MARC

 008240612s2023      us  |||||||||||||||c||eng  d
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■020    ▼a9798380366441
■035    ▼a(MiAaPQ)AAI30490327
■040    ▼aMiAaPQ▼cMiAaPQ
■0820  ▼a621
■1001  ▼aLi,  Ruolin.
■24510▼aExploring  the  Potential  of  Autonomous  Vehicles  in  Mixed  Autonomy  Transportation  Systems▼h[electronic  resource]
■260    ▼a[S.l.]:▼bUniversity  of  California,  Berkeley.  ▼c2023
■260  1▼aAnn  Arbor  :▼bProQuest  Dissertations  &  Theses,  ▼c2023
■300    ▼a1  online  resource(133  p.)
■500    ▼aSource:  Dissertations  Abstracts  International,  Volume:  85-03,  Section:  B.
■500    ▼aAdvisor:  Horowitz,  Roberto.
■5021  ▼aThesis  (Ph.D.)--University  of  California,  Berkeley,  2023.
■506    ▼aThis  item  must  not  be  sold  to  any  third  party  vendors.
■520    ▼aVehicular  traffic  congestion  remains  a  critical  challenge  in  metropolitan  areas  around  the  world.  Effectively  addressing  this  problem  requires  a  deep  understanding  of  traffic  congestion  from  a  behavioral  perspective,  as  human  drivers  tend  to  prioritize  their  own  interests,  which  leads  to  selfish  behaviors  that  negatively  impact  the  entire  traffic  system's  efficiency.  In  contrast,  autonomous  and  connected  vehicles,  under  rapid  development,  are  capable  of  better  coordinating  their  motion  with  other  neighboring  autonomous  vehicles  and  with  roadside  infrastructure,  resulting  in  potential  significant  capacity  and  mobility  improvements  in  the  overall  transportation  networks.  However,  as  a  consequence,  transportation  systems  are  facing  not  only  unprecedented  opportunities  but  also  challenges  in  the  transition  to  future  intelligent  transportation  systems  involving  autonomous  vehicles. This  dissertation  explores  the  potential  improvements  that  autonomous  road  vehicles  may  bring  in  diverse  transportation  scenarios  and  their  overall  impact  on  the  broader  transportation  landscape.  The  study  focuses  on  two  approaches  for  the  application  of  autonomous  vehicles:  first,  as  altruistic  decision-makers,  and  second,  by  maintaining  a  shortened  head-way.  These  approaches  are  analyzed  via  four  scenarios  that  are  typical  in  road  vehicle  transportation  networks:  diverges  with  a  bifurcating  lane  in  the  middle,  highway  on-ramps,  vehicles'  routing  on  networks,  and  highway  toll  lanes.  The  study  emphasizes  three  challenges  that  are  crucial  to  successfully  integrate  autonomous  vehicles  into  existing  transportation  systems  that  are  predominantly  transited  by  human-driven  vehicles:  first,  accurately  yet  concisely  modeling  human  behavior;  second,  modeling  multi-agent  systems  that  incorporate  the  key  features  of  autonomous  vehicles;  and  third,  developing  suitable  traffic  management  and  optimization  strategies  for  societal  benefits.  This  dissertation  aims  to  shed  light  on  the  complexities  of  the  current  transportation  revolution  and  provide  valuable  insights  into  the  path  forward:  autonomous  vehicles  have  various  potentials  to  serve  for  enhanced  societal  benefits  while  selfish  drivers  may  exploit  the  benefits  brought  by  autonomous  vehicles.  Therefore,  effective  management  and  optimization  methods  are  necessary  to  boost  the  performance  of  transportation  networks  to  pave  the  way  for  a  safer,  more  efficient,  and  more  sustainable  future  transportation  system.Specifically,  in  this  dissertation,  a  unified  game-theoretic  framework  is  first  presented  to  model  and  examine  the  selfish  lane  choice  behavior  of  human-driven  vehicles  at  various  traffic  merges  and  diverges,  which  exhibits  promising  predictive  power  with  minimal  parameter  calibration  requirements.  A  systematic  method  is  then  proposed  to  induce  altruistic  decision-making  behavior  of  autonomous  vehicles  locally,  which  configures  the  costs  perceived  by  autonomous  vehicles  with  a  socially  aware  component.  Moreover,  a  comprehensive  theoretical  analysis  is  conducted  from  both  static  and  dynamic  perspectives  on  the  routing  of  mixed  autonomy,  where  autonomous  vehicles  are  configured  with  a  controllable  shorter  longitudinal  headway  compared  to  human-driven  vehicles.  This  analysis  examines  the  impact  and  stability  of  the  resulting  routing  system,  providing  valuable  insights  into  the  potential  benefits  induced  by  autonomous  vehicles  with  shortened  headway.  Furthermore,  the  coexistence  of  mixed  autonomy  and  high-occupancy  vehicles  in  a  toll  lane  scenario  is  investigated  and  a  unified  toll  lane  framework  that  integrates  and  compares  autonomous  vehicles  and  high-occupancy  vehicles  is  proposed.  The  effectiveness  of  this  framework  is  demonstrated  across  various  application  situations,  including  toll  design,  policy  formulation  and  regulation  of  autonomy.
■590    ▼aSchool  code:  0028.
■650  4▼aMechanical  engineering.
■650  4▼aElectrical  engineering.
■650  4▼aTransportation.
■653    ▼aAutonomous  vehicles
■653    ▼aControls
■653    ▼aGame  theory
■653    ▼aIntelligent  transportation  system
■653    ▼aTraffic  congestion
■690    ▼a0548
■690    ▼a0544
■690    ▼a0709
■71020▼aUniversity  of  California,  Berkeley▼bMechanical  Engineering.
■7730  ▼tDissertations  Abstracts  International▼g85-03B.
■773    ▼tDissertation  Abstract  International
■790    ▼a0028
■791    ▼aPh.D.
■792    ▼a2023
■793    ▼aEnglish
■85640▼uhttp://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T16932234▼nKERIS▼z이  자료의  원문은  한국교육학술정보원에서  제공합니다.
■980    ▼a202402▼f2024

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