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Un living lab nell'ambito di Apulian ICT living lab, un progetto finanziato dalla Regione Puglia
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livinglabs.regione.puglia.it
SEMINA (Sistemi Evoluti per la Mobilità Intelligente in Network urbani Agili)
I Workshop «SEMINA»
Gli indicatori di smart mobility
Prof. Ing. Mariagrazia DOTOLI – Ing. Raffaele CARLI
Dip. di Ing. Elettrica e dell’Informazione - Politecnico di Bari
email: [email protected] ; [email protected]
Bari, 19 settembre 2014
Introduzione
Sistemi intelligenti di trasporto
Stato dell’arte su indicatori di mobilità
Le attività Poliba nel Living Lab
Conclusioni
Sommario
Introduzione
Contesto
Continuo aumento della popolazione mondiale che vive nelle aree urbane
Società sempre più strutturalmente dipendenti dai propri sistemi di trasporto
Concetto emergente
Occorre un nuovo paradigma della mobilità in grado di:
rispondere in modo efficace, efficiente e sicuro alle mutate esigenze
ottimizzare l’uso e lo sviluppo di risorse economiche, umane ed ambientali
Domanda di trasporto superiore alle capacità
Vasta portata dei problemi legati al footprint della mobilità
Smart mobility per rispondere al bisogno critico in evoluzione
L’ICT applicata ai trasporti permette di:
catturare i dati in tempo reale del mondo concreto attraverso l'uso di sensori e dispositivi
integrare i dati in una piattaforma di comunicazione
includere le analisi complesse, la modellazione, l'ottimizzazione dei processi
visualizzazione e rendere fruibili le informazioni elaborate
rendere il sistema dei trasporti «smart»
Tecnologie abilitanti
La gestione e la produzione di dati e informazioni è essenziale per la nuova mobilità
Sommario
Introduzione
Sistemi Intelligenti di Trasporto
Stato dell’arte su indicatori di mobilità
Le attività Poliba nel Living Lab
Conclusioni
INFOMOBILITA’ Indicatori per la congestione
stradale
Stato del traffico: previsionale e
tempo reale
CLASSIFICAZIONE SISTEMI ITS:
(secondo UNI-CEI 70031)
1. Sistemi di informazione all’utenza avanzati
(ATIS)
2. Sistemi di gestione del traffico e della mobilità
(ATMS)
3. Sistemi di gestione del trasporto pubblico
(APTS)
4. Sistemi di controllo avanzato del veicolo (ACVS)
5. Sistemi di gestione del trasporto merci (CVO)
GESTIONE MOBILITA’ Detezione e gestione
emergenze
Analisi storica dei dati storici
sul traffico per interventi strategici
(es. zona ZTL, semafori,
park&ride)
GESTIONE TPL Sistemi di localizzazione dei
mezzi, Previsione dei tempi di
arrivo alle fermate
Pianificazione orari e rotte
Sistemi Intelligenti di Trasporto
ACQUISIZIONE
INFORMAZIONI
ELABORAZIONE
INFORMAZIONI
COMUNICAZIONE
INFORMAZIONI
Sensori fissi
Elaborazioni immagini
Spire
Sensori mobili
Dati telefonia mobile
Sistemi GPS su BUS e
auto
DA QUALI FONTI? COME? A CHI?
ITS – Intelligent Transport System
OFF-LINE (analisi storica dei dati)
REAL TIME (on-line updating)
Pubblica Amministrazione
Cittadini
Gestori del trasporto
pubblico locale
Gestori flotte
Operatori di trasporto
merci
Trip planner
Sistemi intelligenti di trasporto
Introduzione
Sistemi intelligenti di trasporto
Stato dell’arte su indicatori di mobilità
Le attività del Poliba nel Living Lab
Conclusioni
Sommario
Principali aree di ricerca nell’utilizzo dei dati GPS dei bus per ITS
Ambito specifico del sistema di trasporto bus
Utilizzo online dei dati
Strategie di gestione e controllo real-time della flotta di bus urbani
Sistemi informativi per gli utenti dei bus
Utilizzo offline dei dati
Diagnosi ed analisi delle performance del sistema di trasporto bus
Ambito generale della circolazione stradale
Utilizzo offline dei dati
Estrazione e stima di indici del traffico della rete stradale (Traffic Analysis)
Utilizzo online dei dati
Sistemi di infomobilità sul traffico della rete stradale / gestione emergenze
Utilizzo del BUS tracking per ITS
Diffusione del concetto di “bus as probe”
1. Indicatori real-time del
trasporto con bus
Il bus tracking real-time permette:
Estrazione di informazioni per il monitoraggio e il controllo delle operazioni del sistema di trasporto
Principali indicatori di performance
Ritardo nell’orario di arrivo (Schedule adherence)
