Коврик из крышек от пластиковых бутылок
Мозаика из пластиковых крышек
Из пластиковых крышек
Поделки из бросового материала
Дорожки из пробок от пластиковых
Поделки из пробок от пластиковых бутылок в огороде
Мозаика из бутылочных пробок
Забор из пластиковых крышек
Поделки из крышек от бутылок
Панно из крышек от пластиковых бутылок экофестиваль
Мозаика из бутылочных крышек
Забор из пластиковых крышек
Картины из крышек от бутылок
Гусеница из крышек от бутылок
Панно из пластиковых пробок для дачи
Птицы из пластиковых пробок
Мозаика из бутылочных крышек
Декор из крышек
Коврик из бутылочных крышек
Вазочка из пластиковых пробок
Поделки из крышечек от фрутоняни
Узоры из пластиковых пробок
Панно из пластиковых пробок для дачи
Мозаика из пластмассовых пробок
Коврик из крышек от пластиковых бутылок
Украшения из пластиковых пробок
Изделия из пластмассовых крышек
Из крышек от пластиковых бутылок
Изделия из пластиковых пробок
Мозаика из бутылочных крышек
Панно из крышек от пластиковых бутылок
Лебедь из крышек от пластиковых бутылок
Панно из бутылочных крышек
Петух из пробок от пластиковых бутылок
Домик из пластиковых крышек
Из крышек от пластиковых бутылок
Игрушки из пластмассовых крышек
Мозаика из пробок маки
Собака из пробок от пластиковых бутылок
Дерево из пластиковых крышек
Ортопедический коврик из крышек
Стол из пластиковых крышек
Панно из бутылочных крышек
Пальма из пластиковых пробок
Изделия из крышек от пластиковых бутылок
Танец с пластиковыми бутылками видео
Мозаика из пластмассовых пробок
Домик из пластиковых крышек
Коврик из пивных крышек
Панно из бутылочных крышек
Дом украшенный крышками от бутылок
Мозаика из пластиковых пробок
Мозаика из пластиковых крышек
Украшения из пластиковых крышек
Украшение деревьев в детском саду
Подставка из пластмассовых крышек
Украшения из пробок от пластиковых для детской
Мозаика из крышек от пластиковых бутылок
Панно из пробок от пластиковых
Мозаика из бутылочных крышек
Панно из пластиковых пробок
Цветочки из пластиковых крышек
Пластиковые крышки панно
Панно из пробок от пластиковых бутылок
Дом украшенный крышками от бутылок
Забор из пластиковых крышек
Поделка Божья кокоровка
Домик из пластиковых крышек
Мозаика из пластмассовых пробок
Коврик из крышек
Мозаика из бутылочных крышек
Панно из пластиковых крышек
Украшение забора пластиковыми бутылками
Панно из крышек от пластиковых бутылок
Мозайка из крышек для детей
Птицы из пластиковых пробок
Панно из бутылочных крышек
Лошадь из пробок от пластиковых бутылок
Поделка яблоко из пластиковых пробок
Коврик из крышек от пластиковых бутылок
Коврик из крышек
Панно из бутылочных крышек
Машинки из крышек от пластиковых бутылок
Столешница из крышек от пластиковых бутылок
Мозаика из бутылочных крышек
Поделка из крышек пластиковых бутылок
Клумба из крышек
Попугай из пластиковых пробок
Инсталляция из крышек
Органайзер из крышек от бутылок
Панно из бутылочных крышек
Мозаика из бутылочных крышек
Лебедь из пробок от пластиковых бутылок
Панно из бутылочных крышек
Шторы из пробок от пластиковых бутылок
Фигуры из крышек
Поделки из крышек
Мозаика из бутылочных крышек
Коврик из пластмассовых крышек
Поделки из пластиковых пробок
Поделки из крышек от пластиковых бутылок
Крышка из плитки
Крышки от пластиковых бутылок
Сова из пробок
Мозаика из бутылочных крышек
Дорожки из бутылочных крышек
Поделки из крышек
Дорожки на даче
Украшение забора цветами
Панно из бутылочных крышек
Мозаика из пластиковых крышек
Рыбки из крышек от бутылок
Украшение на веранду из крышек
Коврик из бутылочных крышек
Из пробок от пластиковых бутылок
Дом украшенный крышками от бутылок
Украшаем забор пробками от бутылок
Мозаика коровка из пластиковых крышек
Панно из крышек
Панно из крышек
Дорожка из крышек от пластиковых бутылок
Мозаика из пластиковых крышек
Панно из крышек от пластиковых собачка
Панно из бутылочных крышек
Корзинка из крышек от пластиковых бутылок
Дорожка из пластмассовых крышек
Панно из пластиковых крышек
Домик из крышек от пластиковых бутылок
Мозаика из пробок от пластиковых бутылок
Панно из пластмассовых пробок
Поделки из крышек
Поделки из пробок для детского сада
Поделки из пробок от пластиковых бутылок
Мозаика из бутылочных пробок
Панно из бутылочных крышек
Поделки из крышечек
Панно из пробок от пластиковых бутылок
Фигурки из крышек
Дорожки из пробок от пластиковых бутылок
Мозаика из пластмассовых пробок
Волк из пластиковых пробок
Панно из бутылочных крышек
Мозаика из пластиковых крышек
Дорожки на даче из крышек
Необычные поделки
Дерево для сбора крышек
Панно из бутылочных крышек
Мозаика из крышек
Цветы из пластмассовых крышек
Коврик из крышек
Панно из крышечек
Коврик из крышек
Корзины из пластмассовых пробок
Декор из крышек
Дорожка из крышек от пластиковых бутылок
Панно из бутылочных крышек
Лошадь из пробок от пластиковых бутылок
Дорожка из пластмассовых крышек
Sign in
Welcome!Log into your account
Ваше имя пользователя
Ваш пароль
Вы забыли свой пароль?
