国家可再生能源实验室(NREL)研究员斯坦·扬(Stan Young)拥有一个以交通运输系统为特征的市中心区，该系统与机场航站楼中的人行道一样易于使用和高效使用，但规模更大。尽管这可能不是我们的确切未来，但他在自动出行区(AMD)建模和仿真工具包上的工作使研究人员和城市规划人员更容易量化相似交通方式演变的利弊。
AMD工具包是选定市区新兴交通的完整数学模型，这是一个数字孪生模型，可以分析某个地区交通系统的交通和能源影响。该工具包回顾了可用的运输方法以及该环境如何轻松地适应其居民不断变化的需求。研究人员可以使用AMD工具包来分析整个区域内的移动性系统如何相互联系，然后使用这些见解来指导有关将新交通方式引入社区的决策。
Young说：“ AMD工具包已经超越了对连接点A到连接点B的基本分析。” “我们正在研究该地区居民及其外部访客对食品，医疗保健，娱乐和就业等资源的可及性。”
新兴技术的影响
最初使用AMD工具包的重点是低速自动穿梭在地理围栏地区的影响。NREL AMD工具箱开发团队的最新文章-朱磊，王静慧，维努·加里卡帕蒂和Stan Young，在《交通研究委员会杂志》上发表，“决策支持工具，用于规划低速共享自动班车的邻里规模部署”，概述了位于南卡罗来纳州格林维尔的AMD工具包的结果。该工具包分析了在格林维尔县克莱姆森大学国际汽车研究中心部署多达六辆共享自动驾驶汽车(SAV)的影响。该研究确定，增加满足共享交通需求的电动SAV可以节省11%至38%的燃油，以满足该地区的旅行需求。但是，在这种情况下，
扬说：“这些自动穿梭机真的还处于起步阶段。” “存在很大的增长空间，并且随之而来的是很多成长的痛苦。这些SAV可以如何改进以及新兴的移动技术如何改变社区，我们感到非常兴奋。”
