論文の概要: Simulating the Integration of Urban Air Mobility into Existing Transportation Systems: A Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.12901v4
- Date: Thu, 20 Jun 2024 03:18:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-22 11:31:36.821068
- Title: Simulating the Integration of Urban Air Mobility into Existing Transportation Systems: A Survey
- Title（参考訳）: 都市エアモビリティの既存交通システムへの統合のシミュレーション:調査
- Authors: Xuan Jiang, Yuhan Tang, Junzhe Cao, Vishwanath Bulusu, Hao, Yang, Xin Peng, Yunhan Zheng, Jinhua Zhao, Raja Sengupta,
- Abstract要約: 都市空気移動(UAM)は、大都市圏の交通に革命をもたらす可能性がある。
都市交通におけるUAM研究の現状をシミュレーション手法を用いて調査する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.20137308650717
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Urban air mobility (UAM) has the potential to revolutionize transportation in metropolitan areas, providing a new mode of transportation that could alleviate congestion and improve accessibility. However, the integration of UAM into existing transportation systems is a complex task that requires a thorough understanding of its impact on traffic flow and capacity. In this paper, we conduct a survey to investigate the current state of research on UAM in metropolitan-scale traffic using simulation techniques. We identify key challenges and opportunities for the integration of UAM into urban transportation systems, including impacts on existing traffic patterns and congestion; safety analysis and risk assessment; potential economic and environmental benefits; and the development of shared infrastructure and routes for UAM and ground-based transportation. We also discuss the potential benefits of UAM, such as reduced travel times and improved accessibility for underserved areas. Our survey provides a comprehensive overview of the current state of research on UAM in metropolitan-scale traffic using simulation and highlights key areas for future research and development.
- Abstract（参考訳）: 都市エアモビリティ(UAM)は、都市部の交通に革命をもたらす可能性があり、渋滞を緩和し、アクセシビリティを向上させる新しい交通手段を提供する。
しかし、既存の交通システムへのUAMの統合は、交通の流れとキャパシティへの影響を十分に理解する必要がある複雑な作業である。
本稿では,大都市交通におけるUAM研究の現状をシミュレーション手法を用いて調査する。
我々は,既存の交通パターンや渋滞,安全分析やリスク評価,潜在的経済的・環境的利益,UAMと地上交通のための共有インフラとルートの開発など,都市交通システムへのUAM統合の鍵となる課題と機会を特定した。
また、UAMの潜在的なメリットとして、旅行時間の短縮や、未保存地域へのアクセシビリティ向上等について論じる。
本調査は,都市交通におけるUAM研究の現状をシミュレーションで概観し,今後の研究開発の要点を明らかにするものである。
関連論文リスト
- Routing and Scheduling Optimization for Urban Air Mobility Fleet Management using Quantum Annealing [1.2145532233226684]
都市部における高密度航空交通の効率的な管理は、安全かつ効果的な運用を確保するために重要である。
都市部で運用されている大型UAM車両の需要に対応するためのルーティングとスケジューリングの枠組みを提案する。
本手法はシンガポールの空域に適した交通管理シミュレータを用いて検証した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-15T03:27:52Z) - Beyond Words: Evaluating Large Language Models in Transportation Planning [0.0]
本研究では,大規模言語モデル(LLM),特にGPT-4とPhi-3-miniの評価を行い,交通計画の充実を図る。
この結果は、都市交通計画におけるGenAI技術の変革の可能性を示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-22T16:20:00Z) - MetaUrban: An Embodied AI Simulation Platform for Urban Micromobility [52.0930915607703]
最近のロボティクスとエンボディードAIの進歩により、公共の都市空間はもはや人間専用ではない。
公共の都市空間における短距離移動のためのAIによって実現されるマイクロモビリティは、将来の交通システムにおいて重要な要素である。
本稿では,AI駆動型都市マイクロモビリティ研究のための構成シミュレーションプラットフォームであるMetaUrbanを紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-11T17:56:49Z) - Large Language Models for Mobility in Transportation Systems: A Survey on Forecasting Tasks [8.548422411704218]
機械学習とディープラーニングの方法は、その柔軟性と正確性に好まれる。
大規模言語モデル (LLMs) の出現に伴い、多くの研究者がこれらのモデルと過去の手法を組み合わせ、将来の交通情報や人間の旅行行動を直接予測するためにLLMを適用した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-03T02:54:43Z) - A Holistic Framework Towards Vision-based Traffic Signal Control with
Microscopic Simulation [53.39174966020085]
交通信号制御(TSC)は交通渋滞を低減し、交通の流れを円滑にし、アイドリング時間を短縮し、CO2排出量を減らすために重要である。
本研究では,道路交通の流れを視覚的観察によって調節するTSCのコンピュータビジョンアプローチについて検討する。
我々は、視覚ベースのTSCとそのベンチマークに向けて、TrafficDojoと呼ばれる総合的なトラフィックシミュレーションフレームワークを導入する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-11T16:42:29Z) - Agent-based Simulation Evaluation of CBD Tolling: A Case Study from New
York City [7.847915546266008]
MATSimは、エージェントレベルでの顕微鏡的挙動を提供するシミュレーションプラットフォームである。
ニューヨーク市マンハッタン・セントラル・ビジネス・ディストリクト(NYC)の超粒度交通ネットワークモデルを用いたケーススタディを行う。
その結果、テスト対象の料金プログラムは、個人車両の容積を規制し、公共交通機関の利用を促進することが示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-16T17:09:49Z) - Uncertainty Quantification for Image-based Traffic Prediction across
Cities [63.136794104678025]
不確実量化(UQ)法は確率論的推論を誘導するためのアプローチを提供する。
複数の都市にまたがる大規模画像ベース交通データセットへの適用について検討する。
モスクワ市を事例として,交通行動に対する時間的・空間的影響を考察した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-11T13:35:52Z) - AI-aided Traffic Control Scheme for M2M Communications in the Internet
of Vehicles [61.21359293642559]
交通のダイナミクスと異なるIoVアプリケーションの異種要求は、既存のほとんどの研究では考慮されていない。
本稿では,ハイブリッド交通制御方式とPPO法を併用して検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-05T10:54:05Z) - Network Impacts of Automated Mobility-on-Demand: A Macroscopic
Fundamental Diagram Perspective [0.0]
Automated Mobility on Demand (AMOD)は、将来の都市モビリティを改善するための有望なソリューションである。
本稿では,AMODの高忠実度活動とエージェントベース交通シミュレーションによるネットワークへの影響について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-10T13:39:35Z) - Smart Urban Mobility: When Mobility Systems Meet Smart Data [55.456196356335745]
都市人口は都市部で約25億人に達し、道路交通量は2050年までに12億台を超えた。
輸送部門の経済貢献は欧州のGDPの5%を占め、アメリカでは平均482.05億ドルの費用がかかる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-09T13:53:01Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。