Xe

Tác động của công nghệ xe tự hành đối với nền tảng giao thông vận tải sẽ ra sao?

Có nhẽ chúng ta đang dần bước vào kỷ nguyên oto tự lái lúc hàng loạt “đại gia” Boggart đang ấp ủ dự án tăng trưởng công nghệ xe ko người lái của toàn cầu công nghệ như Apple và Google. Một người tài xế rất tham vọng. Tuy nhiên, mọi vấn đề đều có hai mặt. Gần đây, các nhà khoa học từ Khoa Kỹ thuật Truyền thông tại Đại học Miguel Hernandez (UMH) ở Elche và Viện UWICORE tại Trung tâm Nghiên cứu Kỹ thuật I3E đã tăng trưởng một nền tảng giao thông nơi phổ quát xe tự lái và xe có người lái truyền thống, đặc thù là xe tự lái. lái xe oto. kế hoạch.

  • Công nghệ mô phỏng mới giúp cải thiện đáng kể độ an toàn của oto tự lái

Theo nghiên cứu này, cho tới lúc ít nhất 15% phương tiện giao thông trên toàn cầu ko có người lái, ngành giao thông vận tải sẽ ở cơ chế ít nhất là tự hành và có người lái xét về tính cơ động và khả năng cơ động nhưng mà loại hình vận tải này mang lại. Đảm bảo tính hiệu quả của chúng lúc chúng trở thành có sẵn. Có thể cùng tồn tại.

Cụ thể, theo Javier Gozálvez, người đứng đầu nhóm nghiên cứu UWICORE, giao thông vận tải trong tương lai sẽ an toàn và hiệu quả hơn hiện nay, đồng thời có đặc điểm là khả năng kết nối và tự động hóa lớn hơn gấp nhiều lần. Ví dụ, công nghệ tự lái có thể tạo ra những đoàn xe có thể vận chuyển có trật tự và có trật tự trên đường cao tốc. Bạn có thể vận hành với vận tốc cao nhưng mà ko gặp rủi ro trong lúc duy trì khoảng cách an toàn. Không chỉ vậy, nhiều nghiên cứu tới bây giờ đã chỉ ra rằng công nghệ xe tự lái có thể giảm đáng kể mức mất dần nhiên liệu, đồng thời góp phần sử dụng hiệu quả hơn cơ sở hạ tầng giao thông.

Các phương tiện của tương lai sẽ an toàn và hiệu quả hơn hiện nay

  • EU đặt mục tiêu vận dụng công nghệ giới hạn vận tốc cho tất cả oto trong tương lai gần

Tuy nhiên, theo nghiên cứu của UMH, nếu các cơ quan quản lý ko đưa ra được giải pháp để đảm bảo sự chung sống hiệu quả nhất của các phương tiện tự hành và có người lái, thì lợi ích của xe tự lái, như đã nhắc đến ở trên, ít nhất là nhỏ. ko thực sự quan trọng. Hơn 15% tổng số phương tiện giao thông đường bộ đang lưu hành trên khắp toàn cầu. Thế giới là một chiếc xe hơi tự lái.

Điều này là do tác động của việc đồng bộ hóa phương tiện tự lái và có người lái là ko lớn, đặc thù nếu có rất ít phương tiện tự động trên đường. Ví dụ, sự hợp tác của các phương tiện có người lái gần đó là cần thiết để thiết lập một đoàn xe có trật tự, duy trì khoảng cách an toàn và duy trì vận tốc an toàn. Do đó, rất khó thiết lập mạng lưới nếu trên tuyến có rất ít xe oto tự lái. Trong lúc oto tự lái có thể tác động tới các phương tiện có người lái, ví dụ như các phương tiện truyền thống có khả năng tham gia giao thông của oto tự lái nếu khoảng cách và vận tốc an toàn giữa các phương tiện ko được duy trì và đảm bảo có thể gây cản trở. Trên thực tiễn, theo một nghiên cứu do UMH thực hiện, hơn 50% hoạt động lái xe tự hành có thể ko đi theo chương trình do các vấn đề gây ra bởi tác động của các phương tiện có người lái thông minh.

Do các vấn đề gây ra bởi ảnh hưởng của các phương tiện có người lái truyền thống, hơn 50% hoạt động lái xe tự hành có thể không được thực hiện theo chương trình.

