IIT Guwahati применил дроны и ИИ для моделирования трафика в Индии

Почему привычные модели не подходят

Профессор кафедры гражданского строительства Акхилеш К. Маурья объясняет, что многие существующие модели создавались для относительно упорядоченного и однородного трафика. В Индии же дорогу делят двухколёсный, трёхколёсный и четырёхколёсный транспорт, а также пешеходы. Из-за этого скорости, дистанции и взаимодействие машин сильнее различаются.

Данные показали: на свободных дорогах водители держат большие интервалы. При умеренно плотном потоке интервалы сокращаются, и машины едут ближе друг к другу. При очень плотном потоке, вблизи затора, интервалы снова растут. По словам Маурьи, связь между плотностью, дистанцией и скоростью не обязательно линейна.

Кроме того, перед началом затора при полной загрузке через точку на каждой полосе проходило почти 3 тысячи автомобилей. В пробке, когда транспорт стоял, плотность достигала почти 900 машин на километр по всей ширине дороги.

Диапазон скоростей вместо одного числа

Команда проверила шесть математических моделей и обучила две модели машинного обучения. Учитывая изменчивость и непредсказуемость трафика в Индии, модели оценивают диапазон возможных скоростей, а не единственное значение. Так неоднородность потока отражается реалистичнее.

По словам Маурьи, такие модели, созданные для Индии, могут поддержать более реалистичное моделирование трафика, проектирование дорог и перекрёстков, управление заторами, оценку пропускной способности и разработку интеллектуальных систем управления движением.