Benodigde kennis

De benodigde kennis wordt in samenwerking bepaald tijdens werkbijeenkomsten en Ronde Tafels. Dit leidt tot kennisvragen die worden beheerd door het Ministerie van Infrastructuur en Milieu (DGB).

De onderstaande vragen zijn al deels beantwoord. De antwoorden staan in de documenten uit de collectie en zijn hier verzameld. (stand per maart 2017) Voor meer vragen en antwoorden: zie het Kennisjaarverslag.

IMPACT-Infrastructuur

80% Driverless future A policy roadmap for city leaders Page 3 report Prioritize and modernize public transit. The role of transit will evolve as AVs and shared mobility become widespread. Transit agencies should focus on high-frequency, high-capacity services in dense urban corridors (such as rail, bus rapid transit), provide first and last-mile connections through driverless shuttles, and expand kiss-and-rides/mobility hubs.

70% Driverless future A policy roadmap for city leaders Page 3 report Encourage adaptable parking.Fewer cars means fewer parking spaces, especially in city centers. Parking garages need to be built with housing or office conversion in mind and include level floors, higher ceiling heights and centralized ramps. These future-proof garages are already being contemplated in Boston and Nashville.

80% Driverless future A policy roadmap for city leaders Page 12 report AVs will reduce demand for parking, gas stations, and other auto-related land uses. Some uses, particularly those in highly desirable areas, may be reused and repurposed over time. AVs are highly likely to reduce parking demand by taking personally owned automobiles off the street. Past studies estimate that, depending on the success of merging AV into city infrastructure, parking demand may be reduced by up to 90%. Parking, roads and other auto-related uses occupy a significant amount of land. The U.S. contains as many as two billion parking spaces, occupying up to 16,000 square miles of land (the equivalent of Connecticut and Vermont combined). The quantity of parking spaces in the country amounts to as many as eight parking spaces for every car. Parking consumes a significant amount of land, especially in suburban areas where auto use is highest and surface lots are more common than multi-story garages. At a typical suburban mall, parking or driveways make up 80% of the land, while only 20% is used for the mall. Even in denser, more urban areas, parking requires significant land area. For example, streets and parking take up 45% of land in downtown Washington, D.C. and up to 65% in downtown Houston.

“Automated driving, with its minimal space requirements and rather equal speed levels, could at least double the existing average road infrastructure capacity. “

Gevonden in (p.380): Autonomous Vehicles and Autonomous Driving in Freight Transport

 

90%

Rapport Zelfrijdende auto’s, verkenning van implicaties op het ontwerp van wegen

Chapter 3.3
– Als  begrenzing  van  rijstroken  is fysieke  markering belangrijk, naast de eventueel al toe te passen   digitale  markering.   Dat   geldt  voor   alle   wegonderdelen.   De   markering  moet   goed waarneembaar  zijn,  door  in-car  sensoren  (camera’s)  en door  de  menselijke  bestuurder,  bij verschillende weers- en lichtcondities.

-Naarmate  de  automatiseringsgraad  toeneemt,  zijn  er steeds  meer  voertuigen  die  op smallere rijstroken kunnen rijden. Echter bestuurders van voertuigen die nog niet geautomatiseerd koers houden, zijn gebaat bij de huidige rijstrookbreedte (vrees marge en vetergang). Rijstroken kunnen dus   nog   niet   overal   smaller   gemaakt   worden.   Als   tussenoplossing   kunnen smallere doelgroepstroken voor de hogere SAE level voertuigen worden geïntroduceerd.

-Aanpassingen van het dwarsprofiel en de berminrichting (redresseerstrook, obstakelvrije zone, vluchtstroken) kunnen nog niet plaats vinden.

-Boogstralen kunnen ook nog niet aangepast worden. Wel zou overwogen kunnen worden om in bogen  met meer  stroken  de manueel  bestuurde voertuig en  alleen  in  de  buitenste  strook/stroken toe  te  staan  en  de  binnenste  strook/stroken  te  reserveren voor  automatische voertuigen  die  hun snelheid   kunnen   optimaliseren   op   de   infrastructuurkenmerken   en   de   voorkeuren   van   de inzittenden.  Een  risico  is  dat  manueel  bestuurde  voertuigen  het  gedrag  van  automatische voertuigen gaan imiteren, wat ertoe zou kunnen leiden dat ze met een te hoge snelheid de bocht in gaan. Ook de korte volgtijden van automatische voertuigen zouden overigens door menselijke bestuurders geïmiteerd kunnen worden. Dat geldt ook op andere wegonderdelen.

