Gaetano Fusco - Università di Roma “La Sapienza” - Club Italia
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Modelli e strumen. <br />
per la proge2azione, l’analisi e <br />
l’applicazione dei <br />
sistemi <strong>di</strong> trasporto intelligen. <br />
Prof. <strong>Gaetano</strong> <strong>Fusco</strong> <br />
<strong>Università</strong> <strong>di</strong> <strong>Roma</strong> La Sapienza <br />
gaetano.fusco@uniroma1.it
L’intelligenza degli ITS <br />
• Perché gli ITS sono intelligenD? <br />
• Quali requisiD sono necessari per rendere gli <br />
ITS effeIvamente intelligenD?
Il contesto tecnologico <br />
• Nuovo impulso ai sistemi <strong>di</strong> trasporto intelligenD da <br />
sviluppo telecomunicazioni <br />
• Partecipazione dell’utente all’informazione: <br />
– utente fonte <strong>di</strong> daD (sonda) <br />
– utente fonte <strong>di</strong> informazione elaborata <br />
(crowdsourcing) <br />
– informazioni tra utenD (social networks) <br />
• Sviluppo della sensorisDca a bordo del veicolo <br />
Pagina 4
Problemi legaD all’informazione <br />
• Enorme mole <strong>di</strong> daD anche eterogenei <br />
• Necessità <strong>di</strong> frequente aggiornamento delle <br />
previsioni in caso <strong>di</strong> congesDone <br />
• Rischio <strong>di</strong> eccesso <strong>di</strong> reazione! <br />
• Necessità <strong>di</strong> strumenD <strong>di</strong> previsione-‐simulazione, che <br />
includano i comportamenD degli utenD <br />
Pagina 5
La ricerca per gli ITS <br />
• Gli ITS si basano sull’innovazione delle applicazioni <br />
ICT ai trasporD <br />
• La ricerca (fondamentale, industriale, sviluppo <br />
precompeDDvo) è premessa per gli ITS <br />
• Due seXori principali: <br />
– Tecnologie: elemento abilitante <br />
– Meto<strong>di</strong>: modalità <strong>di</strong> funzionamento <br />
• Importante avere sempre la visione <strong>di</strong> sistema
Sistema ITS per la rete stradale <br />
SISTEMA DELLA MOBILITÀ<br />
AMBIENTE<br />
UTENTE<br />
TRAFFICO<br />
INFRASTRUTTURA<br />
VEICOLI<br />
SISTEMA<br />
REALE<br />
SENSORI<br />
COMUNICAZIONE<br />
SENSORI<br />
DI TRAFFICO<br />
BASE DATI<br />
STORICA<br />
SENSORI<br />
AMBIENTALI<br />
SISTEMA DI<br />
SORVEGLIANZA<br />
SISTEMA DI MONITORAGGIO<br />
ATMS<br />
IMPIANTI DI<br />
REGOLAZIONE<br />
MODELLO DI<br />
SIMULAZIONE<br />
ATIS<br />
STRUMENTI DI<br />
INFORMAZIONE<br />
COMUNICAZIONE<br />
GENERAZIONE<br />
STRATEGIE DI<br />
REGOLAZIONE<br />
GENERAZIONE<br />
STRATEGIE DI<br />
INFORMAZIONE<br />
SISTEMA DI SUPPORTO ALLE DECISIONI<br />
SISTEMA DI ELABORAZIONE ATTUATORI<br />
OPERATORE<br />
OPERATORE
Sistema ITS per il veicolo <br />
AMBIENTE<br />
GUIDATORE<br />
TRAFFICO<br />
INFRASTRUTTURA<br />
VEICOLO<br />
SISTEMA<br />
REALE<br />
SENSORI<br />
COMUNICAZIONE<br />
RADAR<br />
SENSORI<br />
RUOTE !"<br />
SENSORISTICA DI BORDO<br />
BASE DATI<br />
STATISTICA<br />
SISTEMA<br />
REMOTO DI<br />
TELEDIAGNOSTICA<br />
SENSORI<br />
MOTORE<br />
SISTEMA<br />
DIAGNOSTICO<br />
OPERATORE<br />
ALGORITMI DI<br />
REGOLAZIONE<br />
DI BORDO<br />
ATTUATORI<br />
A.C.C.<br />
CAN BUS<br />
STRUMENTAZIONE<br />
DI BORDO<br />
COMUNICAZIONE<br />
ALGORITMI DI<br />
INFORMAZIONE<br />
DI BORDO<br />
SISTEMA DI ELABORAZIONE ATTUATORI
I nostri campi <strong>di</strong> ricerca sugli ITS <br />
• Simulazione della rete e previsione traffico: <br />
– QDTA (Pegasus Industria 2015 con ENEA) <br />
– Freeway (Autostrade) <br />
• ProgeXazione della regolazione delle arterie: <br />
– SINTAC (Agenzia <strong>Roma</strong> Servizi per la Mobilità) <br />
• GesDone della logisDca <strong>di</strong>stribuDva: <br />
– Citylog (ENEA) <br />
• Algoritmi per l’informazione agli utenD: <br />
– M5 (ricerca libera)
QDTA <br />
• Modello <strong>di</strong> simulazione “off-‐ine” o “on-‐line” <br />
dell’evoluzione del traffico su una rete stradale <br />
• Il sobware QDTA consente <strong>di</strong>: <br />
– SfruXare daD <strong>di</strong>versi: storici, da sensori fissi, FCD <br />
– SDmare lo stato corrente dell’intera rete <br />
– Prevedere le con<strong>di</strong>zioni in presenza <strong>di</strong> anomalie <br />
– Simulare le scelte <strong>di</strong> percorso degli utenD <br />
• Integra le sDme in una struXura modellisDca <br />
coerente, derivata dalla teoria.
