Вопросы и ответы: Исследователи обсуждают использование искусственного интеллекта для поощрения совместного использования автомобилей и совместного транспорта.

Важные новости

Вопросы и ответы: Исследователи обсуждают использование ИИ для поощрения совместное использование автомобилей и общий транспорт» /></p>
<p> Фото: Pixabay/CC0 Public Domain </p>
<p>Представьте, что вы вызываете динамичный шаттл каждый раз, когда вам нужно куда-то поехать, и прибываете быстрее, чем если бы вы просто ехали самостоятельно. Это видение, разделяемое исследователями из Беркли: мир, в котором экологически чистые и энергоэффективные автомобили с большой вместимостью (HOV) являются предпочтительным и самым быстрым видом транспорта.</p>
<p>Используя смоделированную среду, исследователи протестировали новый алгоритм управления светофорами, который позволяет максимизировать пропускную способность людей, а не транспортных средств, на перекрестках. Технология, получившая название HumanLight, использует обучение с подкреплением, тип искусственного интеллекта, для определения приоритетов и вознаграждения пассажиров HOV большим количеством зеленых огней. Их результаты, опубликованные в <i>Transportation Research Part C</i>, показали, что экономия времени в пути создает сильный стимул для людей выбирать варианты общественного транспорта вместо одноместных автомобилей.</p>
<p>Ведущий автор исследования – Димитрис Влахояннис, доктор философии. Соавторы: Скотт Моура, заслуженный профессор Клэр и Се Вен Шен в области гражданского и экологического строительства; главный исследователь Джейн Макфарлейн, директор Исследовательского центра «умных городов»; и Хуа Вэй, доцент Университета штата Аризона.</p>
<p>Моура и Макфарлейн недавно говорили с Berkeley Engineering об этой работе, объясняя, как она может когда-нибудь обеспечить более демократичное и устойчивое решение для управления дорожным движением.</p>
<p> < h2>Как ваша предыдущая работа привела вас к HumanLight?</h2>
<p>Джейн: Я участвовала в запуске OnStar, и у нас были датчики сидений, очень похожие на те, что используются в подушках безопасности, которые сообщали нам, сколько людей находится в машине в случае чрезвычайной ситуации или аварии. [Я подумал] если у нас будет способ узнать, сколько людей сидит в этих транспортных средствах и ждет сигнала светофора, мы сможем разработать систему управления сигналами светофора, такую ​​​​как HumanLight, которая будет отдавать приоритет тем, у кого больше пассажиров.</p>
<p> <р>Скотт: У нас был семилетний проект под названием NEXTCAR, в котором мы искали способы оптимизации скорости транспортного средства для снижения потребления энергии в зависимости от времени срабатывания светофора. По мере того, как я углублялся в это, я начал задаваться вопросом, а что, если бы мы могли контролировать время светофора? Транспортные инженеры тем временем задумались, а как управлять временем светофора, если поток транспортных средств неуправляем? Но что, если бы мы могли контролировать и то, и другое?</p>
<p>Затем Джейн и Димитрис представили идею HumanLight, которая рассматривает, как управлять временем светофора, чтобы мы могли максимизировать пропускную способность людей, а не автомобилей – и это, в конечном счете, имеет значение.</p>
<h2>Почему люди должны заботиться о управление дорожным движением?</h2>
<p>Скотт: Ответ простой: 51 миллиард тонн. Именно такое количество парниковых газов выбрасывается ежегодно во всем мире. Чуть меньше 1% от этого приходится на штат Калифорния. А 40% выбросов парниковых газов в Калифорнии приходится на транспорт. Сегодня Калифорния стремится свести этот показатель к нулю, чтобы решить проблемы изменения климата.</p>
<p>Один из способов достичь этой цели — заставить всех покупать электромобили. Но это потребует создания совершенно новой цепочки поставок и изменения мировой экономики. В то же время, другой вариант — гнаться за низко висящими фруктами. В конечном счете, мы говорим о программном обеспечении и использовании всего оборудования и инфраструктуры, которые у нас уже есть, но более стратегически подходим к тому, как мы управляем временем светофоров, чтобы уменьшить заторы и потребление энергии.</p>
