Impact of Self-driving Cars for Urban Development

封面

如何引用文章

详细

The advent of self-driving vehicles is no longer just science fiction conjecture but the reality of the coming decade. Various countries have already made real progress in self-driving technologies moving beyond slogans and to meaningful action – multi-country changes in the law, for one thing. Due to the rethinking of the transport planning process and new ways to organize passengers, the urban transport system is considered a single unit, not a set of separated transport subsystems (metro, land transport, etc.). Thus far, however, there has been no extensive study of the potential urban impact of self-driving technologies upon a city and its residents.This paper presents a methodology for the urban impact assessment of self-driving transportation developed based on an appropriate analysis for the city of Moscow. To that end, the urban environment as a research subject is described as a set of environmental, transport, technological, economic, social, and regulatory blocks of indicators. We purpose to evaluate these indicators: roads congestion, need for parking spaces, changes in the employment structure, new users of automobile transport, and others.To estimate the effects on the city, we described four scenarios for the introduction of self-driving cars, differentiated by the speed of technology introduction and the development of co-using economics. To achieve maximal effect of self-driving technology, one needs to adopt a proactive transport policy, including a set of measures defined by a current survey.The survey is indispensable for future research into the impact of self-driving technology upon a city. Also, the survey has a practical sense for administrations responsibility for urban transport policy.

