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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: mariagrazia.dotoli@poliba.it ; raffaele.carli@poliba.it
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
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
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

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
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: mariagrazia.dotoli@poliba.it ; raffaele.carli@poliba.it Bari, 19 settembre 2014

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Workshop progetto SEMINA - Politecnico di Bari

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