-Over  het  algemeen  geldt  dat  de  mix  van  verschillende voertuigtypen  een  aanvankelijk  wat onvoorspelbaar  verkeersbeeld  kan  geven.  Dat  heeft  met name invloed op de dimensionering van  uitwisselpunten. (in- en uitvoeger, weefvak, kruispunt, rotonde). De mix van voertuigen van verschillende  SAE  levels  kan  zorgen  voor  interactie  tussen  de  verschillende  voertuigtypen  die tegen  de  intuïtie  van  menselijke  bestuurders  ingaat. ZRA’s  gedragen  zich  anders  dan  de bestuurders van niet-ZRA’s, of bestuurders van voertuigen met een lager SAE level, op basis van hun intuïtie verwachten. De uitwisseling op sommige plaatsen is mogelijk te complex voor ZRA’s, die   nog   niet   met   elkaar   communiceren   en   meer   tijd   nodig   hebben,   door   de   grotere veiligheidsmarges  dan  die  die menselijke  bestuurders aanhouden  en vroegtijdig  remmen.  Dit  zal ertoe   kunnen  leiden   dat   uitwisselpunten   (in-   en   uitvoegstroken,   weefvakken)   eerst   ruimer gedimensioneerd  moeten  worden.  Dat  sluit  aan  bij  de praktijkobservatie  dat  ACC in  zijn huidige vorm leidt tot grotere volgafstanden.

-Voor onderliggende wegen geldt dat met name de interactie  met  langzaam  verkeer  (fietsers  en voetgangers) veel dilemma’s oplevert. Daardoor wordt de situatie veel complexer en daarvoor zijn op  dit  moment  nog  geen  (veilige)  oplossingen  beschikbaar.  Op  gebiedsontsluitingswegen  met gescheiden verkeersstromen gelden dit ook (op kruispunten en rotondes).

-Bij gemengd verkeer dient nog vastgehouden te worden aan het originele kruispuntontwerp en voorrangsregels.  De  ZRA  moet  zich  zoveel  aan  de  menselijke  bestuurders  aanpassen,  zodat verwarring voorkomen wordt bij bestuurders van niet-automatische voertuigen. Mogelijk heeft het automatische voertuig meer tijd  nodig  om  de  situatie op  een  kruispunt  in te  schatten,  als  er  niet met alle voertuigen in de buurt gecommuniceerd kan worden.

-Doorzicht op een rotonde is voor een ZRA, die communiceert met het overige verkeer, geen probleem, voor menselijke bestuurders wel.

– (truck) platooning brengt nog de nodige vragen met zich mee, als het streven is om vrijwel continu te  kunnen  platoonen  (dus  niet  moeten  opsplitsen  bij ieder  knooppunt)  om  de  voordelen  vanplatooning te kunnen behalen

Uit  het  bovenstaande  ontstaat  het  beeld  dat  de  mogelijke  consequenties  voor  het  wegontwerp  in  de situatie  met  gemengd  verkeer  waarschijnlijk  nogal  beperkt  zullen  zijn  (ofwel  dat  je  niet  veel  kunt veranderen  aan  het  wegontwerp  zolang  er  gemengd  verkeer  is).  Bij  gemengd  verkeer  kan  er  in  eerste instantie niets veranderd worden aan het ontwerp, dat gebaseerd is op wat menselijke bestuurders nodig hebben  om  veilig,  vlot  en  comfortabel  te  rijden.  Alleen  op  wegen  met  veel  capaciteit/rijstroken  kan overwogen  worden  een  deel  hiervan  voor  ZRA’s  te  reserveren en dit deel ook een nieuw wegontwerp te geven (scheiding in het dwarsprofiel van ZRA en niet-ZRA).

Smart Infra, Eerste schetsonderzoek naar level 4 snelwegen en kruispunten voor zelfrijdende auto’s

Chapter 5

Voor de transitiefase geldt dat zowel de zelfrijdende voertuigen als de conventionele voertuigen gebruik maken van dezelfde rijbaan. Zolang de conventionele voertuigen gebruik maken van de rijbaan zullen deze, ten behoeve van de verkeersveiligheid, maatgevend z

ijn voor de ontwerpcriteria aan de rijbaan. In de transitiefase is het daarom naar verwachting niet wenselijk versoberingen aan het ontwerp van autosnelwegen door te voeren.

