Проблема дорожных заторов
Каждый из нас сталкивался с ситуацией: авария на шоссе, и вроде бы она уже ликвидирована, а пробка сохраняется ещё полчаса. Причина в том, что машины вынуждены резко перестраиваться, тормозить, а потом долго набирают скорость. Традиционные методы расчёта задержек требуют датчиков, камер и специалистов, но они охватывают лишь отдельные участки. Учёные нашли способ оценивать последствия ДТП по всему штату, используя то, что есть у каждого водителя: смартфон или навигатор.
Как работает алгоритм
Новая система использует данные о скорости и местоположении автомобилей, которые водители сами делятся через навигационные приложения. Анализируя, как быстро колёса крутятся на разных участках дороги, алгоритм определяет, где произошла авария, как быстро оттуда уезжают машины, и оценивает длину хвоста. Это похожа на то, как прогнозируются пробки в навигаторах, но здесь ставится другая задача: оценить, насколько длинными будут задержки и сколько времени потребуется, чтобы «рассосалось». Разработчики сравнивали результаты алгоритма с данными с датчиков и обнаружили, что он предсказывает длину очереди и время восстановления с высокой точностью, а главное — покрывает всю дорожную сеть без установки новых устройств.
Польза для властей и водителей
Для дорожных служб это инструмент, который помогает решить, когда и где закрывать полосу для работы эвакуаторов, стоит ли перенаправлять поток на альтернативные маршруты и когда снизить скоростное ограничение. Для водителей такие данные могут появиться прямо в навигаторе: приложение предупредит, что впереди авария, расскажет, сколько времени потребуется на объезд, и посоветует свернуть раньше. Транспортные компании могут оптимизировать маршруты грузовиков, избегая задержек. Это похоже на то, как мы меняем маршрут, увидев пробку на карте, только теперь у карты будет «чувство времени».
Будущее умных дорог
К тому же технология помогает планировать строительство. Анализируя статистику аварий и задержек, инженеры могут понять, где стоит поставить кольцевую развязку, добавить одну полосу или усилить освещение. Когда автономные машины станут частью дорожного трафика, такие данные позволят им ещё эффективнее распределять потоки. Умные дороги будут «чувствовать» свой трафик и сообщать о нём всем участникам, снижая число аварий, экономя время и нервы.