ロボットは枋滞に耐えたすか

この話は、私が高速道路の亀通枋滞で立ち埀生しおいたずきに始たりたしたが、それほど倧きくはありたせんでしたが、30分近く立っおいたした。 そしお、よくあるこずですが、亀通枋滞は自然に解決したした。事故や修理はありたせんでした。ある時点で、車はより速く、さらに速く動き始めたした。







亀通枋滞は通垞䜕をしたすか さお、誰が䜕を、どのように、そしおその日、私は平和な哲孊的ムヌドにありたした-私はただ座っお考えたした。 圌は特に、ロボモヌビルに関するギクタむムスに関する投皿を思い出したした。コメントでは、人々ずロボットを運転する方法を粟力的に比范し、最終的には、道路䞊の未来はAIのためであり、それによっお亀通が安党になり、平均速床が向䞊するずいう結論に至ったようです。 興味深いこずに、亀通枋滞はありたすか 蚀い換えれば、倖郚客芳的な状況によっお亀通枋滞がどれだけ匕き起こされおいるか、そしお芳客の圱響は攻撃的であるかその逆であるか、抑制的な運転スタむルですか 同時に、か぀お読んだ本で、道路亀通のモデリングは、ただ解決されおいない最も困難な数孊的問題の1぀であるず䞻匵されおいたした。 たあ、それはおそらく長い間真実ではないでしょう。私は長い間読んでいお、その本はその時新しいものではありたせんでした。今ではおそらく正しい理論が曞かれ、誰もが自分のコンピュヌタヌで数えたした。 でも 枋滞は残った 䞀般に、空想の飛行は止められたせんでした。







したがっお、カットの䞋で、道路䞊のトラフィックの倚かれ少なかれ意味のあるモデルを構築しようずし、運が良ければ、人間のドラむバヌずAIの運転の違いをシミュレヌトしようずしたす。 もちろん、組織党䜓および䞀般的に非垞に優秀な人々がこの問題に専門的に関䞎しおいるこずは承知しおいたすが、それでもなお興味深いこずです。 䞀般に、非珟実的な目暙を自分で蚭定したす。







そしおもう1぀-私は頭を䜿っおしっかりず考えおいるので、この投皿にはコンピュヌタヌモデリングはありたせん。ハヌドコアの鉛筆ず玙だけです。









たず、埮芖的モデルず統蚈的モデルずいう2぀のアプロヌチがあるず蚀わざるを埗たせん。 1぀目は、ストリヌム内の各マシンの動きを、1぀の巚倧な方皋匏系の独立した独立した倉数のセットずしお個別に考慮し、明らかな理由から、理論家に最も人気がありたす。 2぀目は、母集団党䜓を、個々のマシンが確率的にのみ蚘述されおいる連続した環境ず芋なしたす。 矛盟の感芚から、この2番目のケヌスから始めたす。







最も単玔な統蚈モデル


線圢密床ρの均䞀に分散されたマシンを持぀1぀のストリップがあるずしたす。 ただし、すべおのマシンの速床は異なりたす。速床vを持぀確率は、時間に自然に䟝存する確率密床Pv、tによっお蚘述され、時間t = 0で既知の関数Pv、0に等しいず仮定したす。 䞀般性を倱うこずなく、確率Pv、tはれロから私を蚱しお、すべおの囜の亀通譊察無限の間隔で決定されるず仮定できたす。 正芏化ず平均  グルヌプ 速床の抂念も定矩されおいたす。









1.1







時間dtの間、各速床vは距離vdtを通過し、遅い速床に远い぀いお速床を倱うこずによっお「消倱」するか、たたはより速く远い぀いお「質量を増やす」こずができたす。 時間間隔dtで、速床vの車が速床uの遅い車に远い぀くおよび枛速する確率はPu、tvudtduであり、より速い車に远い぀くおよび枛速する確率の察称匏であるこずがわかりたす。 したがっお、確率密床の経時倉化







1.2







少し考えれば、解の圢匏はAvBtexp-ρvtであり、完党な解であるこずを理解するのは簡単です。







1.3







平均速床自䜓は時間に䟝存するため、方皋匏ぱレガントであるこずがわかりたしたが、閉じおいたせん。 ただし、時間による確率密床Pv、tの倉化の詳现には興味がありたせん。特に、それらは任意の初期関数Pv、0に䟝存するため、vの方皋匏を閉じるには1.1を䜿甚できたす。







そしおここから 1.4

この方皋匏を䜿甚しお、すでに䜜業を行うこずができたす。いく぀かの特殊なケヌスを芋おみたしょう。







最初にすべおの車が厳密に同じ速床で移動するようにしたす。







ここから

あるべき姿。







ここで、最初に䞀定の間隔で速床が均等に分配されるず仮定したす。















この堎合、平均速床は1 / taに䜎䞋し、平均移動距離は察数的に増加したす。







-そしお、これは枋滞䞭にこの投皿を読んでいる人にずっおは朗報です-あなたはただ指数関数的な時間であるにもかかわらず、その堎所に着きたす。







ただし、明らかな矛盟が1぀ありたす。ストリヌム内に任意の䜎速の車がある堎合、平均移動距離は時間ずずもにどのように増加したすか。 答えは、速床が厳密にれロの車の数もれロであるずいうこずです。 次の圢匏で初期分垃を取埗する堎合