  • Các lĩnh vực trước tiên thừa hưởng lợi từ tăng trưởng 5G

Nghiên cứu cho thấy các chuyên gia và nhà quản lý giao thông cần đưa ra các giải pháp để cùng tồn tại hiệu quả và đảm kiểm soát an ninh toàn cho hai loại phương tiện này nhằm đạt được những lợi ích như mong muốn của việc lái xe tự hành nhưng mà nó đã trở thành. Giáo sư Gozarves cho biết các giải pháp tương tự, cùng với sự ngày càng tăng của oto tự lái, sẽ cải thiện đáng kể khả năng sử dụng và hiệu quả của cơ sở hạ tầng giao thông tổng thể. Cụ thể, với sự xuất hiện của oto tự lái, các phương tiện vận chuyển với vận tốc và khoảng cách thích hợp, khiến các tuyến đường nói chung, đặc thù là đường cao tốc, hiệu quả hơn 50%.

Hiện tại, các nhà khoa học của UMH đang nghiên cứu cách vận dụng giao tiếp ko dây V2X giữa các phương tiện để hỗ trợ hoạt động của các phương tiện được dẫn đường tự động. Hình thức liên lạc này cho phép các phương tiện trao đổi thông tin về chuyển động của mình, phối hợp hiệu quả với các phương tiện phụ cận, đảm kiểm soát an ninh toàn cũng như cải thiện độ “trôi chảy” của giao thông …

Xe tự lái

  • Xem câu đố về oto tự lái của Tesla và video về oto Tesla tự lái trên đường thật

Nghiên cứu của UMH được thực hiện trong phạm vi dự án PREDICT (Dự đoán và Nhận định Đặc điểm Giao thông với Dữ liệu từ Xe oto Tự lái và Kết nối) do Cơ quan Giao thông Đường cao tốc Hoa Kỳ tài trợ. Trong dự án này, các nhà nghiên cứu của UMH cũng tăng trưởng một số giải pháp trí tuệ nhân tạo dựa trên mạng nơ ron sâu để tối ưu hóa dự đoán giao thông bằng cách sử dụng dữ liệu từ các vị trí không giống nhau, cảm biến cố định và phương tiện được kết nối.

..


Thông tin thêm

Tác động của công nghệ xe tự hành đối với nền tảng giao thông vận tải sẽ ra sao?

[rule_3_plain]

Có nhẽ chúng ta đang dần bước vào kỷ nguyên của những chiếc xe tự hành trong khi hàng loạt các “ông kẹ” trong toàn cầu công nghệ như Apple hay Google đều đang nắm trong tay những dự án tăng trưởng công nghệ xe hơi ko người lái vô cùng tham vọng. Tuy nhiên, mọi vấn đề đều có 2 mặt. Mới đây, các nhà khoa học tới từ phòng thí nghiệm UWICORE, thuộc Khoa Kỹ thuật Truyền thông và Trung tâm Nghiên cứu Kỹ thuật I3E của Đại học Miguel Hernández (UMH), Elche, đã thực hiện một công trình nghiên cứu chứng minh rằng sự tồn tại đồng thời giữa các phương tiện tự hành và phương tiện có người lái thông thường sẽ gây tác động đáng kể tới nền tảng giao thông vận tải nói chung và kế hoạch tăng trưởng của loại hình giao thông ko người lái nói riêng.

Công nghệ mô phỏng mới giúp cải thiện đáng kể độ an toàn cho xe tự lái

Theo nghiên cứu này, cho tới lúc có ít nhất 15% phương tiện giao thông trên toàn cầu là phương tiện ko người lái, về cơ khả năng vực giao thông vận tải sẽ ko thừa hưởng một tẹo (ko đáng kể) lợi ích nào về tính lưu động và cũng như khả năng vận hành tới từ loại hình phương tiện giao thông này, ít nhất là cho tới lúc các giải pháp nhằm đảm bảo sự hiệu quả của 2 loại hình giao thông tự hành và có người lái lúc chúng cùng tồn tại song song với nhau được đưa ra.
Cụ thể hơn, theo ông Javier Gozálvez, người đứng đầu nhóm nghiên cứu UWICORE thì các loại phương tiện giao thông của tương lai sẽ trở thành an toàn và hiệu quả hơn so với ngày nay, và đồng thời cũng sẽ được đặc trưng bởi khả năng kết nối và tự động hóa cao hơn gấp nhiều lần. Ví dụ, công nghệ lái xe tự động sẽ cho phép tạo ra các đoàn xe trên đường cao tốc có khả năng lưu thông một cách có trật tự và hàng lối. Chúng có thể vận hành ở vận tốc cao trong lúc vẫn đảm bảo giữ được khoảng cách an toàn nhưng mà ko gây ra bất kỳ rủi ro nào. Không chỉ vậy, một số nghiên cứu được thực hiện trước đây cũng đã chỉ ra rằng công nghệ xe tự hành có thể giúp giảm mức sử dụng nhiên liệu một cách đáng kể, và đồng thời góp phần tăng lên tính hiệu quả trong sử dụng thực tiễn đối với cơ sở hạ tầng giao thông.

