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2018 | OriginalPaper | Buchkapitel

Impacts of Vehicle Sharing with Driverless Cars on Urban Transport

verfasst von : Markus Friedrich, Maximilian Hartl, Christoph Magg

Erschienen in: Simulation Science

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

Autonomous vehicles (=AV) enabling driverless transport may change the ways of traveling and traffic volumes dramatically. To estimate potential impacts of AV on traffic in an urban area nine scenarios are examined, varying the rate of carsharing, ridesharing and the availability of rail services. The number of required vehicles, vehicle kilometers and the necessary number of parking spaces quantify each scenario.
The study builds on an existing travel demand model of the Stuttgart Region. An algorithm extends this model for bundling person trips in ridesharing systems and by an algorithm for vehicle blocking. The results show that the size of the car fleet can be reduced considerably. The vehicle kilometers traveled in the network, can only be reduced in cases where most travelers use ridesharing instead of carsharing or privately owned cars. However, an increase of the car kilometers traveled is more likely and may lead to a lower quality of traffic flow.

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Literatur
1.
Zurück zum Zitat SAE International Standard J3016: Surface vehicle recommended practice (2016) SAE International Standard J3016: Surface vehicle recommended practice (2016)
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Zurück zum Zitat Isaac, L.: Driving Towards Driverless – A Guide for Government Agencies. WSP Parsons Brinckerhoff (2015) Isaac, L.: Driving Towards Driverless – A Guide for Government Agencies. WSP Parsons Brinckerhoff (2015)
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Zurück zum Zitat OECD, International Transport Forum: Urban Mobility System Upgrade. How shared self-driving cars could change city traffic (2015) OECD, International Transport Forum: Urban Mobility System Upgrade. How shared self-driving cars could change city traffic (2015)
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Zurück zum Zitat Hartl, M., Magg, C., Friedrich, M.: Ridesharing – Ein Modellierungsansatz für das Matching von Fahrtwünschen in makroskopischen Verkehrsnachfragemodellen. Tagungsbericht Heureka 17, FGSV Verlag, Köln (2017) Hartl, M., Magg, C., Friedrich, M.: Ridesharing – Ein Modellierungsansatz für das Matching von Fahrtwünschen in makroskopischen Verkehrsnachfragemodellen. Tagungsbericht Heureka 17, FGSV Verlag, Köln (2017)
16.
Zurück zum Zitat Friedrich, M., Hartl, M., Magg, C.: A modeling approach for matching ridesharing trips within macroscopic travel demand models. Compendium of Papers of 97th Annual TRB Meeting, Transport Research Board, Washington, D.C. (2018). Paper is recommended for publication in Transportation Special Issue Friedrich, M., Hartl, M., Magg, C.: A modeling approach for matching ridesharing trips within macroscopic travel demand models. Compendium of Papers of 97th Annual TRB Meeting, Transport Research Board, Washington, D.C. (2018). Paper is recommended for publication in Transportation Special Issue
Metadaten
Titel
Impacts of Vehicle Sharing with Driverless Cars on Urban Transport
verfasst von
Markus Friedrich
Maximilian Hartl
Christoph Magg
Copyright-Jahr
2018
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-96271-9_2