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Biblioteca de simulación de movilidad autónoma bajo demanda, versión 2.1.1

Administradores

AMoDeus es mantenido y desarrollado conjuntamente por los administradores Christian Fluri (ETH Zürich), Joel Gächter (ETH Zürich), Sebastian Hörl (IRT SystemX), Claudio Ruch, Jan Hakenberg, ChengQi Lu (TU Berlin) y Marc Albert (nuTonomy). . Existe un canal Slack donde las partes interesadas de la biblioteca se reúnen e intercambian.

¡Háganos saber si desea contribuir con el código o unirse al canal de Slack!

Objetivo

Este repositorio es una biblioteca que permite la simulación de sistemas autónomos de movilidad bajo demanda (AMoD), incluidos sus algoritmos de gestión de flotas, en el entorno de simulación de transporte multiagente MATSim.

¡Pruébalo, organiza tu propia flota de amod-taxis! Para comenzar, instale y ejecute amod. Aquí hay una visualización.

Nuestro sitio web es amodeus.science.

Características

El código gestiona el despacho de taxis autónomos en el entorno MATSim. Proporciona algoritmos estándar de despacho de movilidad autónoma bajo demanda y una API para implementar y probar otros novedosos.

Algoritmos de despacho de capacidad unitaria disponible

• Política adaptativa de reequilibrio en tiempo real a partir del equilibrio de carga robótico para sistemas de movilidad bajo demanda por Pavone, M., Smith, SL, Frazzoli, E. y Rus, D., 2012.
• Política de reequilibrio óptimo de fluidos feedforward a partir del equilibrio de carga robótico para sistemas de movilidad bajo demanda por Pavone, M., Smith, SL, Frazzoli, E. y Rus, D., 2012.
• Política global de emparejamiento bipartito de Ruch, Claudio, Sebastian Hörl y Emilio Frazzoli. "Amodeus, un banco de pruebas basado en simulación para sistemas autónomos de movilidad bajo demanda". 2018 XXI Conferencia Internacional sobre Sistemas de Transporte Inteligentes (ITSC). IEEE, 2018.
• Algoritmo SQM de Límites de rendimiento fundamentales y políticas eficientes para sistemas de transporte bajo demanda por M.Pavone, K.Treleaven, E.Frazzoli, 2010.
• Heurística de despacho de equilibrio de oferta y demanda a partir de una simulación microscópica a gran escala de servicios de taxi por Maciejewski, M. y Bischoff J., 2015.
• Estrategia por orden de llegada con reequilibrio de la red a partir de operaciones de flota de vehículos autónomos compartidos para Austin, Texas, mercado por Fagnant, DJ, Kockelman, KM y Bansal, P., 2015.
• Política de reequilibrio variable en el tiempo de Spieser, Kevin, Samitha Samaranayake y Emilio Frazzoli. "Ruteo de vehículos para sistemas de movilidad compartida con demanda que varía en el tiempo". Conferencia Americana de Control (ACC), 2016. IEEE, 2016.
• Método +1 del método +1: políticas de reposicionamiento adaptativo sin modelos para sistemas robóticos de agentes múltiples de Ruch, C., Gächter, J., Hakenberg, J. y Frazzoli, E., 2019.
• Algoritmo DFR de Albert, M., Ruch, C. y Frazzoli, E. "Desequilibrio en sistemas de movilidad bajo demanda: un modelo estocástico y un enfoque de control distribuido". Transacciones ACM sobre algoritmos y sistemas espaciales (TSAS) - Número especial sobre movilidad urbana: algoritmos y sistemas, 2019.
• Política de control que no requiere ninguna comunicación explícita ni una política de control basada en sensores por parte de Arsie, Alessandro, Ketan Savla y Emilio Frazzoli. "Algoritmos de enrutamiento eficientes para múltiples vehículos sin comunicaciones explícitas". Transacciones IEEE sobre control automático, 2009.