Rispetto della distanza tra bus pianificata (Headway adherence)
Tempo di arrivo del bus predetto (Predicted Arrival time)
1. Indicatori real-time del
trasporto con bus
Rappresentazione dei dati estratti:
nelle centrali di controllo del sistema di trasporto (mappe)
nei sistemi di informazione per utenti/passeggeri
2. Indicatori di analisi
del trasporto con bus
Analisi delle performance del trasporto con bus – Principali indicatori
Tempo di percorrenza medio
Velocità media bus (Commercial bus travel speed)
Ritardo medio nell’orario di arrivo (Schedule adherence)
Rispetto medio della distanza tra bus pianificata (Headway adherence)
Differenti livelli di aggregazione:
Spaziale: Linea, Tratta
Temporale: Ora, giorno, mese, periodo
2. Indicatori di analisi
del trasporto con bus
Performance principalmente legate al concetto di congestione
Tempo di percorrenza
Tempo di percorrenza al 95 percentile
Velocità media del viaggio
Indice di congestione
Tempo di movimento
Frazione del tempo di fermata
Rumore di accelerazione
3. Indicatori di analisi
della circolazione stradale
C = tempo effettivo
C0 = tempo in caso di free-flow
Performance principalmente legate al concetto di congestione
Travel time index
Livello del servizio della strada (secondo HCM)
3. Indicatori di analisi
della circolazione stradale
3. Indicatori strategici
della circolazione stradale
La misura degli indicatori può esser fatto a vari livelli:
puntuale
segmento (breve tratto)
corridoio
area
I dati di Bus tracking real-time permettono mediante stime e predizioni di estrarre informazioni sulla circolazione stradale
Principali indicatori di traffico della circolazione stradale
Tempo di viaggio predetto tra due punti (average travel time)
Velocità media sulla tratta stradale (average velocity)
Volume del traffico
Preferiti dagli automobilisti
4. Indicatori real-time
della circolazione stradale
Rappresentazione dei dati estratti
generalmente tradotti in enumerativi e consultabili su mappa in scala di colori
E.g.:
4. Indicatori real-time
della circolazione stradale
Shangai – bus tracking
Octotelematics – tracking dei veicoli con scatola nera
Google traffic – dati di telefonia cellulare
Introduzione
Sistemi intelligenti di trasporto
Stato dell’arte su indicatori di mobilità
Le attività del Poliba nel Living Lab
Conclusioni
Sommario
Il Politecnico di Bari in SEMINA:
Referente scientifico Politecnico di Bari:
Prof. Ing. Mariagrazia DOTOLI
Coinvolti 2 Gruppi di ricerca afferenti ai seguenti 2 Dipartimenti:
DEI (Dipartimento di Ingegneria Elettrica e dell’Informazione) – Decision and Control Laboratory - Coordinatore Prof. DOTOLI
DMMM (Dipartimento di Meccanica, Matematica e Management) – Coordinatore Prof. GARAVELLI
Le attività Poliba nel
Living Lab Semina
Overview delle principali attività:
Contributo alle attività di prototipazione e testing delle soluzioni:
Ottimizzazione degli algoritmi di predizione e di analisi del traffico
On-line updating e analisi storica
Definizione di indicatori di mobilità
Per cittadino, gestore TPL e per Pubblica Amministrazione
Supporto all’Analisi dell’Utenza finale ed alla Definizione del modello di interazione tra i diversi attori coinvolti:
Coordinamento dei Focus Group
Coordinamento dei seguenti Panel di esperti:
Panel di esperti scientifici – Comunità accademica
Panel gestori TPL (Trasporto Pubblico Locale) - AMTAB
Le attività Poliba
nel Living Lab
Introduzione
Sistemi Intelligenti di Trasporto
Stato dell’arte su indicatori di mobilità
Le attività Poliba nel Living Lab
Conclusioni
Sommario
Utilizzo dell’ICT per i trasporti
Miglioramento performance
Impatti sul comportamento degli utenti/viaggiatori/cittadini
Sostenibilitá
Sviluppo di ITS in Semina
Definizione e sviluppo di soluzioni avanzate per la mobilitá
Approccio interdisciplinare a tecnologie dei vari settori dell’ingegneria
Impegno nella ricerca di indicatori di mobilità
L’ICT nei trasporti in azione… verso la Smart Mobility
Conclusioni
I workshop SEMINA –
Attività del Politecnico di Bari
Grazie per l’attenzione!
Prof. Ing. Mariagrazia DOTOLI – Ing. Raffaele CARLI
Dip. di Ing. Elettrica e dell’Informazione - Politecnico di Bari
email: [email protected] ; [email protected]
Bari, 19 settembre 2014
