Concept of interlinking mobility services for urban transport towards intermodal mobility including private and shared electromobility

Tendencias y evolución investigativa sobre la movilidad sostenible: una aproximación bibliométrica

“…Ahora bien, integrando el transporte público sostenible y el uso de la bicicleta, surge una estrategia que complementa, como ya se indicó, la movilidad de la ciudad, este es el caso de la Intermodalidad, que no es más que la integración de diferentes modos de transporte en búsqueda de la sostenibilidad de un territorio; de esta manera la Intermodalidad de transporte sostenible en la ciudad permite la integración no solo de las dos estrategias previamente mencionadas, sino también de algunas otras que posibilitan gestionar la operación, como son las soluciones móviles para compartir el uso de bicicletas y vehículos, dichas aplicaciones aparte de permitir utilizar los servicios de transporte, constituyen un insumo fundamental de información que ayuda a la planificación de las estrategias de movilidad sostenible, aportando datos tanto de uso como de preferencias en materia de movilidad . Por otra parte en la Intermodalidad también se integran otros elementos que hacen de ella cada vez más sostenibles; la electromodalidad en este escenario se presenta como alternativa que continuamente mejora, integrando elementos como las aplicaciones móviles que permiten realizar mediciones y evaluaciones, aportando en la planificación de los viajes, con la finalidad de no sufrir algún impase, se habla entonces de la implementación por parte de los fabricantes de vehículos de aplicaciones que miden el nivel de carga y el kilometraje que resta, adicional se cuenta con información disponible de la red de carga de la ciudad (Breuer, Spichartz & Sourkounis, 2019). En este mismo sentido se suman las bicicletas eléctricas e inclusive las patinetas eléctricas, como implementaciones soportadas de la electricidad como energía de propulsión, aportando a la Intermodalidad y en definitiva a la sostenibilidad de los territorios.…”

Self-Driving Vehicles and Enabling Technologies

“…This classical parameter extraction technique is superior to and much more efficient [35], due to the orthogonality of its conjugate directions of search, than other direct search methods [38][39][40] such as the Simplex method [41] and the method of Hooke and Jeeves [42,43] which are expensive in CPU time and slow to converge. Other more efficient classical optimization techniques [35,[44][45][46], such as the Polak-Riebere conjugate gradient method or the Newton-like BFGS method [47,48] or the hybrid Levenberg-Marquardt method [49][50][51] are not considered in this case because of cost surface noisiness and the need to calculate partial derivatives which is difficult with the presence of 'noise' related PWM computational uncertainty. These alternative methods are computationally expensive in BLMD simulation time, where the evaluation of the gradient vector and Hessian matrix [35] are concerned, and are difficult to apply in any case because of the model complexity of the complete motor drive system with PWM inverter delay operation without resorting to difference equation approximation of the derivatives [35,52].…”

“…Shared mobility is a topic of great depth and importance as it is going to revolutionize the traditional essence of transport itself, and which takes the name of Sharing Mobility (SM) or also called Shared Mobility. SM is a particular mobility system, which allows people to move from one place to another, through shared vehicles [46,47]. Users therefore do not only use proprietary vehicles for travel, but use rental services, which leverage on digital platforms for the provision of the service.…”

Local Resident Attitudes to the Sustainable Development of Urban Public Transport System

“…For this reason, there is a significant amount of research devoted to the study of service quality, satisfaction, and behavioral intentions towards public transport from the point of view of private vehicle users [82]. In such cases, the first stage of the study is selecting and separating respondents according to the fact of using public or private transportation [83,84]. As part of the study of this direction, de Oña uses confirmatory factor analysis to identify the most important service quality attributes for the car users; structural equation modeling for investigating the relationships among the three factors; and multi-group analysis and a multiple-indicator and multiple-causes approach to identify heterogeneity in the models because of geographical context or socio-demographic characteristics [81,84].…”