Алгоритм устранения пробок для автомобильного интернета
Производители автомобилей вовсю ведут тестирование пиринговых систем связи между автомобилями по WiFi, на которых будет построены сети связи V2V (vehicle-to-vehicle). Подобные сети могут кардинально улучшить ситуацию на дорогах, если автомобили начнут передавать друг другу информацию о загруженности трасс, о пробках на дорогах, о сигналах светофора и т.д. На перекрёстках автомобили могут сверять свои траектории, обмениваясь данными в реальном времени. Создание сети V2V принципиально важно для нормальной работы автопилотов, которые в будущем заменят живых водителей и должны координироваться с другими автомобилями.
Технически сеть V2V построить можно поднять уже сейчас, но основная проблема — программное обеспечение. Каковы оптимальные алгоритмы и оптимальная скорость транспортных средств в потоке? Как должны координировать своё движение роботы-автомобили, если их на дороге будет большинство? Над одним из аспектов этой проблемы работают учёные из Сеульского университета, которые опубликовали научную работу Dissolution of traffic jam via additional local interactions (PDF). Они создали алгоритм для V2V, который гарантирует очень быстрое устранение пробок на дороге за счёт обмена информацией и мгновенного изменения скоростного режима всех автомобилей перед пробкой и после пробки.
В последние годы разработано много математических моделей и собрано немало экспериментальных данных по результатам измерения паттернов дорожного движения. Учёные пришли к консенсусу, что существует три основных паттерна:
свободный поток, в котором плотность транспортных средств достаточно низка и каждое из них может ехать на максимально возможной скорости;
синхронизированный поток, в котором большая плотность транспортных средств заставляет водителей несколько снижать скорость;
пробка — скорость падает до нуля и передвижение происходит методом кратковременных рывков. Модели перехода от одного паттерна к другому чрезвычайно сложные, но некоторые из них, с использованием клеточных автоматов, дают полезный на практике результат. В частности, как происходит переход от третьего ко второму паттерну, то есть «рассасывание» пробки. Большинство учёных считают, что оптимальной стратегией в этом случае является увеличение скорости транспортных средств, которые покидают пробку — чтобы их скорость была выше, чем у тех автомобилей, которые приближаются к пробке.
Хьюн Кеун Ли (Hyun Keun Lee) и Беом Джун Ким (Beom Jun Kim) из Сеульского университета предложили простой алгоритм для автоматизации такого перехода. С помощью клеточных автоматов они составили модель дорожного потока и ввели в него фактор обмена информацией о текущей скорости между автомобилями. Учёные также учли параметр «оптимистичной» и «защитной» стратегии вождения автомобиля. В первом случае водитель соблюдает дистанцию от впереди идущего автомобиля меньшую, чем это требуют нормы безопасности, а при «защитной» стратегии — наоборот, дистанция слишком большая.
Моделирование ситуации показало, что если при приближении к пробке всех водителей переключить на защитную стратегию, то скорость потока снижается. В то же время те автомобили, которые покидают пробку, должны делать это быстро с использованием оптимистичной стратегии. Таким образом, соблюдается основное условие для рассасывания пробки — и она довольно быстро исчезает.
Это интересный и простой алгоритм, как можно устранить пробки с использованием сети V2V. Правда, для наиболее эффективной работы алгоритма желательно, чтобы автомобили управлялись в автоматическом режиме и могли мгновенно переключаться в необходимый режим движения и менять свою скорость в соответствии с командой. Живые водители не могут реагировать так быстро и чётко на поступающую информацию.
Однако, можно представить, что частичный автопилот и радиосвязь V2V появятся уже в следующем поколении автомобилей. Нужно также, чтобы эти алгоритмы были приняты в качестве единого стандарта и поддерживались системами автопилотирования у всех производителей.
