Afmystificere fremtiden for tilsluttede og autonome køretøjer

Uden tvivl vil fremkomsten af ​​tilsluttede og autonome køretøjer (CAV'er) have nye og spændende virkninger på mønstre og transportformer, men når det kommer til at måle disse effekter, fremtiden bliver lidt farligere.

Hvordan kan disse teknologier påvirke, hvordan mennesker rejser, og hvordan energi vil blive brugt? Vil de få folk til at bruge mere tid på vejen eller mindre? Hvordan vil de ændre den måde, vi forbruger brændstof på, den tid, vi bruger på vejen, eller mængden af ​​trafik på vores veje?

For at besvare sådanne spørgsmål, og forstå fremtidig mobilitet, forskere ved US Department of Energy's (DOE) Argonne National Laboratory implementerer avancerede modellerings- og simuleringsværktøjer. Og i et treårigt projekt, understøttet af DOE's SMART (Systems and Modeling for Accelerated Research in Transportation) Mobility Consortium, Argonne -forskere bruger disse værktøjer til at forudsige CAV'ers indvirkning på energi og mobilitet i storbyområder.

"Vores mål er at tilegne sig en forståelse på systemniveau af, hvordan transport ændrer sig, herunder hvordan forskellige transportformer interagerer, de beslutninger truffet af rejsende, der ligger til grund for disse interaktioner, og hvordan automatisering påvirker det hele, "sagde Argonne Computational Transportation Engineer Joshua Auld." Dette niveau af forståelse vil give indsigt til at hjælpe byer med bedre at planlægge og tilpasse sig fremtidige transportændringer. "

Argonnes arbejde fremmer SMART -konsortiets mission om at øge vores forståelse af de konsekvenser, der vil opstå fra fremtidige mobilitetssystemer. Projektsamarbejdspartnere omfatter University of Illinois i Chicago, universitetet i New South Wales, Texas A&M University, University of Michigan, Carnegie Mellon University, University of Washington, George Mason University, samt flere byer og planlægningsbureauer.

Modellering og simulering

Nu to år inde i deres projekt, Auld og andre samarbejdspartnere har udviklet en model til repræsentation af vedtagelse af delvist og fuldt automatiserede CAV'er på forskellige niveauer af markedspenetration, ved hjælp af forudsigelser baseret på omkostninger og en persons betalingsvillighed. Forskere har integreret denne model, sammen med en trafikstrømsmodel for CAV'er, til planlægnings- og driftssproget for agentbaseret regional integreret simulation (POLARIS) platform, Argonnes transportsystemsimulator.

POLARIS simulerer mobilitet og trafikstrøm ved at forudsige individernes adfærd hos "agenter, "som kan repræsentere mennesker, husstande og organisationer. Den analyserer, hvordan millioner af disse agenter interagerer og træffer beslutninger om brug af biler, cykler, transit, etc. Til gengæld, disse beslutninger påvirker transportsystemet som helhed. Forskere brugte POLARIS til at simulere mobilitets- og rejseflowpåvirkninger fra disse forskellige scenarier.

For at supplere deres POLARIS -analyser og måle energieffekter, forskere brugte Argonnes Autonomie -værktøj. Autonomie er branchens førende værktøj til at forudsige brændstofforbrug fra nuværende og fremtidige køretøjer. Til deres analyse, forskere stolede på Autonomie for at måle CAV'ernes indvirkning på energiforbrug.

Kvantificering af energi og mobilitet

For at kvantificere mobiliteten og energikonsekvenserne af CAV -vedtagelse, forskere tog hensyn til en række indbyrdes forbundne metrik. Blandt dem er ændringer i køretil miles tilbagelagt (VMT), rejsetidens værdi (VOTT), mængde af trængsel og energiforbrug.

Værdien af ​​rejsetiden måler den opfattede byrde af tid brugt på rejser, antagelsen er, at jo lavere byrde af rejsetid, jo mere en person er villig til at rejse på vejen.

"Vi så på VOTT som en kritisk faktor, der påvirker både mobilitet og energi, fordi, ikke længere skal klare belastningen ved at køre, CAV -chauffører kan vælge at bruge mere tid på vejen, vel vidende, at de kan bruge deres rejsetid til at lave andet, produktive aktiviteter, "sagde Argonne Vehicle and Mobility Simulation Manager Aymeric Rousseau." Vi fokuserede på at forstå virkningen af ​​VOTT på mobilitet og energi for forskellige køretøjsteknologier og forbrugeradfærd. "

"Samlet set, vores forskning fandt ud af, at mennesker med adgang til delvist automatiserede CAV'er har en tendens til at tage længere ture, som værdien af ​​rejsetiden faldt, og chaufføren blev lettet fra fokus på kørsel. Vi så også overbelastning stige i visse scenarier, "Auld sagde." Vi fandt også ændringer i brændstofforbruget, herunder en stigning i brændstofforbruget, efterhånden som CAV -markedspenetrationen steg, med stigningen i VMT. "

Fremtidige trin

For at forbedre deres evne til at repræsentere og analysere de komplekse interaktioner, der påvirker transport og mobilitet, forskere arbejder på at forbedre POLARIS og Autonomie for bedre at tage højde for valg af CAV -teknologi (f.eks. varierende automatiseringsniveauer) og deres indvirkning på trafikstrømmen. De ser også på nye mobilitetsteknologier, såsom transportnetværksselskaber og bildelingstjenester.

"Vores modellerings- og simuleringsmetoder er afgørende for at forudse transport- og energibehovet i vores nation. Ved fortsat at forbedre disse værktøjer og teknikker, vi bliver bedre rustet til at levere værktøjer og løsninger, der imødekommer fremtidige behov, "Sagde Rousseau.

Dette arbejde er sponsoreret af DOE Vehicle Technologies Office (VTO) under Systems and Modeling for Accelerated Research in Transportation (SMART) Mobility Laboratory Consortium, et initiativ fra programmet Energy Efficient Mobility Systems (EEMS). David Anderson, et programleder for DOE Office of Energy Efficiency and Renewable Energy (EERE), spillede vigtige roller i etableringen af ​​projektkonceptet, fremme implementering og løbende vejledning.