En primer lugar, se ha realizado un estudio sobre las necesidades de desplazamientos de los habitantes de la urbe.
En segundo lugar, se establece la tipología del vehículo auto-conducido usado para sustituir a los transportes individuales y colectivos de baja capacidad.
Por último, se busca un sistema gestor global para poner a disposición del usuario el vehículo de desplazamiento en tiempo y lugar solicitados.
El vehículo en el escenario actual
Los coches son activos infrautilizados. Están activos durante las horas punta, pero rara vez por encima del 10% del día, y la mayoría de ellos son utilizados por menos de una hora al día. Desde el punto de vista de su capacidad, también son infrautilizadas, ya que suelen mostrar bajos niveles de ocupación en cada viaje, a menudo con un solo ocupante. Y sin embargo, son activos de gran valor en los hogares, ya que sus usuarios ponen en valor la posibilidad del desplazamiento puerta a puerta así como su disponibilidad de falta de horario restrictivo para su uso.
Otros proyectos sobre el uso de vehículos autónomos
En un esquema desarrollado por Fagnant y Kockelman, se presenta un modelo de una flota de Vehículos Compartidos (SAV) en una ciudad de un tamaño similar a la de Austin, Texas.
El modelo plantea la siguiente estrategia de trabajo: cada SAV, viaja de forma autónoma y automatizada con al menos un pasajero hasta su destino final. No hay paradas entre origen y destino, no se suman viajeros adicionales y no se produce ninguna desviación en el trayecto original. Después de cada viaje, el SAV se reposiciona al aparcamiento con el menor costo posible o inicia un nuevo viaje si existe demanda. La flota está compuesta por sedanes SAV a gasolina tradicional, no híbridos, aunque se proyectaron modelos con implantación de vehículos eléctricos o de combustible alternativo. Se estima que el 3,5% de todos los viajes harían uso de la red SAV, quedando el resto de desplazamientos a los medios convencionales. Los resultados de la proyección sugieren que cada SAV sería utilizado por un arco de 31 a 41 personas por día, con un promedio el tiempo de espera por debajo de 20 segundos. Cada SAV reemplazaría casi 12 vehículos convencionales, y daría lugar a la eliminación de 11 plazas de aparcamiento por SAV operativo. La distancia total recorrida aumentó un 11% en comparación con una flota tradicional de auto-propiedad humana impulsada. Este aumento de la distancia de viaje se debió en gran parte a la reubicación de los SAV y la distancia recorrida para recoger al siguiente pasajero.
El impacto ambiental de la implementación de una flota son positivos, con un 5,6% menos de emisiones de gases de efecto invernadero, 34% menos de monóxido de carbono emitido, así como una reducción del 49% de las emisiones de compuestos orgánicos volátiles, entre otros, en comparación con la flota tradicional de poca potencia estadounidense. La reducción de emisiones podrían reducirse aún más por considerar un uso más intensivo de la SAV, que llevaría a un tiempo de vida útil más corto para cada vehículo (entre 1,5 y 2 años), por lo tanto, la flota estaría compuesta por vehículos más recientes y menos contaminantes. El uso de una flota eléctrica incluso podría reducir aún más las emisiones.
Un estudio de 2014 por Spieser et al., explora el efecto de una eliminación completa de la totalidad de la flota privada de vehículos en Singapur, y su sustitución por una flota de auto-conducción compartida. Los hallazgos sugieren que una flota de este tipo podría eliminar dos tercios de los vehículos que actualmente operan en Singapur. Mientras que el estudio del caso se centra en vehículos auto-conducción compartidos, los autores señalan que los resultados podrían ser extendidos a situaciones más generales, tales como vehículos compartidos con controladores humanos. El modelo de auto-conducción compartida parece casi un 50% más barato que el modelo basado en coches de conducción normales.
Sobre el planteamiento de un sistema de taxis autónomo de New Jersey, (Zachariah et al.) estudia la implementación de una flota de taxis autónomos (ataxis) en Nueva Jersey, basada en los viajes origen-destino derivados de las encuestas de viajes. Estos viajes se aproximan a la realidad pues son viajes realizados por personas en Nueva Jersey cada día. Los pasajeros que van a una estación y toman un taxi, que los lleva a la estación más cercana a su destino final. Otros pasajeros pueden unirse a la carrera, siempre que sus destinos se encuentran no muy lejos del destino del primer pasajero. Los resultados sugieren que existe un importante potencial de viaje compartido. Este potencial es sensible a la programación sobre la limitación de la distancia del viaje inicial. El promedio de ocupación del vehículo está relacionado con el aumento del tiempo de espera en la estación (para aumentar la posibilidad de que otro pasajero se una al desplazamiento). También aumenta cuando los destinos de los pasajeros están cerca uno del otro. La simulación muestra que la demanda varía temporal y espacialmente: el potencial de intercambio aumenta durante las horas pico, por ejemplo, y en lugares como estaciones de ferrocarril. Tomando estos datos en cuenta, el sistema podría contribuir a una reducción significativa de la congestión en áreas de tráfico pesado, junto con la correspondiente reducción de la contaminación.
