Civic Hub - Jaki wpływ na metropolie będą miały autonomiczne pojazdy?

Jaki wpływ na metropolie
będą miały autonomiczne pojazdy?
Piotr M. Smolnicki
CivicHub | Gdańsk, CITY Meble, Strefa Inspiracji | 20 marca 2018 r.

1 współdzielony
samochód może
zastąpić 4-23
samochodów w
zależności od
uwarunkowań
lokalnych

Jaki wpływ na metropolie będą miały autonomiczne pojazdy?
Piotr Marek Smolnicki | CivicHub | Gdańsk | 20 marca 2018 r.

Mercedes

Porównanie całkowitych kosztów za przejechaną milę w dolarach dla samochodu posiadanego
na własność, przejazdów na-żądanie (uberopodobnych) oraz przyszłej zautomatyzowanej taxi.
Źródło: The Economist, 2018.
0 0,5 1 1,5 2 2,5 3
Prywatny samochód obecnie
Przejazdy na-żądanie obecnie
Przyszłość zautomatyzowanej taxi

Oprac. wł. na podstawie: Leech i in., 2015; McKerracher i in., 2016; Papandreou, 2015.
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
2015 2020 2025 2030 2035 2040 2045
Procent udziału w ruchu pojazdów współdzielonych i autonomicznych do 2030 r.
Sohjoa
?

Marchetti, C. (1994). Anthropological invariants in travel behavior.
Technological Forecasting and Social Change, 47(1), 75–88.
Pieszo
Konno
Tramwajem
Metrem
Samochodem
do 1815 r.
od 1860 r.
od 1905 r.
od 1925 r.
od 1950 r.
Autonomicznym samochodem? od 2020 r.?

Alessandrini, A., Campagna, A., Site, P. D., Filippi, F., Persia, L. (2015). Automated Vehicles
and the Rethinking of Mobility and Cities. Transportation Research Procedia, 5, 145–160.
Szybka kolej
Centrum przedmieścia
Tradycyjna komunikacja miejska
Główne usługi
Autonomiczne autobusy
Autonomiczne mikrobusy
Centrum
Dalekie przedmieścia
Bliskie przedmieścia
!!!

Navya, EasyMile, SB Drive, Auro Local Motors (Olli), RDM Grou

Wnioski z badania
Rezultaty chorej POLITYKI miejskiej
Wzrost ruchu
Otyłość i inne choroby
Dezurbanizacja, suburbanizacja, rurbanizacja
Spadek użytkowania transportu publicznego

Wnioski z badania
Rezultaty mądrej POLITYKI miejskiej
Będzie bezpieczniej
Koszty rozwoju spadną
Transport masowy będzie wspierany
Oferta tanich mieszkań wzrośnie
dajcie spokój z tym Uberem
to nieodpowiedzialna firma

Dziękuję za uwagę
Piotr Marek Smolnicki
piotr.smolnicki@pg.gda.pl
.net/profile/Piotr_Smolnicki
.edu/PiotrSmolnickigda.
.com/PiotrSmolnicki
Rys.: WILQ

Nie macie jeszcze dość?

Transport autonomiczny na tle środków współczesnych. Opracowanie własne – wszelkie prawa zastrzeżone 2016.
użytkownik
transport
autonomiczny
liczba jadących
warunek jazdy
transport
dotychczasowy

Autonomiczne środki transportu miejskiego. Opracowanie własne – wszelkie prawa zastrzeżone 2016.
współpodróżni
potrzebna
infrastruktura
liczba jadących
elastyczność
trasy
rozwiązanie

Scenariusze. Opracowanie własne – wszelkie prawa zastrzeżone 2016.
czas podróży
struktura drogi
prędkość
projektowana
główny środek
transportu
decyzja
priorytetu
zasięg podróży
skutki w strukturze
miejskiej

1 | 4
2 | 4
3 | 2
4 | 0
Scenariusze. Opracowanie własne – wszelkie prawa zastrzeżone 2016.

Dalsze slajdy do poczytania
w materiałach udostępnionych
Dziękuję za uwagę 

Gruel i Stanford przewidują trzy scenariusze:
(1) nic się nie zmieni
(2) znaczny wzrost ruchu, dalsze rozlewanie się
miast, mało odpowiadający potrzebom transport
publiczny
(3) mniej samochodów, natomiast więcej
przejechanych wozokilometrów, aniżeli w
pierwszym scenariuszu
(Tłum. wł. na podst.: Gruel, Stanford, 2016, s. 28–29)