EU đặt mục tiêu đưa công nghệ giới hạn vận tốc lên mọi chiếc oto trong tương lai gần

Tuy nhiên, nghiên cứu của UMH thì lại chỉ ra rằng nếu các nhà quản lý ko đưa ra được những giải pháp trong việc đảm bảo sự cùng tồn tại giữa các phương tiện tự hành và có người lái thông thường một cách hiệu quả nhất, thì những lợi ích nhưng mà xe tự hành mang lại như chúng ta đã nêu phía trên là thực sự ko đáng kể, ít nhất là cho tới lúc có ko dưới 15% trong tổng số phương tiện giao thông đường bộ đang lưu thông trên toàn toàn cầu là những chiếc xe tự hành.
Điều này là do tác động của tính đồng bộ hóa giữa các phương tiện tự hành và có người lái là thực sự ko cao lúc, đặc thù là lúc có quá ít phương tiện ko người lái lưu thông trên đường. Ví dụ, để thiết lập một đoàn xe lưu thông theo trật tự, biết giữ khoảng cách và duy trì vận tốc an toàn yêu cầu cả sự hợp tác tới từ các phương tiện có người lái thông thường gần đó nữa, do vậy, lúc có quá ít phương tiện tự hành lưu thông trên tuyến đường đó, việc thiết lập một mạng lưới các phương tiện tự hành có thể tác động tới những phương tiện có người lái cùng lưu thông là vô cùng khó khăn. Mặt khác, một phương tiện thông thường có thể gây cản trở cho khả năng tham gia giao thông của các phương tiện tự hành nếu, chẳng hạn, khoảng cách cũng như vận tốc an giữa các phương tiện ko được duy trì và đảm bảo. Trên thực tiễn, nghiên cứu được thực hiện bởi UMH cho thấy hơn 50% các thao tác lái xe tự hành có thể ko diễn ra như được lập trình do các vấn đề gây ra bởi sự tác động của những phương tiện có người lái thông thường.

Những lĩnh vực thừa hưởng lợi trước tiên nhờ sự tăng trưởng của 5G

Nghiên cứu đã nêu rõ rằng việc có thể đạt được những lợi ích theo đúng dự kiến của việc lái xe tự hành yêu cầu các các chuyên gia, các nhà quản lý giao thông phải đưa ra giải pháp cho sự cùng tồn tại hiệu quả và an toàn giữa cả hai loại phương tiện này. Những giải pháp tương tự, cùng với sự hiện diện phổ quát hơn của các phương tiện tự hành, theo giáo sư Gozálvez sẽ giúp tăng đáng kể khả năng khai thác cũng như tính hiệu quả của cơ sở hạ tầng giao thông nói chung. Cụ thể, với sự hiện diện của các phương tiện tự hành, khả năng khai thác đối với những tuyến đường nói chung, và đường cao tốc nói riêng sẽ hiệu quả hơn 50% do các phương tiện lưu thông theo đúng vận tốc và khoảng cách.
Hiện tại, các nhà khoa học của UMH đang triển khai nghiên cứu những giải pháp hỗ trợ khả năng vận hành của các phương tiện ko người lái, với việc ứng dụng kết nối truyền thông ko dây V2X giữa các phương tiện. Hình thức thông tin liên lạc này sẽ cho phép các phương tiện trao đổi thông tin về sự vận chuyển của chính nó để phối hợp hiệu quả với các phương tiện gần đó, ko chỉ đảm kiểm soát an ninh toàn, nhưng mà còn góp phần cải thiện sự “trôi chảy” trong lưu lượng giao thông.

Gicửa ải ngố về xe tự lái của Tesla và xem video xe Tesla tự lái trên đường thực

Nghiên cứu của UMH đã được thực hiện trong phạm vi dự án PREDICT (Predictions and Characterisation of traffic with data from connected vehicles and autonomous vehicles), được tài trợ bởi Tổng cục Giao thông đường bộ Hoa Kỳ. Trong dự án, các nhà nghiên cứu UMH cũng đã tăng trưởng một số giải pháp trí tuệ nhân tạo dựa trên các mạng thần kinh sâu (deep neural network) nhằm tối ưu hóa những dự đoán đối với lưu lượng sử dụng dữ liệu từ các cảm biến cố định cũng như phương tiện giao thông được kết nối.

TagsOto Xe máy

[rule_2_plain]

#Tác #động #của #công #nghệ #tự #hành #đối #với #nền #tảng #giao #thông #vận #tải #sẽ #sao


  • Tổng hợp: Thư Viện Hỏi Đáp
  • Nguồn: https://bigdata-vn.com/tac-dong-cua-cong-nghe-xe-tu-hanh-doi-voi-nen-tang-giao-thong-van-tai-se-ra-sao/
Back to top button