Автономная мобильность по требованию

Идея развития пассажирских перевозок на основе совместного использования транспортных средств, а не частных автомобилей, возникла в рамках исследований в области устойчивой мобильности. Их цель — создать эффективный и экологически чистый способ передвижения людей^[3]. По состоянию на конец апреля 2022 года количество автомобилей в мире достигло 1,1 миллиарда, что примерно соответствует одному автомобилю на каждых семь человек на Земле^[4]. Такое большое количество частных автомобилей вызывает множество проблем — в первую очередь, огромные выбросы парниковых газов и высокий спрос на ископаемое топливо, поскольку большая их часть ещё работает на топливе^[4], а также инфраструктурные трудности, такие как заторы на дорогах и нехватка парковок^[5]. Концепция мобильности по требованию (MoD) призвана решать эти вызовы: при MoD пользователям не нужен личный автомобиль для путешествий. Это сервис, при котором для пассажирских перемещений используются совместно эксплуатируемые транспортные средства для односторонних поездок. Внедрение MoD позволяет повысить коэффициент использования автомобилей, который для частных машин обычно ниже 10 %^[6], что позволяет перевозить то же число пассажиров с помощью меньшего количества машин. В итоге это ведёт к снижению заторов и загрязнения в городах^[7]. Обычные городские такси, а также современные сервисы вроде Uber^[8] и Bolt^[9], тоже реализуют принцип мобильности по требованию: по запросу к клиенту направляется водитель для поездки по нужному ему маршруту. Другой пример сервиса MoD — каршеринг, при котором человек может взять автомобиль, поехать к месту назначения и оставить там, чтобы им могли воспользоваться следующие пользователи. Идея каршеринга завоевала широкую популярность с конца XX века^[10], и продолжает набирать обороты, а компании типа ShareNow^[11] и Enjoy^[12] работают по всему миру^[13]. Значительный недостаток систем MoD заключается в неравномерности распределения машин: в некоторых районах их скапливается слишком много, а в других — нехватка, поскольку популярность различных зон различается. Такой дисбаланс снижает эффективность сервиса — пользователям сложнее найти машину поблизости^[14].

Появление технологий беспилотных автомобилей начало радикально менять концепцию MoD, превращая её в автономную мобильность по требованию (AMoD). Автопарк AMoD состоит из машин уровня автономности 5^[15], управляемых централизовано. Общение с клиентами происходит через телефонные приложения: пользователи могут вызвать машину в определённую точку, после чего она забирает их и везёт к месту назначения. Крупные исследовательские центры и коммерческие компании уделяют большое внимание разработке таких систем; ниже приведена таблица основных компаний, уже работающих над автопарками AMoD.

Для корректной работы автопарка AMoD требуется тщательный контроль различных аспектов системы^[1].

Поскольку машины автономны, их траектории управляются с помощью оптимизированной системы маршрутизации^[21]. Маршруты рассчитываются в реальном времени по специально заданным целям: минимизация пройденного расстояния или времени в пути. Для этого необходимо учитывать показатели трафика, состояние дорог и другие метрики^[22].

Одним из ключевых аспектов технологии AMoD является назначение транспортных средств на заявки клиентов. Контроллер отслеживает в реальном времени местоположение всех машин и активных запросов. Для распределения машин применяются различные стратегии, от которых зависят сложность управления и эффективность системы^[22]. Обычно используются алгоритмы назначения «первый пришёл — первый обслужен», что просто, но недостаточно оптимально^[22][23]. Более сложные методы используют математическое программирование: определяется стоимость каждого потенциального назначения и заданные в системе ограничения (формируется задача о назначениях)^[24]. Такие задачи решаются алгоритмами оптимального назначения ресурсов^[24]. Стоимости могут рассчитываться по разным метрикам, наиболее распространённые параметры:

• Пространственное расстояние между машиной и клиентом (либо евклидово расстояние для быстрой оценки, либо по кратчайшему пути для точности, но с ростом вычислительных затрат)
• Оценка времени прибытия машины к клиенту
• Время ожидания клиента
• Трафик
• Запас хода автомобиля до следующей дозаправки/зарядки
• Прогноз спроса в будущем

