《Computers, Environment and Urban Systems》：Impacts of spatial resolution on agent-based transportation simulations with shared autonomous vehicles
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共享自動(dòng)駕駛車隊(duì)（SAV）運(yùn)營(yíng)中空間分辨率的影響研究。通過(guò)對(duì)比奧斯汀6縣區(qū)域CAMPO規(guī)劃網(wǎng)絡(luò)與OSM真實(shí)網(wǎng)絡(luò)，以及聚合地址與實(shí)際地址，發(fā)現(xiàn)忽略集散路和住宅路將增加18.9%的車輛英里 traveled（VMT）和10.4%的車輛小時(shí) traveled（VHT），而地址聚合對(duì)交通影響較小。完整網(wǎng)絡(luò)和真實(shí)地址可使SAV效率提升，VMT降低10%，eVMT減少2.5-3.5個(gè)百分點(diǎn)。
森健太郎（Kentaro Mori）| 法特梅·法赫爾穆薩維（Fatemeh Fakhrmoosavi）| 克里希納·穆?tīng)柕佟す鹏斈聽(tīng)柕伲↘rishna Murthy Gurumurthy）| 佩德羅·卡馬戈（Pedro Camargo）
美國(guó)德克薩斯大學(xué)奧斯汀分校土木、建筑與環(huán)境工程系
摘要
基于代理的交通模型已被用于模擬共享自動(dòng)駕駛車輛（SAV）車隊(duì)的運(yùn)營(yíng)，從而加深了對(duì)SAV運(yùn)營(yíng)方式、影響及潛在機(jī)會(huì)的理解。本文探討了空間分辨率問(wèn)題，因?yàn)榇蠖鄶?shù)研究都是在網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)化版本上進(jìn)行的，這些網(wǎng)絡(luò)缺少許多連接信息，并且行程起點(diǎn)和終點(diǎn)的地址被進(jìn)行了匯總。本研究針對(duì)德克薩斯州奧斯汀市的SAV車隊(duì)運(yùn)營(yíng)情況，使用POLARIS模型進(jìn)行了動(dòng)態(tài)交通分配模擬，比較了該地區(qū)六個(gè)縣內(nèi)兩種網(wǎng)絡(luò)和兩組地址設(shè)置下的模擬結(jié)果。比較對(duì)象包括：由首都地區(qū)大都會(huì)規(guī)劃組織（CAMPO）提供的、地址高度匯總的網(wǎng)絡(luò)（基于人口普查區(qū)塊中心并補(bǔ)充了商業(yè)機(jī)構(gòu)信息的地址），以及來(lái)自O(shè)penStreetMap（OSM）的真實(shí)網(wǎng)絡(luò)（使用OpenAddresses提供的實(shí)際地址）。CAMPO的網(wǎng)絡(luò)覆蓋了OSM網(wǎng)絡(luò)道路里程的40.6%，而匯總后的地址點(diǎn)主要集中在城市核心區(qū)域，平均每個(gè)地址點(diǎn)對(duì)應(yīng)23個(gè)實(shí)際地址。基于代理的模擬結(jié)果表明，忽略大量收集路線和居民路線會(huì)顯著影響網(wǎng)絡(luò)流量：在奧斯汀市的情況下，非高速公路主干道上的車輛行駛里程（VMT）增加了18.9%，車輛空駛里程（%eVMT）增加了10.4%。相比之下，地址匯總（至少采用本研究中的匯總程度）對(duì)交通流量的影響較小。SAV得益于更完善的網(wǎng)絡(luò)連接性和更多替代路線，從而減少了乘客的出行距離和拼車?yán)@行距離，使得每輛SAV的VMT減少了10%——這一減少幅度幾乎是整個(gè)網(wǎng)絡(luò)VMT減少幅度的五倍；同時(shí)，車輛空駛里程（%eVMT）也降低了2.5%至3.5%。
引言
