ロボット車両は、交通の流れを最適化する都市では人間が運転する車両と混ざった場合でも、それによって交通効率、安全性、エネルギー消費が向上することが同僚と私は発見しました。

ロボット車両はもはや SF の概念ではない: 世界中の都市自律型ロボタクシーをテストしてきた2016年から。交通におけるロボット車両の存在感が増大し、混合交通から完全自動交通への移行には長期間が予想されることから、私のチームと私は、ロボット車両とロボット車両と人間が運転する車両との相互作用によって、今日の悪名高い交通問題を軽減できるのではないかと考えました。

私はコンピューター科学者交通機関とスマートシティのための人工知能を研究している人。同僚と私は、交通中のロボット車両の数が増加するにつれて、複雑な混合交通システムを制御するアルゴリズムを開発するために AI を活用できるだろうという仮説を立てました。これらのアルゴリズムは、すべての車両が地点 A から地点 B までスムーズに移動できるようにするだけでなく、より重要なことに、ロボット車両が人間が運転する車両に影響を与えることを可能にすることで、交通全体を最適化します。

仮説を検証するために、として知られる AI のブランチを使用しました。強化学習、インテリジェント エージェントが環境との相互作用を通じて累積報酬を最大化する方法を学習します。シミュレートされたロボット車両に報酬を設定することで、交通効率や交通効率などの目標を優先します。エネルギー消費私たちの実験は、効果的にできることを示しています。現実世界の複雑な交差点での混合交通を管理する現実世界の交通状況をシミュレーションで再現します。

私たちのアルゴリズムは、ロボットカーに相互に通信することで交通の流れを最適化するよう教えます。車両の集合システムは、個々の車両が周囲の環境に基づいて交差点に進入するタイミングを決定しながらも、スムーズな交通の流れを目指しています。ロボカーは人間が運転する複数の車両に分散しているため、すべての交通がアルゴリズムの影響を受けます。

私たちのシミュレーションでは、ロボット車両が交通量のわずか 5% を占めるだけであることがわかりました。交通渋滞が解消される。驚くべきことに、私たちのアプローチは、ロボット車両が交通の 60% を占める場合、交通効率が低下することさえ示しています。信号機による交通よりも優れている。

なぜそれが重要なのか

世界中の主要都市で交通状況が悪化しています。多大な経済的および環境的コストにつながる。それは今日社会が直面している最も困難な問題の一つです。現在の交通制御方法は次のとおりです。信号機、 持っている遅延や混雑を軽減する効果は限定的。

AI 駆動のロボット車両は潜在的な解決策を提供しますが、既存の研究ではユニバーサル接続と集中制御を前提としていますすべてのロボット車両の中で最も重要なシナリオですが、すぐには実現しそうにありません。の完全自動運転への移行は段階的に進む可能性が高いその結果、ロボットと人間が運転する車両の両方が混在する交通が長期間にわたって発生します。

これにより、次のような制御アルゴリズムが開発されました。ロボット車両すべての車両、あるいは大部分の車両を自動運転にする必要なく、自動運転交通システムの社会的利点を活用することができます。

他にどのような研究が行われているのか

最近の研究では、混合トラフィック制御の可能性環状道路、8 の字道路、高速道路のボトルネックや合流、二方向交差点やロータリーなどのシナリオで。ただし、これらのシナリオには通常、現実世界の複雑さはなく、調整する必要がある車両の数は限られているだけです。

私たちの研究は、現実世界の複雑な交差点でロボット車両を介して混合交通を制御する実現可能性を初めて実証しました。これらの交差点で交通を制御できることは、都市全体の交通を制御するための重要な一歩です。交通規制。

次は何ですか

私たちはフレームワークを拡張して、頻繁な車線変更などのロボット車両の追加の運転行動を組み込む予定です。また、さまざまなタイプの交差点でアプローチをテストする予定であり、実際の車車間通信でアプローチをテストしたいと考えています。

最終的に私たちの目標は達成することです都市規模での効果的かつ効率的な混合交通制御。

この記事はから転載されています会話クリエイティブ・コモンズ・ライセンスに基づいて。読んでください元の記事。