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谷歌介绍“交通疏导”AI 模型研究成果:平均缩短 7 分钟拥堵时间、提升 30% 交通效率

   日期:2023-12-26     来源:IT之家     评论:0    
标签: AI 科技 创新
   谷歌研究院日前发文,介绍了一项利用开源模拟软件SUMO(Simulation of Urban Mobility)打造的“交通疏导”AI模型应用成果。
 
  据悉,谷歌研究人员使用SUMO软件建立了西雅图T-Mobile Park及Lumen Field地区的基础模型,并利用了谷歌地图提供的“拥堵量”、“红绿灯位置”、“道路平均行驶速度”等信息绘制了完整的热力地图。

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▲图源谷歌官方新闻稿
 
  在此之后,研究团队将热力地图划分为不同的区域,并引入“用户行为模型”及西雅图警察局提供的路线建议,从而建立了一项可为车主分配最佳路线的“交通疏导”模型。
 
  IT之家从新闻稿获悉,谷歌研究人员与美国西雅图交通部合作,在2023年8月及11月在多项大型活动中实际应用了这项交通疏导AI模型,配合“动态引导显示屏(Dynamic Message Signs)”,平均缩短了7分钟拥堵时间,成功提升30%交通效率。
 
  谷歌声称,这项研究能够展现“模拟技术”在交通规划方面的潜力,从而在大型活动场合提升交通效率,并能够让道路规划者了解“利用率低”的路段,从而改善整体交通环境。
 
 
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