W Australii ruszył najmądrzejszy na świecie system zarządzania ruchem drogowym

„Inteligentny korytarz” to trzyletnia próba, która zostanie przeprowadzona na 2,5-km odcinku Nicholson Street w Carlton – jednej z najbardziej zakorkowanych ulic w Melbourne. Uniwersytet w Melbourne współpracuje przy projekcie zarządzania ruchem drogowym m.in. z austriacką firmą Kapsch TrafficCom i stanowym Departamentem Transportu.

System pobiera dane bieżące i historyczne z ogromnej i zróżnicowanej sieci czujników, w tym z kamer CCTV, czujników Bluetooth, monitorów jakości powietrza, informacji o transporcie publicznym, danych o ruchu drogowym przekazywanych na żywo przez firmę TomTom, danych pogodowych, danych o sygnalizacji świetlnej i jej fazach, danych logicznych dotyczących skrzyżowań i innych. Niektóre z tych informacji są już dostępne dla całego miasta, inne zostały wstępnie zainstalowane w szerszym obszarze Carlton w ramach odrębnego projektu AIMES (Australian Integrated Multimodal EcoSystem).

Zespół projektowy twierdzi, że po raz pierwszy w projekcie zarządzania ruchem zgromadzono tak szeroki zakres danych bieżących i historycznych, które mają być przetwarzane w czasie rzeczywistym przez sztuczną inteligencję i algorytmy głębokiego uczenia. Dane uzyskane dzięki systemowi „EcoTrafiX” zostaną wykorzystane do różnych celów.

Po pierwsze, i być może najbardziej bezpośrednio istotne dla użytkowników dróg, będzie on w stanie sterować sygnalizacją świetlną na każdym skrzyżowaniu w korytarzu w celu zapewnienia optymalnego przepływu pojazdów. Podczas inauguracji projektu David Bolt z firmy Kapsch podał przykład: Pobieramy strumień wideo z jednej z setek i tysięcy kamer w całej sieci, wykorzystujemy naszą wszechstronną platformę do głębokiego uczenia się, aby go przeanalizować i opisać, a następnie wyciągnąć wnioski. Analizujemy na przykład długość korka na pasie ruchu. Ma to wpływ na fazę sygnału i czas jego działania. Mogę zacząć dynamicznie dostosowywać i optymalizować to skrzyżowanie, a dalej inne skrzyżowania w korytarzu.

System zarządzania ruchem drogowym zmieni zachowania kierowców

Właściwe zastosowanie logiki dynamicznej sygnalizacji świetlnej w systemie zarządzania ruchem nie tylko zmniejszy frustrację osób dojeżdżających do pracy samochodem – każde zatrzymanie i ruszenie z miejsca odbija się na mieście w postaci hałasu i emisji spalin, zwłaszcza w przypadku samochodów ciężarowych.

Ale to nie wszystko. System ma wiele sposobów na przekazywanie informacji użytkownikom dróg i transportu publicznego, aby wpływać na przepływ pojazdów w odpowiedzi na wypadek lub po prostu jako środek równoważenia obciążenia i optymalizacji. Jeśli wypadek uniemożliwi tramwajom przejazd przez jakieś skrzyżowanie, system może dopasować trasę każdego z tych, który będzie w pobliżu, dzięki czemu pasażerowie dotrą tam, dokąd chcą.

System zarządzania ruchem może także monitorować strefy przejść dla pieszych i przekazywać informacje zwrotne kierowcom za pośrednictwem komunikacji pomiędzy infrastrukturą a pojazdami. Jednym z przykładów, na który zespół zwrócił uwagę, było skrzyżowanie, na którym kierowcy skręcający w ciasny zakręt nie widzą osób przechodzących przez jezdnię, dopóki nie znajdą się tuż przed nimi – do niektórych połączonych z siecią samochodów marki Lexus będą teraz wysyłane ostrzeżenia w czasie rzeczywistym, jeśli system stwierdzi, że kierowcy mogą znaleźć się w takiej sytuacji.

Ważną częścią będzie zarządzanie incydentami, które będzie powodować wyświetlanie ostrzeżeń dla operatorów, gdy wykryje, że dzieje się coś dziwnego lub przewiduje pojawienie się problemu. Operatorzy będą mogli wybierać z listy automatycznie generowanych w odpowiedzi na zaistniałą sytuację działań lub zagłębić się w strumienie danych, aż do poziomu podglądu nagrań z kamer na żywo, aby dowiedzieć się, co się dzieje. System zarządzania ruchem został zaprojektowany tak, aby umożliwić jak największy lub jak najmniejszy nadzór i ingerencję człowieka, w zależności od potrzeb danego miasta czy dzielnicy.

Jesteśmy w stanie komunikować się z kierowcami za pomocą interfejsów API i wtyczek, które umieściliśmy na platformie. Zmiana przyzwyczajeń związanych z prowadzeniem samochodu to wyzwanie dla inżynierii społecznej. Chodzi przede wszystkim o przygotowanie infrastruktury do przyszłych potrzeb. W jaki sposób wysyłamy informacje do podłączonych pojazdów? W jaki sposób informacje te są przesyłane do pojazdów niepodłączonych? Jak przygotować się na pojazdy autonomiczne? – powiedział Bolt.

Źródło: Kapsch / University of Melbourne