Ein Blick auf selbstorganisierende Ampeln
Stellen Sie sich eine Welt ohne Ampeln vor, in der Sie ohne Behinderung von Ort zu Ort fahren können. Nun, das wird wahrscheinlich nicht bald passieren. Ohne Ampeln würde es sofort Chaos, Chaos und Tod geben.
Dennoch könnte es einfacher sein, sich von Ort zu Ort zu bewegen, wenn die Ampeln besser entworfen sind, um die Durchschnittsgeschwindigkeiten von Fahrzeugen auf sichere und effiziente Weise zu erhöhen. Zu diesem Zweck macht der Forscher Carlos Gershenson 2005 in einem Papier mit dem Titel "Selbstorganisierende Ampeln " einen interessanten Fall für sich selbst organisierende Ampeln.
Mit einem selbstorganisierenden System interagieren Elemente eines einzigen Systems (Verkehrskreuzung), um einen globalen Effekt zu erzielen. Gegenwärtig sind die meisten Ampeln optimiert , was bedeutet, dass sie synchronisiert sind, und es werden Berechnungen durchgeführt, um Ampelzyklen und -phasen einzustellen. Wie Sie wahrscheinlich aufgrund Ihrer eigenen Erfahrungen mit schwerem und leichtem Verkehr nur allzu gut wissen, sind diese optimierten Lichter für ständige Änderungen der Verkehrsbedingungen blind.
Aus einer adaptiven Perspektive ist Gershensons Vorschlag mit Präzedenzfall. Insbesondere adaptieren fortschrittliche Verkehrsmanagementsysteme (ATMS) Ampelzyklen und -phasen unter Verwendung eines Netzwerks von Straßenrandsensoren.
Zum Beispiel in Erwartung der Olympischen Spiele von 1996 und des damit einhergehenden Zustroms von Besuchern wurde das metropolitane Atlanta – eine schnell wachsende und berüchtigte Umgebung – mit NAVIGATOR ausgestattet, um den Verkehrsfluss besser zu verwalten und Verkehrsinformationen in Echtzeit an die Autofahrer zu liefern. Die Federal Highway Administration schätzt, dass NAVIGATOR Autofahrern auf den Autobahnen von Atlanta eine kumulative Verzögerung von 3,2 Millionen Stunden pro Jahr erspart.
"Intelligente" Lösungen wie NAVIGATOR erfordern jedoch die Eingabe von Daten aus unzähligen Punkten. Gershensons vorgeschlagenes Selbstüberwachungssystem ist einfacher. Selbstüberwachungssysteme müssen nur die Bedingungen an einer bestimmten Kreuzung berücksichtigen, um eine globale Verbesserung der Verkehrsbedingungen hervorzurufen. Basierend auf seiner Arbeit mit Modellen und Simulationen schlägt Gershenson vor, dass einzelne Ampeln Zyklen und Phasen basierend auf Daten aus der unmittelbaren Umgebung der Ampeln anpassen.
Genauer gesagt empfiehlt Gershenson, dass Ampeln bevorzugt Autos, die länger gewartet haben, und innerhalb bestimmter Parameter größere Gruppen von Autos bevorzugen, die als Züge bezeichnet werden . Mit anderen Worten, Züge von Autos würden nicht übermäßig gestoppt werden müssen, wodurch Verkehrserscheinungen und Staus minimiert werden.
Nach Gershensons eigenen Angaben mag das Konzept der selbstorganisierten Verkehrsampeln, wie es in diesem Papier von 2005, das ich für diesen Blogbeitrag verwende, vorgestellt wird, vielleicht zu stark vereinfacht werden, und es muss mehr Forschung betrieben werden. Bis heute wurde von Gershenson und anderen mehr zu diesem Thema geforscht.
Gershensons Forschung liefert jedoch interessante Erkenntnisse darüber, wie Ampeln besser funktionieren, effizienter koordinieren und den Verkehr so "beschränken", dass die Autofahrer mit weniger Staus effizienter unterwegs sind. Darüber hinaus wird in Zeiten hoher Verkehrsstauungen häufig Straßenraserei beobachtet, die durch eine bessere Planung und Gestaltung der Verkehrsampeln gemildert werden könnte.
