Autonomous on-Demand Shuttles for First Mile-Last Mile Connectivity: Design, Optimization, and Impact Assessment

要約

ファーストマイルラストマイル（FMLM）接続は、特に従来の固定ルート交通システムが不十分な場合が多い郊外の広大な地域において、公共交通機関のアクセシビリティと効率性を向上させるために非常に重要です。
自動運転オンデマンド シャトル (AODS) は、費用対効果が高く、安全機能が向上しているため、FMLM 接続の有望なオプションであり、それによってユーザーの利便性が向上し、自家用車への依存が軽減されます。
AODS サービス設計における重要な問題は、移動経路の最適化です。これに対して、現実的な交通ネットワークの割り当てと最適なルーティングを組み合わせることで、実行可能なソリューションが提供されます。
この研究では、シャトルの移動ルートを最適化するために、メゾスコピック シミュレーション ベースの動的交通割り当てモデルと貪欲な挿入ヒューリスティック アプローチを統合する AODS コントローラーを設計しました。
コントローラーは、充電インフラストラクチャ/戦略、およびルートと車両サイズの計画のための通常の交通の流れに対するシャトルの影響も考慮します。
このコントローラーは、ケーススタディとしてフロリダ州オーランドのノナ湖を考慮して、Aimsun 交通シミュレーターに実装されています。
交通機関利用者としての総旅行の 1% に基づく現在の需要の下では、3 台の自動運転シャトルのフリートが、オンデマンド ベースで FMLM 旅行リクエストの約 80% に平均待ち時間 4 分未満で対応できることを示します。
電源を追加すると、充電のための非アクティブな待ち時間がフリートのサイズを増加させるため、サービスの品質に大きな影響を与えます。
また、低速自動運転シャトルは通常の車両の流れにほとんど影響を与えず、郊外地域に適していることも示しました。
これらの発見は、持続可能な都市計画と公共交通機関の運営に重要な意味を持ちます。

要約(オリジナル)

The First-Mile Last-Mile (FMLM) connectivity is crucial for improving public transit accessibility and efficiency, particularly in sprawling suburban regions where traditional fixed-route transit systems are often inadequate. Autonomous on-Demand Shuttles (AODS) hold a promising option for FMLM connections due to their cost-effectiveness and improved safety features, thereby enhancing user convenience and reducing reliance on personal vehicles. A critical issue in AODS service design is the optimization of travel paths, for which realistic traffic network assignment combined with optimal routing offers a viable solution. In this study, we have designed an AODS controller that integrates a mesoscopic simulation-based dynamic traffic assignment model with a greedy insertion heuristics approach to optimize the travel routes of the shuttles. The controller also considers the charging infrastructure/strategies and the impact of the shuttles on regular traffic flow for routes and fleet-size planning. The controller is implemented in Aimsun traffic simulator considering Lake Nona in Orlando, Florida as a case study. We show that, under the present demand based on 1% of total trips as transit riders, a fleet of 3 autonomous shuttles can serve about 80% of FMLM trip requests on-demand basis with an average waiting time below 4 minutes. Additional power sources have significant effect on service quality as the inactive waiting time for charging would increase the fleet size. We also show that low-speed autonomous shuttles would have negligible impact on regular vehicle flow, making them suitable for suburban areas. These findings have important implications for sustainable urban planning and public transit operations.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google