美大学研制人工智能交通信号灯,有助减少汽车尾气排放

美国卡耐基梅隆大学机器人学教授Stephen Smith在白宫前沿会议上指出,交通拥堵每年给美国造成的经济损失达1210亿美元,主要原因是拥堵会导致生产力下降,且每年产生约250亿公斤的二氧化碳排放,在城市地区,司机有40%的时间都在堵车,其中最大的原因是当前的交通信号不够灵活。Stephen Smith领导的团队正在研制人工智能交通信号灯,以适应不断变化的交通状况和帮助减少汽车尾气排放。

在匹兹堡的试点测试中,这种智能交通管理系统取得了很好的效果,它将汽车的行驶时间缩短了25%,将等待时间缩短了40%,这意味着可以有更多的时间投入工作或做其他事情。一位匹兹堡居民称,这个新系统给他带来了最好的驾驶体验。研究人员还估计,该系统将使废气排放量减少21%,同时还可通过提高交通吞吐量来节省城市道路拓宽的成本或消除街道停车现象。

传统的交通灯每隔几年就需要进行预设时间校准,而随着交通模式的发展,人工智能系统的更新换代速度可能比这更快。相反地,Surtrac开发的这款系统基于的是能够相互协调的电脑操控式交通灯。每个路灯上的雷达传感器和摄像头能够监测交通状况,然后由复杂的人工智能算法根据采集到的交通数据制定交通灯配时计划,以最有效的方式指挥所有车辆通过十字路口。计算机还会将数据发送到下游的交通路口,以便它们可以提前计划。Smith强调这是一个分散的系统,这与其他的智能交通管理系统不同,因此每个信号灯能够自主配时,使之成为一个真正的智能系统。

Smith团队自2012年开始在匹兹堡East Liberty街区的九个大车流量十字路口部署了人工智能交通控制系统,该网络现在扩展到了50个十字路口,并计划扩展到全市范围。下一步目标是实现交通信号灯与汽车之间的通信。Smith已经在24个十字路口安装了短距离无线电设备,这种系统预计将于2017年开始在某些汽车上安装,到时候交通信号就可以让驾驶员实时掌握道路或路灯状况,从而提高安全性并减轻拥堵状况。

原文发布于微信公众号 - 人工智能快报(AI_News)

原文发表时间:2016-12-21

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