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不合适的信号灯会加重城市拥堵,AI可以解决这一问题

不合适的信号灯会加重城市拥堵,AI可以解决这一问题

分类:科技

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由阿斯顿大学研究人员开发的一种新的人工智能系统,每次等待交通灯的长时间排队可能会成为过去。


该系统是同类系统中的第一个,它读取现场摄像机镜头,并调整灯光进行补偿,保持交通畅通并减少交通堵塞拥挤。



该系统使用深度强化学习,程序明白自己什么时候做得不好,并尝试不同的行动路线,或者在取得进展时继续改进。


在测试中,该系统明显优于所有其他方法,这些方法通常依赖于手动设计的相变。


据估计,英国城市地区的拥堵导致英国居民平均每年浪费约115个小时的时间,以及894个小时的燃料浪费和收入损失。交通拥挤的一个主要原因是交通信号配时不当。


研究人员建立了一个最先进的照片级逼真交通模拟器Traffic 3D来训练他们的程序,教它处理不同的交通和天气情况。当该系统在真实的路口进行测试时,尽管完全是在模拟上进行训练,但它随后适应了真实的交通路口。因此,它在许多现实世界中可能是有效的。


阿斯顿大学计算机科学专业的玛丽亚·奇利博士表示,把这当成了一个交通管制游戏。当程序让一辆车通过一个交叉路口时,它会得到一份“奖励”。每当汽车不得不等待或出现堵塞时,就会出现惩罚。实际上我们没有任何投入。



目前,路口交通灯自动化的主要形式是依靠磁感应线圈;一根电线安装在路上,记录从它上面通过的车辆。这个程序会对其进行计数,然后对数据做出反应。因为阿斯顿大学团队创造的人工智能在汽车闯红灯之前“看到”高交通量,然后做出决定,所以它的反应更灵敏,反应更快。


将这个程序建立在学习行为基础上的原因是,它可以理解以前没有明确经历过的情况。已经用导致拥堵的物理障碍测试了这一点,而不是交通灯相位,该系统仍然表现良好。只要有一个因果联系计算机最终会找出那个链接是什么。这是一个非常强大的系统。


该程序可以设置为查看任何交通junction,真实的或模拟的并将开始自主学习。可以操纵奖励系统,例如鼓励程序让紧急车辆快速通过。但是程序总是自学,而不是用特定的指令编程。


研究人员希望今年开始在真实道路上测试他们的系统。


研究论文《全自主、基于视觉的交通信号控制:从模拟到现实》将在虚拟举行的2022自主智能体和多智能体系统大会上发表。


注:文章内的所有配图皆为网络转载图片,侵权即删!

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