The current trends towards vehicle-sharing, electrification, and autonomy are predicted to transform mobility. Combined appropriately, they have the potential of significantly improving urban mobility. However, what will come after most vehicles are shared, electric, and autonomous remains an open question, especially regarding the interactions between vehicles and how these interactions will impact system-level behaviour. Inspired by nature and supported by swarm robotics and vehicle platooning models, this paper proposes a future mobility in which shared, electric, and autonomous vehicles behave as a bio-inspired collaborative system. The collaboration between vehicles will lead to a system-level behaviour analogous to natural swarms. Natural swarms can divide tasks, cluster, build together, or transport cooperatively. In this future mobility, vehicles will cluster by connecting either physically or virtually, which will enable the possibility of sharing energy, data or computational power, provide services or transfer cargo, among others. Vehicles will collaborate either with vehicles that are part of the same fleet, or with any other vehicle on the road, by finding mutualistic relationships that benefit both parties. The field of swarm robotics has already translated some of the behaviours from natural swarms to artificial systems and, if we further translate these concepts into urban mobility, exciting ideas emerge. Within mobility-related research, the coordinated movement proposed in vehicle platooning models can be seen as a first step towards collaborative mobility. This paper contributes with the proposal of a framework for future mobility that integrates current research and mobility trends in a novel and unique way.


翻译:汽车共享、电气化和自主的当前趋势预计会改变机动性。在适当的情况下,它们具有大幅改善城市流动性的潜力。然而,在大多数车辆共享、电气化和自主后,自然群群可以区分任务、集群、共同建设或合作运输。在未来的机动性中,车辆将集中起来,将实际或虚拟地连接起来,从而有可能共享能源、数据或计算能力、提供服务或运输货物,等等。车辆将与属于同一车队的车辆合作,或与道路上的任何其他车辆合作,找到有益于双方的相互性关系。 暖化机器人领域已经将当前动态中的一些行为转化为与自然暖化有关的机动性研究模式,如果我们将这些动态模式转化为与机动性有关的机动性模型,那么,就能够将这些动态性模型转化为人造系统。

0
下载
关闭预览

相关内容

IFIP TC13 Conference on Human-Computer Interaction是人机交互领域的研究者和实践者展示其工作的重要平台。多年来,这些会议吸引了来自几个国家和文化的研究人员。官网链接:http://interact2019.org/
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
78+阅读 · 2020年7月26日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
30+阅读 · 2019年10月17日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
最新BERT相关论文清单,BERT-related Papers
专知会员服务
52+阅读 · 2019年9月29日
LibRec 精选:位置感知的长序列会话推荐
LibRec智能推荐
3+阅读 · 2019年5月17日
人工智能 | ISAIR 2019诚邀稿件(推荐SCI期刊)
Call4Papers
6+阅读 · 2019年4月1日
动物脑的好奇心和强化学习的好奇心
CreateAMind
10+阅读 · 2019年1月26日
LibRec 精选:CCF TPCI 的推荐系统专刊征稿
LibRec智能推荐
4+阅读 · 2019年1月12日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
LibRec 精选:推荐系统的论文与源码
LibRec智能推荐
14+阅读 · 2018年11月29日
LibRec 精选:连通知识图谱与推荐系统
LibRec智能推荐
3+阅读 · 2018年8月9日
人工智能 | 国际会议/SCI期刊约稿信息9条
Call4Papers
3+阅读 · 2018年1月12日
【推荐】直接未来预测:增强学习监督学习
机器学习研究会
6+阅读 · 2017年11月24日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
Arxiv
0+阅读 · 2021年8月18日
Arxiv
19+阅读 · 2021年6月15日
Directions for Explainable Knowledge-Enabled Systems
Arxiv
26+阅读 · 2020年3月17日
The Measure of Intelligence
Arxiv
6+阅读 · 2019年11月5日
Arxiv
6+阅读 · 2018年2月7日
VIP会员
相关VIP内容
相关资讯
LibRec 精选:位置感知的长序列会话推荐
LibRec智能推荐
3+阅读 · 2019年5月17日
人工智能 | ISAIR 2019诚邀稿件(推荐SCI期刊)
Call4Papers
6+阅读 · 2019年4月1日
动物脑的好奇心和强化学习的好奇心
CreateAMind
10+阅读 · 2019年1月26日
LibRec 精选:CCF TPCI 的推荐系统专刊征稿
LibRec智能推荐
4+阅读 · 2019年1月12日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
LibRec 精选:推荐系统的论文与源码
LibRec智能推荐
14+阅读 · 2018年11月29日
LibRec 精选:连通知识图谱与推荐系统
LibRec智能推荐
3+阅读 · 2018年8月9日
人工智能 | 国际会议/SCI期刊约稿信息9条
Call4Papers
3+阅读 · 2018年1月12日
【推荐】直接未来预测:增强学习监督学习
机器学习研究会
6+阅读 · 2017年11月24日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员