估算使用共享车辆进行通勤的停车需求节省

共享汽车作为私家车替代品，其日益增加的可用性和普及率为在城市中实现更高效的交通提供了充足的机会。由于私家车平均有 95% 以上的时间处于停放状态，共享出行的潜在益处之一是减少对停车位的需求。尽管这一点被广泛讨论，但文献中仍大多缺乏作为出行需求和共享模式函数的这些益处的系统量化。作为朝此方向迈出的第一步，本文聚焦于一种特定的私人出行方式，即通勤，它是交通拥堵和停车需求的主要贡献者。我们开发了一种数据驱动的方法，用于估算不同共享出行模式下的通勤者停车需求，包括一种使用自动驾驶车辆来部分补偿通勤中典型的流量不平衡的模式，并以增加行驶里程为代价进一步减少停车基础设施。我们将新加坡市作为案例研究，并得出了非常令人鼓舞的结果，表明向共享出行模式的逐步过渡将带来停车基础设施的切实减少。在未来展望的自动驾驶场景中，我们的分析表明，在总行驶里程增加不到 2% 的代价下，可实现高达 50% 的停车需求削减。