5% робокаров — и пробок больше нет? Новое исследование говорит — да!

Пост опубликован в блогах iXBT.com, его автор не имеет отношения к редакции iXBT.com
| Мнение | Наука и космос

Пробки на дорогах — настоящая головная боль XXI века. Огромные мегаполисы задыхаются в стальных объятиях автомобилей, а драгоценное время утекает сквозь пальцы, потраченное впустую на томительное ожидание. Но что, если решение этой проблемы ближе, чем кажется?

Сегодня все чаще мы слышим о беспилотных автомобилях, которые вот-вот должны совершить революцию в мире транспорта. Но пока автономные робомобили лишь робко делают первые шаги на городских улицах, ученые уже заглядывают в будущее, где эти «умные» машины станут неотъемлемой частью дорожного движения.

Группа исследователей из мира IT-технологий задалась амбициозной целью: выяснить, способны ли робомобили уже сегодня оптимизировать движение в условиях реального города, находясь в окружении автомобилей, управляемых людьми.

Трафик на перекрестке, иллюстрация
Трафик на перекрестке, иллюстрация
Автор: ИИ Copilot Designer//DALL·E 3 Источник: www.bing.com

Ключевым инструментом в руках ученых стал искусственный интеллект, а точнее — один из его методов, известный как «обучение с подкреплением». Представьте себе виртуальный полигон, где робомобили учатся правилам дорожного движения. За каждое грамотное и эффективное действие — например, своевременное снижение скорости перед пешеходным переходом или выбор оптимальной полосы движения — виртуальный «водитель» получает виртуальное же «поощрение».

Конвейер подхода ученых. a. Каждый RV в зоне контроля кодирует дорожную обстановку на перекрестке в виде представления фиксированной длины. Оно включает в себя как макроскопические характеристики движения, такие как длина очереди и время ожидания, так и микроскопические характеристики движения, такие как расположение транспортных средств в каждом направлении движения (E, W, N и S означают восток, запад, север и юг соответственно; C означает пересечение, а L - поворот налево). b. Представление условий движения затем используется каждым RV для принятия решения об остановке или въезде на перекресток.
Конвейер подхода ученых. a. Каждый RV в зоне контроля кодирует дорожную обстановку на перекрестке в виде представления фиксированной длины. Оно включает в себя как макроскопические характеристики движения, такие как длина очереди и время ожидания, так и микроскопические характеристики движения, такие как расположение транспортных средств в каждом направлении движения (E, W, N и S означают восток, запад, север и юг соответственно; C означает пересечение, а L — поворот налево). b. Представление условий движения затем используется каждым RV для принятия решения об остановке или въезде на перекресток.
Автор: Dawei Wang, Weizi Li, Lei Zhu, Jia Pan; Machine Learning (cs.LG); Multiagent Systems (cs.MA); Robotics (cs.RO) arXiv:2301.05294 [cs.LG] DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.2301.05294 CC-BY 4.0 Источник: arxiv.org

Постепенно искусственный интеллект обучается предвидеть ситуацию на дороге, принимать оптимальные решения и действовать на опережение, синхронизируя свои действия с окружающими участниками движения.

Результаты симуляций оказались впечатляющими. Введение в транспортный поток даже небольшого количества (всего 5%) робомобилей, управляемых искусственным интеллектом, привело к полному исчезновению пробок.

Удивительно, но моделирование показало: эффективность движения оказывается выше при 60% робомобилей в потоке, чем при регулировании светофорами.

Сравнение условий движения с RV и без них во время отключения света на перекрестке 229. Затруднение движения происходит на 5-й минуте. Заторы быстро образуются в течение 15 минут при движении без фургонов. И наоборот, движение, регулируемое с помощью 50 % робомобилей, не приводит к образованию заторов.
Сравнение условий движения с RV и без них во время отключения света на перекрестке 229. Затруднение движения происходит на 5-й минуте. Заторы быстро образуются в течение 15 минут при движении без фургонов. И наоборот, движение, регулируемое с помощью 50 % робомобилей, не приводит к образованию заторов.
Автор: Dawei Wang, Weizi Li, Lei Zhu, Jia Pan; Machine Learning (cs.LG); Multiagent Systems (cs.MA); Robotics (cs.RO) arXiv:2301.05294 [cs.LG] DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.2301.05294 CC-BY 4.0 Источник: arxiv.org

Конечно, до полноценной реализации этих технологий на реальных дорогах предстоит проделать еще долгий путь. Ученым необходимо протестировать разработанные алгоритмы на различных типах перекрестков, в условиях реальной связи между транспортными средствами, а также учесть множество дополнительных факторов, которые могут возникнуть в реальной жизни.

Однако уже сейчас можно с уверенностью сказать, что за беспилотными технологиями — будущее. И, возможно, совсем скоро наши города избавятся от пробок, а мы с вами — от головной боли, связанной с ними.

1 комментарий

D
В этой модели просто совершенно не учитывается поведение *удаков, которых тоже достаточно 5%, чтобы вернуть пробки на круги своя.

Добавить комментарий

Сейчас на главной

Новости

Публикации

FiiO QX11 — мощно и функционально — обзор портативного ЦАПа-усилителя для наушников с ЖК-экраном

Недавно компания FiiO выпустила еще один мощный портативный ЦАП QX11 с функцией Desktop Mode и остальными фирменными плюшками. Три года назад они выпустили свой KA15, который на тот момент стал...

Как самозанятому специалисту вести учёт клиентов

«А на пятницу есть свободное время?» — обычный вопрос, за которым начинается переписка. Нужно открыть расписание, предложить варианты, уточнить услугу, сохранить телефон. Если человек...

Индексы цемента: руководство по типам, таблице соответствия ГОСТов и их реальному назначению

Большинство людей уверены, что цемент представляет собой обычный серый порошок с дальней полки гаража. Мешок годами стоит в темном углу, терпеливо ждет мелкого ремонта, а затем отправляется в...

Десять лет назад iPhone 7 навсегда изменил мобильную историю. А что такого было в этом смартфоне?

Пока iPhone 18 Pro и Pro Max бьют рекорды продаж, самое время вспомнить, что происходило ровно десять лет назад. Тогда компания Apple представила флагманы iPhone 7 и 7 Plus, которые при внешнем...

Почему реальность существует, даже когда на нее никто не смотрит: геометрия квантового дарвинизма

Квантовая механика и повседневный физический опыт описывают реальность на разных языках. Одиночная элементарная частица в изолированных условиях способна находиться в состоянии квантовой...

Астрономы ошибались в глубине Вселенной? Новый метод измерения расстояния между квазарами

Когда астрономы направляют современные телескопы на самые далекие участки Вселенной, они смотрят в ее глубокое прошлое. Свет от объектов с красным смещением z ≥ 5 шел до Земли более 12 миллиардов...