【摘 要】
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城市的发展依赖于道路交通系统的高效运转。然而,城市化、机动化程度的不断加深使得道路交通供需关系日趋紧张,导致了严重的交通外部性影响。随着控制技术与经济模式的发展,自动驾驶与共享出行将成为未来城市交通的两大主题,为解决城市道路交通系统外部性问题提供新的途径。本文致力于研究共享自动驾驶出行的运营优化策略,开展共享自动驾驶车辆（Shared Autonomous Vehicle,SAV）在服务状态下的调
【基金项目】
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“国家重点研发计划资助”（2019YFB1600100）:高速公路智能车路协同系统集成应用项目
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城市的发展依赖于道路交通系统的高效运转。然而,城市化、机动化程度的不断加深使得道路交通供需关系日趋紧张,导致了严重的交通外部性影响。随着控制技术与经济模式的发展,自动驾驶与共享出行将成为未来城市交通的两大主题,为解决城市道路交通系统外部性问题提供新的途径。本文致力于研究共享自动驾驶出行的运营优化策略,开展共享自动驾驶车辆（Shared Autonomous Vehicle,SAV）在服务状态下的调度优化以及在非服务状态下的停车优化,进而量化该出行模式给城市道路交通系统带来的潜在影响。首先,本文提出基于车牌识别数据的车辆轨迹重构方法,将路侧节点检测数据转换为含有时空信息的轨迹数据,进而在城市规模车牌识别数据样本集中提取机动化出行需求信息,为共享自动驾驶出行运营优化建模提供数据支撑。其次,本文探索了面向人工驾驶车辆的共享出行模式及其交通影响。基于改进的最大公共子序列算法分析轨迹的时空相似性,搜索潜在的合乘匹配对。构建大规模整数规划模型提取最优的合乘匹配组合,使得路网流量缩减达到最大化。本部分为探究共享自动驾驶出行提供方法基础与前景描述。进一步,本文讨论面向SAV的共享出行,探究SAV在服务状态下的运营优化策略及其交通影响。本文关注一种未来潜在的出行场景,即人们不再购买和保有车辆,而是使用SAV车队提供的车辆共享与行程共享服务。本文设计了基于旅行时间约束的行程共享匹配准则,搜索潜在的行程共享匹配对,通过大规模整数规划求解最优的行程共享匹配组合;构建车辆指派模型,并将其转化为网络规划中的最小路径覆盖问题,使用图与网络算法进行求解,实现以最小的车队规模满足所有的机动化出行需求。本文进一步开展多场景SAV共享出行效益分析。具体而言,本文探究在不同公众参与度场景、不同城市规模场景、以及考虑公众实际参与意愿场景下的SAV共享出行,揭示SAV推广过程中的潜在效益与问题,说明该出行模式的适用性。最后,本文建立了面向SAV的停车设施规划方法,探究SAV在非服务状态下的运营优化策略。构建两阶段随机优化模型,以最低的社会成本规划停车设施满足SAV临时停车需求。第一阶段决策生成停车设施的位置及容量;第二阶段生成补偿决策,通过SAV停车调度提高第一阶段规划方案的适应能力。本文将所提出的停车规划模型应用于城市案例,讨论该模型在处理需求不确定性方面的优越性。
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