Bij een gescheiden transitie zal er een doelgroepenstrook aan de linkerzijde van de rijbaan worden aangewezen voor de zelfrijdende voertuigen. In het geval dat de doelgroepenstrook als extra strook wordt toegepast, zullen de overige stroken versmald moeten worden en wellicht dat de vluchtstrook moet worden opgeofferd. Beide maatregelen leiden tot een

afwijking van de vigerende richtlijn (ROA 2014) en hebben mogelijk een negatief effect op de

verkeersveiligheid van met name de conventionele voertuigen. Met de extra strook wordt de totale capaciteit van de weg wel vergroot.

 

80%

Automated Vehicles. The Coming of the Next Disruptive Technology

Benefits page 17 report

With AVs, the demand for parking will decrease substantially because an AV can relocate itself to an area of free parking. Or, as an automated taxi, it can pick up its next ride. In some cases, a commuter can send the car home for his/her spouse to use.

 

Besides changes in parking spots Urban land use is expected to change as well with the implementation of AV’s. This Autonomous Driving and Urban Land Use report discusses the possible effects.

70% State of Art on Infrastructure for Automated Vehicles

 (See figure in Chapter 6))

This  section  summarizes,  based  on  insights  from  the current scientific literature, projects, test sites, and  initiatives,  the  implications  of  vehicle  automation  on  the  infrastructure  for  each  SAE  level  of automation (in each case assuming 100% penetration level). According to Shladover (31) level 5 will not be here until 2075, while level 3 is problematic because of the difficulty to attain drivers’ attention after  being  out  of  the  loop  and  because  some  automakers  simply  will  not  attempt  level  3.  However, level 4 automation will probably be realized within the coming decade. In Table 6 a first attempt was made to summarize the requirements from the physical infrastructure to facilitate vehicle automation, followed by Table 7 which summarizes the requirements from the digital infrastructure. These results should  be  considered  with  caution,  as  many  of  the  findings  from  the  scientific  literature  were  not explicitly based on empirical data and results, but on experts’ opinions.


Hieronder een lijst met een aantal documenten die enkel betrekking hebben op het subdomein. Er zijn nog meer documenten gerelateerd aan dit subdomein maar deze zijn ook gelinkt aan andere subdomeinen. De volledige collectie beschikbare documenten in onze online bibliotheek (catalogus en dropbox) 

Titel/Title Auteur(s)/Author(s) Product van/Produced by Opdrachtgever product/Product Requested by Publicatiedatum/ Publication date
Automated Vehicles. The Coming of the Next Disruptive Technology Paul Godsmark, Barrie Kirk, Vijay Gill, and Brian Flemming the van Horne Institute Ottawa: the Conference Board of Canada, 2015. Funding and in-kind support for this briefing were provided by The Conference Board of Canada’s Centre for Transportation and Infrastructure, The Van Horne Institute, and The Canadian Automated Vehicles Centre of Excellence (CAVCOE). 1-1-2015
Tomorrow’s Road Infrastructure for Automated Driving Philippe Nitsche, MSc. Austrian Institute of Technology (AIT) Austrian Institute of Technology (AIT) 14/08/2014
Zoeken naar strepen op het asfalt penvoerder Henk Leenaers, bijdragen van Kadaster, TomTOM, RWS, HERE Lijn43 IenM-projectgroep zelfrijdende voertuigen 5-9-2016
Autonomous Driving and Urban Land Use Dirk Heinrichs German Aerospace Centre (DLR), Institute of Transport Research Springer Berlin Heidelberg 22/05/2016

The effect of autonomous vehicles on traffic

Bernhard Friedrich Institute of Transportation and Urban Engineering, Technische Universität Braunschweig Springer Berlin Heidelberg 22/05/2016
State of Art on Infrastructure for Automated Vehicles Dr. Ir. Haneen Farah Transport & Planning, Delft University of Technology IenM-projectgroep zelfrijdende voertuigen 20/12//2016
Smart Infra, Eerste schetsonderzoek naar level 4 snelwegen en kruispunten voor zelfrijdende auto’s drs.ing. E.J.N. Rijsdijk, ir. A. van Beinum, dr.ir. H. Farah, ir. P. Broeren, ir. S. Hermens, Witteveen+Bos Raadgevende ingenieurs B.V. IenM-projectgroep zelfrijdende voertuigen 15/11/2016
Rapport Zelfrijdende auto’s, verkenning van implicaties op het ontwerp van wegen Peter Morsink, Evert Klem,Isabel Wilmink en Martijn de Kievit. Royal HAS Koning DHV en TNO Kennisplatform CROW en Rijkswaterstaat, WVL 8/11/2016