オンデマンドの自律移動

オンデマンド自律移動（AMoD ）は、片道の乗客移動に使用される自律走行車のフリートで構成されるサービスです。AMoDフリートは、都市や農村地域などの特定の限られた環境で動作します。 ^{[1] [2]}

自家用車ではなくシェアリング車両をベースにした旅客輸送手段を開発するというアイデアは、持続可能なモビリティの分野の研究から生まれたもので、効率的で環境に優しい移動手段の創出を目指している。^[3] 2022年4月末現在、世界の自動車の数は11億台に達しており、これは地球上の人口7人に1人が自動車を所有しているということを意味する。^[4]路上にこれほど多くの自家用車が存在すると、温室効果ガスの大量排出や、ほとんどの自動車が依然として燃料で動くため化石燃料が必要になることなど、いくつかの問題が発生する。 ^[4 ]また、道路の混雑や駐車場不足などのインフラの問題もある。^[5]モビリティオンデマンド（MoD）の概念は、これらの問題に対処し、潜在的な解決策を提供している。MoDでは、人々は移動するために自家用車を必要としない。モビリティオンデマンドは、実際にはシェアリング車両を片道の旅客移動に使用するサービスである。モビリティオンデマンドサービスの導入は、自家用車の場合平均10%未満である車両利用率を高める可能性を秘めており^[6] 、これにより、より少ない車両台数で同じ人数を輸送することが可能になります。このようにして、都市の渋滞と汚染の両方を軽減できます。^[7]都市でタクシー会社が提供するサービスは、今日ではUber ^[8]やBolt ^[9]などの他のプロバイダーにも引き継がれていますが、それ自体がモビリティオンデマンドの表現です。リクエストに応じて、ドライバーが乗客を迎えに行き、目的地まで運転し、その後次の需要に応じます。モビリティオンデマンドの概念のもう1つの現れはカーシェアリングです。これは、人々が車両をレンタルし、目的地まで運転してそこに置いておき、次の顧客が利用できるようにすることです。カーシェアリングの考え方は20世紀末から一般の人々の間で人気を博しており、^[10]近年ではShareNow ^[11]やEnjoy ^[12]などの企業が世界中でカーシェアリングを提供しており、ますます成功を収めています。^[13]モビリティオンデマンドシステムの大きな欠点は、一部のゾーンが他のゾーンよりも人気があるため、一部のエリアでは車両が集まり、他のエリアでは車両が不足するという不均衡がシステムに定期的に生じることです。不均衡により、顧客が近くに車両を見つける可能性が低くなり、サービスが非効率的になります。^[14]

自動運転車の技術の出現は、最近、オンデマンドのモビリティの概念に革命を起こし始め、オンデマンドの自律モビリティ（AMoD）へと変化し始めています。AMoDフリートは、集中管理されたレベル5の自律性^[15]の車両で構成されています。顧客とのコミュニケーションは電話アプリケーションを介して行われ、顧客は正確な場所で車両をリクエストでき、車両は顧客を迎えに行き、目的の目的地まで運転します。多くの学術研究者や市場プレーヤーがAMoDシステムの開発に注力しており、すでにAMoD用の車両フリートを開発している主な企業を次の表に示します。

AMoDに使用される車両の艦隊のさまざまな側面は​​、適切に機能するように正確に制御されています。^[1]

車両は自律走行車であるため、最適化されたルーティングシステムを提供することで、その軌道を正確に制御できます。^[21]車両のルートは、車両制御アルゴリズムの設計段階で定義された特定の目的に従ってリアルタイムで計算されます。これらの目的は、移動距離や特定の場所に到達するのに必要な時間を最小限に抑えることであるため、路上の交通量や道路の状態などのさまざまな指標を考慮する必要があります。^[22]

AMoD 技術の重要な側面は、未解決の顧客リクエストへの車両の割り当てです。ディスパッチの決定を行うために、コントローラーは最初にすべての車両のリアルタイムの位置と未解決のリクエストを登録します。割り当てを実行するためにさまざまな戦略を採用することができ、それらの選択は、車両制御の複雑さとシステム全体の有効性に影響します。^[22] 1 つのオプションは、先着順のルールに従って最も近い車両に顧客を割り当てることです。これは、計算時間の点では簡単ですが、次善のソリューションしか生み出しません。^{[22] [23]}このため、研究者は数理計画法に基づくアプローチを提案しています。^[22]これらは、潜在的な車両と顧客の各割り当てのコスト値とシステム内に存在する制約を定義することにより、割り当て問題を定式化することで構成されています。 ^[24]次に、最適なリソースとタスクの割り当てのためのアルゴリズムを使用して問題を解決します。^[24]可能な各割り当てのコスト値は、さまざまなメトリックに基づいて計算できます。これまで提案されたディスパッチ戦略のほとんどは、以下のパラメータのいずれか、またはそれらの組み合わせに基づいています。^[24]

• 車両と顧客の間の空間距離。ユークリッド距離（精度は低いが計算量は少ない）または最短経路（精度は高いが計算時間が著しく長くなり、この方法を適用できるシステムのスケーラビリティが制限される可能性がある）のいずれかで評価できます。
• 車両が顧客に到着するまでの所要時間の見積もり
• 顧客の待ち時間
• 渋滞
• 次の燃料補給までの車の自律性
• 将来の需要予測

