Mitigating Metropolitan Carbon Emissions with Dynamic Eco-driving at Scale

要約

交通機関はその巨大な規模と多様性により、脱炭素化が困難な分野となっています。
ここでは、二酸化炭素排出量を削減する新たな機会について考察します。それは、インテリジェントな速度コマンドによってストップアンドゴー交通を軽減し、排出量を削減するようにプログラムできる半自動運転車の導入の増加です。
しかし、そのようなダイナミックなエコドライブは気候変動の針を動かすでしょうか?
広範囲にわたる交通シナリオと車両の排出ガスの複雑さのため、包括的な影響分析は手の届かないところにあります。
私たちは、大規模なシナリオ モデリングの取り組みと、慎重に設計されたネットワーク分解戦略を備えたマルチタスク深層強化学習を使用することで、この課題に対処します。
私たちは、米国の 3 つの主要都市にまたがる 6,011 か所の信号交差点で、ダイナミック エコドライブの詳細な前向き影響評価を実行し、100 万件の交通シナリオをシミュレートします。
全体として、排出量に合わせて最適化された車両の軌道は、スループットや安全性を損なうことなく、合理的な仮定の下で、都市全体の交差点の二酸化炭素排出量を 11 ～ 22% 削減でき、これはそれぞれイスラエルとナイジェリアの国家排出量と同等であることがわかりました。
10% のエコドライブ導入により総削減量の 25% ～ 50% が得られ、20% の交差点からほぼ 70% のメリットがもたらされることがわかり、短期的な導入経路が示唆されています。
ただし、この影響の大きい交差点のサブセットの構成は、導入レベルによって大幅に異なり、重複は最小限であるため、エコドライブの導入には慎重な戦略的計画が必要です。
さらに、車両の電動化やハイブリッド車の採用の予測と合わせて考慮した場合、エコドライブの影響は依然として重要です。
より広範に、この研究は、時間、安全性、大気質などの交通外部性と、ソリューション戦略の潜在的な影響の大規模分析への道を開きます。

要約(オリジナル)

The sheer scale and diversity of transportation make it a formidable sector to decarbonize. Here, we consider an emerging opportunity to reduce carbon emissions: the growing adoption of semi-autonomous vehicles, which can be programmed to mitigate stop-and-go traffic through intelligent speed commands and, thus, reduce emissions. But would such dynamic eco-driving move the needle on climate change? A comprehensive impact analysis has been out of reach due to the vast array of traffic scenarios and the complexity of vehicle emissions. We address this challenge with large-scale scenario modeling efforts and by using multi-task deep reinforcement learning with a carefully designed network decomposition strategy. We perform an in-depth prospective impact assessment of dynamic eco-driving at 6,011 signalized intersections across three major US metropolitan cities, simulating a million traffic scenarios. Overall, we find that vehicle trajectories optimized for emissions can cut city-wide intersection carbon emissions by 11-22%, without harming throughput or safety, and with reasonable assumptions, equivalent to the national emissions of Israel and Nigeria, respectively. We find that 10% eco-driving adoption yields 25%-50% of the total reduction, and nearly 70% of the benefits come from 20% of intersections, suggesting near-term implementation pathways. However, the composition of this high-impact subset of intersections varies considerably across different adoption levels, with minimal overlap, calling for careful strategic planning for eco-driving deployments. Moreover, the impact of eco-driving, when considered jointly with projections of vehicle electrification and hybrid vehicle adoption remains significant. More broadly, this work paves the way for large-scale analysis of traffic externalities, such as time, safety, and air quality, and the potential impact of solution strategies.

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