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.
Wyniki badań okazały się obiecujące. Pełne przyjęcie praktyk ekologicznej jazdy mogłoby doprowadzić do obniżenia emisji CO związanych ze skrzyżowaniami o 11% do 22%.2 a wszystko to bez zakłócania płynności ruchu i bezpieczeństwa. Dobrą wiadomością jest to, że nawet gdyby tylko 10% pojazdów przyjęło te techniki, miasta nadal mogłyby potencjalnie zmniejszyć emisje nawet o połowę całkowitego potencjału.
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.”
W przeciwieństwie do tradycyjnych środków kontroli ruchu zależnych od stałej infrastruktury, takiej jak sygnalizacja świetlna i znaki stop, ekojazda wykorzystuje technologię pojazdów. Pomyśl o aplikacjach na smartfony, które wskazują optymalne prędkości lub inteligentne polecenia prędkości dla pojazdów autonomicznych przekazywane za pośrednictwem technologii pojazd-infrastruktura.
Czteroletnie badania miały na celu udzielenie odpowiedzi na pytanie, czy ekologiczna jazda powinna zostać wdrożona, a nie tylko w jaki sposób. W tym szeroko zakrojonym badaniu uwzględniono 33 kluczowe czynniki, od nachylenia drogi po czas sygnalizacji świetlnej. Naukowcy stworzyli cyfrowe podwojenia ponad 6000 skrzyżowań, symulując scenariusze ruchu drogowego w milionach przypadków przy użyciu danych z różnych źródeł. Uczenie się oparte na danych pomogło sztucznej inteligencji zoptymalizować energooszczędną jazdę poprzez zniechęcanie do marnotrawstwa w celu zarządzania złożonością obliczeniową. Oddzielne modele dla każdego klastra, oparte na ich charakterystyce, zostały stworzone w celu zwiększenia skuteczności. W miarę jak sztuczna inteligencja uczyła się, poprawiała ogólną wydajność.
Badanie wykazało również, że układ miasta odgrywa istotną rolę w potencjalnej skuteczności ekologicznej jazdy. Podczas gdy zagęszczone miasta, takie jak San Francisco, mogą odnotować nieco mniejsze korzyści ze względu na ograniczenie przestrzeni, miasta takie jak Atlanta, z wyższymi ograniczeniami prędkości i większą przestrzenią, mogą zyskać więcej na inicjatywach związanych z ekologiczną jazdą. Najważniejszym wnioskiem z badania było również to, że nawet ułamek samochodów wdrażających ekologiczną jazdę może wpłynąć na inne samochody, aby poszły w ich ślady, co skutkuje ogólną redukcją emisji. Całkiem korzystne!
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.
To przełomowe badanie zostało sfinansowane przez Amazon i Departament Transportu stanu Utah. Zainteresowani czytelnicy mogą znaleźć wyniki opublikowane w Badania nad transportem Część C: Nowe technologie lub oryginalny artykuł na stronie MIT News.
This website uses cookies.