Как автономные автомобили и автомобили, управляемые людьми, будут делить дорогу
Автономные транспортные средства (AV) и транспортные средства, управляемые людьми (HV), когда-нибудь разделят дороги между собой. Как лучше всего справляться с ростом числа беспилотников — это тема аналитического обзора «Эра смешанной автономии в транспорте: устойчивость и автономное управление парком».
Споры о том, когда уже беспилотники начнут доминировать на улицах, продолжаются. Как только мы начнём развёртывать беспилотники, пути назад, вероятно, уже не будет. Так что надо говорить о правилах сейчас, чтобы тщательно их изучить и принять их правильно к тому времени, когда прибудут AV.
В чём разница между AV в комбинации с HV и тем, если у вас есть только HV? Одно из основных различий между AV и HV заключается в том, что AV альтруистичны, а HV эгоистичны.
Беспилотники могут предвидеть, что произойдёт, и изменить маршрут, например, в случае дорожного строительства или аварии. Запрограммированные на безопасную работу и соблюдение правил, беспилотники могут совершать альтруистические действия, приносящие пользу другим транспортным средствам, а не только себе. Люди в спешке могут быть не так щедры со своим временем.
Цена эгоистичного вождения становится очевидной при изучении транспортного потока. По мере того, как эгоистичные автомобили въезжают и выезжают из дорожной системы, в конечном итоге система достигнет равновесия, сбалансированного состояния, но движение может быть не таким эффективным, как могло бы. Например, равновесие может быть достигнуто, когда машины движутся бампер к бамперу. Иногда равновесие далеко от оптимального.
Исследователи считают, что альтруизм может улучшить транспортный поток, избегая субоптимального равновесия, и не всем нужно быть любезными, чтобы сократить время в пути. В симуляциях альтруистические состояния вступают в игру, когда беспилотники составляют от 20% до 50% транспортных средств на дороге. В отчёте предлагаются способы поощрения альтруизма, в том числе такие стимулы, как освобождение от платы за проезд и скидки на парковку.
Еще одна тема, рассматриваемая в отчёте, — поиск наилучших операционных политик для автопарков. AV могут работать синхронно, но централизованное управление тысячами AV приведет к проблемам с вычислениями и задержкам связи. Исследователи хотят найти баланс между централизованной и децентрализованной политикой, используя обучение с подкреплением, метод машинного обучения.
Инженеры исследовали, как AV принимают решения. Как машинное обучение помогает в этом процессе и какие типы решений оказывают наибольшее влияние? В некоторых условиях действительно нужен интеллект, основанный на обучении с подкреплением, но в других условиях это обучение с подкреплением просто говорит делать то, что вы, вероятно, сделали бы в любом случае.
Команда предлагает, чтобы операторы автопарков обучали модели управлению парками AV на местном уровне. Если возникают новые модели трафика, модели обновляются, особенно для того, чтобы отвлечь людей от инцидентов. Однако, если поток трафика не ослабевает, то требуется меньше обновлений, что сокращает обмен данными между AV в дороге и AV, сообщающими об этом на централизованный сервер.
Последняя проблема, которую исследовали исследователи, заключалась в том, как справиться с перегрузкой трафика и избежать каскадных сбоев.
Работа в оптимальном равновесии, применение обучения с подкреплением и наличие более высокой доли совместных AV уменьшит перегрузку. Тем не менее, чтобы устранить каскадные сбои, исследователи учитывали другие виды транспорта, используемые в городских сетях. Они добавили в свои модели автобусы, метро, железные дороги и системы проката велосипедов и смогли показать, что, если пассажиры будут приспособлены к различным видам транспорта, это позволит максимально использовать всю сеть и предотвратит её перегрузку и выход из строя.
Основываясь на своих выводах, команда рекомендовала агентствам, планирующим создание политик перераспределения транспортных потоков для AV, подумать о том, как объединить несколько взаимозависимых транспортных систем, чтобы люди могли передвигаться.
В эпоху смешанной автономии альтруистичные AV могут действовать как координаторы, поддерживающие поток трафика, вызывая положительные действия от HV. Хотя пройдёт некоторое время, прежде чем беспилотники превзойдут количество транспортных средств, управляемых людьми, все водители заметят улучшение транспортных потоков только с частичной адаптацией беспилотников.
Подписывайтесь на журнал «Вестник ГЛОНАСС» и навигационный Telegram-канал