当今，驾驶员几乎不必要的自动驾驶工具是一种技术现实，有望彻底改变移动性的概念。但事实是，这些车辆已经被承诺多年没有实现，这不仅是因为它们的成本很高，而且还因为很大程度上是因为监管障碍需要时间才能下降。直到我们汽车可以开车的一天到来之前，其他技术已经使我们更容易到达。
可以调节流量的机器人，检测人员以避免事故的算法以及警告智能手机分散行人的人行横道只是已经适应我们动作的技术的三个示例。
行人中的机器人
驾驶员和行人在城市开车时都需要知道规则，但是机器人呢？马萨诸塞州理工学院（MIT）的工程师设计了一种自动驾驶设备，能够跟上人流的步伐并观察行人行为的一般法规。
在校园大楼中，机器人能够以人类的速度（每秒1.2米）移动超过20分钟。该设备配备了传感器和网络摄像头，使用算法来映射环境并确定其位置。为了控制它，工程师使用了与无人驾驶陆地车辆相同的方法。
这个小机器人能够被人们包围并避免碰撞。信用：麻省理工学院
研究人员设想在城市人行道上的使用来交付包裹或订单，还设想在购物中心，医院或机场等行人区域运送人们。他们还建议它可以用于调节人或汽车的流动。例如，如果内置了绿色或红灯，那就像是更先进的交通信号灯。“将适用一些相同的原则，例如避免发生冲突和机器人与周围人民的意图（他们想去的地方）平衡其目标（控制交通或进入目标位置），”迈克尔·埃弗里特（Michael Everett）参与其设计的工程师告诉OpenMind。最近，研究人员纳入了一种新的和改进的避免碰撞算法，更巧妙地导航流量并减少了到达目的地的时间。
检测到人的算法
在大城市，行人经常被车辆击中，要么是由于驾驶员缺乏可见性，越过马路的人的粗心或疏忽。由于许多研究小组开发了行人检测算法，因此可以避免此类事故。
在加利福尼亚大学圣地亚哥分校（美国），由Nuno Vasconcelos领导的视觉统计计算实验室就是这样的群体。Vasconcelos和他的合作者开发了一种工具，该工具以更高的速度和准确性进行了接近实时检测的执行。该技术结合了深度学习模型（经过数千张图像培训），可用于智能车辆，机器人技术以及图像和视频搜索系统。
“我们只是在检测本身。尽管可以在计算机中实施，但汽车制造商可以决定该怎么做。” Vasconcelos告诉OpenMind。研究人员继续改善其系统以提高准确性和检测速度。但是，尽管一些汽车制造商已经提供了此选项，但最近的评论指出，这些工具和人类的看法仍然存在巨大差距。根据作者的说法，“仍然存在很多问题，还有很多研究空间”，尤其是用于实时检测。
智能手机僵尸修改的人行横道
粘在智能手机上的眼睛行走有风险，尤其是如果我们必须越过道路。当人们用手机上的眼睛而不是交通界，人们就被称为“智能手机僵尸”或“ Smombies”，有可能被汽车击中。在某些城市，例如悉尼，首尔，特拉维夫和新加坡等，在人行横道上安装了人行横道，并在行人开始越过的地方嵌入了彩色的灯条。当交通信号灯变成红色或绿色时，地面上的灯光也以相同的颜色照亮，引起了固定在屏幕上的人们的注意。
在观看智能手机的同时，越过街道涉及行人和驾驶员的危险。学分：Tonnoro
这些灯可以针对驾驶员，尤其是当人行横道缺乏交通信号灯并且不明确可见的情况下。周围有黄色的灯光，从远处警告驾驶员，他们必须放慢脚步。在中国城市重庆中实施的另一种选择是为在步行时使用智能手机的人指定独家车道。其他系统使用振动平台警告行人不越过，或者向其手机发送警报。尽管有许多这样的举措，但一些专家批评他们奖励不良行人行为。
最容易接近的路线
搭配购物车，婴儿车或轮椅通常不是一件容易的事。当这些人计算到某个地方的路线时，通常的导航应用程序如果人行道遏制是可导航的，或者街道特别陡峭的情况，则不会通知他们。
在此示例中，访问地图路由试图通过Union Street到达西雅图市政厅，而不是直接沿着陡峭的Seneca街到达西雅图市政厅。学分：华盛顿大学/访问图
由华盛顿大学（美国）Taske无障碍技术中心的研究人员设计的访问图工具解决了所有这些问题，并为西雅图居民提供可定制的路线。首先，他们必须指出自己的偏好，即，例如，他们可以处理的倾斜度有多陡峭或是否需要路缘切割。
“在通常的路线中，算法对距离进行了惩罚，因为它们正在寻找最短的道路，” Taskear中心主任阿纳特·卡斯皮（Anat Caspi）告诉OpenMind。在AccessMap的情况下，该算法不是选择最短的路由，而是考虑到用户首选项的路由。其他导航工具（例如OpenStreetMap或Google Maps）也逐步引入可访问性选项，以促进具有移动性困难的用户的移动。
自动付款通行费
在许多道路上，仍然有必要停在收费站，以现场使用这条道路，这会产生令人讨厌的交通瓶颈。这就是为什么越来越多的地方引入自动收费系统以改善交通流量的原因。
通过传统的通行费，必须停下来支付驱动路径。学分：Jose Gonzalvo Vivas
这些系统中的大多数都使用安装在道路上的读取器，该读者将无线电信号发送给车辆的应答器，识别并通过先前建立的方法以电子方式收集付款。在某些情况下，例如在伦敦市中心，相机用于读取车牌。用户必须在系统中注册以进行付款。
一些欧洲国家已经根据汽车本身中的卫星导航设备实施了自动收费系统，该系统记录了用户的旅程并触发付款请求。此选项的优点是，它不仅消除了对收费站的需求，而且还避免了在道路上安装昂贵的相机和传感器基础设施。
航空运输车辆
在一个越来越多地联系在网上商业上的世界中，包裹的交付量已经达到了以至于需要巨大而连续的车辆移动。2013年，亚马逊宣布，在接下来的五年中，它将在30分钟内向用户的房屋运送包裹的无人机舰队。该倡议受到了一些怀疑，现实是，飞行货物似乎尚未起飞。
2022年，麦肯锡公司估计，将有150万个空中交付，是上一年的三倍。学分：Wikimedia Commons
在此过程中，这个想法遇到了严重的障碍，包括技术和安全挑战，更不用说一些无人机崩溃了。但这并不意味着空中递送已经死亡。实际上，根据McKinsey＆Company的说法，该行业还活着且增长：过去三年来，已经进行了66万多个商业无人机交付，每天在全球范围内通过空中送货发送了2,000套套餐。咨询公司估计，2022年，将有150万次交付，是上一年的三倍。除了亚马逊外，多米诺骨牌（Domino）等公司（2016年在新西兰提供了无人驾驶飞机的第一个比萨饼），UPS，Alphabet（Google的母公司），FedEx，Walgreens和Walmart都在投资无人机交付服务，尽管监管障碍是管理障碍的重要的。
劳拉·查普拉罗（Laura Chaparro） /哈维尔·亚纳斯（Javier Yanes）
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