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CSAIL의 다니엘라 루스 그녀의 팀은 300만 건의 뉴욕시 택시 탑승 데이터를 분석하여 2인승, 4인승, 10인승 차량의 경로와 일정을 계산하는 알고리즘을 만들었습니다. 결과에 따르면 4인승 택시 3,000대가 시 수요의 98%를 처리하는 데 도움이 될 수 있는 것으로 나타났습니다(대기 시간: 2.3분), 2인승 택시 3,000대가 94%를 처리할 수 있고 10인승 차량 2,000대가 95%를 처리할 수 있습니다. 퍼센트.
“우리가 아는 한, 과학자들이 차량 규모와 차량 규모 간의 균형을 실험적으로 수량화할 수 있었던 것은 이번이 처음입니다. Rus는 언론에서 "택시에서 밴, 셔틀에 이르기까지 다양한 차량의 수용 능력, 대기 시간, 여행 지연 및 운영 비용"이라고 말했습니다. 풀어 주다. "게다가 이 시스템은 실시간 요청에 따라 지속적으로 차량 경로를 변경할 수 있기 때문에 자율주행차에 특히 적합합니다."
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Uber 및 Lyft에서 사용하는 것과 같은 오늘날의 차량 공유 시스템 중 다수는 경로 계획 및 할당과 관련하여 상대적으로 유연성이 없습니다. 이와 대조적으로 Rus의 시스템은 적절한 경우 다른 차량에 탑승을 재조정할 수 있으며 유휴 차량을 혼잡한 지역으로 보내 높은 수요에 대비할 수 있습니다. 연구원들은 이를 통해 서비스가 표준 서비스보다 20% 더 빠르게 실행될 수 있다고 말했습니다.
“승차 공유 서비스는 혼잡, 오염, 에너지 소비와 관련하여 긍정적인 사회적 영향을 미칠 수 있는 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다.”라고 Rus는 말했습니다. "저는 연구자로서 이러한 운송 시스템을 최대한 효율적이고 안정적으로 만드는 방법을 모색하기 위해 최선을 다하는 것이 중요하다고 생각합니다."
Rus와 그녀의 팀은 이번 주 미국 국립과학원회보(Proceedings of the National Academy of Sciences)에 "승차 차량 할당 및 고용량 차량 풀링의 이점 분석"이라는 제목의 기사를 게재했습니다.
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