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可以结束交通拥堵的技术

2021-07-23 来源:茂名机械信息网

可以结束交通拥堵的技术

随着未来几十年世界各地道路堵塞的汽车数量预计将增加一倍,将需要新的方式来应对交通事故,控制交通信号灯并创造转移,以保持交通畅通。

我们都去过那儿。被困在红绿灯处的交通信号灯似乎无法改变中国机械网okmao.com。坐在排队数英里的汽车排队,或者由于交通拥挤而导致车辆突然消失。交通拥堵对我们现代快速生活的生活构成了不利影响。我们一直以非常不现代的方式处理它们。

我们不会像往常那样走动和旅行,但我们的交通管理系统一直在努力跟上他们现在必须处理的无情的车辆冲击。对于道路或天气条件的变化,堵塞破坏措施通常很慢,并且许多交通信号灯仍然在通常不同步的定时器上工作,从而阻止车辆自由流动。

2015年,世界道路上估计有13亿辆汽车,而且发展中经济体的富裕程度越来越高,预计到2040年这一数字将超过20亿辆。即使有新的道路和旁路,这种不断增加的交通水平也可能很快超过我们的道路网络应对许多繁忙地区(如城市)的能力。

但是,通过将新的通信技术与人工智能(AI)的强大功能相结合,可以实时处理大量数据,可以缓解我们堵塞的道路,使他们能够应对越来越多的汽车。

虽然许多人认为自动驾驶汽车是交通拥堵的灵丹妙药,但至少在它们开始对我们的道路产生有意义的影响之前至少需要20年

虽然许多人认为自动驾驶车辆是交通拥堵的灵丹妙药 - 如果这些机器人车辆可以被教导驾驶不那么不规律并且反应比人类驾车者更快 - 它们至少会在他们开始对我们的道路产生有意义的影响之前二十年。与此同时,高速公路机构和城市规划者将不得不应对道路上越来越复杂的人,半自动和自主驾驶员。让它们全部移动将需要交通管理系统立即被动反应和适应性。

在印度班加罗尔,经常面临长时间交通拥堵,高峰时段某些道路的平均速度仅为4公里/小时(2.5英里/小时),西门子移动公司已经建立了一个通过交通摄像头使用AI的原型监控系统。交通摄像头自动检测车辆,这些信息被发送回中央控制中心,算法估算道路上的交通密度。然后,系统根据实时道路拥堵情况改变交通信号灯。

但是,要以这种方式响应,需要数据。很多数据。幸运的是,这不是供不应求的。交通监控系统,道路基础设施,汽车和司机通过手机提供大量信息。数以百万计的摄像机在我们的道路上行驶,而过往的车辆在停机坪下隐藏的金属环中产生微小的电流,提供有关交通状况的更多信息。由于他们在手机和汽车上使用的导航软件,驾驶者可以发送关于保持的即时更新。

这种监测技术中的一些 - 如感应回路 - 自20世纪60年代以来一直存在,而其他类似的能够跟踪交通和读取车牌的摄像机则是最新的。挑战在于对所有这些信息做一些有用的事情。

“自从Isaac Newton以来,我们一直试图通过建立数学模型来影响世界,” 密歇根大学工程学副教授Gabor Orosz说。“如果我们有数据,我们可以解决问题。这同样适用于交通。“

现在有人试图利用AI的能力来理解大量信息并改变我们在城市中移动的方式。

伦敦艾伦图灵研究所和丰田移动基金会的研究人员最近共同启动了一个新项目,该项目探索交通管理系统如何通过使用人工智能变得更具活力和响应能力。他们目前正在使用可以扩展复杂性和进化的模拟,帮助他们的算法学习如何预测流量的变化。虽然他们仍在测试系统,但他们希望很快将他们的系统应用到现实世界中。

“通过深度机器学习,我们可以提高可预测性,”丰田移动基金会研究和创新主管William Chernicoff说。“大都市移动管理人员可以对信号时序做出更快,更明智的决策,建议路由到系统用户,以及容量分配。”

该市的行车时间下降了25%,而车辆排放量下降了20%

在匹兹堡,研究人员已经与城市管理人员合作,采用了自2012年以来一直在该市运营的类似方法。由卡内基梅隆大学机器人研究所的研究人员开发的自适应交通控制系统已由一家公司在全市推广。称为Rapid Flow Tech。据该公司称,他们的Surtrac技术正在匹兹堡的50个交叉路口使用,自推出以来,交叉路口的等待时间缩短了40%。它还声称,该市的旅行时间下降了25%,而车辆排放量下降了20%。

该系统使用视频源自动检测道路使用者的数量,包括行人和交叉路口的车辆类型。然后,AI软件会逐步处理此信息,以便提供最佳方式来移动交叉路口,根据保持流量移动的最佳方式更改交通信号灯。决策可以自主进行,并与邻近的十字路口共享,以帮助他们了解即将发生的事情。

随着车辆在移动电话和其他无线技术的帮助下变得更加紧密,它们也将有助于向这样的系统提供更多信息。根据Rapid Flow的Griffin Schultz的说法,未来,联网汽车将能够向周围的基础设施传达有关其速度,驾驶员行为甚至潜在故障的信息。

“目前我们正在学习,但未来这将是无处不在的,”他说。“这不仅仅关乎汽车,还将帮助多式联运社会中所有类型的道路使用者。”

