Jeder Autofahrer, der jemals mehrere Zyklen auf eine Ampel zum Inexperienced gewartet hat, weiß, wie nervig signalisierte Kreuzungen sein können. Aber an Kreuzungen zu sitzen ist nicht nur eine Belastung der Geduld der Fahrer – unproduktives Fahrzeug im Leerlauf könnte bis zu 15 Prozent der Kohlendioxidemissionen aus dem US -Landtransport beitragen.
Eine groß angelegte Modellierungsstudie, die von MIT-Forschern geleitet wird2 Emissionen.
Mit einer leistungsstarken Methode für künstliche Intelligenz namens Deep verstärkte Lernen führten die Forscher eine eingehende Auswirkungen der Faktoren durch, die die Fahrzeugemissionen in drei großen US-Städten beeinflussen.
Ihre Analyse zeigt, dass die vollständige Einführung von Maßnahmen für Öko-Fahren die jährlichen Kohlenstoffemissionen der stadtweiten Kreuzung um 11 bis 22 Prozent senken könnte, ohne den Verkehrsdurchsatz zu verlangsamen oder die Fahrzeug- und Verkehrssicherheit zu beeinträchtigen.
Selbst wenn nur 10 Prozent der Fahrzeuge auf der Straße Öko-Fahren einsetzen, würde dies zu 25 bis 50 Prozent der Gesamtreduzierung der CO2-Emissionen führen, fanden die Forscher fest.
Darüber hinaus bietet die dynamische Optimierung der Geschwindigkeitsgrenzen bei etwa 20 Prozent der Kreuzungen 70 Prozent der gesamten Emissionsvorteile. Dies weist darauf hin, dass ökologische Maßnahmen allmählich durchgeführt werden könnten und gleichzeitig messbare, optimistic Auswirkungen auf die Minderung des Klimawandels und die Verbesserung der öffentlichen Gesundheit haben.
„Vehikelbasierte Kontrollstrategien wie Öko-Fahrten können die Nadel zur Reduzierung des Klimawandels bewegen. Wir haben hier gezeigt, dass moderne Werkzeuge für maschinelles Lernen wie tiefes Verstärkungslernen die Arten von Analysen beschleunigen können, die die soziotechnische Entscheidungsfindung unterstützen. Dies ist nur der Tipp der ICEBERG“, sagt die Social-Professor-Social-Affiliation-Systeme in der Zivil- und Umweltförderung, die Socials-Professor-Socials-Professor-Socials-Professor. (IDSS) am MIT und Mitglied des Labors für Informations- und Entscheidungssysteme (LIDS).
Sie wird von der Hauptautorin Vindula Jayawardana, einer MIT -Doktorandin, auf der Zeitung begleitet. sowie MIT -Doktoranden AO Qu, Cameron Hickert und Edgar Sanchez; MIT -Studenten Catherine Tang; Baptiste Freydt, Doktorandin bei ETH Zürich; und Mark Taylor und Blaine Leonard vom Verkehrsministerium von Utah. Der Forschung erscheint In Transportforschung Teil C: aufkommende Technologien.
Eine mehrteilige Modellierungsstudie
Verkehrskontrollmaßnahmen erregen in der Regel an feste Infrastruktur, z. B. Stoppschilder und Verkehrssignale. Wenn Fahrzeuge jedoch technologisch weiter fortgeschritten werden, bietet sie die Möglichkeit zum Öko-Fahren. Dies ist eine Surne für Fahrzeuge auf Fahrzeugverkehrskontrollmaßnahmen wie die Verwendung dynamischer Geschwindigkeiten zur Reduzierung des Energieverbrauchs.
Kurzfristig könnte Öko-Fahren Geschwindigkeitsanleitungen in Kind von Fahrzeug-Dashboards oder Smartphone-Apps beinhalten. Langfristig könnte Öko-Fahren intelligente Geschwindigkeitsbefehle beinhalten, die die Beschleunigung von halbautonomen und vollständig autonomen Fahrzeugen durch Kommunikationssysteme von Fahrzeugen direkt steuern.
„Die meisten früheren Arbeiten haben sich darauf konzentriert, wie Um implementieren. Wir haben den Rahmen verschoben, um die Frage der Frage zu berücksichtigen Wir implementieren Öko-Fahrten. Wenn wir diese Technologie im Maßstab einsetzen würden, würde es einen Unterschied machen? “ Wu sagt.
Um diese Frage zu beantworten, begannen die Forscher eine facettenreiche Modellierungsstudie, die den größten Teil von vier Jahren dauern würde.
Sie identifizierten zunächst 33 Faktoren, die die Fahrzeugemissionen beeinflussen, einschließlich Temperatur, Straßengrad, Kreuzungstopologie, Alter des Fahrzeugs, Verkehrsbedarf, Fahrzeugtypen, Fahrerverhalten, Verkehrssignal, Straßengeometrie usw.
„Eine der größten Herausforderungen bestand darin, sicherzustellen, dass wir fleißig waren und keine wichtigen Faktoren ausgelassen haben“, sagt Wu.
Anschließend verwendeten sie Daten von OpenStreetmap, US -Geological Surveys und anderen Quellen, um digitale Replikate von mehr als 6.000 signalisierten Kreuzungen in drei Städten – Atlanta, San Francisco und Los Angeles – zu erstellen und mehr als eine Million Verkehrszenarien zu simulierten.
Die Forscher verwendeten ein tiefes Verstärkungslernen, um jedes Szenario für das Öko-Fahren zu optimieren, um die maximalen Emissionsvorteile zu erzielen.
