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卡內基梅隆大學利用先進的車載傳感器數(shù)據(jù)來感知交通

2022-07-20 02:57:20 編輯：姜宏冠來源：

導讀卡內基梅隆大學(CarnegieMellonUniversity)的土木工程和環(huán)境工程部門的研究人員與Uber高級技術小組(Uber)合作，以更好地了解先進的基于車...

卡內基梅隆大學(CarnegieMellonUniversity)的土木工程和環(huán)境工程部門的研究人員與Uber高級技術小組(Uber)合作，以更好地了解先進的基于車輛的傳感器數(shù)據(jù)如何能夠通知高分辨率的交通流測量。

研究人員創(chuàng)建了一個案例研究，顯示了先進的基于車輛的傳感器如何在給定區(qū)域提供關于交通條件的信息。使用歷史數(shù)據(jù)，他們選擇了至少三個裝有傳感器的車輛經(jīng)過給定路段的情況。來自第一和第三車輛通過給定點的時間的信息提供了它們的方法的輸入，然后能夠輸出這些時間之間的交通密度的準確預測。

正如白皮書中所指出的，MAC演示了今天正在收集的傳感器數(shù)據(jù)，無論開發(fā)人員在收集傳感器數(shù)據(jù)，在概念上都可以為流量估計和智能城市提供新的機會。

MAC和Yang計劃的負責人錢納計劃在更大的道路網(wǎng)絡上使用更大的數(shù)據(jù)集繼續(xù)測試這種方法。他們有興趣將使用來自基于車輛的浮動傳感器的數(shù)據(jù)與更傳統(tǒng)的固定傳感器的功效進行比較。

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