Se întâmplă fiecărui șofer mai des decât i-ar plăcea probabil: Călătoriți pe un traseu planificat și, într-un fel, unul reușește să lovească fiecare lumină pe parcurs. Nu numai că este frustrant, dar acest stop-and-go pierde combustibil, timp și poate duce chiar la blocarea rețelei, mărunțind un întreg oraș.
Noul software de simulare dezvoltat de Carolina Osorio, profesor asistent de inginerie civilă și de mediu la MIT, promite să îmbunătățească traficul într-un mod mai eficient decât orice software înainte. Prin optimizarea sincronizării semafoarelor dincolo de capabilitățile sistemelor actuale, modelele ei s-au dovedit a reduce timpul de călătorie în ore de vârf cu 22%.
Sistemele de sincronizare a semaforului funcționează de obicei într-unul din două moduri. La scară mare sau regională, sistemele stabilesc calendarul ușor în funcție de traficul observat; acestea sunt numite modele bazate pe flux. Alte simulatoare funcționează la o scară mai micro, ținând cont de acțiunile și obiceiurile conducătorilor auto. Aceste simulatoare acționează ca un fel de inteligență artificială pentru a ajuta la prezicerea modului în care se pot schimba comportamentele și deciziile șoferului în condițiile de trafic date. Este vorba despre acele diferențe minuțioase și decizii individuale care aruncă modelele bazate pe flux în afara valorii.
„Trebuie să dau socoteală despre modul în care oamenii vor reacționa la schimbările mele. Dacă timpul de călătorie crește pe un drum arterial, atunci oamenii s-ar putea abate ", explică Osorio.„ Majoritatea programelor de cronometrare a semnalelor privesc modelele de trafic curente sau istorice. Nu ține cont de modul în care se pot schimba călătoriile. "
Această problemă se poate agrava pe măsură ce sunt implementate tot mai multe modificări ale semnalului. Spuneți, de exemplu, aveți două rute posibile pentru a face naveta: Traseul A și Ruta B. De cele mai multe ori alegeți Ruta A, dar într-o zi se schimbă calendarul semaforului, deci decideți să treceți la ruta B. Nu numai fluxul de trafic a fost schimbat pe ruta A, dar cei care deja luau ruta B ar putea fi înclinați să își reconsidere opțiunile. În plus, complicația problemelor este modul în care aceste modificări și devieri s-ar putea ondula spre exterior și ar afecta restul drumurilor și intersecțiilor din regiune.
Soluția evidentă este de a rula atât modele bazate pe flux, cât și individualizate pentru toate scenariile. Dar simularea fiecărei permutări posibile a fluxului de trafic nu este posibilă. Cantitatea de putere de calcul necesară pentru a finaliza o astfel de simulare complexă pentru un întreg oraș ar face ca sistemul să coste prohibitiv.
Pentru a rezolva această problemă, fără a sacrifica fidelitatea și fiabilitatea, sistemul lui Osorio combină cel mai bun din ambele lumi. Nu are decât cele mai bune scenarii bazate pe fluxuri, identificate prin software-ul de cronometrare obișnuit și rulează simulări specifice conducătorului auto numai în acele cazuri.
Luăm, de exemplu, o intersecție care are un flux de trafic mult mai greu la nord și sud decât la est și la vest. Modelele mai simple pot raționa că semaforul ar trebui să permită mai mult timp verde pe benzile de nord-sud decât în cele de est-vest. Apoi, simulările mai complexe pot ajuta la evaluarea cât timp ar trebui să fie aceste lumini și, de asemenea, să prezice efectul de ondulare al unei astfel de schimbări.
Soluția este scalabilă. „Să spunem că am avut 100 de sincronizări diferite pe care voiam să le testez”, spune Osorio. „Modelul mai simplu vă poate oferi o idee a unui subset de 100 care ar putea avea un potențial mare. Apoi, rulăm simularea pe subset. ”
Liniile colorate reprezintă principalele drumuri din Lausanne, Elveția. Harta din stânga, cu programare convențională a semaforului, are multe linii roșii care reprezintă drumuri lungi. Harta potrivită, care folosește sistemul îmbunătățit al cercetătorului, are multe linii verzi care reprezintă scurte navete. (Cu amabilitatea lui Carolina Osorio) Lucrarea lui Osorio, care va fi publicată în revista Transport Science, și-a aplicat modelul în traficul din Lausanne, Elveția, o zonă în care a trăit cândva. Lucrând cu datele despre trafic pe 47 de drumuri și 15 intersecții (dintre care nouă au semafoare), studiul a aplicat algoritmii ei la prima oră a orei de vârf de seară. Simulările reduc timpul de călătorie cu aproape un sfert.
Simulatoarele de circulație pe care Osorio le alimentează modelelor ei sunt de obicei create chiar de orașe. Municipalitățile colectează propriile date despre condițiile de trafic predominante și informațiile despre recensământul minelor, printre alte metode, pentru a crea modele în care au încredere. Apoi le predă simulările încorporate cu metadate despre infrastructura lor, destinațiile populare, traficul pietonal și alte priorități relevante către Osorio.
În Manhattan, de exemplu, există restricții speciale cu privire la durata de trecere a pietonilor. Departamentul de Transport al orașului New York colaborează deja cu echipa lui Osorio pentru gestionarea fluxului în perioadele de vârf în zonele cu trafic mare din Manhattan.
„Un astfel de model poate valida sistemul nostru activ de gestionare a traficului din Manhattan și ne poate permite să reglăm procesele noastre și să îmbunătățim funcționarea rețelei”, a declarat pentru MIT News Mohamad Talas, director adjunct al ingineriei de sistem pentru NYC DOT.
În funcție de obiectivele unui oraș, spune Osorio, modelul poate ajuta la optimizarea diferitor factori. De exemplu, traficul ar putea ajuta timpul să ajute șoferii să stimuleze economia de combustibil.
Echipa ei colaborează deja cu companii la mai multe proiecte. Aceștia sunt implicați într-un efort pentru a ajuta șoferii viitoarelor mașini autonome să identifice momentele și locurile ideale pentru a comuta în modul autonom pentru a economisi combustibil. O altă lucrare în curs va permite programelor de partajare a autovehiculelor, cum ar fi ZipCar, să-și localizeze mai bine locațiile de preluare și decolare, astfel încât clienții vor putea să-și estimeze mai fiabil timpul de călătorie.
Toate lucrările lui Osorio, inclusiv testul de la Lausanne, sunt încă în faza de simulare și nu există o linie de timp definită pentru aplicarea lecțiilor de cronometrare a traficului pe drum.
„Dar de aceea facem aceste lucruri”, spune ea, „pentru a le implementa în lumea reală”.
