Estimating and Mitigating the Congestion Effect of Curbside Pick-ups and Drop-offs: A Causal Inference Approach

要約

縁石スペースは、都市の道路網で最も交通量の多いエリアの 1 つです。
特に近年、配車旅行や商用配送の急増により、大規模な送迎（PUDO）が発生し、数十年前に設計され建設された限られた縁石スペースを占有しています。
これらの PUDO は路肩の利用を妨害し、幹線交通の流れを妨害する可能性があり、明らかに重大な負の社会的外部性をもたらします。
しかし、システムビューにおける PUDO の輻輳効果を厳密に定量化して軽減する分析フレームワークが不足しており、特にデータのサポートや交絡効果の関与がほとんどありません。
この研究ギャップを埋めるために、この論文では、一般的な地域ネットワークに対する PUDO の輻輳の影響を推定するための厳密な因果推論アプローチを開発します。
PUDO と交通速度の時空間関係を表す因果グラフを設定し、PUDO が渋滞に与える影響を定量化するために二重分離機械学習 (DSML) 手法を提案します。
さらに、乗客の歩行と交通流の再ルーティングを促進してシステムの最適化を達成するために、再ルーティングの定式化が開発および解決されます。
数値実験はマンハッタン地域の実世界のデータを使用して行われます。
平均して、1 つの地域に 100 ユニットの PUDO を追加すると、平日と週末にそれぞれ時速 3.70 マイルと 4.54 マイル低下する可能性があります。
縁石スペースで PUDO を使用して旅行のルートを変更すると、平日のミッドタウンとセントラルパークでシステム全体の総移動時間をそれぞれ 2.44% と 2.12% 短縮できる可能性があります。
提案されたフレームワークの有効性と堅牢性を実証するために、感度分析も行われます。

要約(オリジナル)

Curb space is one of the busiest areas in urban road networks. Especially in recent years, the rapid increase of ride-hailing trips and commercial deliveries has induced massive pick-ups/drop-offs (PUDOs), which occupy the limited curb space that was designed and built decades ago. These PUDOs could jam curbside utilization and disturb the mainline traffic flow, evidently leading to significant negative societal externalities. However, there is a lack of an analytical framework that rigorously quantifies and mitigates the congestion effect of PUDOs in the system view, particularly with little data support and involvement of confounding effects. To bridge this research gap, this paper develops a rigorous causal inference approach to estimate the congestion effect of PUDOs on general regional networks. A causal graph is set to represent the spatio-temporal relationship between PUDOs and traffic speed, and a double and separated machine learning (DSML) method is proposed to quantify how PUDOs affect traffic congestion. Additionally, a re-routing formulation is developed and solved to encourage passenger walking and traffic flow re-routing to achieve system optimization. Numerical experiments are conducted using real-world data in the Manhattan area. On average, 100 additional units of PUDOs in a region could reduce the traffic speed by 3.70 and 4.54 mph on weekdays and weekends, respectively. Re-routing trips with PUDOs on curb space could respectively reduce the system-wide total travel time by 2.44% and 2.12% in Midtown and Central Park on weekdays. Sensitivity analysis is also conducted to demonstrate the effectiveness and robustness of the proposed framework.

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