计算机系统控制的红绿灯可降低二氧化碳排放

来自工业自动化研究者所业务范围INA、弗劳恩霍夫研究者所光电子、种系统技术和图像开发IOSB的研究者设计团队即将的测试认知科学掌控的运输灯，以帮助缓解拥堵和西进智慧城市基础设施。这些被称做“KI4LSA”和“KI4PED”的工程项目，可能时会在应对气候变化和运输意外事件方面造成了表面的扭转，但却时会产生重大阻碍。

新增的搜索算法和传感器

KI4LSA 中所的交通灯采用成像大屏幕和雷达传感器来提供自研读搜索算法。采用这个新增后的种系统，的测试中所的交通灯实时捕获了格外准确的运输校正。

为什么这很不可忽视？当前的轻型解决问题方案涉及基于前提的掌控。当流量来进行很少朝向既定来进行或境遇极低流量时，它们就可以很好地管理工作。当两件事发生变化时，定点能够优化，使运输拥堵非常严重。

例如，如果意外事件导致运输新的转向到通常不时会境遇大量运输的十字路口，现有的掌控可能不时会优化类比等待时间以解决问题来进行的差异。借助这些认知科学定点，传感器将实时就有变化，研读搜索算法将自动优化以缓解拥堵并为运输流量找到合适的种系统。当意外事件消除后，灯可以移走以应对下一次运输变化。

第二个工程项目 KI4PED 专注于认知科学驱动的运输传感器对行人道安全及的阻碍。一个即将进行的工程项目目前即将的测试相异的高功率传感器，以便为无需格外多等待时间的行人道自动优化交叉等待时间。传感器采用人员检测（将行人道表示为抽象的 3D 数据点以受保护该软件）和以在必要时优化交叉等待时间并在不无需时减叉等待时间，从而确实使运输灯格外高效，对行人道格外安全及。

小扭转造成了大阻碍

在奥地利 Lemgo 一个拥挤的十字路口进行的初步的测试表明，扭转运输定点这样的小东西可以将运输流量降低多达 15%。搜索算法时会随着等待时间的推移而研读，并格外好地预期和选择最必需的相序。

总体而言，智能运输定点可以减轻十字路口空转运输造成的二氧化碳排放的阻碍。由于它们采用位于接线掌控罐上的边缘计算机掌控，因此它们提供了图形化。

这些的测试代表了借助于认知科学的自我意识改进我们的种系统，同时减缓我们对环境的阻碍的又一步。

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