たとえば街路網の交通量を制限するという目標を掲げた場合、人間が運転する車でそれを実現するのは複雑だった。一般的な手法には、渋滞課金の課金区域、管理レーン向けのトランスポンダー（ETC車載器などの自動応答装置）、流入制御信号などがある。いずれもインフラコストが高く、政治的な障壁に直面する。しかしロボカーなら、車両群に新たなルールを知らせるだけでよく、インフラコストなしにそれに従わせることができる。
もっとも、ロボカーは自分たちに不利なルールには反対するだろうし、最も行儀の良い車両を罰するのは最もしてはならないことでもある。ロボカーは、事故を見物するために減速しない、あおり運転を起こさない、といった普通の車にはできない約束ができる。
空港は交通管理の先駆者だ。ただし、必ずしも良い意味とは限らない。その動機がしばしば公共サービスの向上ではなく収益だからだ。空港は、乗り入れる配車サービス（TNC）やロボタクシーには高額な料金を課す一方、自家用車には通常課金しない。これは本末転倒である。ロボタクシーの方が、空港の交通管理という目標達成に、はるかに貢献できるからだ。たとえば、ロボタクシー事業者は「降車と乗車を1回の停車で同時に効率よく行う」と約束できる。自家用車は決してそうしないし、TNCでさえ難しい。これは1台当たりの乗客輸送量を倍にすることを意味し、罰ではなく報奨の対象であるべきだ。
幸いなことに、車載またはスマートフォン上のナビゲーションアプリの登場により、特にラッシュアワーにおける大多数のドライバーの行動パターンは変わった。現在、彼らはそれらを日常的に使い、ほとんどロボットのように従っている。
新たな規制の機会は、ただ目標を定義することにある。たとえば、渋滞を減らし街路をより快適にする目的で「中心業務地区（CBD）内は1時間当たり5万台以下」といった目標が考えられる。混雑課金はそれを実現する一つの方法だが、裕福な人々が貧しい人々より優先的に道路を使えるようになることを意味し、政治的にも人気がなく、公益の目標にも沿わない。
