Autodelen met autonome voertuigen kan steden op veel manieren verbeteren. Singapore neemt een voortrekkersrol, werken met ETH-onderzoekers om het potentieel van gepersonaliseerde, geëlektrificeerd en geautomatiseerd openbaar vervoer.

De toekomst van mobiliteit wordt gemeten in mijlpalen:in februari Google-dochter Waymo maakte bekend dat haar vloot zelfrijdende auto's meer dan 8 miljoen kilometer op de openbare weg had afgelegd. Dat kwam kort na de aankondiging van Uber dat het 3 miljoen kilometer autonoom rijden had afgelegd. Als de industrie haar zin heeft, dan zullen we binnenkort al onze straten delen met voertuigen die worden bestuurd door algoritmen in plaats van chauffeurs. Maar is dat een realistisch scenario? Of gewoon een roze getinte visie op een door technologie gedreven toekomst?

We vroegen een van de toonaangevende experts op dit gebied, Italiaanse onderzoeker Emilio Frazzoli, Professor Dynamic Systems and Control aan de ETH Zürich sinds oktober 2016. "Het hangt allemaal af van welk niveau van autonome mobiliteit je in gedachten hebt, "antwoordt hij. "Ik zou zeggen dat het nog zeker 15 jaar zal duren voordat je een zelfrijdende auto kunt kopen bij een dealer. Maar als je een beperkte vorm van autodelen bedoelt, dan gebeurt het al." In feite, dit laatste concept is een kernonderdeel van Frazzoli's eigen onderzoek. Medio 2018, het ritdeelbedrijf Lyft lanceerde een service op de Las Vegas Strip waarmee iedereen via zijn app een van een vloot van 30 BMW's kan boeken. De auto's zonder bestuurder worden bestuurd door algoritmen die zijn ontwikkeld door voertuigtechnologiebedrijf Aptiv, die NuTonomy – de start-up opgericht door Frazzoli – in oktober 2017 overnam.

Een nieuwe kijk op stedelijke mobiliteit

Voordat hij bij ETH kwam, Frazzoli werkte tien jaar als professor aan het prestigieuze MIT in Boston. Autonome systemen – aanvankelijk vliegtuigen en drones – stonden vanaf het begin centraal in zijn werk. "De technische kant daarvan was over het algemeen best cool, maar het deed niet echt veel om de uitdagingen waar de samenleving voor staat op te lossen." In 2009 merkte hij dat hij nadacht over een fundamentele vraag:"Toen, het belangrijkste argument om onderzoek te doen naar zelfrijdende auto's was het idee dat ze het wegverkeer veiliger zouden maken." in ieder geval op de lange termijn, Frazzoli realiseerde zich dat er mogelijk een veel grotere, voordelen op middellange termijn die kunnen worden behaald door de kwestie van individuele mobiliteit voor stadsbewoners volledig opnieuw te bekijken.

"Het doel van mijn onderzoeksgroep is een vorm van mobiliteit die het gemak van een eigen auto combineert met de duurzaamheid van het openbaar vervoer." Met andere woorden, een soort Uber, maar zonder bestuurder en daardoor veel zuiniger en beschikbaar. Plus – dankzij elektrificatie en betere capaciteitsbenutting – een oplossing die een aanzienlijk lager energieverbruik en CO2-uitstoot biedt. Direct, mensen gebruiken privé-auto's, gemiddeld, slechts 5 procent van de tijd, wat betekent dat de auto's de resterende 95 procent van de tijd stil staan ​​in parkeergarages en garages of op straat. Dit heeft geen zin in termen van duurzaamheid, stedelijke ontwikkeling of hulpbronnenefficiëntie.

de start-up van Frazzoli, NuTonomy, die besturingssoftware ontwikkelt voor autonome voertuigen, begon in 2014 plannen te maken om zelfrijdende auto’s te testen in Singapore. de professor publiceerde een artikel waarin hij onderzocht hoe het vervangen van alle privévoertuigen in de 719 vierkante kilometer grote stadstaat door gedeelde, zelfrijdende voertuigen zouden de verkeersvolumes beïnvloeden. Zijn resultaten toonden aan dat aan de mobiliteitsbehoeften van de hele bevolking van Singapore kon worden voldaan met ongeveer 40 procent van de voertuigen (350, 000 in plaats van 800, 000).