Password recovery
Восстановите свой пароль
Ваш адрес электронной почты
Много чего могут мастера на все руки — смотришь, и диву даешься.
а как быть не-мастерам и не-мастерицам? Черпать идеи для вдохновения! Подборка — назовем ее поделки из пробок своими руками — 7 идей для творчества, 7 рецептов творчества.
Схатить за хвост синюю птицу творчества просто — идеи нам подскажет чюжой опыт. Что можно сделать из банальной пробки — много чего полезного и функционального, применимого в жизни, как оказалось.
Начнем с самого простого. Насадка-свеча украсит торжественный ужин, романтический вечер. Поделка-свеча делается просто. Дрелью делается сквозное отверстие либо вырезается ножом. Заливается парафин и нить — очаровательная вещица своими руками готова.
Поделки из пробки своими руками на фото Свеча
Далее по возрастающей — подставка под горячее из пробки, кастрюли и сковорды — как сделать: выстраиваем в форме круга необходимого размера, соединяем края универсальным либо силиконовым клеем. В декоративных целях опоясываем — получается вот такая роскошная штуковина.
Продолжим наш обзор функциональных поделок из пробки своими руками — этот коврик, возможно, пригодится в ванную, возможно — как аксессуар в интерьере комнаты.
Два варианта: устанавливаем на узкую часть на клеящую основу. Бортами послужат планки либо широкий ящик. Как минус — возможно, будет попадать вода, как плюс — всегда можно просушить — такой материал для поделок как пробка воды не боится. Вариант второй — каждая разрезается надвое ножом, укладывается на клей.
Доска для записок, поделка сувенирного характера, но не без функциональности. Если вы или потенциальный получатель подарка имеет привычку прикалывать записки на стену — это роскошный подарок. Материал хорошо прокалывется и практически не деформируется — единственное, нужен запас тонких шпилек-булавок.
Декоративных шар из пробок своими руками — просто предмет интерьера, аксессуар и украшение. Требует мастерства и сноровки. Сложно выдержать шаробразную форму, но результат — великолепен.
Столешница — это еще сложнее. Или, по крайней мере, гораздо объемнее. Принцип тот же: подготавливаем поверхность, наносим клеящий состав. Разрезанные вдоль на две части бутылочные пробки от вина выстилают всю поверхность.
Сложно назвать это поделкой — скорее, это элемент декора. Возникает вопрос: где взять столько материала? Его продают на вес в оптовых компаниях — можно мониторить рекламу, складах и даже специализирующихся на рукоделии магазинах. В крайнем случае, можно купить в форме листа, и самому вырезать необходимого размера — к сожалению, без надписей кому-то может и не понравится.
К празднику нужны поделки значимые, по поводу и символичные. Венок — делается просто и быстро. Каркаса округлой формы оклеивается бумагой, а еще лучше толстой тканью. Клеевым пистолетом фиксируется каждая единица.
Вы видите, что можно сделать при желании из такой банальной штуки как пробка множество простых и функциональных вещей, вещиц и поделок. Будем надеяться, что наша подборка идеи натолкнет на нужную, краткое описание работы поможет понять принцип — как сделать, фото поможет поймать за хвост синюю птицу вдохновения и удачи 🙂
БОЛЬШЕ ИСТОРИЙ
0
Существуют разные напольные покрытия, которые отличаются своими эксплуатационными качествами. Одними из них являются метилметакрылатные полы, которые представляют собой жидкую смесь. Почему такие полы пользуются…
Флинн (Университет Альберты)Этот материал основан на работе, поддержанной Национальным научным фондом в рамках гранта № DMS-1007899. и ДМС-1007967, Совместные исследования: фантомные пробки, моделирование континуума и связи с теорией детонационных волн
.Любые мнения, выводы и выводы или рекомендации, изложенные в этом материале, мнения автора (авторов) и не обязательно отражают точку зрения Национального научного фонда (NSF).
