共享出行

我们提供仿真移动即服务(MaaS)、需求响应运输(DRT)和城市物流应用的模型框架。
我们团队可以帮助人工智能初创企业和MaaS运营商评估不同的商业模式,设计和测试不同类型的服务。

我们还可以就实施MaaS的潜在影响向政府部门或研究团体提供建议,或者研究MaaS和DRT如何与更广泛的公共交通系统相结合。

我们将帮助你开发一个无懈可击的商业案例来运行一项服务,或将你的车队管理算法连接到我们的仿真器上,让你的车队和其他道路使用者之间进行互动。

共享出行 - 案例

Capri – 伊丽莎白女王奥林匹克公园

该团队进行了一项研究,调查为提供正确的服务水平所需的自动驾驶车辆数量。

Capri – 布里斯托尔机场

这项研究验证在现有的机场班车服务之外,提供自主的Pod on demand(POD)班车服务的商业案例。

我们将如何帮助你开发你的商业案例

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轻松实现可视化

  • 识别出行需求的模式
  • 回放仿真,检查车队在网络中的运动情况
  • 提取每个用户定义的时间间隔(例如每15分钟)的网络统计数据
  • 审查个人的出行请求以及相应的服务方式

“如果...会怎样?”场景测试

我们强大的、已开发好的仿真引擎、可扩展的软件框架以及我们的软件和工程师专家团队的结合,让我们可以建立任何规模的模型来测试任何类型的场景。

  • 固定路线、半固定路线或完全自由的 “出租车式 “路线安排
  • 固定的时间表或纯粹的按需出行要求,实时或预先预订的出行要求
  • 实体站点、虚拟站点或自由上下车
  • 不同的车队类型和配置
  • Ride提供单独的出行模式或与公共交通相结合,作为整体交通模型的一部分
  • 管理路线、安排出发时间、提供和运营用户共享服务以及车队重新分配的算法
  • 产生不同服务方式、定价模式和目标服务水平的算法
  • 不同类型服务的吸引力水平
  • 不同供应商或服务之间的竞争
  • 对关键输入参数的敏感性分析,例如,假设不同的行为参数进行多次仿真。

工作流程

假设你想测试你的车队管理算法,或仿真拥堵对服务交付的影响,或模拟不同类型的优先权措施。 你需要观察仿真期间需求的演变和的服务供应情况,把握车辆行驶路线,以及需求的空间和时间分布。 Ride会给你提供车辆利用水平(utilization levels)、乘客公里数和系统服务水平。

出行要求

仿真一个由个体组成的群体,每个人都有自己的特点、偏好和出行模式。 这些单独个体生成出行请求,并在仿真过程中不断接入系统,这些出行请求是在特定的地点和特定的时间之间;他们还可能包括一些限制条件,如最早或最晚上车时间,以及个人的特征。

运营商

接收出行请求,查询车辆位置、最短路径和 “当前 “网络状态,并使用这些数据向出行者安排并提供运输服务。 每个服务的提供可以包括一些特别的出行要素比如步行、等待和车内时间,以及距离、成本和换乘次数等。

动态出行模式选择

指定一个最小成本或离散选择逻辑函数,在收到的服务供应中进行选择。 你甚至可以包括 “内部运营商 “来代表 “常规 “模式,如轨道运输和私人汽车。

行程执行

选定的服务提供被接受并传递给模拟器来执行。 运营者被通知并更新出行要求和车辆分配的状态。

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