Who hasn’t been trapped at a red light through multiple cycles, caught in the mundane dance of stop and go traffic? Unbeknownst to many, these seemingly trivial inconveniences carry a measurable environmental cost. The unproductive idling at signalized intersections may contribute to a staggering 15% of carbon dioxide emissions from land transport in the United States. But the future of driving might be on the brink of a major progression, one that not only lessens our collective frustration but also the environmental toll.
New research emerging from MIT has found that ‘eco-driving’ could be a game-changer in cutting down these emissions. This approach encourages drivers to adjust their vehicle speeds to avoid unnecessary stops and rapid acceleration. Using a powerful AI technique known as deep reinforcement learning, the researchers have analyzed how this change in driving behavior could impact traffic emissions across three major US cities: Atlanta, San Francisco and Los Angeles.
Die Ergebnisse waren äußerst vielversprechend. Eine vollständige Übernahme von umweltfreundlichen Fahrpraktiken könnte zu einer Verringerung der kreuzungsbedingten CO2-Emissionen um 11% bis 22% führen.2 Emissionen, ohne den Verkehrsfluss oder die Sicherheit zu beeinträchtigen. Der Silberstreif am Horizont ist, dass die Städte selbst dann, wenn nur 10% der Fahrzeuge diese Techniken anwenden, die Emissionen um bis zur Hälfte des Gesamtpotenzials senken könnten.
An intriguing discovery made during this research was that even by adjusting speed limits at only 20% of intersections, up to 70% of total emissions benefits could be achieved. This means the implementation of eco-driving can be gradual while providing immediate benefits. Cathy Wu, senior author of the study, couldn’t help but express optimism over these findings. “Vehicle-based control strategies like eco-driving can move the needle on climate change reduction,” she said. “This is just the tip of the iceberg.”
Im Gegensatz zu herkömmlichen Verkehrssteuerungsmaßnahmen, die von einer festen Infrastruktur wie Ampeln und Stoppschildern abhängig sind, macht sich das umweltfreundliche Fahren die Fahrzeugtechnologie zunutze. Denken Sie an Smartphone-Apps, die die optimale Geschwindigkeit vorgeben, oder an intelligente Geschwindigkeitsbefehle für autonome Fahrzeuge, die über Fahrzeug-zu-Infrastruktur-Technologie übermittelt werden.
Die vier Jahre dauernde Untersuchung sollte die Frage beantworten, ob umweltfreundliches Fahren eingeführt werden sollte, nicht nur wie. In dieser umfassenden Studie wurden 33 Schlüsselfaktoren berücksichtigt, von der Straßenneigung bis zur Signalsteuerung. Die Forscher erstellten digitale Doppelgänger von über 6.000 Kreuzungen und simulierten Verkehrsszenarien in Millionenhöhe anhand von Daten aus verschiedenen Quellen. Datengestütztes Lernen half der KI, energieeffizientes Fahren zu optimieren, indem sie von verschwenderischen Aktionen abhielt, um die Rechenkomplexität zu bewältigen. Zur Verbesserung der Effektivität wurden für jedes Cluster eigene Modelle auf der Grundlage seiner Merkmale erstellt. Während die KI lernte, verbesserte sie die Gesamtleistung.
Die Untersuchung ergab auch, dass die Stadtstruktur eine entscheidende Rolle für die potenzielle Wirksamkeit des umweltfreundlichen Fahrens spielt. Während in dichteren Städten wie San Francisco der Nutzen aufgrund des begrenzten Platzangebots etwas geringer ausfällt, können Städte wie Atlanta mit höheren Geschwindigkeitsbegrenzungen und mehr Platz mehr von Initiativen für umweltfreundliches Fahren profitieren. Eine wichtige Schlussfolgerung der Studie war auch, dass selbst ein Bruchteil der Autos, die umweltfreundlich fahren, andere Autos dazu bewegen kann, es ihnen gleichzutun, was insgesamt zu einer Verringerung der Emissionen führt. Eine echte Win-Win-Situation!
Eco-driving seems to be the gift that keeps on giving. Apart from reducing carbon emissions, it boosts fuel efficiency, saves energy and improves air quality. Pair this with the adoption of electric vehicles and we’re looking at cumulative effects. A simulation run showed that a 20% eco-driving adoption in San Francisco could slash emissions by 7% and partnered with EV adoption, that reduction leaps to 17%. Cathy Wu rightly points out that eco-driving is, indeed, “almost a free intervention”; ready for a rapid, scalable roll-out given the penetration of smartphones and vehicle automation features.
Diese bahnbrechende Forschung wurde von Amazon und dem Utah Department of Transportation finanziert. Interessierte Leser finden die Ergebnisse veröffentlicht in Verkehrsforschung Teil C: Aufkommende Technologien oder den Originalartikel unter MIT-Nachrichten.
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