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Detailergebnis zu DOK-Nr. 82029

Autonome Ride-Pooling-Dienste in städtischen Umgebungen: Betriebsstrategien und Simulation (Orig. engl.: Autonomous ride-pooling-services in urbane environments: Operational strategies and simulation)

Autoren	R. Engelhardt
Sachgebiete	5.3.4 Öffentlicher Personennahverkehr 6.2 Verkehrsberechnungen, Verkehrsmodelle 6.7.3 Automatisiertes und Autonomes Fahren

München: Technische Universität München, 2024, Dissertation, VII, 223 S., zahlr. B, T, Q, Anhang. - Online-Ressource: verfügbar unter: https://mediatum.ub.tum.de/?id=1755168

Die Arbeit befasst sich mit autonomem Ride-Pooling, einem gemeinsamen Mobilitätsdienst, der die beiden Technologien kombiniert. Beim autonomen Ride-Pooling betreibt ein Dienstleister eine Flotte autonomer Fahrzeuge, die Kunden auf Abruf Fahrten anbieten. Kunden teilen sich Fahrten mit anderen Kunden, wenn sie in eine ähnliche Richtung fahren, um die Auslastung der Fahrzeuge zu erhöhen. In Bezug auf die Verfügbarkeit des Dienstes und die Fahrzeit kann autonomes Ride-Pooling einen ähnlichen Komfort wie Privatfahrzeuge bieten. Gleichzeitig ermöglicht eine höhere Fahrzeugauslastung eine effizientere Nutzung der Straßeninfrastruktur. Die Arbeit des Autors an der TU München konzentriert sich auf den Betrieb autonomer Ride-Pooling-Dienste. Um den Dienst anzubieten, müssen potenziell Tausende von autonomen Fahrzeugen eingesetzt werden, um Kunden abzuholen und abzusetzen. Ein zentrales Steuerungssystem muss Fahrzeugrouten und Fahrpläne in Echtzeit berechnen, um dynamisch eingehende Fahrtanfragen zu bedienen und gleichzeitig die Verfügbarkeit von Fahrzeugen im Betriebsgebiet sicherzustellen. In dieser Arbeit werden drei zentrale Forschungsfragen behandelt: (1) Die Frage der Zuweisung (Wie kann der Betreiber Kunden und Fahrpläne effizient den Fahrzeugen der Flotte zuweisen?), (2) die Neupositionierung (Wie kann der Betreiber ungenutzte Fahrzeuge neu positionieren, um Verfügbarkeit und Effizienz sicherzustellen?) und (3) die Reservierung (Wie kann der Betreiber Kunden die Möglichkeit bieten, eine Fahrt im Voraus zu reservieren?). Die Lösung des Zuordnungsproblems erfordert die Echtzeit-Lösung eines groß angelegten Fahrzeugroutingproblems. Da dieses Problem bekanntermaßen schwer zu lösen ist, wurde ein maßgeschneiderter Algorithmus für die Ride-Pooling-Umgebung entwickelt. Da die Kunden dieses Dienstes einen bequemen Service erwarten, können enge Zeitfenster für die Abholung und das Absetzen genutzt werden, um den Suchraum für realisierbare Fahrzeugpläne zu reduzieren. Eine effiziente Suchstrategie nutzt die Struktur des Problems, während eine dynamisch aktualisierte Datenbank mit berechneten Fahrzeugplänen die Wiederverwendung von Lösungen aus früheren Zuweisungen ermöglicht. Um die Verfügbarkeit von Fahrzeugen im Betriebsgebiet aufrechtzuerhalten, müssen ungenutzte Fahrzeuge dynamisch neu positioniert werden, um Angebot und Nachfrage auszugleichen. Eine zentrale Frage ist die Schätzung des erforderlichen Angebots in bestimmten Gebieten auf Grundlage einer Prognose der zukünftigen Nachfrage. Bei einem Ride-Pooling-Dienst muss diese Schätzung berücksichtigen, dass zukünftige Fahrten von derzeit nicht ungenutzten Fahrzeugen auf ihrer Route mitgenommen und untergebracht werden können. In der Dissertation wurde ein Repositionierungsalgorithmus entwickelt, der zukünftige Anfragen aus einer Prognose abtastet und zukünftige Flottenzustände simuliert, um Versorgungsengpässe zu erkennen. Es wird ein Optimierungsproblem formuliert, um Repositionierungsmaßnahmen zu finden, die diese Engpässe verhindern.