Optimal Traffic-aware Routing of a Shared Autonomous Transportation Service

Abstract

This thesis describes a traffic-aware routing problem with shared autonomous vehicles by incorporating jams along traffic flow due to the large population of vehicles in the network. This anticipates that autonomous vehicles will replace privately owned vehicles in the future. To provide an efficient shared common service, the dial-a-ride problem is combined with the traffic flow model to satisfy demand (origin-destination pairs), producing a system-optimal traffic assignment problem solution. Macroscopic traffic flow is modelled via the two--regime transmission model (TTM), utilizing inflow and outflow for each link. The optimal solution demonstrates that an appropriate number of vehicles is utilized regardless of the demand or fleet size due to congestion limitations.

본 연구는 네트워크 내 교통 흐름 혼잡을 고려하는 공유 자율주행 차량 경로문제(Shared Autonomous Vehicle Routing Problem)를 다루고 있다. 이 문제는 향후 자율주행차가 개인 소유의 차를 대체할 것이라는 관점에서 시작되었다. 효율적인 공유 서비스를 제공하기 위해, 기존의 다이얼 어 라이드(Dial-A-Ride) 문제에 출발지와 도착지 간의 수요를 만족하도록 하는 교통 흐름 모델을 결합해 최적의 교통 할당 문제를 제안한다. 거시적인 교통 흐름은 네트워크 각 링크에 유입 및 유출을 활용한 이중 체제 전송(Two Regime Transmission) 모델을 활용한다. 혼잡으로 인한 제약들로 인해 수요 및 차량 크기와 관계없이 최적의 해에서는 최대 차량 수가 활용되고 있음을 보여준다. 또한, 피크 교통 시간대에서는 수요에 따른 최적의 교통 할당과 차량 크기를 얻어 교통 혼잡에 활용할 수 있다.