谷歌研究院日前發(fā)文，介紹了一項利用開源模擬軟件SUMO（Simulation of Urban Mobility）打造的“交通疏導”AI模型應用成果。
▲圖源谷歌官方新聞稿
據悉，谷歌研究人員使用SUMO軟件建立了西雅圖T-Mobile Park及Lumen Field地區(qū)的基礎模型，并利用了谷歌地圖提供的“擁堵量”、“紅綠燈位置”、“道路平均行駛速度”等信息繪制了完整的熱力地圖。
▲圖源谷歌官方新聞稿
在此之后，研究團隊將熱力地圖劃分為不同的區(qū)域，并引入“用戶行為模型”及西雅圖警察局提供的路線建議，從而建立了一項可為車主分配最佳路線的“交通疏導”模型。
IT之家從新聞稿獲悉，谷歌研究人員與美國西雅圖交通部合作，在2023年8月及11月在多項大型活動中實際應用了這項交通疏導AI模型，配合“動態(tài)引導顯示屏（Dynamic Message Signs）”，平均縮短了7分鐘擁堵時間，成功提升30%交通效率。
谷歌聲稱，這項研究能夠展現(xiàn)“模擬技術”在交通規(guī)劃方面的潛力，從而在大型活動場合提升交通效率，并能夠讓道路規(guī)劃者了解“利用率低”的路段，從而改善整體交通環(huán)境。
