“明明开着自动驾驶，还是被堵在路口20分钟”——这或许是未来城市交通的新槽点。随着自动驾驶技术普及，单辆车的“聪明”已难破局拥堵困局。近日，《Front. Eng. Manag.》发表的研究指出，全局调度系统（如同交通版“交响乐指挥”）可破解这一难题：当自动驾驶车辆渗透率达80%时，通勤时间较传统模式缩短40%，道路资源利用率提升近3倍。

从“单兵作战”到“团队协作”：自动驾驶普及后的新挑战

当前自动驾驶测试多在“理想路况”下进行，一旦大量自动驾驶车辆混入普通车流，新问题随之而来：车辆虽能自动避障，却因“信息孤岛”导致路线扎堆。比如早高峰时，多辆自动驾驶车同时选择“最快路线”，反而让某条主干道瞬间饱和。

研究团队指出，这一现象源于本地决策模式的局限性——车辆仅根据自身传感器规划路径，如同“盲人摸象”。实验显示，当自动驾驶渗透率超过30%，局部决策导致的“二次拥堵”概率会骤增50%，反而降低路网效率。因此，让自动驾驶车辆“联网协作”，成为提升交通效率的关键。

全局调度的“神奇魔法”：渗透率越高，效率越惊艳

全局调度系统如何破解这一难题？核心在于动态协同机制：通过车路协同技术，每辆车实时共享位置、速度和目的地，系统根据全网交通流状态动态分配“路权”。形象地说，这相当于给全城车辆建了个“微信群”，大家不再“各走各的”，而是“商量着走”。

实验数据揭示了一个有趣规律：自动驾驶渗透率越高，全局调度效果越显著。当渗透率仅20%时，全局模式较传统模式通勤时间缩短15%；渗透率50%时，缩短28%；而当渗透率达80%，通勤时间直接缩短40%，平均车速提升近1倍。更关键的是，道路资源分配方差减少77%，意味着“有的路空荡、有的路堵死”的现象基本消失。

“这就像用水管浇地，”研究人员解释，“局部决策是‘哪里干浇哪里’，结果水都流到低洼处；全局调度则是‘均匀灌溉’，让每寸土地都喝饱水。”

算法“智慧”：不仅会“指路”，更会“预判”

支撑这一效果的“大脑”是改进A*算法（MASA）。与传统导航仅关注“最短路径”不同，MASA像“交通预言家”，能预判10分钟后的路况并提前分流。例如，当系统检测到某条主干道将在5分钟后流量饱和，会自动引导后续车辆绕行次干道，避免“拥堵滚雪球”。

在30×30的大型路网仿真中，MASA处理2000辆自动驾驶车辆的调度请求仅需0.05秒，比传统算法快3倍。更厉害的是，它能根据车辆类型动态调整策略：救护车等特种车辆可获得“绿色通道”，普通车辆则优先分配“时间最优路线”，实现效率与公平的平衡。

现实拷问：离“不堵车的城市”还有多远？

尽管前景诱人，全局调度落地仍需跨越“三道坎”：

• 人机混行难题：当前模型未考虑手动驾驶车辆，如何让两种车辆“和谐共处”仍是挑战；
• 数据安全风险：全网车辆实时共享位置信息，如何防范隐私泄露和黑客攻击？
• 基础设施成本：车路协同需大量智能路侧设备，中小城市可能难以负担。

研究团队表示，未来将重点突破“多车道动态分配”和“极端天气适应性”，力争2030年实现小规模城市试点。“当技术、政策和基础设施形成合力，‘出门即畅行’或许真的会照进现实。”

来源: 工程管理前沿