蓋世汽車訊 據外媒報道，為優化城市自動駕駛車隊部署，帝國理工學院的研究人員使用真實數據進行了仿真測試，其結果顯示了自動駕駛（AV）車隊對擁堵、排放、公共交通和共享乘車的潛在影響。

該團隊使用真實數據、一系列服務參數以及車隊管理算法分析了成千上萬種可能的部署場景，目的是確保此類服務可以更加高效運行，并且實現盈利，以及減少對其他交通方式的連鎖反應，如主動和可持續出行，同時將該城市街道部署方案推向全球。

（圖片來源：帝國理工學院）

帝國理工學院土木與環境工程系的運輸系統與物流實驗室（TSL）的研究人員與自動駕駛汽車軟件公司Oxbotica合作開展了一個項目。該項目名為SHIFT，通過創新英國（Innovate UK）交付，并獲得了由互聯及自動駕駛汽車中心(Centre for Connected and Autonomous Vehicles)資助的158萬英鎊，。

倫敦交通局（TfL）還提供數據，幫助理解如何在倫敦不同地區采用不同的方式部署自動駕駛汽車，以及是否有必要在特定區域部署自動駕駛汽車，對支持倫敦市長交通戰略的核心目標：2041年城市綠色出行比例（步行、自行車和公共交通）達到80%，改善倫敦空氣質量。

為未來做好準備

帝國理工團隊公布了SHIFT自動駕駛部署報告，涵蓋了仿真的具體細節、首創的駕駛員安全指南以及AV研發手冊和數據基礎結構框架，從而幫助操作員在英國進行大量的AV部署演示。

帝國理工學院運輸系統與物流系Panagiotis Angeloudis博士表示：“部署AV技術可能會改變全球城市的出行方式。借助SHIFT項目，我們有機會更詳細地研究AV對其他交通方式的潛在影響。運用我們開發的工具，利益相關者可以更好地規劃AV技術部署，并為未來做好準備。”

該團隊基于過去幾十年對乘客行為的研究，使用現有道路網絡和真實出行需求模式的數據對AV車隊的影響進行建模。比如，若考慮到價格、便利性和出行時間，人們會如何選擇出行方式。

隨著時間的推移，由于AV可能不再需要駕駛員，實現全天運行，因此可能會出現空跑，從而造成能源浪費并增加交通擁堵。該團隊開發的算法可幫助優化車隊運營，確保在正確區域里運行合適的車輛數量，從而避免能源浪費。該團隊還對AV電動化的影響進行仿真測試，展示了減少道路運輸排放的方法。

數字孿生

項目研究人員之一、帝國理工學院交通和環境系高級講師Marc Stettler博士表示：“正確管理AV車隊可最大程度地減少能源消耗和對環境的影響。我們希望通過增加潛在乘客上座率并避免車找人，減少汽車運行公里數。”

該團隊表示其仿真可提供操作環境的“數字孿生”，且無需等待新技術研發和部署即可測試不同場景。因此，它還可以解決其他交通問題，如實現其他公共交通工具（城市公共汽車）的電氣化、自動駕駛空中出租車部署等未來發展。

Angeloudis博士表示：“在城市中部署大量AV車隊是為了減少私家車數量和釋放道路空間。想要公眾選擇這種出行方式，此類車隊需要定價合理且滿足公眾的需求。為此，應高效管理車輛，使其部署與用戶需求保持一致，同時減少擁堵和排放。我們的模型將幫助車隊運營商滿足上述需求，從而使城市居民獲益。”

投資部長Lord Grimstone表示：“自動駕駛汽車具有巨大的潛在經濟和環境效益。在英國的繁忙城市中安全部署該技術非常重要。SHIFT的指導方針為自動駕駛汽車上路鋪平了道路，并進一步證明，隨著我們在疫情期間所做的環保工作，英國在未來自動駕駛領域具有全球領導地位。”

TSL團隊將專注于將其仿真技術應用到使自動駕駛汽車安全部署中。

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