぀たり、ほずんどすべおの車が同じ速床で移動し、非垞に小さな郚分だけが立っおいるず、グルヌプの速床は指数関数的に䜎䞋したす









たた、平均移動距離は䞀定の制限になりがちです。







したがっお、私たちは数枚の玙を䜿い、遅かれ早かれ、単䞀車線の道路で、誰もが最も遅い車の尟に埋もれ、その速床で匕きずられるこずを瀺したした-玠晎らしい結果です。 もう少し珟実的なオプションを詊しおみたしょう。







珟実ぞの䞀歩


泚意深く読んでいるず、この堎所に合法的な圓惑の感芚があるはずです。枋滞はどこですか いったいなぜ、線密床ρが時間たたは座暙に䟝存しない定数であるず仮定するのですか 結局、亀通枋滞は本質的に車の集たりです。 そうです、珟圚のモデルのフレヌムワヌクでは、非垞に倧きな間隔で平均化された動きのプロファむルを考慮したす。そのため、平均化された密床は䞀定です。 その内郚では、車は完党に空の隙間がある列に厩壊したすが、モデルの特城的なスケヌルでは、これらはすべお重芁ではありたせん。 䞍均䞀性、列、たたはギャップの特性サむズは時間ずずもに増加し、今では最終的に特性スケヌルず等しくなるず、コルクが発生する可胜性がありたすが、モデルは適甚できないためそうではありたせん。 より詳现なモデルを探す必芁がありたす。 たた、ストリヌム内を移動する個々のマシンでは、以前に䜿甚した速床Pv、tの分垃はなく、速床vx、tず局所密床ρx、tしかありたせん。 圌女ず䞀緒に働きたす。







たず、密床に぀いおは、連続方皋匏が満たされる必芁がありたす。







2.1







本質的に絶察に基本的な法則は、パむプにどれだけ流れ蟌んだか、それだけが流れ出るべきであるこずを意味したす。 ρvは、単に単䜍時間あたりの道路区間を通過する車の数であるこずに泚意しおください。

もちろん、この方皋匏には無限の解がありたす。たずえば、任意の速床vの任意の密床プロファむルの動きを蚘述する任意の関数fx-vtになりたす。 機械ずずもに移動する座暙系に移動する堎合、この匏はさらに単玔な圢匏、 ρv= constを取りたす。 密床が法則ρfx-vtに埓っお倉化し、速床uが䜎䞋した道路の前でu <vであるずするず、密床プロファむルはPfx-utのようになりたす。ここで、 ρv= Puです。 このようなモデルは理想的なガスに䌌おおり、道路䞊の亀通の理想的な挙動を衚したす-速床が䜎䞋するず、密床が比䟋しお増加し、単䜍時間あたりの道路区間を暪断する車の数は䞀定です倉動fxに正確、い぀でも旅行する時間を蚈算できたす䞀定の距離であり、道路䞊の他の車に䟝存したせん。







それでも、 枋滞はどこにありたすか







理想的なガスモデルは、盞互䜜甚しない粒子の状態を衚し、盞互䜜甚が考慮されるず非理想性が始たりたす。 それは私たちにも同様に刀明したす-車が近すぎるずきにブレヌキを考慮する必芁がありたす。 ブレヌキ距離は、匏v 2 / 2a +vτ+ dで蚘述できたす。ここで、aは、定数によっお倧たかに掚定される快適なブレヌキの加速床です。 τは時間の次元であり、ドラむバヌの反応時間の次数です。 dは車の長さのオヌダヌの倀です。







空間密床ρは逆数でなければなりたせん。 わかった いいえ、高速の限界では密床は1 / v 2ではなく1 / vに䜎䞋するはずですが、道路区間ρvを通る車の流れさえも速床の増加ずずもに枛少するこずがわかりたした。 間違いは、ドラむバヌが制動距離に反比䟋する間隔を維持しないこずです。前の車が即座に停止する可胜性がある堎合-あたりにも匷い仮定で、実際には同じ加速床aで制動したす。 次に、二次項が消え、合理的な匏が埗られたす。







ρmax = 1 /vτ+ d 2.2







密床が1 / d ぀たり、バンパヌからバンパヌに増加するず、自動車は立぀こずができるだけであり、速床が増加するず、流れは制限に向かう傟向がありたす ρv= 1 /τ 。 これは、 䞎えられた速床での最倧密床を衚す匏で、車がさらに近くに収束するず、枛速し始めたす。 倚分これに぀いお詳しく説明しすぎたかもしれたせんが、特定の限定的なケヌスを考慮しお、正しく組み蟌たれたモデルがそれ自䜓を修正し始める方法を瀺したいず思いたした。







同じ速床vず密床ρの車のコンボむを道路に沿っお移動させたす。 この列が、速床u <vで枛速しおセクションに入るず、マシンの密床が増加したす。これは、以前芋たように、 ρ * =ρv/ uです。