Стохастический спрос делает AMoD-системы неустойчивыми — с течением времени машины распределяются неравномерно, что ухудшает качество сервиса. Поэтому пустые автомобили периодически перераспределяются по всей рабочей зоне — чтобы обеспечить их наличие там, где ожидается будущий спрос^[1]. Перемещение пустых машин связано с расходами и может увеличивать заторы; оптимальные решения рассчитываются как компромисс разных издержек^[25]. Существуют различные стратегии ребалансировки^[26]:

• Анализ истории спроса по дням и расчёт среднего количества необходимых машин на каждую зону и время суток
• Периодическое вычисление дисбаланса по районам (разности машин и клиентов), затем ребалансировка с целью его минимизации
• Прогнозирование будущего спроса по районам и предварительное направление машин в нужные зоны

Внедрение AMoD заменяет использование личных автомобилей для передвижения, тем самым потенциально позволяет снизить количество машин на дорогах. Это способствует уменьшению пробок и выбросов парниковых газов, а также повышает топливную эффективность^[6].

Статистика показывает, что подавляющее большинство аварий на дорогах вызвано человеческими ошибками^[27]. Использование беспилотных транспортных средств устраняет человеческий фактор, что заметно снижает вероятность аварий^[28].

Главный недостаток традиционных MoD-систем — дисбаланс ресурсов из-за неравномерного спроса по районам. Введение автономного вождения позволяет автопарку периодически самостоятельно выполнять ребалансировку без участия человека^[1], что повышает качество сервиса — вероятность найти машину в нужном месте и в нужное время увеличивается.^[1]

Системы AMoD обеспечивают мобильность для тех, кто не может водить автомобиль, и позволяют пассажирам использовать время в пути с пользой или даже отдыхать.^[29], Отсутствие водителя обеспечивает одинаковую доступность сервиса в любое время суток: перерывы возможны только из-за технических неисправностей или необходимости заправки^[29].

Чтобы сервис AMoD мог существенно повлиять на снижение заторов, загрязнений и повысить безопасность, он должен быть масштабным. Для массового перехода к AMoD-системам необходимо удешевление производства и управления такими автопарками и инфраструктурами, чтобы их использование было экономически выгоднее, чем владение личным автомобилем^[29].

Внедрение самоуправляемых машин связано с открытыми этическими вопросами, затрудняющими их массовое применение: «Кто несёт ответственность за инциденты с участием беспилотника?», «Как автономное транспортное средство должно принимать решение в ситуации, когда избежать вреда невозможно — кого спасать?»^[30].Научное сообщество пока не выработало признаваемых всеми решений, однако исследователи и законодатели продолжают разрабатывать соответствующие нормативные акты^[31][32].

Хотя автономные машины могут ликвидировать аварии, вызванные ошибками человека, и сами они не свободны от рисков. Возможны сбои в программном обеспечении и технических системах, приводящие к новым угрозам пассажирам и другим участникам движения^[29]. Также остается риск криминального вмешательства: взлом, воздействие на управление и безопасность^[29].

Возможность объединения поездок AMoD нескольких пассажиров по схожему маршруту улучшает сервис (меньше времени ожидания и в пути), а стоимость поездки делится между всеми и становится ниже. Кроме того, для обслуживания того же спроса требуется меньше машин — это приносит дополнительную пользу в плане экологии и трафика^[33]. Исследователи стремятся создавать системы управления, которые учитывают потребности нескольких попутчиков и оптимизируют поведение всей системы^[33].

Дальнейшее развитие AMoD связано с внедрением электромобилей (например, решения Cruise). Это существенно увеличит экологическую выгоду, но усложняет систему. Зарядка электромобиля требует больше времени, чем заправка обычным топливом, поэтому маршрутизация и планирование зарядки становятся ключевыми задачами эффективной эксплуатации.