Hur maskininlärning kan få trafiken att flyta smidigare i täta stadsmiljöer
Lästid: 5 min
I departementet Hauts-de-Seine experimenterar man med en innovativ mjukvarulösning som ska kunna förutsäga vägtrafiken på boulevard circulaire runt La Défense, Europas ledande affärsdistrikt. En lösning som sedan ska reproduceras på andra områden.
Det rör sig om en fyra kilometer lång sträcka som dagligen används av 30 000 bilister i västra Paris. Den officiella vägbeteckningen är RD993 och namnet man använder är boulevard circulaire de La Défense. En ”ringled” som regelbundet drabbas av trafikstockningar … Under 2019 hade man i departementet Hauts-de-Seine, där man är angelägna om att upprätthålla attraktiviteten för Europas ledande affärsdistrikt, en önskan om att göra denna ringled till ett innovationsområde.
En inbjudan att lämna in projektförslag utlystes i samarbete med Paris La Défense och Cerema (Center for Studies and Expertise on Risks, the Environment, Mobility and Planning). Syftet var att utarbeta, genomföra och testa innovativa lösningar i verkliga situationer som gör trafiken mer flytande och säker runt La Défense, men även att tillämpa dessa på andra infrastrukturer för mobilitet.
Fyra förslag valdes ut av departementsfullmäktige. Ett av dessa utvalda förslag var AGIT-systemet (för intelligent trafikanalys och trafikstyrning) framtaget av Citeos Solutions Digitales, ett företag inom VINCI Energies inriktat på innovationssystem till smarta områden.
Lösningen som framtagits av Citeos gör det möjligt att exakt förutsäga 15 minuters trafik med hjälp av maskininlärningsteknik.
Denna modell som utvecklats av Citeos och deras samarbetspartner Qucit, och som för närvarande befinner sig på experimentstadiet, gör det möjligt att mycket exakt förutsäga 15 minuters trafik tack vare maskininlärningsteknik, med uppkoppling mot trafikledningscentralen för EPI (Etablissement Public Interdépartemental) för Yvelines och Hauts-de-Seine, och som förses med trafikdata för området (hastigheter, flöden, körtider, etc.) samt av en serie med externa data (kalender, helgdagar, skollov, väderprognos, vägnätsdata).
Hybridmodeller för beräkning
De första försöken att bygga en matematisk teori för vägtrafiken går tillbaka till 1920-talet. Ett sekel senare finns det fortfarande ingen vetenskaplig avhandling som lyckats förklara hur vägtrafiken verkligen fungerar. Nuvarande trafikmodeller använder sig av en kombination av empiriska och teoretiska tekniker.
Vi vet att trafiken beter sig på ett komplext och icke-linjärt sätt. Då bilförares reaktioner är individuella interagerar inte fordon enbart enligt mekaniska lagar. Snarare tenderar de att bilda kluster som beroende på hur täta de är kommer att resultera i varierande följdvågor.
”Klassiska prognosverktyg, såsom statistiska analyser baserade på fysisk mätning av fordonsflöden, är inte alltid tillräckliga för att kunna göra en korrekt analys av trafikdynamiken i en tät och komplex miljö, såsom boulevard circulaire de La Défense. Hittills finns det såvitt vi vet ingen modell som baserar sig helt på maskininlärning och som används i realtidsdrift”, förklarar Alexane Gondel, affärschef på Citeos Solutions Digitales.
De lovande resultaten i de experiment som utförts på La Défense är desto mer intressanta med tanke på att den lösning som framtagits av Citeos kan införliva snabba förändringar i trafikdynamiken, såväl som längre trender kopplade till förändringar i bilisternas vanor. Med alternerande perioder av nedstängningar och lättande av restriktioner kan man se hur detta återspeglar sig på bilisternas beteendemönster.
En öppen och replikerbar lösning
Förutom trafikanalys och prognostisering av trafikstockningar kommer den mjukvarulösning som införs på La Défense så småningom att kunna innefatta ett bredare utbud av tjänster såsom larminställningar för operatören, beslutsstöd, scenarier för anpassning av trafikljusplaner och riktlinjer för hastighetsanpassning samt information till bilister på variabla meddelandeskyltar (PMV). Citeos erbjuder användaren en programvara för återgivning av analyserna via ett webbgränssnitt där man kan se resultaten av experimenten.
Idag har den system- och teknikdemonstration som används på La Défense till syfte att implementeras över hela departementet för att stödja den regionala politiken för koldioxidsnål mobilitet. Framför allt har AGIT utformats med tanke på att det ska kunna replikeras.
”Systemet kan reproduceras på andra områden och i andra miljöer för bedömning och kontroll av trafiken i andra typer av infrastruktur, såsom till exempel vägar för mjuk mobilitet. Det är också en öppen lösning som kan användas för andra mobilitetsändamål. AGIT kan således förse ruttplanerare av typen MaaS eller Vélo med förutsägelser för anpassning i realtid av de rekommendationer som görs till användarna”, säger Alexane Gondel.
20/01/2022
