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Dynamic demand simulation for automated mobility on demand

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[Quelle: https://www.research-collection.ethz.ch]

Automated Mobility on Demand (AMoD) beschreibt ein Konzept, bei dem automatisierte (selbstfahrende) Fahrzeuge zur Personenbeförderung wie die heutigen Taxis eingesetzt werden. Da die Fahrzeuge nicht von Menschen gesteuert werden, ist zu erwarten, dass die Servicekosten radikal sinken. Gleichzeitig sind solche Dienste sehr attraktiv, da der Zwang ein Fahrzeug zu besitzen entfällt. Negative Auswirkungen wie eine Zunahme der Strassennutzung aufgrund von Leerfahrten der Fahrzeuge oder eine allgemeine Zunahme der Fahrten (induzierte Nachfrage) werden jedoch in der Literatur aktiv diskutiert. Während sich bisherige Analysen und Simulationen auf die Steuerung und Koordination von automatisierten Taxis konzentrieren, gibt es nur wenige Untersuchungen, die die Attraktivität des Dienstes für den Kunden berücksichtigen. Die vorliegende Arbeit hat das Ziel, diese Forschungslücke zu schliessen, indem drei Komponenten genutzt werden: eine repräsentative Umfrage, die die wichtigen Tradeoffs bei der Verkehrsmittelwahl zwischen konventionellen und automatisierten Verkehrsmitteln aufzeigt; ein detaillierter Rechner für die Kosten von Mobilitätsdienstleistungen; und eine agentenbasierte Verkehrssimulation. In dieser Simulation wählen die Reisenden ihre Verkehrsmittel beispielsweise auf der Grundlage der Reisezeit, der Wartezeit und der Kosten aus. Gleichsam hängen aber die Wartezeiten und Kosten rekursiv von der angezogenen Nachfrage ab. Der Schwerpunkt der Arbeit liegt in der Entwicklung der Methodik und der notwendigen Tools. Die Simulationen für den Anwendungsfall Zürich führen zu neuen Erkenntnissen über AMoD-Systeme, bei welchen die Kundenwahrnehmung berücksichtigt wird. Insbesondere kann eine Nachfragekurve erstellt werden, die zeigt, dass sehr kleine oder sehr grosse Flottengrössen für die Kunden nicht attraktiv sind. Im ersten Fall explodieren die Wartezeiten, während im zweiten Fall der Service zu teuer wird. Die Simulationsstudie ergibt 7.000 Fahrzeuge als die Flottengrösse, die die grösste Nachfrage anziehen kann. Mit dem gewählten Ansatz der Flottensteuerung ist eine erhebliche Zunahme der Fahrtdistanz und ein konstant höheres Niveau an aktiven Fahrzeugen über den Tag hinweg zu beobachten. Die Simulationen zeigen dass bei der Entwickling von Richtlinien für künftige automatisierte Fahrzeugdienste Vorsicht geboten ist.

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