허리케인이 닥칠 때 가장 취약한 사람들이 항상 제 시간에 빠져나올 수는 없습니다.UT 오스틴의 과학자들은 TACC(Texas Advanced Computing)의 슈퍼컴퓨터를 사용하여 공유 자율 차량(SAV)이 자신의 차가 없는 사람들을 위험으로부터 대피소로 데려갈 수 있는 방법을 연구하고 있습니다.

"우리 연구의 주요 발견은 특정 대피 기간 동안 이 시스템의 크기를 조정해야 하는 경우 하나를 공유하기를 원한다는 것입니다.차량갤버스턴과 휴스턴 사이의 매우 긴 해안선을 따라 대피한 사람 14명당 "이라고 UT 오스틴 토목, 건축 및 환경 공학과의 교통 공학 교수인 Kara Kockelman이 말했습니다. 그녀는 이번 연구를 공동 집필했습니다.출판됨일지에교통 계획 및 기술.

아이디어는 크루즈(Cruise)나 웨이모(Waymo) 같은 회사의 로봇택시와 유사한 공유 자율주행차를 이용해 차가 없는 사람들을 버스 정류장으로 데려오고, 버스는 그들을 휴스턴 내륙의 허리케인 대피소로 수송할 수 있다는 것이다.

Kockelman은 "이러한 저밀도 시골 환경에서는 두 시간 이내에 수행하기 어려울 수 있습니다."라고 덧붙였습니다.대피 위험이 높은 지역에는 Brazoria, Chambers, Galveston, Harris 및 Liberty 카운티가 포함됩니다.이 연구는 자동차가 없거나 차량을 이용할 수 없는 메디케어 데이터베이스에 등록된 사람들과 같이 발이 묶일 수 있는 수천 명의 사람들에 초점을 맞추고 있습니다.

카테고리 5 허리케인이 발생하면 약 90만 명이 대피 명령을 받게 됩니다. 이는 휴스턴 지역 전체 인구의 약 12.4%에 해당합니다.엔지니어들은 배경이교통일반 교통량의 50% 수준이다.나머지 인구는 그대로 유지되는 것으로 추정됩니다.

대피자들은 휴스턴의 복잡한 도로망을 가로질러 이동할 것입니다.36,124개의 링크는 트래픽 분석 구역으로 알려진 5,217개 영역에 분산되어 있습니다.이 중 1,035개 구역은 강력한 허리케인의 피해 가능성이 높은 지역에 위치합니다.

Kockelman은 TACC의 Frontera 슈퍼컴퓨터에서 SAV를 사용한 교통 시뮬레이션에 대한 할당을 받았습니다.

Kockelman은 "이 작업은 슈퍼컴퓨터 없이는 불가능합니다."라고 덧붙였습니다."우리는 아침부터 저녁, 밤까지 진행되는 실제 교통 상황을 24시간 또는 며칠 동안 몇 초마다 개인과 차량을 추적하고 있습니다."

시뮬레이션의 교통 결정은 교통 상황이 얼마나 나쁜지 설명하고, 최상의 경로를 선택하고, 대피 우선 순위를 지정하여 대피자를 정리하는 데 걸리는 시간을 최소화합니다.

엔지니어들은 (SUMO) 도시 이동성 시뮬레이션 교통 시뮬레이션 소프트웨어를 사용하여 교통 혼잡과 네트워크 용량을 평가했습니다.그들은 허리케인이 상륙하기 며칠 전 리드 타임을 두고 재해 전 대피 시나리오를 모델링했습니다.

UT 오스틴 박사인 켄타로 모리(Kentaro Mori)는 "SUMO는 이 지역에 사는 모든 사람의 일상 활동을 모델로 삼고 있습니다."라고 말했습니다.Kockelman이 지도하는 학생."계산 비용을 추가하는 많은 복잡성이 있습니다. TACC가 없었다면 우리는 이러한 중요한 연구 질문에 진정으로 답하고 최상의 정책 권장 사항을 만드는 데 필요한 많은 시나리오를 실행할 수 없었을 것입니다."

팀은 200개의 로봇택시를 1,200개로 확장하면서 시뮬레이션을 시작했으며 다양한 크기의 자동차도 시험해 보았습니다.

"결국 5인승 자동차가 가장 민첩했습니다."라고 Kockelman은 말했습니다."이 차량은 대형 차량에 비해 교통 흐름에 더 빠르게 가속됩니다."게다가 시뮬레이션 결과 200대보다 큰 차량에서는 수익이 감소하는 것으로 나타났습니다.

이 연구는 개인 차량에 접근할 수 없는 허리케인 대피자들을 위한 실행 가능한 대체 교통 수단에 대한 암시적인 데이터를 제공하는 선구적인 노력이었습니다.결과가 아직 허리케인 적용에 직접 사용되지는 않지만 엔지니어들은 연구를 구성하는 데 텍사스의 대피 지도자들과 협의했습니다.저자는 Waymo와 같은 회사가 승객 수를 확대함에 따라 SAV가 대피에서 더 큰 역할을 할 것으로 예상합니다.유휴 차량의 스마트 재배치, 최적의 동적 승차 공유 매칭, 향상된 경로 찾기 알고리즘 등과 같은 방법을 통해 운영이 개선됩니다.

Kockelman은 교통 시뮬레이션이 다른 도시와 서해안의 산불과 같은 다양한 재난 대피 시나리오에 적용될 수 있다고 덧붙였습니다.

Kockelman은 "세부적으로 시뮬레이션하고 인구의 불확실성과 이질성을 허용하는 능력은 이전에는 사람들이 결정을 내리는 방식이나 교통 상황이 초 단위로 전개되는 방식에서 결코 실현 가능하지 않았습니다"라고 말했습니다."TACC 시스템을 사용하면 그 풍부함이 살아납니다. 우리가 여기 UT 오스틴에 있고 그 능력을 활용할 수 있어서 행운입니다."

추가 정보:이주용 외, 재난 발생 전 대피 시 취약 계층을 위한 공유 자율 차량 활용,교통 계획 및 기술(2024).DOI: 10.1080/03081060.2024.2360678