SAV Operations on a Bus Line Corridor: Travel Demand, Service Frequency, and Vehicle Size
Notice bibliographique
Résumé
Before shared automated vehicles (SAVs) can be widely adopted, they are anticipated to be implemented commercially in confined regions or fixed routes where the benefits of automation can be realized. SAVs have the potential to operate in a traditional transit corridor, replacing conventional transit vehicles, and have frequent interactions with riders and other vehicles sharing the same right of way. This paper microsimulates SAVs’ operation on a 6.5-mile corridor to understand how vehicle size and attributes of such SAV-based transit affect traffic, transit riders, and system costs. The SUMO (Simulation of Urban MObility) platform is employed to model microscopic interactions among SAVs, transit passengers, and other traffic. Results show that the use of smaller, but more frequent, SAVs leads to reduced passenger waiting times but increased vehicle travel times. More frequent services of smaller SAVs do not, in general, significantly affect general traffic due to shorter dwell times. Overall, using smaller SAVs instead of the large 40-seat SAVs can reduce system costs by up to 4% while also reducing passenger waiting times, under various demand levels and passenger loading factors. However, the use of 5-seat SAVs does not always have the lowest system costs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».