據外媒報道，為了優化城市自動駕駛車隊的部署，倫敦帝國理工學院的研究人員用真實數據進行了模擬測試，結果顯示了自動駕駛(AV)車隊對擁堵、排放、公共交通和汽車共享的潛在影響。
該團隊利用真實數據、一系列服務參數和車隊管理算法，分析了數千種可能的部署場景，旨在確保此類服務能夠更高效地運營并實現盈利，并減少對其他交通方式的連鎖反應，如積極和可持續的出行，同時將城市街道部署方案推向全球。
(來源:倫敦帝國理工學院)
來自倫敦帝國理工學院土木與環境工程系運輸系統和物流實驗室(TSL)的研究人員與自動駕駛汽車軟件公司Oxbotica合作開展了一個項目。該項目名為SHIFT，通過Innovate UK交付，從互聯和自動駕駛汽車中心獲得了158萬英鎊。
倫敦交通局(TfL)還提供數據，幫助我們了解如何在倫敦不同地區以不同方式部署自動駕駛汽車，以及是否有必要在特定區域部署自動駕駛汽車。支持倫敦市長交通戰略的核心目標:2041年城市綠色出行(步行、騎行和公共交通)比例達到80%，倫敦空氣質量得到改善。
為未來做準備。
帝國理工學院發布了SHIFT自動駕駛部署報告，涵蓋了模擬的具體細節，第一份駕駛員安全指南，以及AV R&D手冊和數據基礎設施框架，從而幫助運營商在英國進行大量的AV部署演示。
倫敦帝國理工學院運輸系統和物流系的帕納吉奧蒂斯·安杰洛季斯博士說:“AV技術的部署可能會改變世界各地城市的交通方式。在SHIFT項目的幫助下，我們有機會更詳細地研究AV對其他交通方式的潛在影響。使用我們開發的工具，利益相關者可以更好地規劃AV技術的部署，并為未來做好準備。”
基于過去幾十年對乘客行為的研究，該團隊使用現有道路網絡的數據和真實的出行需求模式來模擬AV車隊的影響。比如考慮到價格、便利性、出行時間，人們會如何選擇出行方式？
久而久之，AV可能會在沒有司機的情況下全天運行，所以可能會空轉，這樣會浪費能源，增加交通擁堵。該團隊開發的算法可以幫助優化車隊運營，并確保正確數量的車輛在正確的區域運行，從而避免能源浪費。該團隊還對AV電氣化的影響進行了模擬測試，展示了減少道路交通排放的方法。
數字孿生
項目研究人員之一、倫敦帝國理工學院交通與環境系高級講師馬克·斯特特勒(Marc Stettler)博士表示:“對AV車隊進行適當的管理，可以將能源消耗和環境影響降至最低。我們希望通過提高潛在乘客的上座率，避免以車找人，來減少汽車行駛里程。”
該團隊表示，其模擬可以提供操作環境的“數字雙胞胎”，它可以測試不同的場景，而無需等待新技術的開發和部署。因此，它還可以解決其他交通問題，如其他公共交通工具(城市公交車)的電動化，自動駕駛空中出租車的部署以及其他未來的發展。
安杰洛季斯博士說:“在城市中部署大量反車輛車隊的目的是減少私家車的數量，并騰出道路空間。如果公眾希望選擇這種出行方式，這種車隊需要定價合理，滿足公眾的需求。因此，應有效管理車輛，使其部署符合用戶需求，同時減少擁堵和排放。我們的模式將幫助車隊運營商滿足上述需求，從而惠及城市居民。"
投資部長格林斯通勛爵(Lord Grimstone)表示:“自動駕駛汽車具有巨大的潛在經濟和環境效益。在英國繁忙的城市安全部署這項技術非常重要。SHIFT的指導方針為自動駕駛汽車上路鋪平了道路，并進一步證明，隨著我們在疫情期間所做的環保工作，該……在未來自動駕駛領域具有全球領先地位。"
TSL團隊將專注于將其模擬技術應用于自動駕駛汽車的安全部署。據外媒報道，為了優化城市自動駕駛車隊的部署，倫敦帝國理工學院的研究人員用真實數據進行了模擬測試，結果顯示了自動駕駛(AV)車隊對擁堵、排放、公共交通和汽車共享的潛在影響。
