Gli Effetti dei Veicoli Autonomi sul Traffico Urbano e le Strategie di Controllo del Traffico

Abstract

La rapida crescita della tecnologia dei veicoli autonomi (AV) ha il potenziale per rimodellare la mobilità urbana, rendendo necessaria la ricerca sul suo impatto sui modelli di traffico e sulle strategie di controllo. Questa tesi si concentra sulle interazioni tra Avs, il minibus autonomo Navya e veicoli convenzionali nell'ambito di varie strategie di controllo del traffico urbano. Un obiettivo chiave è valutare gli effetti del minibus autonomo Navya a diversi livelli di penetrazione dei veicoli AV utilizzando modelli di simulazione del traffico. Il software di simulazione della mobilità urbana (SUMO) costituisce la base di questi modelli. Per raggiungere questi obiettivi di ricerca, abbiamo effettuato una revisione della letteratura attuale sugli AV. Indaghiamo anche sulle strategie di controllo del traffico per gli AV e valutiamo la loro applicabilità in diversi contesti urbani. Inoltre, abbiamo utilizzato il software Simulation of Urban MObility (SUMO) per produrre un ambiente realistico per lo studio delle interazioni AV. Sono state esplorate tre strategie di controllo del traffico: un approccio a traffico misto senza priorità per i veicoli, una strategia di corsia esclusiva per navette e trasporti pubblici e una strategia di prenotazione di corsia mirata a parti specifiche della rete. Ciascuna strategia è stata testata con quattro livelli di penetrazione AV. I risultati della simulazione indicano che una maggiore integrazione AV porta a tempi di viaggio ridotti, ritardi e maggiore efficienza stradale. Sebbene le simulazioni siano preziose, i test nel mondo reale sono essenziali prima di un’ampia implementazione dell’AV. I risultati sottolineano la necessità che le città investano in infrastrutture AV-friendly per ottenere una migliore efficienza del traffico, una riduzione della congestione e un panorama della mobilità urbana modernizzato.

The rapid growth of autonomous vehicle (AV) technology holds potential to reshape urban mobility, necessitating research into its impact on traffic patterns and control strategies. This thesis focus into the interactions between Avs, the Navya autonomous minibus and conventional vehicles under various urban traffic control strategies. A key focus is assessing the effects of the Navya autonomous minibus under different AVs penetration levels using traffic simulation models. The Simulation of Urban MObility (SUMO) software forms the basis of these models. To meet these research objectives, we had a review of the current literature on AVs. We also investigate traffic control strategies for AVs and assess their applicability in different urban settings. Moreover, we used the Simulation of Urban MObility (SUMO) software to produce a realistic environment for studying AV interactions. Three traffic control strategies were explored: a mixed-traffic approach with no vehicular prioritization, an exclusive lane strategy for shuttles and public transport, and a lane reservation strategy targeted at specific network parts. Each strategy was tested under four AV penetration levels. The simulation results, indicate that higher AV integration leads to reduced travel times, delays, and enhanced road efficiency. While simulations are valuable, real-world testing is essential before broad AV deployment. The findings underscore the need for cities to invest in AV-friendly infrastructure to achieve improved traffic efficiency, reduced congestion, and a modernized urban mobility landscape. The findings of this research will offer valuable insights to policymakers, urban planners, and transportation specialists, guiding them in making informed decisions about AV deployment. Furthermore, the results will furnish practical suggestions for optimizing AV assimilation into the prevailing urban traffic framework, ultimately leading to more streamlined and sustainable urban mobility solutions.