Schema del funzionamento online <br />
Profilo <strong>di</strong> domanda (sDma a a priori) <br />
15 min <br />
d( t)<br />
τ 11<br />
Assegnazione = simulazione della rete <br />
f ( t); τ( t); H( t)<br />
€<br />
τ Kalman 1 = aggiornamento della domanda <br />
12<br />
Kalman 2 = τ 13<br />
d ı<br />
2 ( t) Assegnazione <br />
Aggiornament τ 14<br />
€<br />
€<br />
o <br />
τ 15<br />
f ( t); τ( t); H( t)<br />
flussi € e tempi <br />
τ 21<br />
€<br />
τ 22<br />
f ( € t); τ ( t)<br />
€<br />
τ 23<br />
€<br />
€<br />
τ 24<br />
Rilevazioni dello € stato del sistema τ 25<br />
30 s <br />
€<br />
€<br />
€<br />
€<br />
€<br />
Pagina 11<br />
t<br />
t
QDTA
Citylog: <strong>di</strong>stribuzione logisDca <br />
• Contesto usuale della <strong>di</strong>stribuzione logisDca delle <br />
merci in ciXà: <br />
– Solo una parte <strong>di</strong> consegne è nota in anDcipo <br />
– Possibili imprevisD sulla rete e sulle consegne <br />
– Usuali inefficienze nei giri <strong>di</strong> consegne <br />
• Approccio <strong>di</strong> Citylog: <br />
– da gesDone day-‐to-‐day a gesDone within-‐day <br />
– oImizzazione in tempo reale con simulazione <br />
realisDca della base e dei giri <strong>di</strong> consegne
Citylog: funzioni <br />
• Acquisisce in input arrivi predeterminaD o casuali <br />
durante il giorno <br />
• Alloca la merce da consegnare ai veicoli <strong>di</strong>sponibili, <br />
nel rispeXo <strong>di</strong> vincoli <strong>di</strong> capacità mulDpli: peso, <br />
volume, numero <strong>di</strong> colli <br />
• Stabilisce il programma temporale dei giri e <br />
l’or<strong>di</strong>namento <strong>di</strong> consegna della merce in base a <br />
finestre temporali mulDple e vincoli sui turni <br />
• Definisce i percorsi oImali sulla rete stradale urbana <br />
con tempi aggiornaD in tempo reale
Citylog: l’oImizzazione <br />
• Applica un algoritmo <strong>di</strong> oImizzazione stocasDca in <br />
forma <strong>di</strong>namica <br />
• Un algoritmo geneDco genera e riproduce le possibili <br />
soluzioni, aggiornando <strong>di</strong>namicamente la <br />
popolazione delle soluzioni appena una situazione <br />
nuova <br />
• Un algoritmo <strong>di</strong> clustering guida la scelta delle <br />
soluzioni possibili
Citylog: Finestra input (floXa) <br />
16
Avvio o2mizzazione <br />
Inserimento consegne in tempo reale <br />
Citylog: Finestra principale
Citylog: Finestra principale Lista <strong>di</strong> carico <br />
Controllo <br />
veicolo 4 <br />
18
Citylog: Tracciamento veicoli <br />
Posizionamento veicoli in tempo reale
Citylog: Risultato dell’oImizzazione
SINTAC: funzioni <br />
• Strumento per la progeXazione della regolazione <br />
semaforica <strong>di</strong> corridoi stradali urbani <br />
• Sincronizzazione semaforica oImizzata con priorità al <br />
trasporto pubblico con <strong>di</strong>verse strategie e regole: <br />
– Regola FIFO (First In First Out) <br />
– Numero <strong>di</strong> passeggeri a bordo <br />
– RispeXo della tabella oraria <br />
– Priorità ad una data linea <br />
• OImizzazione me<strong>di</strong>ante simulazione dei plotoni <strong>di</strong> <br />
veicoli e bus lungo il corridoio
SINTAC: Finestra <strong>di</strong> input <br />
Joint Problem for Traffic Signal Synchronization and Bus Priority<br />
<strong>Gaetano</strong> <strong>Fusco</strong>, Chiara Colombaroni, Andrea Gemma
SINTAC: Finestra <strong>di</strong> input <br />
Immissione dei da. <strong>di</strong> traffico <br />
Immissione cara2eris.che <br />
fermata del TPL <br />
Immissione cara2eris.che della linea <strong>di</strong> TPL
Inserimento <br />
SINTAC: OImizzazione
SINTAC: onda verde
SINTAC: onda verde
SINTAC: algoritmo <strong>di</strong> minimo ritardo <br />
Fitness<br />
