领导这一项目的MIT访问学者Emmanouil Koukoumidis指出,在美国汽车占据了能源消耗的28%,二氧化碳排放量更是高达32%,因此即便只节省一小部分,对整个国家的影响也是非常巨大的。
这款应用目前还只是个原型,尚未公开放出。不同于之前的车载应用,SignalGuru是借助手机摄像头拍摄的照片,辅以计算模型来执行的,而且可以适应不同模式的红绿灯机制。
实地测试显示,在英国剑桥这种红绿灯固定变化的城市,SignalGuru预测的误差只有大约2/3秒钟,而在是新加坡那种红绿灯随交通流量而不断变化的地方,误差也不过1秒钟左右,某些车流量特别密集的路口则会超过2秒钟。随着搜集数据的增多,预测精度还可以不断提高。
Emmanouil Koukoumidi宣称,安装这款应用之后驾车出行的效率将大大提高,从而省下不必要的汽油浪费。在未来,研究人员们还计划让其与导航软件协作,进一步提高效率。