Mobility has always been the key to the development of human society: this concept, indeed, since the dawn of time has been of great importance in the development of both new settlements and modes of trade. The very concept of mobility, as the centuries progressed, has evolved along with the possibilities that the human mind has conceived to connect distant places through both the creation of new ways of transport and the updating of many of them. Even in the new millennium, mobility will be further modified and updated through the distribution of autonomous vehicles in the market. A self-driving vehicle, using the different technological equipment installed, can circulate within a flow of vehicles without the driver having to act directly on the vehicle itself. Autonomous vehicles, while they may seem like a simple upgrade of those already in the market, have a major change in everyday mobility, especially: • In the way we move, both in the urban and extra-urban areas; • In the way we'll see our travels; • In the way we perceive vehicles. To study these effects of autonomous vehicles, transport system engineering also needs to update its instruments and develop new ones. The scope of the Doctoral research was identified in the development of a mixed vehicle flow assignment model, for example of conventionally driven vehicles and self-driving vehicles. This choice was dictated by the feedback, through the analysis of the state of the art, that only in recent years this problem has begun to be addressed in the scientific field: although the technology is almost ready to be mass-produced and distributed, for the complete transition to a fully autonomous driving system will take several years; it is therefore necessary to develop appropriate tools to allow for more precise planning, both in the urban and extra-urban areas, and to predict and study this transition period, according to current forecasts it is assumed that this condition will last about 20 to 50 years. Analysis of the existing bibliography showed the lack of tools ready for urban planners to design tomorrow's cities to allow access to new technologies and how to amalgamate them to the existing system. It can be seen that the current tools available in the literature do not allow a suitable analysis of the phenomena that can involve those vehicles, especially with regard to the scope of macroscopic assignment models. Mobility demand assignment models to a transport network represents demand-supply interaction and calculates user flows and performance for each element of the supply system (transport network arcs) as a result of Origin-Destination demand flows, route choice behaviors, and mutual interactions between supply and demand. As the literature notes, route flows depend on route costs. Demand flows are, in general, influenced by route costs in the dimensions of choice such as the mode and destination. In addition, it has been seen that the arch costs and therefore the route costs, the sum of the arc costs, may depend on the flows as a result of congestion. There is therefore a mutual dependence on demand, flows and costs, reproduced by the allocation models, As described in the thesis work, it was necessary, starting from the already well-established theory of assignment, the development and upgrade of existing instruments considering a mixed traffic condition consisting of multiple types of vehicles, such as a combination of traditional vehicles and autonomous vehicles. The innovative formulation presented in this thesis work highlighted the first variations and innovations inherent in these vehicles, such as the ability for the user to share the trip with other users for their destination. From the obtained results, we can see how the application to three different networks of increasing size has led not only to a gradual refinement of the model and the solver algorithms implemented in the code developed ad hoc for its solution, but also allowed to determine and consolidate a Step-by-Step methodology to proceed to verify the results. The appropriate evaluation of the parameters performed on the 5-arch network, the evaluation of the calculation times and iterations required for the Sioux Falls network and the verification of the distances between the solutions in the case of the Avellino network has allowed to verify the robustness of the approach proposed even in full-scale application. All the experiments done allow to verify the proposed method for multi-type macroscopic stochastic equilibrium assignment and to allow the definition of parameters. It should be noted, however, that the absence of real data does not allow a comparison with the obtained results and to assess the descriptive/predictive capacity of the model proposed in this work. Subsequently, in the second phase, the effectiveness of a microsimulator for microscopic assignment with mixed traffic was tested. Therefore, the choice of the microsimulator to use was motivated by two factors: the diffusion and the availability of multiple car-following models implemented in order to allow for a more accurate and in-depth study. The freeware SUMO® has been chosen as simulation environment. The results of the first application and calibration of the macroscopic flow-speed relation were unsatisfactory, allowing to distinguish vehicle types, but at the same time not allowing an analysis of congested traffic condition for the 5-arcs network. In conclusion, the results show: • the robustness of the proposed method for macroscopic assignment and the possibility of its application to large-scale real networks; • the need for the development of an ad hoc microscopic model for the analysis of the mixed traffic condition that allows a better assessment of interactions between vehicles in a congested traffic situation and which will then allow to compare these values in the presence of multiple types of vehicles. One possible research perspective, in the absence of real data, is the use of virtual data obtained through microscopic assignment methods for calibrating parameters present in macroscopic assignment methods, such as flow and cost coefficients.