Een jaar later, Premier Lee Hsien Loong onthulde zijn visie van een "auto-lite toekomst" op basis van autonome voertuigen, de uitbreiding van het openbaar vervoer en het bevorderen van langzaam verkeer zoals lopen en fietsen. Met 5,5 miljoen inwoners en een bevolkingsdichtheid van 7, 697 mensen per vierkante kilometer – vergeleken met het aantal van 203 in Zwitserland – is Singapore meer afhankelijk van efficiënt vervoer dan enig ander grootstedelijk gebied.

Dat is de reden waarom Singapore jarenlang heeft geprobeerd de vraag naar privéauto's terug te dringen door hoge belastingen te heffen en tot 70 euro te heffen, 000 dollar voor de certificaten die nodig zijn om een ​​voertuig te bezitten. Meer dan 10 bedrijven testen momenteel hun systemen in een testfaciliteit van twee hectare aan de Nanyang Technological University in het westelijke deel van het eiland Singapore. En er zijn al plannen om vanaf 2022 de eerste zelfrijdende bussen buiten de spits te laten rijden in drie buitenwijken van de stad.

Transformatie simuleren

Pieter Fourie werkt in een zonovergoten kantoor op de zesde verdieping van de CREATE Tower, een gebouw ingekapseld in verticaal gebladerte aan de National University of Singapore (NUS). Hier, hij doet onderzoek naar de steden van de toekomst in opdracht van het Future Cities Laboratory van ETH Zürich. Fourie leidt het Engaging Mobility-project, die overheden en universiteiten samenbracht tijdens een voorbereidende workshop in juli 2017. Het doel was om de basisvoorwaarden te definiëren die nodig zijn om stadsbreed, on-demand mobiliteit met behulp van autonome auto's en bussen.

De onderzoekers gebruikten de resultaten van de workshop om belangrijke onderzoeksvragen te formuleren als:Wat doen we met het huidige aanbod aan parkeerplaatsen als het merendeel van de voertuigen constant op de weg is? Moeten we de lay-out van onze wegen herdefiniëren? En welk effect zal geautomatiseerd, elektrisch vervoer hebben op bestaand openbaar vervoer, energiebehoefte en veiligheid?

Fourie onderzoekt deze en soortgelijke problemen met behulp van het MATSim-simulatieplatform dat is ontwikkeld door een groep onder leiding van professor Kay Axhausen van het Instituut voor Transportplanning en -systemen van ETH Zürich. MATSim is gebaseerd op agenten, wat betekent dat de simulatie wordt aangedreven door het gedrag van individuele agenten in plaats van door overkoepelende regels. "Op basis van de meest recente demografische gegevens van Singapore, we modelleren een synthetische populatie die zo dicht mogelijk bij de echte ligt, ' zegt Fourie.

Binnen deze populatie elke individuele agent vertoont een bepaald mobiliteitsgedrag en heeft een specifieke bestemming op basis van real-life verkeersgegevens. Fourie is nu in het stadium van het sleutelen aan de onderliggende voorwaarden, inclusief het aantal gebruikte voertuigen, hun grootte, de maximaal toegestane wachttijden voor passagiers, de beschikbaarheid van parkeerplaatsen en een verscheidenheid aan verschillende verkeersstromen. Vervolgens laat hij de synthetische populatie 24 uur los op de simulatie. Het systeem evalueert automatisch hoe efficiënt de individuele agenten in elk scenario hun bestemming konden bereiken.

