Автономные автомобили успешно осваивают круговые развязки в США и ускоряют движение на кольцевых перекрёстках на 35%

31.01.2025 08:37:00 | iXBT.com

Беспилотные автомобили успешно осваивают кольцевые перекрёстки, показывая значительное улучшение дорожного движения. Исследователи из Университета Северной Каролины разработали методологию для управления движением подключённых автономных транспортных средств (CAV) через круговые развязки, учитывая как движение других CAV, так и автомобилей с водителями-людьми.

Профессор Али Хаджбабаи, эксперт по автономным транспортным средствам, отмечает, что существует два типа беспилотных автомобилей: полностью автономные (AV) и подключённые автономные (CAV). Последние способны обмениваться информацией друг с другом и координировать свои действия для более эффективного передвижения.

Источник: Stephan H.

Исследования показывают, что оба типа автономных транспортных средств повышают безопасность дорожного движения. Однако влияние на поток движения различается: AV могут замедлять движение в некоторых ситуациях, тогда как CAV улучшают поток движения во всех случаях.

Круговые перекрёстки становятся всё более распространённым элементом дорожной инфраструктуры в США. Если в конце 1990-х годов их было менее 500, то сейчас их количество превышает 10 000, и ежегодно добавляется более 500 новых. Это делает критически важным способность автономных транспортных средств эффективно навигировать такие развязки.

Методология, разработанная Хаджбабаи и его бывшим аспирантом Расулом Мохебифардом, была протестирована в симуляциях и показала высокую безопасность. Более того, она значительно улучшила скорость прохождения круговых развязок всеми транспортными средствами, включая автомобили с водителями-людьми.

Эффективность движения зависела от процента CAV в общем потоке транспорта. При 20% CAV время в пути сократилось на 2,8% в зонах с высокой интенсивностью движения. Если все транспортные средства были CAV, время в пути уменьшилось на 35,8%. В условиях меньшей загруженности дорог (около 600 автомобилей в час на полосу) и при 20% CAV время в пути сократилось на 13,5%.

В настоящее время команда Хаджбабаи сосредоточена на более глубоком понимании взаимодействия между CAV и автомобилями с водителями-людьми для более точной оценки влияния CAV на транспортный поток. Они также готовятся к внедрению своего алгоритма в реальных условиях.

Первоначальные тесты будут проводиться на закрытых дорогах в полностью контролируемой среде. Последующие этапы будут включать тестирование вместе с автомобилями, управляемыми людьми, на закрытых дорогах, а затем испытания на общественных дорогах.

Это исследование открывает новые перспективы для улучшения дорожного движения и повышения безопасности на дорогах с помощью автономных транспортных средств, особенно в сложных дорожных ситуациях, таких как круговые перекрёстки.

Подробнее