La mobilità è sempre stata la chiave di sviluppo della società umana: tale concetto, infatti, sin dall’alba dei tempi riveste una importanza rilevante nello sviluppo sia di nuovi insediamenti che di modalità di commercio. Il concetto stesso di mobilità, con l’avanzare dei secoli, si è evoluto assieme alle possibilità che la mente umana ha concepito per connettere luoghi distanti mediante sia la creazione di nuovi mezzi di trasporto che l’aggiornamento di molti di essi. Anche nel nuovo millennio, la mobilità sarà ulteriormente modificata e aggiornata mediante la distribuzione nel mercato dei veicoli autonomi. Un veicolo autonomo, mediante i diversi apparati tecnologici installati su di essa, può circolare all’interno di un flusso di veicoli senza che l’essere umano debba agire direttamente sul moto del veicolo stesso. I veicoli autonomi, seppure possano sembrare un semplice aggiornamento di quelli presenti, presentano un cambiamento importante nella mobilità di tutti giorni, soprattutto: • Nel modo in cui ci sposteremo, sia in ambito urbano che extraurbano; • Nel modo in cui vedremo gli spostamenti; • Nel modo in cui percepiremo le automobili. Per studiare questi effetti portati dai veicoli autonomi, l’ingegneria dei sistemi di trasporto ha bisogno anche essa di aggiornare i propri strumenti e di svilupparne di nuovi. L’ambito di ricerca del dottorato è stato individuato nello sviluppo di un modello di assegnazione a flusso veicolare misto, composto ad esempio da veicoli a guida tradizionale e veicoli a guida autonoma. Tale scelta è stata dettata dal riscontro, attraverso l’analisi dello stato dell’arte, che solo negli ultimi anni si è iniziato ad affrontare in ambito scientifico tale problema: anche se la tecnologia è quasi pronta a essere prodotta in massa e distribuita, per il completo passaggio ad un sistema di guida completamente autonomo ci vorranno diversi anni; è pertanto necessario sviluppare strumenti adeguati atti a consentire una più precisa pianificazione, sia in ambito urbano che extraurbano, e a prevedere e studiare questo periodo di transizione, secondo le previsioni attuali si presuppone che questa condizione durerà circa dai 20 ai 50 anni. L’analisi della bibliografia esistente ha mostrato la mancanza di strumenti pronti per i pianificatori urbani affinché possano progettare le città di domani in modo da consentire l’accesso a nuove tecnologie e a come amalgamarle al sistema esistente. Si può vedere come gli attuali strumenti disponibili in letteratura non consentano una consona analisi dei fenomeni che possono coinvolgere questi veicoli, soprattutto per quanto riguarda l’ambito dei modelli di assegnazione macroscopica. I modelli di assegnazione della domanda di mobilità ad una rete di trasporto rappresentano l’interazione domanda-offerta e consentono di calcolare i flussi di utenti e le prestazioni per ciascun elemento del sistema di offerta (archi della rete di trasporto) come risultato dei flussi di domanda Origine-Destinazione, dei comportamenti di scelta del percorso e delle reciproche interazioni fra domanda e offerta. Come è noto dalla letteratura, i flussi di percorso dipendono dai costi dei percorsi; i flussi di domanda sono, in generale, influenzati dai costi di percorso nelle dimensioni di scelta quali quelle del modo e della destinazione. Inoltre, si è visto che i costi di arco e quindi i costi di percorso, somma dei costi di arco, possono dipendere dai flussi per effetto della congestione. Esiste