Sin duda, la aparición de vehículos conectados y autónomos (CAV) tendrá efectos nuevos y emocionantes en los patrones y modos de transporte. pero cuando se trata de medir esos efectos, el futuro se vuelve un poco más confuso.

¿Cómo podrían estas tecnologías afectar la forma en que las personas viajan y cómo se utilizará la energía? ¿Llevarán a la gente a pasar más tiempo en la carretera o menos? ¿Cómo alterarán la forma en que consumimos combustible? el tiempo que pasamos en la carretera, o la cantidad de tráfico en nuestras carreteras?

Para responder a tales preguntas, y comprender la movilidad futura, Los investigadores del Laboratorio Nacional Argonne del Departamento de Energía de EE. UU. (DOE) están implementando herramientas avanzadas de modelado y simulación. Y en un proyecto colaborativo de tres años, apoyado por el Consorcio de Movilidad SMART (Systems and Modeling for Accelerated Research in Transportation) del DOE, Los investigadores de Argonne están utilizando estas herramientas para predecir el impacto de los CAV en la energía y la movilidad en áreas metropolitanas.

"Nuestro objetivo es adquirir una comprensión a nivel del sistema de cómo está cambiando el transporte, incluyendo cómo interactúan los diferentes modos de transporte, las decisiones tomadas por los viajeros que subyacen a esas interacciones, y cómo la automatización lo afecta a todo, ", dijo Joshua Auld, ingeniero de transporte computacional de Argonne. Este nivel de comprensión proporcionará información para ayudar a las ciudades a planificar mejor y adaptarse a los cambios futuros en el transporte".

El trabajo de Argonne promueve la misión del Consorcio SMART de aumentar nuestra comprensión de los impactos que surgirán de los futuros sistemas de movilidad. Los colaboradores del proyecto incluyen la Universidad de Illinois en Chicago, la Universidad de Nueva Gales del Sur, Universidad Texas A &M, la Universidad de Michigan, Universidad de Carnegie mellon, la Universidad de Washington, Universidad George Mason, así como múltiples ciudades y agencias de planificación.

Modelado y simulación

Ahora, dos años después de su proyecto, Auld y otros colaboradores han desarrollado un modelo para representar la adopción de CAV parcial y totalmente automatizados en diferentes niveles de penetración de mercado. utilizando predicciones basadas en el costo y la disposición a pagar de un individuo. Los investigadores han integrado este modelo, junto con un modelo de flujo de tráfico para CAV, en el lenguaje de planificación y operaciones para la plataforma de simulación integrada regional basada en agentes (POLARIS), Simulador del sistema de transporte de Argonne.

POLARIS simula la movilidad y el flujo de tráfico al predecir el comportamiento individual de los "agentes, "que puede representar a personas, hogares y organizaciones. Analiza cómo millones de estos agentes interactúan y toman decisiones sobre el uso del automóvil, bicicletas tránsito, etc. A su vez, estas decisiones afectan al sistema de transporte en su conjunto. Los investigadores utilizaron POLARIS para simular los impactos de la movilidad y el flujo de viajes de estos diferentes escenarios.

Para complementar sus análisis POLARIS y medir los efectos energéticos, Los investigadores utilizaron la herramienta Autonomie de Argonne. Autonomie es la herramienta líder en la industria para predecir el consumo de combustible de los vehículos actuales y futuros. Para su análisis, Los investigadores confiaron en Autonomie para medir el impacto de los CAV en el uso de energía.

Cuantificar los impactos de la energía y la movilidad

Para cuantificar los impactos energéticos y de movilidad de la adopción de CAV, los investigadores tuvieron en cuenta una serie de métricas interrelacionadas. Entre ellos se encuentran los cambios en las millas recorridas por vehículos (VMT), valor del tiempo de viaje (VOTT), cantidad de congestión y consumo de energía.

El valor del tiempo de viaje mide la carga percibida del tiempo dedicado al viaje, la suposición es que, cuanto menor sea la carga del tiempo de viaje, cuanto más dispuesto esté un individuo a viajar por la carretera.

"Consideramos que VOTT es un factor crítico que afecta tanto a la movilidad como a la energía porque, ya no tener que lidiar con la carga de conducir, Los conductores de CAV pueden optar por pasar más tiempo en la carretera, sabiendo que pueden usar su tiempo de viaje para hacer otras cosas, actividades productivas, ", dijo el Gerente de Simulación de Movilidad y Vehículos de Argonne, Aymeric Rousseau." Nos enfocamos en comprender el impacto de VOTT en la movilidad y la energía para diferentes tecnologías de vehículos y comportamientos de los consumidores ".

"En general, Nuestra investigación encontró que las personas con acceso a CAV parcialmente automatizadas tienden a realizar viajes más largos, a medida que disminuyó el valor del tiempo de viaje, y el conductor se alivió del enfoque en la conducción. También vimos un aumento de la congestión en ciertos escenarios, ", Dijo Auld." También encontramos cambios en el uso de combustible, incluido un aumento en el uso de combustible a medida que aumentaba la penetración del mercado de CAV, con el aumento de VMT ".

Pasos futuros

Para mejorar su capacidad para representar y analizar las complejas interacciones que afectan el transporte y la movilidad, Los investigadores están trabajando para mejorar POLARIS y Autonomie para tener mejor en cuenta las opciones de tecnología CAV (como los diferentes niveles de automatización) y sus impactos en el flujo del tráfico. También están buscando nuevas tecnologías de movilidad, como empresas de redes de transporte y servicios de uso compartido de automóviles.

"Nuestros enfoques de modelado y simulación son vitales para anticipar las necesidades de transporte y energía de nuestra nación. Al continuar mejorando estas herramientas y técnicas, estaremos mejor equipados para ofrecer herramientas y soluciones que aborden las necesidades futuras, "Dijo Rousseau.

Este trabajo está patrocinado por la Oficina de Tecnologías de Vehículos del DOE (VTO) en el marco del Consorcio de Laboratorio de Movilidad de Sistemas y Modelado para Investigación Acelerada en Transporte (SMART), una iniciativa del programa Energy Efficient Mobility Systems (EEMS). David Anderson, un gerente de programa de la Oficina de Eficiencia Energética y Energía Renovable (EERE) del DOE, desempeñó un papel importante en el establecimiento del concepto del proyecto, avanzar en la implementación y brindar orientación continua.