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MIT研究人员新系统减少红绿灯等待时机

发布时间:2019-02-25 15:29:06

MIT研究人员新系统减少红绿灯等待时机_IT业界_突袭

麻省理工学院研究人员开发出新的交通信号系统,可以降低人们的开车时间。所有开车的人都知道,如果不小心遇到了一个红灯,那么接下来的几个路口都有可能是红灯,而到了上下班高峰期,这种情况会更加严重,所以开车的人总会想肯定还有更好的解决方法。现在,麻省理工学院的研究人员开发出了一种新的计算城市红绿灯理想等待时间的方法,可以有效地降低车主的平均出行时间。本文作者David L. Chandler ,原文发表于麻省理工学院官方站。麻省理工学院人文环境工程专业副教授 Carolina Osorio 说,现有的交通信号软件有很多缺陷。她是下一期《交通科学》期刊上一篇介绍在瑞士洛桑实验的新交通信号系统论文的作者。Osorio 说,“一般来说,控制红绿灯时间的任务都是在本地完成计算。交通部门可以规定一个十字路口红绿灯的时间,或者一条主干道上的红绿灯的时间,然后对时间进行调整。不过还有一种很少见但是更难的方法,那就是站在城市的角度来看红绿灯的时间,以瑞士洛桑为例,更改一个红绿灯的等待时间将会影响到整个城市的红绿灯等待、通行时间,进而改善整个城市的交通状况。”这样做必然会带来很多复杂的问题,例如,一个路口的红绿灯时间更改后会给周围一大片区域带来的连锁反应,交通信号灯的改变对驾驶员习惯的改变等。比如当某一个路口的红灯时间增加之后,驾驶员会去选择其他红灯时间更少的线路。Osorio 和她的研究生崇林森(音译)开发的红绿灯时间优化软件克服了传统系统无法解决的复杂性以及驾驶员多样反应的问题,它可以调整城市区域内的红绿灯时间。在软件开发过程中,他们使用了高精度的交通模拟器来模拟无数驾驶员在遇到交通状况变化时的反应。他们模拟了洛桑市的交通环境,经过测试得出:跟传统的商用交通信号灯时间软件相比,通过他们的软件大规模修改红绿灯的时间,驾驶员的开车出行时间平均降低了 22%。有些城市已经开始使用高精度的模拟器来模拟驾驶员对于交通状况变化的反应,但是在这么复杂的模型下的模拟需要更强力的计算机来计算。以洛桑为例,Osorio 的软件模拟了拥有1.2 万名驾驶员交通状况。Osorio 的新方法允许交通模型更加高效地计算和运行。以前的其他城市模型可以帮助交通部门确定红绿灯额度时间,但是这些模型对交通流量并不看重,将其看的很简单、单一,而且也没有考虑到驾驶员的独特性和行为的复杂性。Osorio 的模型将城市模型和交通流量结合在了一起,在分析车流量的同时也将其应用到城市模型中进行优化处理。Osorio 说,新的系统除了降低出行时间,它还带来了两个新的目标:减少燃油消耗,优化城市拼车点。Osorio 和崇林森的工作正在帮助交通部门设计信号灯计时系统,以适应不断变化的交通状况。目前他们正在与美国纽约的交通部门呢合作,用来解决高峰时段曼哈顿地区的交通问题。参与团队测试的纽约市交通部门副主任 Mohamad Talas 说,“这个模型可以验证我们在曼哈顿的交通管理系统,帮助我们调整过程、改善络运行。”Talas 还说,“我认为这个方法经济可行,可以节省下评估费用并且改善大范围交通络的状况。”

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