全球無人機網（m.ssfunpay.cn）編譯：國外媒體報道 從2020年開始，賓夕法尼亞州立大學的研究人員將研究如何將自動駕駛系統安全地整合到工作區(qū)域，最終目標是減少工作區(qū)域的事故和死亡。
賓夕法尼亞運輸部(PennDOT)、各大學和公共部門組織最近從美國運輸部獲得了840萬美元的撥款。該團隊將研究與自動車輛(AVs)相關的連接性、可視性和高清地圖技術。
AV（音視頻）和交通控制設備、建筑工人和建筑車輛之間的連接將是主要的重點。為了啟動這個項目，西恩·布倫南(Sean Brennan)教授將部署一輛高清面包車，在全州范圍內收集數據，并繪制工作區(qū)域配置圖。布倫南教授是該校智能車輛和系統研究小組(Intelligent Vehicles and Systems Research Group)的主任。這將用于校準仿真模型，使團隊能夠研究自動駕駛車輛在多種情況下如何影響交通流和安全。
布倫南說：“我們正在研究車輛如何應對不斷變化的情況，以及可以給車輛提供什么提示以告知即將發(fā)生變化。”“需要什么基礎設施來實現車輛以及車輛與基礎設施之間的通信？如果自動駕駛汽車未連接至基礎設施，我們該怎么辦？我們如何標記自動駕駛汽車使其停止？我們正在嘗試回答一些非常明顯的大問題。”
布倫南說，隨著研究的進展，所測試的場景將變得更加復雜。首先，他們將為車輛展示簡單的車道封閉系統。接下來，他們將測試車輛在停車和駛入情況下的情況，并通過車道改道測試，要求它們駛入通常會遇到的交通狀況。
布倫南說，基礎設施與這些車輛通信以開發(fā)專門技術的方法之一。這可能是帶有條形碼的標志，該條形碼告訴車輛正在使用的地圖在接下來的幾英里內可能無效，并且該車應大大降低其速度。也可以使用在路面標記上的特殊涂層，這是團隊將測試的方法。
在項目的第一年，研究人員將定義各種情況以及如何評估它們。他們將在第二年開始設置模擬，這將涉及繪制工作環(huán)境并在測試軌道上設置模擬建筑區(qū)域。他們將在第三年開始現場測試，并將使用實際的建筑工地來驗證所見證的行為是否與賽道上的行為相同。如果不是，他們將研究原因并使用這些信息來改善仿真。
最終，研究人員希望定義制造商可以使用的測試類型，以確保車輛準備在工作區(qū)域中操作，改善建筑工地中的車輛性能，當然還可以提高工作區(qū)域的安全性。
布倫南說：“目前，工作區(qū)是人們可以工作的最危險的地方之一。”“如果我們能做點拯救生命的工作，那就是讓我早上醒來的原因。借助自動駕駛汽車，您會聽到很多關于舒適性的信息，而且人們可以做其他事情而不是開車。歸根結底，主要影響是安全性的顯著提高。”
照片由賓夕法尼亞州立大學提供
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