Algoritmos de envío de viajes compartidos disponibles

• Equilibrio de oferta y demanda con extensión de haz para viajes compartidos Heurística de equilibrio de oferta y demanda de simulación microscópica a gran escala de servicios de taxi por Maciejewski, M. y Bischoff J., 2015 ampliada con viajes compartidos si dos solicitudes comienzan cerca una de la otra y tienen una dirección similar.
• Estrategia dinámica de viajes compartidos a partir de viajes compartidos dinámicos y tamaño óptimo de flota para un sistema de vehículos autónomos compartidos por Fagnant, DJ y Kockelman, KM, 2015.
• T-Share de Ma, Shuo, Yu Zheng y Ouri Wolfson. "T-share: un servicio dinámico de viajes compartidos en taxi a gran escala". Ingeniería de datos (ICDE), 29a Conferencia Internacional IEEE 2013 sobre. IEEE, 2013.
• Algoritmo de alta capacidad de Alonso-Mora, Javier, et al. "Viaje compartido de alta capacidad bajo demanda mediante asignación dinámica de vehículos de viaje". Actas de la Academia Nacional de Ciencias 114.3 (2017): 462-467.

Galería

Integración

Especifique repository y dependency de la biblioteca amodeus en el archivo pom.xml de su proyecto maven:

< repositories >
  < repository >
    < id >amodeus-mvn-repo</ id >
    < url >https://raw.github.com/amodeus-science/amodeus/mvn-repo/</ url >
    < snapshots >
      < enabled >true</ enabled >
      < updatePolicy >always</ updatePolicy >
    </ snapshots >
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</ repositories >

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  < dependency >
    < groupId >amodeus</ groupId >
    < artifactId >amodeus</ artifactId >
    < version >2.1.1</ version >
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</ dependencies >

El código fuente se adjunta a cada versión.

Literatura

AMoDeus se introdujo originalmente en el artículo.

• AMoDeus, un banco de pruebas basado en simulación para sistemas autónomos de movilidad bajo demanda por Ruch, C., Hörl, S., Frazzoli, E., en 21.ª Conferencia Internacional sobre Sistemas de Transporte Inteligentes (ITSC), páginas 3639–3644, 2018.

Desde entonces, la biblioteca ha sido utilizada para diversas contribuciones científicas, entre ellas:

• Cuantificación de la eficiencia de los viajes compartidos por Ruch, C., Lu, C., Sieber, L. y Frazzoli, en IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 10.1109/TITS.2020.2990202, 2020
• Mejora del transporte público en zonas rurales con vehículos autónomos: un estudio sobre el funcionamiento de las líneas ferroviarias suizas. por Sieber, L., Ruch, C., Hörl, S., Axhausen, KW y Frazzoli, E. en Transportation Research Part A: Policy and Practice, 134:35–51, 2020
• Políticas operativas de flotas para la movilidad automatizada: una evaluación de simulación para Zurich por Hörl, S., Ruch, C., Becker, F., Frazzoli, E. y Axhausen, K, en Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 102:20 –31, 2019
• Aprender a operar una flota de automóviles por Fluri, C., Ruch, C. Zilly, J. y Frazzoli, E.,. En la Conferencia sobre sistemas de transporte inteligentes (ITSC) de IEEE de 2019, páginas 2292–2298. IEEE, 2019
• Desequilibrio en sistemas de movilidad bajo demanda: un modelo estocástico y un enfoque de control distribuido por Albert, M., Ruch, C. y Frazzoli, E. en ACM Transactions on Spatial Algorithms and Systems (TSAS), 5(2):13 , 2019
• Control predictivo de modelo escalable para sistemas autónomos de movilidad bajo demanda por Carron, A., Seccamonte, F., Ruch, C., Frazzoli, E. y Zeilinger, M., en IEEE Transactions on Control Systems Technology, páginas 1– 10, 2019
• El valor de la coordinación en sistemas unidireccionales de movilidad bajo demanda por Ruch, C., Richards, S. y Frazzoli, en IEEE Transactions on Network Science and Engineering, 10.1109/TNSE.2019.2912078, 2019

Varios

Entonces beherrscht mein äusserer Sinn die physische, mein internaler Sinn die moralische Welt. Alles unterwirft sich meiner Willkür, jede Erscheinung, jede Handlung kann ich nennen, wie es mir gefällt; die lebendige und leblose Welt hängt an den Ketten, die mein Geist regiert, mein ganzes Leben ist nur ein Traum, dessen mancherlei Gestalten sich nach meinem Willen formen. Ich selbst bin das einzige Gesetz in der ganzen Natur, diesem Gesetz gehorcht alles.