Производители транспортных средств предлагают интеллектуальные функции, такие как помощь в полосе движения и помощь при торможении, чтобы помочь водителям в опасных ситуациях, когда человеческие рефлексы могут быть недостаточно быстрыми. Но большинство вариантов обеспечивают немедленную выгоду только для одного транспортного средства.
Что, если, как бормотание скворцов, наши легковые и грузовые автомобили сообща двигались по дороге в ответ на датчики окружающей среды каждого транспортного средства, реагируя как группа, чтобы уменьшить пробки и защитить людей внутри?
Этот вопрос лежит в основе исследования Kuilin Zhang Национального научного фонда CAREER Award. Чжан, адъюнкт-профессор гражданской и экологической инженерии в Мичиганском технологическом университете, опубликовал в журнале Transportation Research Part B статью «Прогностическое управление моделью на основе стохастической оптимизации с надежным распределением и случайными ограничениями, основанными на надежном распределении, для кооперативного адаптивного круиз-контроля в условиях неопределенного трафика».: Методологический.
Документ написан в соавторстве с Шуайдуном Чжао, в настоящее время старшим количественным аналитиком в National Grid, где он продолжает проводить исследования взаимозависимости между интеллектуальными сетями и транспортными системами на электромобилях.
Создание систем транспортных средств, позволяющих избежать дорожно-транспортных происшествий, является упражнением в доказательстве первого закона Ньютона: объект в движении остается в движении, если на него не действует внешняя сила. Без особого предупреждения о том, что впереди, автомобильные аварии более вероятны, потому что у водителей нет достаточно времени, чтобы отреагировать. Так что же останавливает машину? Столкновение с другим автомобилем или препятствием - причинение травм, повреждений и, в худшем случае, летальных исходов.
Но автомобили, сообщающиеся между транспортными средствами, могут вычислять возможные препятствия на дороге на увеличивающихся расстояниях - и их синхронные реакции могут предотвращать пробки и автомобильные аварии.
«На автостраде одно неправильное решение порождает другие плохие решения», - сказал Чжан. «Если мы сможем учитывать то, что происходит в 300 метрах перед нами, это действительно может повысить безопасность дорожного движения. Это уменьшит заторы и количество аварий».
Исследование Чжана посвящено тому, как транспортные средства подключаются к другим транспортным средствам, как эти транспортные средства вместе принимают решения на основе данных из среды вождения и как интегрировать разрозненные наблюдения в сеть.
Чжан и Чжао создали автоматизированные транспортные средства, совместно движущиеся в нестабильных дорожных условиях. Их модель, основанная на концепции прогнозирования прогнозов других, использует потоковые данные от смоделированных транспортных средств для прогнозирования состояний движения (ускорение, замедление или остановка) предшествующих транспортных средств взвода. Прогнозы интегрируются в контроллеры с машинным обучением в режиме реального времени, которые предоставляют бортовые данные датчиков. Для этих автоматизированных транспортных средств данные от диспетчеров всего взвода становятся ресурсами для совместного принятия решений.
Модель показывает, что контроллеры могут помочь транспортным средствам поддерживать постоянные промежутки времени между собой, чтобы уменьшить заторы и дорожно-транспортные происшествия, а также могут экономить энергию за счет уменьшения необходимости разгона и торможения.
Следующим этапом исследования Чжана, получившего награду CAREER Award, является тестирование симуляций модели с использованием реальных подключенных автономных транспортных средств. Среди мест, хорошо подходящих для такого рода испытаний, - Исследовательский центр Keweenaw при Технологическом институте штата Мичиган, испытательный полигон для автономных транспортных средств, обладающий опытом работы в непредсказуемых условиях.
Наземная проверка модели позволит управляемым данными, прогнозирующим контроллерам учитывать все виды опасностей, с которыми могут столкнуться транспортные средства во время вождения, и создать более безопасное и надежное будущее для всех, кто находится на дороге.