Autonoma Mobility On Demand (MOD) system kan använda flotthanteringsstrategier för att ge en hög kundkvalitet av service (QoS). Tidigare arbeten på autonoma MOD-system har utvecklat metoder för ombalansering av enkelkapacitetsfordon, där QoS underhålls genom stor flotta dimensionering. Detta arbete fokuserar på MOD-system som använder ett litet antal fordon, såsom de som finns på ett campus, där ytterligare fordon inte kan införas i takt med att efterfrågan på åkturer ökar. En prediktiv positioneringsmetod presenteras för att förbättra kunden QoS genom att identifiera viktiga platser för att positionera flottan för att minimera förväntad kund väntetid. Ridesharing introduceras som ett sätt att förbättra kunden QoS i takt med att ankomstpriserna ökar. Men med ridesharing uppfattas QoS är beroende av en ofta okänd kund preferens. För att ta itu med denna utmaning utvecklas en modell för kundvärderingar, som lär sig kundernas preferenser av ett 5-stjärnigt betyg, och införlivas direkt i en ridesharing-algoritm. De prediktiva positionsbestämnings- och ritdelningsmetoderna tillämpas på simulering av ett verkligt campus MOD-system. En kombinerad prediktiv positionering och ridesharing visar sig minska kundservicetiderna med upp till 29%. och modellen för kundvärderingar har visat sig ge den bästa övergripande prestandan för MOD-flottans förvaltning inom en rad olika kundpreferenser.
Liknande resultat har visats med hjälp av en teoretisk modell som analyserar Autonoma Mobility On Demand-systemet, som visar att en kombinerad prediktiv positionering och ridesharing-strategi kan minska kundservicetiderna med upp till 29% REF.
Predictive positioning and quality of service ridesharing for campus mobility on demand systems
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}