- 28 Ottobre 2021
- Posted by: PIARC Italia
- Categoria: Notizie
La Federal Highway Administration statunitense ha pubblicato, per l’autunno 2021, il nuovo numero della rivista trimestrale Public Roads, che tratta temi legati alle infrastrutture e ai trasporti, con particolare interesse nei confronti delle politiche autostradali federali, dei programmi, della ricerca e delle nuove tecnologie.
Di seguito viene proposta una sintesi di un articolo contenuto in questo numero autunnale, riguardo l’implementazione del programma CARMA℠ della FHWA.
La FHWA ha sviluppato diversi casi d’uso per studiare l’impatto di sistemi CDA (cooperative driving automation) sulle strategie delle operazioni e della gestione dei sistemi di trasporto (TSMO, transportation systems management and operations), con lo scopo di migliorare il flusso del traffico in punti di congestione ricorrente ai segnali stradali, alle intersezioni, alle aree a collo di bottiglia, alle immissioni e nel traffico a singhiozzo. Questi problemi possono aumentare i ritardi del traffico, aumentare il consumo di energia e le emissioni, e interferire con la sicurezza stradale.
Attraverso il suo programma CARMA, la FHWA sta conducendo ricerche, test e implementazione di funzioni CDA. Il programma comprende tre percorsi di ricerca (traffico, affidabilità e trasporto merci) per facilitare la partecipazione mirata degli stakeholder agli obiettivi di sviluppo, test, simulazione e distribuzione di soluzioni CDA.
Questi casi d’uso tengono conto dei veicoli dotati di CDA, dei veicoli a guida umana, delle infrastrutture attrezzate e delle interazioni tra ciascuno di questi. I veicoli dotati di sistemi di guida connessi e automatizzati hanno il potenziale per coordinarsi tra loro e l’infrastruttura circostante per migliorare la sicurezza, l’efficienza e l’impatto ambientale. I ricercatori hanno condotto una serie di simulazioni per ogni caso d’uso, compreso un veicolo a guida umana e quattro veicoli dotati di sistemi di guida connessi e automatizzati, che rappresentano le classi operative C e D della Society of Automotive Engineers (SAE). I casi d’uso studiati e descritti in questo articolo sono, in breve, i seguenti:
- Caso d’uso: immissione
Utilizzando le funzioni di cambio di corsia cooperativo e di unione senza ostacoli dei veicoli dotati di CDA, la piattaforma CARMA pianifica un movimento laterale fluido da una corsia a una corsia adiacente, tenendo conto degli altri veicoli automatici e non automatici grazie ai sensori. Attraverso il CARMA Cloud, inoltre, le informazioni sull’imminente immissione vengono trasmesse a tutti i veicoli che si trovano sulla corsia.
- Caso d’uso TSMO 1: semplice intersezione con strade principali controllate da segnali di STOP
Questo caso d’uso di TSMO ha due componenti principali, la prima è la stima della fase temporale critica (CTSE), progettata per funzionare su apparecchiature stradali e la seconda è la semplificazione della traiettoria, sui veicoli dotati di CARMA.
- Caso d’uso TSMO 2: ottimizzazione CDA ai semafori a tempo fisso o azionati
In questo scenario, il CTSE mira a stimare quando un veicolo entrerà in un’intersezione, e la semplificazione di traiettoria cerca di snellire la traiettoria del veicolo stimando il tempo del suo ingresso.
- Caso d’uso TSMO 3: ottimizzazione dei semafori con CDA alle intersezioni segnalate
Coinvolge l’ottimizzazione del semaforo in un’intersezione segnalata utilizzando un quadro di controllo cooperativo che gira su un server centralizzato a bordo strada, per supportare le informazioni in tempo reale del veicolo.
- Caso d’uso TSMO 4: assegnazione dinamica delle corsie lungo le strade con semafori
Incorpora un componente di ottimizzazione dei segnali e delle corsie che impiega un server centralizzato a bordo strada (il DLA, dynamic lane assignment o assegnazione dinamica della corsia) e informazioni in tempo reale del veicolo per supportare l’assegnazione dei veicoli a corsie specifiche. Questo caso d’uso lavora principalmente per ottimizzare il flusso di ogni veicolo attraverso e fuori le intersezioni segnalate e generare le migliori impostazioni di segnali e corsie per aumentare l’efficienza.
L’articolo completo (inglese) si trova al seguente link: https://highways.dot.gov/public-roads/autumn-2021/01
Fonte: Rivista Public Roads – autunno 2021 (inglese)
A cura di Elena Sabbatini