ただし、密床がクリティカルに近づくず、道路の新しいセクションがそのようなストリヌムを通過できないこずが刀明する堎合がありたす道路セクションを通る自動車の最倧流量はΜmaxu=uρmaxu= u /uτ+ dであり、速床が䜎䞋するず単調に枛少したす 







ρ * =ρv/ u>ρmax = 1 /uτ+ d 。







ここで、速床ず密床プロファむルの倉化を衚す方皋匏2.1が登堎したすが、非定垞および振動を含む無限の解がありたす。 䞊から道路のスルヌプットを最適化するための理想的なケヌスを考えおみたしょう;このためには、党知の悪魔マクスりェルが各車を運転しなければなりたせんが、それでもなお。 その埌、各車は、次のような神秘的に予枬された速床uに正確に適切なタむミングで事前に枛速したす。











さらに、ブレヌキ境界は、簡単に蚈算できる速床で巊に移動したす。







[ρv-u/uτ+ d] / [1 /uτ+ d-ρ] = [Îœ-Îœmaxu] / [ρmaxu-ρ] 2.3







そしお、フロントフロントで䜕が起こっおいたすか ある時点で制限速床が消えおから、前郚が蒞発し始めたずしたす-車は初期速床vたで加速し始め、前郚も巊に動き始めたす。 ただし、蒞発速床は明らかにブレヌキ速床よりも䜎くなりたす。 䞻な理由は、ドラむバヌが目の前のブレヌキラむトを芋るずすぐに枛速し、加速のために前の車たでの距離ず速床を評䟡する必芁があるためです。 経隓的な考慮なしに前面蒞発速床を掚定するこずはかなり困難ですが、速床制限uに䟝存する巊境界の速床2.3よりも倧きいたたは小さいず仮定できたす。 そしお、それがより少ないこずが刀明した堎合、道路䞊の゜リトンのようなものが埗られたす-車の1぀のランダムな短時間のブレヌキングず既存の有限時間から生じる安定したフォヌメヌション。 このような゜リトンが発生するために、実際の速床制限を蚭定する必芁はもはやないこずを远加するこずが重芁です。マシンの1぀が、 τを超える時間で自発的に枛速し、ある臚界速床未満の速床になれば十分です。







実際の亀通枋滞の前に小さなステップが1぀残されたした。圢成された゜リトンは䞍安定で、密床が重芁2.2であるこずに気付くのに十分です。コラム内のマシンの1぀をランダムに十分に匷く制動するず、新しい同様のプロセスが発生し、さらに䜎速で新しいシヌルが圢成されたす。 このようなフォヌメヌションの寿呜が十分に長い堎合、このシナリオは繰り返され、道路䞊のたばらなセクションに到達するか、実際の生掻で実際に芳察される列の終わりに車が完党に停止するたで重なりたす。







これで、確率の理論に基づいお、結果の゜リトンの長さトラフィック密床の倉動によっお決定されたす、その寿呜、さらに倧きな圧瞮の可胜性、トラフィックが完党に停止する可胜性、およびトラフィック容量の平均的な枛少を掚定するこずが可胜になりたす。 芁するに、この単玔なモデルに基づいお、道路亀通の完党な確率的蚘述を構築するこずが可胜です。 しかし、私はポスト内の数匏の数の制限を長い間倱効させたのではないかず疑っおいたす。さらに、いく぀かの経隓的および/たたは定量的デヌタが必芁になるので、どうしおも避けようずしたした。 個人的には、亀通枋滞がどのように発生するかをすでに理解しおおり、そこから喜びを埗おいたす。 さらに、私は悪の勢力が私の人生から30分匕き出したこずに気付き、すぐにより良く、より楜しく生き始めたした。







しかし、ロボットはどうですか


そしお、それらはすべお単玔です。私は人間特有の仮定をしおいなかったので、基本モデルも圌らに圓おはたりたす。 ぀たり、ロボモヌビルがその胜力の限界で道路に沿っお運転するこずを䜙儀なくされるず、亀通流に自発的な障害が発生し、完党に停止するたで枛速する可胜性がありたす。 ただし、このような障害の可胜性は倧幅に䜎枛できたす。









ロボモヌビルのメヌカヌが珟圚どのモデルを開発しおいるのか、䞀般的には、それらが道路で勝぀たでに粟神的に準備されおいるかどうかはわかりたせん。 しかし、それは時間だず私には思えたす。 地元の運転アルゎリズムを補完し、協調的なものに拡匵する時が来たした。そうすれば、枋滞に立ち向かう時間が少なくなり、䞖界が少し良くなりたす。










PS圓初、Giktaymsでこの投皿を蚈画しおいたしたが、適切なハブがないこずに驚きたした。 私の意芋では、正しい組み合わせは数孊 +楜しいタスク + 未来の茞送でしょうが、最初の2぀はHabréず開発セクションにのみ存圚するこずがわかりたした。 さお、倧䞈倫、私はハブが察応する堎所に曞き蟌みたす。








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