[논문 리뷰] Large-scale estimation of parking requirements for autonomous mobility on demand systems.

Dániel Kondor, Paolo Santi외 3명|arXiv (Cornell University)|2018. 08. 17.

Transportation and Mobility Innovations참고 문헌 7인용 수 6

한 줄 요약

이 연구는 싱가포르의 자율주행 모빌리티온디맨드(AMoD) 시스템에 대한 주차 및 차량 보유 수요를 추정하며, 모든 개인용 차량 이동을 시뮬레이션한다. 릴레이드 공유를 통합함으로써 시스템은 차량 수와 주차 수요를 최대 92%까지 감소시켜, 공유 자율주행 차량이 도시의 주차 수요와 차량 수를 극적으로 줄일 수 있음을 입증한다. 이는 교통을 관리하는 데에도 기여한다.

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.

연구 동기 및 목표

• 싱가포르의 모든 개인용 차량 이동을 수용하는 자율주행 모빌리티온디맨드 시스템의 최소 차량 보유 수와 주차 수요를 추정하기 위해.
• 릴레이드 공유가 차량 보유 수요와 주차 공간 요구량에 미치는 영향을 평가하기 위해.
• 자율주행 차량으로 인한 교통량 증가를 공유 이용을 통해 완화할 수 있는지 평가하기 위해.
• 개인용 차량 주차 수요가 사라질 경우 도시 공간 재할당 가능성을 정량화하기 위해.

제안 방법

• 연구는 싱가포르의 이동 패턴을 종합적으로 시뮬레이션하여 모든 개인용 차량 이동을 생성한다.
• 이러한 이동을 모두 공유 자율주행 차량으로 수용하는 자율주행 모빌리티온디맨드 시스템을 모델링한다.
• 동일한 출발지와 도착지를 가진 이동을 조합하여 차량 사용을 최소화하는 방식으로 릴레이드 공유를 통합한다.
• 차량이 운행 중이지 않을 경우 주차로 간주하고, 주행 중이지 않은 시간과 위치를 기반으로 주차 수요를 추정한다.
• 차량 경로 최적화와 스케줄링을 통해 차량 보유 수요와 총 이동 거리를 최소화한다.
• 릴레이드 공유 유무에 따라 시나리오를 비교하여 차량 보유 수요와 주차 수요 감소 정도를 정량화한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 자율주행 모빌리티온디맨드 시스템을 사용해 싱가포르의 모든 개인용 차량 이동을 수용하기 위해 필요한 최소 차량 보유 수는 얼마인가?
• RQ2 개인용 차량을 공유 자율주행 차량으로 대체함으로써 주차 공간 수요는 얼마나 감소시킬 수 있는가?
• RQ3 릴레이드 공유를 통해 자율주행 모빌리티온디맨드 시스템에서 차량 보유 수요와 주차 공간 수요는 어느 정도 감소할 수 있는가?
• RQ4 자율주행 차량으로 인한 교통량 증가 가능성은 공유 이용을 통해 어느 정도 완화될 수 있는가?

주요 결과

• 자율주행 모빌리티온디맨드 시스템은 싱가포르의 모든 개인용 차량 이동을 수용하기 위해 필요한 차량 수를 85% 이상 감소시킬 수 있다.
• 동일한 시스템은 현재 개인용 차량 사용 수준과 비교해 주차 공간 수요를 85% 이상 감소시킨다.
• 릴레이드 공유를 통합함으로써 차량 보유 수요와 주차 수요 감소율은 최대 92%까지 증가한다.
• 릴레이드 공유 통합은 효율성을 향상시킬 뿐 아니라 잠재적인 교통량 증가를 완화하는 데에도 기여한다.
• 결과적으로 개인용 차량 사용이 공유 자율주행 모빌리티로 대체될 경우 도시 주차 인프라가 상당 부분 재활용될 수 있음을 시사한다.
• 이 연구는 공유 자율주행 차량이 전체 이동 수요를 유지하면서도 차량 수요와 주차 공간 수요를 극적으로 줄일 수 있음을 입증한다.