С изкуствен интелект срещу светофарните задръствания
Все по-увеличаващите се тапи в градовете се дължат и на неприятната организация на работа на светофарите. Това се вижда изключително ясно в пиковите часове, а зелената вълна е просто единствено богатство благопожелание. Изследователски екипи в клона на INA на Института за оптроника, систематични технологии и потребление на изображения (IOSB) Фраунхофер желаят да трансформират това. Те разчитат на помоща на изкуствен интелект /AI/ за интелигентно, предсказуемо превключване на светофарите.
Сегашният надзор на светофарите е привързан от строги правила а те не пасват на всички обстановки на трафика. Освен това в този момент съществуващите датчици - индуктивни очертания, вградени в асфалта – дават единствено груба картина на пътната конюнктура. Поради тази причина откривателите от Fraunhofer IOSB-INA в плана KI4LSA (Изкуствен разсъдък за светлинни сигнални системи) употребяват камери с висока разграничителна дарба и радарни датчици вместо стандартни датчици, които записват по-прецизно събитията в трафика. По този метод броят на транспортните средства, чакащи на кръстовището, може да бъде записан тъкмо в действително време.
Отчитат се още междинната скорост на колите и времето за изчакване. Сензорите в действително време са комбинирани с изкуствен интелект, който замества твърдияграфик за ръководство на светофара. AI употребява логаритми за надълбоко подсилващо образование (DRL). Този способ за машинно образование се концентрира върху намирането на интелигентни решения на комплицирани проблеми с ръководството.
„ Изградихме реален симулационен модел на кръстовището, където се организират нашите проби и позволихме на AI да тренира безчет итерации в този модел. Преди това прехвърлихме измерения размер на трафика по време на пиковия час към симулационния модел, тъй че AI може да работи с действителни данни ", споделя ръководителят на плана Артур Мюлер, обяснявайки метода на DRL.
Резултатът е подготвена система – вид невронна мрежа, която командва ръководството на светофара. Алгоритмите, подготвени по този метод, дефинират най-хубавото държание при превключване на светофара и най-хубавата поредност на етапите, с цел да съкратят времето за очакване на кръстовището, да понижат общото времето за шофиране и шума, както и замърсяването с CO2, породени от тапите.
Реалните проби на кръстовището, което беше оборудвано с интелигентни светофари, демонстрираха, че изкуственият разсъдък може да усъвършенства трафика с 10 до 15 %. Следните статистически данни демонстрират какъв брой значим е този план - Европейски Съюз дефинира икономическите вреди, породени от тапите, на 100 милиарда евро годишно. AI светофарите са един от методите за доста понижаване на тази загуба.
Сегашният надзор на светофарите е привързан от строги правила а те не пасват на всички обстановки на трафика. Освен това в този момент съществуващите датчици - индуктивни очертания, вградени в асфалта – дават единствено груба картина на пътната конюнктура. Поради тази причина откривателите от Fraunhofer IOSB-INA в плана KI4LSA (Изкуствен разсъдък за светлинни сигнални системи) употребяват камери с висока разграничителна дарба и радарни датчици вместо стандартни датчици, които записват по-прецизно събитията в трафика. По този метод броят на транспортните средства, чакащи на кръстовището, може да бъде записан тъкмо в действително време.
Отчитат се още междинната скорост на колите и времето за изчакване. Сензорите в действително време са комбинирани с изкуствен интелект, който замества твърдияграфик за ръководство на светофара. AI употребява логаритми за надълбоко подсилващо образование (DRL). Този способ за машинно образование се концентрира върху намирането на интелигентни решения на комплицирани проблеми с ръководството.
„ Изградихме реален симулационен модел на кръстовището, където се организират нашите проби и позволихме на AI да тренира безчет итерации в този модел. Преди това прехвърлихме измерения размер на трафика по време на пиковия час към симулационния модел, тъй че AI може да работи с действителни данни ", споделя ръководителят на плана Артур Мюлер, обяснявайки метода на DRL.
Резултатът е подготвена система – вид невронна мрежа, която командва ръководството на светофара. Алгоритмите, подготвени по този метод, дефинират най-хубавото държание при превключване на светофара и най-хубавата поредност на етапите, с цел да съкратят времето за очакване на кръстовището, да понижат общото времето за шофиране и шума, както и замърсяването с CO2, породени от тапите.
Реалните проби на кръстовището, което беше оборудвано с интелигентни светофари, демонстрираха, че изкуственият разсъдък може да усъвършенства трафика с 10 до 15 %. Следните статистически данни демонстрират какъв брой значим е този план - Европейски Съюз дефинира икономическите вреди, породени от тапите, на 100 милиарда евро годишно. AI светофарите са един от методите за доста понижаване на тази загуба.
Източник: auto-press.net
КОМЕНТАРИ