На этом веб-сайте представлены теоретические результаты, касающиеся специальных решений бегущей волны для моделей непрерывного трафика. Мы рассматриваем математические уравнения, моделирующие движение, аналогичные уравнениям течения жидкости. В частности, мы рассматриваем модель Пейна-Уизема, модель Ав-Раскла и их обобщения.
В простейшем случае рассматривается однополосная, прямая и равномерная дорога. Модели чисто детерминистские. Все водители ведут себя по одним и тем же законам и вполне предсказуемо. Рассмотренные модели трафика предсказывают хороший, равномерный транспортный поток при низкой плотности трафика. Однако выше критической пороговой плотности (зависящей от параметров модели) течение становится неустойчивым, и малые возмущения усиливаются. Это явление обычно рассматривают как модель для фантомные пробки , т. е. пробки, возникающие при отсутствии каких-либо препятствий. Наблюдается перерастание неустойчивостей в бегущие волны, представляющие собой локальные пики высокой плотности движения, хотя средняя плотность движения все еще умеренная (автомагистраль , а не , полностью загружена). Транспортные средства вынуждены тормозить, когда они сталкиваются с такими волнами. По аналогии с другими бегущими волнами, так называемыми солитонами , мы называем такие бегущие транспортные волны джамитонами .
Наше исследование основано на наблюдении, что рассматриваемые модели движения подобны уравнениям, описывающим детонационные волны, возникающие при взрывах. Используя теорию денотационных волн, мы разработали способы аналитического предсказания точной формы и скорости распространения джамитонов. Численное моделирование рассмотренных моделей трафика показывает, что предсказанные решения джемитона действительно достигаются, если начальная плотность трафика достаточно плотная. Рассмотренные джемитоны качественно обнаруживаются как в наблюдаемом реальном трафике, так и в экспериментах. Теоретическое описание решения джемитона позволяет лучше понять их поведение.
Наша работа также демонстрирует, что джемитоны могут служить объяснением многозначных фундаментальных диаграмм транспортных потоков, наблюдаемых в данных измерений. В них разброс данных измерений вызван неустойчивостью решений джемитона систематическим и предсказуемым образом. Хотя многозначность реальных фундаментальных диаграмм, скорее всего, обусловлена множеством эффектов, наши исследования показывают, что при объяснении этого явления нельзя пренебрегать транспортными волнами.
Дальнейшие результаты нашего исследования — чередование нескольких джамитонов, которые могут встречаться на длинных дорогах. На языке теории детонации такие катящихся транспортных волн очень похожи на катящиеся волны в мелководных потоках. Более того, на длинных периодических дорогах могут возникать конечные состояния, состоящие из нескольких джамитонов. Интересно, что эти отдельные джемитоны могут сильно отличаться друг от друга, что приводит к очень сложному поведению трафика даже после длительного времени уравновешивания трафика.
Мы рассматриваем континуальные модели трафика с двумя уравнениями («второго порядка»), такие как модель Пейна-Уизема.
или уравнения Ав-Раскла для транспортного потока. Транспортный поток не моделируется как отдельные транспортные средства.
Вместо этого эволюция непрерывной функции плотности транспортного средства и непрерывной функции скорости
описано. Мы рассматриваем невязкие модели, т.е. любой сглаживающий обмен импульсами между соседними
автомобилей пренебрегают.
Хотя на самом деле явно присутствует небольшое количество вязкости, невязкий
модель можно интерпретировать как предельный случай, допускающий более простой анализ. Рассматриваемые модели
являются чисто детерминированными, и все водители ведут себя по одним и тем же законам.
Хорошо известно, что модели трафика с двумя уравнениями линейно неустойчивы для достаточно
большие плотности. Другими словами: цепь равноудаленных транспортных средств, движущихся с одинаковой скоростью.
не останется в этой красивой конфигурации. Вместо этого небольшое возмущение растет и накапливается до
стать волной высокой плотности транспортных средств. Это явление называется фантомная пробка , так как оно
возникает в свободном движении, без какой-либо очевидной причины, такой как препятствия, узкие места и т. д.
Нестабильность транспортного потока и возникновение фантомных пробок широко изучались.
в различных моделях трафика. В моделях континуального трафика есть два конкурирующих эффекта.
В то время как нестабильность, которая приводит к локальной концентрации транспортных средств, понимается и сообщается
во многих работах точная форма последней волны пробки не рассматривалась в
транспортная литература. Наши исследования показывают, что в невязких моделях трафика типа Пейна-Уизема
неустойчивости перерастают в бегущие детонационные волны . Они заключаются в резком скачке
плотность транспортного средства (скачок) с одной стороны и плавный спад плотности с другой стороны.