作者简介

Aleksey Zomarev

HSE University

Email: noreply@hse.ru

Maria Rozhenko

HSE University

Email: mrozhenko@hse.ru

参考

  1. Business Planner (2016) Общее исследование рынка такси в Москве 2016 г. Режим доступа:https://business-planner.ru/articles/analitika/obshhee-issledovanie-rynka-kafe-v-sankt-peterburge-2016-g-2.html, дата обращения 20.02.2019.
  2. Christensen C.M. (1997) The Innovator's Dilemma. When New Technologies Cause Great Firms to Fail. Boston, MA: Harvard Business School Press.
  3. Collie B., Rose J., Choraria R., Wegscheider A.K. (2017) The Reimagined Car. Shared, Autonomous, and Electric. Boston, MA: Boston Consulting Group.
  4. Distanz (2017) Методы прогнозирования и эффективные управленческие решения. Режим доступа:https://www.distanz.ru/feed/lectures/metody-prognozirovaniya-i-effektivnye-upravlencheskie-resheniya_3771, дата обращения 20.02.2019.
  5. Fagnant D.J., Kockelman K.M. (2014) The travel and environmental implications of shared autonomous vehicles, using agent-based model scenarios // Transportation Research. Part C: Emerging Technologies. Vol. 40. P. 1-13.
  6. Gruel W., Stanford J.M. (2016) Assessing the long-term effects of autonomous vehicles: А speculative approach // Transportation Research Procedia. Vol. 13. P. 18-29.
  7. HBR (1999) Harvard Business Review on Managing Uncertainty. Boston, MA: Harvard Business School Press.
  8. Horl S., Ciari F., Axhausen K.W. (2018) Recent perspectives on the impact of autonomous vehicles. IVT Working Paper 10XX. Zurich: ETH Zurich. Institute for Transport Planning and Systems (IVT).
  9. Hoyle A. (2016) Apple and Google reportedly buying land for autonomous car facilities // CNet. 06.05.2016. Режим доступа:https://www.cnet.com/roadshow/news/apple-and-google-reportedly-buying-land-for-autonomous-car-facilities/, дата обращения 20.02.2019.
  10. Kockelman K.M., Fagnant D.J. (2015) Preparing a nation for autonomous vehicles: Opportunities, barriers and policy recommendations // Transportation Research. Part A: Policy and Practice. Vol. 77. P. 167-181.
  11. Li S., Sui P.-C., Xiao J., Chahine R. (2018) Policy formulation for highly automated vehicles: Emerging importance, research frontiers and insights // Transportation Research. Part A: Policy and Practice (in press). Режим доступа:https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0965856418300430, дата обращения 20.02.2019.
  12. Litman T. (2016) Well Measured: Developing Indicators for Sustainable and Livable Transport Planning. Victoria, BC (Canada): Victoria Transport Policy Institute.
  13. Llorca C., Moreno A.T., Moeckel R. (2017) Effects of Shared Autonomous Vehicles on the Level of Service in the Greater Munich Metropolitan Area. Paper presented at the International Conference on Intelligent Transport Systems in Theory and Practice, mobil.TUM 2017, 4-5 July 2017, Munich, Germany. Режим доступа:https://www.msm.bgu.tum.de/fileadmin/w00bvh/www/publications/moeckel/2017_llorca_etal.pdf, дата обращения 20.02.2019.
  14. Loeb B., Kockelman K.M., Liu J. (2018). Shared autonomous electric vehicle (SAEV) operations across the Austin, Texas network with charging infrastructure decisions // Transportation Research. Part C. Vol. 89. P. 222-233. Режим доступа:http://isiarticles.com/bundles/Article/pre/pdf/143056.pdf, дата обращения 20.02.2019.
  15. Martin E., Shaheen S. (2016) Impacts of Car2Go Vehicle Ownership, Modal Shift, Vehicle Miles Traveled, and Greenhouse Gas Emissions. Berkeley: University of California.
  16. Martinez L., Crist P. (2015) Urban Mobility System Upgrade - How shared self-driving cars could change city traffic. International Transport Forum Report. Paris: OECD. Режим доступа:https://www.itf-oecd.org/sites/default/files/docs/15cpb_self-drivingcars.pdf, дата обращения 20.02.2019.
  17. Maurer M., Gerdes J.C., Lenz B., Winner H. (eds.) Autonomes Fahren. Technische, rechtliche und gesellschaftliche Aspekte. Heidelberg, New York, Dordrecht, London: Springer.
  18. Meyer J., Becker H., Bosch P.M., Axhausen K.W. (2017) Autonomous vehicles: The next jump in accessibilities? // Research in Transportation Economics. Vol. 62. P. 80-91. Режим доступа: , дата обращения 20.02.2019. DOI:https://doi.org/10.1016/j.retrec.2017.03.005
  19. Milakis D., Snelder M., van Arem B., van Wee G.P., Homem de Almeida Correia G. (2015) Development of automated vehicles in the Netherlands: Scenarios for 2030 and 2050. Delft: Delft University of Technology.
  20. Milakis D., van Arem B., van Wee B. (2017) Policy and society related implications of automated driving: A review of literature and directions for future research // Journal of Intelligent Transportation Systems. № 4. P. 324-348.
  21. Mogridge M.J.H. (1990) Travel in towns: Jam yesterday, jam today and jam tomorrow? London: Macmillan Press.
  22. Moreno А.Т., Michalski A., Llorca C., Moeckel R. (2018) Shared Autonomous Vehicles Effect on Vehicle-Km Traveled and Average Trip Duration // Journal of Advanced Transportation. Article ID 8969353. Режим доступа: , дата обращения 20.02.2019. DOI:https://doi.org/10.1155/2018/8969353
  23. Morgan Stanley (2013) Autonomous Cars: Self-Driving the New Auto Industry Paradigm. New York: Morgan Stanley.
  24. Mosquet X., Zablit H., Dinger A., Xu G., Andersen M., Tominaga K. (2018) The Electric Car Tipping Point. The Future of Powertrains for Owned and Shared Mobility. Boston, MA: The Boston Consulting Group. Режим доступа:https://www.bcg.com/publications/2018/electric-car-tipping-point.aspx, дата обращения 20.02.2019.
  25. OECD (2015) A New Paradigm for Urban Mobility. International Transport Forum Report. Paris: OECD Режим доступа:https://www.itf-oecd.org/sites/default/files/docs/cop-pdf-03.pdf, дата обращения 20.02.2019.
  26. PwC (2016) Стоимость владения легковым автомобилем в России, 2016. М.: PwC Russia. Режим доступа:https://www.pwc.ru/en/automotive/publications/assets/costofcar_2016.pdf, дата обращения 20.02.2019.
  27. PwC (2017) Рынок легковых и коммерческих автомобилей в России. Результаты 2016 г. и перспективы развития. М.: PwC Russia. Режим доступа:https://docplayer.ru/27276592-Rynok-legkovyh-i-kommercheskih-avtomobiley-v-rossii-rezultaty-8-mesyacev-2016-g-i-perspektivy-razvitiya.html, дата обращения 20.02.2019.
  28. Skinner R., Bidwell N. (2016) Making better places: Autonomous vehicles and future opportunities. London: WSP, Parsons Brinckerhoff, Farrels. Режим доступа:http://www.wsp-pb.com/Globaln/UK/WSPPB-Farrells-AV-whitepaper.pdf, дата обращения 20.02.2019.
  29. Smith C. (2016) Turning Transportation. Challenges and Opportunities Presented to the City of Vancouver by Autonomous Vehicles. Vancouver: University of British Columbia.
  30. Straub E.R., Schaefer K.E. (2018) It takes two to tango: Automated vehicles and human beings do the dance of driving - four social considerations for policy // Transportation Research. Part A: Policy and Practice (in press). Режим доступа: , дата обращения 20.02.2019. DOI:https://doi.org/10.1016/j.tra.2018.03.005
  31. Ticoli D. (2015) Driving Changes: Automated Vehicles in Toronto. Toronto: University of Toronto.
  32. Tomtom (2017) HD MAP - Highly accurate border-to-border model of the road. Режим доступа:http://download.tomtom.com/open/banners/HD-Map-Product-Info-Sheet-improved-1.pdf, дата обращения 20.02.2019.
  33. Van den Berg V.A.C., Verhoef E.T. (2016) Autonomous cars and dynamic bottleneck congestion: The effects on capacity, value of time and preference heterogeneity // Transportation Research. Part B: Methodological. Vol. 94. P. 43-60.
  34. WEF, BCG (2015) Self-Driving Vehicles in an Urban Context. Boston, MA: World Economic Forum, Boston Consulting Group.
  35. Zakharenko R. Self-driving cars will change cities // Regional Science and Urban Economics. Vol. 61. Iss. C. P. 26-37.
  36. Парфенов Г. (2017) Потенциальные воздействия беспилотного транспорта. М.: НИУ ВШЭ.
  37. Правительство Москвы (2016) Московскому каршерингу 1 год. Режим доступа:https://docplayer.ru/33593609-Moskovskomu-karsheringu-1-god.html, дата обращения 20.02.2019.
  38. Правительство Москвы (2017b) Таксомоторные перевозки в городе Москве 2011-2016. Режим доступа: www.transport.mos.ru. Режим доступа:http://transport.mos.ru/common/upload/docs/1470668676_taxi_ver2_2016.pdf, дата обращения 20.02.2019.
  39. Правительство Москвы (2017а) Итоги работы транспортного комплекса за 2016 год и планы на 2017 год. Режим доступа:https://www.mos.ru/upload/newsfeed/presspresentations/2016-170124095036.pdf, дата обращения 20.02.2019.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».