顧客需要の確率性により、AMoD システムは不安定になり、しばらくすると不均衡になります。その結果、ネットワークに沿ってリソースが不均等に配分され、サービスの品質に重大な影響を及ぼします。このため、AMoD 車両の空車は、将来最も必要とされる場所で利用できるように、定期的に運用エリア全体で再配分されます。^[1]再配分を計画する際には、空車の移動にはコストがかかるという事実を考慮する必要があります。さらに、このアクションは道路の混雑につながります。これらの理由から、最適な再配分の決定を計算するには、さまざまなコスト要因間の正確なトレードオフが実行されます。^[25]車両を再配分する場所を決定するために、さまざまな戦略を採用できます。^{[26] [27]}

• 前日の各エリアの顧客需要の記録を調査し、そこから各時間帯に各ゾーンに必要な車両の平均台数を推定します。
• 各ゾーンに存在する車の数と顧客の数の不均衡を定期的に計算し、都市のすべてのエリアでそのようなパラメータを最小化することを目的とした再バランス調整アクションを発行します。
• 何らかの予測方法によって各ゾーンの将来の顧客需要を推定し、必要な車両を事前に適切なエリアに送ることでそれを予測する

AMoD車両の導入は、乗客の移動手段としての自家用車の使用に代わるものであり、路上の車両数を大幅に削減する可能性があります。これにより、路上の混雑と温室効果ガスの排出量の両方が削減され、燃費も向上します。^[6]

世界の交通事故の大半は人為的ミスによって引き起こされているという証拠がある。^[28]自動運転車の導入により、自動車による移動から人的リスク要因が排除され、事故発生の可能性が大幅に減少する。^[29]

MoD システムを特徴付ける最大の制限は、サービス対象地域全体での需要の不均衡によってリソースの不均衡が生じる問題です。自動運転車の導入はこの問題の解決策を提供します。実際、自律走行技術により、車両群は人間の介入を必要とせずに定期的にバランスを取り戻すことができます。^[1]これによりサービスの質が向上し、顧客は必要なときに必要な場所で車を見つける可能性が高くなります。^[1]

AMoDシステムは、運転手以外の人の移動を可能にし、乗客が乗車時間を有効活用したり、リラックスしたりする機会を提供します。^[30]運転手がいないため、昼夜を問わずいつでも同じサービスが利用できます。サービスが中断されるのは、車両に故障が発生した場合、または燃料補給中の場合のみです。^[30]

AMoDサービスが渋滞や汚染の緩和、安全性の面で効果を発揮するには、大規模に導入される必要がある。多くの人が自家用車よりもこのようなシステムを好むようになる前に、AMoD車両群とインフラの生産と管理を最適化し、車両を所有するよりもコスト面で有利になるようにする必要がある。^[30]

自動運転車の出現の世界は、倫理的な問題が山積しており、道徳的な観点から見ても、このような技術の導入を複雑にしている。自動運転車が関与する事故の責任は誰が負うべきなのか？ 自動運転車が危険な状況に陥り、誰かに危害を加えることが避けられない場合、誰を救うかをどうやって決めるべきなのか？^{[31] [32]}これらの問題に対する合意された解決策は科学界にはまだ存在しないが、研究者や立法者はこの問題に関する規制を策定するために取り組んでいる。^{[33] [34]}

自動運転車は人為的ミスによる交通事故をなくす可能性を秘めているが、それ自体が懸念事項から逃れられるわけではない。システムに障害が発生し、乗客や他の道路利用者に危害を及ぼす可能性がある。^[30]また、ハッカー攻撃などの犯罪行為の対象となる可能性があり、安全性や性能に影響を及ぼす可能性がある。^[30]

同じルートを移動しなければならない見知らぬ人同士がAMoDの乗車を共有する可能性は、待ち時間と移動時間を減らすことでサービスの質を向上させる効果と、乗車料金が乗客間で分割されるためコストを削減する効果の両方をもたらすだろう。さらに、顧客の需要を満たすために必要な車両が少なくなり、持続可能性と交通量の削減の面でもメリットがもたらされるだろう。^[35]研究者たちは、さまざまな顧客のニーズを組み合わせて、すべての顧客をよりよく満たし、システム全体を最適化できる制御システムの開発に取り組んでいる。^[35]

Cruiseなどの一部の企業がすでに取り組んでいるAMoD技術のさらなる進歩は、電気自動車の車両群を使用することです。これは持続可能性の面で大きな利点をもたらしますが、システムにさらなる複雑さをもたらします。^{[36]実際、}電気自動車の充電はガソリン車の燃料補給よりも時間がかかるため、このようなシステムの利点を実現するには充電の側面を最適化する必要があります。^[36]

• 自動運転車
• 車両自動化
• サービスとしてのモビリティ
• 需要に応じた輸送

• 「ライドシェアリングによる自律モビリティオンデマンドMATSimシミュレーション」。YouTube 。 2018年10月3日。
• 「電気自動運転タクシー車両群をエネルギー効率よく制御する方法 - シカゴのケーススタディ」。YouTube 。 2021年6月15日。