Efektivita centralizovaného plánování křižovatek

Abstract

Vehicle navigation on roads is a complex problem that will probably be solved by using artificial intelligence in key roles. Today, there are cars capable of autonomous driving, but they are dependent on an old infrastructure that primarily includes intersections designed for human drivers. This thesis opens a new chapter in the area of autonomous intersection management (AIM). Most research to date has only looked at how best to implement a solution for a single intersection. We have created a simulation that runs in real time, where up to several dozen intersections appear side by side. In this work, we conduct experiments where we test different layouts of the autonomous algorithms along with traffic lights. Autonomous intersections clearly win with their efficiency, and in larger cities it's most advantageous to deploy them at the busiest intersections. 1

Navigace vozidel po silnicích je komplexní problém, který se pravděpodobně dočká ře- šení zapojením umělé inteligence pro klíčové role. Dnes existují auta schopná samostatné jízdy, která jsou ale závislá na staré infrastruktuře zahrnující především křižovatky ur- čené pro lidské řidiče. Tento text otvírá novou kapitolu v problematice autonomního řízení křižovatek (AIM). Většina dosavadních výzkumů se zabývala pouze tím, jak co nejlépe naimplementovat řešení pro jednu křižovatku. My jsme vytvořili simulaci běžící v reálném čase, kde se objevuje až několik desítek křižovatek vedle sebe. V práci provádíme experimenty, kde testujeme různá zapojení autonomních algoritmů spolu se světelnými křižovatkami. Autonomní křižovatky svou efektivitou jasně vítězí a ve větších městech se nejvíce vyplácí je nasazovat na nejvytíženějších uzlech. 1