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Detailergebnis zu DOK-Nr. 79858

Auswirkungen eines Wartebereichs auf den gemeinsamen Betrieb von autonomen Fahrzeugen (Orig. engl.: Impacts of holding area policies on shared autonomous vehicle operations)

Autoren R. Twumasi-Boakye
X. Cai
J. Fishelson
C. Joshi
A. Broaddus
Sachgebiete 5.3.4 Öffentlicher Personennahverkehr
6.2 Verkehrsberechnungen, Verkehrsmodelle
6.7.2 Verkehrsbeeinflussung außerorts, Verkehrsmanagement, Fahrerassistenzsysteme

Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board Vol. 2675, H. 12, 2021, S. 161-174, 8 B, 3 T, 21 Q. - Online-Ressource: verfügbar unter: https://journals.sagepub.com/home/trr

Geteilte Mobilität spielt eine wichtige Rolle bei der Unterstützung bestehender Verkehrsangebote in Städten. Wenn sie jedoch nicht sorgfältig eingesetzt wird, können gemeinsam genutzte Dienste zu betrieblichen Ineffizienzen wie geringer Auslastung und vermehrten Leerfahrten führen. Ein Grund dafür ist die räumlich-zeitliche Varianz in der Verteilung der städtischen Verkehrsnachfrage, die zu einer unausgewogenen Flotte führen kann, die in die Städte verlagert wird und somit nicht in der Lage ist, die angeforderten Fahrten zu bedienen. Die strategische Platzierung von Wartebereichen (Depots für die Abfertigung und Verlagerung von Flotten) könnte dazu beitragen, die Flottenleistung zu verbessern. Daher wird in dem Artikel der Betrieb von Flotten mit gemeinsam genutzten autonomen Fahrzeugen (Shared Autonomous Vehicles, SAV) betrachtet, indem die Auswirkungen verschiedener Warteschleifenstrategien auf die Serviceleistung modelliert wurden. Die Modellierung und der Vergleich mehrerer Haltezonenstrategien für den taktischen Einsatz von SAVs ist neuartig, und die Erkenntnisse aus dem Beitrag können Dienstleistern Aufschluss darüber geben, wie sie Haltezonen für eine verbesserte Leistung platzieren können. Es wurde ein Modell der SAV-Flotte mit Pooling in der Stadt Toronto mit insgesamt 27 951 SAV-Fahrtenanfragen über einen Zeitraum von 16 Stunden entwickelt. Anschließend wurden vier Strategien für Wartebereiche, die mit verschiedenen räumlichen Clustermethoden, zentraler Positionierung und bestehenden Taxiständen geschätzt wurden, integriert. Die Ergebnisse zeigen, dass die Verwendung der agglomerativen Clusterung zu einer besseren Leistung der SAV-Flotte führt (die durchschnittliche Wartezeit der Fahrgäste wird im Vergleich zur schlechtesten Strategie um etwa 20 % reduziert), wobei die bediente Nachfrage steigt, und die Zahl der Leerfahrten sinkt. Ein einziger Wartebereich an einem Ort mit hoher Fahrgastdichte führt zu einer effizienten Serviceleistung bei niedrigeren Flotten, hat aber Schwierigkeiten, die geringe Nachfrage zu bedienen (was zu den schlechtesten Ergebnissen führt). Diese Methode kann für den Betrieb von SAV-Diensten innerhalb eines kleinen Geofence (virtuelle Grenze eines Gebiets) mit hoher Fahrgastdichte ausreichend sein.