Наш анализ способен предсказать фундаментальные свойства таких джемитонов. Центральным результатом является
что резкие удары всегда должны быть обращены в сторону приближающихся транспортных средств. Кроме того, можно доказать, что
джемитоны всегда едут медленнее, чем отдельные транспортные средства. Таким образом, транспортные средства сталкиваются с резким и
внезапное увеличение плотности (конец фантомной пробки), которое заставляет каждое транспортное средство тормозить
очень внезапно. Затем транспортные средства снова разгоняются от джемитона. Наш анализ также показывает, что
джемитоны — устойчивые структуры. Они могут исчезнуть только при сильном сглаживании (крайне осторожно).
водителей) или снижение плотности (расширение дороги, выезд транспортных средств).
Растущий джамитон может спровоцировать новую нестабильность вниз по течению от дороги. Эта нестабильность может также расти и стать еще одной бегущей волной. Джемитон породил еще один трафик волна: джамитино. Аналогичным образом вторая бегущая волна может вызвать третью. волна и так далее. Таким образом, одна неустойчивость может спровоцировать бесконечно растущую последовательность джамитинос. Это явление видно на видео ниже. Напоминает катящиеся волны в течет мелководье.
Для простых правил дорожного движения форма джемитонов может быть точно описана, что позволяет точно определить
предсказание максимальной плотности движения, которая достигается при наличии нестабильности.
Этот результат в основном основан на точной форме бегущих транспортных волн, и
традиционный анализ моделей непрерывного трафика не позволяет делать такие прогнозы.
Кроме того, наличие описания нелинейных волн трафика позволяет изучить
результат в зависимости от параметров модели, таких как упреждение и агрессивность
водители.
Круговая дорога является особенно удобным случаем для анализа, поскольку общее количество
автомобили точно законсервированы. Если дорога не слишком длинная, трафик в целом сформируется
наблюдается одна единственная бегущая волна, т.
е. один джемитон, и, таким образом, наблюдается один удар.
На рисунках и видео ниже показаны результаты моделирования и теоретические прогнозы для
случай кольцевой дороги длиной 230 м.
В случае невязких уравнений реализуется резкий скачок. Здесь окончательное решение предсказано теоретически. Совпадение между теорией и численными результатами, как правило, очень хороший. В то время как невязкие уравнения допускают простой анализ, используя уравнение Ренкина-Гюгонио условиях удара, результирующее поведение автомобиля несколько экстремально. Транспортные средства медленно вниз от высокой к низкой скорости в нулевое время.
Большое количество транспортных средств (22)
Скачать Видео вид сбоку (divx, 4MB)
Скачать видео 3D вид (divx, 10MB)
Среднее количество автомобилей (18)
Скачать Видео вид сбоку (divx, 4MB)
Скачать видео 3D вид (divx, 10MB)
Небольшое количество автомобилей (14)
Скачать видео вид сбоку (divx, 4MB)
Скачать видео 3D вид (divx, 10MB)
В реальном транспортном потоке присутствует небольшая вязкость.
Физическое обоснование заключается в том, что быстро
транспортное средство, движущееся к медленному транспортному средству, приводит к замедлению быстрого транспортного средства и (в некоторой степени)
медленное транспортное средство ускоряется до достижения минимального расстояния. В отличие от описанного выше
параметры движения (время корректировки, предупредительная езда), характер вязкости
трудно моделировать и извлекать из реального потока трафика. Ожидаются невязкие уравнения
быть хорошим приближением к реальному движению с небольшой вязкостью.
Для сравнения ниже приведены результаты моделирования уравнений вязкого движения. Генерал поведение похоже на невязкий случай. В частности, снова решение для бегущей волны имеет вид полученный. Однако теперь при непрерывных функциях плотности и скорости (скачок сгладился). В результате автомобили тормозят раньше и более плавно.
Большое количество автомобилей (22)
Скачать Видео вид сбоку (divx, 4MB)
Скачать Видео 3D вид (divx, 10MB)
Среднее количество машин (18)
Скачать Видео вид сбоку (divx, 4MB)
9xd8 Скачать
21
Небольшое количество транспортных средств (14)
Скачать видео -сторону (Divx, 4MB)
Скачать видео 3D View (Divx, 8MB)
, в нор.
и другие. опубликовал статью Пробки без узких мест — Экспериментальные доказательства физического механизма образования пробки в New Journal of Physics , в котором сообщаются экспериментальные результаты транспортных волн. На кольцевой дороге длиной 230 м 22 автомобиля были размещены на равном расстоянии друг от друга, а водителям было приказано двигаться, стараясь соблюдать фиксированное расстояние и фиксированную скорость. Как видно из видео ниже, небольшие нестабильности усиливаются, и возникает тревел, который движется назад по дороге. Сугияма и др. вывод: Наконец, появляется скопление пробок и распространяется назад, как уединенная волна, с той же скоростью, что и скопление заторов на шоссе.
