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Como carros autônomos reduzirão o congestionamento do tráfego

Para empresas como Cruise, Waymo e outras que desenvolvem a mais recente tecnologia autônoma, o desenvolvimento de estruturas cooperativas trará benefícios sociais e financeiros

O aparecimento de veículos autônomos trará muitos benefícios aos sistemas viários existentes. Algumas delas incluirão a capacidade de otimizar os fluxos de tráfego, reduzir o número de veículos em geral necessários e reduzir a violência nas estradas.

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Muitos desses benefícios, no entanto, exigirão grandes atualizações na infraestrutura de transporte e rastreamento de veículos , uma mudança radical na forma como utilizamos automóveis. Enquanto isso, muitos estão preocupados que a transição seja um pesadelo confuso e cheio de congestionamentos. Embora as preocupações sejam válidas, há muitas frutas baixas onde veículos autônomos podem reduzir o congestionamento e facilitar a condução para todos.

Os problemas básicos do congestionamento do tráfego são principalmente humanos. Independentemente do projeto da estrada, os princípios de pagamento descritos na teoria econômica dos jogos prevêem, com bastante precisão, que os motoristas geralmente fazem escolhas que causam congestionamento no tráfego em condições de condução “gratuitas”.

Adam Millard-Ball, professor associado do Departamento de Estudos Ambientais da Universidade da Califórnia, Santa Cruz, produziu uma pesquisa aprofundada nessa área, no entanto, observações simples para muitos de nós são suficientes para ver o resultado dessas interações: congestionamento do tráfego .

Por exemplo, não permitir que outros motoristas usem rastreador veicular e mudem de faixa, ou quando a construção e os acidentes reduzam a capacidade da estrada, e quando os motoristas impedem a fusão de carros nas rodovias, é como jogar uma pedra em uma lagoa lisa como vidro e ver a água ondular. Essas ações não cooperativas se manifestam como congestionamento de tráfego – a maioria resultado de mau comportamento do motorista.

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Para os AVs, o menor fruto pendurado na árvore são estruturas baseadas em regras que os impedem de um comportamento ruim óbvio, como bloquear faixas de pedestres ou cruzamentos. No entanto, nas rodovias e rodovias, as estruturas de interação cooperativa adequadamente desenvolvidas têm o potencial de reduzir significativamente uma grande quantidade de congestionamento visível.

A fusão é a atividade mais estressante que enfrentamos na direção cotidiana, de acordo com uma pesquisa do Texas Transportation Institute (TTI). Em seu livro apropriadamente chamado de “Tráfego”, observa Tom Vanderbilt, até mesmo observações casuais mostram fusões causam uma grande quantidade de congestionamentos.

A mesclagem com zíper, onde o rastreamento moto ajustam a velocidade ao espaço uniformemente, à medida que a mesclagem se aproxima, foi desenvolvida pela Universidade de Delft na década de 19080 e provou ser uma solução eficaz para reduzir o congestionamento, o estresse e aumentar a segurança nas estradas. “O uso mais igualitário de ambas as faixas na abordagem para enfileirar diminuiu a extensão física das filas e, por sua vez, reduziu o atraso”, de acordo com um estudo concluído pelo Transport Research Laboratory, em conjunto com o TTI.

A tentativa de um motorista de São Francisco de fazer com que outros cooperem

Existem inúmeros desafios associados à obtenção de drivers para “zíper”. Um motorista de Seattle delineou sua missão pessoal de reduzir o tráfego – uma das estratégias era permitir a fusão de outros veículos. Outro motorista de São Francisco tentou decorar seu veículo para passar a mensagem (imagem acima). No entanto, além de alguns bons samaritanos, como Millard-Ball (e muitos economistas) podem apontar, existe muito pouco incentivo para os motoristas participarem. No entanto, à medida que os AVs se tornam mais prevalentes, isso se torna uma tarefa muito mais realista.

Fazer com que os AVs exibam uma combinação consistente de zíper não é tão simples assim. A matriz de pagamento descrita pela teoria dos jogos exige que um antivírus seja capaz de prever outras intenções de veículos, especialmente complicado se estivermos discutindo um ambiente misto de antivírus e de veículo autônomo.

Em sua pesquisa, o Comportamento social de veículos autônomos para gerenciamento de rampas de entrada em rodovias, Junqing Wei, John M. Dolan e Bakhtiar Litkouhi, trabalhando com a GM na Carnegie Mellon, desenvolveram um algoritmo de previsão e custo baseado na função (iPCB) para ajudar os AVs ‘ entender ‘o comportamento do motorista humano.

Simplesmente, ele tem a capacidade de entender e sinalizar a intenção e desenvolver dinamicamente uma saída ideal para o comportamento de mesclagem. E, embora seja difícil comunicar um valor ótimo a motoristas individuais, os AVs podem aprender que é ideal agir de uma maneira que seja melhor para todos.

Os resultados são impressionantes. Em comparação com outras abordagens, “os custos de segurança e aceleração são consideravelmente reduzidos, o que significa que o controle do veículo é mais suave e seguro. O número de cenários potencialmente inseguros também é bastante reduzido. ” As fusões tiveram significativamente menos volitilidade de velocidade – resultando em menos “ondulações no lago”.

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A implementação geral do algoritmo iPCB produziu um desempenho de 41,7% em relação a outros métodos em ambientes simulados. Em resumo, implementando estruturas como essa, os AVs serão consideravelmente mais eficazes na redução do congestionamento de rodovias durante as fusões.

Para empresas como Cruise, Waymo e outras que desenvolvem a mais recente tecnologia AV, adicionar comportamentos de cooperação social cria um enorme bem social. E, embora os formuladores de políticas possam considerar forçar esses tipos de estruturas de AVs, seria necessário que as empresas fizessem isso sozinhos para suavizar o atrito político, o risco regulatório e convencer o público de compra e votação dos benefícios de um futuro veículo AV.

Fonte


Relações Abusivas