西門子(Siemens)運用人工智慧(AI)技術建立能自我學習偵測與確認個別交叉路口交通模式變化的系統(tǒng),以持續(xù)依據(jù)即時路況最佳化交叉路口交通號志的變換時機,讓行車更順暢,模擬驗證的結果顯示可減少車輛等候交通號志變換的時間達47%。
根據(jù)Traffic Technology Today報導,現(xiàn)有系統(tǒng)如SCOOT是跨整個路網(wǎng)進行交通號志變換時機的最佳化,僅倚賴工程師預先以固定且有限數(shù)量的可行程序進行配置,無法彈性對應即時路況與個別交叉路口的流量變化。2018年12月4日在阿拉伯聯(lián)合大公國杜拜舉行的Gulf Traffic交通展,西門子首日發(fā)表的研究計劃Flow AI或將是極具潛力的解決方案。
Flow AI計劃與現(xiàn)有SPAT(signal phase and timing)系統(tǒng)如SCOOT的主要差異在于,首先會建立復雜的一般性規(guī)則,接著可針對每個特定的交叉路口進行個人化(personalized)的適地性處理,F(xiàn)low AI根據(jù)內建的回圈(loop)偵測即時的交通流,并運用云端AI即時產(chǎn)生近乎無限數(shù)量的交通號志變換時機選項。
目前Flow AI計劃專注于解決單一交叉路口的問題,建立能隨時自動偵測新的交通模式,并據(jù)以擬訂新交通策略的AI自我學習系統(tǒng),例如出現(xiàn)新的建筑工地可能會影響周邊交通,F(xiàn)low AI系統(tǒng)會自動偵測此一變化,并透過AI自我學習調整出最佳的交通號志變換時機以因應,因此AI在未來交通產(chǎn)業(yè)可望扮演日益吃重的角色。
Flow AI計劃目前選定德國Hagen市的5個交叉路口進行先導測試,其中1個路口已透過先進模擬技術證明Flow AI的成效較現(xiàn)有系統(tǒng)更好,可減少車輛在交叉路口等候交通號志變換的時間達47%,相當于從35秒降至18秒,顯示AI系統(tǒng)確實能學習如何維持平順的交通,透過試誤找出交通號志變換時機的最佳策略。
Flow AI計劃也將透過實際部署階段,以驗證模擬的結果可復制在真實路況,讓每一個交叉路口的自我學習系統(tǒng)都能持續(xù)反映即時的路況特性,隨著系統(tǒng)逐漸延伸將鄰近交叉路口的交通狀況一并納入考量,最終希望能串連所有交叉路口的系統(tǒng),建立涵蓋整個路網(wǎng)的交通號志整合控制系統(tǒng)。
西門子希望透過Flow AI研發(fā)計劃探索與驗證創(chuàng)新AI技術的可行性與成效,未來將可與新版的SCOOT系統(tǒng)整合為單一解決方案,應用于杜拜、倫敦等全球各地的城市,例如目前西門子已開始與倫敦交通局(Transport for London)合作發(fā)展Future SCOOT系統(tǒng)。
來源:Digitimes
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