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    解决因蝴蝶效应堵车智慧交通能做哪些事
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      “绿波”技术:智能交通一路绿灯

      在MIT数学家们建立的数学模型中,理想情况是如果驾驶员降低车速并以固定速度行驶而不是急停急驶,不但可以节省燃料,更有望提前抵达目的地。以80公里/小时的速度匀速行驶,比以110公里/小时的速度走走停停要好得多。

      现有数据看,采用一种被称作“绿波”的交通模式可以部分解决“幽灵堵车”。这一方法的思路是既然车流的密度是像水波那样波动的,那么只要对每一个波包,当其到达路口时给他们绿灯,当高峰通过后再放行其他方向的车辆。这样总体的等待时间就得到了优化。同时这样也对车辆的速度进行了控制,高于平均速度的车辆将被迫等待,而低于平均速度的车辆则会努力赶上波峰。这样创造出来的效果,就是所谓的“绿波”,因为每一个车流高峰都会遇到绿灯,一路畅通。

      来自北京市交管局的数据显示,北京二环内绿波道路86处路口,平均交通旅行时间减少8%,平均车速提升了11%;二环至五环的绿波道路123处路口,平均交通旅行时间减少了13%,平均车速提升了15%。目前,北京市全市绿波路口已增至209处。

      然而,信号绿波对道路的要求非常严格,也具有一定的局限性。北京市交管局相关人士告诉记者,到2015年,全市30条主干道上209处路口进行了信号绿波的优化,但并不是所有路段都适合“绿波工程”。“设置绿波带有一定条件和局限性,受某条路段各个路口间距、交通流量、流向的变化、行驶速度、交通干扰等因素影响。当两个路口距离过长、流量接近拥堵时,绿波效应将难以显现。”

      智能交通:科技让生活更美好

      “绿波工程”作为智能交通的实际应用开了一个好头,但并不能解决所有问题,还需要不断升级、创新解决方案,并要有更多的科技成果支撑智能交通运行,以达到最佳的实际效果。2014年,MIT的Seibold通过电脑模拟,论证了自动驾驶汽车可以避免幽灵堵车现象:即使车流中有很少的自动驾驶汽车,也能通过调节自身的行驶速度,来避免整个车流陷入拥堵。只要有2%的自动驾驶汽车,就能减少50%的走走停停的情况。

    security.zol.com.cn true //security.zol.com.cn/556/5566834.html report 1631   “绿波”技术:智能交通一路绿灯  在MIT数学家们建立的数学模型中,理想情况是如果驾驶员降低车速并以固定速度行驶而不是急停急驶,不但可以节省燃料,更有望提前抵达目的地。以80公里/小时的速度匀速行驶,比以110公里/小时的速度走走停停要好得多。  现有数据...
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