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Algoritmi di traffico centralizzati per aiutare i conducenti a evitare la congestione

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Credito: Anirudh Ramesh

Fornire sostenibilità nel traffico non è un’impresa facile. Potrebbe essere la risposta un software che coordina a livello globale le auto per evitare ingorghi e congestione?

Nel 2019 gli automobilisti a Roma hanno perso in media 166 ore a causa di ingorghi e congestione. A Parigi erano 165, Dublino 154 e Atene 107. Un rapporto del 2016 pubblicato dal governo federale svizzero mostrava che la congestione del traffico costava al paese 1,6 miliardi di franchi all’anno in termini di tempo perso, spreco di carburante, danni ambientali e incidenti.

Quest’anno, un gruppo di studenti del bachelor EPFL della School of Computer and Communication Sciences ha intrapreso un progetto per creare traffico intelligente nell’ambito del corso Making Intelligent Things. Hanno utilizzato diversi algoritmi di traffico centralizzato su gruppi di auto Arduino stampate in 3D per cercare di coordinare il traffico e allo stesso tempo consentire agli utenti di conoscere il sistema stradale e dove si trovavano le auto, in modo tale che i conducenti potessero evitare ingorghi e congestione.

“Volevamo costruire una simulazione del traffico che fosse più efficiente di quella che abbiamo in questo momento nel mondo. Avevamo molte idee e alla fine abbiamo costruito un prototipo in cui le auto non parlavano direttamente tra loro o determinavano le proprie luoghi ma in cui una telecamera è stata puntata sull’area determinando la loro posizione centralmente mediante la visione artificiale e inviando tali informazioni alle auto”, ha affermato Anirudh Ramesh, studente del secondo anno di IC e membro del team.

Il team ha costruito una rete stradale con incroci e strade con diverse modalità di simulazione alternative. In una le auto cercavano di raggiungere una destinazione generata casualmente, in un’altra le auto dovevano far salire i passeggeri come in un servizio taxi. I veicoli avevano piccoli codici a barre attaccati e la telecamera li ha rilevati e rintracciati. Il software sviluppato dagli studenti prevedeva dove dovevano andare le auto, dando loro istruzioni e guidandole nella giusta direzione.

Fare traffico intelligente

Gli studenti dovevano progettare le auto. Credito: Anirudh Ramesh

Dimostrazione su piccola scala

Attualmente, i progetti di auto a guida autonoma riguardano specificamente la realizzazione di un’auto in grado di navigare con successo nel traffico, evitare situazioni pericolose e rimanere sulla strada. Non fanno parte di una rete più ampia come questa e non comunicano tra loro. “Su piccola scala pilota, questo progetto ha dimostrato che gli algoritmi del traffico centralizzato sono stati in grado di prendere decisioni su dove devono viaggiare le auto in modo coordinato. È meraviglioso che questi studenti universitari abbiano messo insieme tutte le loro idee e le abbiano realizzate in un arco di tempo molto breve “, ha affermato il professor Christoph Koch, che tiene il corso.

“Il nostro obiettivo principale era quello di risparmiare tempo alle persone e rendere il traffico più sicuro rendendo i viaggi più efficienti. Nella creazione di un sistema più efficiente speravamo anche di risparmiare energia e carburante, rendendo la guida più sostenibile in molti modi”, ha continuato Ramesh.

Una vera sfida

Ma il progetto non è andato tutto liscio. “Tutto ciò che pensavi sarebbe stata una sfida è stata una sfida! Dall’ideazione di un buon design per le auto e il back-end, al fare in modo che la fotocamera rilevi tutte le auto e collegasse il Bluetooth, c’erano molte scappatoie che dovevamo passare attraverso per farlo funzionare. Penso che alla fine, ironia della sorte, le cose di visione artificiale che dovevamo fare erano le più facili”, ha aggiunto Louis Dumas, uno studente del terzo anno di laurea e anche un membro del team.

E dove gli studenti potrebbero voler portare questo progetto di simulazione solido e di successo? “Abbiamo reso il nostro progetto open source e sarebbe sicuramente bello vedere questo progresso ulteriormente, magari con i futuri studenti del corso?” disse Dumas. “Abbiamo gettato basi molto solide per le simulazioni del traffico hardware e, così facendo, abbiamo appreso molte abilità inestimabili. Forse in futuro potremmo avere un sistema satellitare e l’industria automobilistica potrebbe utilizzare il nostro software sui propri veicoli! Ma sappiamo che è così molto lontano”, ha concluso Ramesh.


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