Welke impact zullen autonome voertuigen (AV) hebben op mobiliteit?

Autonome voertuigen – vaak AV of zelfrijdende voertuigen genoemd – zullen de komende jaren een aanzienlijke impact hebben op het mobiliteitslandschap. Vooral wanneer ze worden aangeboden als on-demand-diensten, kunnen ze het openbaar vervoer aantrekkelijker en concurrerender maken.

Praktisch gezien betekent dit bijvoorbeeld dat forenzen een app kunnen gebruiken om een pick-up shuttle naar het dichtstbijzijnde trein- of metrostation te bestellen. De shuttle rijdt zonder chauffeur en haalt een of een meerdere passagiers op via de optimale routes.

Natuurlijk zijn er nog veel tests en analyses nodig voordat AV veilig en betrouwbaar over de wegen kunnen dwalen. Maar een transportlandschap met een aanzienlijke aanwezigheid van autonome voertuigen is dichterbij dan het lijkt.

Wereldwijd testen steden en bedrijven ze al op echte wegen; bedrijven als Uber en Waymo, om er maar een paar te noemen, zijn zeer actief in hun AV-proeven. En onlangs is in vijf Europese steden een proef met robot shuttlevloten gelanceerd.

Tegelijkertijd biedt het aanbieden van on-demand diensten met deze nieuwe technologieën uitdagingen voor stadsbesturen, openbaarvervoersbedrijven en autofabrikanten. Zij zijn allemaal op zoek naar de beste manier om autonome voertuigen te gebruiken als onderdeel van het openbaarvervoersysteem, of ernaast.

Vragen over autonome voertuigen

Een van de vraagtekens bij de komende introductie van AV on-demand diensten: hoe zullen deze diensten er uitzien? Welke impact zullen autonome voertuigen hebben op andere voertuigen en de bestaande transportsystemen? Welke veranderingen in de infrastructuur zijn nodig? En lossen ze echt vervuilingsproblemen op?

Bij welke penetratiegraad vindt de impact van autonome voertuigen überhaupt plaats? Wat is de maatschappelijke meerwaarde? En welke business case sluit daar bij aan?

Met de opkomst van nieuwe technologieën doen zich veel vragen voor. Softwaretools die mobiliteitsscenario’s visualiseren en simuleren, kunnen helpen bij het beantwoorden van veel van deze vragen.

Stel dat een bepaalde stad schat dat 10% van de inwoners gebruik zal maken van autonome shuttleservices; Hoe kan zij weten of dit leidt tot de gewenste vermindering van het verkeer, de emissies en het lawaai? Wat als de resultaten kunnen worden gehaald als meer (of minder) mensen gebruik maken van AV-diensten?

Het creëren van een verkeersmodel van deze stad is het meest effectieve startpunt om de impact van autonome voertuigen en on-demand services te meten. Binnen dit verkeersmodel of ‘digital twin’ is het mogelijk om veel verschillende verkeersscenario’s te visualiseren en te vergelijken waarbij AV deel uitmaakt van het systeem.

Het doorlopen van verschillende parameters opent mogelijkheden voor optimalisatie. Zo wordt bijvoorbeeld duidelijk hoe lang een reiziger maximaal bereid is om te wachten op de autonome on-demand shuttle; of de aanvaardbare omweg van de reistijd tijdens ride-sharing.

De Oslo AV studie

Een van de steden die zich actief voorbereidt op de introductie van autonome voertuigen is de Noorse hoofdstad Oslo. Een recente studie, waarin PTV Group samenwerkte met Oslo’s transporteur Ruter en adviesbureau COWI, visualiseerde deze nabije toekomst.

In de studie, die in april 2019 werd afgerond, werd onderzocht welke impact autonome voertuigen en on-demand diensten zullen hebben op het vervoersnetwerk van de stad.

Uit de studie bleek dat autonome voertuigen het verkeer alleen zullen helpen verminderen wanneer ze zijn geïntegreerd in een groter mobiliteitssysteem. Maar als ze op dezelfde manier worden gebruikt als auto’s, zullen ze de situatie verergeren.

Het scenario dat de grootste vermindering van het verkeer opleverde was waar gebruikers van het openbaar vervoer dit vervoermiddel blijven gebruiken, terwijl automobilisten overstappen op ride-sharing. Dit zorgde voor een verkeersvermindering van 14 procent in het hele studiegebied. Omgekeerd zou het verkeersvolume met 97 procent toenemen als iedereen die nu rijdt en iedereen die het openbaar vervoer gebruikt, zou overstappen op car-sharing, maar zonder ride-sharing.

Schatting van de vraag naar autonome voertuigen

PTV Software werd in andere steden, zoals Keulen of Barcelona gebruikt om de effecten van on-demand diensten op het verkeer te beoordelen.

De simulaties in deze studies wezen op een interessant feit: slechts de helft van het voorgestelde aantal on-demand voertuigen is voldoende om aan 80% van de vraag te voldoen. Met andere woorden: Als er 4.000 voertuigen nodig zijn om aan de volledige vraag naar een nieuwe dienst te voldoen, dan zouden 2.000 voldoende zijn om 80% te dekken. De andere helft van het wagenpark is inefficiënt en onrendabel.

AV en luchtkwaliteit en geluidshinder

Een andere factor voor planners die zich voorbereiden op een toekomst met autonome voertuigen is hun effect op luchtvervuiling en lawaai. Een gezamenlijke oplossing met PTV Software en Urban Strategy, een rekenmodel voor interactieve planning van de Nederlandse onderzoeksorganisatie TNO biedt daar inzicht in.

Dit stelt beleidsmakers in staat om in te zoomen op specifieke wijken en de effecten van geplande maatregelen berekenen.

De complexe werkzaamheden ter voorbereiding van autonome voertuigen zijn aan de gang. Geavanceerde visualisatietools geven planners – en het publiek – een glimp van hoe het leven zal zijn als ze de weg op gaan.