McKerracher et al. przewidują, że ludzie będą podróżowali więcej – do 30%
więcej kilometrów, rozproszonych przez więcej środków transportu, w
przeciętnym północnoamerykańskim lub europejskim gęsto zabudowanym
mieście
Największy wzrost w kilometrażu przejechanym przez pasażerów nastąpi z
udziałem pojazdów współdzielonych na-żądanie, który będzie dodatkowo
wspomagany poprzez spadek kosztów współdzielonych autonomicznych flot
pojazdów
Nadal jest możliwe, że więcej przejechanych wozokilometrów może prowadzić do
większego, albo przynajmniej podobnego zakorkowania się wąskich gardeł w
mieście
Samochody elektryczne do roku 2030 mogą stanowić trzy piąte wszystkich
samochodów, z czego pojazdy z możliwością samosterowania mogą przekroczyć
40% udziału w wybranych miastach
(Tłum. wł. na podst.: McKerracher i in., 2016, s. 42)

Autorzy ci przewidują trzy kierunki powiązane ze
specyficznymi uwarunkowaniami miejskimi:
(1) zrównoważona współdzielona mobilność w
biedniejszych gęsto zaludnionych obszarach
metropolitalnych
(2) bogate rozlane przedmieścia z prywatnymi
autonomicznymi samochodami
(3) mobilność na-żądanie drzwi-w-drzwi dla
bogatszych, gęsto zaludnionych obszarów
metropolitalnych
(Tłum. wł. na podst.: McKerracher i in., 2016, s. 29–30)

Raport opracowany na zlecenie firmy KPMG nt.
zautomatyzowanej mobilności w Zjednoczonym
Królestwie przewiduje, że:
• do 2026 roku zostanie osiągnięty poziom
produkcji 100% połączonych oraz
• 75% pojazdów z poziomem 3, 4 i 5
automatyzacji do 2030 roku
(Tłum. wł. na podst.: Leech, Whelan,
Bhaiji, Hawes, Scharring, 2015, s. 9)

Także Ticoll przewiduje trzy scenariusze, tym razem dla
miasta Toronto, które prezentują się następująco:
(1) przewaga autonomicznych pojazdów (AVs) na
własność;
(2) przewaga usług zautomatyzowanej mobilności
na-żądanie dominująca w transporcie
indywidualnym;
(3) podział pół na pół usług mobilnościowych oraz
posiadania na własność
(Tłum. wł. na podst.: Ticoll, 2015, s. 21).

Fraedrich i Lenz prezentują odmienne podejście do
scenariuszy, skupiając się na czterech rozwiązaniach
techniczno-organizacyjnych dla zautomatyzowanej
mobilności, które mogą się wzajemnie uzupełniać:
(1) autopilot do użytku na autostradach
(2) autonomiczne parkowanie na zakładkę, kiedy
samochody parkują samodzielnie oraz odbierają
kierowców
(3) pełna automatyzacja z możliwością kierowania na-
żądanie kierowcy oraz
(4) pojazdy na-żądanie – bez ludzkiej asysty; wg badań
autorek najmniejszą akceptacją społeczną
charakteryzuje się scenariusz czwarty – mobilności
na-żądanie
(Tłum. wł. na podst.: Fraedrich i Lenz, 2016, s. 670–671).

Lawrence Burns* wyliczył, że w miejscowości Ann Arbor
“współdzielony samosterujący system [transportowy]
mógłby zaoferować użytkownikom około 90% oszczędności
w porównaniu z posiadaniem samochodu na własność”
(Tłum. wł. za: Mui, Carroll, 2013, 323).
*Kierownik program zrównoważonego rozwoju (Program
on Sustainability) na Earth Institute w Columbia University.

Bischoff i Maciejewski kalkulują, że:
1,1 miliona prywatnych samochodów w Berlinie
mogłoby zostać zastąpionymi przez 90 do 110 tys.
autonomicznych taksówek
(Tłum. wł. na podst.: Bischoff i Maciejewski 2016, s. 243)

Papandreou twierdzi, że:
do 2030 r. istnieje możliwość 15-30% redukcji
prywatnych flot pojazdów wraz ze znaczącym
wzrostem współdzielenia pojazdów
(Tłum. wł. na podst.: Papandreou, 2015, s. 21).
Mohr et al. proponują podział na dwa scenariusze w
zależności od poziomu zakłócenia technologicznego
przemysłu motoryzacyjnego
(Tłum. wł. na podst.: Mohr i in., 2016, s. 4).

Smolnicki i Sołtys rozróżniają też scenariusze wg
podziału na udział sektorów:
• prywatnego,
• publicznego lub
• partnerstwa publiczno-prywatnego
(Smolnicki, Sołtys, 2016a, s. 817)
oraz na scenariusze wg realizacji w miastach:
• paradygmatu przyjaznego pieszym lub
• jadącym (już nie koniecznie kierowcom, jeżeli
mowa o pełnej automatyzacji pojazdu)
(Smolnicki, Sołtys, 2016b, s. 2188)

Niektórzy badacze przewidują, że automatyzacja pojazdów
wesprze suburbanizację oraz rozlewanie się miast
(Heinrichs, Cyganski, 2015; Smolnicki, Sołtys, 2016b, s. 2188)
w tym:
• 2-procentową relokację w krótkoterminowym
scenariuszu oraz
• 14-procentową w długoterminowym
(Lavasani, 2016, s. 139–140)

