Сваком возачу се то догађа чешће него што би он вероватно желео: Путовање планираном рутом, а некако успе да погоди свако поједино светло на путу. Не само да је фрустрирајуће, већ то што зауставља и троши гориво, време и чак може да проузрокује застој, опустоши читав град.
Нови софтвер за симулацију који је развила Царолина Осорио, доцент за грађевинско и еколошко инжењерство на МИТ-у, обећава да ће омекшати саобраћај на ефикаснији начин од било којег софтвера пре њега. Оптимизацијом времена семафора изван могућности тренутних система показало се да су њени модели скратили време путовања у трајању од 22% за 22 сата.
Системи за тајминг семафора обично раде на један од два начина. На великом градском или регионалном нивоу, системи постављају временске светлосне темеље на основу уоченог саобраћаја; они се називају модели засновани на протоку. Остали симулатори раде на више микро скали, узимајући у обзир акције и навике појединих возача. Ови симулатори делују као својеврсна вештачка интелигенција како би помогли предвидјети како се понашање и одлуке возача могу променити у одређеним саобраћајним условима. Управо оне минутне разлике и појединачне одлуке бацају моделе темељене на протоку.
„Морам да објасним како ће људи реаговати на моје промене. Ако се време путовања повећава на магистралном [путу], људи би се могли преусмерити ", објашњава Осорио." Већина софтвера за подешавање сигнала гледа на тренутне или историјске обрасце саобраћаја. Не узима у обзир како се путовање може променити. "
Овај проблем може да се сложи како се спроводе све више промена сигнала. Рецимо, на пример, имате две могуће руте за путовање на посао: рута А и рута Б. Најчешће бирате руту А, али једнога се дана мења семафор, па се одлучите да пређете на руту Б. да ли се проток саобраћаја променио на путу А, али они који су већ кренули на руту Б можда ће бити склони да преиспитају своје могућности. Даљње компликовање је како те промене и преусмеравања могу испливати напоље и утицати на остатак путева и раскрсница у региону.
Очигледно решење је покретање и проточних и индивидуализованих модела за све сценарије. Али симулирање сваке могуће пермутације протока саобраћаја није изводљиво. Количина рачунарске снаге која би била потребна за завршетак тако сложене симулације за цео град учинила би трошкове система недостојним.
Да би се изборио око тог проблема, а да не жртвује верност и поузданост, Осориов систем комбинира оно најбоље из оба света. Потребни су само најбољи сценарији засновани на протоку, идентификовани уобичајеним временским софтвером, и покреће симулације специфичне за возача само у тим случајевима.
Узмимо за пример раскрсницу која има много јачи саобраћајни ток ка северу и југу од истока и запада. Једноставнији модели могу узроковати да семафор треба омогућити више зеленог времена на тракама сјевер-југ него на истоку и западу. Затим сложеније симулације могу помоћи у процени колико би та светла требало да буду и такође предвиде предвиди ефект таквих промена.
Раствор је скалабилан. „Рецимо да сам имао 100 различитих времена сигнала које сам хтео да тестирам“, каже Осорио. „Једноставнији модел могао би вам дати представу о подскупини 100 која може имати велики потенцијал. Затим покрећемо симулацију на подскупини. "
Обојене линије представљају главне путеве у Лозани, Швајцарска. Лева мапа, са конвенционалним програмирањем семафора, има много црвених линија које представљају дуге везе. Права карта, која користи побољшани систем истраживача, има много зелених линија које представљају кратке путове. (Љубазношћу Царолине Осорио) Осориов рад, који ће бити објављен у часопису Транспорт Сциенце, примијенио је свој модел на саобраћај у Лозани, у Швицарској, подручју гдје је некада живјела. Радећи са подацима о саобраћају на 47 путева и 15 раскрсница (од којих девет има семафоре), студија је примењивала своје алгоритме на први час вечерњег журбе. Симулације скраћују вријеме путовања за готово једну четвртину.
Симулаторе протока саобраћаја које Осорио уноси у своје моделе обично креирају сами градови. Општине прикупљају сопствене податке о преовлађујућим условима у саобраћају и податке о попису мина, између осталих метода како би створили моделе у које верују. Затим предају своје симулације уграђене метаподацима о њиховој инфраструктури, популарним дестинацијама, пешачком саобраћају и другим релевантним приоритетима Осорио-у.
На Манхаттану, на пример, постоје посебна ограничења у вези са дужином пешака који би требало да имају право преласка. Министарство саобраћаја у Њујорку већ сарађује са Осориовим тимом за управљање протоком током вршних периода у областима са великим прометом на Менхетну.
„Такав модел може потврдити наш активни систем управљања саобраћајем на Менхетну и омогућити нам да прецизно прилагодимо своје процесе и побољшамо мрежни рад, “ рекао је Мохамад Талас, заменик директора за системски инжењеринг за НИЦ ДОТ за МИТ Невс .
Осорио, зависно од циљева града, модел може помоћи оптимизацији за различите факторе. На пример, могао би временски саобраћај помоћи возачима да повећају потрошњу горива.
Њен тим већ сарађује са компанијама на неколико пројеката. Они су укључени у настојање да помогну возачима будућих аутономних аутомобила да идентификују идеална времена и места за укључивање у аутономни режим ради уштеде горива. Још један посао који је у току омогућиће програмима за дељење аутомобила, као што је ЗипЦар, да боље пронађу локације за преузимање и одлазак, тако да ће купци моћи поуздано проценити своја времена путовања.
Сав рад Осорио-а, укључујући и Лозанин тест, још увек је у фази симулације и не постоји тачан временски оквир за примену њених лекција о временском ограничавању саобраћаја на путу.
"Али зато радимо ове ствари", каже она, "да бисмо их спровели у стварном свету."
