Algoritmer tager rattet

Bildeling med autonome køretøjer kan forbedre byer på mange måder. Singapore indtager en pionerrolle, samarbejde med ETH -forskere for at undersøge potentialet i personlig, elektrificeret og automatiseret offentlig transport.

Mobilitetens fremtid måles i milepæle:i februar, Googles datterselskab Waymo meddelte, at flåden af ​​selvkørende biler havde tilbagelagt over 8 millioner kilometer på offentlige veje. Dette kom kort efter Ubers meddelelse om, at det havde gennemført 3 millioner kilometer autonom kørsel. Hvis industrien har sin gang, så vil vi snart dele alle vores gader med køretøjer styret af algoritmer i stedet for chauffører. Men er det et realistisk scenario? Eller simpelthen en rosefarvet vision om en teknologisk drevet fremtid?

Vi spurgte en af ​​de førende eksperter på dette område, Italiensk forsker Emilio Frazzoli, Professor i dynamiske systemer og kontrol ved ETH Zürich siden oktober 2016. "Det afhænger helt af, hvilket niveau af autonom mobilitet du har i tankerne, "svarer han." Jeg vil sige, at det vil vare mindst 15 år endnu, før du kan købe en selvkørende bil hos en forhandler. Men hvis du mener en begrænset form for bildeling, så sker det allerede. "Faktisk, sidstnævnte koncept er en kerneel del af Frazzolis egen forskning. I midten af ​​2018, ride -selskabet Lyft lancerede en service på Las Vegas Strip, der giver alle mulighed for at bestille en af ​​en flåde på 30 BMW'er gennem sin app. De førerløse biler styres af algoritmer udviklet af køretøjsteknologiselskabet Aptiv, som købte NuTonomy-opstarten grundlagt af Frazzoli-i oktober 2017.

Genovervejelse af bymobilitet

Inden du tiltrådte ETH, Frazzoli tilbragte ti år som professor ved det prestigefyldte MIT i Boston. Autonome systemer - i første omgang fly og droner - var i fokus for hans arbejde lige fra starten. "Den tekniske side af det var generelt ret cool, men det gjorde ikke rigtig meget for at hjælpe med at løse de udfordringer samfundet står over for. "I 2009, fandt han sig selv til at overveje et grundlæggende spørgsmål:"Dengang, hovedargumentet for at undersøge selvkørende biler var tanken om, at de ville gøre vejtrafikken mere sikker. "Mens jeg erkendte sandheden i denne erklæring, i hvert fald på lang sigt, Frazzoli indså, at der potentielt var en meget større, fordele på mellemlang sigt ved at genoverveje spørgsmålet om individuel mobilitet for byboere.

"Målet med min forskergruppe er en form for mobilitet, der kombinerer bekvemmeligheden ved en privat bil med bæredygtigheden af ​​offentlig transport." Med andre ord, en slags Uber, men førerløs og derfor meget mere økonomisk og tilgængelig. Plus - takket være elektrificering og bedre kapacitetsudnyttelse - en løsning, der giver betydeligt lavere energiforbrug og CO2 -emissioner. Lige nu, folk bruger private biler, gennemsnitlig, kun 5 procent af tiden, hvilket betyder, at bilerne bruger de resterende 95 procent af tiden på at stå i tomgang på parkeringspladser og garager eller på gaden. Dette giver ingen mening med hensyn til bæredygtighed, byudvikling eller ressourceeffektivitet.

Frazzolis opstart, NuTonomy, som udvikler styringssoftware til autonome køretøjer, begyndte at udarbejde planer om at teste selvkørende biler i Singapore tilbage i 2014. Omtrent samtidig, professoren offentliggjorde en artikel, hvor han undersøgte, hvordan alle private køretøjer i bystaten på 719 kvadratkilometer udskiftes med delt, selvkørende biler ville påvirke trafikken. Hans resultater viste, at mobilitetsbehovet for hele Singapores befolkning kunne dækkes med omkring 40 procent af køretøjerne (350, 000 i stedet for 800, 000).

Et år senere, Premierminister Lee Hsien Loong afslørede sin vision om en "bil-lite fremtid" baseret på autonome køretøjer, udvidelse af offentlig transport og fremme af langsom trafik såsom gang og cykling. Med 5,5 millioner indbyggere og en befolkningstæthed på 7, 697 mennesker pr. Kvadratkilometer - sammenlignet med Schweiz 'tal på 203 - Singapore er mere afhængig af effektiv transport end noget andet større hovedstadsområde.

Det er derfor, Singapore har brugt år på at forsøge at slå ned på efterspørgslen efter private biler ved at pålægge høje afgifter og opkræve op til 70, 000 dollars for de certifikater, der kræves for at eje et køretøj. Mere end 10 virksomheder tester i øjeblikket deres systemer i et to hektar stort testanlæg ved Nanyang Technological University i den vestlige del af Singapore Island. Og der er allerede planer om at køre de første selvkørende busser uden for myldretiden i tre af byens forstæder, der starter i 2022.