未來(lái)的人員和貨物運(yùn)輸代表著一個(gè)充滿挑戰(zhàn)的領(lǐng)域，其特點(diǎn)是信息技術(shù)的應(yīng)用和車輛自動(dòng)化帶來(lái)了創(chuàng)新解決方案，同時(shí)人們對(duì)以乘客需求為中心的規(guī)劃也越來(lái)越關(guān)注（Dominkovi?等人，2018；Hancock等人，2019；Sumalee & Ho，2018；von Sch?nfeld & Bertolini，2017）。為了捕捉新興交通系統(tǒng)的復(fù)雜相互作用，研究人員轉(zhuǎn)向了基于代理的建模方法，這種方法在模擬基于活動(dòng)的出行行為和新興移動(dòng)服務(wù)運(yùn)營(yíng)方面表現(xiàn)出色。具備動(dòng)態(tài)交通分配（DTA）功能的基于代理的建模工具包括MATSim（Horni等人，2016）、POLARIS（Auld等人，2016）和SimMobility（Lu等人，2015）。這些工具能力的提升，加上計(jì)算機(jī)性能的改進(jìn)，使得研究人員能夠進(jìn)行前所未有的詳細(xì)和大規(guī)模的模擬。例如，POLARIS能夠在24小時(shí)內(nèi)模擬超過(guò)3000萬(wàn)次行程，同時(shí)考慮了內(nèi)生活動(dòng)調(diào)度、出行方式和路線選擇、中觀層面的交通分配以及擁堵反饋（Gurumurthy等人，2020）。
這些工具的一個(gè)特別令人興奮的應(yīng)用領(lǐng)域是共享車輛和完全自動(dòng)化或“自動(dòng)駕駛”車輛（SAV）的車隊(duì)運(yùn)營(yíng)。除了基于調(diào)查的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型用于預(yù)測(cè)潛在SAV用戶的需求（Bansal等人，2016；Lavieri & Bhat，2019）外，模擬還為SAV對(duì)交通系統(tǒng)的影響提供了重要見(jiàn)解。以往的研究強(qiáng)調(diào)了出行選擇、運(yùn)營(yíng)策略和環(huán)境影響（Karolemeas等人，2024；Li等人，2021）。雖然一些研究表明SAV可以提高交通公平性（Lee & Kockelman，2022；Nahmias-Biran等人，2021 & Nahmias-Biran等人，2021），但也有研究指出，如果管理不善，SAV可能會(huì)增加車輛行駛里程（VMT）并加劇網(wǎng)絡(luò)擁堵（Bischoff & Maciejewski，2016；Oh等人，2020 & Oh等人，2021）。幸運(yùn)的是，動(dòng)態(tài)拼車（DRS）、地理圍欄以及基于信用的擁堵定價(jià)等道路需求管理政策可以緩解許多負(fù)面影響（Fagnant & Kockelman，2018；Gurumurthy等人，2020；Hardaway & Cai，2025；Simoni等人，2019）。研究人員還研究了SAV如何支持公共交通的使用（Basu等人，2018；Gurumurthy等人，2020；Huang等人，2022；Huang等人，2021；Oke等人，2020；Shen等人，2018；Wen等人，2018）。
盡管已經(jīng)付出了大量努力來(lái)模擬SAV的復(fù)雜特性，但交通模擬中一些更基本的方面（這些方面可能影響最終結(jié)果）卻常常被忽視。例如，許多研究?jī)H模擬了總?cè)丝诘囊恍〔糠郑⑹褂煤?jiǎn)化后的網(wǎng)絡(luò)，這些網(wǎng)絡(luò)僅覆蓋了城市中實(shí)際道路的一小部分。盡管這些簡(jiǎn)化措施節(jié)省了模擬時(shí)間和計(jì)算資源，但它們對(duì)車隊(duì)指標(biāo)（如服務(wù)人次、等待時(shí)間、平均車輛載客率（AVOs）以及車輛空駛里程的比例（%eVMT）的影響尚未得到充分研究。這種差距削弱了我們對(duì)所需車隊(duì)規(guī)模、額外行駛里程、排放量、盈利能力等方面的整體理解和研究結(jié)論。
