Самоуправляващите се автомобили могат да забавят допълнително трафика

Ново проучване установява, че „свързаните“ превозни средства, които споделят данни помежду си безжично, значително подобряват времето за пътуване през кръстовища – но автоматизираните превозни средства всъщност могат да забавят времето за пътуване през кръстовища, ако не са свързани едно с друго. Причината за това е една: безопасността.

„Има две съществени причини, поради които хората се интересуват от автоматизирани превозни средства – подобряване на безопасността на пътниците и намаляване на времето за пътуване“, казва Али Хаджбабайе, един от авторите на статия по темата и доцент по гражданско, строително и екологично инженерство в Държавния университет на Северна Каролина.

„Има много изследвания, които показват, че автоматизираните превозни средства могат да подобрят безопасността. Но нашите изследвания тук – които разчитат на изчислително моделиране – предполагат, че ако искаме да подобрим и времето за пътуване, увеличаването на автоматизираните превозни средства не е достатъчно. Нуждаем се от превозни средства, които могат да комуникират помежду си и със системите за контрол на трафика.“

За проучването изследователите са използвали изчислителен модел, който симулира условията на трафика. Изследователите отчитат четири типа превозни средства: превозни средства, управлявани от хора (HV); свързани превозни средства (CV) – които се управляват от хора, но споделят информация с други свързани превозни средства и със системата за контрол, която управлява светофарите; автоматизирани превозни средства (AVs); и свързани автоматизирани превозни средства (CAV).

„Поради тяхното програмиране се предполага, че AV се движат по-предпазливо в сравнение с човешките шофьори“, казва Хаджбабайе. „Тяхната безопасност произтича отчасти от това, че са програмирани да шофират консервативно. CV и CAV са проектирани да получават информация за бъдещото състояние на светофарите и да коригират скоростта си, за да избегнат спиране на кръстовища. В резултат на това движението на CV и CAV се очаква да бъде по-плавно – и те да имат по-малък брой спирания от HV и AV.“

Изследователите проведоха 57 симулации на трафик, за да оценят въздействието на множество променливи върху времето за пътуване през кръстовище. Например, изследователите са разгледали как трафикът ще бъде повлиян от различни комбинации от HV, AV, CV и CAV.

Един от ясните изводи е, че колкото по-висок е процентът на CV и CAV, толкова по-голям е капацитетът на пресичане. С други думи, когато повече превозни средства по пътя са свързани, повече превозни средства могат да преминат през кръстовището по-бързо. По-големият капацитет означава също, че средно има по-малко превозни средства, които стоят на червен светофар.

„Въпреки това открихме, че по-високият процент AV, които не са свързани, всъщност забавя времето за пътуване през кръстовища“, пояснява Хаджбабайе. „Това е така, защото тези AV са програмирани да шофират консервативно, за да намалят риска от сблъсъци. Нашите открития подчертават важността на включването на свързаност както в превозните средства, така и в системите за контрол на трафика.“

„Това проучване е проведено с помощта на изчислителен модел, който е ограничаващ фактор. Въпреки това е трудно и скъпо да се събере смесеица от HV, AV, CV и CAV в свързана система за контрол на трафика. Полевите тестове, включващи човешки шофьори, също могат да предизвикат опасения за безопасността, което прави тези проучвания за моделиране особено важни. Искаме да идентифицираме потенциалните проблеми сега, а не когато са застрашени реални животи“, заявява експертът.

Превод: Емил Кръстев

Оригинален линк: https://www.sciencedaily.com/releases/2023/08/230814122318.htm 

Допълнителен източник: https://ts2.space/en/study-finds-self-driving-cars-can-make-traffic-slower-in-busy-intersections/