Simulering af transformation

Pieter Fourie arbejder på et solbelyst kontor på sjette sal i CREATE Tower, en bygning indkapslet i lodret løv ved National University of Singapore (NUS). Her, han forsker i fremtidens byer på vegne af ETH Zürichs fremtidige bylaboratorium. Fourie leder projektet Engaging Mobility, som samlede statslige myndigheder og universiteter på en indledende workshop i juli 2017. Målet var at definere de grundlæggende betingelser, der kræves for at gennemføre hele byen, mobilitet efter behov ved hjælp af autonome biler og busser.

Forskerne brugte resultaterne af workshoppen til at formulere centrale forskningsspørgsmål som:Hvad gør vi med det nuværende udbud af parkeringspladser, hvis størstedelen af ​​køretøjerne konstant er på vej? Har vi brug for at omdefinere layoutet på vores veje? Og hvilken effekt vil automatiseres, elektrificeret transport har på eksisterende offentlig transport, energikrav og sikkerhed?

Fourie undersøger disse og lignende spørgsmål ved hjælp af MATSim -simuleringsplatformen udviklet af en gruppe ledet af professor Kay Axhausen ved ETH Zürichs Institut for Transportplanlægning og Systemer. MATSim er agentbaseret, hvilket betyder, at simuleringen er drevet af adfærden hos individuelle agenter frem for overordnede regler. "På grundlag af Singapores seneste demografi, vi modellerer en syntetisk befolkning, der er så tæt som muligt på den virkelige, "Siger Fourie.

Inden for denne befolkning, hver enkelt agent udviser en vis mobilitetsadfærd og har en bestemt destination baseret på trafikdata fra det virkelige liv. Fourie er nu i gang med at pille ved de underliggende forhold, herunder antallet af beskæftigede køretøjer deres størrelse, de maksimalt tilladte ventetider for passagerer tilgængeligheden af ​​parkeringspladser og en række forskellige trafikstrømme. Derefter lader han den syntetiske befolkning slippe af med simuleringen i 24 timer. Systemet evaluerer automatisk, hvor effektivt de enkelte agenter var i stand til at nå deres destinationer i hvert scenario.

Lige nu, Fouries team programmerer denne slags simuleringer til havnefronten i Tanjong Pagar, et distrikt på cirka 2 kvadratkilometer i den vestlige del af Singapore. Dette websted er i øjeblikket ved at blive konverteret fra en containerterminal til et bolig- og erhvervsområde. Fourie har allerede simuleret mere end 200, 000 ture med 60, 000 individuelle agenter. Dette omfattede beregning af, hvor stor flåden af ​​autonome køretøjer skulle være, og hvor mange kilometer køretøjerne skulle tilbagelægge for at opnå et tilsvarende serviceniveau i tre forskellige gadetyper.

Forskerne simulerede også fire forskellige parkeringsstrategier for en flåde på 4-, 10- og 20-personers køretøjer. Foreløbige resultater tyder på, at transportsystemet er bedst, hvis de delte køretøjer får lov at parkere på gaden, når de holder op med at modtage anmodninger om afhentning. Det gælder, selvom det betyder midlertidigt at reducere kørebanekapaciteten med et spor. Forskernes fund tyder også på, at man har færre, men tilsvarende større, afhentnings- og afleveringsstationer har en gunstig indvirkning på trafikafviklingen ved at reducere de omveje, som biler skal tage for at indsamle passagerer. Stationerne skal også være store nok til at rumme forskellige køretøjsstørrelser. Fourie håber at få den slags simuleringer i gang for hele øen allerede næste år.

Beslutningsproblemer

På trods af denne hurtige udvikling i Singapore og de nye tjenester, der kommer online i Las Vegas, Emilio Frazzoli ser stadig masser af udfordringer forude, især når det kommer til at håndtere kaotiske miljøer. "Vi ved stadig ikke præcist, hvordan autonome køretøjer skal opføre sig i trafikken, " han siger, forklarer, at dette involverer snesevis af beslutningsdilemmaer, der er en integreret del af hverdagens trafiksituationer. For eksempel, skal en selvkørende bil krydse en dobbeltlinje for at undgå en mulig kollision? Og hvad hvis en uskyldig trafikant kommer til skade som følge af en manøvre, der er designet til at redde en skyldig chauffør fra et dødsulykke? Det er den slags beslutninger, der skal defineres ved programmering af kontrolalgoritmer. Et centralt fokus for Frazzolis nuværende forskning er derfor de "regelbøger", der skal bruges til at prioritere disse forskellige beslutningskriterier i kontrolalgoritmer. Øverst i hierarkiet er regler designet til at sikre trafikanternes sikkerhed. I bunden er regler designet til at øge passagerkomforten.

I en nylig artikel, Frazzoli og hans team vurderede, at det ville tage 200 regler i 12 hierarkigrupper at forberede køretøjer til alle mulige scenarier, herunder lavprioriterede regler som f.eks. ikke at skræmme dyr på kanten af ​​vejen. Frazzoli føler, at tiden er kommet til en bredere offentlig debat om autonom kørsel:"Kodningen af ​​sikkerheds- og ansvarsregler er ikke noget, vi simpelthen bør overlade til ingeniører, der arbejder for private virksomheder". Ultimativt, argumenterer han, det er i alles interesse at indarbejde vores nye, virtuelle chauffører ind i bytrafikken så problemfrit som muligt - ligesom vi gør med nye menneskelige chauffører, men med de større sikkerhedsniveauer, forudsigelighed og effektivitet, som autonome køretøjer tilbyder.