while challenges still include managing the traffic volume. Previous research focused on estimating fleet size in different scenarios. In this work, we focus on estimating minimum fleet size, parking needs and total travel distance for an autonomous mobility on demand solution serving all trips made in private vehicles in Singapore, generated from a comprehensive simulation of the city's mobility. We specifically focus on parking demand as currently a significant amount of space has to be designated as parking in cities, which is poised to become obsolate if people switch from private vehicles to shared ones which are utilized much more efficiently. We show that over 85% reduction in the number of vehicles and parking spaces can be achieved while serving all trips made currently in private vehicles. We further show that potential increased traffic volume can be mitigated with the incorporation of ride-sharing, while offering even higher savings, up to 92% in both fleet size and parking needs.

研究の動機と目的

• シンガポールのすべての私道利用移動をカバーする自律走行モビリティ・オン・デマンド（AMoD）システムの最小車両保有数および駐車場需要を推定すること。
• ライドシェアリングの導入が、車両保有数および駐車場スペースの必要数に与える影響を評価すること。
• 自律走行車両による交通量の増加が、共有利用によって緩和可能かどうかを検討すること。
• 私道利用の駐車場需要がなくなることによる都市空間の再編の可能性を定量的に評価すること。

提案手法

• 本研究では、シンガポールの移動行動パターンを包括的にシミュレートし、すべての私道利用移動を生成している。
• すべての移動を共有型自律走行車両でカバーする自律走行モビリティ・オン・デマンド（AMoD）システムをモデル化している。
• ライドシェアリングは、出発地と目的地が互いに適合する移動をグループ化することで、車両使用率を最小限に抑えるように実装されている。
• 駐車場需要は、車両の停止時間と位置に基づいて推定されており、使用されていない間は駐車すると仮定している。
• 車両のルーティングとスケジューリングを最適化することで、最小限の車両保有数と総走行距離を実現している。
• ライドシェアリングの有無を比較する分析により、車両および駐車場需要の削減幅を定量的に評価している。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 自律走行モビリティ・オン・デマンド（AMoD）システムを用いて、シンガポールのすべての私道利用移動をカバーするための最小車両保有数はどのくらいか？
• RQ2 私道利用の車両を共有型自律走行車両に置き換えることで、駐車場スペースの需要はどの程度削減できるか？
• RQ3 ライドシェアリングの導入により、自律走行モビリティ・オン・デマンドシステムにおける車両保有数および駐車場スペースの必要数は、どの程度削減されるか？
• RQ4 自律走行車両による交通量の増加は、共有利用によって緩和可能か？

主な発見

• 自律走行モビリティ・オン・デマンド（AMoD）システムを導入することで、シンガポールのすべての私道利用移動をカバーするにあたり、必要な車両台数は85％以上削減可能である。
• 同じシステムにより、現在の私道利用状況と比較して、駐車場スペースの必要数も85％以上削減可能である。
• ライドシェアリングの導入により、車両保有数および駐車場スペースの必要数の削減幅は最大92％にまで拡大される。
• ライドシェアリングの統合は、効率性の向上に加え、潜在的な交通量の増加に対しても緩和効果をもたらす。
• 結果から、私道利用が共有型自律走行モビリティに置き換われば、都市部の駐車場インフラを大幅に再利用可能であると示唆される。
• 本研究は、共有型自律走行車両の導入により、車両および駐車場スペースの需要を大幅に削減可能であり、かつすべての移動をカバーできる可能性を実証している。