雖然網(wǎng)絡(luò)和起點(diǎn)-終點(diǎn)（OD）地址抽象問(wèn)題在任何交通模擬中都很重要，但本文主要關(guān)注SAV的運(yùn)營(yíng)情況，并同時(shí)考察了網(wǎng)絡(luò)交通模式。本研究使用了兩個(gè)不同的網(wǎng)絡(luò)對(duì)奧斯汀市的SAV車隊(duì)運(yùn)營(yíng)進(jìn)行了模擬：一個(gè)是來(lái)自當(dāng)?shù)卮蠖紩?huì)規(guī)劃組織（CAMPO）的典型建模網(wǎng)絡(luò)（涵蓋6個(gè)縣），另一個(gè)是來(lái)自O(shè)penStreetMap的實(shí)際網(wǎng)絡(luò)（OpernStreetMap貢獻(xiàn)者，2024）。此外，研究還使用了兩種不同的地址集：一種是過(guò)去研究匯總的地址，另一種是來(lái)自O(shè)penAddresses的實(shí)際地址（2024）。模擬實(shí)驗(yàn)使用了由阿貢國(guó)家實(shí)驗(yàn)室開(kāi)發(fā)的POLARIS交通模擬工具。POLARIS能夠模擬真實(shí)網(wǎng)絡(luò)和復(fù)雜區(qū)域中的SAV運(yùn)營(yíng)（Auld等人，2016）。與其他基于代理的模型類似，POLARIS允許用戶追蹤車輛和旅行者在互連網(wǎng)絡(luò)（包括道路、人行道和公共交通線路）中的行駛軌跡。據(jù)我們所知，這是首次在同一地區(qū)或城市使用來(lái)自不同來(lái)源的兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)和地址集進(jìn)行比較的研究。通過(guò)等待時(shí)間、VMT、%eVMT、車輛載客率和模擬運(yùn)行時(shí)間等指標(biāo)，揭示了網(wǎng)絡(luò)完整性和OD地址細(xì)節(jié)對(duì)SAV車隊(duì)運(yùn)營(yíng)的影響。
本文的結(jié)構(gòu)如下：首先描述了交通建模中的網(wǎng)絡(luò)完整性和OD地址細(xì)節(jié)問(wèn)題，并回顧了近年來(lái)（<5年）基于代理的SAV模擬研究中采用的簡(jiǎn)化方法。接著進(jìn)一步探討了SAV模擬中的網(wǎng)絡(luò)完整性和OD地址細(xì)節(jié)問(wèn)題，并展示了文獻(xiàn)中幾個(gè)熱門城市的完整網(wǎng)絡(luò)形態(tài)。然后，使用POLARIS交通模擬工具描述了實(shí)驗(yàn)過(guò)程，并分析了網(wǎng)絡(luò)完整性和OD地址細(xì)節(jié)對(duì)SAV車隊(duì)運(yùn)營(yíng)的影響。最后，討論了研究結(jié)論和未來(lái)發(fā)展方向。
文獻(xiàn)綜述
交通建模的起源可以追溯到20世紀(jì)50年代，當(dāng)時(shí)芝加哥地區(qū)交通研究提出了四步出行模型，Beckman提出了解決Wardrop用戶均衡問(wèn)題的方法（Beckmann等人，1956；Weiner，1997）。交通建模的第二個(gè)重大突破出現(xiàn)在20世紀(jì)90年代，基于活動(dòng)的模型和動(dòng)態(tài)交通分配（DTA）應(yīng)運(yùn)而生。此后，出現(xiàn)了各種動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)建模軟件，如DYNASMART（Jayakrishnan等人，1994）和DynaMIT（Ben-Akiva等人，1998）等。
SAV模擬中的空間分辨率
在推廣SAV模擬結(jié)果時(shí)，使用不完整的網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題，因?yàn)榇蠖鄶?shù)研究假設(shè)SAV能夠提供門到門（地址點(diǎn)到地址點(diǎn)）的服務(wù)。這意味著在缺失（或未編碼）的次要道路上，第一段和最后一段的行程也會(huì)發(fā)生。此外，簡(jiǎn)化后的網(wǎng)絡(luò)傾向于將乘客的上下車地點(diǎn)匯總到已編碼的鏈接上，從而簡(jiǎn)化了拼車過(guò)程。這兩個(gè)因素都會(huì)
模擬框架
