SODA – Selbst-organisierte, verteilte und adaptive Verkehrssteuerung [Self-Organized, Distributed, and Adaptive Traffic Control

Das Hauptziel dieses Forschungsvorhabens ist die Entwicklung eines intelligenten Verkehrsmanagementsystems, dass automatisch, verteilt, und selbstorganisiert arbeitet, um (i) Verkehrslichtanlagen und (ii) Routenführung mit der neuesten fortschrittlichen Sensorik auf der Basis abgetasteter Daten wie z.B. V2I-Kommunikation zu steuern. Wir sind überzeugt, dass ein fortschrittliches, selbstorganisiertes Verkehrsmanagementsystem, das den Verkehr in Echtzeit überwachen und steuern kann, die Mobilität in überlasteten städtischen Grossregionen verbessern kann. Ein derartiges neues technisches System sollte selbstorganisiert sein, d.h., autonom funktionieren, ohne dazu Verkehrsleitzentralen und menschliches Personal zu erfordern, und über adaptierungsfähige Kontrollsysteme mit verteilter Struktur konzipiert werden. Es gibt mehrere solche Navigationssysteme wie etwa Waze, die nur Routenempfehlungen anhand der gerade herrschenden Verkehrsbedingungen geben. Diese Systeme können aber die Ampelschaltungen nicht in Echtzeit ändern. Im Rahmen dieser Forschungsarbeit wollen wir deshalb ein System entwickeln, das das kombinierte Problem einer optimalen Routenführung und der Ampelsteuerung zu lösen imstande ist. Zudem gibt es in der Literatur mehrere verteilte, adaptive Steuerungsverfahren, die zur Lösung von Problemen der Verkehrssignalsteuerung entwickelt wurden, aber nur wenige davon wurden auch implementiert und werden derzeit in realen städtischen Systemen betrieben. Alle diese Implementierungen verwenden Daten aus magnetischen Schleifendetektoren, und es gibt eine Verkehrsleitzentrale, die die Koordinierung der verschiedenen verteilten Verkehrssteuergeräte übernimmt. Unser Projekt erfordert keine Verkehrsleitzentralen, und dank der rasanten Fortschritte bei den Verkehrsdetektoren und Sensoren (Sondenfahrzeugen, Bluetooth-Sensoren etc.), sind wir in der Lage, Systeme mit preiswerten verteilten Sensoren einzusetzen, die eine lokale Erfassung möglich machen. Eine Feldimplementierung der entwickelten Algorithmen ist für Haifa (Israel) geplant.

Finanzierung

SNF Schweizer Nationalfonds

Projektlaufzeit

02.2021 – 08.2021