Etsey & Bomberger Personal Injury Law Firm провела исследование в 2015 году 444 самых опасных перекрестков в Калифорнии и обнаружила, что почти половина этих перекрестков находится только в округе Лос-Анджелес. Излишне говорить, что городские власти признали, что безопасность на дорогах является серьезной социальной проблемой, с которой сталкивается Лос-Анджелес, и в ответ на это родилась инициатива Vision Zero Los Angeles. Инициатива, направленная на достижение нулевого уровня смертности в результате автомобильных столкновений в Лос-Анджелесе к 2025 году.
Благодаря этой инициативе совместно с такими крупными компаниями, как AAA Auto Club Enterprises, Microsoft, LADOT, engadget, ChallengeRocket и Visa, был организован хакатон Honda Innovations Hackathon 2017, организованный AutomobilityLA в конференц-центре, и я имел честь быть частью этого мероприятия. .
О чем было мероприятие?
Хакатон представлял собой трехдневное мероприятие, состоящее из 24-часового этапа кодирования, на котором команды создавали приложения для демонстрации, и этапа презентации, на котором приложения рассматривались жюри.
Если ваша команда является одной из трех выбранных команд, представитель вашей команды имел возможность продемонстрировать приложение судьям на автомобиле Honda, синхронизировав приложение с телематикой автомобиля. После была церемония награждения, и команда-победитель забрала домой 7500 долларов (приличная сумма, я бы сказал).
Какое решение они хотели?
Перед кодированием нам дали подсказку, которая послужила основой для наших приложений:
Крупный город с миллионами жителей в пределах мегаполиса с населением более 12 миллионов человек примет крупное спортивное мероприятие. Это событие привлечет сотни тысяч посетителей в течение длительного периода времени. Как город лучше всего обеспечивает передвижение людей, товаров и услуг, обеспечивая общественную безопасность и удобство передвижения?
Мне кажется, что город был обеспокоен Олимпийскими играми 2028 года, поскольку такое событие создаст серьезные проблемы с мобильностью, которые необходимо будет решить.
Какие ресурсы были предоставлены?
Для создания наших приложений нам предоставили множество полезных API:
(1) SDK Connected-Mobility: для получения данных от автомобиля Honda нам были предоставлены два SDK для разработки приложений для iOS и Android. Эти SDK должны были в первую очередь использоваться для получения транспортных средств, представляющих интерес, и местоположения. Для целей тестирования также был предоставлен симулятор, который будет имитировать движение автомобиля по предварительно настроенным маршрутам с использованием API Google Maps.
(2) Телематический API: потрясающая новая компания Smartcar предоставила участникам хакатона доступ к своему элегантному API. Smartcar API — это мощный инструмент, который позволяет вам отдавать команды внутренним системам автомобиля, и я хотел интегрировать этот API в приложение нашей команды. С помощью этого API вы можете создавать приложения, предоставляющие клиентам диагностику автомобиля, или даже настраивать модуль, который будет принимать экстренные меры при срабатывании датчика столкновения, скажем… Предупреждать парамедиков о местонахождении разбитого автомобиля в тот момент, когда произошла авария… Очень очень круто.
(3) Открытые данные Лос-Анджелеса: Лос-Анджелес принял решение обнародовать данные о городах в 2014 году. активных предприятий в Лос-Анджелесе сегодня.
(4)RIITS API:API, заполненный данными LA Intelligent Transportation Systems. Если вам нужна информация о LADOT или системе метро, используйте этот API. У моего папы есть идея уменьшить автомобильный трафик в аэропорту Лос-Анджелеса, поэтому мне придется вернуться к этому API, чтобы проверить данные о шаттлах, которые отправляются в аэропорт.
(5)API Vision Zero: этот API использует большую часть открытых данных Лос-Анджелеса, относящихся к автомобильным столкновениям и травмам, предоставленных геохабом Лос-Анджелеса, и содержит документацию о действиях, стратегиях и приоритетах Лос-Анджелеса в достижении инициатива Vision Zero.
