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Use of Shared Automated Vehicles for First-Mile Last-Mile Service: Micro-Simulation of Rail-Transit Connections in Austin, Texas
Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board ( IF 1.7 ) Pub Date : 2020-11-17 , DOI: 10.1177/0361198120962491
Yantao Huang 1 , Kara M. Kockelman 1 , Venu Garikapati 2 , Lei Zhu 2 , Stanley Young 2
Affiliation  

Shared fleets of fully automated vehicles (SAVs) coupled with real-time ride-sharing to and from transit stations are of interest to cities and nations in delivering more sustainable transportation systems. By providing first-mile last-mile (FMLM) connections to key transit stations, SAVs can replace walk-to-transit, drive-to-transit, and drive-only trips. Using the SUMO (Simulation of Urban MObility) toolkit, this paper examines mode splits, wait times, and other system features by micro-simulating two fleets of SAVs providing an FMLM ride-sharing service to 10% of central Austin’s trip-makers near five light-rail transit stations. These trips either start or end within two geofenced areas (called automated mobility districts [AMDs]), and travel time and wait time feedbacks affect mode choices. With rail service headways of 15 min, and 15 SAVs serving FMLM connections to and from each AMD, simulations predict that 3.7% of the person-trip-making will shift from driving alone to transit use in a 3 mi × 6 mi central Austin area. During a 3-h morning peak, 30 SAVs serve about 10 person-trips each (to or from the stations), with 3.4 min average wait time for SAVs, and an average vehicle occupancy of 0.74 persons (per SAV mile-traveled), as a result of empty SAV driving between riders. Sensitivity analysis of transit headways (from 5 to 20 min) and fleet sizes (from 5 to 20 vehicles in each AMD) shows an increase in FMLM mode share with more frequent transit service and larger fleet size, but total travel time served as the biggest determinant in trip-makers’ mode share.



中文翻译:

共享自动驾驶汽车用于首英里末班车服务:德克萨斯州奥斯汀市轨道交通连接的微观仿真

城市和国家都对共享自动驾驶汽车(SAV)的车队以及往返于公交车站的实时乘车共享感兴趣,以提供更加可持续的交通运输系统。通过提供到关键公交车站的第一英里最后一英里(FMLM)连接,SAV可以代替步行到公交,开车到公交和仅开车旅行。本文使用SUMO(城市机动性仿真)工具包,通过对两个SAV车队进行微观仿真,以研究模式拆分,等待时间和其他系统功能,这些SAV为奥斯汀市中心的10%的出行者提供了FMLM乘车共享服务,接近5个轻轨运输站。这些行程在两个地理围栏区域(称为自动出行区[AMD])中开始或结束,并且行程时间和等待时间的反馈会影响模式的选择。随着15分钟的铁路服务路程,和15个SAV分别为往返于每个AMD的FMLM连接提供服务,模拟预测,在奥斯汀中部3英里x 6英里的地区,3.7%的乘车人将从单人驾驶转变为过境使用。在高峰期3小时内,每辆30辆SAV(往返于车站)服务约10人次,平均等待时间为3.4分钟,每辆SAV平均行驶0.74人(每行驶SAV英里),由于骑手之间空的SAV驾驶。公交车行进距离(从5分钟到20分钟)和车队规模(在每个AMD中从5到20辆车)的敏感性分析表明,FMLM模式份额有所增加,其中更频繁的公交服务和更大的车队规模,但总旅行时间是最大的决定出行者模式份额的因素。在奥斯汀市中心3英里x 6英里的地区,7%的乘车出行将从单人驾驶转变为过境使用。在高峰期3小时内,每辆30辆SAV(往返于车站)服务约10人次,平均等待时间为3.4分钟,每辆SAV平均行驶0.74人(每行驶SAV英里),由于骑手之间空的SAV驾驶。公交车行进距离(从5分钟到20分钟)和车队规模(在每个AMD中从5到20辆车)的敏感性分析表明,FMLM模式份额有所增加,其中更频繁的公交服务和更大的车队规模,但总旅行时间是最大的决定出行者模式份额的因素。在奥斯汀市中心3英里x 6英里的地区,7%的乘车出行将从单人驾驶转变为过境使用。在高峰期3小时内,每辆30辆SAV(往返于车站)服务约10人次,平均等待时间为3.4分钟,每辆SAV平均行驶0.74人(每行驶SAV英里),由于骑手之间空的SAV驾驶。公交车行进距离(从5分钟到20分钟)和车队规模(在每个AMD中从5到20辆车)的敏感性分析表明,FMLM模式份额有所增加,其中更频繁的公交服务和更大的车队规模,但总旅行时间是最大的决定出行者模式份额的因素。SAV的平均等待时间为4分钟,并且由于驾驶员之间空置的SAV驾驶,平均车辆占用量为0.74人(每行驶SAV英里)。公交车行进距离(从5分钟到20分钟)和车队规模(在每个AMD中从5到20辆车)的敏感性分析表明,FMLM模式份额有所增加,其中更频繁的公交服务和更大的车队规模,但总旅行时间是最大的决定出行者模式份额的因素。SAV的平均等待时间为4分钟,并且由于驾驶员之间空置的SAV驾驶,平均车辆占用量为0.74人(每行驶SAV英里)。公交车行进距离(从5分钟到20分钟)和车队规模(在每个AMD中从5到20辆车)的敏感性分析表明,FMLM模式份额有所增加,其中更频繁的公交服务和更大的车队规模,但总旅行时间是最大的决定出行者模式份额的因素。

更新日期:2020-11-18
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