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2022-06-14
英文标题:
《A Multicriteria Decision Making Approach to Study the Barriers to the
  Adoption of Autonomous Vehicles》
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作者:
Alok Raj, J Ajith Kumar, Prateek Bansal
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最新提交年份:
2019
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英文摘要:
  The automation technology is emerging, but the adoption rate of autonomous vehicles (AV) will largely depend upon how policymakers and the government address various challenges such as public acceptance and infrastructure development. This study proposes a five-step method to understand these barriers to AV adoption. First, based on a literature review followed by discussions with experts, ten barriers are identified. Second, the opinions of eighteen experts from industry and academia regarding inter-relations between these barriers are recorded. Third, a multicriteria decision making (MCDM) technique, the grey-based Decision-making Trial and Evaluation Laboratory (Grey-DEMATEL), is applied to characterize the structure of relationships between the barriers. Fourth, robustness of the results is tested using sensitivity analysis. Fifth, the key results are depicted in a causal loop diagram (CLD), a systems thinking approach, to comprehend cause-and-effect relationships between the barriers. The results indicate that the lack of customer acceptance (LCA) is the most prominent barrier, the one which should be addressed at the highest priority. The CLD suggests that LCA can be rather mitigated by addressing two other prominent, yet more tangible, barriers -- lack of industry standards and the absence of regulations and certifications. The study\'s overarching contribution thus lies in bringing to fore multiple barriers to AV adoption and their potential influences on each other. Moreover, the insights from this study can help associations related to AVs prioritize their endeavors to expedite AV adoption. From the methodological perspective, this is the first study in transportation literature that integrates Grey-DEMATEL with systems thinking.
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中文摘要:
自动化技术正在兴起,但自动驾驶汽车(AV)的采用率将在很大程度上取决于决策者和政府如何应对各种挑战,如公众接受度和基础设施发展。这项研究提出了一个五步方法来理解这些AV采用障碍。首先,根据文献回顾和专家讨论,确定了十大障碍。其次,记录了18位来自行业和学术界的专家关于这些壁垒之间相互关系的意见。第三,采用多准则决策(MCDM)技术,即基于灰色的决策试验和评估实验室(grey DEMATEL),来描述障碍之间关系的结构。第四,使用敏感性分析测试结果的稳健性。第五,关键结果在因果循环图(CLD)中描述,这是一种系统思维方法,用于理解障碍之间的因果关系。结果表明,缺乏客户接受(LCA)是最突出的障碍,应优先解决这一障碍。CLD建议,通过解决另外两个突出但更具体的障碍——缺乏行业标准以及缺乏法规和认证,LCA可以得到相当程度的缓解。因此,这项研究的主要贡献在于突出了AV采用的多重障碍及其相互之间的潜在影响。此外,本研究的见解可以帮助与AVs相关的协会优先考虑加快AV采用的努力。从方法论的角度来看,这是交通文献中首次将灰色DEMATEL与系统思维相结合的研究。
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分类信息:

一级分类:Economics        经济学
二级分类:General Economics        一般经济学
分类描述:General methodological, applied, and empirical contributions to economics.
对经济学的一般方法、应用和经验贡献。
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一级分类:Quantitative Finance        数量金融学
二级分类:Economics        经济学
分类描述:q-fin.EC is an alias for econ.GN. Economics, including micro and macro economics, international economics, theory of the firm, labor economics, and other economic topics outside finance
q-fin.ec是econ.gn的别名。经济学,包括微观和宏观经济学、国际经济学、企业理论、劳动经济学和其他金融以外的经济专题
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2022-6-14 14:20:46