С кем я работал?
Для меня важно отметить, что у меня была возможность работать с двумя замечательными инженерами из Symantec, которые любезно разрешили мне присоединиться к их команде. Я бы назвал здесь их имена, но подожду их согласия.
Что мы построили? - Концепт.
После долгих размышлений мы захотели создать простое приложение, которое можно было бы создать за 16 часов и которое могло бы мгновенно пригодиться потребителям уже сегодня. Учитывая ограниченное количество нашей команды, концепция была проста.
Используйте координаты движущегося автомобиля и предупредите водителя о необходимости соблюдать осторожность при приближении к опасным дорогам.
Причины, по которым мы считаем, что это был правильный подход, заключаются в следующем:
(1) Ограниченное время и персонал. Хотя технически у нас было 24 часа на полную разработку нашего приложения, мы решили, что лучше не сосредотачиваться более чем на одной функции, поскольку наша команда состояла всего из трех инженеров. Чтобы усложнить ситуацию, наша команда не была экспертом в разработке мобильных приложений. Мы знали, что нам потребуется несколько часов, чтобы изучить мобильные технологии, чтобы мы могли использовать SDK Connect-Mobility, и мы также столкнулись с техническими трудностями с телефонными симуляторами, которые отнимали важные часы кодирования.
(2) Приоритизация одной важной проблемы: город Лос-Анджелес в соответствии с мерой M находится в процессе преобразования нашего города в умный город и планирует достичь этой цели к 2025 году, всего за несколько лет до Летние Олимпийские игры в Лос-Анджелесе. Тем не менее, первый шаг к тому, чтобы сделать город более безопасным с учетом открытых данных Лос-Анджелеса, — передать информацию о дорожном риске потребителям технологий. Проще говоря, важно иметь программное обеспечение в наших автомобилях и транспортных системах, которое может определить, безопасен ли маршрут или нет. Прямо сейчас приложение, которое мы создали, выдает простое голосовое сообщение, которое предупреждает водителя. Тем не мение, …
(3) Расширяемость созданной службы:Наше приложение не было создано для использования в качестве отдельного приложения для телефона. Вместо этого цель состояла в том, чтобы разработать программный сервис, который мог бы расширить функциональность других приложений, например, Waze, или приложения, разработанного командой Honda Innovations и Smartcar, чтобы делать такие вещи, как рекомендовать безопасные маршруты или ограничивать скорость дроссельной заслонки и ускорение умных автомобилей. в зонах с высоким риском столкновения или для рассеивания большей площади внешнего освещения при движении по улицам с плохим освещением. Автомобили в будущем только выиграют, если будут знать, каковы дорожные условия в реальном времени, и начало разработки этих технологий часто приходит в виде небольших пакетов, скажем ... голосового сообщения, поступающего с вашего телефона.
Что мы построили? — Дизайн системы.
То, что было создано за 16 часов, было клиентским приложением, которое запускается в iOS SDK Connected-Mobility. SDK отправляет в наше приложение местоположение автомобиля, а загрузчик файлов CSV, содержащий координаты и оценку столкновений на каждом перекрестке в Лос-Анджелесе, ищет совпадающие координаты. Загрузчик файлов после оценки отправляет координату с оценкой столкновения обратно в приложение, и, получив значительную оценку, приложение отправит пинг в модуль оповещения, который сообщает клиенту, чтобы он продолжал движение с осторожностью.
Вот видео нашего бета-тестера, который проезжает смоделированный автомобиль из Голливуда в Колизей: Бета-проект.
Что требует развития? - Концепт.
