這項計劃藉由即時映射高流量區域以及協助預測對於接駁車的需求狀況,最終的目的在於改善某些公共運輸服務,例如共乘或叫車服務,以及點對點的接駁車服務等。這項研究是在MIT的太空控制實驗室(Aerospace Controls Lab;ACL)中進行。

作為該計劃的一部份,一支可按需求提供接駁服務的電動車隊將在麻州劍橋的城市道路以及大學校園的步道來回穿梭。這些車輛將採用光達(lidar)感測器與相機來測量行人的流量,協助研究人員與駕駛人安排接駁車的路線行駛能夠滿足最多乘客的高需求地區。

此外,從九月起,這項可「預測」的接駁車服務也將提供給學校的學生與教職員。

儘管車載感測器和攝影機一般提供了防碰撞與先進駕駛輔助(ADAS)功能,但Ford研究與先進工程副總裁Ken Washington解釋,他們還將收集行人資料以估算客流量與流向。

「這有助於我們開發出匯整相關資料的有效演算法。它改善了mobility-on-demand的服務、協助進行持續的行人偵測,並投射至自動駕駛車研究。」

MIT教授暨太空控制實驗室主任Jonathan How表示,「透過目前在麻省理工學院校園中所開發的mobility-on-demand系統,MIT太空控制實驗室可以在複雜但可控制的環境中調查新的規劃和預測演算法,同時為研究人員提供測試平台架構,以及為MIT社群提供服務。」

編譯:Susan Hong

(參考原文:Mapping pedestrian flow helps on-demand car services,by Julien Happich)