В нашем моделировании рассматривается кольцевая дорога длиной 230 м. Искомая скорость похожа
скорость в эксперименте. Сравнение результатов наших расчетов для 22 автомобилей с
экспериментальный результат показывает сильное сходство. Несмотря на то, что в каждом
детали, мы считаем, что уединенная волна, обнаруженная в эксперименте, совпадает с
jamiton находим аналитически и численным экспериментом.
На видео ниже показано моделирование длинной дороги с небольшим начальным возмущением. нестабильность вырастает в джемитон. Форма джемитона сходится к теоретически предсказанной форма. Кроме того, запускается череда джамитино, каждый из которых вырастает независимо путешествующий джемитон.
Меньшая плотность движения
Скачать видео (divx, 9MB)
Более высокая плотность движения
Скачать видео (divx, 9MB)
Скачать видео (divx, 18MB)
Красивое видео о возникающих фантомных пробках
(авторское право: Дирк Хелбинг) показывает длинный стрит
дорога в Каире, Египет. Присутствует сильное сходство с приведенными выше симуляциями. Типичная форма
видны джамитоны, а также их способность двигаться по дороге задом наперёд. К сожалению, слишком много
возмущения (въезд и выезд, взаимодействие между несколькими полосами) предотвращают невозмущенную эволюцию.
В частности, катящиеся волны, предсказанные нашим моделированием, здесь явно не видны. Мы будем
Люблю слышать о любых наблюдениях за волнами дорожного движения.
Наши исследования показывают, что джемитоны имеют очень специфический профиль: при построении в диаграмма зависимости расхода от плотности, джемитон представляет собой отрезок прямой линии, наклон которой — скорость движения джемитона по дороге. Таким образом, джамитоны образуют двухпараметрическое семейство кривых. В качестве первого параметра можно выбрать транспортное средство плотность в звуковой точке. Для каждой такой плотности (если ассоциированный равномерный поток неустойчива), получается максимальная кривая джемитона (бесконечно длинная), а однопараметрическое семейство подджамитонов, параметризованное их длиной (или их высота удара соответственно).
Фундаментальная диаграмма, индуцированная Джеймитоном, вместе с данными измерений На рисунке выше показана фундаментальная диаграмма, индуцированная джамитонами.
Черный
функция — это кривая равновесия, к которой транспортные средства расслабляются. В режиме
плотности отмечены красными точками, равномерный транспортный поток (соответствующей плотности)
неустойчив, и возникают джамитоны. Для каждой красной точки (плотность звуковых точек)
максимально возможный джемитон отмечен зеленой пунктирной линией. Более того,
мы рассчитываем, как любая последовательность субджамитонов выглядела бы для стационарного датчика
который регистрирует скорость потока и плотность в агрегированном виде (например, в интервалах
30 секунд). Полученные средние значения представлены отрезками синей линии, а их
конверты розовыми кривыми. Любая точка, обведенная розовыми кривыми, может возникнуть как
сенсорное измерение состояний джемитонов. Эта конструкция устанавливается сверху
данные реальных измерений датчиков (полученные на южном направлении I-35W в
Миннеаполис, Миннесота; данные предоставлены Министерством транспорта Миннесоты).
Сильное качественное согласие между конструкцией джемитона и данными
очевидный.
Наблюдение за тем, что простые, чисто детерминистические модели трафика обладают джемитонными решениями, указывает на то, что что фантомные пробки а не обязательно вызваны поведением отдельных водителей «неправильный» способ. На самом деле они могут возникать даже в том случае, если все водители ведут себя по одним и тем же законам. В рассматриваемых моделях трафика на возникновение фантомных пробок работают два ключевых эффекта: во-первых, более плотный трафик движется медленнее; и, во-вторых, требуется определенное «время адаптации» для водителей, чтобы реагировать на новые дорожные условия. Этим эффектам противодействует определенная тенденция водителей. ездить превентивно. При малом трафике преобладают хорошие эффекты. При интенсивном движении плохие последствия преобладать. Следовательно, фантомные пробки — это особенность транспортного потока, которую нельзя полностью избежать.
В реальном трафике есть джамитоны.
Следовательно, лучшее понимание их структуры может быть полезным.
для моделирования и прогнозирования реального дорожного движения. Кроме того, исследование может быть одним из этапов
к ответу на ключевой вопрос «как избежать возникновения фантомных пробок».
Возникновение джамитонов зависит от параметров модели, таких как пропускная способность дорог, ограничения скорости и т. д.
и манера вождения. Более глубокое понимание джамитонов может дать указания о том, как понизить пиковые значения.
плотностей и как сдвинуть вверх критическую пороговую плотность, при которой возникают джемитоны.