Ryan Chin z MIT twierdzi, że:
• najgorszym scenariuszem okaże się dominacja
prywatnych autonomicznych samochodów
• najlepszym natomiast byłaby odpowiedź na
pytanie: jak uzyskać najmniejszą liczbę pojazdów
obsługującą największą liczbę podróżnych?
(Tłum. wł. za: Harris, 2016)

Bischoff, J., Maciejewski, M. (2016). Simulation of City-wide Replacement of Private Cars with Autonomous Taxis in Berlin. Procedia Computer Science, 83, 237–244. DOI: https://doi.org/10.1016/j.procs.2016.04.121.
Fraedrich, E., Lenz, B. (2016). Taking a Drive, Hitching a Ride: Autonomous Driving and Car Usage. W: M. Maurer, J. C. Gerdes, B. Lenz, H. Winner (red.), Autonomous Driving (s. 665–685). Berlin, Heidelberg: Springer Berlin
Heidelberg. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-662-48847-8_31.
Gruel, W., Stanford, J. M. (2016). Assessing the Long-term Effects of Autonomous Vehicles: A Speculative Approach. Transportation Research Procedia, 13, 18–29. DOI: https://doi.org/10.1016/j.trpro.2016.05.003.
Harris, M. (2016). Optimus Ride Wants Autonomous Ride-Sharing Without Human Drivers in the Way. Pobrane z: http://spectrum.ieee.org/cars-that-think/transportation/self-driving/optimus-ride-wants-autonomous-ridesharing-
without-human-drivers-in-the-way/?utm_source=carsthatthink&utm_medium=email&utm_campaign=.
Heinrichs, D., Cyganski, R. (2015). Automated Driving: How It Could Enter Our Cities and How This Might Affect Our Mobility Decisions. disP - The Planning Review, 51(2), 74–79. DOI:
https://doi.org/10.1080/02513625.2015.1064650.
Lavasani, M. (2016). Potential Implications of Automated Vehicle Technologies on Travel Behavior and System Modeling (Doctor of Philosophy in Civil Engineering Dissertation). Florida International University, Miami, Florida.
Leech, J., Whelan, G., Bhaiji, M., Hawes, M., Scharring, K. (2015). Connected and Autonomous Vehicles – The UK Economic Opportunity.
McKerracher, C., Orlandi, I., Wilshire, M., Tryggestad, C., Mohr, D., Hannon, E.,. . . Moeller, T. (2016). An integrated perspective on the future of mobility.
Mohr, D., Kaas, H.-W., Gao, P., Wee, D., Möller, T. (2016). Automotive revolution –perspective towards 2030: How the convergence of disruptive technology-driven trends could transform the auto industry (Advanced Industries).
Mui, C., Carroll, P. B. (2013). Driverless Cars: Trillions Are Up For Grabs (eBook; Kindle Edition).
Papandreou, T. (sierpień 2015). Presenta estudio de caso de la Ciudad de San Francisco - California. Pobrane z: http://www.slideshare.net/Observaticsue/timothy-papandreou-director-de-planeacin-estratgica-y-poltica-pblica-
sfmta.
Smolnicki, P. M. (2017a). Mobility Oriented Development (MOD): Public-Private Partnership in Urban Parking & Traffic Management with the Use of Autonomous Automobiles, Car-sharing, Ridesharing Modes of Transport &
Mobility as a Service (MaaS). W: P. Golinska (red. serii), EcoProduction: Environmental Issues in Logistics and Manufacturing. Happy City. How to plan and create the best livable area for the people (wyd. 1 i A. Brdulak,
H. Brdulak (red. tomu), s. 207–220). Springer International Publishing. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-319-49899-7_12.
Smolnicki, P. M. (październik 2017b). Connected & Automated Urban Mobility, Zombie Cars and Kitchen Knives: Will Autonomous Automobiles, Self-Driving Car-Sharing and Ride-Hailing, and Driverless Shuttles harm Cities?
W: H. Wang & S. Ledwoń (red.), Proceedings of the 53rd ISOCARP Congress (s. 43–59). ISOCARP.
Smolnicki, P. M., Sołtys, J. (2016a). Car-sharing: The Impact on Metropolitan Spatial Structures. CBU International Conference Proceedings, 4, 814–819. DOI: https://doi.org/10.12955/cbup.v4.858.
Smolnicki, P. M., Sołtys, J. (2016b). Driverless Mobility: The Impact on Metropolitan Spatial Structures. Procedia Engineering, 161, 2184–2190. DOI: https://doi.org/10.1016/j.proeng.2016.08.813.
Ticoll, D. (2015). Driving Changes: Automated Vehicles in Toronto. Toronto.

Civic Hub - Jaki wpływ na metropolie będą miały autonomiczne pojazdy?

Empfohlen

Empfohlen

Weitere ähnliche Inhalte

Mehr von Civic Hub

Mehr von Civic Hub (7)

Civic Hub - Jaki wpływ na metropolie będą miały autonomiczne pojazdy?