Экспертные заключения: 2
Консультации: 0

ТрафикГайд

В метро, на перекрёстках, в аэропортах возникают сталкивающиеся потоки пешеходов, затрудняющие движение. Существующие системы предотвращения столкновений малоэффективны: они либо дороги, либо ненадёжны, либо недостаточно гибко регулируют движение.

Мы предлагаем использовать роботов-регулировщиков, которые двигаются сквозь поток по рассчитанной траектории с рассчитанной скоростью. Участники движения обходят регулировщиков, разбиваясь при этом на небольшие группы, избегающие столкновений, что увеличивает скорость прохождения перекрёстка и позволяет избежать заторов.

В настоящее время у нас есть математическая модель процесса. По теме исследования есть публикация (Ko Yamamoto, Ian Iakubchik “Continuum Model Simulation and Congestion Reduction Control of Four-directional Pedestrian Flows assuming Scramble Crossing”, DARS-SWARM, 2021).

Ссылка

На страницу проекта

Направление

Транспорт

Рынки

AutoNet, NeuroNet

Сквозные технологии

Искусственный интеллект