本研究使用POLARIS交通系統(tǒng)模擬工具（Auld等人，2016）來(lái)模擬奧斯汀市6個(gè)縣區(qū)域的SAV車隊(duì)運(yùn)營(yíng)。POLARIS是一個(gè)基于活動(dòng)和代理的出行需求建模框架和交通模擬器，它可以創(chuàng)建一個(gè)合成人口，模擬整個(gè)群體的全天活動(dòng)，并通過(guò)時(shí)間依賴的動(dòng)態(tài)交通分配模型追蹤各個(gè)代理的移動(dòng)軌跡。POLARIS具備許多功能
案例研究
在本研究中，我們?cè)u(píng)估了網(wǎng)絡(luò)完整性和OD地址細(xì)節(jié)對(duì)SAV車隊(duì)性能的影響，使用了兩種不同的網(wǎng)絡(luò)和地址集。研究中使用了Dean、de Souza等人（2023）提供的100%人口固定行程表（包含588萬(wàn)次行程），而不是通過(guò)內(nèi)生模型來(lái)模擬出行需求。固定需求輸入中SAV的模式占比為7.5%。模擬允許請(qǐng)求
結(jié)果
模擬的網(wǎng)絡(luò)級(jí)結(jié)果總結(jié)在表3中，展示了網(wǎng)絡(luò)中的交通模式、收斂情況和運(yùn)行時(shí)間。此外，圖8顯示了模擬過(guò)程中每分鐘記錄的車輛數(shù)量。網(wǎng)絡(luò)和地址的組合在圖例中用“Network/Addresses”表示，所有后續(xù)圖表都使用這一標(biāo)注。例如，“Full-OSM/Aggregate”指的是包含匯總地址的完整OSM網(wǎng)絡(luò)
結(jié)論
本研究使用POLARIS基于代理的建模平臺(tái)評(píng)估了網(wǎng)絡(luò)完整性和OD地址細(xì)節(jié)對(duì)SAV車隊(duì)運(yùn)營(yíng)的影響。它模擬了奧斯汀市6個(gè)縣區(qū)域的SAV車隊(duì)運(yùn)營(yíng)，使用了兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)：CAMPO提供的奧斯汀6個(gè)縣區(qū)域網(wǎng)絡(luò)和從OSM提取的網(wǎng)絡(luò)。同時(shí)使用了兩組地址：一組是過(guò)去研究匯總的地址點(diǎn)，另一組是來(lái)自O(shè)penAddresses的實(shí)際地址。經(jīng)過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化處理后，CAMPO網(wǎng)絡(luò)包含了OSM網(wǎng)絡(luò)道路里程的40.6%
CRediT作者貢獻(xiàn)聲明
森健太郎（Kentaro Mori）： 負(fù)責(zé)撰寫——初稿撰寫、驗(yàn)證、方法論設(shè)計(jì)、調(diào)查、數(shù)據(jù)分析、概念構(gòu)建、軟件開(kāi)發(fā)。
法特梅·法赫爾穆薩維（Fatemeh Fakhrmoosavi）： 負(fù)責(zé)審稿與編輯、方法論設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)管理、概念構(gòu)建。
克里希納·穆?tīng)柕佟す鹏斈聽(tīng)柕伲↘rishna Murthy Gurumurthy）： 負(fù)責(zé)審稿與編輯、資源協(xié)調(diào)、方法論設(shè)計(jì)、資金籌集。
佩德羅·卡馬戈（Pedro Camargo）： 負(fù)責(zé)審稿與編輯、軟件開(kāi)發(fā)。
卡拉·M·科克曼（Kara M. Kockelman）： 負(fù)責(zé)審稿與編輯、資源協(xié)調(diào)、項(xiàng)目管理、方法論設(shè)計(jì)、資金籌集。
致謝
本材料基于美國(guó)能源部科學(xué)辦公室的支持，合同編號(hào)為DE-AC02-06CH11357。本手稿及描述的工作得到了美國(guó)能源部（DOE）車輛技術(shù)辦公室（VTO）的支持，該辦公室隸屬于“通往經(jīng)濟(jì)實(shí)惠、便捷和高效區(qū)域交通的路徑”計(jì)劃，該計(jì)劃是能源高效交通系統(tǒng)（EEMS）項(xiàng)目的一部分。Erin Boyd是能源部能源效率與可再生能源辦公室（EERE）的管理人員
