Du har inte javascript påslaget. Det innebär att många funktioner inte fungerar. För mer information om Vinnova, ta kontakt med oss.

Gång-och parkeringsdynamik hos förare: Analys och modellutveckling för hållbara leveranser i stadsmiljöer

Diarienummer
Koordinator Kungliga Tekniska Högskolan - Kungliga Tekniska Högskolan Inst f samhällsplanering & miljö
Bidrag från Vinnova 993 168 kronor
Projektets löptid februari 2024 - april 2025
Status Pågående
Utlysning Future Mobility
Ansökningsomgång Future Mobility - innovationssamarbeten mellan Sverige och USA

Syfte och mål

Projektet till att utveckla empiriska modeller som reproducerar gång- och parkeringsbeteenden och att använda dem vid utvärdering av innovativa lösningar, exempelvis inom e-carts och parkeringsförvaltning. Detta projekt syftar till att besvara två forskningsfrågor: (1) Hur påverkar chaufförers gå ng- och parkeringsbeteenden effektiviteten och hållbarheten av leveransrutter i stadsmiljöer? (2) Kan nya tekniska lösningar hjälpa transportföretag att omforma leveransrutter och uppnå en mer hållbar och effektiv leveransverksamhet i stadsmiljöer?

Förväntade effekter och resultat

Statistiska modeller av chaufförers beteende kommer att estimeras och inkluderas i ett simuleringsverktyg för att testa olika policy- och teknikscenarier. Resultaten från projektet kommer att ge bättre förståelse för vilken roll parkering och gång spelar för den sista delen av leveransrutter och hur hållbarheten ur ett effektivitets- och miljöperspektiv kan förbättras för dessa rutter.

Planerat upplägg och genomförande

1. Samla in historiska data från fordonsbaserad telematik och förarnas leveransbevis samt rapportering i Seattle och Stockholm. 2. Använd den bearbetade datan för att träna statistiska modeller av leveransförares parkerings- och promenadbeteenden. 3. Anordna två workshops med lokala bransch- och stadsintressenter för att identifiera scenarier som återspeglar tekniska lösningar och beskriver deras potentiella inverkan på transportörernas rutter. 4. Utforma och implementera de två identifierade scenarierna och skapa "syntetiska" data. Härled och analysera olika KPI:er.

Texten på den här sidan har projektgruppen själv formulerat. Innehållet är inte granskat av våra redaktörer.

Senast uppdaterad 23 februari 2024

Diarienummer 2023-04077