Direct, Fourie's team programmeert dit soort simulaties voor de waterkant van Tanjong Pagar, een wijk van zo'n 2 vierkante kilometer in het westelijke deel van Singapore. Dit terrein wordt momenteel omgevormd van een containerterminal naar een woon- en handelsgebied. Fourie heeft al meer dan 200 gesimuleerd, 000 ritten met 60, 000 individuele agenten. Dit omvatte het berekenen van hoe groot de vloot van autonome voertuigen zou moeten zijn en hoeveel kilometers de voertuigen zouden moeten afleggen om een ​​gelijkwaardig serviceniveau te bereiken in drie verschillende straattypologieën.

De onderzoekers simuleerden ook vier verschillende parkeerstrategieën voor een vloot van 4-, Voertuigen met 10 en 20 zitplaatsen. Voorlopige resultaten suggereren dat het vervoerssysteem het meest efficiënt is als de deelvoertuigen op straat mogen parkeren als ze geen ophaalverzoeken meer ontvangen. Dat geldt ook als het betekent dat de wegcapaciteit tijdelijk met één rijstrook wordt verminderd. De bevindingen van de onderzoekers suggereren ook dat het hebben van minder, maar dienovereenkomstig groter, ophaal- en afzetstations heeft een gunstige invloed op de doorstroming doordat auto's minder omwegen hoeven te maken om passagiers op te halen. De stations moeten ook groot genoeg zijn voor verschillende voertuigformaten. Fourie hoopt dit soort simulaties al volgend jaar voor het hele eiland te hebben.

Beslissingsdilemma's

Ondanks deze snelle ontwikkelingen in Singapore en de jonge diensten die online komen in Las Vegas, Emilio Frazzoli ziet nog genoeg uitdagingen in het verschiet, vooral als het gaat om het omgaan met chaotische omgevingen. "We weten nog steeds niet precies hoe autonome voertuigen zich moeten gedragen in het verkeer. " hij zegt, uitleggen dat het om tientallen beslissingsdilemma's gaat die niet meer weg te denken zijn uit alledaagse verkeerssituaties. Bijvoorbeeld, moet een zelfrijdende auto een dubbele lijn oversteken om een ​​mogelijke aanrijding te voorkomen? En wat als een onschuldige verkeersdeelnemer gewond raakt als gevolg van een manoeuvre om een ​​schuldige bestuurder te redden van een dodelijk ongeval? Dit zijn het soort beslissingen dat moet worden gedefinieerd bij het programmeren van besturingsalgoritmen. Een belangrijk aandachtspunt van Frazzoli's huidige onderzoek zijn daarom de 'rulebooks' die moeten worden gebruikt om prioriteit te geven aan deze verschillende besluitvormingscriteria in besturingsalgoritmen. Bovenaan de hiërarchie staan ​​regels die zijn ontworpen om de veiligheid van weggebruikers te waarborgen. Onderaan staan ​​regels die zijn ontworpen om het passagierscomfort te vergroten.

In een recent artikel, Frazzoli en zijn team schatten dat er 200 regels nodig zijn in 12 hiërarchische groepen om voertuigen voor te bereiden op elk mogelijk scenario. inclusief regels met lage prioriteit, zoals het niet bang maken van dieren aan de rand van de weg. Frazzoli vindt dat het tijd is voor een breder publiek debat over autonoom rijden:"Het coderen van veiligheids- en aansprakelijkheidsregels is niet iets dat we zomaar in handen moeten laten van ingenieurs die voor particuliere bedrijven werken". uiteindelijk, hij betoogt, het is in ieders belang om onze nieuwe, virtuele bestuurders zo soepel mogelijk in het stadsverkeer te laten komen – net zoals we doen met nieuwe menselijke bestuurders, maar met de grotere veiligheidsniveaus, voorspelbaarheid en efficiëntie die autonome voertuigen bieden.