在红绿灯处，红色表示停止，绿色表示离开。但北卡罗来纳州立大学的交通工程师现在正在提出一种“白灯”，这将使自动驾驶汽车能够帮助控制交通流量，并让人类司机知道发生了什么。在计算仿真中，新方法显著缩短了通过十字路口的行驶时间并降低了油耗。
“我们为交通交叉口提出的这个概念，我们称之为'白相'，利用了自动驾驶汽车(AV)本身的计算能力，”该论文的通讯作者，北卡罗来纳州立大学土木，建筑和环境工程副教授Ali Hajbabaie说。“白相概念还包含了新的交通信号，以便人类驾驶员知道他们应该做什么。红灯仍然意味着停止。绿灯仍然意味着去。白灯会告诉人类司机简单地跟着他们前面的车。
白相概念基于这样一个事实，即AV可以相互之间以及控制交通信号的计算机进行无线通信。当足够多的自动驾驶汽车接近十字路口时，这将激活白灯。白灯是自动驾驶汽车正在协调其运动以更有效地促进通过十字路口的交通的信号。任何非自动驾驶汽车——由人驾驶的车辆——只需要跟随前面的车辆：如果前面的汽车停下来，他们就会停下来;如果他们前面的汽车通过十字路口，他们就会穿过十字路口。
当太多接近十字路口的车辆由驾驶员而不是自动驾驶汽车控制时，交通信号灯将恢复为传统的绿黄红信号模式。
“将一些交通流量控制授予自动驾驶汽车是一个相对较新的想法，称为移动控制范式，”Hajbabaie说。“它可用于协调涉及自动驾驶汽车的任何场景中的交通。但我们认为在十字路口加入白光概念很重要，因为它告诉人类司机发生了什么，这样他们就知道他们在接近十字路口时应该做什么。
“而且，需要明确的是，'白光'的颜色并不重要。重要的是，有一个驾驶员可以清楚地识别的信号。
研究人员于2020年首次引入了“白相”交通交叉口概念。然而，最初的概念依赖于集中计算方法，控制交通信号灯的计算机负责接收所有接近的自动驾驶汽车的输入，进行必要的计算，然后告诉自动驾驶汽车应该如何通过十字路口。
“我们对这个概念进行了改进，本文概述了一个依赖于分布式计算的白相概念 - 有效地利用所有自动驾驶汽车的计算资源来决定交通流量，”Hajbabaie说。“这既更有效，也不太可能成为通信故障的牺牲品。例如，如果与交通信号灯的通信出现中断或时间滞后，分布式计算方法仍然能够顺利处理交通流。
为了测试分布式计算白相概念的性能，研究人员使用了微观交通模拟器。这些模拟器是复杂的计算模型，旨在复制现实世界的交通，直至单个车辆的行为。使用这些模拟器，研究人员能够比较有和没有白相的十字路口的交通行为，以及所涉及的自动驾驶汽车数量如何影响该行为。
“模拟告诉我们几件事，”Hajbabaie说。“首先，自动驾驶汽车改善了交通流量，无论是否存在白相。其次，如果存在自动驾驶汽车，则白相将进一步改善交通流量。这也降低了油耗，因为走走停停的交通减少了。第三，由自动驾驶汽车组成的白相交叉路口的交通百分比越高，交通通过十字路口的速度就越快，油耗数字就越好。
当白相交叉路口只有10-30%的交通由自动驾驶汽车组成时，模拟发现交通流量的改善相对较小。但随着白相交叉路口的自动驾驶汽车比例的增加，好处也随之增加。
“也就是说，即使白相十字路口只有10%的车辆是自动驾驶的，你仍然会看到更少的延误，”Hajbabaie说。“例如，当10%的车辆是自动驾驶的时，你会看到延误减少了3%。当30%的车辆是自动驾驶时，延误减少了10.7%。
研究人员承认，自动驾驶汽车还没有准备好明天采用新的分布式计算方法，政府也不会在不久的将来在每个十字路口安装全新的交通信号灯。
“然而，白相概念的各种元素可以通过对交叉路口和现有自动驾驶汽车进行微小的修改来采用，”Hajbabaie说。“我们还认为有机会在特定地点测试这种方法。
“例如，港口的商用车交通量很大，交通流量尤为重要。商用车似乎有更高的自动驾驶汽车采用率，因此可能有机会在这种情况下实施一个试点项目，这可能有利于港通和商业运输。
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