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据外媒报道,为研究互联与自动驾驶车辆的潜在优势,美国橡树岭国家实验室的研究人员研发了一款仿真框架,旨在分析互联与自动驾驶车辆(connected
and automated
vehicles,CAVs)的局部市场渗透对油耗、出行时间、交通流的影响,并设定了多种匝道入口处交通流情境。

先喊一嗓子,今天车辙君的这篇讨论很具有前瞻性,当然你也可以说是咸吃萝卜淡操心。

研究人员在一份报告中写道:互联与自动驾驶车辆的数量提升将有助于实现车辆间的通信及协调,有助于稳定交通流,并将油耗降低40%以上,但具体的数值视具体的交通流量而异。

这几年自动驾驶被推崇,其中,这项技术据说可以缓解交通应该是很大一个理由。

ORNL的研究人员创建了该仿真框架,研究互联与自动驾驶车辆的协同配合,或将在入口匝道交通流汇流时提升交通流并降低油耗,还能与人类驾驶员实现交互。

事实上早在上世纪70年代开始,就有着自动驾驶事故率更低、可缓解交通的说法。

该仿真测试结果表明,若想要实现省油目的,须满足以下条件:

因为当时人们从各种自动驾驶轨道交通系统和飞机中发现,自动驾驶移动工具没有“杂心”,沟通起来反而更高效。

在所有交通流情况下,互联与自动驾驶车辆的渗透率要达到100%,且

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当交通流处于低位时,上述车辆处于混合交通模式(mixed traffic)下。

研究互联与机关驾车车子的联手同盟,而在现世机动开车观念下。而在现代自动驾驶理念下,我们又丰富了它对缓解交通的可能性。

相较之下,若想要缩短出行时间,须满足以下要求:

比如V2X技术,它能实现车-车通讯、车-基础设施通讯、车-人通讯。汽车跑在路上,要交流的无非就是这三种。如果V2X能成功,自动驾驶缓解交通自然不在话下了。

所有的车辆均为互联与自动驾驶车辆,且交通流处于高位,且

“幽灵堵车”现象

只有上路行驶的互联与自动驾驶车辆所占比例在50%以上,交通流处于中、高位,且处于磨合交通模式下。

但大家有没有发现,我们现在很少听到有关自动驾驶能缓解交通的宣传,更多的是将自动驾驶列为解放双手的未来科技一类,反倒是与消费者息息相关的交通问题提及越来越少了。

未来的研究还将探索互联与自动驾驶车辆的各类交通情境下的表现,并确定该类车辆能否间接地影响人类驾驶员所操控车辆的驾驶性能。(本文图片选自greencarcongress.com)

不过我们不能责怪各大汽车厂家,虽然自动驾驶从原理可缓解交通,但前提是跑在路上的自动驾驶车辆基数要足够大才行,所以短期内想要以此为卖点行不通。

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但大家可能又会好奇,我们为什么要看基数呢?原则上来说,多一辆自动驾驶车辆,不是少了一个加塞的驾驶员吗?

比如据 Popularmechanics 报道,数学专家Benjamin
Seibold认为只要有2%的自动驾驶汽车,就能减少50%的走走停停的情况。

2%的投入换来50%的收益耶!

如此高额的回报,我们自然是要研究一番的。

因为Seibold认为自动驾驶车辆能缓解“幽灵堵车”现象。

其实我们对“幽灵堵车”现象并不陌生,不信看看以下几种描述,是不是经常遇到呢:

1)强行加塞、无缘无故踩急刹车等;

2)前方车辆开的速度非常慢,导致后面堵车,但超过这辆车后,发现只有它开得慢而已;

3)前方这辆没有按照交通规则行车,比如在绿灯的时候就停车了,无形中降低了红绿灯通行率;同理,绿灯起步过慢,也会降低通行率。

如果大家觉得文字不够直观,可以配合下面几张动图理解。

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据Seibold分析,当一条路排满车的时候,即使行驶速度有一点点的波动,也会被逐渐放大,“波浪式”地影响到整个车队的行驶。关于“波浪式”的影响,可类比打浪花,波纹越往后会大,呈扩散放大趋势。

