ORNL與Gridsmart利用超級計算機實現車輛減排 提升交通管理水平
來源：蓋世汽車
蓋世汽車訊 據外媒報道，美國橡樹嶺國家實驗室（Oak Ridge National Laboratory，ORNL）與Gridsmart Technologies公司的科研人員開展項目合作，雙方利用計算機視覺、機器學習及傳感器技術，旨在演示如何去對交通燈進行編程從而提升燃油經濟性、降低車輛的尾氣排放量、提升交通流的順暢度。
Gridsmart的交通攝像頭已在全球范圍內得到應用，旨在替代當前安裝于公路轉交處的攝像頭，后者主要負責探查車輛并告知交通信號時間。
ORNL的程序可教會Gridsmart攝像頭預估十字路口車輛的燃油經濟性（油耗表現，fuel efficiency），并控制交通燈信號配時（traffic signal timing），實現節能并優化交通吞吐量。
該技術具有極大的省油潛力。據美國能源部估計，輕、重型車輛在十字路口及其他位置時，其發動機空轉導致每年燃油浪費量高達60億加侖。ORNL/Gridsmart合作項目獲得了美國能源部旗下車輛技術辦公室（Vehicle Technologies Office）HPC4Mobility項目的首批資金支持。
該項目還獲得了美國能源部國家實驗室的超級計算資源（supercomputing resources）及科學專業知識，并與業內企業合作，共同尋找應對當前全球交通挑戰的解決方案。該項目采用了ORNL Leadership Computing Facility中的高性能計算系統（High-Performance Computing system，HPC system），如Summit超級計算機，這是全球功能最強大的開源計算機。該系統被用于執行十字路口模擬并提出了數學策略來引導交通燈定時。
在該項目的第一階段，ORNL的研究人員首先要提取Gridsmart貝殼形高空攝像頭（overhead Bell Cameras）所采集的圖片，然后將其與地平面照片進行比對并創建數據庫。研究人員向將尺寸及車輛類型進行歸類，從而訓練攝像頭對各類車輛的燃油經濟性進行預估。
ORNL的研究人員研發了一款系統，可將照片與不同級別車輛的油耗相結合，從而創建貼標圖片數據庫。在該項目的第二階段，該項目旨在利用ORNL超級計算機上的強化學習技術，創建一款軟件應用。強化學習通常能教會 計算機如何玩好“游戲（模擬程序，game）”，無需進行明確編程（explicitly programmed）就能實現該目標。在這種情況下，既能實現省油，又不會犧牲交通流。（本文圖片選自traffictechnologytoday.com）
上一篇：雙龍全新柯蘭多電動版路測曝光 下一篇：來自新勢力的黑馬 威馬EX5購車手冊-
開特斯拉長途旅行是一種什么樣的體驗？
特斯拉汽車 -
選擇智能汽車，請務必看下這些指數是否合格
智能汽車 -
90后援藏電力干部 跨越3600km只為北汽新能源EX3
北汽新能源EX3 -
