RTK технологии для беспилотного транспорта

RTK технологии для беспилотного транспорта

Исследования показали, что автомобили с автопилотом, обменивающиеся информацией друг с другом, могут улучшить общий транспортный поток как минимум на 35 процентов.

Исследователи из Кембриджского университета запрограммировали небольшой парк миниатюрных роботизированных автомобилей для движения по многополосной трассе и наблюдали за изменением потока движения при остановке одной из машин.

Пока машины не были под общим управлением, автомобилям, следующим за остановленной машиной, приходилось остановиться или замедлиться и ждать возможности вклиниться в общий поток движения, что обычно и происходит на реальной дороге. За остановившейся машиной быстро образовывалась очередь, и общий транспортный поток замедлялся.

Однако, когда автомобили начинали обмен информацией друг с другом для координации движения, как только одна машина останавливалась на внутренней полосе, она посылала сигнал всем остальным машинам. Автомобили на внешней полосе, которые находились в непосредственной близости от остановившейся машины, немного замедлялись, так что машины на внутренней полосе могли быстро объехать остановившуюся машину, без необходимости останавливаться или существенно замедляться.

Кроме того, когда управляемый человеком автомобиль, был добавлен на «дорогу» с автономными автомобилями и начинал агрессивно перемещался по трассе, другие автомобили смогли уступить дорогу агрессивному водителю, что повысило безопасность движения.

 «Автономные автомобили могут решить множество различных проблем, связанных с вождением в городах, но для них должен быть найден способ совместного обмена информацией», — сказал соавтор проекта Майкл Хе (Michael He), студент колледжа Святого Иоанна, который разработал алгоритмы для данного эксперимента.

«Если разные производители автомобилей разрабатывают свои собственные автономные автомобили со своим собственным программным обеспечением, то все эти автомобили должны уметь общаться друг с другом», — сказал соавтор Николас Хилдмар (Nicholas Hyldmar), студент бакалавриата Даунинг-колледжа, который разработал большую часть оборудования для эксперимента.

Эти два студента завершили работу в рамках исследовательского проекта для студентов летом 2018 года в лаборатории доктора Аманды Пророк (Dr. Amanda Prorok) из Кембриджского факультета компьютерных наук и технологий.

Студенты адаптировали алгоритм смены полосы движения для автономных автомобилей. Алгоритм решает, когда автомобиль должен сменить полосу движения, в зависимости от того, безопасно ли это делать, и повлияет ли смена полосы движения, на скорость передвижения. Адаптированный алгоритм позволяет более плотно «упаковывать» автомобили при смене полос движения и добавляет ограничение безопасности для предотвращения аварий при низких скоростях.

Затем они проверили движение автомобилей в «эгоцентричном» и «кооперативном» режимах вождения, используя как нормальные, так и агрессивные режимы вождения, и наблюдали, как автомобили реагировали на остановленную машину. В нормальном режиме, кооперативное вождение улучшило транспортный поток на 35% по сравнению с эгоцентрическим вождением, в то время как для агрессивного вождения улучшение составило 45%. 

«Наша концепция позволяет проводить широкий спектр недорогих экспериментов на автономных автомобилях. Чтобы автономные автомобили могли безопасно использоваться на реальных дорогах, нам необходимо знать, как они будут взаимодействовать друг с другом для повышения безопасности движения транспорта».

В будущей работе исследователи планируют использовать свой парк автомобилей для тестирования системы в более сложных сценариях, включая дороги с большим количеством полос движения, перекрестками и различные типы транспортных средств.

Как подключиться

Как подключиться

Параметры подключения

Станции сети

Станции сети

Посмотреть зону покрытия SmartNet