Il dottor Santos Gracia Villar, presidente della Fundación Universitaria Iberoamericana (Fondazione Universitaria Iberoamericana, FUNIBER), partecipa a uno studio che propone un sistema per rilevare le anomalie sulle strade in tempo reale con un’elaborazione parallela dei dati, al fine di gestire efficacemente il traffico urbano.
I sistemi di trasporto intelligenti (ITS) sono essenziali per gestire efficacemente il traffico stradale, facilitando l’ottimizzazione e lo scambio di informazioni. Questi sistemi non solo migliorano l’esperienza degli utenti, ma sono anche fondamentali per il funzionamento efficiente della rete di trasporto. Tuttavia, con l’ambiente dei trasporti in continua evoluzione, è sorta una sfida significativa nello scambio di dati. La crescita dei big data e l’aumento degli attori nell’ecosistema ITS hanno evidenziato limiti che rendono difficile affrontare efficacemente la congestione stradale.
La diversità dei veicoli e l’aumento del loro numero complicano la rete di comunicazione. I problemi di comunicazione sono amplificati dalla varietà e dalla quantità di dati, mentre i sistemi in tempo reale diventano indispensabili per migliorare l’efficienza degli ITS. Queste sfide multiformi sollevano preoccupazioni per la congestione, le intersezioni mal progettate e gli incidenti di trasporto, con ripercussioni negative sull’infrastruttura stradale.
Per affrontare queste sfide, l’emergere di un’efficace gestione del traffico si presenta come una soluzione chiave, con la previsione della densità del traffico su strade e autostrade come obiettivo principale. A tal fine, lo studio ha analizzato le diverse unità delle reti ITS e VANET, introducendo un sistema innovativo per la previsione delle aree ad alto rischio. L’architettura Lamda è stata implementata nel sistema per adattarlo al tempo reale attraverso l’elaborazione continua dei dati. Questa architettura garantisce la capacità del sistema di rispondere rapidamente ai cambiamenti del traffico, mantenendo la continuità operativa anche in caso di guasti.
Inoltre, per ricreare scenari complessi di traffico urbano è stato utilizzato SUMO, uno strumento di simulazione della mobilità urbana flessibile e open-source. Questo strumento racchiude le interazioni dinamiche tra veicoli, pedoni e infrastrutture urbane. Per garantire il realismo della simulazione, è stato implementato un modello di flusso di traffico coerente con le ore di punta e non di punta e calibrato meticolosamente con dati di traffico reali per migliorare l’affidabilità e la rilevanza dei risultati. Le prestazioni in tempo reale sono state testate anche attraverso una simulazione che ha coinvolto quattro veicoli con punti di origine e destinazione simili.
I risultati sperimentali e l’analisi hanno dimostrato che questo sistema eccelle nel fornire agli utenti percorsi sicuri verso le loro destinazioni. Non si basa su previsioni di incidenti o congestione, ma fornisce informazioni in tempo reale sulle condizioni attuali del traffico in base alla densità dei veicoli e ai tempi di percorrenza. Quando rileva un’alta densità o anomalie in un particolare tratto, il sistema dirotta i veicoli successivi su strade meno congestionate, garantendo un flusso di traffico efficiente.
Oltre all’enorme capacità di elaborazione dei dati in tempo reale nei sistemi di trasporto intelligenti, grazie all’integrazione di tecnologie avanzate di Big Data, il principale punto di forza di questo sistema risiede nella sua attenzione primaria alla sicurezza stradale. In altre parole, privilegia la sicurezza rispetto alla semplice riduzione dei tempi di percorrenza, migliorando così in modo significativo la sicurezza degli utenti della strada.
In conclusione, lo studio contribuisce a un sistema di rilevamento delle anomalie in tempo reale che funziona in modo efficiente con l’elaborazione parallela dei dati. In questo modo, offre agli utenti percorsi più sicuri per raggiungere le loro destinazioni, rendendo il sistema uno strumento robusto per una gestione efficace del traffico su strade e autostrade.
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