Credito:era dei trasporti ad autonomia mista:resilienza e gestione autonoma della flotta.
Simile a quando i modelli T viaggiavano insieme a cavalli e passeggini, i veicoli autonomi (AV) e i veicoli a guida umana (HV) un giorno condivideranno la strada. Come gestire al meglio l'ascesa dei veicoli elettrici è l'argomento di un nuovo documento politico di Carnegie Mellon, Era dei trasporti ad autonomia mista:resilienza e gestione autonoma della flotta.
Il dibattito continua su quando gli AV domineranno le nostre strade, ma uno degli autori del brief, Carlee Joe-Wong, afferma che "una volta che gli AV inizieranno a essere implementati, probabilmente non ci sarà più alcun ritorno. Quindi, è necessario iniziare a parlare sulle politiche ora, per studiarle a fondo e metterle a posto prima dell'arrivo degli AV."
Joe-Wong, professore associato di ingegneria elettrica e informatica, e il team di ricerca si sono chiesti "cosa c'è di diverso quando hai AV nel mix rispetto a se hai solo HV? Ci siamo resi conto che una delle principali differenze tra AV e HV è che gli AV sono altruisti e gli HV sono egoisti."
Gli AV possono anticipare cosa accadrà e reindirizzare se stessi, ad esempio in caso di lavori stradali o di un incidente. Programmati per operare in sicurezza e seguire le regole, gli AV possono intraprendere azioni altruistiche a beneficio degli altri veicoli e non solo di se stessi. Gli umani che hanno fretta potrebbero non essere così generosi con il loro tempo.
Il prezzo della guida egoistica diventa evidente quando si esamina il flusso del traffico. Quando le auto che si comportano in modo egoistico entrano ed escono da un sistema di traffico, alla fine il sistema raggiungerà l'equilibrio, uno stato equilibrato, ma il traffico potrebbe non scorrere nel modo più efficiente possibile. Ad esempio, l'equilibrio può essere raggiunto quando il traffico ringhia lungo il paraurti. "A volte l'equilibrio è tutt'altro che ottimale", afferma Joe-Wong.
I ricercatori ritengono che l'altruismo possa migliorare il flusso del traffico evitando equilibri non ottimali, e non tutti devono essere brave persone per migliorare i tempi di viaggio. Nelle simulazioni, gli stati altruistici entrano in gioco quando gli AV costituiscono dal 20% al 50% dei veicoli sulla strada. Il rapporto suggerisce modi per premiare l'altruismo, comprese esenzioni dai pedaggi, sconti sui parcheggi, ecc.
Trovare le migliori politiche operative per le flotte AV è un altro argomento trattato nel rapporto. Gli AV hanno la capacità di lavorare in sincronia, ma il controllo centralizzato di migliaia di AV comporterà problemi di calcolo e ritardi di comunicazione. I ricercatori vogliono trovare un equilibrio tra politiche centralizzate e decentralizzate utilizzando l'apprendimento per rinforzo, un metodo di formazione basato sull'apprendimento automatico.
Gli ingegneri hanno considerato come gli AV prendono le decisioni. In che modo l'apprendimento automatico aiuta in questo processo e quali tipi di decisioni hanno il maggiore impatto? Secondo Joe-Wong, "In alcune condizioni, hai davvero bisogno di intelligenza di apprendimento per rinforzo, ma in altre condizioni, quell'apprendimento per rinforzo ti sta solo dicendo di fare quello che probabilmente avresti fatto comunque".
Il team suggerisce che gli operatori di flotte formino modelli per gestire le flotte AV a livello locale. Se si verificano nuovi schemi di traffico, i modelli vengono aggiornati, in particolare per indirizzare le persone lontano dagli incidenti. Tuttavia, se il traffico scorre senza interruzioni, sono necessari meno aggiornamenti, il che riduce le comunicazioni tra gli AV in movimento e gli AV che riportano a un server centralizzato.
L'ultimo problema esaminato dai ricercatori è stato come affrontare la congestione del traffico ed evitare guasti a cascata che si verificano quando un guasto in un sistema innesca una sequenza di eventi che portano a un guasto a livello di rete.
Operare in un equilibrio ottimale, applicare l'apprendimento per rinforzo e avere una percentuale maggiore di AV collaborativi ridurrà la congestione. Tuttavia, per affrontare i guasti a cascata, i ricercatori hanno preso in considerazione altri modi di trasporto presenti nelle reti urbane. I ricercatori hanno aggiunto ai loro modelli sistemi di autobus, metropolitana, ferrovia e bike sharing e sono stati in grado di dimostrare che se i passeggeri fossero adattati tra le diverse modalità di trasporto, ciò massimizzerebbe l'uso dell'intera rete e ne eviterebbe il sovraccarico e il guasto .
Sulla base delle loro scoperte, il team raccomanda che, quando le agenzie di pianificazione creano politiche di ridistribuzione del flusso di traffico per gli AV, considerino come incorporare più sistemi di trasporto interdipendenti per mantenere le persone in movimento.
Nell'era dell'autonomia mista, gli AV altruistici potrebbero fungere da coordinatori che mantengono il flusso del traffico suscitando azioni positive dagli HV. Sebbene ci vorrà del tempo prima che gli AV siano più numerosi dei veicoli a guida umana, tutti i conducenti noteranno un miglioramento dei flussi di traffico con un adattamento parziale degli AV. + Esplora ulteriormente
