据外媒报导,汽车专家指出,未来,自动驾驶汽车可让日常通勤显得更加流畅,道路更加畅通。此外,自动驾驶汽车的来临可能会出局交通信号灯和烦人的肇事罚单。特拉华大学(与波士顿大学和弗吉尼亚大学合作)的一项突破性研究探究了无人驾驶汽车效率及其对传统道路基础设施的潜在影响。
研究人员回应,具备联网功能的自动驾驶汽车需要利用其与道路上其他车辆展开通信的能力,作出有效地的驾驶员决策。利用掌控理论,科学家们研究出有算法的完全需要人类驾驶员的操作者。
该小组在缺少交通信号灯等基础设施的挤迫十字路口,在自动驾驶和网联汽车上测试其解决方案。在测试期间,汽车软件用作分解仿真和结果。科学家们还利用UD按比例增大的智能城市(UDSSC)试验平台反对他们的理论。
UDSSC是一个按比例简写的环境,可供研究人员在微观层面上展开汽车试验。特拉华大学(机械工程系)研究人员和首席研究员AndreasMalikopoulos说明道:“我们于是以拷贝城市驾驶员(约每小时30英里),用于算法并企图均衡交通流量。我们的点子是在按比例增大的试验平台上检验概念,从该过程中自学,然后移往到一个现实的城市。”该研究的结果由美国能源部(智能移动上下班计划和高级研究计划局)获取资助。
与配有人类驾驶员的车辆比起,作为试验一部分的网联汽车和无人驾驶汽车抵达预计方位的速度提升了26%至30%。因为汽车在滑行区(如挤迫的十字路口)行经,所以研究人员应用于了一种优化加快和滑行的解决方案。从安全性看作,由于车辆一直“告诉”其他车辆在路上的方位,因此大大减少了再次发生撞击的可能性。
无人驾驶汽车被动优化加快和滑行,可以协助人们节省燃料或节省用作电动汽车的电池。研究期间的仿真表明,与传统车辆比起,智能自动驾驶汽车的燃油消耗增加了19%至22%。
具备联网功能的城市基础设施可以在容许和监控自动驾驶车辆的驾驶员不道德方面充分发挥最重要起到。例如,在公共道路上的智能信标可通过与智能无人驾驶汽车通信来实行车速。在从信标接管到本地化数据之后,车辆可以自动滑行以合乎车速容许。
需要手动去继续执行安全性功能,自动驾驶汽车就不有可能多达城市监管机构原作的速度限制,因此,执法人员机构就不会收到较少的肇事罚单。Malikopoulos回应:“我们正在研发未来需要构建节约能源移动上下班系统的解决方案。
我们期望我们的技术需要协助人们更慢更加安全性地抵达目的地,同时节约燃料。
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