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AI新算法可用出租車監(jiān)測城市空氣污染,已在深圳天津試用

作者: 時(shí)間:2020-07-28 來源:澎湃新聞 收藏

智慧城市的實(shí)現(xiàn)依賴于大量精準(zhǔn)有效的數(shù)據(jù),但這帶來了一個(gè)難題:對于大型城市而言,收集數(shù)據(jù)的難度很大。以空氣污染數(shù)據(jù)為例,為了得到不同區(qū)域的準(zhǔn)確數(shù)據(jù),需要將傳感器遍布在整個(gè)城市,這種方案顯然不夠經(jīng)濟(jì)也難以實(shí)現(xiàn)。

本文引用地址:http://m.butianyuan.cn/article/202007/416311.htm

近期,卡耐基梅隆大學(xué)電子與計(jì)算機(jī)工程學(xué)院的研究團(tuán)隊(duì)將城市中不停移動(dòng)的出租車作為傳感平臺(tái),開發(fā)了一套“針對車載智慧感知數(shù)據(jù)采集的協(xié)同集群調(diào)度系統(tǒng)”,可獲取高質(zhì)量的城市域數(shù)據(jù),用于各類智慧城市的應(yīng)用,如城市高精度空氣質(zhì)量檢測等。

這項(xiàng)研究的第一作者及技術(shù)負(fù)責(zé)人、卡耐基梅隆大學(xué)電子與計(jì)算機(jī)工程學(xué)院博士后陳鑫磊在接受澎湃新聞(www.thepaper.cn)記者采訪時(shí)介紹,所謂“集群”是指一堆智能體協(xié)同合作來完成一項(xiàng)或多項(xiàng)任務(wù),智能體可以是無人機(jī)、無人車和小型機(jī)器人等,集群調(diào)度在消防、物流、交通等領(lǐng)域有多種應(yīng)用。

基于該系統(tǒng)獲取的數(shù)據(jù),研究團(tuán)隊(duì)針對城市域空氣污染的問題,研發(fā)了高精度大氣監(jiān)測平臺(tái),可以追蹤特定地點(diǎn)的空氣污染信息,包括細(xì)顆粒物(PM2.5)、二氧化氮、二氧化硫和臭氧等8種污染物的指標(biāo),并可追溯傳統(tǒng)大氣監(jiān)測站無法發(fā)現(xiàn)的“隱形污染源”。該工具能將監(jiān)測到的污染指標(biāo)在24小時(shí)內(nèi)的變化曲線匯總到一個(gè)平臺(tái)中。

研究團(tuán)隊(duì)在城市實(shí)驗(yàn)和模擬實(shí)驗(yàn)中證明,使用系統(tǒng)后,集群的傳感覆蓋質(zhì)量較基準(zhǔn)提高了40%,業(yè)務(wù)匹配率提高了20%。而達(dá)到與基準(zhǔn)相似的傳感覆蓋質(zhì)量水平,該系統(tǒng)僅需要傳統(tǒng)方式10%的預(yù)算。

這項(xiàng)研究發(fā)表在國際物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域頂級期刊《IEEE Internet of Things Journal》和《IEEE Transactions on Mobile Computing》上。

利用出租車監(jiān)測城市空氣污染

城市里的出租車具有運(yùn)營時(shí)間長、行程覆蓋范圍廣等特點(diǎn),具有巨大的數(shù)據(jù)收集潛力。基于此,不少城市開始嘗試將出租車作為移動(dòng)傳感平臺(tái),用于收集城市數(shù)據(jù)。

目前,這種模式已經(jīng)在國內(nèi)多個(gè)城市試點(diǎn)。例如,北京市通州區(qū)2020年4月宣布,已為175臺(tái)新能源出租車安裝了大氣監(jiān)測設(shè)備,可實(shí)時(shí)監(jiān)測空氣中的PM2.5等污染物含量,成為“行走的污染物探測器”。除了車頂燈內(nèi)的監(jiān)測設(shè)備外,車內(nèi)還安裝了走航移動(dòng)視頻監(jiān)測設(shè)備,可以對有揚(yáng)塵污染的道路進(jìn)行抓拍。