<p>Джейн: На ​​уровне инфраструктуры, когда вы начинаете думать о том, кто контролирует движение, вы понимаете, что вокруг нас существует контролируемый хаотичный беспорядок. Есть городские инженеры-регулировщики, которые настраивают светофоры и устанавливают тайминг. Кроме того, у вас есть Министерство транспорта, управляющее съездами и съездами с автомагистралей. Кроме того, существует множество навигационных приложений, которые перемещают людей по нашему городу, а иногда и направляют автомобили в жилые районы, не предназначенные для интенсивного движения транспорта.</p>
<p>С каждым годом на дорогах появляется все больше людей, поэтому нам необходимо усилить контроль над системой, чтобы она приносила пользу как людям, так и окружающей среде.</p>
<h2>Как HumanLight вписывается в дорожное движение головоломка с контролем сигнала? Как работает это решение?</h2>
<p>Джейн: HumanLight — это часть следующего шага в развитии приоритета транзитного сигнала и упреждения транспортных средств экстренной помощи. Его цель — оптимизировать управление светофорами для максимальной пропускной способности людей, а не автомобилей. Вместо использования стандартной теории управления HumanLight использует технику искусственного интеллекта, обучение с подкреплением, для управления динамическим поведением сложной транспортной среды.</p>
<p>Например, установка коридора из светофоров с таймером, расположенных в одну линию. Это довольно просто, но как только вы попадаете в сетку светофоров, с точки зрения теории управления все становится намного сложнее. Поэтому есть надежда, что обучение с подкреплением поможет нам лучше управлять синхронизацией и фазировкой сигналов светофора.</p>
<p>Скотт: Представьте себе четырехсторонний перекресток, по которому в одном направлении проезжает множество автобусов и маршрутных такси. Между тем, в обратном направлении проезжает больше частных автомобилей, одноместных автомобилей. Например, время светофора может быть таким, что каждое направление горит зеленым в течение 30 секунд. Кажется справедливым; у вас два разных направления.</p>
<p>Но если вы хотите как можно быстрее переместить людей из точки А в точку Б, возможно, имеет смысл расставить приоритеты в том направлении, в котором проходит больше людей. Это основная идея: каким-то образом сделать работу светофора умной, чтобы он понимал занятость приближающихся транспортных средств. Кроме того, он в основном отдает приоритет потоку транспортных средств там, где больше людей.</p>
<h2>Вы применяете человекоориентированный подход к управлению дорожным движением. Отличается ли это от предыдущих работ или других подходов, используемых сейчас?</h2>
<p>Джейн: Да. Я бы сказал, что HumanLight в этом отношении уникален. Например, современные системы приоритета транзитных сигналов отдают приоритет пустому автобусу, потому что они не знают, сколько людей находится в автобусе. Они просто знают, что автобус приближается. Тем не менее, этот автобус может подобрать 50 человек по другую сторону света. Но HumanLight потенциально может предоставить более четкую картину занятости транспортных средств для различных видов транспорта, от автомобилей до маршрутных такси и автобусов, и позволит большему количеству людей быстрее добираться туда, куда они хотят.</p>
<p>Скотт: Раньше существовала технология, которая называлась адаптивным синхронизированным светофорным сигналом. Она состоит из сети камер или магнитных детекторов, размещенных вдоль коридора для обнаружения движения. Но эти устройства обнаруживают только металлические ящики, а не людей. Поэтому автобус или шаттл с двенадцатью людьми воспринимаются так же, как внедорожник Suburban с одним человеком. И поэтому такой подход не имеет смысла, когда мы пытаемся переместить людей.</p>
