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自动驾驶汽车在减轻城市交通拥堵和减少排放的作用Shweta Kulkarni 1， *，Raju Kulkarni 2
摘要随着城市地区的不断扩大，交通拥堵和车辆排放的双重挑战对城市生活，公共卫生和环境可持续性的质量构成了重大威胁。在这种情况下，自动驾驶汽车（AVS）代表了运输技术的革命性转变，有可能改变城市流动系统。这项研究探讨了AV在减轻城市交通拥堵和减少排放中的多方面作用，采用了模拟模型和现实世界案例研究的组合来分析其在各种乌班环境中的影响。该研究的重点是关键指标，例如缩短旅行时间，燃油消耗效率和排放量，在不同水平的AV采用下。通过模拟不同的交通情况，我们观察到AV可以通过最大程度地减少人类驾驶错误和优化车辆相互作用来使交通流动。的结果表明，AVS可以导致旅行时间大幅下降，并且大拥堵的城市走廊的潜在降低高达30％。此外，向AVS的转变与温室气体排放的显着减少有关，这主要是由于提高驱动效率和闲置时间的减少。但是，AV技术的有效性并不统一；它取决于因素，例如城市密度，现有基础设施以及整体车队中AV的比例。高密度的城市地区显示出更大的重大好处，而郊区地区则经历了适度的改善。关键字：自动驾驶汽车，城市交通拥堵，减少排放，城市流动性，这些发现强调了战略方法在AV集成中的重要性，强调需要补充基础设施投资，政策框架和公众参与以最大程度地提高利益。该研究要求在包括城市规划人员，决策者和技术开发人员在内的利益相关者之间进行协作，以创建一个强大的框架，以支持在城市环境中无缝过渡到AVS的框架。这项研究为未来的城市流动策略提供了重要的见解，强调了对利用自动驾驶技术的全部潜力在实现可持续城市运输目标方面的全部潜力的必要性。
代表信息包（活动信息和流程）
会议简介 2024 年亚太智能交通论坛首届会议的主题为“向可持续和智能城市交通转型”，汇集了杰出的思想领袖，共同重塑城市交通模式。演讲者将探讨四个关键子主题——“明日之城”、“驶向未来”、“生态交通”和“智能出行”，阐述智能、可持续城市的愿景，深入探讨前沿交通创新，倡导环保交通解决方案，并讨论塑造城市交通的数字化变革。
人工智能在停车位优化中的作用
将人工智能融入停车管理具有巨大的潜力，可以优化停车位的分配，缓解交通拥堵，提高城市交通系统的整体效率。通过利用机器学习、计算机视觉和预测分析等人工智能技术，城市可以创建动态停车解决方案，以适应实时需求并为驾驶员提供个性化服务。这些人工智能驱动的方法不仅可以优化停车位，还可以通过最大限度地减少不必要的车辆移动和排放来减少城市交通对环境的影响。随着城市寻求应对出行挑战的可持续解决方案，人工智能在改变停车管理方面的作用变得越来越重要[3]。
公众参与计划 - 富兰克林县
到 1965 年 7 月，美国现有的 224 个城市化地区都已开始实施城市交通规划。当时，许多城市地区缺乏合格的规划机构来开展交通规划。因此，公共道路局（联邦公路管理局的前身）要求建立能够执行所需规划过程的规划机构或组织安排。因此，由于公路计划的发展势头和联邦对规划过程的资助，MPO 迅速应运而生。然而，自 1950 年代以来，一些类似 MPO 的组织就已经存在，在芝加哥、底特律、纽约和费城等一些主要地区的州公路机构的支持下，准备开展专门的城市交通研究。
使用p-d，i-tord阶的汽车纵向速度控制...- ijrpr
Tejado等人，2011年指出，需要准确的控制器以确保在导航期间安全。他们着重于设计用于雪铁龙自动型原型的低速控制的分数PI控制器的实现。他们得出结论，测试显示了提出的控制器的有效性[1]。Cohring，2012年为德国自动驾驶汽车提供了实时控制器体系结构。他描述了一种算法，证明了其在柏林茂密的城市交通中的适用性[2]。Alonso，Oria，Al-Hadithi和Jimenez，2013年，2013年提出了一个在线自我调整的PID控制器，用于控制车辆，沿着距离和速度在城市交通中典型的速度和速度。他们提出了一种调整技术，以改善不同输入或噪声存在下的鲁棒性[3]。
Aurora市样本交通控制计划
应在所有公共和私人交叉路口和车道上保持视线距离。如果无法达到视线距离，则需要城市交通工程师的事先批准，以要么迫切转向运动或使用旗手，并应包括与受影响的财产/企业所有者的协调。
2025 年培训日历
国际公共交通协会 (UITP) 是可持续城市交通的积极倡导者，也是唯一一个将所有公共交通利益相关者和所有可持续交通方式聚集在一起的全球网络。UITP 在 100 多个国家/地区拥有 1,900 多家会员公司。
使用
边缘机器学习技术进入智能交通拥堵控制系统，利用高级对象检测算法，预测性建模和动态信号优化的功能。在这个创新系统的核心位置是Yolov8，这是一种最先进的对象检测算法，它在迅速识别和分类的车辆，行人，骑自行车的人和其他路交通摄像头中的其他道路元素方面都符合实时交通摄像头供稿。通过准确检测和跟踪这些对象，系统可以就交通流量，信号时机和安全措施做出明智的决定，从而提高城市交通管理的整体效率和有效性。所提出的系统代表了解决交通拥堵的一种整体方法，将卷积神经网络（CNN）的能力结合在一起，用于拥塞检测，增强学习与近端政策优化（PPO）进行动态信号时机以及长期短期记忆（LSTM）网络（LSTM）网络进行预测性建模。高级算法的这种协同集成使系统能够适应实时的交通状况，最大程度地减少拥塞并优化现有基础架构的利用。2。文献综述，城市交通拥堵的持久问题促使研究人员和工程师之间的一致努力制定了创新的补救措施。将机器学习（ML）和人工智能（AI）方法纳入交通管理系统已成为一种有前途的方法。本评论调查了基于ML的城市交通管理的相关研究和进步，旨在解决其对社会，环境和经济的多方面影响。
研讨会 - 设计沟通策略
实施 SUMP：在下一次预算表决之前，国家政府应该将更好地为城市交通提供资源纳入其优先事项，此前，他们与主要国家政府代表举行了几次双边会议，以展示 SUMP 如何支持其国家目标，并通过参与国际活动来展示城市所做的工作。