последнее может быть достигнуто с помощью электронного оборудования для помощи водителю, которое помогает водителям (в тонкой
мода) для более плавного ускорения и торможения и, таким образом, для создания джамитонов
менее вероятно.
)
com, 18 июня 2009 г.)
)
Р. Росалес и Б. Сейбольд. На джамитонах самоподдерживающиеся нелинейные транспортные волны . Фильмы о реальных фантомных пробках:
Доступность
Загрузка
Машинные разумы | Искусственный интеллект
Технология, которая может положить конец пробкам
(Изображение предоставлено Getty Images)
Франческа Бейкер, 12 декабря 2018 г. Реагирование на аварии, управление светофорами и создание объездов потребуются для поддержания движения транспорта.
W
Мы все были там. Застрял на светофоре, который, кажется, никогда не переключается на зеленый.
Сидеть в длинных очередях машин или задерживаться из-за перенасыщения медленным движением, которое внезапно исчезает. Пробки на дорогах – это болезнь нашей современной, динамичной жизни. И мы обращались с ними очень несовременно.
Мы передвигаемся и путешествуем не так, как раньше, но наши системы управления дорожным движением с трудом успевают за безжалостным натиском транспортных средств, с которыми им приходится иметь дело сейчас. Меры по устранению помех часто медленно реагируют на изменения дорожных или погодных условий, и многие светофоры по-прежнему работают по таймерам, которые часто не синхронизированы, что препятствует свободному движению транспортных средств.
Вам также могут понравиться:
• Шеф-повар, который готовит 120 бургеров каждый час
• Авиаконструктор, который никогда не летал
• Какое слово определяет, кто вы?
По оценкам, в 2015 году на дорогах мира было около 1,3 миллиарда автомобилей, а с ростом благосостояния в развивающихся странах ожидается, что к 2040 году их число превысит 2 миллиарда.
быстро превзойдет способность наших дорожных сетей справляться со многими оживленными районами, такими как города.
Но, объединив новые коммуникационные технологии с силой искусственного интеллекта (ИИ) для обработки огромных объемов данных в режиме реального времени, можно облегчить наши забитые дороги, чтобы они могли справиться с растущим числом автомобилей.
Хотя многие считают самоуправляемые транспортные средства панацеей от пробок — при условии, что эти роботизированные транспортные средства можно научить управлять менее беспорядочно и реагировать быстрее, чем люди-автомобилисты — пройдет не менее двух десятилетий, прежде чем они начнут оказывать существенное влияние на наши дороги. Тем временем дорожным агентствам и градостроителям придется справляться с постоянно усложняющимся сочетанием людей, полуавтономных и автономных водителей на дорогах. Для того, чтобы все они оставались в движении, потребуются системы управления дорожным движением, которые должны быть мгновенно реагирующими и адаптируемыми.
Есть надежда, что новые технологии помогут разгрузить пробки в уже перегруженных городах, таких как Бангалор, Индия, где автомобили часто передвигаются со скоростью пешехода. средняя скорость на некоторых дорогах в часы пик составляет всего 4 км/ч (2,5 мили в час), Siemens Mobility создала прототип системы мониторинга, в которой используется искусственный интеллект с помощью дорожных камер. Дорожные камеры автоматически обнаруживают транспортные средства, и эта информация отправляется обратно в центральный диспетчерский центр, где алгоритмы оценивают плотность движения на дороге. Затем система изменяет светофоры в зависимости от загруженности дорог в режиме реального времени.
Однако, чтобы ответить таким образом, требуются данные. Много данных. К счастью, это не является чем-то дефицитным. Много информации от систем мониторинга дорожного движения, дорожной инфраструктуры, автомобилей и самих водителей через их мобильные телефоны. Миллионы камер установлены вдоль наших дорог, в то время как проезжающие автомобили создают крошечные электрические токи в металлических петлях, скрытых под асфальтом, предоставляя дополнительную информацию об условиях движения.
Автомобилисты могут отправлять мгновенные сообщения об ограблениях благодаря навигационному программному обеспечению, которое они используют на своих мобильных телефонах и в своих автомобилях.
Некоторые из этих технологий мониторинга, такие как индукционные петли, существуют с 1960-х годов, в то время как другие, такие как камеры, способные отслеживать трафик и считывать номерные знаки, появились позже. Задача состоит в том, чтобы сделать что-то полезное со всей этой информацией.
«Со времен Исаака Ньютона мы пытались влиять на мир, создавая математические модели, — говорит Габор Орош, доцент инженерных наук Мичиганского университета. «Если у нас есть данные, мы можем во всем разобраться. То же самое относится и к трафику».
В настоящее время предпринимаются попытки использовать способность ИИ осмысливать большие объемы информации и изменять способ передвижения по нашим городам.
