ハリケーンが襲来したとき、最も弱い立場にある人々が時間通りに避難できるとは限りません。テキサス・アドバンスト・コンピューティング（TACC）のスーパーコンピューターを使って、テキサス・オースティンの科学者らは、自動運転共有車両（SAV）がどのようにして自分の車を持たない人々を危険から避難所に誘導できるかを研究している。

「私たちの研究の重要な発見は、特定の避難期間に合わせてこのシステムのサイズを調整する必要がある場合、共有システムが必要になるということです。車両ガルベストンとヒューストンの間の非常に長い海岸線に沿った避難者14人ごとに」と、UTオースティン校土木・建築・環境工学科の交通工学教授カラ・コッケルマン氏は述べた。彼女はこの研究の共著者で、出版された日記で輸送計画と技術。

このアイデアは、クルーズやウェイモなどの企業のロボタクシーに似た自動運転共有車両を使用して、車を持たない人々をバス停まで連れて行き、そこからバスでヒューストンの内陸部のハリケーン避難所まで運ぶというものだ。

コッケルマン氏は、「こうした低密度で田舎の環境では、数時間以内にそれを行うのは難しいかもしれない」と付け加えた。避難の危険性が高い地域には、ブラゾリア郡、チェンバース郡、ガルベストン郡、ハリス郡、リバティ郡が含まれる。この研究は、メディケアのデータベースに登録されている車や乗り物を持たない人々など、立ち往生する可能性のある何千人もの人々に焦点を当てている。

カテゴリー 5 のハリケーンが襲来した場合、ヒューストン地域の総人口の約 12.4% に相当する 90 万人が避難命令を受けると推定されています。技術者らはその背景を次のように推測している。渋滞通常のトラフィック負荷の約 50% です。残りの人口はその場に留まると想定されます。

避難者はヒューストンの複雑な道路網を移動することになる。トラフィック分析ゾーンとして知られる 5,217 のエリアに 36,124 のリンクが分散されています。このうち、1,035のゾーンは強いハリケーンが襲来する可能性が高い地域にある。

コッケルマン氏は、TACC の Frontera スーパーコンピューター上の SAV を使用した交通シミュレーションに対して割り当てを獲得しました。

「この作業はスーパーコンピューターなしでは不可能です」とコッケルマン氏は付け加えた。「私たちは、朝から夕方、そして夜間に変化する実際の交通量を 24 時間または 1 日にわたり、数秒ごとに個人と個々の車両を追跡しています。」

シミュレーションでの交通状況の決定は、交通状況の悪さを考慮し、最適なルートを選択し、避難者を排除するのにかかる時間を最小限に抑えるためにピックアップの優先順位を決定します。

エンジニアは、(SUMO) Simulation of Urban Mobility 交通シミュレーション ソフトウェアを使用して、交通渋滞とネットワーク容量を評価しました。彼らは、ハリケーン上陸前の数日間のリードタイムで災害前の避難シナリオをモデル化しました。

「SUMOは、この地域に住むすべての人たちの日常活動をモデルにしています」と、UTオースティン校の森健太郎博士は言う。コッケルマン監督の学生。「非常に複雑なため、計算コストが増加します。TACC がなければ、これらの重要な研究課題に真の答えを出し、最良の政策提言を行うために必要な多くのシナリオを実行することはできません。」

チームは 200 台のロボタクシーでシミュレーションを開始し、1,200 台まで拡張しました。また、さまざまなサイズの車も試しました。

「結局のところ、5人乗りの車が最も機敏だった」とコッケルマン氏は語った。「これらの車両は、大型車両と比較して、渋滞に入るまでの速度が速くなります。」さらに、シミュレーションでは、200 隻を超える艦隊では収益が減少することが示されました。

この研究は、自家用車を利用できないハリケーン避難者にとって実行可能な代替交通手段に関する示唆的なデータを提供する先駆的な取り組みでした。この結果はまだハリケーン用途に直接使用されていませんが、技術者らは研究をまとめるにあたり、テキサス州の避難指導者と相談しました。著者らは、Waymoのような企業が乗客数を拡大するにつれ、SAVが避難においてより大きな役割を果たすと予想している。運用は、アイドル状態の車両のスマートな位置変更、最適な動的なライドシェアリングのマッチング、強化された経路検索アルゴリズムなどの方法を通じて改善されます。

コッケルマン氏は、交通シミュレーションは他の都市や、西海岸の山火事などのさまざまな災害避難シナリオにも適用できると付け加えた。

コッケルマン氏は、「詳細なシミュレーションを行い、人口の不確実性や不均一性を考慮に入れる能力は、人々が意思決定を行う方法や交通状況が秒単位でどのように展開するかという点では、これまで決して実現不可能であった」と述べた。「その豊かさは、TACC システムの使用によって生き生きとします。私たちはここ UT オースティンにいて、その能力を活用できることを幸運に思っています。」

詳細情報:Jooyong Lee 他、災害前の避難中に脆弱な人々のために共有自動運転車を活用、輸送計画と技術（2024年）。DOI: 10.1080/03081060.2024.2360678