RECCE – Stima e controllo in tempo reale del traffico autostradale

Questo progetto si concentra sullo sviluppo di soluzioni di controllo integrate (ovvero conteggio sulle rampe [ramp metering, RM] coordinato e limiti di velocità variabili [variable speed limits, VSL]) per la gestione delle code sulle reti autostradali. Un’efficiente soluzione in tempo reale di questo problema richiede lo sviluppo di nuove metodologie di controllo basate su tecniche avanzate provenienti dal campo della teoria e ottimizzazione del controllo. L’idea consiste nel combinare il concetto della linearizzazione globale (per i modelli non lineari coinvolti) con la stabilità di Lyapunov. Progettiamo un controller ottimale che utilizza entrambi i concetti, formulando un problema di ottimizzazione convessa (ovvero quadratica) che può essere risolto con efficienza online. I controller derivanti sono completati da una procedura di stima online in grado di fornire loro input idonei. A seconda della configurazione dei sensori (che è adattata al sito specifico), della risoluzione spaziale e temporale e dei guasti e malfunzionamenti dell’hardware, un centro di controllo del traffico deve assicurarsi di disporre di tutta l’apparecchiatura e i sistemi necessari a fornire ai controller un feedback relativo allo stato che tenga conto di tutte le misurazioni in tempo reale disponibili. In questo modo il sistema a circuito chiuso online acquista una maggior flessibilità, potendo essere applicato anche a siti con misurazioni esigue e/o guasti frequenti dell’hardware/delle comunicazioni. Il sistema di stima appositamente sviluppato si avvale di apprendimento automatico, teoria dei filtri, correlazioni statistiche e teoria del flusso del traffico e sarà capace di riempire le lacune di dati mancanti in ambito spaziale e temporale.

Nell’ambiente interconnesso del futuro, con tecnologie V2X [Vehicle to X], avremo accesso a dati sul traffico di vario genere che presenteranno delle differenze rispetto ai dati dei rilevatori di loop convenzionali in uso oggi. Bisogna tuttavia notare che non si tratta di uno scenario futuristico, bensì alquanto realistico, dato che queste tecnologie circolano già sulle nostre strade (ad es. Tesla) e aumenteranno sicuramente nel giro di qualche anno. Attualmente si stanno svolgendo in molte parti del mondo esperimenti pilota con veicoli a guida autonoma [autonomous vehicles, AV] e i gestori del traffico autorizzeranno presto il traffico misto (ovvero composto da veicoli a guida autonoma e umana). I vasti set di dati forniti da V2X e AV devono però essere integrati con i nostri dati attuali per consentire stime sul traffico ad alta precisione. A tal fine i modelli classici della teoria del flusso del traffico usati negli ultimi 60 anni devono essere rivisti e modificati per dimostrarsi all’altezza dei progressi tecnici del settore automobilistico.

L’installazione dell’infrastruttura VSL ha avuto luogo solo di recente sulle autostrade intorno a Zurigo (ed è ancora in corso). I gestori del traffico odierni sono consapevoli del fatto che i VSL possono incrementare la sicurezza, ridurre le emissioni di carburante e contenere i ritardi che si verificano per le code nelle ore di punta. La prassi attuale consiste nell’utilizzo di soglie predefinite per le code e i limiti di velocità e nella creazione di tabelle di riferimento per varie condizioni (ad es. quando si formano code, i limiti di velocità scendono da 120 km/h a 100 km/h e quindi a 80 km/h). Rendendo dinamico questo processo, possiamo incrementarne l’efficienza e migliorare la digitalizzazione dell’infrastruttura viaria. L’approccio di controllo che proponiamo è innovativo e probabilmente avrà un forte impatto scientifico. Miriamo ad implementare gli algoritmi sviluppati nel corso di questo progetto presso un centro di controllo del traffico e a regolare il traffico su una tratta autostradale svizzera.

Partecipanti

Kimia Chavoshi, Shima Mousavi, Michalis Makridis

Finanziamento

FNS Fondo nazionale svizzero per la ricerca scientifica

Sito web

Durata del progetto

11.2019 – 11.2023