据外媒报道，为了优化城市自动驾驶车队的部署，伦敦帝国理工学院的研究人员用真实数据进行了模拟测试，结果显示了自动驾驶(AV)车队对拥堵、排放、公共交通和汽车共享的潜在影响。
该团队利用真实数据、一系列服务参数和车队管理算法，分析了数千种可能的部署场景，旨在确保此类服务能够更高效地运营并实现盈利，并减少对其他交通方式的连锁反应，如积极和可持续的出行，同时将城市街道部署方案推向全球。
(来源:伦敦帝国理工学院)
来自伦敦帝国理工学院土木与环境工程系运输系统和物流实验室(TSL)的研究人员与自动驾驶汽车软件公司Oxbotica合作开展了一个项目。该项目名为SHIFT，通过Innovate UK交付，从互联和自动驾驶汽车中心获得了158万英镑。
伦敦交通局(TfL)还提供数据，帮助我们了解如何在伦敦不同地区以不同方式部署自动驾驶汽车，以及是否有必要在特定区域部署自动驾驶汽车。支持伦敦市长交通战略的核心目标:2041年城市绿色出行(步行、骑行和公共交通)比例达到80%，伦敦空气质量得到改善。
为未来做准备。
帝国理工学院发布了SHIFT自动驾驶部署报告，涵盖了模拟的具体细节，第一份驾驶员安全指南，以及AV R&D手册和数据基础设施框架，从而帮助运营商在英国进行大量的AV部署演示。
伦敦帝国理工学院运输系统和物流系的帕纳吉奥蒂斯·安杰洛季斯博士说:“AV技术的部署可能会改变世界各地城市的交通方式。在SHIFT项目的帮助下，我们有机会更详细地研究AV对其他交通方式的潜在影响。使用我们开发的工具，利益相关者可以更好地规划AV技术的部署，并为未来做好准备。”
基于过去几十年对乘客行为的研究，该团队使用现有道路网络的数据和真实的出行需求模式来模拟AV车队的影响。比如考虑到价格、便利性、出行时间，人们会如何选择出行方式？
久而久之，AV可能会在没有司机的情况下全天运行，所以可能会空转，这样会浪费能源，增加交通拥堵。该团队开发的算法可以帮助优化车队运营，并确保正确数量的车辆在正确的区域运行，从而避免能源浪费。该团队还对AV电气化的影响进行了模拟测试，展示了减少道路交通排放的方法。
数字孪生
项目研究人员之一、伦敦帝国理工学院交通与环境系高级讲师马克·斯特特勒(Marc Stettler)博士表示:“对AV车队进行适当的管理，可以将能源消耗和环境影响降至最低。我们希望通过提高潜在乘客的上座率，避免以车找人，来减少汽车行驶里程。”
该团队表示，其模拟可以提供操作环境的“数字双胞胎”，它可以测试不同的场景，而无需等待新技术的开发和部署。因此，它还可以解决其他交通问题，如其他公共交通工具(城市公交车)的电动化，自动驾驶空中出租车的部署以及其他未来的发展。
安杰洛季斯博士说:“在城市中部署大量反车辆车队的目的是减少私家车的数量，并腾出道路空间。如果公众希望选择这种出行方式，这种车队需要定价合理，满足公众的需求。因此，应有效管理车辆，使其部署符合用户需求，同时减少拥堵和排放。我们的模式将帮助车队运营商满足上述需求，从而惠及城市居民。"
投资部长格林斯通勋爵(Lord Grimstone)表示:“自动驾驶汽车具有巨大的潜在经济和环境效益。在英国繁忙的城市安全部署这项技术非常重要。SHIFT的指导方针为自动驾驶汽车上路铺平了道路，并进一步证明，随着我们在疫情期间所做的环保工作，该……在未来自动驾驶领域具有全球领先地位。"
TSL团队将专注于将其模拟技术应用于自动驾驶汽车的安全部署。据外媒报道，为了优化城市自动驾驶车队的部署，伦敦帝国理工学院的研究人员用真实数据进行了模拟测试，结果显示了自动驾驶(AV)车队对拥堵、排放、公共交通和汽车共享的潜在影响。
