Jak przewidywać natężenie ruchu na ulicach?

Jak przewidywać natężenie ruchu na ulicach?

TomTom wsparł międzynarodowy konkurs dotyczący sposobów przewidywania natężenia ruchu, tym samym podkreślając swój Manifest Ruchu Drogowego, którego głównym założeniem jest pomoc  w zredukowaniu problemu korków w najbardziej zatłoczonych miastach.

Prawie 5 tysięcy zgłoszeń otrzymanych od członków społeczności naukowej z całego świata, pokazało, iż specjaliści zajmujący się sprawami ruchu drogowego stawili czoło wyzwaniu ulepszenia możliwości przewidywania natężenia ruchu poprzez odkrycie nowych algorytmów, które mogłyby zwiększyć trafność modelowania ruchu drogowego o nawet 60 proc., co istotnie wpłynęłoby na zarządzanie ruchem na ulicach miast.

- TomTom z dużym zaangażowaniem wspiera przyszłe talenty z dziedziny ruchu drogowego. Jako firma jesteśmy oddani idei poszerzania wiedzy z zakresu ruchu drogowego, a także używania tej wiedzy w zmniejszaniu natężenia ruchu drogowego. Nowe algorytmy stworzone przez uczestników konkursu mają wielki potencjał, aby wywrzeć wpływ na to jak będzie wyglądała przyszłość  - powiedział Ralf-Peter Schäfer Dyrektor ds. Badań w Traffic Content Production w Berlinie.

W konkursie wzięli udział naukowcy z całego świata, a ich zadaniem było opracowanie jak najdokładniejszej metody do przewidywania natężenia ruchu drogowego. Używając danych rzeczywistych z Warszawy, w skład których wchodziły m.in. przekazy dotyczące ruchu drogowego w audycjach radiowych oraz informacje pochodzące z urządzeń nawigacyjnych posiadanych przez indywidualnych kierowców, naukowcy musieli przewidzieć natężenie ruchu oraz lokalizację i nasilenie korków.

Zwycięskie zgłoszenia pochodzą z Ukrainy, Polski (Uniwersytet Warszawski) i Stanów Zjednoczonych (Duke University). Rozwiązanie, które zaproponował Łukasz Romaszko z Uniwersytetu Warszawskiego, to specjalnie stworzony algorytm, generujący wartości oznaczające prawdopodobieństwo wystąpienia korka na każdej z ulic. Uwzględnia on obecną sytuację w mieście oraz wiele wcześniej przeprowadzonych symulacji i na ich podstawie ocenia szanse wystąpienia zatoru na poszczególnych ulicach. Oczywiście powyższy opis jest znacznie uproszczony, jednak algorytm ten okazał się być najskuteczniejszy ze wszystkich, które wzięły udział w konkursie. Łukasz Romaszko jest studentem drugiego roku informatyki na Uniwersytecie Warszawskim.

- Fakt, iż do konkursu zgłoszonych zostało blisko 5000 projektów nadesłanych przez przedstawicieli społeczności naukowej z całego świata, podkreśla jak ważną sprawą na całym świecie jest problem nadmiernego natężenia ruchu.  Naszym celem, jako organizacji, jest ciągłe ulepszanie technologii ruchu i nawigacji, a konkursy jak ten są bezcenną metodą zaangażowania najlepszych umysłów do stawienia czoła temu wyzwaniu. Gratulujemy wszystkim uczestnikom, a szczególnie zwycięzcom, wysokiej jakości ich prac - wyjaśnił Ralf-Peter Schäfer

Konkurs został zorganizowany przez TunedIT - międzynarodową platformę  badawczą zajmującą się Data Mningiem oraz przez Uniwersytet Warszawski. Patronat nad przedsięwzięciem objeła firma  TomTom, światowy lider w dziedzinie rozwiązań nawigacyjnych, oraz Prezydent m. st. Warszawy. Konkurs Traffic Prediction for Intelligent GPS Navigation został zorganizowany przez TunedIT oraz Uniwersytet Warszawski, na zlecenie Międzynarodowej Konferencji o Eksploracji Danych organizowanej przez IEEE, która odbędzie się w Sydney w Australii w dniach 14-17 grudnia 2010 r. TunedIT to międzynarodowa platforma naukowa zrzeszająca naukowców i programistów z dziedzin takich jak: eksploracja danych, inteligencja obliczeniowa oraz modelowanie statystyczne. TunedIT co pewien czas organizuje konkursy online -Challenges,  które poświęcone są rzeczywistym problemom związanym z analizą danych. Konkursy te są otwarte dla wszystkich członków społeczności naukowej i przyciągają uczestników z całego świata, z dziesiątków różnych krajów oraz setek uniwersytetów.

Źródło:firma TomTom

 

Wyszukiwarka

Informacje

Zapisz się do newslettera

Raz w tygodniu otrzymasz od nas przegląd wydarzeń z branży TSL