С другой стороны, для эффективного рассасывания пробок не обязательно, чтобы 100% автомобилей действовали в соответствии с описанным алгоритмом, достаточно меньшего их числа. Какая именно доля «интеллектуальных» машин требуется в потоке — предстоит ещё вычислить.
Остаётся надеяться, что с автоматизацией дорожного движения в будущем пробки полностью исчезнут с наших дорог, а управление автомобилем будет приносить одно только удовольствие.
via Technology Review
Технически сеть V2V построить можно поднять уже сейчас, но основная проблема — программное обеспечение. Каковы оптимальные алгоритмы и оптимальная скорость транспортных средств в потоке? Как должны координировать своё движение роботы-автомобили, если их на дороге будет большинство? Над одним из аспектов этой проблемы работают учёные из Сеульского университета, которые опубликовали научную работу Dissolution of traffic jam via additional local interactions (PDF). Они создали алгоритм для V2V, который гарантирует очень быстрое устранение пробок на дороге за счёт обмена информацией и мгновенного изменения скоростного режима всех автомобилей перед пробкой и после пробки.
В последние годы разработано много математических моделей и собрано немало экспериментальных данных по результатам измерения паттернов дорожного движения. Учёные пришли к консенсусу, что существует три основных паттерна:
свободный поток, в котором плотность транспортных средств достаточно низка и каждое из них может ехать на максимально возможной скорости;
синхронизированный поток, в котором большая плотность транспортных средств заставляет водителей несколько снижать скорость;
пробка — скорость падает до нуля и передвижение происходит методом кратковременных рывков. Модели перехода от одного паттерна к другому чрезвычайно сложные, но некоторые из них, с использованием клеточных автоматов, дают полезный на практике результат. В частности, как происходит переход от третьего ко второму паттерну, то есть «рассасывание» пробки. Большинство учёных считают, что оптимальной стратегией в этом случае является увеличение скорости транспортных средств, которые покидают пробку — чтобы их скорость была выше, чем у тех автомобилей, которые приближаются к пробке.
Хьюн Кеун Ли (Hyun Keun Lee) и Беом Джун Ким (Beom Jun Kim) из Сеульского университета предложили простой алгоритм для автоматизации такого перехода. С помощью клеточных автоматов они составили модель дорожного потока и ввели в него фактор обмена информацией о текущей скорости между автомобилями. Учёные также учли параметр «оптимистичной» и «защитной» стратегии вождения автомобиля. В первом случае водитель соблюдает дистанцию от впереди идущего автомобиля меньшую, чем это требуют нормы безопасности, а при «защитной» стратегии — наоборот, дистанция слишком большая.
Моделирование ситуации показало, что если при приближении к пробке всех водителей переключить на защитную стратегию, то скорость потока снижается. В то же время те автомобили, которые покидают пробку, должны делать это быстро с использованием оптимистичной стратегии. Таким образом, соблюдается основное условие для рассасывания пробки — и она довольно быстро исчезает.
Это интересный и простой алгоритм, как можно устранить пробки с использованием сети V2V. Правда, для наиболее эффективной работы алгоритма желательно, чтобы автомобили управлялись в автоматическом режиме и могли мгновенно переключаться в необходимый режим движения и менять свою скорость в соответствии с командой. Живые водители не могут реагировать так быстро и чётко на поступающую информацию.
Однако, можно представить, что частичный автопилот и радиосвязь V2V появятся уже в следующем поколении автомобилей. Нужно также, чтобы эти алгоритмы были приняты в качестве единого стандарта и поддерживались системами автопилотирования у всех производителей.
С другой стороны, для эффективного рассасывания пробок не обязательно, чтобы 100% автомобилей действовали в соответствии с описанным алгоритмом, достаточно меньшего их числа. Какая именно доля «интеллектуальных» машин требуется в потоке — предстоит ещё вычислить.
Остаётся надеяться, что с автоматизацией дорожного движения в будущем пробки полностью исчезнут с наших дорог, а управление автомобилем будет приносить одно только удовольствие.
via Technology Review