该团队利用真实数据、一系列服务参数和车队管理算法，分析了数千种可能的部署场景，旨在确保此类服务能够更高效地运营并实现盈利，并减少对其他交通方式的连锁反应，如积极和可持续的出行，同时将城市街道部署方案推向全球。
(来源:伦敦帝国理工学院)
来自伦敦帝国理工学院土木与环境工程系运输系统和物流实验室(TSL)的研究人员与自动驾驶汽车软件公司Oxbotica合作开展了一个项目。该项目名为SHIFT，通过Innovate UK交付，从互联和自动驾驶汽车中心获得了158万英镑。
伦敦交通局(TfL)还提供数据，帮助我们了解如何在伦敦不同地区以不同方式部署自动驾驶汽车，以及是否有必要在特定区域部署自动驾驶汽车。支持伦敦市长交通战略的核心目标:2041年城市绿色出行(步行、骑行和公共交通)比例达到80%，伦敦空气质量得到改善。
为未来做准备。
帝国理工学院发布了SHIFT自动驾驶部署报告，涵盖了模拟的具体细节，第一份驾驶员安全指南，以及AV R&D手册和数据基础设施框架，从而帮助运营商在英国进行大量的AV部署演示。
伦敦帝国理工学院运输系统和物流系的帕纳吉奥蒂斯·安杰洛季斯博士说:“AV技术的部署可能会改变世界各地城市的交通方式。在SHIFT项目的帮助下，我们有机会更详细地研究AV对其他交通方式的潜在影响。使用我们开发的工具，利益相关者可以更好地规划AV技术的部署，并为未来做好准备。”
基于过去几十年对乘客行为的研究，该团队使用现有道路网络的数据和真实的出行需求模式来模拟AV车队的影响。比如考虑到价格、便利性、出行时间，人们会如何选择出行方式？
久而久之，AV可能会在没有司机的情况下全天运行，所以可能会空转，这样会浪费能源，增加交通拥堵。该团队开发的算法可以帮助优化车队运营，并确保正确数量的车辆在正确的区域运行，从而避免能源浪费。该团队还对AV电气化的影响进行了模拟测试，展示了减少道路交通排放的方法。
数字孪生
项目研究人员之一、伦敦帝国理工学院交通与环境系高级讲师马克·斯特特勒(Marc Stettler)博士表示:“对AV车队进行适当的管理，可以将能源消耗和环境影响降至最低。我们希望通过提高潜在乘客的上座率，避免以车找人，来减少汽车行驶里程。”
该团队表示，其模拟可以提供操作环境的“数字双胞胎”，它可以测试不同的场景，而无需等待新技术的开发和部署。因此，它还可以解决其他交通问题，如其他公共交通工具(城市公交车)的电动化，自动驾驶空中出租车的部署以及其他未来的发展。
安杰洛季斯博士说:“在城市中部署大量反车辆车队的目的是减少私家车的数量，并腾出道路空间。如果公众希望选择这种出行方式，这种车队需要定价合理，满足公众的需求。因此，应有效管理车辆，使其部署符合用户需求，同时减少拥堵和排放。我们的模式将帮助车队运营商满足上述需求，从而惠及城市居民。"
投资部长格林斯通勋爵(Lord Grimstone)表示:“自动驾驶汽车具有巨大的潜在经济和环境效益。在繁忙的城市中安全部署这项技术非常重要……英国。SHIFT的指导方针为自动驾驶汽车上路铺平了道路，并进一步证明了凭借我们在疫情期间所做的环保工作，英国在未来的自动驾驶领域拥有全球领先地位。"
TSL团队将专注于将其模拟技术应用于自动驾驶汽车的安全部署。
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