Spatial and Transport impacts of Automated Driving

STAD | zelfrijdend vervoer

Zelfrijdende voertuigen veranderen de manier waarop we reizen, wonen, werken en recreëren. Het STAD-consortium bestudeert het effect van zelfrijdende voertuigen op vervoers- en locatiekeuzes van personen en bedrijven en op het ruimtelijk ontwerp van steden en wegen.

Het consortium

Technische Universiteit Delft, Erasmus Universiteit Rotterdam, Vrije Universiteit Amsterdam, Technische Universiteit Eindhoven, Amsterdam Institute for Advanced Metropolitan Solutions (AMS), Hogeschool Rotterdam, Rijkswaterstaat, RDW, TNO,  Min. IenM/Kennisinstituut voor Mobiliteitsbeleid, Metropoolregio Rotterdam Den Haag, gemeente Amsterdam, gemeente Den Haag, gemeente Delft, provincie Zuid-Holland, provincie Gelderland, Rotterdam The Hague Airport, RET, CROW, SmartPort, SWOV, Mobycon, DTV, Connekt, TransDev en Goudappel Coffeng

Projectleider
Prof. dr. Bart van Arem, Technische Universiteit Delft

  • Vraagstelling

    De ontwikkeling van technologie en trends rond geautomatiseerd rijden zijn van cruciaal belang en vereisen een gedegen voorbereiding op veranderingen in de nabije toekomst. Op basis van een indeling van vijf niveaus van automatisering, zal het meest vergaande niveau van geautomatiseerd rijden leiden tot drastische veranderingen in mobiliteitspatronen en zelfs de ruimtelijke structuur van steden en regio’s. Er is al veel bekend over de effecten op korte termijn en op kleine schaal van minder vergaande niveaus van geautomatiseerde rijden voor wat betreft het rijgedrag en verkeersstromen. Onderzoek naar de langere termijn, naar indirecte en grootschaliger effecten van geavanceerdere niveaus van geautomatiseerd rijden, zoals mobiliteit, logistiek en woonpatronen en ruimtelijk-economische structuur, staat nog in de kinderschoenen.

  • Aanpak

    Daartoe is dit project ontwikkeld als samenwerking van academische en overheidsinstellingen en particuliere bedrijven: om onderzoek te doen en afgeleide projecten op te zetten die gericht zijn op het dichten van de kenniskloof voor vervoer en ruimtelijke ontwikkeling op langere termijn. Dit moet leiden tot maatregelen voor betere besluitvorming over investeringen en openbaar vervoer op lange termijn. Thema’s waarmee in het onderzoek rekening wordt gehouden, zijn regionale ontwikkeling en toegankelijkheid, stedenbouw, voetgangers en fietsers, de gevolgen voor het openbaar vervoer en parkeren.

    De theoretische basis van het onderzoek is het ‘ripple model‘ voor geautomatiseerd rijden. Dit model is een metafoor voor de wijze waarop de gevolgen van geautomatiseerd rijden na verloop van tijd naar voren komen in veranderingen in het verkeer en reizen met ruimtelijke implicaties zoals infrastructuur en locatiekeuze en uiteindelijk tot economische en maatschappelijke veranderingen.

    In onderzoekmethode wordt veel belang gehecht aan modellen en data voor specifieke gevallen en koppeling aan regionaal gebruik bij huidige en toekomstige proefprojecten. Met het oog op de verdeling van de verschillende onderzoeksonderwerpen, is de aanpak van het wetenschappelijke project gebaseerd op een samenhangend geheel van deelprojecten.