Исследователи из Института Алана Тьюринга в Лондоне и Toyota Mobility Foundation недавно запустили новый совместный проект, целью которого является изучение того, как системы управления дорожным движением могут стать более динамичными и чувствительными за счет использования ИИ.
В настоящее время они используют симуляции, которые усложняются и развиваются, помогая их алгоритмам научиться предсказывать изменения в трафике. Хотя они все еще тестируют систему, они надеются вскоре применить свои системы в реальном мире.
Современные системы управления дорожным движением часто используют комбинацию камер и датчиков на самой дороге для оценки плотности транспортных средств. и инновации в Toyota Mobility Foundation. «Тогда менеджеры по мобильности в городах могут принимать более быстрые и обоснованные решения о времени сигнала, предлагаемой маршрутизации для пользователей системы и распределении пропускной способности».
В Питтсбурге исследователи уже работают с сити-менеджерами над аналогичным подходом, который действует в городе с 2012 года. Адаптивная система управления дорожным движением, разработанная исследователями из Института робототехники Университета Карнеги-Меллона, была развернута по городу компанией компания под названием Rapid Flow Tech.
Их технология Surtrac используется на 50 перекрестках в Питтсбурге, и с момента запуска она сократила время ожидания на перекрестках до 40%, по данным компании. Также утверждается, что время в пути по городу сократилось на 25%, а выбросы транспортных средств сократились на 20%.
Система использует видеопотоки для автоматического определения количества участников дорожного движения, включая пешеходов, и типов транспортных средств, находящихся на перекрестке. Затем программное обеспечение AI обрабатывает эту информацию каждую секунду, чтобы найти лучший способ движения транспорта через перекресток, меняя светофоры в зависимости от наиболее оптимального способа поддержания движения. Решения можно принимать автономно и делиться ими с соседними перекрестками, чтобы помочь им понять, что их ожидает.
По мере того, как транспортные средства становятся все более связанными с помощью мобильных телефонов и других беспроводных технологий, они также помогут передавать еще больше информации в подобные системы.
В будущем, по словам Гриффина Шульца из Rapid Flow, подключенные транспортные средства смогут передавать информацию о своей скорости, поведении водителя и даже потенциальных неисправностях в окружающую инфраструктуру.
«В данный момент мы только учимся, но в будущем это будет повсеместно», — говорит он. «Речь идет не только об автомобилях, но и о помощи всем участникам дорожного движения в мультимодальном транспортном обществе».
Стоять в утомительных очередях на загруженных дорогах может отнимать много часов у автомобилистов, сокращая время, необходимое для более продуктивной работы. (Фото: Getty Images) . Siemens Mobility работает с городами и муниципалитетами по всему миру, чтобы определить модели движения, пытаясь найти способы улучшить опыт для всех на дороге.
«По всему миру реализуются реальные проекты, и возможности их применения постоянно расширяются, — говорит Маркус Шлитт, глава отдела интеллектуальных транспортных систем компании.
«В городах будущего движение будет настолько сложным, что без искусственного интеллекта (ИИ) это будет виртуальный тупик», — говорит Шлитт.
«Используя данные, мы можем выявлять закономерности, которые не были бы видны без ИИ. Благодаря непрерывному обучению мы можем постоянно обновлять модели трафика и, следовательно, поток трафика. Это приводит к меньшему времени ожидания и меньшему количеству выбросов».
В Хагене, Германия, искусственный интеллект используется для оптимизации управления светофором и сокращения времени ожидания на перекрестке. Моделирование показывает, что это может сократить время ожидания на светофорах до 47% по сравнению с традиционным планом сигналов с предварительным временем.
Но от использования ИИ выигрывают не только автомобилисты. Siemens Mobility управляет парком из 1400 электрических велосипедов в Лиссабоне, Португалия, используя машинное обучение для анализа различных источников данных, таких как погода, для прогнозирования будущего спроса на каждой из 140 станций проката велосипедов. Это позволяет им обеспечить наличие велосипедов и мест в зарядных док-станциях для возвращающихся велосипедов.
Прогнозы используются вместе с последней информацией о дорожном движении, чтобы помочь командам по сбору велосипедов пополнить запасы док-станций и обеспечить оптимальный маршрут для техников по обслуживанию, которые обслуживают велосипеды.
«Это не только снижает эксплуатационные расходы, но и повышает удобство работы конечных пользователей», — говорит Шлитт. «Поэтому, когда вам нужно передвигаться по Лиссабону, вы можете быть уверены, что на станциях всегда есть электровелосипед».
