Беспилотные автомобили по-прежнему остаются лучшим способом решить самую большую проблему с вождением в Америке

Беспилотные автомобили по-прежнему остаются лучшим способом решить самую большую проблему с вождением в Америке

Как опытный геймер и ученый-компьютерщик, питающий слабость к искусственному интеллекту, я не могу не чувствовать, что мы наконец-то вступаем в царство научной фантастики, становящейся реальностью. Идея о том, что роботизированные транспортные средства могут оптимизировать транспортный поток и облегчить сегодняшние печально известные проблемы на дорогах, просто воодушевляет!


В ходе захватывающего открытия, которое мы с командой сделали, мы обнаружили, как автономные транспортные средства могут улучшить городской транспортный поток вместе с автомобилями, управляемыми человеком. Эта интеграция приводит к повышению эффективности, безопасности и экономии энергии за счет оптимизации динамики городского движения.

Идея беспилотных автомобилей больше не ограничивается научной фантастикой: с 2016 года города по всему миру экспериментируют с автономными роботакси. Наличие таких беспилотных автомобилей и их взаимодействие с традиционными транспортными средствами, управляемыми человеком, потенциально могут решить текущие проблемы дорожного движения.

Я исследователь, специализирующийся на искусственном интеллекте (ИИ) в области транспорта и городского развития. Моя команда и я подозреваем, что по мере того, как на наших дорогах появляется все больше автономных транспортных средств, искусственный интеллект можно использовать для создания стратегий управления сложными дорожными системами. Эти стратегии не только обеспечат беспрепятственное перемещение из одного места в другое, но и оптимизируют общий транспортный поток, одновременно влияя как на беспилотные, так и на управляемые человеком транспортные средства.

Чтобы подтвердить нашу теорию, мы использовали обучение с подкреплением — область ИИ, в которой агент учится получать максимально возможное общее вознаграждение, взаимодействуя со своей средой. Мы назначили награды виртуальным роботизированным транспортным средствам, чтобы определить приоритетность таких задач, как оптимизация транспортных потоков или снижение энергопотребления. Наше исследование показывает, что этот подход позволяет нам эффективно управлять разнообразным дорожным движением на сложных реальных перекрестках в реальных условиях дорожного движения, и все это в смоделированных условиях.

Как опытный пассажир, проведший бесчисленные часы в пробках, я могу с уверенностью сказать, что идея самообучающегося алгоритма, предназначенного для оптимизации транспортного потока путем предоставления роботам-роботам возможности общаться друг с другом, является не чем иным, как революционной. В своей повседневной жизни я был свидетелем разочарования и траты времени, вызванных тупиками, и я воодушевлен тем, что эта технология может облегчить это бремя на наших дорогах.

Удивительно обнаружить, что в нашей моделируемой среде всего 5% роботизированных транспортных средств полностью устраняют пробки на дорогах. Еще более удивительно то, что наш метод показывает, что, когда на роботизированные транспортные средства приходится 60% трафика, они превосходят управление светофором с точки зрения эффективности.

Беспилотные автомобили по-прежнему остаются лучшим способом решить самую большую проблему с вождением в Америке

Почему это важно

Растущие пробки на дорогах являются актуальной проблемой во всех крупных городах мира, создавая существенное финансовое и экологическое бремя. Эта проблема является одной из самых сложных задач, с которыми мы сталкиваемся сегодня. Традиционные методы управления дорожным движением, такие как светофоры, с трудом позволяют эффективно минимизировать задержки и пробки.

Беспилотные автомобили с искусственным интеллектом потенциально могут решить некоторые транспортные проблемы; однако многие современные исследования рисуют идеальный мир, в котором все эти беспилотные автомобили универсально подключены и централизованно управляются – идея, для воплощения которой в реальность может потребоваться много времени. Вместо этого кажется более вероятным, что мы увидим медленный переход к полной автономии, когда как автоматизированные, так и управляемые человеком транспортные средства будут сосуществовать в течение длительного периода.

Будучи геймером, я поймал себя на мысли о том, как мы могли бы использовать преимущества беспилотных автомобилей, не требуя, чтобы каждый автомобиль был автономным. Это привело к созданию алгоритмов управления, которые позволяют роботизированным транспортным средствам гармонично работать в нашем обществе, увеличивая преимущества, которые предлагают автономные транспортные системы.

Какие еще исследования проводятся

Новое исследование показывает, что смешанные системы управления дорожным движением могут быть полезны в различных ситуациях, таких как кольцевые дороги, восьмерка, перегруженные дороги, перекрестки и кольцевые развязки. Однако эти настройки часто упрощают реальную сложность и фокусируются на управлении относительно небольшим количеством транспортных средств.

Впервые наше исследование показывает, что можно эффективно управлять сочетанием человеческих и роботизированных транспортных средств на сложных реальных перекрестках. Освоение этого контроля на перекрестках является жизненно важной вехой в обеспечении общегородского управления дорожным движением.

Что дальше

Наше намерение состоит в том, чтобы усовершенствовать нашу автоматизированную автомобильную систему, включив в нее более динамичные схемы вождения, в частности, регулярное перестроение в полосу движения. Кроме того, мы стремимся оценить этот метод в различных сценариях пересечения. Кроме того, мы стремимся оценить его производительность в реальных условиях связи между транспортными средствами и в реальных ситуациях.

По сути, мы стремимся плавно и продуктивно управлять городским движением на уровне города.

Research Brief – это краткий обзор интересной научной работы.

Смотрите также

2024-08-11 14:58