quindi una dipendenza mutua fra domanda, flussi e costi, riprodotta dai modelli di assegnazione, Come descritto nel lavoro di tesi, si è reso necessario, partendo dalla teoria già consolidata dell’assegnazione, lo sviluppo e aggiornamento degli strumenti esistenti considerando una condizione di traffico misto composto da più tipologie di veicolo, come ad esempio una combinazione di veicoli tradizionali e veicoli autonomi. La formulazione innovativa presentata in questo lavoro di tesi ha messo in risalto le prime variazioni ed innovazioni intrinseche a questi veicoli, come ad esempio la possibilità per l’utente di condividere il viaggio con altri utenti per la propria destinazione. Se si analizzano i risultati ottenuti, si può vedere come l’applicazione a tre diverse reti di dimensione crescente ha condotto non soltanto ad un graduale perfezionamento del modello e degli algoritmi risolutivi implementati nel codice sviluppato ad hoc per la sua soluzione, ma ha consentito anche di determinare e consolidare una metodologia Step-by-Step per procedere alla verifica dei risultati. L’opportuna valutazione dei parametri eseguita sulla rete a 5 archi, la valutazione dei tempi di calcolo e delle iterazioni necessarie per la rete di Sioux Falls e la verifica delle distanze fra le soluzioni nel caso della rete di Avellino hanno consentito di verificare la robustezza dell’approccio proposto anche in applicazione in scala reale. Tutte le elaborazioni fatte hanno consentito di verificare quindi il metodo proposto di assegnazione macroscopica di equilibrio stocastico multi-tipo in ogni sua parte e di consentire la definizione dei parametri. Si fa notare tuttavia che l’assenza di dati reali non consente il confronto con le elaborazioni e di valutare la capacità descrittivo/predittiva del modello proposto in questo lavoro. Successivamente, nella seconda fase si è proceduto a verificare l’efficacia di un microsimulatore per l’assegnazione microscopica in presenza di traffico misto. Pertanto, la scelta del microsimulatore da utilizzare è stata motivata da due fattori: la diffusione e la disponibilità di più modelli di car-following implementati al fine di consentire uno studio più accurato ed approfondito. La scelta è caduta sull’utilizzo dell’ambiente di simulazione freeware SUMO®. I risultati delle prime applicazione e della calibrazione di relazioni macroscopiche flusso-velocità sono stati soddisfacenti, dando sì dei risultati per quanto riguarda il confronto tra le singole categorie veicolari, ma allo stesso tempo non consentendo di fatto una analisi della condizione di traffico congestionato nel regime stabile e quindi consentire una chiara analisi del deflusso dei veicoli per la rete a 5 archi. In conclusione, i risultati mostrano: • la robustezza del metodo proposto per l’assegnazione macroscopica e la possibilità della sua applicazione a reti reali di larga scala; • la necessità di uno sviluppo di un modello microscopico ad hoc per l’analisi della condizione di traffico misto che consenta di valutare meglio le interazioni tra i veicoli in una condizione di traffico congestionato e che consenta poi di confrontare tali valori in presenza di più tipologie di veicoli. Una possibile prospettiva di ricerca, in assenza di dati reali, è l’uso di dati virtuali ottenuti tramite metodi di assegnazione microscopica per la calibrazione dei parametri presenti nei metodi di assegnazione macroscopica, quali i coefficienti dei flussi e i costi.

