
虽然人们可能认为无人驾驶汽车可以在任何外部环境中运行,但是,为了改善安全条件和实时控制交通状况,人工智能可能也会影响到交通基础设施的设计和管理。智能型交通信号灯是一个例子,说明车辆如何与基础设施合作,通过调整绿/红循环来适应接近十字路口的实际交通流量,并通过优先处理数据(如救护车)、通过处理数据来确定紧急情况的例子、声音和图像。
在运输领域中应用人工智能(AI)正在激励创新,以便更好地、更有针对性地使用车辆和基础设施。这样就能优化网络性能,支持流量监控和管理,为解决方案打下基础,为未来的移动应用,特别是城市应用铺平道路。
由于智能手机和车载定位传感器等设备的广泛使用提供了机会,基础设施管理和车辆设计正在不断发展,这些设备可以被用来在用户和服务提供者之间进行处理,BFG591收集和交换信息,也可以被用来监测和探测信息。汽车性能和人类行为。
这两个系统共同产生了大量的数据(大数据),这是在交通中使用AI的主要来源,因此电脑可以进行人类活动,如开车。
自动水平。
目前比较先进的、革命性的交通领域的AI应用是车辆自动化。在描述自动化程度方面,国际汽车工程师协会(SAE)标准定义的分类最为常用。该标准规定了六个自动等级(包括0级),可根据人员(即司机或执行操作的系统)以及何时识别出这些人员。
今天的汽车通常都有SAE1和ADAS两个级别的功能,也就是一般所说的高级辅助驾驶系统,如停车辅助、巡航控制、自适应头灯以及车道保持辅助。该装置为驾驶员提供辅助、警告和协助,而不是在驾驶活动中更换驾驶员。
另外,一些汽车制造商还可以提供配有部分自动化功能的模型,如自动驾驶和在特定情况下的自动代客泊车,但要求司机始终控制车辆(SAE3级)。
在将来,主要的汽车制造商和像Google这样的汽车工业新手,都有希望把全自动汽车(AV)商业化,使之能作为智能代理,并利用从中收集的数据来适应环境。由摄像机、光电探测测距系统(LiDAR)、定位传感器和数字地图组成。
适用于基础结构
虽然人们可能认为无人驾驶汽车可以在任何外部环境中运行,但是,为了改善安全条件和实时控制交通状况,人工智能可能也会影响到交通基础设施的设计和管理。
今后,机动车辆的广泛使用将要求与系统的其他组成部分(车辆、行人、骑车人和基础设施)进行持续对话,以便使自己适应驾驶环境,即联网和自动驾驶汽车(CAV),以及“智能道路拥有足够的设施来容纳他们”。智能型交通信号灯是一个例子,说明车辆如何与基础设施合作,通过调整绿/红循环来适应接近十字路口的实际交通流量,并通过优先处理数据(如救护车)、通过处理数据来确定紧急情况的例子、声音和图像。
在车辆和基础设施方面的这一技术进步也将带来创新性运输服务的发展,从而推动无缝多式联运解决方案的使用。CAV如能计划得当,并与现有的大规模快速运输相结合,就能在环境、社会和经济可持续性方面产生巨大效益,从而促进更有效地合理利用资源。
举例来说,无人驾驶汽车主要可以被用来作为一种“接驳服务”,将居住在农村或低密度城市地区的人们与地铁和火车相连接,这些地区的交通线因需求水平低而不能运转,扩大了他们的服务范围,增加了对公共交通的支持,减少了拥有汽车的需求。
这些软件也能使能力有限或无驾照的用户(例如老年人或年轻人)具有潜在的移动性,并允许他们在出行时进行其他活动,如阅读或打电话。
不管是通过自动驾驶的轻型商用车辆还是“公路无人机”,城市中心第一英里还是最后一英里的运输,自动化系统都将在货运领域扮演重要角色。
为了应对这些变化,各城市应采取两项措施。从短期来看,他们可以投资于市场上可用的技术创新,并把它们整合到现有的系统中。比如,智能交通信号灯就已经实现了。该装置可根据交通路口附近的交通流量自动调节红绿循环,并可根据每天、每周、每月自动编程。
与此同时,城市必须以具有远见卓识的方式规划未来的长期旅行,以把握我们正在等待的创新程度,其特征是基础设施和车辆之间的相互交流(车辆到基础设施/V2I),以及与其他人(车辆到人/V2P)一起监测自身并对外部情况自动作出反应。
各城市必须规划一个向未来的平稳过渡——一个经济上可持续的过渡,同时也是包容的过渡,以避免任何形式的数字鸿沟。也就是说,出行系统,包括公交服务、基础设施维护、物流、票价和管理都需要重新考虑。它还意味着要投资于能力建设和培训,以便向高级运输分析人员提供教育并建立标准,使他们能够管理和管理这些新的过程。
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