5G và AI: Những công nghệ có thể tăng cường hiệu quả quản lý giao thông thông minh

Home  /  Blog

5g-ai-giao-thong-thong-minh

 AIOTVN   

Cách chúng ta đi lại có thể đã thay đổi theo thời gian, nhưng cách quản lý giao thông thì không thay đổi. INRIX Global Traffic Scorecard báo cáo rằng 20 thành phố tắc nghẽn nhất thế giới đã mất từ 164 đến 210 giờ do tắc nghẽn trên đầu người cho đến năm 2018. Sự gia tăng theo cấp số nhân của các phương tiện ở các thành phố đô thị là nguyên nhân cốt lõi dẫn đến tắc nghẽn. Xây dựng nền tảng giao thông công cộng tốt hơn là giải pháp, nhưng cùng với điều này, chúng ta cũng cần xem xét việc nâng cao hiệu quả quản lý giao thông có thể cải thiện tình hình như thế nào. Các cơ quan quản lý giao thông đã thử các sáng kiến để chuyển đổi quản lý phản ứng thành quản lý lưu lượng chủ động nhưng bị hạn chế bởi tốc độ mạng và khả năng xử lý ở biên. 5G cùng với AI sẽ mang đến cơ hội lớn cho việc quản lý lưu lượng thông minh.

Khi 5G xuất hiện trên các con đường

Với mạng lưới đường bộ dày đặc và phức tạp hơn, công nghệ mới hơn và dữ liệu lớn hơn, 5G sẽ cung cấp khả năng hiển thị và kiểm soát lưu lượng tốt hơn. Đổi lại, điều này sẽ giúp thông các mạng chuyển tuyến nhanh hơn, giảm thiểu tắc nghẽn hơn nữa, loại bỏ hiệu ứng xếp tầng và làm cho các con đường an toàn hơn cho tất cả người dùng. Với 5G, các thiết bị biên sẽ trở nên mạnh mẽ hơn nữa trong việc truyền và xử lý lượng dữ liệu lớn hơn bằng các máy chủ phân tích AI vốn chỉ có thể hoạt động để mang lại lợi ích cho việc quản lý lưu lượng.

Được xác định là nhanh hơn 70 lần so với 4G, nó sẽ cung cấp khả năng hiển thị tổng hợp về chuyển động của tất cả những người tham gia giao thông – con người cũng như giao thông – cho phép lập kế hoạch tổng thể tốt hơn. Với vô số cảm biến, máy ảnh và thậm chí cả thiết bị bay không người lái, 5G sẽ biến mạng lưới đường thành một nhóm các đám mây nhỏ, mỗi đám mây giao tiếp với nhau, bao gồm cả các phương tiện tự lái. Lượng dữ liệu khổng lồ được tạo bởi các cảm biến trong các phương tiện tự lái hoặc tự động có thể dễ dàng được cung cấp bởi 5G để cho phép liên lạc giữa các phương tiện và giữa các cảm biến.

Thông tin quan trọng sẽ được chọn bởi các cảm biến trong các phương tiện này để đưa ra quyết định và thay đổi hướng đi, dựa trên các quan sát được ghi lại. Martti, phương tiện tự hành của Trung tâm Nghiên cứu Kỹ thuật VTT ở Phần Lan, đã được thử nghiệm để phát hiện trước tình trạng đường đóng băng cũng như khả năng truyền hình ảnh 3D giữa các phương tiện.

Giải pháp AI & Dữ liệu lớn

Sức mạnh của Trí tuệ nhân tạo (AI) và Dữ liệu lớn kết hợp với ưu thế của công nghệ 5G sẽ cung cấp một giải pháp mạnh mẽ kết hợp độ tin cậy cao và khả năng truy cập mạng phổ biến. Độ trễ thấp do 5G cung cấp chính là chìa khóa ở đây, với các mô hình AI sử dụng thông tin mạng thời gian thực và dữ liệu lịch sử để phát hiện khả năng xảy ra sự cố và lập tức đưa ra các kế hoạch phản hồi được tối ưu hóa để phân phối ở tốc độ cao. Siêu dữ liệu giao thông từ toàn bộ mạng lưới đường bộ có thể được ghi lại trong thời gian thực bằng cách sử dụng kết hợp các hệ thống AI truyền thống và dựa trên biên. Sự kết hợp giữa 5g và AI này sẽ nắm giữ câu trả lời cho việc chuyển đổi quản lý lưu lượng trong thập kỷ tới. Nó cũng có thể báo hiệu sự thúc đẩy rất cần thiết cho các phương tiện tự hành trong một hệ thống được kết nối cộng tác. Hãy cùng xem xét hai giải pháp dựa trên AI cụ thể và ảnh hưởng của chúng đối với hoạt động của phương tiện.

Trí tuệ nhân tạo AI & đèn giao thông thông minh

Điều khiển đèn giao thông dựa trên AI sẽ có tác động lớn đến hoạt động của phương tiện, giảm đáng kể xung đột trong chuyển động của phương tiện và tăng năng lực mạng lưới đường bộ. Thiết lập tích hợp để quản lý giao thông hiệu quả sẽ bao gồm hệ thống đèn giao thông tự thích ứng, hệ thống biên và hệ thống giám sát phụ trợ. Video được quay bằng camera IP được chuyển tiếp đến hệ thống AI dựa trên máy tính biên để phân tích dữ liệu trước khi gửi để thực hiện giám sát phụ trợ. Các mô hình học sâu được đào tạo trước gửi lại thông tin đã xử lý cho đèn giao thông tự thích ứng trong thời gian thực để tạo ra sự lưu thông trôi chảy cho mạng lưới giao thông.

