Localização de bolsas de estacionamento para um sistema de mobilidade de veículos autónomos partilhados usando modelos de otimização

Abstract

Os serviços de mobilidade partilhada fazem nos dias de hoje parte do nosso dia-a-dia. Empresas como a Uber, a Bolt ou a Lyft oferecem variadas opções tanto no que diz respeito à disponibilização de viagens em automóvel com condutor, à partilha de veículos (e.g. bicicletas ou trotinetas) como na partilha de viagens com outros utilizadores (e.g. serviços UberPool). Os veículos autónomos começam lentamente a entrar no nosso quotidiano (e.g. Tesla Autopilot) sendo expectável que a médio prazo serviços de veículos autónomos partilhados venham a fazer parte da imagem do nosso serviço de transportes (Waymo, 2020). A incorporação destes sistemas na mobilidade faz acrescentar a necessidade de estudar os possíveis e variados impactos que a inclusão destes serviços possam ter na sociedade. Assim sendo, a comunidade científica tem vindo a debruçar-se sobre o tema através da aplicação de modelos de otimização e de modelos de simulação tentando avaliar a influência dos mesmo no sistema de transportes.A presente dissertação centra-se na aplicação de dois modelos de otimização para a avaliação de um dos expectáveis impactos que a implementação de um sistema de SAV (Shared Autonomous Vehicles) terá no ordenamento do território, ou seja, o estacionamento. A análise deste impacto incidirá sobre a região de Coimbra, segundo a classificação de unidades territoriais para fins estatísticos (NUTS III) e tem como objetivo fornecer uma imagem daquilo que poderá constituir a distribuição e capacidade de bolsas de estacionamento para um sistema de veículos autónomos elétricos partilhados.O trabalho desenvolvido insere-se no projeto de investigação Driving2Driverless que tem como desafio o estudo de um possível futuro da mobilidade com sistemas de veículos autónomos elétricos partilhados.

Shared mobility services are now part of our day-to-day. Companies such as Uber, Bolt or Lyft offer a variety of options, both in terms of providing rides in a car with a driver, sharing vehicles (e.g. bicycles or scooters) and sharing rides with other users (e.g. UberPool services) . Autonomous vehicles are slowly starting to enter our daily lives (e.g. Tesla Autopilot) and it is expected that in the medium term shared autonomous vehicle services will become part of the image of our transport service (Waymo, 2020). The incorporation of these systems in mobility adds to the need to study the possible and varied impacts that the inclusion of these services may have on society. Therefore, the scientific community has been focusing on the subject through the application of optimization models and simulation models, trying to evaluate their influence on the transport system.This dissertation focuses on the application of two optimization models for the evaluation of one of the expected impacts that the implementation of a SAV (Shared Autonomous Vehicles) system will have on spatial planning, that is, parking. The analysis of this impact will focus on the Coimbra region, according to the classification of territorial units for statistical purposes (NUTS III) and aims to provide an image of what could constitute the distribution and capacity of parking spaces for a system of electric autonomous vehicles. shared.The work developed is part of the Driving2Driverless research project, whose challenge is to study a possible future of mobility with shared electric autonomous vehicle systems.