Система управления экотрафиком от Google. Green Light оптимизирует светофоры для сокращения выбросов транспортных средств в городах.
Новость по одному из наших направлений деятельности, а именно элементы интеллектуальных транспортных систем и области урбанистики — управление городским трафиком на основе не жестких алгоритмов, а именно ML.
Google достаточно давно занимается этим направление и вот свежая новость про предварительные эксперименты в десятке городов по миру, от Сиэтла до Джакарты. Заметим, что схожий проект уже есть в портфеле проектов Дома инноваций и это коллектив ребят из университета в Екатеринбурге, а именно оценка экологической обстановки в городе через определение типа, вида и соответственно выбросов транспортных средств, наложенная на розe действующих ветров в режиме онлайн.
Также и проект от Google оптимизируется экологические метрики, а не чисто транспортные: минимальное время простоя на светофоре (вынуждающее двигатели работать на холостом ходу), минимальные ускорения и торможения на светофорах. Все это — часть амбициозного плана помочь сократить выбросы СО2 транспортом на 1 гигатонну к 2030. Начинался эксперимент на нескольких перекрестках в Хайфе, где удалось показать экономию топлива на 10%, теперь на большем масштабе удалось показать экономию до 30% при управлении группами светофоров в одном районе. Система, как утверждается, совместима с имеющимися системами управления движением.
Как это работает:
- Перекрестки – понимание что происходит на перекрестках
Опираясь на свои данные по составлению карт городов по всему миру, Google можем вывести существующие параметры светофоров, включая: продолжительность цикла, время перехода, разделение зеленого цвета (т. е. время и порядок полосы), координацию и работу датчиков (срабатывание). . - Измерение тенденций трафика
Google создает модель, чтобы понять, как движение транспорта проходит через перекресток. Это помогает понять типичные модели дорожного движения, включая схемы начала и остановки, среднее время ожидания на светофоре, координацию между соседними перекрестками (или ее отсутствие), а также то, как планы светофоров меняются в течение дня. - Разработка рекомендаций для города
Используя искусственный интеллект, компания определяет возможные корректировки времени работы светофора. Google делится этими корректировками с городом в качестве практических рекомендаций. Городские инженеры-дорожники просматривают рекомендации, одобряют их и могут легко реализовать их всего за 5 минут, используя существующие в городе административный ресурс. - Анализ воздействий
Google измеряет, на сколько меньше водитель останавливался, и как это влияет на структуру дорожного движения. Затем используется модель отраслевых стандартов для расчета воздействия этих изменений на климат. Далее Google делимся этой информацией с городом-партнером и продолжаем отслеживать любые необходимые изменения в будущем.
(Страница Google проекта – https://sites.research.google/greenlight/ )