Отслеживание электрических велосипедов, когда люди перемещают их по городу, — ошеломляющая задача для человека, но относительно простая для компьютера (Фото: Siemens Mobility)
Какими бы блестящими ни были технологии, мы не можем на них полагаться исключительно. Миша Долер из отдела информатики Королевского колледжа Лондона и соучредитель компании Worldsensing, специализирующейся на технологиях мониторинга трафика, тестирует ИИ и машинное обучение в Боготе, Колумбия. Он говорит, что технология уже дала отличные результаты, используя дорожные сигналы и знаки для изменения маршрута движения в случае аварии, уменьшения пробок и сокращения времени, которое автомобилисты тратят на поиск парковочных мест.
Но он говорит, что, хотя ИИ помогает сделать такую адаптивную транспортную сеть возможной, человеческий фактор также важен. Он называет это «объяснимым планированием ИИ». Он «настолько важен, потому что принимает интеллектуальные решения автономно, но также и понятен», позволяя людям принимать решения вместе с ИИ или адаптироваться, если что-то пойдет не так. Помимо интеллектуальных и технических способностей, сами автомобилисты должны быть готовы к тому, что их системы дорожного движения будут контролироваться компьютерами.
«Когда города полагаются на алгоритмы для принятия политики, эта политика запутывается вычислениями», — говорит Джед Картер, редактор онлайн-журнала о технологиях Moving World. «Гражданам становится еще труднее понять, почему их перенаправили, сфотографировали или задержали, когда причины этих действий скрыты в компьютерном коде».
Но внедрение интеллектуальных технологий на дорогах сделает больше, чем просто предотвратит пробки. Марк Николсон из Vivacity Labs, руководивший поддерживаемым правительством Великобритании проектом по развертыванию интеллектуальных сигналов светофора в Милтон-Кинсе, Англия, говорит, что новые технологии имеют много других преимуществ.
Цена одна — поскольку технология берет на себя большую часть тяжелой работы по управлению дорожным движением, она будет требовать меньшего вмешательства человека в рутинных задачах, таких как просмотр дорожных камер.
Автоматизированные системы также лучше различают большое количество участников дорожного движения, поэтому могут отдавать предпочтение, например, велосипедистам, автобусам или машинам скорой помощи, что может повысить безопасность. Поддержание потока движения также может снизить потребление энергии, вызванное простоями транспортных средств, когда они стоят, и улучшить качество воздуха. Это может помочь сократить выбросы двигателя и, таким образом, уменьшить воздействие на окружающую среду. Это может упростить парковку и высвободить время для более продуктивной работы автомобилистов.
Умные камеры на перекрестках могут автоматически идентифицировать различных участников дорожного движения, позволяя системе управления дорожным движением адаптироваться в соответствии с их потребностями.
(Источник: Vivacity Labs)
«, — говорит Николсон. «(Вещи), такие как выбор того, достаточно ли плохое качество воздуха, чтобы расставить приоритеты большегрузным автомобилям, чтобы убедиться, что им не нужно останавливаться рядом со школой, планирование, где разместить новый объезд, а также неотложные вопросы, такие как выбор того, как изменить маршрут движения вокруг аварии».
Николсон говорит, что настоящее преимущество технологий заключается в том, что они освобождают людей для выполнения важной работы более высокого уровня. Автоматизация утомительной и трудоемкой повседневной работы транспортных сетей означает, что люди, работающие вместе с машинами, могут сосредоточиться на том, что у них получается лучше всего, — на адаптации к ситуациям, требующим адаптивного мышления и творческих решений.
Результаты проекта в Милтон-Кинсе многообещающие. Общегородские интеллектуальные камеры, способные идентифицировать и классифицировать все транспортные средства и участников дорожного движения, позволяют получать точные и локализованные данные по всему городу, давая планировщикам и властям информацию о том, где и когда дороги загружены, ожидаемые маршруты, по которым могут двигаться автомобилисты, и где парковаться.
места, скорее всего, будут. Vivacity установила 411 своих интеллектуальных дорожных камер на основных перекрестках в Милтон-Кинсе, в общей сложности 104 перекрестка и 812 проезжих частей. Помимо подсчета и классификации участников дорожного движения, датчики могут измерять время, необходимое транспортным средствам для проезда между перекрестками, и предоставлять живые фотографии, чтобы помочь в планировании будущего.
Vivacity передает данные в модель машинного обучения, которая изучает типичные повседневные модели и объединяет их с тем, как трафик реагирует на временные изменения в дорожной сети. Он развивается и адаптируется с течением времени, улучшая свою прогностическую способность и сводя к минимуму объем необходимого вмешательства человека. Он предоставляет исторические и оперативные данные, а также прогнозирует потоки трафика на день.
Система уже прогнозирует дорожные условия на 15 минут вперед с точностью 89% по сравнению с тем, что происходит в реальности.
«Это не только помогает гражданам видеть наличие парковочных мест в режиме реального времени уже сегодня, но и закладывает основу для будущих подключенных и автономных транспортных технологий в Милтон-Кинсе», — говорит Николсон.