不過,出租車隊(duì)收集的數(shù)據(jù)存在一定缺陷?,F(xiàn)實(shí)生活中,出租車不可能真正覆蓋到城市的每個(gè)角落,相反,它們往往聚集在客流量大的地區(qū)。在沒有任何規(guī)定的情況下將傳感器安置在出租車上,收集到的數(shù)據(jù)可能會(huì)有錯(cuò)誤并且不完整。

AI新算法可用出租車監(jiān)測城市空氣污染,已在深圳天津試用

(a)表示所有車輛都聚集在中心區(qū)域;(d)表示理想情況下車輛覆蓋面積最大且分布均勻。

為了解決這個(gè)問題,陳鑫磊及同事對出租車集群制定了兩個(gè)主要目標(biāo):覆蓋更大的范圍和分布更加均勻。

他們開發(fā)了一種人工智能算法。該算法能夠制定最佳方案以激勵(lì)出租車駕駛員開車到不太熱門的地區(qū)。為了確定具體要激勵(lì)哪一輛出租車,該算法考慮了多個(gè)因素,包括傳感數(shù)據(jù)的分布特性,出租車的定位、可能的行駛路線、潛在的客戶以及降低成本的需求。

總的來說,該算法會(huì)告訴出租車司機(jī):依照算法給出的路線行駛,他可能會(huì)遇見更多的乘客。如果司機(jī)沒有遇到更多乘客,系統(tǒng)會(huì)為他彌補(bǔ)差額。

陳鑫磊對澎湃新聞介紹,為出租車司機(jī)提供補(bǔ)貼是“有技巧性的”,需要依靠精準(zhǔn)化的人工智能的算法。他同時(shí)提到,補(bǔ)貼的下限是行駛過程中所需的油費(fèi),補(bǔ)貼的上限則是假設(shè)有乘客的情況下乘客應(yīng)支付的車費(fèi)。

“該系統(tǒng)幫助我們在以往傳感器未覆蓋的道路上獲取新的數(shù)據(jù),并提高我們對城市的整體了解?!毖芯繄F(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人、卡耐基梅隆大學(xué)電子與計(jì)算機(jī)工程學(xué)院副教授張旆表示。

目前,研究團(tuán)隊(duì)與中國環(huán)思科技合作,分別負(fù)責(zé)算法和空氣污染監(jiān)測裝置的研發(fā),已經(jīng)在深圳和天津等地試用。

優(yōu)化集群調(diào)度,推動(dòng)智慧城市建立

利用出租車集群獲取空氣質(zhì)量等城市域數(shù)據(jù)的背后涉及到工程學(xué)和人工智能領(lǐng)域里集群調(diào)度的問題。

陳鑫磊博士介紹,每一個(gè)集群均有其主要任務(wù),例如出租車的主要任務(wù)是載客?!盀榱颂嵘?,人們可以給集群分配次要任務(wù),例如利用出租車進(jìn)行空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)采集并監(jiān)測其質(zhì)量?!倍麄冮_發(fā)的算法能夠優(yōu)化集群調(diào)度,即保證主要任務(wù)順利完成的同時(shí),以盡量少的代價(jià)完成次要任務(wù)。

同時(shí),不限于上述出租車集群調(diào)度時(shí)所完成的均勻調(diào)度,算法還能在集群調(diào)度時(shí)實(shí)現(xiàn)期望的時(shí)空分布方式,從而對特定時(shí)間和區(qū)域進(jìn)行密集的數(shù)據(jù)采集。

陳鑫磊表示,除了利用出租車集群收集城市內(nèi)的空氣污染數(shù)據(jù),該系統(tǒng)可以應(yīng)用于大量場景,如消防、物流和交通等領(lǐng)域。在改變傳感器后,該系統(tǒng)可以用于收集城市中的各種數(shù)據(jù)。

此外,該系統(tǒng)能夠推廣到出租車之外的各種運(yùn)載體。例如,讓無人機(jī)在完成配送任務(wù)的同時(shí)自動(dòng)充電,或利用暫無配送任務(wù)的無人機(jī)拍攝城市交通事故的圖像。

未來,研究團(tuán)隊(duì)計(jì)劃結(jié)合深度強(qiáng)化學(xué)習(xí),開發(fā)一套能夠自主優(yōu)化學(xué)習(xí)集群算法完成全自主分布式調(diào)度。



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