Queensland Department of Transport and Main Roads
Aimsun
Gold Coast, Queensland, Australia
De agosto de 2016 a junio de 2017
AIMSUN LIVE
BIG DATA
ANÁLISIS PREDICTIVO
Evaluar la eficacia de Aimsun Live en la predicción de las condiciones de tráfico hasta 60 minutos en el futuro y analizar la probabilidad de prevenir o mitigar los atascos. El objetivo general era mejorar la respuesta general a los problemas de la red.
El resultado del proyecto debía incluir la identificación de cualquier dato que pudiera ser necesario para que el sistema fuera más preciso, junto con cualquier otra mejora.
El proyecto piloto se llevó a cabo en una pequeña zona de la Costa Dorada que recorre aproximadamente 10 km a lo largo de la autopista M1 del Pacífico, y al este hasta 4 km de la costa. Esto supuso alrededor del 20% de toda la zona de la Costa Dorada. Los datos en tiempo real se recogieron utilizando los dispositivos de recuento de tráfico existentes en la red de carreteras.
Aimsun utilizó información de tráfico en directo y modelos de transporte para predecir las condiciones del tráfico hasta 60 minutos en el futuro.
Aimsun Live funcionó durante las horas punta de la mañana y de la tarde de los días laborables, de 6 a 10 de la mañana y de 3 a 7 de la tarde.
Este proyecto se diseñó para comprender el alcance y el valor de las tecnologías y no se integró en los sistemas de gestión del tráfico en vivo.
Los modelos se utilizaron para producir tablas de viajes Origen-Destino (OD) que se suministraron como entradas a los modelos de simulación que se utilizaron para simular el comportamiento de los conductores individuales en respuesta a diversas estrategias de control en el corredor y en los cruces como los intercambios de la autopista o las intersecciones arteriales.
Los ingenieros de software de Aimsun identificaron una serie de escenarios y, a continuación, una serie de estrategias de mitigación que podrían aplicarse para minimizar el efecto de un incidente o una acumulación de congestión. En cada caso se incluyó el escenario de “no hacer nada” para garantizar que cualquier mitigación no empeorara la situación del tráfico.
El cliente comprendió el valor de predecir el tráfico a corto plazo para entender las estrategias de mitigación que podrían aplicarse en función de una situación de tráfico que se predijo con exactitud pero que aún no había tenido lugar.
También se identificaron limitaciones en los sistemas de transporte inteligente utilizados, incluida la coherencia entre los sensores y el modelo, lo que llevó a que se abordara el mantenimiento y la actualización antes de poner en marcha la prueba.
El proyecto también identificó qué fuentes de datos adicionales pueden ser necesarias.
Hubo una excelente colaboración entre el Departamento de Transporte y Carreteras Principales de Queensland y Aimsun. Trabajaron juntos para definir un área de prueba que diera una indicación del valor del sistema de forma asequible y manejable. Ambos equipos compartieron rápidamente los datos y tuvieron una actitud positiva.
El proyecto utilizó los sensores existentes y no requirió la instalación de ningún hardware adicional.
Aimsun Live es el software de predicción del tráfico que está en el centro del proyecto de autopista inteligente M4, de 600 millones de dólares, del Gobierno de Nueva Gales del Sur. El proyecto utiliza datos en tiempo real, comunicaciones e ITS para mejorar el flujo de tráfico.
Aimsun colaboró con la Autoridad de Transporte Terrestre de Singapur (LTA) para desarrollar un sistema de simulación y predicción del tráfico en tiempo real en Aimsun Live.
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TY – COMP
T1 – Manual del usuario de Aimsun Next 23
A1 – Aimsun
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Y1 – 2023
Y2 – Acceso: Mes, Día, Año
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PB – Aimsun
UR – [En software]. Disponible en: https://docs.aimsun.com/next/23.0.0/
Aimsun Next 20.0.5
TY – COMP
T1 – Manual del usuario de Aimsun Next 20.0.5
A1 – Aimsun
ET – Aimsun Next Version 20.0.5
Y1 – 2021
Y2 – Acceso: Mes, Día, Año
CY – Barcelona, España
PB – Aimsun
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