Одной из основных проблем, связанных с нашим бета-приложением, является отсутствие точности и нюансов жизни каждой дороги Лос-Анджелеса и ее состояния. На безопасность дорожного движения влияет множество факторов. Время суток, социальные события, погодные условия, тип дорожного движения — это лишь некоторые из независимых переменных, которые могут повлиять на безопасность дороги, и прогнозирования безопасности только с использованием данных об исторических авариях недостаточно, чтобы предсказать, какие дороги будут опасными в будущем. будущее. Строительство, протесты, аварии и т. д. — все это создает проблемы с мобильностью, которые иногда не имеют ничего общего с историей столкновений на данной улице. Безопасные дороги могут легко стать опасными, учитывая состояние других дорог. Однако именно здесь можно использовать возможности LA Open Data для решения проблем мобильности.
Публичный отчет о столкновениях в Лос-Анджелесе с 2009 по 2013 год содержит не только координаты и названия дорог, на которых произошли столкновения, но и подробный отчет о дорожных условиях, которые могут быть связаны с самими авариями. В этом отчете вы можете найти всевозможные категориальные данные, от качества света до дня недели, плотности населения и столкновений из-за вождения в нетрезвом виде. Что мы можем сделать, используя эти независимые переменные, так это научить компьютер оценивать эти переменные как на исторически безопасных, так и на исторически опасных дорогах и создавать точные оценки столкновений на основе меняющихся контекстов дорог Лос-Анджелеса.
После того, как алгоритм обучен, он готов к использованию потребителем, и ему даются категориальные переменные координаты для определения текущей оценки столкновения на дороге в режиме реального времени. Подобно тому, как люди могут интуитивно понять, что дождливая погода на улице с недостаточным освещением опасна, алгоритм также будет делать свои собственные наблюдения и, подобно человеку, будет определять, что 6-я улица в полночь небезопасна во время ливня и сильного электричества. отключение, но безопасно днем, пока дорога сухая.
Что требует развития? — Дизайн системы.
Как показано на этой диаграмме, вместо того, чтобы делать запросы непосредственно к загрузчику CSV-файлов, который отвечает исторической оценкой коллизий, CSV-файлы вместо этого передаются в модуль машинного обучения, который кэшируется с его наиболее обновленным алгоритмом на сервере. Эти файлы CSV в основном используются для обучения модуля независимыми переменными, подробно описанными в отчетах LA Open Data Reports, отчетах инициативы Vision Zero, и могут быть расширены отчетами данных, предоставленными другими, такими как Metro, которые могут публиковать расписания поездов в реальном времени и планы строительства. . После того, как модуль машинного обучения протестирован, модуль создает в режиме реального времени точные оценки столкновений с учетом постоянно меняющихся дорожных условий, в которых могут оказаться координаты нашего умного автомобиля.
Для этого проекта я разработал небольшой облегченный сервер Node.js, на котором будет размещаться модуль машинного обучения, а его маршруты готовы получать запросы от приложения iOS, готовы запрашивать сценарии Python машинного обучения и запускать их. Хотя у меня есть только базовые знания о python, я надеюсь в будущем сотрудничать с учеными, занимающимися данными, которые разрабатывают подобные алгоритмы. Я уверен, что было бы лучше, если бы сам сервер был написан на питоне. Это я планирую развивать.
Почему я в восторге от Лос-Анджелеса?
Лос-Анджелес известен своей автоцентричностью. В прошлом Лос-Анджелес изо всех сил старался просто служить своей автокультуре, и в результате появился город, в котором 3,5 парковочных места на каждую машину, существующую в городе. Тем не менее, Лос-Анджелес меняется. Меня вдохновляют такие люди, как Селета Рейнольдс, генеральный директор Департамента транспорта Лос-Анджелеса, которые стремятся сделать Лос-Анджелес более культурно-ориентированным с помощью дизайна и технологий. Она ищет уроженцев Лос-Анджелеса, чтобы превратить улицы Лос-Анджелеса в наши собственные, и приглашает таких людей, как вы и я, внести свой вклад в усилия города по превращению Лос-Анджелеса в безопасное и устойчивое место для жизни и любви. Я с нетерпением жду, когда Лос-Анджелес станет умным городом, и мне не терпится увидеть, какие успехи будут достигнуты.
