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人工智能控制的紅綠燈可降低二氧化碳排放

物聯(lián)網(wǎng) 物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用
自動(dòng)交通燈可以減少十字路口因車輛怠速而產(chǎn)生的二氧化碳排放。而且因?yàn)樗鼈兪褂玫氖俏挥谶B接控制盒上的邊緣計(jì)算機(jī)控制,所以它們提供了可擴(kuò)展性。

來自工業(yè)自動(dòng)化研究所分支機(jī)構(gòu)INA、弗勞恩霍夫研究所光電子、系統(tǒng)技術(shù)和圖像開發(fā)IOSB的研究團(tuán)隊(duì)正在測試人工智能控制的交通燈,以幫助緩解擁堵和推進(jìn)智慧城市基礎(chǔ)設(shè)施。這些被稱為“KI4LSA”和“KI4PED”的項(xiàng)目,可能會(huì)在應(yīng)對(duì)氣候變化和交通事故方面帶來微小的改變,但卻會(huì)產(chǎn)生重大影響。

升級(jí)的算法和傳感器

KI4LSA 中的紅綠燈使用高分辨率攝像頭和雷達(dá)傳感器來提供自學(xué)習(xí)算法。使用這個(gè)升級(jí)后的系統(tǒng),測試中的紅綠燈實(shí)時(shí)捕獲了更準(zhǔn)確的交通讀數(shù)。

為什么這很重要?當(dāng)前的輕型解決方案涉及基于規(guī)則的控制。當(dāng)流量模式很少偏離既定模式或經(jīng)歷低流量時(shí),它們就可以很好地工作。當(dāng)事情發(fā)生變化時(shí),信號(hào)燈無法調(diào)整,使交通擁堵更加嚴(yán)重。

例如,如果事故導(dǎo)致交通重新轉(zhuǎn)向到通常不會(huì)經(jīng)歷大量交通的十字路口,現(xiàn)有的控制可能不會(huì)調(diào)整轉(zhuǎn)換時(shí)間以解決模式的差異。借助這些人工智能信號(hào)燈,傳感器將實(shí)時(shí)記錄變化,學(xué)習(xí)算法將自動(dòng)調(diào)整以緩解擁堵并為交通流量找到合適的平衡點(diǎn)。當(dāng)事故消除后,燈可以重置以應(yīng)對(duì)下一次交通變化。

第二個(gè)項(xiàng)目 KI4PED 專注于人工智能驅(qū)動(dòng)的交通傳感器對(duì)行人安全的影響。一個(gè)正在進(jìn)行的項(xiàng)目目前正在測試相同的高功率傳感器,以便為需要更多時(shí)間的行人自動(dòng)調(diào)整交叉時(shí)間。傳感器使用人員檢測(將行人表示為抽象的 3D 數(shù)據(jù)點(diǎn)以保護(hù)隱私)和跟蹤以在必要時(shí)調(diào)整交叉時(shí)間并在不需要時(shí)減少交叉時(shí)間,從而有可能使交通燈更高效,對(duì)行人更安全。

小改變帶來大影響

在德國 Lemgo 一個(gè)擁擠的十字路口進(jìn)行的初步測試表明,改變交通信號(hào)燈這樣的小東西可以將交通流量提高多達(dá) 15%。算法會(huì)隨著時(shí)間的推移而學(xué)習(xí),并更好地預(yù)測和選擇最有效的相序。

總體而言,智能交通信號(hào)燈可以減輕十字路口空轉(zhuǎn)交通造成的二氧化碳排放的影響。由于它們使用位于接線控制盒上的邊緣計(jì)算機(jī)控制,因此它們提供了可擴(kuò)展性。

這些測試代表了利用人工智能的力量改進(jìn)我們的系統(tǒng),同時(shí)減少我們對(duì)環(huán)境的影響的又一步。


責(zé)任編輯:龐桂玉 來源: 千家網(wǎng)
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