交通规划

三、自动驾驶时代的交通规划

（一）自动驾驶车辆对城市交通产生的影响

出行时间成本降低，经济成本可能提高。第一个是出行时间成本的降低，但是因为出行时间成本的降低，它会诱增我们大量的出行，这样的话我们总的出行总量可能是会增加的，我们总的经济成本可能是提高的，也就是说出行的便利会导致诱增我们一些不必要的出行，因为诱增了一些不必要的出行，可能我们总的出行里程会增加，这是第一部分。

出行总里程增加，可能加剧交通拥堵。第二部分因为交通的便利性，交通出行过程中的舒适性，导致大家会去购买更多的私人的无人自动驾驶车辆，这样会加剧城市的交通拥挤，又回到了我们以私人小汽车为主导的交通模式下，这样的话城市交通会非常拥堵。

涟漪模型 自动驾驶车辆对城市的影响

交通基础设施需要更新换代，可能导致不均衡发展。第三个，就是交通基础设施是需要更新换代的，也就是说要把交通基础设施作为我们的数字化，来实现交通基础设施和车车之间的通信，这样的情况下，可能会导致城市内某些区域的发展不均衡，或者是导致城市和乡村之间的发展不均衡。

对城市的影响

道路车容量增加，需要创新规划与设计。因为无人的自动驾驶，它的车与车之间的间距可以很小，而且可以组队、编队来进行行驶，它所需要的道路空间相对会比较少，它这样可以释放很多的道路空间，在释放很多道路空间的基础上，它还可以提高道路网整体的通行能力。对于信号灯的影响，就是说无人的自动驾驶汽车车辆会通过V2V技术实现车车通信，通过V2X技术实现车辆与周围环境和周围交通基础设计的通信，也就是实现无人自动驾驶车辆与交通信号灯的通信，从而有效的来控制整个交通系统的运行。

（二）未来城市交通规划的必要性

未来无人自动驾驶时代下的未来城市的交通规划它的必要性是什么？

1、适应无人自动驾驶所带来出行方式变革的需求。回归以人为本的城市道路，人们出行不受诸多限制，无驾照者、饮酒者、老年人、不具备驾驶能力者皆可搭乘自动驾驶汽车出行。

2、提升交通工具安全性和舒适性。增大车内空间，驾乘舒适度与出行体验更好；提供点对点交通服务，避免交通拥堵，节约出行时间。

3、催生城市功能与用地的布局优化。原有城市中心区的停车设施可以转变为公共空间；相关设施用地减少，包括有人驾驶造成车祸的救助设施，驾校、加油站、加气站设施用地等。

（三）未来城市交通规划的原则

1、将安全放在首位。在进行道路规划和设计时将行人安全放在首位，营造一个以人为中心的自动驾驶未来，自动驾驶车辆应具备自动识别并礼让行人的功能。

2、移动的是人不是车。优先发展更高效的交通方式一一公共交通、骑行和步行，实现道路空间再分配。

3、公平分配的利益。从各个角度考虑公平性，确保所有人公平地享受自动驾驶带来的好处。

4、数据驱动决策。城市道路系统会产生大量可用的交通数据，应及时获取并加以利用。

（四）未来基础设施规划

为适应自动驾驶的发展，未来的道路交通基础设施规划也需进行调整，主要包括：

1、明确设施用地的规划与管理模式。

针对需要在路外独立设置场站设施，首先明确其规划用地性质。若按照交通设施用地进行控制，则纳入城市交通基础设施规划管控；若按照其他经营性用地进行控制，则须根据其对周边地区的交通影响进一步明确，是否需要进行统筹规划管理。针对接落客区等路内设施，亦应研究相应的管理办法。

2、研究设施的布局原则及共建原则。

城市土地资源有限，对于明确纳入规划管控的设施，应根据自动驾驶技术的运营要求，开展各类设施的选址布局要求及与其他用地的共建可行性的研究，作为依据来指导规划工作的开展。

3、研究调整规划与设计标准。

自动驾驶较人工驾驶具有更高的操作稳定性，车辆行驶时所需的车道宽度、转弯半径，停放时所需的停车几何空间等，较人工驾驶均有不同，需要制定相应的规划标准，以减少设施使用时的矛盾

