大规模交通实验将机器学习与幻影拥堵进行对比

许多交通拥堵都是由人类行为造成的：轻轻踩一下刹车就会波及一排汽车，无缘无故地引发减速——或完全堵车。

但上周在纳什维尔郊外进行的大规模交通实验中，科学家们测试了在道路上引入几辆配备人工智能的车辆是否有助于缓解这些“幻影”拥堵并降低每个人的油耗。答案似乎是肯定的。

分析流量

分析交通：CIRCLES成员GergelyZachar、DerekGloudemans和WillBarbour检查I-24MOTION视频监控系统，该系统可以提取I-24MOTION试验台上所有汽车的轨迹。照片由加州大学伯克利分校的AlexandreBayen提供

在五天的时间里，研究人员进行了世界上最大的同类交通实验之一，在早上通勤期间将100辆日产Rogue、丰田RAV4和凯迪拉克XT5车辆部署到纳什维尔I-24的繁忙路段上。每辆车都配备了人工智能驱动的巡航控制系统，旨在自动调整车辆速度以改善整体交通流量——实质上是将每辆车变成自己的“机器人交通管理员”。

“驾驶非常直观。如果你前面有空隙，你就会加速。如果有人刹车，你就减速。但事实证明，这种非常正常的反应会导致交通走走停停和能源效率低下。”“这正是人工智能技术能够解决的问题——它可以将车辆引导到人类不直观的地方，但总体上效率更高。”

Bayen是CIRCLESConsortium的首席研究员，CIRCLESConsortium是一个多大学合作研究机构，致力于使用机器学习来改善交通流量和提高能源效率。上周的实验是与日产北美公司、丰田汽车、通用汽车公司和田纳西州交通部合作进行的，这是CIRCLES首创的人工智能技术首次以这种规模进行测试。

“通过进行如此大规模的实验，我们希望表明我们的结果可以在社会层面得到复制，”CIRCLES联合首席研究员、加州大学伯克利分校土木与环境工程助理教授MariaLauraDelleMonache说。“即使只有少数车辆表现不同，整个系统也会受到影响，从而使道路上的每个人都变得更好，而不仅仅是那些配备AI车辆的人。”

为了完成这项艰巨的任务，来自世界各地的50多名CIRCLES研究人员聚集在位于田纳西州安提阿的一个改建办公空间的大型“指挥中心”。从11月14日到11月18日进行的实验每天早上，训练有素的司机在最近开放的I-24MOTION试验台上驾驶AI驱动的车辆，这是州际公路的一段，配备了300个4K数字传感器来监控交通。

当司机穿过他们的路线时，研究人员从车辆和I-24MOTION交通监控系统收集交通数据。仅在11月16日，该系统就记录了143,010英里的行驶里程和3,780小时的行驶时间。I-24MOTION系统与CIRCLES项目中开发的车辆能量模型相结合，将估算这些时间段内整个交通流的燃料消耗量。

“我们的初步结果表明，即使这些车辆的比例很小，我们也可以有效地改变交通的整体行为。由于这是第一次以这种规模进行，因此需要几个月的时间来挖掘收集到的数据并精确量化现场测试的能源影响，”Bayen说。“这里的游戏规则改变者是协调——车辆利用彼此的存在并且可以先发制人地对下游交通状况做出反应。”

新的人工智能技术超越了市场上已有的自适应巡航控制系统。除了根据当地情况调整车辆速度外，该技术还结合了有关交通状况的信息并调整速度，以帮助顺畅整体交通。

该实验还展示了CIRCLES团队开发的一项新功能：能够同时将协作算法推送到不同的汽车平台(日产、通用和丰田)。该团队正在计划如何在加利福尼亚部署该技术。

“走走停停的交通会造成很多问题，”CIRCLES的总工程师兼联合PI以及加州大学伯克利分校交通研究所的工作人员JonathanLee说。“不停地启动和停止会浪费大量能量。这对司机和乘客来说也不舒服，并且会增加碰撞的可能性。通过理顺这一流程，我们希望驾驶不仅更安全、更节能，而且更舒适。”

从流量监控到流量平滑

十多年来，Bayen和CIRCLES联盟的其他成员一直在应用最新技术来帮助改善交通。2008年，Bayen和当时还是加州大学伯克利分校研究生的DanielWork领导了MobileMillennium项目，这是支持GPS的智能手机如何提供有关交通状况的实时信息的首批演示之一。在实验中，加州大学伯克利分校的团队管理着一支由100辆汽车组成的车队，它们在旧金山湾区行驶10英里的路线，而诺基亚手机则将每辆车的速度信息传输到中央服务器。

现在智能手机无处不在，只需单击一个按钮即可获得实时交通信息，Bayen很高兴展示如何使用机器学习来监控交通和改善道路状况。

“我们正在使用的技术的美妙之处在于它们可以获取人类数据，从中学习，然后应用它来使事情变得更好，”Bayen说。

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