VEICOLI AUTONOMI: UNA NUOVA SFIDA ED UNA OPPORTUNITÀ PER L’INGEGNERIA DEI SISTEMI DI TRASPORTO

GIANNATTASIO, ORLANDO
2020-05-22

Abstract

Mobility has always been the key to the development of human society: this concept, indeed, since the dawn of time has been of great importance in the development of both new settlements and modes of trade. The very concept of mobility, as the centuries progressed, has evolved along with the possibilities that the human mind has conceived to connect distant places through both the creation of new ways of transport and the updating of many of them. Even in the new millennium, mobility will be further modified and updated through the distribution of autonomous vehicles in the market. A self-driving vehicle, using the different technological equipment installed, can circulate within a flow of vehicles without the driver having to act directly on the vehicle itself. Autonomous vehicles, while they may seem like a simple upgrade of those already in the market, have a major change in everyday mobility, especially: • In the way we move, both in the urban and extra-urban areas; • In the way we'll see our travels; • In the way we perceive vehicles. To study these effects of autonomous vehicles, transport system engineering also needs to update its instruments and develop new ones. The scope of the Doctoral research was identified in the development of a mixed vehicle flow assignment model, for example of conventionally driven vehicles and self-driving vehicles. This choice was dictated by the feedback, through the analysis of the state of the art, that only in recent years this problem has begun to be addressed in the scientific field: although the technology is almost ready to be mass-produced and distributed, for the complete transition to a fully autonomous driving system will take several years; it is therefore necessary to develop appropriate tools to allow for more precise planning, both in the urban and extra-urban areas, and to predict and study this transition period, according to current forecasts it is assumed that this condition will last about 20 to 50 years. Analysis of the existing bibliography showed the lack of tools ready for urban planners to design tomorrow's cities to allow access to new technologies and how to amalgamate them to the existing system. It can be seen that the current tools available in the literature do not allow a suitable analysis of the phenomena that can involve those vehicles, especially with regard to the scope of macroscopic assignment models. Mobility demand assignment models to a transport network represents demand-supply interaction and calculates user flows and performance for each element of the supply system (transport network arcs) as a result of Origin-Destination demand flows, route choice behaviors, and mutual interactions between supply and demand. As the literature notes, route flows depend on route costs. Demand flows are, in general, influenced by route costs in the dimensions of choice such as the mode and destination. In addition, it has been seen that the arch costs and therefore the route costs, the sum of the arc costs, may depend on the flows as a result of congestion. There is therefore a mutual dependence on demand, flows and costs, reproduced by the allocation models, As described in the thesis work, it was necessary, starting from the already well-established theory of assignment, the development and upgrade of existing instruments considering a mixed traffic condition consisting of multiple types of vehicles, such as a combination of traditional vehicles and autonomous vehicles. The innovative formulation presented in this thesis work highlighted the first variations and innovations inherent in these vehicles, such as the ability for the user to share the trip with other users for their destination. From the obtained results, we can see how the application to three different networks of increasing size has led not only to a gradual refinement of the model and the solver algorithms implemented in the code developed ad hoc for its solution, but also allowed to determine and consolidate a Step-by-Step methodology to proceed to verify the results. The appropriate evaluation of the parameters performed on the 5-arch network, the evaluation of the calculation times and iterations required for the Sioux Falls network and the verification of the distances between the solutions in the case of the Avellino network has allowed to verify the robustness of the approach proposed even in full-scale application. All the experiments done allow to verify the proposed method for multi-type macroscopic stochastic equilibrium assignment and to allow the definition of parameters. It should be noted, however, that the absence of real data does not allow a comparison with the obtained results and to assess the descriptive/predictive capacity of the model proposed in this work. Subsequently, in the second phase, the effectiveness of a microsimulator for microscopic assignment with mixed traffic was tested. Therefore, the choice of the microsimulator to use was motivated by two factors: the diffusion and the availability of multiple car-following models implemented in order to allow for a more accurate and in-depth study. The freeware SUMO® has been chosen as simulation environment. The results of the first application and calibration of the macroscopic flow-speed relation were unsatisfactory, allowing to distinguish vehicle types, but at the same time not allowing an analysis of congested traffic condition for the 5-arcs network. In conclusion, the results show: • the robustness of the proposed method for macroscopic assignment and the possibility of its application to large-scale real networks; • the need for the development of an ad hoc microscopic model for the analysis of the mixed traffic condition that allows a better assessment of interactions between vehicles in a congested traffic situation and which will then allow to compare these values in the presence of multiple types of vehicles. One possible research perspective, in the absence of real data, is the use of virtual data obtained through microscopic assignment methods for calibrating parameters present in macroscopic assignment methods, such as flow and cost coefficients.