Genetic<br />
Algorithm <br />
Hill<br />
Climbing <br />
Iterations<br />
Joint Problem for Traffic Signal Synchronization and Bus Priority<br />
<strong>Gaetano</strong> <strong>Fusco</strong>, Chiara Colombaroni, Andrea Gemma
SINTAC: TraieXorie degli autobus <br />
Senza Priorità<br />
Con Priorità<br />
2450<br />
2450<br />
x (m)<br />
x (m)<br />
1000 1500 2000 1000 1500 2000<br />
Simulation Time (s)<br />
Simulation Time (s)<br />
Joint Problem for Traffic Signal Synchronization and Bus Priority<br />
<strong>Gaetano</strong> <strong>Fusco</strong>, Chiara Colombaroni, Andrea Gemma
RisultaD della regolazione <br />
14<br />
Total Delay [mln vehs]<br />
12<br />
10<br />
8<br />
6<br />
4<br />
2<br />
-‐45% <br />
Total Delay<br />
Weighted Transit Delay<br />
-‐46% <br />
-‐55% <br />
-60% -79%<br />
-93%<br />
0<br />
No Project Delay<br />
(sec)<br />
Synchronization<br />
(sec)<br />
Synchronization<br />
with Priority (sec)<br />
Optim. with Priority<br />
(sec)<br />
Joint Problem for Traffic Signal Synchronization and Bus Priority<br />
<strong>Gaetano</strong> <strong>Fusco</strong>, Chiara Colombaroni, Andrea Gemma
Freeway: Previsione del traffico <br />
• Integrazione <strong>di</strong> due meto<strong>di</strong> <strong>di</strong> previsione del traffico <br />
autostradale: <br />
• In con<strong>di</strong>zioni normali: inferenza <strong>di</strong> daD osservaD (spire <br />
induIve, Telepass) con reD neurali arDficiali <br />
• In caso <strong>di</strong> even. anomali o per valutare misure <strong>di</strong> <br />
regolazione: sDma con modello <strong>di</strong> simulazione del <br />
traffico alimentato online (daD da caselli, spire e RFID) <br />
• Altre applicazioni del modello: <br />
• SDme <strong>di</strong> efficacia <strong>di</strong> intervenD ITS (pannelli a <br />
messaggio variabile; limiD <strong>di</strong>namici <strong>di</strong> velocità, uso <br />
<strong>di</strong>namico delle corsie, ramp metering) <br />
• SDme <strong>di</strong> esternalità: emissioni, consumi
FREEWAY: Previsione con Rete neurale <br />
1<br />
0.9<br />
0.8<br />
0.7<br />
Normalized Speed<br />
0.6<br />
0.5<br />
0.4<br />
0.3<br />
0.2<br />
0.1<br />
0<br />
0 200 400 600 800 1000 1200<br />
Detection Time Interval (5 min)<br />
Observed speed<br />
Simulated speed<br />
RMSE=9.17 km/h <br />
RMSEN=0.10 <br />
Joint Problem for Traffic Signal Synchronization and Bus Priority<br />
<strong>Gaetano</strong> <strong>Fusco</strong>, Chiara Colombaroni, Andrea Gemma
Freeway: Validazione modello <br />
Neve <br />
3000<br />
Loop data<br />
Model estimates<br />
120<br />
Loop data<br />
Model estimates<br />
2500<br />
100<br />
2000<br />
80<br />
Flow [veic/h]<br />
1500<br />
1000<br />
Speed [Km/h]<br />
60<br />
40<br />
500<br />
20<br />
0<br />
0 200 400 600 800 1000 1200<br />
DetectionTime [5 min]<br />
• DaD <strong>di</strong> flusso osservaD e <br />
simulaD nella sezione finale <br />
0<br />
0 200 400 600 800 1000 1200<br />
Detection Time [5 min]<br />
• DaD <strong>di</strong> velocità osservaD e <br />
simulaD nella sezione finale
Conclusioni: esigenze e prospeIve <br />
• Il mercato degli ITS è in conDnua formazione, in <br />
funzione dello sviluppo tecnologico e delle nuove <br />
esigenze <strong>di</strong> mobilità e comunicazione <br />
• Il percorso virtuoso: ricerca fondamentale è<br />
ricerca industriale è sviluppo precompeDDvo è <br />
mercato è ricerca fondamentale è … <br />
• Molteplici iniziaDve: Cluster, Piano d’azione ITS, <br />
piaXaforme tecnologiche: necessità <strong>di</strong> cooperazione <br />
e coor<strong>di</strong>namento tra impresa, <strong>Università</strong>/centri <strong>di</strong> <br />
ricerca ed isDtuzioni
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