Với khả năng thích ứng của đèn giao thông với sự thay đổi của tình trạng giao thông trong thời gian thực, khả năng di chuyển trên đường có thể được kiểm soát bằng thời gian đèn giao thông tự điều chỉnh theo từng giây. Kịch bản giao thông thay đổi và thời gian tại các giao lộ có thể được chia sẻ thông qua liên lạc có thể tương tác để tất cả các giao lộ được chuẩn bị để tối ưu hóa luồng giao thông đang đến. Một hệ thống thí điểm được triển khai tại Pittsburgh, Pennsylvania, đã báo cáo là đã giảm 26% thời gian di chuyển, 41% thời gian chạy không tải và 21% lượng khí thải. Thật thú vị, hệ thống đèn giao thông thích ứng cũng giảm tổng số sự cố giao thông và tai nạn gây tử vong từ 13-36%.

AI trong ứng dụng giảm thiểu sự cố giao thông

Với những sự cố giao thông không lường trước được và đôi khi là rất nghiêm trọng, việc kết hợp AI vào việc xây dựng một hệ thống quản lý sự cố giao thông bền vững tích hợp với đèn giao thông thông minh có thể chuyển đổi hoạt động giám sát giao thông. Đây là nơi liên minh của các công nghệ kết hợp ra đời. Dữ liệu lớn từ camera IP, GPS, theo dõi điện thoại di động, phương tiện thăm dò và máy dò vòng lặp được hợp nhất để đưa ra kết luận chính xác hơn nếu thông tin khổng lồ được nghiên cứu độc lập. Sau đó, các thuật toán AI sẽ phân tích liên tục và tức thời dữ liệu, do đó được hợp nhất để phát hiện các sự cố tiềm ẩn.

Trình mô phỏng giao thông có thể nghiên cứu cả dữ liệu lưu trữ và dữ liệu thời gian thực tại thời điểm và địa điểm xảy ra sự cố để phân tích tác động. Các mô hình AI dự đoán thời gian xảy ra sự cố cũng có thể chỉ ra các điểm cụ thể cần chú ý cũng như tác động tổng thể đối với các mạng lưới đường phố. Hơn nữa, các mô hình học sâu có thể khám phá mối tương quan giữa cường độ và tác động tổng thể, giúp ưu tiên sự cố và phản ứng của nó. Việc tích hợp phân tích dữ liệu giúp thử nghiệm các tình huống giao thông khác nhau, từ đó có thể rút ra kế hoạch ứng phó với sự cố giao thông tự động, hiệu quả, theo thời gian thực.

Ở Delhi, các cảm biến từ hơn 7.500 camera quan sát, đèn giao thông được lập trình và một nghìn biển báo LED thu thập dữ liệu thời gian thực mà AI xử lý thành thông tin chi tiết tức thời mà chính quyền sử dụng để cải thiện quản lý giao thông. Dữ liệu được thu thập từ các camera thông minh trên toàn thành phố được lắp đặt ở Milton Keynes ở Anh được chạy trên mô hình học sâu để dự đoán tình trạng giao thông trước 15 phút với độ chính xác 89%.

Hợp lý hóa quản lý giao thông

Để tận dụng sức mạnh và tiềm năng của công nghệ mạng 5G, các hệ thống quản lý mạng lưới giao thông và đường bộ cũng cần phải phát triển theo thời gian. Chắc chắn sẽ phức tạp hơn với dữ liệu từ các nguồn rất khác nhau. Quá trình tất cả các hệ thống làm việc cùng nhau để trở nên phổ biến và phản ứng tức thì cùng một lúc sẽ yêu cầu khả năng triển khai chính xác. Giữa khả năng thích ứng công nghệ, điều quan trọng là các quyết định thông minh phải tự chủ, cũng như dễ hiểu. Điều này sẽ cung cấp phạm vi cho các quyết định và can thiệp của con người bên cạnh công nghệ khi có nhu cầu. Mặc dù chúng ta có thể đã bước sang một thế kỷ kể từ khi đường cao tốc đầu tiên trên thế giới được xây dựng, nhưng chỉ đến bây giờ, thế giới mới đang tăng tốc để có khả năng di chuyển nhanh chóng, an toàn hơn.


Quý khách vui lòng liên hệ với ADTECH để chúng tôi được phục vụ:

???? ADTECH – Cung cấp thiết bị-giải pháp công nghệ dành cho doanh nghiệp

???? VP HN: Số 6 Kim Đồng, Phường Giáp Bát, Quận Hoàng Mai, TP. Hà Nội

???? CN HCM: Toà nhà Sabay Buiding 99 Cộng Hoà, Phường 4, Tân Bình, TP. HCM

☎ Hotline: 0969133273

???? Website: aiotvn.com

Avatar Of Aiotvn

AIOTVN

Xin chào! Tôi là tác giả và cũng là người chịu trách nhiệm nội dung của bài viết trên Website AIoT mà bạn đang theo dõi. Nếu bạn có thắc mắc cần trao đổi, hãy để lại bình luận ở phía bên dưới bài viết, liên hệ qua các biểu tượng Chat Online hoặc thông tin liên hệ bên dưới.

BÀI VIẾT LIÊN QUAN

Để lại lời nhắn

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *