AGOSTINO NUZZOLO SIPoTra Università di Roma Tor Vergata

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1 RAPPORTO SIPOTRA 2017 LE POLITICHE DEI TRASPORTI IN ITALIA Mobilità e logistica: strategie ed analisi di impatto SCENARI PER LA MOBILITÀ E LA LOGISTICA: SFIDE ED OPPORTUNITÀ PER LE IMPRESE INNOVAZIONI TECNOLOGICHE E SERVIZI PER LA MOBILITA URBANA AGOSTINO NUZZOLO SIPoTra Università di Roma Tor Vergata nuzzolo@ing.uniroma2.it

2 Sommario 1. Evoluzione del modello di mobilità metropolitana e la smart mobility 2. Alcuni fattori determinanti degli scenari di mobilità 3. I veicoli elettrici ed i veicoli automatici 4. La sharing mobility e la city logistics del futuro

3 EVOLUZIONE DEL MODELLO GENERALE DI MOBILITA URBANA Dal modello mobilità sostenibile integrata con strategie portanti: sviluppo del trasporto rapido di massa, integrazione modale e limitazioni e/o pricing accesso aree centrali, incentivazione uso veicoli ecocompatibili, all attuale modello della smart mobility, con modalità condivise (shared), come car-share, ride-share, bike-share, crescita modalità attive (piedi e bici), ampio utilizzo ICT e ITS, diffusione veicoli elettrici+connessi +guida assistita ( ). al futuro modello della sharing autonomous mobility con forte crescita car-share e uso intensivo veicoli self-driving e driverless (> 2025) 3

4 Mobility operation platforms Piattaforme ICT di integrazione dell intero processo del servizio di trasporto Integrated platform for smart mobility to enable demand-adaptive transportation systems 4

5 Example of travel in mobility as a service context 5

6 MaaS Mobility as a Service Mobility solutions are consumed as a service, combining transportation services from public and private transportation providers through a unified gateway that creates and manages the trip, which users can pay for with a single account. Users can pay per trip or a monthly fee for a limited distance. The key concept behind MaaS is to offer both the travelers and goods seamless mobility solutions based on the travel needs. Example of services 6

7 Smart parking and goods delivering Piattaforme informatiche per gestione prenotazioni e monitoraggio uso piazzole carico e scarico 7

8 Alcuni determinanti degli scenari di mobilità futura Imprese settore mobilità e trasporti Style of life (Millennials) Sharing attitude Economic level Total Cost Ownership Innovazione tecnologica: ICT+ Trazione elettrica + IA con veicolo automatico Possesso auto-moto Tipo veicolo: EV-AV SCENARI di OFFERTA Smart road Intelligent P. T. Systems (scheduled, on demand) Sharing modes MaaS SCENARI di DOMANDA Modal share: auto e moto individuali per tipo trasporto pubblico ad orario trasporto pubblico a domanda sharing modes bici piedi Politiche europee, nazionali e locali di governance mobilità e territorio Sostenibilità: Emissioni CO 2 (accordo Parigi) Consumi energia Incidentalità stradale Finanze pubbliche 8

9 Vehicle electrification Current issues: driving range for fully electric vehicle, purchase cost, charging time, charging point density Current issues fully overcome by 2025 Forecasted car sales shares: 100% Electric Vehicle Sales Shares-United States and India 75% 50% 25% 0% United States Private LDV Shared LDV India 9

10 Vehicle automation levels: driver role and driving type classification Driving types: AD - Assisted driving (level1) SD- Self-driving (level 2/3) DL - Driver-less (level 4/5) 10

11 Driving type for road lane type Lane type Self-driving (SD) Level 2-3 Driver-less (DF) Level GLHD 3- GLLD 2- RL 1- PEL S : PEL - protected exclusive lane (only SD + DL) 2: RL - reserved lane (only SD + DF), but possible illegal access of other road users 3: GLLD - general-use lane, low and reliable traffic density 4: GLHD general-use lane, high and unreliable traffic density 11

12 Self-driving/assisted driving per: taxi, car-share, transit, on-demand bus, goods delivering,.. Exclusive bus lanes On-demand bus for railway station access 12

