title: Έλεγχος κυκλοφορίας πραγματικού χρόνου με εκτίμηση της ουράς από δεδομένα διασυνδεδεμένων οχημάτων
title: Real-time traffic control using queue estimation from connected vehicle data
Creators: name: Αλεξακη Σοφια-Αννα
Publisher: name: Technical University of Crete
Year: 2018

description: Η κυκλοφοριακή συμφόρηση αποτελεί ένα κρίσιμο κοινωνικό πρόβλημα που οδηγεί στην αύξηση των ατυχημάτων, της περιβαλλοντικής ρύπανσης και στην σπατάλη του χρόνου. Στόχος της εργασίας αυτής είναι να ερευνηθεί κατά πόσο η υιοθέτηση της νέας τεχνολογικής τάσης "Internet of things" θα μπορούσε να βελτιώσει τον έλεγχο κυκλοφορίας πραγματικού χρόνου, με την συμμετοχή διασυνδεδεμένων αυτοκινήτων στον ρόλο του αποκλειστικού πληροφοριοδότη της κυκλοφοριακής κατάστασης, αντί για τους συμβατικούς αισθητήρες (φωρατές, ραντάρ, κάμερες κλπ.). Το πρώτο βασικό σημείο αυτής της εργασίας ήταν η εφαρμογή ενός αλγορίθμου που χρησιμοποιεί μια μαθηματική προσέγγιση που επιτυγχάνει την εκτίμηση ουράς σε πραγματικό χρόνο (σε οχήματα) για κάθε δρόμο ενός αστικού οδικού δικτύου, με βάση κάποιες μετρήσεις που παρέχονται από διασυνδεδεμένα οχήματα. Στην συνέχεια, ο αλγόριθμος αυτός ενσωματώθηκε σε δύο στρατηγικές ελέγχου κυκλοφορίας πραγματικού χρόνου στον αποκεντρωμένο αλγόριθμο Max-Pressure και στην κεντρική στρατηγική TUC, ώστε να ερευνηθεί κατά πόσο η πληροφορία από διασυνδεδεμένα αυτοκίνητα μπορεί να θεωρηθεί αξιόπιστη και σε τι βαθμό το ποσοστό διασυνδεδεμένων οχημάτων που υπάρχει σε ένα δίκτυο επηρεάζει αυτή την αξιοπιστία. Για να ληφθούν συμπεράσματα, έγινε χρήση του μικροσκοπικού προσομοιωτή AIMSUN για το αστικό δίκτυο Χανίων. Η στατιστική ανάλυση των αποτελεσμάτων των προσομοιώσεων έδειξε ότι η προσέγγιση εκτίμησης οδηγεί σε αξιόπιστη εκτίμηση ουράς για όλα τα ποσοστά διασυνδεδεμένων αυτοκινήτων που ελέγχθηκαν. Επιπλέον, όσον αφορά την επίδοση των στρατηγικών ελέγχου μετά την ενσωμάτωση της προσέγγισης των διασυνδεδεμένων οχημάτων, αποδείχθηκε ότι η στρατηγική TUC θα μπορούσε να λειτουργήσει αποτελεσματικά λαμβάνοντας πληροφορίες από τα συνδεδεμένα οχήματα, ενώ ο αλγόριθμος Max-Pressure, ο οποίος χρησιμοποιεί μετρήσεις χρονικού βήματος ενός δευτερολέπτου, για να λάβει αποφάσεις, δεν μπορεί να λειτουργήσει σωστά για χαμηλό ποσοστό διασυνδεδεμένων οχημάτων λόγω των περιορισμένων πληροφοριών πραγματικού χρόνου.
description: Traffic congestion is a critical societal problem that causes an increase in road traffic accidents and environmental pollution as well as waste of time. The aim of this work is to investigate whether the adoption of the new tendency of Internet of things could improve real-time traffic control with the involvement of connected vehicles in the role of the unique detector of the traffic conditions, instead of spot sensors ( e.g loop detectors, radars, video sensors etc.). The first key point of this thesis was the implementation of an algorithm which uses a mathematical approach that achieves realtime queue estimation (in vehicles) in every link of an urban road network, based on connected vehicles measurements. Then, the algorithm was integrated into two real-time traffic control strategies, the Max-Pressure algorithm (decentralized control) and the TUC strategy (centralized control) to investigate whether the information from connected vehicles can be considered reliable; and to what extent the percentage of connected vehicles influences this reliability. In order to draw conclusions, the AIMSUN microscopic simulator was used for the urban network of Chania. Statistical analysis of simulation investigations results showed that the estimation approach leads to reliable queue estimation for all penetration rates tested. Furthermore, as far as it concerns control strategies performance after the integration of connected vehicle approach; it turned out that TUC strategy could work efficiently by taking information from connected vehicles while Max-Pressure algorithm which uses second by second measurements to take second by second decisions cannot work properly for low penetration rates of connected vehicles because of the limited real time information.