在其他地方,智能基础设施正在帮助传输网络变得更加紧密。西门子移动公司正在与世界各地的城市和城市合作,确定行动模式,以确定改善路上每个人体验的方法。

“全球有真实世界的项目,应用程序不断扩大,”该公司智能交通系统负责人Markus Schlitt说。

“在未来的城市,交通将非常复杂,如果没有人工智能(AI),它将成为虚拟僵局,”Schlitt说。“通过利用这些数据,我们能够识别出没有人工智能就无法看到的模式。通过不断学习,我们能够不断更新流量模式,从而更新流量。这样可以减少等待时间,减少排放。“

在德国哈根,他们正在使用人工智能来优化交通灯控制并减少交叉路口的等待时间。模拟表明,与传统的预定时信号计划相比,它可以减少高达47%的灯光等待时间。

但是,不只是驾驶者从AI的使用中获益。西门子移动公司在葡萄牙里斯本运营着1,400辆电动自行车,利用机器学习分析各种数据来源,如天气,预测140个自行车共享站的未来需求。这使他们能够确保返回自行车的充电座椅中的自行车和空间的可用性。这些预测与最近的交通信息一起使用,以帮助自行车收集团队补充对接站,并为维护自行车的维修技术人员提供最佳路线。

“这不仅降低了运营成本,还增加了最终客户的用户体验,”Schlitt说。“因此,当您需要在里斯本游玩时,您可以确信车站总有一辆电动自行车可供您使用。”

与技术一样出色,我们不能单独依赖它。来自伦敦国王学院信息学系的Mischa Dohler和交通监控技术公司Worldsensing的联合创始人,一直在哥伦比亚波哥大试用人工智能和机器学习。他说,这项技术已经产生了很好的效果,通过使用道路信号和标志在发生事故时改变交通路线,减少交通堵塞,并减少驾驶者寻求停车位的时间。

但他表示,虽然人工智能有助于使这种自适应传输网络成为可能,但人类因素也很重要。他将此称为“可解释的人工智能规划”。它“非常重要,因为它可以自主地做出明智的决定,但也是可以理解的”,允许人类与AI一起做出决定,或者在出现问题时进行调整。除了具备智力和技术能力外,驾驶者自己也必须对其交通系统受计算机控制的想法持开放态度。

“当城市依靠算法制定政策时,该政策就会被计算混淆,”在线技术杂志“移动世界”的编辑杰德卡特说。“当这些行动的理由埋藏在计算机代码中时,公民更难理解为什么他们被重新路由,拍照或拘留。”

但是,将智能技术部署到道路上不仅仅是防止交通拥堵。来自英国米尔顿凯恩斯的英国政府支持的智能交通灯信号项目Vivacity Labs的 Mark Nicholson 表示,新技术还有很多其他好处。成本是一个 - 随着技术接管交通管理的繁重工作,它将需要较少的人工干预,如观看交通摄像头等普通任务。

自动化系统在区分大量道路使用者方面也变得越来越好,因此可以优先考虑骑车者,公共汽车或紧急车辆,这可以提高安全性

自动化系统在区分大量道路使用者方面也变得越来越好,因此可以优先考虑骑车者,公共汽车或紧急车辆,这可以提高安全性。保持交通流量还可以减少静止时由空转车辆引起的能量消耗,并改善空气质量。它有助于减少发动机排放,从而有助于减少对环境的影响。它可以使停车更容易,并为驾车者提供更高的生产力。

“我们希望自动化,让人类专注于重要或更长远的事情,”尼科尔森说。“(事情)就像选择空气质量是否足够差,以确定HGV的优先级,以确保他们不需要停在学校旁边,计划在哪里设置新的旁路,以及诸如选择如何重新路由交通等直接问题在崩溃周围。“

尼科尔森说,技术的真正好处在于它可以释放人类从事重要的高级工作。通过自动化繁琐,耗时的运输网络日常运行意味着与机器一起工作的人可以专注于他们最擅长的事情 - 适应需要适应性思维和创造性解决方案的情况。

米尔顿凯恩斯项目的结果很有希望。全市智能摄像机能够识别和分类所有车辆和道路使用者,可以在城市周围准确,高度本地化的数据,让规划者和当局了解道路繁忙的地点和时间,驾驶者可能采取的预期路线以及停车位置空间可能是可用的。Vivacity 在米尔顿凯恩斯的主要交叉路口安装了411个智能交通摄像头,共有104个路口和812个车道。除了对道路使用者进行计数和分类之外,传感器还可以测量车辆在交叉路口之间行驶所需的时间,并提供实时照片以帮助制定未来的规划。

Vivacity将数据提供给机器学习模型,该模型学习典型的日常模式,并将其与交通如何响应道路网络中的瞬态变化相结合。它随着时间的推移而发展和适应,提高其预测能力并最大限度地减少所需的人为干预量。它提供历史和实时数据,并预测当天的流量。

该系统已经提前15分钟预测交通状况,与现实情况相比准确率为89%

该系统已经提前15分钟预测交通状况,与现实情况相比准确率为89%。

Nicholson说:“它不仅帮助公民实时看到停车位的可用性,而且为米尔顿凯恩斯未来的互联和自主运输技术奠定了基础。”

似乎很清楚的是,让人工智能在我们的道路上开绿灯可以让我们所有人前进。“这只是一个开始 - 我们甚至没有充分利用人工智能的能力和优势,”西门子移动公司的Markus Schlitt补充道。

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