Đô thị thông minh và xe tự hành giải bài toán giao thông tương lai

Tại Hội nghị dành cho lập trình viên (WWDC) 2022,Đôthịthôngminhvàxetựhànhgiảibàitoángiaothôngtươbảng giá vàng hôm nay Apple đã ra mắt ứng dụng CarPlay thế hệ mới kèm phiên bản iOS16, đem lại sự tuỳ biến mạnh cho những chiếc xe có màn hình lớn hay kiểu dáng phức tạp, đồng thời tích hợp sâu vào hệ thống vận hành của xe.

Không thể phủ nhận những chiếc xe đang ngày càng trở nên thông minh hơn và kỷ nguyên phương tiện không người lái đang đến rất gần. Thế nhưng, đến nay các ông lớn công nghệ và sản xuất xe hơi vẫn chưa thể tìm được lời giải triệt để cho bài toán giao thông tương lai an toàn và bền vững.

Đôi khi giải pháp đến từ những công nghệ và “nguyên liệu” sẵn có: tận dụng sức mạnh của nền tảng điện toán đám mây và dữ liệu GPS tiềm năng trên các phương tiện giao thông.

Công nghệ đám mây và dữ liệu chia sẻ đóng vai trò nền tảng cả trong quy hoạch đô thị và vận hành phương tiện tham gia giao thông.

Dữ liệu chia sẻ mở khoá tiềm năng xe tự hành

Những tiến bộ đối với mô hình kinh doanh robo-taxi, cùng sự xuất hiện ngày càng nhiều nhà sản xuất xe hơi tham gia vào cuộc đua xe tự hành, thập kỷ tới có thể sẽ chứng kiến mô hình giao thông tự động xuất hiện ở hầu hết các đô thị lớn trên thế giới.

Bryan Mistele, nhà sáng lập Inrix, công ty chuyên về giải pháp giao thông thông minh tại Mỹ, tin rằng công nghệ tự hành sẽ giúp giao thông trở nên an toàn, cùng với xe điện sẽ tạo ra một cuộc cách mạng đối với phương tiện di chuyển trong tương lai. Tuy nhiên, các phương tiện trang bị công nghệ này cũng đòi hỏi lượng dữ liệu nhiều hơn.

“Thay vì phải lái xe vào thành phố và tìm chỗ đậu xe trong 8 giờ đồng hồ, bạn sẽ thấy các dịch vụ di chuyển chia sẻ và tự động trong hầu hết các đô thị. Để điều đó có thể xảy ra, chúng ta cần đưa thêm nhiều dữ liệu hơn cho các phương tiện giao thông”, Mistele cho biết.

Chẳng hạn, các taxi không người lái cần được “nuôi” bởi nhiều luồng dữ liệu khác nhau theo thời gian thực như thông báo cấm đường, đổi chiều cho tới quy hoạch khu vực đón trả khách hay đỗ xe. Theo đó, từng mét vuông trong các khu vực đô thị sẽ phải được dữ liệu hoá và nâng cao công tác quản lý lề đường.

Với dữ liệu ẩn danh thời gian thực từ hơn 500 triệu phương tiện giao thông, thiết bị và ứng dụng di động cũng như các cơ sở điều hành bãi đỗ, Inrix đã xây dụng hệ thống quản lý và phân tích thông tin, được sử dụng bởi nhiều cơ quan công quyền và nhà hoạch định giao thông đô thị tại nhiều nước trên thế giới.

Các dữ liệu được sử dụng trong nhiều mục đích, ví dụ như hỗ trợ nhà sản xuất tính toán quy mô sản xuất phụ tùng thay thế dựa trên quãng đường di chuyển, hoặc các nhà bán lẻ nhận diện thói quen tham gia giao thông để bố trí các cửa hàng sao cho phù hợp. Từ đó tạo nên diện mạo giao thông đô thị được quy hoạch hoàn chỉnh và hiệu quả.

Giao thông tương lai không tách rời yếu tố an toàn và bền vững

Nhiều dữ liệu được chia sẻ hơn đồng nghĩa với việc các phương tiện tự hành có nhiều năng lực tự đưa ra quyết định dựa trên tình huống thực hơn trong tương lai. Bên cạnh đó, công nghệ còn góp phần giảm thiểu số vụ tai nạn giao thông và trung hoá khí thải carbon vì một môi trường xanh bền vững.

“Mỗi giây phương tiện dừng lại, có tới 800.000 tấn carbon từ 175.000 phương tiện thải ra”, Mistele giải thích mối tương quan giữa tắc đường và ô nhiễm môi trường.

Trên cơ sở nguồn dữ liệu đã được thu thập kết hợp cảm biến tại các tháp giao thông kết nối (traffic-tower), Inrix phát triển hệ thống dựa trên điện toán đám mây, sử dụng các thuật toán AI đưa ra giải pháp tối ưu hoá thời gian chờ đèn tín hiệu. Năm 2021, sản phẩm này đã được thí điểm tại thành phố Austin, Texas và giúp tình trạng ách tắc giao thông tại đây giảm 7%.

Hàng năm trên thế giới có hơn 1 triệu người tử vong do tai nạn giao thông. Đây cũng là vấn nạn của nhiều quốc gia, trong đó có Mỹ. Hiện nước này ghi nhận số người chết do tai nạn giao thông đang ở mức cao nhất trong vòng 16 năm qua, chủ yếu do các vụ va chạm nhiều phương tiện, trên đường đô thị và liên quan đến lái xe trên 65 tuổi.

Một giải pháp quy hoạch giao thông đồng bộ phù hợp sẽ có thể giúp ngăn chặn tình trạng này leo thang. Các hệ thống camera và cảm biến trên tháp giao thông tập hợp dữ liệu liên quan vị trí, tốc độ, khoảng cách giữa các phương tiện, hay thậm chí là ánh mắt và biểu cảm của người lái.

Các dữ liệu sau đó được phân tích bởi AI tích hợp trên nền tảng quản lý đám mây và phản hồi lại với hệ thống tự hành OEM do nhà sản xuất trang bị trên từng hãng xe. Từ đó, hệ thống trên xe có thể kịp thời đưa ra các hỗ trợ lái cần thiết.

Năm 2018, Nhật Bản cũng thử nghiệm dịch vụ ứng dụng AI và IoT trên nền tảng đám mây nhằm ngăn ngừa và giảm thiểu thiệt hại về người trong các vụ tai nạn giao thông thông qua phân tích dữ liệu hành vi người lái và phương tiện giao thông, lắp đặt trên 1.000 xe taxi và 500 xe tải. Kết quả, số vụ tai nạn đối với 2 loại xe này đã giảm rõ rệt lần lượt 25% và 48% so với con số trung bình 5 năm trước đó.

Nút thắt về giao thông tại các thành phố lớn có thể sẽ sớm được tháo gỡ với sự xuất hiện của mô hình đô thị thông minh cùng các phương tiện tự hành. Trong đó, công nghệ đám mây và dữ liệu chia sẻ đóng vai trò nền tảng cả trong công tác quy hoạch đô thị và vận hành phương tiện tham gia giao thông.

Vinh Ngô

Điều gì xảy ra khi cảnh sát chặn xe tự lái vi phạm luật giao thông?

Một trong những chiếc taxi không người lái đã có màn “đụng độ” hi hữu và có phần hài hước với cảnh sát giao thông Mỹ.  

很赞哦!（1）