Techxplore网站今日消息,航空航天工程研究生Pranay Thangeda依靠香槟-乌尔巴纳的公共汽车系统上课和其他会议。他想了解为什么,尽管比计划提前了很早到达公交车站,但有时还是迟到了。他开发了一种工具,该工具考虑了运输变量,并权衡了公交车司机愿意接受的误差幅度。基本概念还可以应用于将月球车放置在需要的位置并具有高度的可靠性。
Thangeda说:“我一直在遵循实时公交时刻表,但最终却几乎一半时间都迟到了目的地,另一半却很早。我想知道发生了什么。”在伊利诺伊大学香槟分校的航空航天工程系任教。
Thangeda意识到大多数导航应用程序只关心预期的旅行时间:它们仅宣布预期的旅行时间。如果预期的旅行时间为20分钟,但一半的时间要花10分钟,一半的时间要花30分钟,这通常是不可接受的-骑手会迟到一半的时间。
Ornik说:“我们从Pranay的经验开始了这项研究:有时,公交车司机不仅关心预期的最快路线,而不仅仅是可靠性。他们希望90%或95%的确定性能够准时到达那里,以便开会。”
当Thangeda和Ornik开始构建模型时,他们想要并获得了很多。Thangeda说:“我们可以收集自己的数据,但我注意到MTD的网站具有良好的Web应用程序编程接口,具有开放访问权限,因此我们联系了他们的运营经理。” “我们在MTD的办公室遇到了杰伊·兰克(Jay Rank),讨论了数据,并在不到一周的时间内为我们找到了数据。他和埃文·阿尔瓦雷斯(Evan Alvarez)都很友善和包容。我们使用数据来训练模型以确定基础分布不同路段的旅行时间及其相关性。”
Thangeda说,数据中有很多变量需要考虑。
汤加达说:“每个因素对分布和不确定性都有其独特的影响。” “由于天气,公交车故障和其他条件而导致的路况变化,道路状况的变化。我们着重研究的是如何使用历史数据和所有可用公交应用程序的实时数据的整体分布来分配这些因素。模型,减少不确定性,使预测接下来将发生的事情变得更加可行。”
研究的第一步是概念验证的实现。
Thangeda说:“我们证明了该模型可以计算可靠性和期望值之间的折衷。” “下一步将是开发一个应用程序,以便用户可以获得从任何起点到任何终点的最佳途径。开发应用程序将取决于资源和创建它的时间。”
Ornik表示,他们希望开发一款可为当前可用应用程序提供免费功能的应用程序。
“ Google Maps有公共交通计划员。您输入起点和终点,并告诉您要走的路线。但是,该路线可能会很快但可靠性较低。我们希望用户能够设置他们的起点和终点,确定他们需要到达的确切时间,以及我可以接受的5%的延迟时间,这样的容忍度,” Ornik说。考虑到当前许多应用都是免费的,Ornik补充说,没有动力开发新应用。他说:“然而,希望这项工作可以引导我们建立学术或行业运输合作伙伴关系。”
Thangeda和Ornik都描述了这项研究的一些惊喜。
汤加达说:“数据中有些意外。” “我们有一个整个城市的静态模型,该模型每三个月更新一次。必须修正一些错误。由于公共汽车上的传感器发布数据的方式,也可能会产生一些噪音。有时停下来是记录的顺序不均匀,因此我们不得不花大量时间对数据进行预处理。”
Ornik表示,他对为从Urbana市区到Champaign的伊利诺伊州航站楼的旅行推荐的一种特定的点对点解决方案感到惊讶,该解决方案可以连接Amtrak和其他公交服务。
Ornik说:“就交通而言,Champaign-Urbana是一个温和的环境-没有高峰时间,甚至没有像芝加哥或纽约这样的城市的行人高峰。” “但是,如果您想更确定到达时间,那么在大学大道上走较长路线并避开校园的橘线比在校园里走绿线要好。那条路线变得可疑因为校园中学生的波动很大,这增加了出行时间的差异,因此,选择Orange是有意义的,我从没想过,使用这些数据并展示出这样的具体实用功能非常令人满足在香槟厄巴纳(Champaign-Urbana)一家。”
奥尼克(Ornik)说,这项研究仅关注上课时的高峰时间。在夏季,C-U的学生人数较少时,绿线可能是一个不错的选择。
研究中提到的相同问题可以说是汽车旅行。
Ornik说:“我们正在寻找将这项工作翻译成远离公共交通的方式。” “与汽车的最大区别是没有固定的路线。在汽车中,如果您意识到交通缓慢,可以切换到另一条道路。在公共汽车上,您无能为力。”
这项工作部分由2018年NASA早期创新奖资助,该奖项与公共交通没有直接关系,但与最佳规划有关。
Ornik说:“最初的案例研究基于具有相同原理的。 “流动站有始发地和目的地。我们会根据地形和我们对代理商的了解,在预期能量或流动站到达目的地所需的预期时间之间考察可靠性和期望权衡可靠性。还有一个问题。我能否确保,而不只是期望,流动站能够到达目的地而又不会耗尽能量。我想在此做出硬保证。”
Pranay Thangeda和Melkior Ornik本周在第23届IEEE国际智能交通系统国际会议上发表了题为“ PROTRIP:概率风险感知的最佳交通规划器”的研究。

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By szf