（五）自动驾驶时代街道的转型

1、目前

单座汽车优先。迫使搭乘公交、骑行或步行的人与私人小客车竞争，道路安全性和公共交通效率降低，车辆行驶里程增加。

2、中期

城市重新组织街道并让最高效的交通方式优先。所有人的出行方式选择和出行安全都在提升，定价和公交优先政策的施行使得车辆行驶里程降低。

3、未来

智慧城市设计，自动驾驶技术降低了排放和车辆行驶里程，并带来了安全性的提升。

自动驾驶汽车发展对街道的改变示意图

4、动态街道

车联网技术保证车辆在狭窄和可变的街道上行驶，根据即时路况遵守不同的速度限制。未来路面和交通信号可以是实时的、动态的和可调节的。动态路面帮助调整车道数量、人行道宽度和行车方向，这意味着有限的街道可以根据需求提供多种用途。

政府通过交通管理工具可以在后台实时更改车道和速度限制，控制人员与车流量，以满足交通顺畅目标。通过动态路面、自适应性基础设施和可智能移动的街道，使城市空间被合理分配利用。

5、V2X系统——自动驾驶车辆与外界的互联。

1)V2V:车与车之间的信息交换，防止汽车刮擦、碰撞和追尾的安全系统。

2) V21:车对基础设施，汽车与道路、路侧基础设施之间的数据交换，可以实时监测路况。

3)V2P:人和非机动车的安全功能，具有区分行人的功能必要时车辆会主动采取措施。

4)V2N:车联网，将汽车和云服务相结合，实现趣味性和有用性的结合。

V2X系统使得交通信息可以通过无线网络实时传输到自动驾驶车辆，并指导车辆通过交叉路口。这些网络链接的车辆不再需要绝大多数的交通信号标志，从而减少了交通信号灯和信息标志的数量。

V2X系统

6、V2X系统——自动驾驶车辆与外界的互联。

自动驾驶环境下街道功能与类型研究。

自动驾驶环境下街道功能与类型

（六）未来城市交通规划内容。

1、规划自动驾驶车道。

在自动驾驶车辆完全取代传统车辆前进行自动驾驶车辆专用车道的规划。自动驾驶专用道的设置需考虑自动驾驶车辆渗透率、基础设施运行安全与效率等多维因素。此外，由于城市道路空间资源有限，除了服务自动驾驶车辆，还需为公交车辆、私家车以及非机动车等其他交通参与者提供行驶空间。

2、改进道路设计

由于我国城市道路交通含有大量的非机动车交通流，故我国城市自动驾驶道路断面布置还需考虑机非混行的矛盾。通过确定不同等级的道路、车道规模断面布置类型来设计自动驾驶专用道，确定合理的道路路权分配，从而兼顾各方交通参与者的行驶权益。

3、规划自动驾驶车辆上下客区域。

自动驾驶车辆可以自由返航，使得中心城区大量的停车空间被节省出来，这部分土地可以再开发并创造更高价值的用途;但与此同时，人们对于通勤时长承受度的提高可能激励郊区开发，导致城市用地持续向外蔓延。

自动驾驶车辆送通勤者到达目的地后可驶离市区，在郊区寻找理想的停车位甚至直接回家。此外可以预见车主会将车辆出租给共享汽车公司，这些车辆在放下车主后会不断接送其他乘客，无需寻找停车位。据测算中心城区将减少50%-90% 的停车位，用地结构得到优化。

上下客示意

4、优化信号灯等交通标志设施

自动驾驶时代的交通信号灯和信息标志灯将大幅减少，因此需要重新规划交通信号标志的布局，加强智能交通信号标识设施建设。例如通过交通管理系统发出指令，可以改变车道的车速限定甚至行驶方向。

信号灯示意图

（七）未来城市土地利用规划。

1、调整中心城区停车空间。

由于自动驾驶汽车减少了大量中心城区的停车位，所以释放出的土地和空间可用作写字楼、酒店、购物中心等商业区域，或是绿地、公园、博物馆等文化休闲场所，从而提高单位土地所创造的经济价值，提升城市活力。

2、打开封闭式小区。

道路安全性的提高和车行道路的变窄都将带动沿街商业的发展，所以打开封闭式的居住小区，将小区内部空间纳入城市的整体公共空间，方便居民出行的同时也有利于城市街区活力的提升。

3、应对郊区蔓延开发。

自动驾驶模式会提高人们对于通勤时长的承受度，从而激励郊区开发，导致城市用地持续向外蔓延。这就要求在更远离市中心的郊区规划更多配套服务设施，此外，还要坚持紧凑集约发展的原则，鼓励土地混合利用，减少低效率的出行需求

（八）自动驾驶交通预测。

1、传统交通需求预测四阶段法。

传统交通需求预测四阶段法(出行生成、交通分布、方式划分、交通分配)) 中，数据量有限且数据精度不高，只能将各个阶段分别预测然而真实的交通生成、分布、模式划分及分配的过程往往是相互贯穿相互影响的，故基于四阶段框架的需求预测准确性不高。

