Това се случва на всеки шофьор по-често, отколкото той или тя вероятно би искал: Пътувайте по планиран маршрут и по някакъв начин човек успява да удари всяка една светлина по пътя. Не само че е разочароващо, но и това, че спирането и върви, разхищава гориво, време и дори може да доведе до блокиране на мрежи, като разруши цял град.
Нов софтуер за симулация, разработен от Каролина Осорио, асистент по строително и екологично инженерство в MIT, обещава да изглади трафика по по-ефективен начин от всеки софтуер преди него. Чрез оптимизиране на времето на светофари извън възможностите на сегашните системи е показано, че моделите й намаляват времето за пътуване в час с 22 процента.
Системите за осветяване на светофарите обикновено работят по един от двата начина. В голям градски или регионален мащаб системите задават светлинни часове въз основа на наблюдавания трафик; те се наричат модели, базирани на потоци. Други симулатори работят в по-микромащаб, като вземат предвид действията и навиците на отделните водачи. Тези симулатори действат като вид изкуствен интелект, за да помогнат да се предвиди как поведението и решенията на водачите могат да се променят в дадени условия на движение. Именно онези минутни разлики и индивидуални решения изхвърлят модели, базирани на потоци, на изчезване.
„Трябва да отчета как хората ще реагират на промените ми. Ако времето за пътуване се увеличи по артериална [път], хората могат да се отклонят, "обяснява Осорио." Повечето софтуер за времеви сигнал разглежда текущите или исторически модели на трафик. Той не отчита как може да се промени пътуването. "
Този проблем може да се засили, тъй като се прилагат все повече и повече промени в сигнала. Кажете например, имате два възможни маршрута за пътуване до работа: Маршрут A и Маршрут B. Най-често избирате Маршрут A, но един ден времето за движение на светофара се променя, така че решавате да преминете към Маршрут B. Не само промени ли се потока от трафик по маршрут А, но тези, които вече поемат по маршрут Б, може да са склонни да преразгледат своите възможности. По-нататъшното усложнение е как тези промени и отклонения могат да изтръгнат навън и да засегнат останалата част от пътищата и кръстовищата в региона.
Очевидното решение е да стартирате както поточни, така и индивидуализирани модели за всички сценарии. Но симулирането на всяка възможна пермутация на потока от трафик не е възможно. Количеството изчислителна мощност, което може да отнеме, за да завърши такава сложна симулация за цял град, би направила цената на системата прекомерна.
За да заобиколи проблема, без да жертва на вярност и надеждност, системата на Osorio съчетава най-доброто от двата свята. Той отнема само най-добрите сценарии, базирани на потока, както са идентифицирани от обикновения софтуер за синхронизиране и изпълнява специфични за драйвера симулации само в тези случаи.
Вземете например кръстовище, което има много по-тежък трафик на север и юг, отколкото на изток и запад. По-простите модели могат да доведат до това, че светофарът трябва да позволява повече зелено време в лентите север-юг, отколкото в посока изток-запад. Тогава по-сложните симулации могат да помогнат да се оцени колко дълги трябва да са тези светлини и също така да предскажат пулсационния ефект от такава промяна.
Разтворът е мащабируем. „Да речем, че имах 100 различни синхронизации на сигнала, които исках да тествам“, казва Осорио. „По-простият модел може да ви даде представа за подмножество от 100, което може да има голям потенциал. След това стартираме симулацията на подмножеството. "
Цветните линии представляват основните пътища в Лозана, Швейцария. Лявата карта, с конвенционалното програмиране на светофари, има много червени линии, които представляват дълги маршрути. Правилната карта, която използва подобрената система на изследователя, има много зелени линии, които представляват кратки комути. (С любезното съдействие на Каролина Осорио) Документът на Озорио, който ще бъде публикуван в списанието " Транспортна наука", приложи своя модел при движение в Лозана, Швейцария, район, където някога е живяла. Работейки с данни за трафика по 47 пътища и 15 кръстовища (девет от които имат светофари), проучването приложи нейните алгоритми в първия час на вечерния час на пик. Симулациите съкращават времето за пътуване с близо една четвърт.
Симулаторите за движение на потоци, които Osorio захранва в нейните модели, обикновено се създават от самите градове. Общините събират свои собствени данни за преобладаващите условия на движение и информация за преброяването на мина, сред другите методи, за да създадат модели, на които имат доверие. След това те предават своите симулации, вградени с метаданни за тяхната инфраструктура, популярни дестинации, пешеходен трафик и други важни приоритети на Osorio.
В Манхатън например има конкретни ограничения за това колко дълго пешеходците трябва да имат право на път. Министерството на транспорта в Ню Йорк вече си сътрудничи с екипа на Osorio за управление на потока през пикови периоди в райони с голям трафик в Манхатън.
„Подобен модел може да утвърди нашата активна система за управление на трафика в Манхатън и да ни позволи да усъвършенстваме нашите процеси и да подобрим работата на мрежата“, каза Мохамад Талас, заместник-директор по системно инженерство за NYC DOT пред MIT News .
Според Осорио, в зависимост от целите на града, моделът може да помогне за оптимизиране на различни фактори. Например, това може да спести време трафик, за да помогне на шофьорите да увеличат икономията на гориво.
Екипът й вече си сътрудничи с компании по няколко проекта. Те участват в усилията да помогнат на водачите на бъдещи автономни автомобили да идентифицират идеалните времена и места за включване в автономен режим, за да спестят гориво. Друга незавършена работа ще позволи на програми за споделяне на автомобили, като ZipCar, по-добре да намерят своите места за вземане и отпадане, така че клиентите да могат по-надеждно да преценят времето за пътуване.
Цялата работа на Osorio, включително теста на Лозана, все още е във фаза на симулация и няма определена времева граница за прилагане на нейните уроци по време на движение по пътя.
"Но затова правим тези неща", казва тя, "за да ги приложим в реалния свят."
