{"id":46731,"date":"2019-05-21T09:47:53","date_gmt":"2019-05-21T07:47:53","guid":{"rendered":"http:\/\/www.ttsitalia.it\/?p=46731"},"modified":"2019-05-21T09:51:00","modified_gmt":"2019-05-21T07:51:00","slug":"le-auto-connesse-possono-ridurre-la-congestione-del-35","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ttsitalia.it\/en\/le-auto-connesse-possono-ridurre-la-congestione-del-35\/","title":{"rendered":"Le auto connesse possono ridurre la congestione del 35%"},"content":{"rendered":"

\"driverless-car\"<\/a>Una ricerca condotta dall’Universit\u00e0 di Cambridge suggerisce che le auto senza conducente possono ridurre la congestione del 35%.
\nI ricercatori dell’Universit\u00e0 hanno infatti programmato una piccola flotta di automotori in miniatura per guidare su una pista a pi\u00f9 corsie e hanno osservato come il flusso del traffico cambiava quando una delle auto si fermava.
\nQuando le macchine non stavano guidando in modo cooperativo, qualsiasi auto dietro l’auto ferma doveva fermarsi o rallentare e aspettare un vuoto nel traffico, come accadrebbe di solito su una strada reale. Si formava rapidamente una coda dietro l’auto ferma e il flusso di traffico generale rallentava.
\nTuttavia, quando le auto comunicavano tra loro e guidavano in modo cooperativo, non appena un’auto si fermava nella corsia interna, inviava un segnale a tutte le altre vetture. Le auto nella corsia esterna che si trovavano nelle immediate vicinanze dell’auto ferma rallentavano leggermente in modo che le auto nella corsia interna potessero sorpassare rapidamente l’auto ferma senza doversi fermare o rallentare in modo significativo.
\nInoltre, quando un guidatore a comando umano \u00e8 stato messo sulla strada con le auto autonome e si \u00e8 mosso intorno alla pista in modo aggressivo, le altre vetture sono state in grado di evitarlo, migliorando la sicurezza.
\nA partire da modelli in scala economica di veicoli commercialmente disponibili con sistemi di guida realistici, i ricercatori di Cambridge hanno adattato le auto con sensori di motion capture e un Raspberry Pi, in modo che le auto potessero comunicare via Wi-Fi.
\nHanno poi adattato un algoritmo che modifica la corsia per le auto autonome per funzionare con una flotta di automobili. L’algoritmo originale decide quando un’automobile deve cambiare corsia, a seconda che sia sicuro farlo e se il cambio di corsia aiuti l’auto a muoversi pi\u00f9 rapidamente nel traffico. L’algoritmo adattato aggiunge un vincolo di sicurezza per prevenire incidenti quando le velocit\u00e0 sono basse. Un secondo algoritmo consentiva alle auto di rilevare una macchina proiettata davanti a s\u00e9 e creare spazio.
\nHanno quindi testato la flotta in modalit\u00e0 di guida “egocentrica” \u200b\u200be “cooperativa”, utilizzando sia comportamenti di guida normali che aggressivi, e hanno osservato come la flotta ha reagito a un’auto ferma. Nella modalit\u00e0 normale, la guida cooperativa ha migliorato il flusso del traffico del 35% rispetto alla guida egocentrica, mentre per la guida aggressiva il miglioramento \u00e8 stato del 45%. I ricercatori hanno poi testato come la flotta ha reagito a una singola macchina controllata da un umano tramite un joystick.
\nNel lavoro futuro, i ricercatori prevedono di utilizzare la flotta per testare sistemi multi-macchina in scenari pi\u00f9 complessi, comprese strade con pi\u00f9 corsie, incroci e una pi\u00f9 ampia gamma di tipi di veicoli.
\nPer la ricerca, clicca qui<\/a><\/p>\n

Fonte: Intelligent Transport Systems<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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