Das Verstärkungslernen optimiert das Fahrverhalten der Fahrzeuge durch Versuchs- und Errorinteraktionen mit einem Verkehrssimulator mit hohem Fessel und belohnen das Fahrzeugverhalten, die energieeffizienter sind und gleichzeitig diejenigen bestrafen, die dies nicht tun.
Die Forscher gaben das Downside als dezentrales kooperatives Multi-Agent-Kontrollproblem an, bei dem die Fahrzeuge zusammenarbeiten, um die Gesamtenergieeffizienz selbst unter nicht teilnehmenden Fahrzeugen zu erreichen, und sie dezentralisiert sich dezentralisiert, wodurch die Notwendigkeit einer kostspieligen Kommunikation zwischen Fahrzeugen vermieden wird.
Das Coaching von Fahrzeugverhalten, die über verschiedene Kreuzungsverkehrszenarien hinweg verallgemeinert werden, struggle jedoch eine große Herausforderung. Die Forscher stellten fest, dass einige Szenarien einander ähnlicher sind als andere, wie beispielsweise Szenarien mit der gleichen Anzahl von Fahrspuren oder der gleichen Anzahl von Verkehrssignalphasen.
Daher bildeten die Forscher separate Verstärkungslernenmodelle für verschiedene Verkehrsszenarien aus, was insgesamt bessere Emissionsvorteile erzielte.
Aber selbst mit Hilfe der KI wäre die Analyse des städtischen Verkehrs auf Netzwerkebene so rechenintensiv, dass ein weiteres Jahrzehnt dauern könnte, bis sich die Entschlüsselung entwirft, sagt Wu.
Stattdessen brachen sie das Downside nieder und lösten jedes Ökoszenario auf der individuellen Schnittstelle.
„Wir haben die Auswirkungen der Umweltfahrerkontrolle an jeder Kreuzung auf benachbarte Kreuzungen sorgfältig eingeschränkt. Auf diese Weise haben wir das Downside dramatisch vereinfacht, was es uns ermöglichte, diese Analyse in Maßstab durchzuführen, ohne unbekannte Netzwerkeffekte einzuführen“, sagt sie.
Bedeutende Emissionenvorteile
Als sie die Ergebnisse analysierten, stellten die Forscher fest, dass eine vollständige Einführung des Öko-Fahrens zu einer Reduzierung der Kreuzungsemissionen zwischen 11 und 22 Prozent führen könnte.
Diese Vorteile unterscheiden sich je nach Structure der Straßen einer Stadt. Eine dichtere Stadt wie San Francisco hat weniger Raum für die Umsetzung von Öko-Fahren zwischen Kreuzungen und bietet eine mögliche Erklärung für verringerte Emissionsersparnisse, während Atlanta angesichts ihrer höheren Geschwindigkeitsgrenzen größere Vorteile erkennen kann.
Selbst wenn nur 10 Prozent der Fahrzeuge um Öko-Fahren eingesetzt werden, könnte eine Stadt aufgrund der Autoverfolgung von 25 bis 50 Prozent des gesamten Emissionsdynamiks erkennen: Nicht-E-Fahrerfahrzeuge würden kontrollierte umweltfreundliche Fahrzeuge folgen, da sie die Geschwindigkeit optimieren, um durch Kreuzungen reibungslos zu gelangen, wodurch auch deren Kohlenstoffabwicklungen reibungslos reduziert werden.
In einigen Fällen könnte Öko-Fahren auch durch Minimierung der Emissionen erhöht werden. WU warnt jedoch, dass ein zunehmender Durchsatz dazu führen könnte, dass mehr Fahrer auf die Straßen gehen und die Emissionsleistungen verringern.
Und während ihre Analyse weit verbreiteter Sicherheitsmetriken, die als Ersatzsicherheitsmaßnahmen bekannt sind, wie z. B. Zeit bis zur Kollision, darauf hindeuten, dass das Ökotrennen so sicher ist wie menschliches Fahren, kann dies bei menschlichen Fahrern zu unerwartetem Verhalten führen. Es sind weitere Untersuchungen erforderlich, um potenzielle Sicherheitsauswirkungen vollständig zu verstehen, sagt Wu.
Ihre Ergebnisse zeigen auch, dass Öko-Fahren in Kombination mit alternativen Dekarbonisierungslösungen noch größere Vorteile bieten könnte. Beispielsweise würde die Einführung von 20 Prozent um Öko-Fahren in San Francisco die Emissionsniveaus um 7 Prozent senken, aber in Kombination mit der prognostizierten Einführung von Hybrid- und Elektrofahrzeugen würde dies die Emissionen um 17 Prozent senken.
„Dies ist ein erster Versuch, die netzwerkweiten Umweltvorteile des Öko-Fahrens systematisch zu quantifizieren. Dies ist eine großartige Forschungsanstrengung, die als Schlüsselreferenz für andere bei der Bewertung von Öko-Fahrersystemen dienen wird“, sagt Hesham Rakha, der Samuel L. Pritchard Professor of Engineering bei Virginia Tech, der nicht an dieser Forschung beteiligt ist.
Während sich die Forscher auf die Kohlenstoffemissionen konzentrieren, korrelieren die Vorteile stark mit Verbesserungen des Kraftstoffverbrauchs, des Energieverbrauchs und der Luftqualität.
„Dies ist quick eine kostenlose Intervention. Wir haben bereits Smartphones in unseren Autos und nehmen Autos mit fortgeschritteneren Automatisierungsfunktionen schnell ein. Für etwas, das in der Praxis schnell skaliert werden kann, muss es relativ einfach sein, implementiert und schaufelisch.
Diese Arbeit wird teilweise von Amazon und dem Verkehrsministerium von Utah finanziert.