[论文解读] On the Interaction between Autonomous Mobility-on-Demand and Public Transportation Systems

Mauro Salazar, Federico Rossi+3 more|arXiv (Cornell University)|Apr 30, 2018

Transportation and Mobility Innovations被引用 4

一句话总结

本文提出了一种用于多式联运自主移动出行即服务（I-AMoD）系统的网络流模型，通过协调自动驾驶车辆与公共交通系统以最大化社会福利。通过整合定价与收费机制，该模型引导自私个体向社会最优方向发展，显著降低出行时间、排放量与成本，尤其在交通拥堵情况下效果显著；在纽约市的案例研究中，I-AMoD系统相较孤立的AMoD系统，使排放量减少近30%，收费水平提高200%。

ABSTRACT

In this paper we study models and coordination policies for intermodal Autonomous Mobility-on-Demand (AMoD), wherein a fleet of self-driving vehicles provides on-demand mobility jointly with public transit. Specifically, we first present a network flow model for intermodal AMoD, where we capture the coupling between AMoD and public transit and the goal is to maximize social welfare. Second, leveraging such a model, we design a pricing and tolling scheme that allows to achieve the social optimum under the assumption of a perfect market with selfish agents. Finally, we present a real-world case study for New York City. Our results show that the coordination between AMoD fleets and public transit can yield significant benefits compared to an AMoD system operating in isolation.

研究动机与目标

• 建模自动驾驶移动出行即服务（AMoD）车队与公共交通系统之间的互动，以提升城市交通效率。
• 设计一种定价与收费机制，使个体行为在理想市场条件下与社会最优解保持一致。
• 量化多式联运协调在减少出行时间、排放与运营成本方面的实际效益，相较孤立的AMoD系统。
• 通过纽约市作为案例研究，在真实城市环境中评估I-AMoD模型的性能表现。

提出的方法

• 构建一个多商品网络流模型，以捕捉基于有向图的城市基础设施中AMoD车辆、公共交通与行人网络之间的耦合关系。
• 引入一种定价与收费机制，以内部化外部性，并激励个体采用社会最优路径。
• 采用变分不等式公式证明，在自私个体行为下，所提出的定价方案可实现社会最优。
• 将模型应用于曼哈顿的真实案例研究，利用实际的公共交通与道路网络数据，模拟不同拥堵水平下的系统性能。
• 通过混合整数线性规划公式计算最优收费与路径分配，以最小化总系统成本。
• 通过将公共交通容量设为零，将I-AMoD系统与孤立的AMoD系统进行对比，以隔离多式联运协调带来的影响。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何在城市环境中最优协调AMoD车队与公共交通，以最大化社会福利？
• RQ2 在多式联运出行系统中，哪些定价与收费机制可引导自私个体向系统整体社会最优方向发展？
• RQ3 在交通拥堵条件下，多式联运协调在出行时间、排放与成本减少方面具有哪些量化效益？
• RQ4 在道路使用率较高的情况下，I-AMoD系统中的最优收费与孤立AMoD系统中的收费相比如何？
• RQ5 相较于独立运行的AMoD系统，多式联运协调在减少车辆行驶里程与排放方面能达到何种程度？

主要发现

• 在高拥堵条件下，I-AMoD系统相较孤立AMoD系统，平均出行时间减少超过40%，主要得益于高效的路径规划与多模式共享。
• 当道路容量受限时，I-AMoD系统相较孤立AMoD系统，CO2排放量减少近30%。
• I-AMoD系统中的最优道路收费约为孤立AMoD系统的200%低，后者平均每次出行收费接近6美元。
• 在道路使用率较高的情况下，I-AMoD系统在货币成本与出行时间方面实现40%或以上的降低，充分体现了AMoD与公共交通之间的强大协同效应。
• 定价机制成功促使自私个体采纳社会最优路径，证明在理想市场假设下，理论上的社会最优收敛可实现。
• 即使在道路完全饱和的情况下，I-AMoD系统仍能通过行人与公共交通模式的使用维持可行性与效率，而孤立AMoD系统则无法满足所有出行请求。