Forgalomszámlálás módjai és korlátai
A népesség folyamatos növekedése és a sokmilliós nagyvárosok kialakulása egyre nagyobb igényt generált, a forgalomirányításra és így a forgalomszámlálásra is. Azért, hogy a közlekedési hálózatok elbírják a növekvő terhelést, a közlekedés szervezőknek meg kellett ismerniük a forgalom különböző tulajdonságait. Ez a tanulási folyamat még napjainkban is zajlik.
A forgalom áramlásának detektálására kezdetben emberi erőforrásokat használtak, ami a mindenki által jól ismert módon zajlott, forgalomszámláló emberek álltak az utak mellett és regisztrálták, jó esetben kategorizálták papíralapon az elhaladó járműveket.
Ma már nagyon sok helyen forgalomszámláló szoftverek és kamerák váltották fel ezt a manuális módszert.
Mire is jó a forgalomszámlálás?
A folyamat rengeteg adatot ad a szakemberek kezébe, akik aztán ezeket figyelembe véve döntenek útfelújításról, útépítésről, forgalomszervezésről. A járművek száma és besorolása fontos befolyásoló változók a közlekedésszervezés szempontjából. Így alapvető adatforrást jelentenek az analitikai kapcsolatokhoz és a környezetkímélő forgalomirányításhoz.
Amikor az emberi kapacitásnál többre van szükség
Hamar kiderült, hogy bizony vannak olyan információk, amik nem kinyerhetők a manuális, ember által végzett számlálásból. Egy jól áramló forgalom esetén, gyakran előfordul, hogy szemünknek egy másodperc alatt kell felismernie, osztályoznia és regisztrálnia a járműveket, mindezt úgy hogy ezt több sávra szelektálva vagy akár egy teljes körforgalomra a ki- és belépési pontok rögzítésével kellene megtenni. Ez belátható, hogy szinte lehetetlen feladat.
Különböző kategróiák szerint szükséges osztályozni a járműveket, ilyenek a személygépkocsi, a 3,5 tonna alatti, a 3,5,-7,5 tonna közötti szóló teherautók, a pótkocsis tehergépkocsik, nehéz tehergépkocsik, buszok, csuklós buszok, motorkerékpár és a kerékpár. Ez szintén nehézkes feladat egy embernek akár egy közepes mértékű forgalom esetén is. Ráadásul nagyon monoton feladat így egyre inkább csökken a rögzített adatok pontossága.
Szoftveres úton elemezhető tetszőlegesen nagy csomópont forgalomáramlása is, vagyis kinyerhetjük, hogy hol érkezett egy jármű a csomóponthoz, illetve melyik kijáraton távozott. Így következtethetünk a különböző besorolású utak terheltségére. Természetesen az összetettebb jármű kategorizálás se jelent problémát. Ezen felül a teljes mérési időintervallumban szoftveres megoldás ugyanolyan pontos adatokat állít elő.
Járművek mozgásának elemzése
A járművek mozgását elemezve több olyan kiegészítő adat is előállítható, amely emberi becslés útján pontatlan lenne, ilyen anadotok többnyire már túlmutatnak a forgalomszámláláson és inkább a forgalom analitika témakörébe tartoznak. Legkézenfekvőbb információ, hogy torlódás esetén mennyi plusz várakozási időt jelent a piros lámpánál eltöltött idő, vagy éppen hány jármű halad át egy-egy zöld ciklus alatt.
Vagy ilyen extra adat lehet például a jobbratartás betartása, vagy tehergépkocsival történő előzés ahol az tiltott, vagy akár a forgalom elől elzárt területekre történő behajtás. Továbbá idetartozik a menetiránnyal ellentétes haladás, amelyből több sajnálatos baleset következik be évente. Ugyanilyen a sebességmérés és a sebességhatárok betartásának hajlandósága.
Ha több jármű mozgásának szimultán elemzését nézzük, akkor olyan adatok is előállíthatóak, amelyek a követési távolság helyes megválasztása, vagy az elsőbbségadás kötelezettség betartása. Ezek az információk nem vagy csak pontatlanul állapíthatóak meg a kézi forgalomszámlálás alkalmával. Ezenkívül a gépi eljárások egyszeri telepítési költségből, az év minden napján képesek adatot előállítani, így azok költséghatékonynak tekinthetőek.
Fő a biztonság!
Ezen szoftveresen előállított adatok birtokában, dönthetnek egy-egy út mellé úgynevezett kaptatósáv, vagyis előzősáv építéséről és rendezhetik át hatékonyan a forgalmat. Hangolhatjuk a lámpa ciklusait is, amivel az áthaladás mennyiségét optimalizálhatjuk, kritikus szakaszokon lassíthatjuk a forgalmat. Illetve az egyes kereszteződésekben és útszakaszokon az adott ponton megismert statisztikai szabálykövetési hajlandóság figyelembevételével állapíthatóak meg, a szükséges közlekedésbiztonsági korlátozások.
A cél az optimalizáció
A felgyorsult világban az adatok feldolgozási sebessége is elengedhetetlenné vált. Amíg korábban kézi módszerrel készültek a papír alapú adatokból a forgalmi statisztikák, ma már az egész mérhető valósidőben, így kapjuk közlekedés közben a különböző navigációs alkalmazásokon keresztül, hogy melyik forgalmi csomópontot érdemes elkerülnünk.
Az így gyűjtött forgalmi adatok lehetővé teszik többek között a trendek pontos feltérképezését és megértését, amely alapján tovább optimalizálható az operatív közlekedés. Részletes adatok birtokában, valóságos adatokra épülő szimulációkat végezhetünk egy komplett városrészre nézve. Mivel ezen szimulációk nem egy globális átlagos viselkedést vesznek alapul, hanem a lokális statisztikai adatokat, azok pontossága sokkal magasabb lesz. A forgalomszabályozásról, vagyis a Smart City-ről bővebben korábbi cikkünkben olvashat.