Desempenho do tráfego nos campi da UA: avaliação de cenários de penetração de veículos autónomos

Abstract

Os campi universitários têm uma população variada e daí uma mobilidade muito diversa, em que alguns o veículo particular é o mais prevalente. A implementação de veículos autónomos poderá ter potencial de aplicação nesses pólos de atração e geração de viagens, mas os seus impactos deerão ser avaliados. Assim, o objetivo principal da presente dissertação consiste em avaliar o impacto da penetração de veículos autónomos no desempenho do tráfego, conflitos rodoviários e emissões entre o campus de Santiago da UA - Universidade de Aveiro e o PCI – Parque de Ciência e Inovação em Ílhavo, tanto no período de ponta da manhã como no da tarde (8h45-10h00 e 17h45-19h00, respetivamente). De modo a fazer a avaliação do desempenho do tráfego na rede, foi utilizado um modelo microscópico de tráfego (PTV VISSIM 2020), bem como metodologias de cálculo de emissões de poluentes calculadas através da potência específica dos veículos (VSP) e de análise de conflitos rodoviários (SSAM). Para a calibração do modelo de tráfego para o cenário de referência foram tidas em conta observações experimentais de volumes de tráfego em vários pontos da rede, tempos de viagem, bem como da dinâmica do veículo para várias rotas especificas. Foram avaliados no total 18 cenários diferentes, nestes foram utilizadas taxas de penetração de veículos autónomos de 10%, 20%, 30% e 50%,posteriormente também analisando a penetração de veículos autónomos elétricos e por fim também será analisada a introdução de um veículo de transporte público autónomo elétrico “Shuttle” - para a ligação entre a Reitoria da UA e o PCI, com o intuito de reduzir o número de viagens com recurso a veículo próprio entre estes dois pontos de interesse. No que diz respeito à análise de resultados foi feita uma comparação das emissões de poluentes (tais como dióxido de carbono, monóxido de carbono óxidos de azoto e hidrocarbonetos), da velocidade média e do tempo médio de viagem. Para a análise de resultados de conflitos rodoviários, foram analisados o número de conflitos, a sua localização na rede, o seu tipo e a sua gravidade com a análise dos parâmetros tempo para colisão e tempo de invasão. Nas simulações, para o cenário base, observou-se um maior congestionamento da rede no período da manhã face ao período da tarde, com emissões totais de CO2 e NOX 9% e 60% superiores e com mais conflitos rodoviários e maior grau de gravidade destes. A Avenida da Universidade em Aveiro e a ligação entre a Av. 25 de Abril em Ílhavo e EN109 destacam-se como pontos críticos, a nível de emissões de poluentes e número de conflitos. Na observação dos resultados da penetração dos veículos autónomos na rede, estes indicam que existe uma correlação geral entre o aumento da taxa de penetração com a redução de emissões de poluentes e a redução de conflitos rodoviários, bem como o nível de gravidade dos mesmos, com reduções máximas de 8,7% nas emissões de CO2. Para cenários de introdução de veículos autónomos elétricos existe uma redução muito significativa de 50% de emissão de poluentes (cenário 50%AV-E) . Já os cenários nos quais se introduzem vários “Shuttles” na rede a redução de poluentes não é tão expressiva.

University campuses have a varied population and hence very diverse mobility, in which some the private vehicle is the most prevalent. The implementation of autonomous vehicles may have potential for application in these centers of attraction and generation of trips, but their impacts must be evaluated. Thus, the main objective of this dissertation is to evaluate the impact of the penetration of autonomous vehicles on the performance of traffic, road conflicts and emissions between the campus of Santiago University of Aveiro (UA) and the SIP- Science and Innovation Park in Ílhavo, both in the morning and afternoon (8:45 am to 10:00 am and 5:45 pm to 7:00 pm, respectively). In order to assess the performance of traffic on the network, a microscopic traffic model (PTV VISSIM 2020) was used, as well as methodologies for calculating pollutant emissions calculated using specific vehicle power (VSP) and conflict analysis (SSAM). For the calibration of the traffic model for the reference scenario, experimental observations of traffic volumes at various points in the network, travel times, as well as vehicle dynamics for various specific routes were taken into account. A total of 18 different scenarios were evaluated, in which autonomous vehicle penetration rates of 10%, 20%, 30% and 50% were used, later also analyzing the penetration of autonomous electric vehicles and finally the introduction of a vehicle will also be analyzed of autonomous electric public transport “Shuttle” - for the connection between the Rectory building of UA and the SIP, in order to reduce the number of trips using a vehicle between these two points of interest. With regard to the analysis of results, a comparison was made of the emissions of pollutants (such as carbon dioxide, carbon monoxide, nitrogen oxides and hydrocarbons), the average speed and the average travel time. For the analysis of the results of road conflicts, the number of conflicts, their location on the network, their type and their severity were analyzed with the analysis of the parameters time for collision and time of invasion. In the simulations, for the base scenario, there was a greater congestion of the network in the morning compared to the afternoon, with total emissions of CO2 and NOX 9% and 60% higher and with more road conflicts and a greater degree of severity of these. Avenida da Universidade in Aveiro and the connection between Av. 25 de Abril in Ílhavo and EN109 stand out as critical points, in terms of pollutant emissions and number of conflicts. When observing the results of the penetration of autonomous vehicles in the network, they indicate that there is a general correlation between the increase in the penetration rate with the reduction of pollutant emissions and the reduction of road conflicts, as well as the level of severity of the same, with maximum reductions of 8.7% in emissions of CO2. For scenarios for the introduction of autonomous electric vehicles, there is a very significant reduction of 50% in the emission of pollutants (scenario 50% AV-E). As for the scenarios in which several “Shuttles” are introduced in the network, the reduction of pollutants is not so significant.