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    Sei qui:Home»Featured»Un modello matematico per snellire il traffico stradale

    Un modello matematico per snellire il traffico stradale

    By Redazione BitMAT30/01/2020Updated:31/01/20205 Mins Read
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    Lo ha creato Valentina Morandi (nella foto), ricercatrice della Facoltà di Scienze e Tecnologie della Libera Università di Bolzano

    Decongestionare le strade dal 5 al 10 applicando un sistema di navigazione centralizzato basato su un modello matematico.

    Lo ha ideato Valentina Morandi, ricercatrice della Facoltà di Scienze e Tecnologie (macroarea delle Scienze di base) che, insieme a due colleghi dell’Università di Brescia, Enrico Angelelli e Maria Grazia Speranza, ha pubblicato tre contributi in cui propone un modello matematico la cui applicazione consentirebbe di diminuire sensibilmente il traffico.

    Parliamo, rispettivamente, di: Congestion avoiding heuristic path generation for the proactive route guidance e A trade-off between average and maximum arc congestion minimization in traffic assignment with user constraints, apparsi sulla rivista scientifica “Computers and Operations Research” e Proactive route guidance to avoid congestion apparso su “Transportation Research Part B: Methodological”.

    Il principio che fa funzionare il modello

    Gli attuali sistemi di navigazione guidata, basati sia sulla trasmissione di dati via internet o satellite, potrebbero già adesso rendere più scorrevole il transito dei mezzi su gomma. Come? Sfruttando un principio molto semplice e che è alla base di molte conquiste dell’uomo: la cooperazione.

    Come riferito in una nota ufficiale dalla stessa Valentina Morandi: «Abbiamo esaminato i dati dello spostamento nel traffico urbano raccolti da veicoli dotati di GPS intelligente, come ad esempio, Google Maps, che segnalano le intenzioni di guida delle persone. Abbiamo visto che, chiedendo un minimo sacrificio ad ogni utente e proponendo un ventaglio di possibilità diverse rispetto al percorso più breve, riusciamo a ottimizzare il sistema. Questo assegna, sulla base della distanza, della situazione del traffico, dei luoghi di partenza e arrivo, delle penalità – o “unfairness” – a ogni utente. Spalmandole in maniera precisa tra tutti gli attori, il traffico sulla rete reale diminuisce di una percentuale che varia dal 5 al 10%. Ciò avviene però senza che gli autisti quasi se ne accorgano. Infatti, il tempo di percorrenza di gran parte degli utenti è uguale o minore rispetto al tempo di percorrenza senza coordinamento e solo pochi utenti sperimentano un piccolissimo ritardo. Questo consiste in un massimo di un minuto su un percorso di 30 minuti, rendendolo di fatto trascurabile».

    Semplificando all’estremo, il modello matematico di Morandi – elaborato prendendo in esame i dati del traffico urbano di Anaheim (Los Angeles) e Berlino, oltre ad alcune città “benchmark”, generate automaticamente per validare l’esperimento – penalizza in misura minima tutti gli autisti, obbligandoli ad allungare in maniera quasi impercettibile il percorso.

    Così facendo però, l’intera comunità dei guidatori ne ricava un vantaggio complessivo in termini di tempo risparmiato. Se nessuno aiuta gli altri, il risultato è che si viaggia tutti più lenti. È il cosiddetto “Price of Anarchy” o “Prezzo dell’anarchia”. La morale? Se tutti accettano di perdere qualcosa, in realtà, alla fine ci guadagnano.

    La crescente diffusione di veicoli a guida autonoma, in futuro, potrebbe essere centrale per il modello propugnato dalla ricercatrice. Quando un utente entra in un veicolo autoguidato immette solo origine e destinazione ed è l’automobile a decidere il percorso. Questo darebbe uno slancio alla cooperazione perché di fatto non ci sarebbe la scelta egoista del guidatore a mettervi un freno.

    I problemi da superare

    Il problema attualmente è che manca un coordinamento tra i diversi sistemi di guida. Il modo in cui guidiamo quando siamo sulla macchina e seguiamo i consigli del dispositivo che abbiamo installato, è acquisito da tanti GPS singoli decentralizzati, dai calcoli risulta che ciò aumenta la congestione anche del 10% rispetto alla possibilità offerte da un sistema centralizzato.

    Ma questo modello non solo permetterebbe agli amministratori di organizzare una politica dei trasporti più efficiente ma anche dal punto di vista ambientale, sarebbe possibile – a fronte di una generale diminuzione dell’inquinamento – anche distribuire l’impatto dell’inquinamento e del traffico – riducendo la CO2 e altre sostanze nocive – tra zone più trafficate e altre meno.

    Il modello studiato da Morandi e colleghi potrà servire anche a introdurre una tariffazione dinamica in cui le persone abbiano l’incentivo a seguire i suggerimenti del sistema di guida dinamico e centralizzato. Ciò sarà reso ancora più facile dalla diffusione crescente di tecnologie come il 5G che facilitano la trasmissione di grandi quantità di dati su larga scala e ad altissime velocità.

    Una nuova ricerca punta a migliorare il collegamento di aree remote

    Il secondo filone di ricerca cui sta lavorando la ricercatrice italiana riguarda infine i trasporti on demand (cosiddetti “dial-a-ride” o “passaggi dietro chiamata telefonica”). Esistono zone che per la loro distanza dai centri maggiori, per la scarsa densità abitativa sono poco o per nulla servite da mezzi di trasporto pubblici come gli autobus. Perché non pensare a un sistema che si attivi solo su richiesta dei clienti e che si adatti alle esigenze di spostamento degli abitanti di questi territori – si pensi per esempio ad alcune vallate di montagna nelle Alpi o negli Appennini – rendendo possibile l’integrazione di servizi pubblici e privati?

    Morandi sta mettendo a punto un modello matematico che prevede schemi di scambio e di ricompensa profittevoli per i partner del servizio e che rende possibile l’integrazione dei trasporti. Ma non solo. Infatti questo scambio sarebbe possibile anche tra linee di bus pubblici. L’esempio è fornito da quelle aree in cui si accavallano le competenze di due Province. Si pensi, ad esempio, alla zona di Passo Lavazé e Passo Oclini, a cavallo tra Trento e Bolzano. Anche in questo casi i gestori potrebbero scambiarsi agevolmente i clienti riducendo i costi e, magari, aggiungendo l’interazione con gli attori privati quando non ritengono remunerativo far circolare i loro mezzi.

     

    Modello matematico traffico Valentina Morandi veicoli a guida autonoma
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    Redazione BitMAT
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