該團隊利用真實數據、一系列服務參數和車隊管理算法，分析了數千種可能的部署場景，旨在確保此類服務能夠更高效地運營并實現盈利，并減少對其他交通方式的連鎖反應，如積極和可持續的出行，同時將城市街道部署方案推向全球。
(來源:倫敦帝國理工學院)
來自倫敦帝國理工學院土木與環境工程系運輸系統和物流實驗室(TSL)的研究人員與自動駕駛汽車軟件公司Oxbotica合作開展了一個項目。該項目名為SHIFT，通過Innovate UK交付，從互聯和自動駕駛汽車中心獲得了158萬英鎊。
倫敦交通局(TfL)還提供數據，幫助我們了解如何在倫敦不同地區以不同方式部署自動駕駛汽車，以及是否有必要在特定區域部署自動駕駛汽車。支持倫敦市長交通戰略的核心目標:2041年城市綠色出行(步行、騎行和公共交通)比例達到80%，倫敦空氣質量得到改善。
為未來做準備。
帝國理工學院發布了SHIFT自動駕駛部署報告，涵蓋了模擬的具體細節，第一份駕駛員安全指南，以及AV R&D手冊和數據基礎設施框架，從而幫助運營商在英國進行大量的AV部署演示。
倫敦帝國理工學院運輸系統和物流系的帕納吉奧蒂斯·安杰洛季斯博士說:“AV技術的部署可能會改變世界各地城市的交通方式。在SHIFT項目的幫助下，我們有機會更詳細地研究AV對其他交通方式的潛在影響。使用我們開發的工具，利益相關者可以更好地規劃AV技術的部署，并為未來做好準備。”
基于過去幾十年對乘客行為的研究，該團隊使用現有道路網絡的數據和真實的出行需求模式來模擬AV車隊的影響。比如考慮到價格、便利性、出行時間，人們會如何選擇出行方式？
久而久之，AV可能會在沒有司機的情況下全天運行，所以可能會空轉，這樣會浪費能源，增加交通擁堵。該團隊開發的算法可以幫助優化車隊運營，并確保正確數量的車輛在正確的區域運行，從而避免能源浪費。該團隊還對AV電氣化的影響進行了模擬測試，展示了減少道路交通排放的方法。
數字孿生
項目研究人員之一、倫敦帝國理工學院交通與環境系高級講師馬克·斯特特勒(Marc Stettler)博士表示:“對AV車隊進行適當的管理，可以將能源消耗和環境影響降至最低。我們希望通過提高潛在乘客的上座率，避免以車找人，來減少汽車行駛里程。”
該團隊表示，其模擬可以提供操作環境的“數字雙胞胎”，它可以測試不同的場景，而無需等待新技術的開發和部署。因此，它還可以解決其他交通問題，如其他公共交通工具(城市公交車)的電動化，自動駕駛空中出租車的部署以及其他未來的發展。
安杰洛季斯博士說:“在城市中部署大量反車輛車隊的目的是減少私家車的數量，并騰出道路空間。如果公眾希望選擇這種出行方式，這種車隊需要定價合理，滿足公眾的需求。因此，應有效管理車輛，使其部署符合用戶需求，同時減少擁堵和排放。我們的模式將幫助車隊運營商滿足上述需求，從而惠及城市居民。"
投資部長格林斯通勛爵(Lord Grimstone)表示:“自動駕駛汽車具有巨大的潛在經濟和環境效益。在繁忙的城市中安全部署這項技術非常重要……英國。SHIFT的指導方針為自動駕駛汽車上路鋪平了道路，并進一步證明了憑借我們在疫情期間所做的環保工作，英國在未來的自動駕駛領域擁有全球領先地位。"
TSL團隊將專注于將其模擬技術應用于自動駕駛汽車的安全部署。
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