因此对交通而言,如果一个人用3分的力度踩了刹车,后面的人就必须用4分的力,再后面的就需要用5分的力才行,它的影响是呈放大趋势的。

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不同于人类司机驾驶会经常超车或者猛踩刹车,自动驾驶汽车在车流比较密的时候会更有耐心,比如会与前车保留一定的车距,减少突然刹车的次数,从而减少对后方车辆的影响,避免引起成条车流的「波浪式」加减速。

理论是美好的,现实是残酷的

与数学家的理论计算不同,奥迪认为现实很残酷。

日前,他们发布了一份名为《第25小时-交通流(25th
Hour–Flow)》的研究报告,发现自动驾驶车辆的占比至少要达到40%才能明显改善交通。

奥迪与卡尔斯鲁厄科技研究所及慕尼黑的一家咨询机构MobilityPartners开展了该项研究,三方模拟了德国因戈尔施塔特未来的移动出行场景。并宣称,得益于互联与自动驾驶车辆等技术创新、共享移动出行的广泛应用,未来都市交通将不会出现拥堵问题。

不过呢,在制作“因戈尔施塔特交通建模”时,研究人员只单独考虑了某个参数,并未考虑用户行为的变更或需求的提升。因此,综合来看,自动驾驶车辆的占比至少要达到40%才能明显改善交通。

从2%跳到40%,时间跨度少说也有“20+年”好吗?

什么时候自动驾驶车辆能达到接近一半的比例,事实上到现在也没有定论。即便根据英伟达CEO黄仁勋所描绘的,全自动驾驶预计在2027年前到来,但想要大范围铺货只怕还得更久了。

自动驾驶还不够完美

从自动驾驶车辆的运动逻辑来说,它也不够完美。

举例来说,自动驾驶车辆的车载计算机须确保车辆间的安全距离,且不能行驶过快,并遵守所有的交通规则。

因此研究表明,在复合型交通情境下,上述要求会对交通流将产生负面影响,只有大量启用自动驾驶车辆,才会对交通有所帮助。

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这么解释大家可能不好理解,我们举例来说。

去年9月的时候,Waymo自动驾驶车辆克莱斯勒Pacifica就在执行任务时激怒了道路上的司机。

他们抱怨称,这些自动驾驶汽车在停车标志上停留太久,并且在处理某些交通状况时存在诸多问题,反而阻塞了交通。

实际情况是什么样的呢,其实Pacifica在每一个停车标志处,都会完整地停留三秒,转弯时也更偏向在更宽阔的地方,这么要紧不慢地开车,人类驾驶员自然不耐烦了,脾气上来了,加塞自然更严重。

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显然,Pacifica这么做是“错误”地采用了机器人思维,没有兼顾到通行的人类驾驶者的耐心。

开车的朋友肯定都深有体会,不怕开得慢,就怕加塞,如果同行的有很多是类似思维的车辆,再通过车间通讯加强沟通,“幽灵堵车”问题会减少许多。

写在最后

其实数学家Seibold
还特别指出了,他所建的这个数学模型还很简单,是在理想状态下计算得出的。这个模型忽略了车道变化、路怒症司机等问题,而且目前还没有真正地用自动驾驶汽车做实验。比较而言,奥迪给出的40%数据,虽然很让人悲观,但可信度会更高。

因此,短期内想通过自动驾驶为公共交通堵塞问题助益,是不太行得通了。

当然啦,我们也不必太过悲观,比如越来越多的厂家开始配备“全速定速巡航+前车车距保持+自动刹车”,这套组合拳下来,虽然人类驾驶者依然需要关注路况,但如果保持良好的驾驶习惯,对缓解交通也是大有帮助的。

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