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I dati GPS sui taxi di Pechino rivelano la causa degli ingorghi stradali
Pechino è una città famosa per gli ingorghi. Nel 2006, secondo quanto riferito, l'ora di punta durava 11 ore al giorno e la città è stata definita un parcheggio virtuale durante le ore diurne. Come nella maggior parte delle grandi città, gli urbanisti hanno cercato per anni di alleviare la pressione aggiungendo nuove strade o linee di trasporto pubblico o fornendo una migliore applicazione delle leggi sul traffico.
Monitoraggio del traffico: Per comprendere le cause dei problemi di traffico di Pechino, i ricercatori hanno diviso la città in regioni, mostrate sopra, e hanno analizzato i modi in cui i taxi viaggiano tra di loro.
Ora un gruppo che lavora presso Microsoft Research Asia ha dimostrato che tracciare la posizione dei taxi potrebbe essere un modo migliore per identificare i problemi sottostanti con la rete di trasporti di una città, aiutando i funzionari a determinare come alleviare al meglio la congestione.
I ricercatori hanno utilizzato i dati GPS di oltre 33.000 taxi di Pechino. Questi dati sono stati raccolti nel 2009 e nel 2010. I ricercatori non stavano solo cercando colli di bottiglia, punti problematici che i pendolari regolari potrebbero conoscere fin troppo bene. I segmenti stradali [congestionati] sono solo l'apparenza, non sono il problema, dice Yu Zheng , che ha guidato la ricerca. Cerchiamo di identificare la vera fonte del problema nel nostro lavoro.
I ricercatori hanno presentato il loro lavoro la scorsa settimana al 13a Conferenza Internazionale sull'Ubiquitous Computing , avvenuta a Pechino.
Per arrivare alle cause alla base dei problemi di traffico, i ricercatori avevano bisogno di ottenere informazioni sui viaggi che le persone stanno facendo, dove iniziano, finiscono i viaggi e come si sposta un pendolare nel mezzo. I ricercatori hanno diviso Pechino in regioni e hanno analizzato i dati sui taxi per trovare luoghi in cui due regioni non erano collegate correttamente.
Anche se un taxi non incontra mai un rallentamento, gli indizi del viaggio possono indicare un problema di fondo con la pianificazione urbana. Ad esempio, il tassista potrebbe prendere un percorso tortuoso dal punto A al punto B, invece di uno diretto. La distanza aggiunta potrebbe indicare che il conducente è a conoscenza di un problema con quello che sembra essere il percorso più veloce.
Gli algoritmi dei ricercatori indicano quando la rete di strade e linee della metropolitana tra due regioni non può supportare il numero di persone che viaggiano tra quelle regioni. Sottolineando i problemi di fondo, il sistema mostra agli urbanisti dove concentrare la loro attenzione, dice Zheng.
In alcuni casi, dice Zheng, le regioni trafficate non sono davvero quelle imperfette. Ad esempio, potrebbe essere che le persone della regione 1 stiano attraversando la regione 2 per raggiungere la regione 3, nel qual caso potrebbe essere meglio collegare direttamente le regioni 1 e 3, piuttosto che cercare di ampliare le autostrade nella regione 2.
I ricercatori hanno valutato il loro sistema esaminando come i loro calcoli sono cambiati con l'evoluzione della rete di trasporti di Pechino durante il periodo di due anni che hanno monitorato. Hanno scoperto che quando gli urbanisti hanno aggiunto nuove connessioni tra le regioni che gli algoritmi avevano identificato come difettose, le condizioni sono effettivamente migliorate. Laddove i difetti sono stati identificati ma non risolti, le condizioni del traffico non sono migliorate.
Zheng afferma che il sistema potrebbe essere facilmente adattato a qualsiasi città che abbia un gran numero di taxi, molti dei quali lottano a pieno titolo con il traffico. Pechino è quarta al mondo per numero di taxi. La top 10 include Città del Messico, Bangkok, Tokyo, New York, Buenos Aires e Mosca. Zheng dice che, con dati sufficienti, le sue tecniche funzionerebbero bene lì come a Pechino.
Penso che questa sia una direzione interessante, anche se mi chiedo fino a che punto il vero problema nella pianificazione urbana non sia avere le risorse - soldi - per fare qualcosa al riguardo, dice Sam Madden , professore associato presso il MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory che studia le reti di sensori wireless, comprese le unità GPS.
Madden aggiunge che l'enorme quantità di dati accumulati dai ricercatori, sufficiente per analizzare ogni strada di una città, rende il lavoro impressionante. Anche pochi anni fa, dice, sarebbe stata una sfida ottenere così tante informazioni sulle condizioni stradali. Per le sue ricerche, Madden ha installato sensori GPS sui taxi per raccogliere dati, ma i costi e la difficoltà lo hanno limitato a contrassegnare decine di taxi, non migliaia.