22-mag-2020
La mobilità è sempre stata la chiave di sviluppo della società umana: tale concetto, infatti, sin dall’alba dei tempi riveste una importanza rilevante nello sviluppo sia di nuovi insediamenti che di modalità di commercio. Il concetto stesso di mobilità, con l’avanzare dei secoli, si è evoluto assieme alle possibilità che la mente umana ha concepito per connettere luoghi distanti mediante sia la creazione di nuovi mezzi di trasporto che l’aggiornamento di molti di essi. Anche nel nuovo millennio, la mobilità sarà ulteriormente modificata e aggiornata mediante la distribuzione nel mercato dei veicoli autonomi. Un veicolo autonomo, mediante i diversi apparati tecnologici installati su di essa, può circolare all’interno di un flusso di veicoli senza che l’essere umano debba agire direttamente sul moto del veicolo stesso. I veicoli autonomi, seppure possano sembrare un semplice aggiornamento di quelli presenti, presentano un cambiamento importante nella mobilità di tutti giorni, soprattutto: • Nel modo in cui ci sposteremo, sia in ambito urbano che extraurbano; • Nel modo in cui vedremo gli spostamenti; • Nel modo in cui percepiremo le automobili. Per studiare questi effetti portati dai veicoli autonomi, l’ingegneria dei sistemi di trasporto ha bisogno anche essa di aggiornare i propri strumenti e di svilupparne di nuovi. L’ambito di ricerca del dottorato è stato individuato nello sviluppo di un modello di assegnazione a flusso veicolare misto, composto ad esempio da veicoli a guida tradizionale e veicoli a guida autonoma. Tale scelta è stata dettata dal riscontro, attraverso l’analisi dello stato dell’arte, che solo negli ultimi anni si è iniziato ad affrontare in ambito scientifico tale problema: anche se la tecnologia è quasi pronta a essere prodotta in massa e distribuita, per il completo passaggio ad un sistema di guida completamente autonomo ci vorranno diversi anni; è pertanto necessario sviluppare strumenti adeguati atti a consentire una più precisa pianificazione, sia in ambito urbano che extraurbano, e a prevedere e studiare questo periodo di transizione, secondo le previsioni attuali si presuppone che questa condizione durerà circa dai 20 ai 50 anni. L’analisi della bibliografia esistente ha mostrato la mancanza di strumenti pronti per i pianificatori urbani affinché possano progettare le città di domani in modo da consentire l’accesso a nuove tecnologie e a come amalgamarle al sistema esistente. Si può vedere come gli attuali strumenti disponibili in letteratura non consentano una consona analisi dei fenomeni che possono coinvolgere questi veicoli, soprattutto per quanto riguarda l’ambito dei modelli di assegnazione macroscopica. I modelli di assegnazione della domanda di mobilità ad una rete di trasporto rappresentano l’interazione domanda-offerta e consentono di calcolare i flussi di utenti e le prestazioni per ciascun elemento del sistema di offerta (archi della rete di trasporto) come risultato dei flussi di domanda Origine-Destinazione, dei comportamenti di scelta del percorso e delle reciproche interazioni fra domanda e offerta. Come è noto dalla letteratura, i flussi di percorso dipendono dai costi dei percorsi; i flussi di domanda sono, in generale, influenzati dai costi di percorso nelle dimensioni di scelta quali quelle del modo e della destinazione. Inoltre, si è visto che i costi di arco e quindi i costi di percorso, somma dei costi di arco, possono dipendere dai flussi per effetto della congestione. Esiste quindi una dipendenza mutua fra domanda, flussi e costi, riprodotta dai modelli di assegnazione, Come descritto nel lavoro di tesi, si è reso necessario, partendo dalla teoria già consolidata dell’assegnazione, lo