面向共享按需出行服务的集成式拼车匹配模型
机器人学
2024-02-29 v2 系统与控制
系统与控制
摘要
随着许多高业务量网约车公司日益频繁地提供共享服务（例如 UberPool、LyftLine），共享按需出行 服务正受到越来越多的关注。同时，自动驾驶汽车 的出现承诺了进一步利用这些发展的运营机会，因为 AV 实现了集中运营且完全互联的车队。共享 MoD 服务有两个基本任务：拼车匹配和车辆再平衡。传统上，这两个功能是顺序且独立执行的。在本文中，我们提出并构建了一个集成式拼车匹配问题，旨在将拼车匹配和再平衡整合到一个单一的公式中。该集成问题受益于这两个任务之间的交互。我们还提出了一种方法，通过使用基于城市网络网格表示的供给水平信息来求解集成的共享拼车匹配问题。我们通过使用基准顺序方法和开源数据集的比较案例研究，展示了所提出方法的有效性。我们的结果表明，集成模型能够服务至少相同数量的乘客，并在服务水平和可持续性指标方面获得显著收益。
引用
@article{arxiv.2211.16657,
title = {Task-Driven Hybrid Model Reduction for Dexterous Manipulation},
author = {Wanxin Jin and Michael Posa},
journal= {arXiv preprint arXiv:2211.16657},
year = {2024}
}
备注
Reproducing code: https://github.com/wanxinjin/Task-Driven-Hybrid-Reduction. This is a preprint. The published version can be accessed at IEEE Transactions on Robotics