Немецкие ученые провели эксперимент в городе Лемго (Германия), где установили систему с радарами и камерами высокого разрешения. Система фиксировала среднюю скорость машин, с которой они проезжали данный перекресток, а также сколько транспортных средств ожидают переключения светофора и какое вообще время ожидания для каждого авто. Далее для снижения времени ожидания на перекрестке в работу вступил искусственный интеллект, который на основе собранных данных смоделировал виртуальные схемы регулирования движения. Искусственному интеллекту удалось оптимизировать поток транспортных средств на 10 — 15%.
«А какой смысл покупать машину, чтобы разъезжать по асфальту? Там, где асфальт, ничего интересного, а где интересно, там нет асфальта» («Понедельник начинается в субботу»)
Аркадий и Борис Стругацкие
Как сообщает Iot.ru, данный эксперимент осуществлен в рамках научного проекта KI4LSA, финансируемого Федеральным министерством транспорта и цифровой инфраструктуры ФРГ. В перспективе ученые намерены продолжить исследование, усложнив его таким фактором, как пешеходы, и добавив в качестве оборудования лидары. В рамках эксперимента ученые собираются сократить на 30% время ожидания при большом количестве людей и уменьшить на 25% количество опасных переходов, не соответствующих правилам дорожного движения.
Два года назад ТАСС сообщил о готовящемся запуске сервиса для водителей FreeLine, информирующего о загруженности автомобильных полос. Его использование позволит повысить среднюю скорость на дорогах на 15 — 20%. Технология разрабатывается в НП «ГЛОНАСС». Предполагается, что дорожные датчики и камеры фиксации начнут передавать информацию на платформу «Автодата». В ней данные будут обогащены информацией с навигационных устройств. На выходе потребитель получит процентное соотношение загруженности ряда на 500 м и километр. Воспользоваться данными водители смогут с помощью мобильного приложения в смартфоне. При желании эту информацию также можно будет вывести через V2X на борт автомобиля.
Разработчики заявляли, что главным отличием нового сервиса от «Яндекс.Пробок» станет использование большего количества источников данных. «Яндекс. Пробки» основываются на данных геолокации ГЛОНАСС/GPS, а система FreeLine будет также использовать данные видеофиксации с камер наблюдения. Внедрение нового сервиса планировали начать внедрять с 2022 года в небольших городах, в частности, в Самаре, Курске, Новосибирске и Орше. Но пока информации об этом нет.