13 Self-driving vehicle and city logistics Emerging aspects of city logistics: E-commerce and speedy delivering Omni-channel logistics Horizontal and vertical cooperation Sustanaibility Multi-echelon Consumer-to-package C2P Containerisation Bike-delivering Advantages from self-driving + = = + = = = = 13

14 Driverless vehicles and city logistics Conceptual solutions: Autonomous grocery shopping Home delivery logistic networks Autonomous parcels Pack station based solution Support vehicles for parcel deliveries 14

15 Alcuni determinanti degli scenari di mobilità futura Imprese settore mobilità e trasporti Style of life (Millennials) Sharing attitude Economic level Total Cost Ownership Innovazione tecnologica: ICT+ Trazione elettrica + IA Possesso auto-moto Tipo veicolo: EV-AV SCENARI di OFFERTA Smart road Intelligent P. T. Systems (scheduled, on demand) Sharing modes MaaS.. SCENARI di DOMANDA Modal share: auto e moto individuali per tipo trasporto pubblico ad orario trasporto pubblico a domanda sharing modes bici piedi Politiche europee, nazionali e locali di governance mobilità e territorio Sostenibilità: Emissioni CO 2 (accordo Parigi) Consumi energia Incidentalità stradale Finanze pubbliche 15

16 EV+AV Scenario Diffusione tendenziale di EV + AV Politiche di governance del territorio e della mobilità come attuali Evoluzione tendenziale della quota di car sharing Trend of car-sharing partecipation 16

17 EV+AV scenario: global external costs 2050 urban area scenario: population from 4 Md 2015 to 6.5Md 2050 Cars: from 750M 2015 to 2.1 Md 2050 Vkm: from Md 2015 to Md 2050 Global external effects. Vehicle crash deads from 1.2 Ml 2015 to 1.0 Ml Energy: from 36 exajoules 2015 to 32 exajoules 2050 CO2 emission: from 3 gigatonnes to 1,8 gigatonnes 2050 (required reduction for 2 C scenario, Paris Agreement) Congestion: to be assesed, but very relevant 17

18 EV+AV and car-share development: sharing autonomous mobility Base components of mobility and land-use governance: - Smart road deployment -. Transit Oriented Development in landuse governance - Travel Demand Management with area pricing -. Private car Taxi Car sharing Ride sharing Public Transport Motorcycle, Bike, Walking Private car SAEV Car-share Public Transport Motorcycle, Bike, Walking 18

19 Sharing Mobility Scenario Global Results Compared to the BAU case in 2050, the sharing mobility scenario produces impressive global results. It would: Cut global energy use from urban passenger transportation by over 70% Cut CO 2 emission by over 80% Cut the measured costs of vehicles, infrastructure, and transportation system operation by over 40% Achieve savings approaching $5 trillion per year 19

20 Emission-free sharing-mobility in Rome 2035 AREA DI INTERVENTO Area interna all anello ferroviario, circa 30 kmq Residenti: attuali , futuri Posti lavoro: attuali , futuri km metro, 50 tra esistenti e nuove stazioni. 20

21 SCENARIO SHARING MOBILITY AL 2035 LIMITAZIONI DI TRAFFICO AREA INTERVENTO 1. solo veicoli elettrici e self-driving + bici + piedi bus su gomma interzonali 1000 Navette per accesso/egresso rete su ferro e parcheggi, su 200 linee circolari con frequenza di 5 car share ( veicoli da providers privati) Auto e moto private obbligo di sosta fuori strada, eccetto car share Area pricing 21

22 SPOSTAMENTI AREA INTERVENTO ore 7-10 CONFRONTO SCENARI TENDENZIALE SHARING MOBILITY Auto privata 40% Autoprivata 4% Trasp. Pubblico 46% Trasp. Pubblico 62% Car sharing 4% Car Sharing 19% Moto, bici e piedi 10% Moto, bici e piedi 15% TOTALE TOTALE 22

23 Transition issues Rilevanti problemi per traffico promiscuo veicoli tradizionali e veicoli automated: Interventi sulle infrastrutture (smart road) Regolazione, con specializzazione strade e sede stradale con nuova classificazione e norme uso (velocità e tipo guida) 23

24 «Dobbiamo andare e non fermarci finché non siamo arrivati» «Dove andiamo?» «Non lo so, ma dobbiamo andare» (Jack Kerouac - On the road) G Grazie per l attenzione nuzzolo@ing.uniroma2.it 24