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Trovare un parcheggio potrebbe presto diventare più facile
Chiunque abbia guidato in un centro affollato sa che il parcheggio può significare un giro quasi infinito alla ricerca di uno spazio vicino alla tua destinazione. Ora gli ingegneri della Rutgers University nel New Jersey hanno combinato semplici sensori a ultrasuoni, ricevitori GPS e reti dati cellulari per creare un modo economico e altamente efficace per trovare il parcheggio disponibile più vicino.
Spazio libero?: Questo telemetro ad ultrasuoni, attaccato alla portiera di un'auto con dei magneti, è la base di un sistema prototipo sviluppato alla Rutgers University per il monitoraggio dei parcheggi in strada.
I ricercatori di Rutgers affermano che rendere ampiamente disponibili dati dettagliati sui parcheggi tramite mappe basate sul Web o sistemi di navigazione potrebbe alleviare la congestione del traffico consentendo ai viaggiatori di decidere se parcheggiare in un garage centrale, cercare un parcheggio in strada o scegliere in anticipo un'altra modalità di trasporto. Se i conducenti scelgono il parcheggio in strada, potrebbe aiutare suggerendo i posti auto agli utenti tramite un dispositivo di navigazione o un telefono cellulare.
Il team, guidato da professori assistenti Marco Gruteser e Wade Trappe , sensori di distanza a ultrasuoni montati sulle porte lato passeggero di tre auto. Utilizzando i dati raccolti in due mesi mentre i conducenti si spostavano attraverso Highland Park, NJ, i ricercatori hanno sviluppato un algoritmo che ha tradotto le letture della distanza degli ultrasuoni in un conteggio dei parcheggi disponibili accurato al 95%. Combinando questi dati con i dati GPS, hanno anche generato mappe di quali spazi erano occupati e quali erano aperti con una precisione superiore al 90%.
La congestione del traffico è un problema enorme a livello nazionale, in particolare nelle aree del centro. Uno studio di Alternative di trasporto , un gruppo di difesa dei trasporti di New York City, ha scoperto che fino al 45 percento del traffico a Manhattan è generato da auto che girano intorno all'isolato in cerca di parcheggio. Nel 2006, Donald Shoup, professore nel dipartimento di pianificazione urbana dell'Università della California, Los Angeles, ha calcolato che, nel corso di un anno, i veicoli in cerca di parcheggio in un piccolo quartiere commerciale di Los Angeles hanno bruciato 47.000 galloni di benzina e ha prodotto 730 tonnellate di anidride carbonica. Il problema è così grave che alcune città, come San Francisco, hanno investito milioni di dollari in infrastrutture di parcheggio intelligenti, sistemi che rilevano la presenza di veicoli nei parcheggi tramite sensori fissi installati nell'asfalto o nei parchimetri.
Ma tali sistemi funzionano solo per i parcheggi a pagamento o a fessura. Hanno anche grandi costi di installazione e di esercizio. Il SFpark progetto a San Francisco copre 6.000 spazi, solo il 25% circa dei parcheggi in strada disponibili. Con un costo stimato di $ 500 per l'installazione e la manutenzione di ciascun sensore per un anno, si sommano a $ 3 milioni. Il team di Rutgers ha deciso di creare un'alternativa a basso costo che possa funzionare sia per i parcheggi con parchimetro che per quelli senza slot.
Gli ingegneri hanno ideato un prototipo di una piattaforma di rilevamento utilizzando un sensore a ultrasuoni da $ 20 che segnala la distanza dall'ostacolo più vicino e un ricevitore GPS da $ 100 che rileva la posizione corrispondente. Si collegavano entrambi a un PC leggero con una scheda Wi-Fi per trasmettere i dati a un server centrale.