<p>HumanLight не только уделяет особое внимание перемещению людей, но также обеспечивает основу для объединения двух технологий. Один из них — подключенные транспортные средства, подключенные к интернет-инфраструктуре. Как сказала Джейн, с помощью OnStar вы можете узнать, сколько людей находится в транспортном средстве, и потенциально передать эту информацию в сеть управления дорожным движением. Другая технология — искусственный интеллект. Учитывая все достижения обучения с подкреплением и искусственного интеллекта, теперь вы можете решить эту сложную инфраструктурную проблему способами, которые мы не могли решить пять, десять лет назад.</p>
<h2>Не могли бы вы рассказать мне о результатах этого исследования? Были ли сюрпризы?</h2>
<p>Джейн: Я не ожидала увидеть такие хорошие результаты для людей, которые не ездят в автомобилях с большим количеством пассажиров. В конце концов, вы не хотите разрабатывать решение, в котором люди, которые по какой-либо причине не могут воспользоваться шаттлом, будут оштрафованы или должны будут ждать дополнительные полчаса, чтобы добраться туда, куда им нужно. Благодаря HumanLight мы смогли разработать демократичное решение.</p>
<p>Скотт: Димитрис помог нам достичь еще одного важного результата: стимулирования людей к совместным поездкам. Изначально я думал о HumanLight как о простом решении для управления инфраструктурой. Но поскольку мы отдаем приоритет людям, это также стимулирует человеческое поведение к совместным поездкам, использованию шаттлов и автобусов.</p>
<h2>Что еще должно произойти, прежде чем мы внедрим такую ​​систему, как HumanLight?</h2>
<p>Скотт: Во-первых, я думаю, нам нужно согласовать заинтересованные стороны. Но найти правильного владельца/оператора инфраструктуры, правильный город, который захочет это попробовать, будет сложно, потому что это, как правило, не склонные к риску организации. Они просто пытаются поддерживать движение, поэтому экспериментировать с вещами очень нервно.</p>
<p>Во-вторых, нам нужна подключенная инфраструктура. Нам необходимо оснастить дорожные автоматы, которые вы видите на каждом перекрестке, радиосвязью, которая будет связываться с транспортными средствами и облаком. Затем они смогут получать информацию о занятости автомобиля и модифицировать маленький компьютер в шкафу, который меняет светофор.</p>
<p>У Министерства транспорта США есть так называемый план развертывания «Автомобиль ко всему» [V2X]. К 2035 году они хотят, чтобы на каждом перекрестке в Соединенных Штатах была эта подключенная технология: по сути, радио на дорожной панели, которое общается с автомобилями, а автомобили общаются с дорожной службой.</p>
<p>Если это произойдет. , то потенциально мы можем это сделать. Но тем временем уже есть места, которые пытаются это сделать. Я только что работал с 12-м округом Калтранс в округе Ориндж. У них есть 180 мест по всей дорожной сети, где уже есть радиоприемники, которые могут контролировать сигналы светофора.</p>
<p>Джейн: И я хотела бы добавить OEM-производителей [производителей оригинального оборудования] в этот список ключевых заинтересованных сторон. Эти датчики сидений являются частью современных транспортных средств. Конечно, они были в транспортных средствах GM и были доступны OnStar. Нам нужно, чтобы OEM-производители предоставили нам информацию о количестве людей в транспортном средстве.</p>
<p>Наконец, я хотела бы подчеркнуть, что успех такой системы, как HumanLight, зависит от мира подключенных автомобилей, который строит Скотт. Эти данные о том, куда вы пытаетесь поехать, должны быть переданы в облачную систему управления, чтобы мы могли лучше справляться с задачей доставить вас туда быстрее.</p>
<p><strong>Дополнительная информация:</strong> Димитрис М. Влахогианнис и др., HumanLight: Стимулирование совместных поездок с помощью глубокого обучения с подкреплением, ориентированного на человека, в управлении светофорами, <i>Исследования в области транспорта, часть C: Новые технологии</i> (2024). DOI: 10.1016/j.trc.2024.104593 </p>
<p><strong>Информация о журнале:</strong> Исследования в области транспорта, часть C: Новые технологии Предоставлено Калифорнийским университетом в Беркли</p>
</div></div><div class=

Новости сегодня

Последние новости