Моделирование мультимодальной городской мобильности и парков электромобилей

MobilitySimulator моделирует движение миллионов беспилотников, электробусов, велосипедистов и пешеходов в мегаполисах: объединение физики трафика с моделями распределительных сетей позволяет оптимизировать развитие транспортных систем.

Моделирование синергетического эффекта электрификации автопарков и беспилотных технологий в городах

Вывод 10 000 беспилотных роботакси в мегаполисе кардинально меняет заторы, потребность в парковках и нагрузку на подстанции. MobilitySimulator выполняет агентные симуляции в масштабе целых агломераций, рассчитывая решения о поездках, разряд батарей и очереди на зарядных станциях.

Core Engineering Areas

• Agent-Based Activity Simulation — Simulating individual commuter choices: home departure times, modal choices (car, transit, autonomous shuttle), and destination routing based on dynamic utility functions.
• Traffic and Power Grid Coupling — Connecting vehicle battery drain telemetry directly into electrical distribution substation load models to evaluate charging congestion.
• Autonomous Robotaxi Fleet Dispatch — Applying centralized and distributed matching algorithms to assign available autonomous vehicles to incoming ride requests with minimal wait times.

Technical Articles

• Сопряжение мультиагентного симулятора трафика (MATSim) и симулятора электросетей (OpenDSS)
• Сопоставление на двудольных графах и оптимизация ребалансировки парка роботакси

Related Cluster Architecture Specifications

• AutomotiveSDV — Full SDV Stack & Reference Architecture
• A2HCard — Agent-to-Human (A2H) Interface Cards & In-Cabin Autonomous Interaction Manifests
• A2HumanCard — Standardized In-Vehicle AI Agent Capability Discovery, Trust & Authorization Cards
• AIDrivenSynBio — AI-Driven Synthetic Biology for Automotive In-Cabin Air Purification, Bio-Engineered Pathogen Scavengers & Molecular Biosensors