谷歌研究院最近发表了一篇文章,介绍了他们利用开源模拟软件sumo(simulation of urban mobility)开发的“交通疏导”ai模型的应用成果
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有报道称,谷歌的研究人员利用SUMO软件建立了西雅图T-Mobile Park和Lumen Field地区的基础模型,并利用谷歌地图提供的拥堵量、红绿灯位置和道路平均行驶速度等信息,绘制了详尽的热力地图
▲ 图源 谷歌官方新闻稿(下同)
研究团队在此之后将热力地图划分为不同的区域,并引入了“用户行为模型”和西雅图警察局提供的路线建议,从而建立了一种能够为车主分配最佳路线的“交通疏导”模型

根据IT之家的新闻稿,谷歌研究人员与美国西雅图交通部合作,在2023年8月和11月的多个大型活动中实际应用了交通疏导人工智能模型,并配合使用了“动态引导显示屏(Dynamic Message Signs)”,结果显示平均缩短了7分钟的拥堵时间,成功提升了30%的交通效率
据谷歌称,这项研究显示了“模拟技术”在交通规划方面的潜力,可以提高大型活动场所的交通效率,并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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