sviluppo e aggiornamento degli strumenti esistenti considerando una condizione di traffico misto composto da più tipologie di veicolo, come ad esempio una combinazione di veicoli tradizionali e veicoli autonomi. La formulazione innovativa presentata in questo lavoro di tesi ha messo in risalto le prime variazioni ed innovazioni intrinseche a questi veicoli, come ad esempio la possibilità per l’utente di condividere il viaggio con altri utenti per la propria destinazione. Se si analizzano i risultati ottenuti, si può vedere come l’applicazione a tre diverse reti di dimensione crescente ha condotto non soltanto ad un graduale perfezionamento del modello e degli algoritmi risolutivi implementati nel codice sviluppato ad hoc per la sua soluzione, ma ha consentito anche di determinare e consolidare una metodologia Step-by-Step per procedere alla verifica dei risultati. L’opportuna valutazione dei parametri eseguita sulla rete a 5 archi, la valutazione dei tempi di calcolo e delle iterazioni necessarie per la rete di Sioux Falls e la verifica delle distanze fra le soluzioni nel caso della rete di Avellino hanno consentito di verificare la robustezza dell’approccio proposto anche in applicazione in scala reale. Tutte le elaborazioni fatte hanno consentito di verificare quindi il metodo proposto di assegnazione macroscopica di equilibrio stocastico multi-tipo in ogni sua parte e di consentire la definizione dei parametri. Si fa notare tuttavia che l’assenza di dati reali non consente il confronto con le elaborazioni e di valutare la capacità descrittivo/predittiva del modello proposto in questo lavoro. Successivamente, nella seconda fase si è proceduto a verificare l’efficacia di un microsimulatore per l’assegnazione microscopica in presenza di traffico misto. Pertanto, la scelta del microsimulatore da utilizzare è stata motivata da due fattori: la diffusione e la disponibilità di più modelli di car-following implementati al fine di consentire uno studio più accurato ed approfondito. La scelta è caduta sull’utilizzo dell’ambiente di simulazione freeware SUMO®. I risultati delle prime applicazione e della calibrazione di relazioni macroscopiche flusso-velocità sono stati soddisfacenti, dando sì dei risultati per quanto riguarda il confronto tra le singole categorie veicolari, ma allo stesso tempo non consentendo di fatto una analisi della condizione di traffico congestionato nel regime stabile e quindi consentire una chiara analisi del deflusso dei veicoli per la rete a 5 archi. In conclusione, i risultati mostrano: • la robustezza del metodo proposto per l’assegnazione macroscopica e la possibilità della sua applicazione a reti reali di larga scala; • la necessità di uno sviluppo di un modello microscopico ad hoc per l’analisi della condizione di traffico misto che consenta di valutare meglio le interazioni tra i veicoli in una condizione di traffico congestionato e che consenta poi di confrontare tali valori in presenza di più tipologie di veicoli. Una possibile prospettiva di ricerca, in assenza di dati reali, è l’uso di dati virtuali ottenuti tramite metodi di assegnazione microscopica per la calibrazione dei parametri presenti nei metodi di assegnazione macroscopica, quali i coefficienti dei flussi e i costi.
Transportation Systems, Multi Vehicle Assignment, Stochastic Assignment, Autonomus Vehicles
Sistemi di Trasporto, Assegnazione Multi Veicolo, Assegnazione Stocastica, Veicoli Autonomi
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Descrizione: Tesi di Dottorato - Versione Definitiva
Tipologia: Tesi di dottorato
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/11567/1006395
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