L'algoritmo ideato dai ricercatori basa il rilevamento dei veicoli parcheggiati su cali nelle letture del sensore a ultrasuoni. Per distinguere le auto parcheggiate da altri ostacoli più piccoli nel percorso del sensore, ad esempio alberi, contenitori per la raccolta differenziata o persone, hanno confrontato la larghezza e la profondità di ogni avvallamento con le soglie determinate da una serie di dati di addestramento in cui gli ingegneri hanno contrassegnato ciascun sensore tuffo come un'auto o un altro oggetto. Hanno quindi sviluppato filtri che rimuovono tutti i cali che hanno una profondità inferiore alla soglia che l'algoritmo ha appreso dai dati di addestramento. Per i parcheggi a fessura, l'algoritmo aveva una precisione di rilevamento di circa il 95 percento. Per i parcheggi senza slot, hanno raggiunto una precisione del 96% circa.
Il team ha inoltre integrato i propri dati di rilevamento con mappe di riferimento per creare una mappa precisa della disponibilità dei parcheggi. Hanno affrontato una grande sfida per raggiungere questo obiettivo perché le coordinate della posizione fornite da un ricevitore GPS sono in genere accurate solo a tre metri. Con una lunghezza approssimativa del parcheggio di circa sette metri, un veicolo potrebbe essere facilmente abbinato a un posto adiacente errato. Così hanno sviluppato un altro algoritmo che utilizza le letture del sensore a ultrasuoni per rilevare determinati oggetti fissi, come alberi e segnali stradali. Ciò ha consentito loro di ridurre di oltre la metà il tasso di errore.
Dopo aver dimostrato che il concetto funzionava, Gruteser e i suoi colleghi volevano vedere se un tale sistema potesse essere efficacemente implementato in una grande città inserendo sistemi di sensori in veicoli che circolano regolarmente, come taxi, auto della polizia e altri veicoli governativi. Il team ha utilizzato un set di dati pubblici di 536 taxi a San Francisco per studiare i modelli di mobilità delle auto. Mentre i taxi hanno visitato alcune parti della città troppo raramente per rendere utili i dati raccolti per una mappa dei parcheggi in tempo reale, il campionamento fornito da questi stessi taxi nel centro di San Francisco è stato più che adeguato per coprire l'area più piccola.
Gli ingegneri stimano che potrebbero coprire l'area del centro di San Francisco utilizzando solo 300 taxi per circa $ 200.000, un fattore di risparmio di circa 15 rispetto a un sistema a sensore fisso. Sappiamo che questo risparmio è legato al fatto che stiamo ottenendo un campionamento casuale e non garantito dei parcheggi, rispetto al monitoraggio continuo offerto dai sistemi di sensori fissi, afferma Gruteser.
Lo sviluppo di un sistema per l'implementazione nel mondo reale non dovrebbe essere così difficile, afferma Gruteser. Il team ha scelto di utilizzare i telemetri a ultrasuoni a causa del loro costo relativamente basso rispetto ai telemetri laser e ai radar automobilistici, un migliore funzionamento notturno rispetto alle telecamere e la loro crescente disponibilità nei sistemi di assistenza al parcheggio e di parcheggio automatizzato nelle auto. Ciò significa che gli ingegneri potrebbero potenzialmente utilizzare sensori a ultrasuoni già presenti nei veicoli in un futuro sistema di monitoraggio dei parcheggi.
Mentre i ricercatori si affidavano a connessioni Wi-Fi opportunistiche per trasmettere i loro dati dalle auto al server centrale, i veicoli potrebbero riportare i loro dati su modem cellulari ampiamente disponibili, dicono. Infine, afferma Gruteser, sarebbe abbastanza semplice distribuire le informazioni sulla disponibilità dei parcheggi su Internet, in modo simile al modo in cui Google sovrappone i dati sulla congestione del traffico sulle sue mappe. Oppure, lavorando con le aziende di dispositivi di navigazione, potrebbe essere inviato a ricevitori GPS commerciali.
Il team di Rutgers ha presentato la sua relazione sul progetto alla Conferenza internazionale annuale sui sistemi, le applicazioni e i servizi mobili ( Mobisys ), che si terrà a giugno a San Francisco.