論文の概要: The Role of Urban Form in the Performance of Shared Automated Vehicles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.01384v1
• Date: Wed, 2 Dec 2020 18:28:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-22 07:48:04.611233
• Title: The Role of Urban Form in the Performance of Shared Automated Vehicles
• Title（参考訳）: 共有自動運転車の性能における都市形態の役割
• Authors: Kaidi Wang, Wenwen Zhang
• Abstract要約: 都市形状の測定がSAVシステムの持続可能性にどのような影響を及ぼすかは不明だ。 本研究では, 固定効果回帰モデルを用いて, シミュレーションSAV性能と相関する重要な都市形状の測定を行った。 その結果、SAVはより効率的で、より接続されたネットワークと多種多様な土地利用開発パターンを持つ密集都市において、より少ないVMTを生成することが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.627374199434097
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The technology of Shared Automated Vehicles (SAVs) has advanced significantly in recent years. However, existing SAV studies primarily focus on the system design while limited studies have examined the impacts of exogenous variables, especially urban form, on SAV performance. Therefore, it remains unclear what key urban form measurements may influence SAV system's sustainability. This study fills the research gap by conducting simulation experiments using data collected from 286 cities. This study identifies critical urban form measurements correlated with the simulated SAV performance using fixed effects regression models. The results suggest that SAVs are more efficient and generate less VMT in denser cities with more connected networks and diversified land use development patterns. The model results can help provide insights on land use and transportation policies to curb the adverse effects of SAVs in the future and generalize existing SAV simulation results to the rest of U.S. cities.
• Abstract（参考訳）: 近年,共有自動車(SAV)の技術は飛躍的に進歩している。 しかしながら、既存のSAV研究は主にシステム設計に焦点を当てているが、限られた研究は、外因性変数、特に都市形態がSAVの性能に与える影響を調査している。 そのため、SAVシステムの持続可能性に重要な都市形態の測定がどのような影響を及ぼすかは不明である。 本研究は,286都市から収集したデータを用いてシミュレーション実験を行うことで,研究ギャップを埋める。 本研究では, 固定効果回帰モデルを用いて, シミュレーションSAV性能と相関する重要な都市形状の測定を行った。 その結果、SAVはより効率的で、より接続されたネットワークと多様な土地利用開発パターンを持つ密集都市ではVMTが少ないことが示唆された。 モデルの結果は、将来のSAVの悪影響を抑制し、既存のSAVシミュレーション結果を米国の他の都市に一般化するために、土地利用と交通政策に関する洞察を与えるのに役立つ。

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