研究自动驾驶汽车应用障碍的多标准决策方法印度Jamshedpur XLRI Xavier管理学院生产、运营和决策科学系Alok Raja,电子邮件:alokraj@xlri.ac.inJ印度Jamshedpur XLRI Xavier管理学院生产、运营和决策科学系Ajith KumarDepartment,邮箱:akm@xlri.ac.inPrateek班萨尔(通讯作者)康奈尔大学土木与环境工程学院,301 Hollister Hall,Ithaca,NY 14853,USAEmail:pb422@cornell.eduAbstractAutomation技术正在兴起,但自动驾驶汽车(AV)的采用率将取决于决策者和ZF如何应对公众接受和基础设施发展等各种挑战。本研究采用五个阶段的方法来理解AV采用的障碍。首先,根据文献回顾和专家讨论,确定了十大障碍。其次,记录了18位业界和学术界专家关于这些壁垒之间相互关系的观点。第三,采用基于灰色的决策试验与评估实验室(grey DEMATEL)这一多准则决策技术来描述障碍之间的关系结构。第四,使用灵敏度分析测试结果的稳健性。第五,关键结果在因果循环图(CLD)中描述,这是一种系统思维方法,用于理解障碍之间的因果关系。结果表明,缺乏客户接受度(LCA)是最突出的障碍,应优先解决这一障碍。
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2022-6-14 14:20:49
CLD建议,LCA可以通过解决另外两个突出且更具体的障碍来缓解——缺乏行业标准以及缺乏法规和认证。该研究的贡献在于表明,AV采用的障碍并非孤立存在,而是在因果关系的重叠循环中相互关联。这些见解可以帮助不同的参与者优先考虑加快AV采用的努力。从方法论角度来看,这是交通文献中首次将GreyDEMATEL与系统思维相结合的研究。关键词:自动驾驶汽车;障碍;灰色DEMATEL;因果循环图1。简介近年来,自动驾驶汽车(AVs)引起了决策者、制造商、消费者和非政府组织(NGO)的关注。AVs可以彻底改变我们的旅行方式,因为它们能够在没有人为驱动的情况下移动(Gartner,2019;MIT Technology Review Insights,2018)。据估计,2040年和2050年,30%和50%的美国车队将分别实现4级自动化(Litman,2015)。未来十年,物流部门可能会利用全自动化。根据Chottani等人(2018年)的说法,自动驾驶卡车可能分四个阶段推出:2020年实现三级自治,2022年实现州际公路无人驾驶排,2025年实现四级自治,2027年实现五级自治。AVs有可能改善城市生活方式,减少交通事故,减少交通拥堵,提高出行时间价值(Chen等人,2017年;经济学家,2015年;Greenwald和Kornhauser,2019年)。
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2022-6-14 14:20:52
运输部门是温室气体(GHG)排放的主要贡献者(美国环保局,2019年),预计AVs也将有助于在有效的道路定价下减少此类排放(Litman,2019年)。为了利用这些优势,几家领先的汽车公司(Waymo、Daimler-Bosch、Ford、Volkswagen、GeneralMotors、Toyota、Audi和Mercedes-Benz)和技术巨头(苹果、谷歌、特斯拉和优步)正在推动其制造业务,使AVs在道路上可行。然而,尽管AVs的这些潜在优势令人兴奋,但从业者和研究人员对AVs的未来仍存在很大的不确定性(Bansal和Kockelman,2017年)。例如,在自主车辆和常规车辆共存的初始过渡期,可能需要制定各种交通网络策略(如专用车道)和管理策略(如拥堵定价)。与任何其他技术或创新一样,大规模采用AVs也存在物理障碍(如基础设施开发)和心理障碍(如公众感知)(Bagloee et al.,2016)。迫切需要了解这些障碍,以加快AVs的未来采用。几项消费者层面的研究都涉及到这一主题(Fagnant&Kockelman,2015;Gkartzonikas和Gkritza,2019;Haboucha等人,2017;Sparrow和Howard,2017)。这些研究为理解AV采用的障碍奠定了基础。当前的研究确定了两个可以扩展这种理解的领域。首先,以前的研究大多集中于一次两个障碍之间的成对关系(例如标准缺失对消费者接受的影响)。然而,任何障碍都可能影响,也可能受到多个其他障碍的影响。
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2022-6-14 14:20:55
这意味着两两关系只能在某种程度上揭示复杂的现实。其次,以往研究中的关系在本质上大多是关联的,而不是因果关系。识别和描述障碍之间因果影响的模型可以更好地为决策提供信息。因此,当前的研究以以下研究问题为指导:a)采用AVs的主要障碍是什么?b) 这些障碍是如何相互影响的?c) 如何描述和分析因果影响?为了回答这些问题,本研究采用了一种五阶段方法,将灰色决策制定试验和评估实验室(Grey DEMATEL)方法与系统思维的因果图方法相结合。这项研究是第一次检验电视采纳的障碍,并分析它们之间的因果关系。这项研究的贡献是三倍的。首先,它确定了AV采用的主要障碍,并提出了一种对其进行评级的方法。其次,它同时考虑所有障碍,并引出它们之间的“因果”关系。第三,它演示了如何将灰色DEMATEL与系统思维结合起来进行结构建模,这是运输文献中的第一个此类应用。论文的其余部分组织如下:第2节回顾了相关文献,并描述了本研究中如何识别AV采用的障碍;第3节描述了如何将灰色DEMATEL与因果循环图相结合来分析这些障碍;第4节介绍了敏感性分析;第5节讨论了主要发现;最后,第6节给出了结论和未来研究的途径。2.
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2022-6-14 14:21:00
文献综述汽车工程师学会(SAE)首先制定了AV的定义,后来被美国交通部和国家公路运输安全管理局(NHTSA,Dyble,2018)接受。SAE认可AVs的六个自动化级别,从非自动化(0级)到全自动化(5级)。一般来说,4级及以上的AVs称为自动驾驶车辆。AVs,尤其是4级以上的AVs,最近一直是讨论的主题,因为它们有可能改变我们的旅行方式。最近的评论(Gkartzonikas and Gkritza 2019;Gandia et al.2019)表明,AV研究在2014年后发展迅速。研究人员主要关注以下主题:a.AVs成为公共交通方式时的机遇和挑战(Bagloee et al.,2016;Fagnant and Kockelman,2015;Litman,2018,Shladover and Nowakowski 2017;Simoni et al.,2019)b.消费者付费使用AVs的意愿,旅行行为,和风险感知(Buckley等人,2018年,Bansal和Kockelman,2017年;Childress等人,2015年;Daziano等人,2017年;Kr"oger等人,2019年;Kyriakidis等人,2015年;Schoettle和Sivak,2014年;Xuand Fan,2018年)c.AVs的系统级影响,例如AVs对停车系统设计的影响(Nourinejad等人,2018年)和对燃油消耗的影响(Chen等人,2017年)。2.1 AV研究的方法为了了解AVs的市场渗透率及其对出行行为的影响,之前的大多数研究都依赖于陈述偏好(SP)调查,然后是描述性和经济计量分析。
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