Le auto a guida autonoma rallenteranno il traffico?

Un nuovo studio ha scoperto che le auto "connesse", ovvero quelle in grado di scambiare dati tra loro in modalità wireless, potrebbero migliorare significativamente i tempi di percorrenza agli incroci. Tuttavia, se i veicoli (non collegati) operano in modo indipendente, possono ridurre il tempo impiegato per attraversare l'incrocio perché sono programmati per procedere in modo "prudenziale" per ridurre al minimo il rischio di collisione.

Le auto a guida autonoma rallenteranno il traffico?

Secondo la ricerca, sono due i motivi principali per cui le persone sono interessate alle auto a guida autonoma: una maggiore sicurezza dei passeggeri e tempi di percorrenza ridotti . Studi basati su modelli computazionali che simulano le condizioni del traffico dimostrano che per migliorare l'efficienza dei tempi di percorrenza non è sufficiente aumentare il numero di auto a guida autonoma; Sono necessari più veicoli connessi (CV) e veicoli autonomi connessi (CAV) affinché possano scambiare informazioni tra loro e con i sistemi di controllo del traffico agli incroci.

Le auto a guida autonoma rallenteranno il traffico?

Nello studio, gli scienziati hanno utilizzato un modello computazionale per simulare il traffico, classificando quattro tipologie di veicoli: auto guidate da esseri umani, auto connesse con conducenti umani, auto a guida autonoma e auto a guida autonoma connesse .

Poiché sono programmate per guidare con maggiore prudenza rispetto agli esseri umani, le auto a guida autonoma tendono a muoversi più lentamente rispetto ai veicoli dotati di tecnologia connessa, che consente loro di ricevere informazioni sullo stato dei semafori imminenti e di regolare la velocità per evitare soste più lunghe agli incroci. Di conseguenza, le auto connesse guidate da esseri umani e le auto autonome connesse hanno movimenti più fluidi e meno fermate rispetto alle auto guidate da esseri umani e alle auto autonome.

Le auto a guida autonoma rallenteranno il traffico?

Attraverso 57 simulazioni di traffico, lo studio ha scoperto che maggiore è il rapporto tra auto connesse con conducenti umani e auto autonome connesse , maggiore è il miglioramento del flusso del traffico attraverso gli incroci, riducendo il numero di auto ferme ai semafori rossi.

Al contrario, l'elevata percentuale di veicoli autonomi non connessi allunga i tempi di percorrenza agli incroci perché questi veicoli sono programmati per guidare in modo conservativo per ridurre il rischio di collisione. Ciò evidenzia l'importanza di integrare la tecnologia connessa sia nei veicoli sia nei sistemi di controllo del traffico.

Sebbene lo studio sia stato condotto su un modello computazionale e ciò limiti la capacità di simulare completamente la realtà, testare nella vita reale un mix di veicoli guidati da esseri umani, autonomi, connessi e autonomi connessi sarebbe molto difficile in termini di costi e sicurezza. Pertanto, i modelli computazionali sono strumenti utili per individuare e affrontare potenziali problemi prima che vengano applicati nella pratica.

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