研究发现，即使周围大多数汽车都是由人驾驶，自动驾驶汽车也有望改善交通状况

Josiah02

　　我和我的同事发现，机器人汽车即使与人类驾驶的车辆混合在一起，也可以优化城市交通流量，从而提高交通效率、安全性和能源消耗。
　　机器人汽车不再是一个科幻概念：自 2016 年以来，世界各地的城市都在测试自动驾驶出租车。随着机器人汽车在交通中的存在感越来越强，以及从混合交通向完全自动驾驶交通的可预见的长期过渡，我和我的团队想知道机器人汽车及其与人类驾驶汽车的互动是否可以缓解当今臭名昭著的交通问题。
　　我是一名计算机科学家，研究交通和智能城市的人工智能。我和我的同事假设，随着交通中机器人车辆数量的增加，我们可以利用人工智能开发算法来控制复杂的混合交通系统。这些算法不仅可以让所有车辆顺利从 A 点行驶到 B 点，而且更重要的是，通过允许机器人车辆影响人类驾驶的车辆来优化整体交通。
　　为了验证我们的假设，我们使用了人工智能的一个分支，即强化学习，其中智能代理通过与环境的交互来学习最大化累积奖励。通过为模拟机器人车辆设置奖励以优先考虑交通效率或能源消耗等目标，我们的实验表明，我们可以在模拟的真实交通条件下有效地管理复杂真实路口的混合交通。
　　我们的算法教会自动驾驶汽车通过相互通信来优化交通流量。尽管每辆车都根据其周围环境决定何时进入路口，但汽车集体系统的目标是实现顺畅的交通流量。由于自动驾驶汽车分散在由人驾驶的汽车中，因此所有交通都会受到算法的影响。
　　我们发现，当机器人车辆在模拟中仅占交通流量的 5% 时，交通拥堵现象就会消失。令人惊讶的是，我们的方法甚至表明，当机器人车辆占交通流量的 60% 时，交通效率优于交通信号灯控制的交通。
　　为什么重要
　　全球各大城市的交通状况日益恶化，导致巨大的经济和环境成本。这是当今社会面临的最具挑战性的问题之一。目前的交通控制方法（如交通信号灯）在减少延误和拥堵方面效果有限。
　　人工智能驱动的机器人车辆提供了一种潜在的解决方案，但现有的研究通常假设所有机器人车辆都具有普遍的连接性和集中控制，而这种情况不太可能在短期内实现。向完全自动驾驶交通的过渡可能会是一个渐进的过程，从而导致机器人和人类驾驶车辆混合交通的长期存在。
　　这促使我们开发出控制算法，利用机器人车辆来发挥自动运输系统的社会效益，而不需要所有甚至大多数车辆都实现自动驾驶。
　　正在进行的其他研究
　　最近的研究已经证明了混合交通控制在环路、8 字形道路、高速公路瓶颈和合并路、双向交叉路口和环形交叉路口等场景中的潜力。然而，这些场景通常缺乏现实世界的复杂性，并且仅涉及有限数量的需要协调的车辆。
　　我们的工作首次证明了在现实世界的复杂路口通过机器人车辆控制混合交通的可行性。能够在这些路口控制交通是实现全市交通控制的重要一步。
　　下一步是什么
　　我们计划扩展我们的框架，以纳入机器人车辆的其他驾驶行为，例如频繁变道。我们还计划在各种类型的交叉路口测试我们的方法，并希望在现实世界的车对车通信下测试我们的方法。
　　最终，我们的目标是实现城市规模上有效、高效的混合交通控制。