Wissenschaftler der Carnegie Mellon University (CMU) haben installiert intelligente Verkehrssignale Überwachung und Durchführung von Ampeln an ausgewählten Kreuzungen in einem Pilotgebiet in Pittsburgh. Die Technologie verwendet vorhandene Kameras und Radarsysteme, um den Verkehr in Echtzeit zu verfolgen. Anschließend ermittelt eine künstliche Intelligenz (KI) mithilfe von Algorithmen, wie die Autos am besten durchfahren werden. Die Verkehrspläne werden alle paar Sekunden von dem an jeder Kreuzung installierten Computer neu berechnet. Darüber hinaus sendet jeder Computer Informationen zu eingehenden Verkehrsströmen an die Nachbarn an den umliegenden Kreuzungen.
Stephen Smith, Professor für Informatik an der CMU, ist der Schöpfer dieser verkehrsleitenden Software - Surtrac (Scalable Urban Traffic Control) - das kombiniert KI und Verkehrstheorie.
Im Juni dieses Jahres Smith gewonnen eine internationale Auszeichnung, die Globaler Innovationspreis der Smart Cities von Le MondeZ. Surtrac. Seitdem hat er die Technologie lizenziert und ein Spin-off-Unternehmen ins Leben gerufen, Rapid Flow Technologies, mit der Unterstützung der CMU.
Smith hat gezeigt, dass sein System die Fahrzeiten um 25 Prozent verringert, die Leerlaufzeit um 40 Prozent und die Fahrzeugstopps um 30 auf 40 Prozent verringert. Das System trägt auch zur Verbesserung der Umwelt bei, da es die Emissionen um über 20 Prozent senkt.
Smith war inspiriert, seine Bemühungen auf die Reduzierung von Verkehrsstaus zu konzentrieren, als Henry Hillman, ein Unternehmer und Philanthrop aus der Region Pittsburgh, der CMU in 2009 Startkapital zur Finanzierung spendete Verkehr 21, ein Verkehrsoptimierungsprojekt mit AI.
„Meine Forschungsgruppe hat viele Jahre auf dem Gebiet der Multi-Agent-Planung gearbeitet und war der Ansicht, dass ein solcher Ansatz eine gute Grundlage für die adaptive Signalsteuerung in Echtzeit bieten würde“, sagte Smith.
Der Standort des Projekts war ein zusätzlicher Anreiz für Smith. „Für mich persönlich habe ich die letzten 35-Jahre in Pittsburgh gelebt und es war eine großartige Gelegenheit, etwas zu tun, das sich direkt positiv auf meinen Wohnort auswirkt.“
Das Projekt begann mit der Installation von Surtrac an nur neun Kreuzungen in 2012. Jetzt 100-Kreuzungen Verwenden Sie das System, und das Projekt wird voraussichtlich mehr Schnittstellen mit der Vergabe von decken 10.8 Mio. US$ Zuschuss von der Stadt vom US-Verkehrsministerium erhalten.
Smith und sein Team verfolgen derzeit einen 2-Ansatz, um den Verkehrsfluss weiter zu verbessern.
Erstens „integrieren sie [ihr] Signalsteuerungssystem in die Technologie für vernetzte Fahrzeuge und nutzen die Kommunikation zwischen Fahrzeug und Infrastruktur (V2I), um die Mobilität zu verbessern“, sagte Smith. Grundsätzlich geht es dabei darum, die Bordcomputer in Fahrzeugen als zusätzliche Datenquelle für AI an die Ampelsteuerung anzuschließen, um über den Verkehrsfluss zu entscheiden.
Zweitens konzentrieren sie sich auf die „sichere und effiziente Steuerung der Verkehrsströme für Fußgänger“, sagte Smith. Das Team habe „gerade ein Projekt im Rahmen der ATTRI (Accessible Transportation Technology Research Initiative) der Bundesautobahnverwaltung gestartet, um eine mobile App zu entwickeln, mit der Fußgänger mit Behinderungen direkt mit der Kreuzung kommunizieren und Entscheidungen zur Signalsteuerung aktiv beeinflussen können. "
Eine App, die Fußgängern hilft, mit dem Verkehr umzugehen, wäre sicherlich hilfreich, aber wie würde sie funktionieren?
Smith erklärte, dass die App die Kreuzungsgeschwindigkeit des Einzelnen lernen und mit dem Computer kommunizieren wird, der die Kreuzung bedient, um sicherzustellen, dass Fußgänger genügend Zeit haben, um sie sicher zu überqueren. Die App überwacht auch den Fortschritt des Fußgängers und passt das Timing der Lichter nach Bedarf an, um die Verkehrssicherheit zu erhöhen.
Er ist der Ansicht, dass die Smartphone-Technologie und ihre relative Allgegenwart eine enorme Ressource für die Kommunikation zwischen Menschen und Infrastruktur (P2I) wie die oben erwähnte App oder die Erkennung von Straßenschäden über Handy-Bilder sein wird. Das Hauptaugenmerk für ihn und sein Team an der CMU liegt in der Integration von Smartphones in die Verkehrsinfrastruktur, um die Datenquellen zu maximieren, die der KI zur Verfügung stehen, die für die Entscheidung über den Verkehrsfluss verantwortlich ist.
Smith und sein Team werden vorwärts marschieren, geleitet von der „umfassenderen Idee der Verwendung Smartphone-Technologie und P2I-Kommunikation bieten eine robuste und wirtschaftliche Lösung für das Problem der Fußgängererkennung. “