La utilización colectiva del taxi por la ciudad de Nueva York, proyectado por Santi et al. en SENSEable City Lab del MIT, examina el potencial impacto que el uso multiusuario de los viajes en taxi, podría tener en la operativa de la flota de taxis en la ciudad de Nueva York. Lo hace detallando el origen -> destino y el tiempo de recorrido de cada viaje en taxi en la ciudad durante un año e investiga, cuantos de estos viajes se podrían haber compartido, porque los clientes han viajando desde las mismas áreas y teniendo como fin los mismos destinos aproximadamente al mismo tiempo.
La flota compartida se proyecta de tal manera que cada viaje real, se produce en el modelo con un margen de cinco minutos para la hora real de llegada. Los resultados sugieren que el número total de kilómetros recorridos por un de taxi en la ciudad de Nueva York se podría reducir en un 40%, con un sistema de taxis compartidos. La consecuencia serían grandes recortes en el coste de los servicios, la congestión del tráfico y las emisiones, así como una reducción de las tarifas que pagan los viajeros individuales. Los autores concluyen que sería posible y eficiente la implementación de un servicio de taxi en la ciudad de Nueva York, con esta filosofía. El estudio también indica que, a pesar de que el caso base esta representado por 150 millones de viajes realizados por 13.000 taxis en una ciudad grande, el modelo puede ser replicado en ciudades más pequeñas hasta una cuarta parte del tamaño de la ciudad modelo. El modelo no toma en cuenta los cambios en el comportamiento de los pasajeros, que podrían responder a tarifas más bajas, aumentando su uso del sistema.
La proyección realizada por Burns et al en la Universidad de Columbia se centra en la gestión de una flota de vehículos en tres escenarios diferentes: Una ciudad de tamaño medio (para Estados Unidos) como Ann Arbor, Michigan, un desarrollo suburbano de baja densidad (Babcock Ranch, Florida) y un gran urbe, densamente poblada (Manhattan, Nueva York).
Se tomaron encuestas de viajes de media distancia, tasas de inicio de decisiones (por ejemplo, viajes por hora) y velocidades de los desplazamientos para caracterizar los viajes en las regiones estudiadas. Una combinación de modelos de colas, de red y de simulación, se utilizaron para calcular los viajes patrón y requisitos del vehículo. El sistema de modelado genera viajes que cubran dichas necesidades por una flota de compartida de vehículos de auto-conducción a través de un sistema de gestión centralizado que mantiene un registro de las ubicaciones de todos los vehículos.
Los orígenes y destinos de los viajes son generados al azar sobre el conjunto de la región. Los viajes son solicitados a una tasa promedio constante y los tiempos entre las solicitudes se distribuyen de manera exponencial y el vehículo utilizado en el modelo funciona a una velocidad de desplazamiento constante. El estudio revela que, los 120.000 habitantes de Ann Arbor, viajan menos de 110 kilómetros al día. La flota compartida podría proporcionar acceso casi instantáneo a un vehículo de servicio bajo petición, pero con sólo el 15% de los vehículos necesarios para llevar a cabo estos viajes. Sin embargo, los viajes en general aumentan, debido a la necesidad para el reposicionamiento de vehículos. Resultados similares surgen del estudio del caso Babcock Ranch (3.000 o 4.000 vehículos para una población proyectada de 50.000 personas). En el caso de Manhattan, el estudio encuentra que una flota de 9.000 taxis podrían reemplazar todos los viajes realizados hoy por más de 13.000 taxis con tiempos medios de espera de menos de un minuto, mucho más bajo que el actual.
El estudio de Columbia, también proyecto los costes desde la perspectiva de los consumidores en los tres contextos. Estos aumentan con las tasas de estancia y viaje de decisiones y son diferentes en función de si los vehículos utilizados son similares a coches tradicionales o son especialmente diseñados para la tarea de auto-conducción compartida.
En el caso de Ann Arbor, los autores estiman que los de propiedad, operación, de estacionamiento y de valor tiempo-coste combinados (vinculados a la conducción y la búsqueda del aparcamiento) son aproximadamente USD 1.60 por milla (0,77€ por kilómetro, para un automóvil de propiedad personal convencional con un recorrido aproximado de 16.000 kilómetros por año).
Como contraprestación, el estudio establece que con un servicio compartido de auto-conducción utilizando vehículos convencionales el coste estaría alrededor de USD 0,41 por usuario y milla (0,2€ por kilómetro). Usando un vehículo, especialmente diseñado de 1 o 2 plazas, se reducen los costos por viaje aún más, a 0,15 dólares por milla (0,07€ por kilómetro), lo que supone una reducción en el coste muy significativo. Las flotas de auto-conducción compartidas aumentan sus costes en el estudio sobre el entorno de Babcock Ranch, USD 0.46 por milla (0,22€ por kilómetro) y en el caso de estudio sobre Manhattan, 0,50 USD por milla (0,24€ por kilómetro) sobre los costes de estudio de Ann Arbor, pero en ambos casos son significativamente menores que el uso actual de una flota coche convencional en el escenario actual.