2、自动驾驶环境下交通需求预测。

向模型组合化、出行行为一体化分析的方向转变。需考虑自动驾驶汽车(AV)对车辆行驶里程(VMT)、车辆行驶时间(VHT)、出行方式结构等模型参数的影响，考虑出行时间效益(VOTT)大幅下降的特点，利用海量、高精度、非集计用户数据，针对性地构建不同出行者的用户画像，更准确地预测个体出行者的出行行为，从而进行精细化的需求预测模型构建、分析和求解，满足需求预测的前瞻性和准确性要求。

四阶段示意

自动驾驶对交通需求的影响

（九）城市交通网络布局。

1、传统城市交通网络布局

由于交通数据获取的滞后性，交通网络布局设计难以适应并服务于动态变化的土地利用及交通需求。

传统城市交通网络布局设计方法的核心设计思路是:在单次网络布局设计过程中，预测出行者在交通网络中的出行行为选择，得到交通系统运行的均衡状态;同时以最大化交通运行效益为目标，通过优化配置网络拓扑结构，确定交通网络整体布局及形态。

2、自动驾驶环境下城市交通网络布局

自动驾驶环境下，交通数据可以在连续时间域上获取，能够及时反映交通需求每隔一段时间(例如，半年到一年)的动态变化因此，自动驾驶环境下，通过充分利用连续的交通数据，进行连续时域上的优化布局设计，能够使城市交通网络及时调整布局并服务于变化的交通需求。

3、自动驾驶环境下城市交通网络布局设计方法核心设计思路

进行多次交通网络设计，单次设计会完成一次交通网络布局的提升。

每次设计会考虑未来多次设计引起的交通需求动态演变，并通过最大化动态交通运行效益，完成多阶段的网络布局优化，实现多阶段网络设计方案的动态平滑衔接。

利用自动驾驶环境下获取的连续、海量的交通数据，每次网络设计(例如，道路网络设计、公共交通网络设计等)后的交通运行效果都能被及时地观测与反馈，反馈信息可以作为下一阶段网络设计的输入，实现交通网络布局每隔一段时间(例如，半年至一年)的动态调整，以适应不断变化的交通需求。

（十）自动驾驶下的法律法规体系。

1、我国的法律体系。

目前以《道路交通安全法》为统领的现有法律框架是基于机动车和人类驾驶人为基础的，仅允许有资格的驾驶人驾驶机动车上路自动驾驶系统并不具有驾驶机动车的合法地位，无法满足新技术的发展需求。

据了解，目前国内对自动驾驶汽车的法律政策主要分为几个板块:一是道路测试和示范应用类，如《智能网联汽车道路测试与示范应用管理规范(试行)》;二是汽车数据安全，如《汽车数据安全管理若千规定(施行)》;三是自动驾驶汽车生产准入规定，如《关于加强智能网联汽车生产企业及产品准入管理的意见》;四是道路交通法规的修订。

为完善自动驾驶汽车的法律法规体系，需要在《道路交通安全法》中明确自动驾驶系统的合法地位，并制定人类驾驶员与“自动驾驶系统” (车企、零部件供应商等)的责任划分标准规则和处置机制。同时，在《道路机动车辆生产企业及产品准入管理办法》中要建立“自动驾驶系统”的等级评价认证体系和准入机制。

2、美国的体系的基本原则。

美国自动驾驶法律体系的基本原则有：

3、执法问题。

执法一直是一项艰巨的任务，缺乏执法手段阻碍了交通管理措施的实施。自动驾驶汽车在设计上完全符合法规，这为基础设施设计和管理带来了新的机遇。以下是一些可能的示例。

(1)交通宁静化可以通过在一个区域或一段道路上设置限速标志或电子围栏来实现。所有物理设计功能，如各种水平和垂直对齐修改和强制摄像头，都变得不必要

(2)当交通主管部门开发货车和送货网络时，他们不仅可以依靠自动货车沿着指定路线行驶，还可以依靠它们遵守指定时间，例如夜间送货。

(3)车辆可访问的数据库中法规和规则的数字化使得在道路上安装交通标志变得不必要，从而减少了混乱的产生，节省了维护成本。当物理标志难以安装或无法安装时，可以应用数字形式的规则在数字世界中，制定和更改规则以反映不断变化的操作环境也要容易得多。人们可以期望车辆在高峰时段明确识别可逆车道或转弯禁令，并在数字地图上显示后立即遵守。