Analisi dell'impatto dei veicoli autonomi sulla congestione di una rete stradale urbana. Caso di studio : centro storico di Varese

In this thesis is developed the analysis of the impact of autonomous vehicles in the congestion of the road network of the historical centre of Varese. By configuring the parameters used for the macro-modelling of the current network situation, it is possible to simulate vehicle traffic with the highest level of automation. First, a review of the literature has been made both of previous studies in other cities and of studies that analyze the adjustment of parameters in the modeling of autonomous vehicles to determine the fundamental aspects to achieve the defined objectives. An initial situation was modelled using a representation of the current demand for private travel for the study area and a detailed representation of the road network in the Visum macromodelling software from PTV Group. From a scenario planning methodology, the dimensions were selected for the generation of a matrix of four scenarios varying in the mode of operation of autonomous vehicles, i.e. the level of vehicle sharing, and the market penetration rate of this technology, i.e. the percentage of autonomous vehicles in the network. Each of these scenarios was developed by implementing changes in the baseline scenario modelling using tools, some of them developed by the University of Stuttgart in the CoExist project for Visum software to incorporate autonomous vehicles and new mobility services such as ride sharing and to calculate their impact. For the analysis of the results each scenario was analysed individually, comparing it with similar scenarios from other studies to validate them. Finally, a general analysis of the four scenarios was carried out, comparing them in terms of congestion, saturation and vehicle-kilometre indicators in the network, to analyse the impact of the different situations formulated. It is concluded that autonomous vehicles represent a significant change in the traffic of an urban network that varies according to the operating modes implemented and the behaviour of users in the spread of these technologies. Autonomous private vehicles mean a potential increase in network traffic due to the excess vehicle-kilometres that could be generated by empty vehicle reallocation routes. On the other hand, a fleet of autonomous vehicles with ride sharing would mean a drastic reduction in the number of vehicles in the network and in the value of vehicle-kilometres travelled on the network, provided that public transport users continue to find it more attractive than travelling by car Otherwise, vehicle sharing could increase to the point where traffic collapses.

In questa tesi viene sviluppato l’analisi dell’impatto dei veicoli autonomi nella congestione della rete stradale del centro storico della città di Varese. Impostando i parametri utilizzati per la macro-modellazione della situazione attuale della rete, è possibile simulare il traffico veicolare con il più elevato livello di automazione. In primo luogo, è stata fatta una revisione della letteratura sia di studi precedenti in altre città, sia di studi che analizzano l'aggiustamento dei parametri nella modellazione di veicoli autonomi per determinare gli aspetti fondamentali per raggiungere gli obiettivi definiti. È stata modellata una situazione iniziale utilizzando una rappresentazione dell'attuale domanda di viaggi privati per l'area di studio e una rappresentazione dettagliata della rete stradale nell’ambito del software di macromodellazione Visum di PTV Group. Da una metodologia di pianificazione di scenari, sono state selezionate le dimensioni per la generazione di una matrice di quattro scenari che variano nelle modalità operativa di veicoli autonomi, cioè del livello di condivisione dei veicoli, e nel tasso di penetrazione del mercato di questa tecnologia, quindi la percentuale dei veicoli autonomi presenti nella rete. Ciascuno di questi scenari è stato elaborato attuando cambiamenti nella modellazione dello scenario di base con l'utilizzo di strumenti, alcuni di loro sviluppati dalla Università di Stuttgart nel progetto CoExist per il software Visum per incorporare veicoli autonomi e nuovi servizi di mobilità come il ride sharing e per calcolare il loro impatto. Per l’analisi dei risultati ogni scenario è stato analizzato singolarmente, confrontandolo con scenari simili di altri studi per convalidarli. Finalmente, è stata effettuata un'analisi generale dei quattro scenari, facendo dei confronti tra di loro rispetto a indicatori di congestione, la saturazione e i veicoli-chilometri della rete, per analizzare l'impatto delle diverse situazioni formulate. Si conclude che i veicoli autonomi rappresentano un significativo cambiamento nel traffico di una rete urbana che varia a seconda delle modalità operative implementate e dei comportamenti degli utenti alla diffusione di queste tecnologie. I veicoli autonomi privati significano un potenziale aumento del traffico della rete a causa dell'eccesso di veicoli-chilometri che potrebbero essere generati dai percorsi vuoti di riallocazione dei veicoli. Da un’altra parte, una flotta di veicoli autonomi con ride sharing significherebbe una drastica riduzione del numero di veicoli nella rete e del valore di veicoli-chilometri percorsi nella rete, a condizione che gli utenti del trasporto pubblico continuino a trovarlo più attraente rispetto al viaggio in auto In caso contrario, la condivisione dei veicoli potrebbe aumentare a tal punto di un collasso di traffico.