Gestione della folla per città più sicure, ecologiche e meno congestionate
La congestione del traffico costa all’Europa 100 miliardi di euro all’anno. Si tratta dell’1 % del PIL dell’Unione europea, per la quale il traffico di automobili e trasporto merci su strada è diventato, a ragione, il capro espiatorio. Il fatto che sempre più cittadini sono disposti a spostarsi in bicicletta, tradizionale o elettrica, o persino a piedi è grande fonte di speranza; eppure, specialmente dall’inizio della pandemia di Covid-19, non abbiamo ancora molte informazioni sul traffico di pedoni e di ciclisti. Il progetto ALLEGRO (unrAvelLing sLow modE travelinG and tRaffic: with innOvative data to a new transportation and traffic theory for pedestrians and bicycles) affronta il problema della congestione da una prospettiva completamente nuova. «Ci troviamo di fronte a un’evidente mancanza di dati, la cui raccolta risulta difficile», afferma Serge Hoogendoorn, docente del dipartimento di trasporti e pianificazione presso il Politecnico di Delft e ricercatore principale del progetto ALLEGRO. «Il comportamento dei ciclisti, ad esempio, deve essere analizzato su tre livelli: il cosiddetto livello operativo (il processo decisionale lungo una frazione di secondo durante l’interazione con un altro ciclista, come in caso di manovre di sorpasso), il livello del processo decisionale di medio termine (quali percorsi scegliere) e, infine, il livello del processo decisionale a lungo termine (quali attività svolgere in quanto ciclista e in che ordine)». Attualmente la maggior parte delle decisioni sulle politiche relative all’infrastruttura pedonale e per i ciclisti si basano su regole indicative, ma il lavoro di ALLEGRO fornisce una base più teorica per i responsabili decisionali.
Dalla modellazione alle previsioni
Da novembre 2015 Hoogendoorn e il suo team stanno lavorando su approcci innovativi alla raccolta dei dati, che includono l’uso della realtà virtuale (VR), studi sul campo con biciclette dotate di GPS, esperimenti di ciclismo in condizioni controllate, dati sociali per la caratterizzazione della folla, raccolta avanzata di dati tramite Wi-Fi e sensori 3D e sondaggi approfonditi. «L’innovazione risiede principalmente in questo approccio misto alla raccolta di dati e nel fatto che vengono tenuti in considerazione tutti i livelli di comportamento. Ora disponiamo di modelli altamente innovativi utilizzabili per collaudare nuove politiche e programmi, se e quando vengono proposti dai legislatori. Grazie alle nostre nuove tecniche di stima dello stato corrente, siamo in grado di fornire a chi si occupa di gestione della folla dettagli più precisi sui luoghi dove si formano gli assembramenti, sull’impatto di misure specifiche, ad esempio contro la congestione del traffico, e su altri elementi ancora. Abbiamo anche sviluppato strategie di controllo del traffico per biciclette intelligenti, impiegabili per migliorare il flusso di traffico cittadino e, in ultima analisi, per rendere la bicicletta un’opzione di trasporto più appetibile per i cittadini», spiega Hoogendoorn. Oltre ai propri modelli microscopici e macroscopici, il progetto ALLEGRO, finanziato dal CER, fornisce inoltre modelli della teoria dei giochi, che presentano utili informazioni sulle condizioni in cui il traffico si organizza in modo autonomo ed efficiente, e su quelle in cui invece collassa. Sono già al vaglio numerose applicazioni per i modelli: Hoogendoorn e il suo team, in particolare, stanno collaborando con l’azienda olandese NS Stations, che gestisce oltre 400 stazioni ferroviarie nei Paesi Bassi, per un progetto di prova di concetto che applicherebbe il sistema di monitoraggio di ALLEGRO per la gestione avanzata della folla in tali stazioni. Inoltre, i ricercatori sono attivi nel settore delle biciclette intelligenti e del controllo cooperativo degli incroci, con l’obiettivo di ridurre il numero di volte in cui i ciclisti si fermano in questi punti della strada e di indirizzarli di conseguenza. «I nostri metodi di gestione della folla possono essere estesi a zone più ampie. Ad esempio, abbiamo una nuova piattaforma che simula il campus del Politecnico di Delft e monitora i cambiamenti degli schemi di mobilità nel contesto della Covid-19. Si osservano davvero le linee guida sul metro e mezzo di distanza interpersonale? Si evitano davvero le zone troppo affollate? I dati da noi raccolti sono stati impiegati per mettere alla prova previsioni a breve e a lungo termine, utilizzando tecniche di intelligenza artificiale», osserva Hoogendoorn. Ben presto i modelli di ALLEGRO potrebbero essere adottati per monitorare intere città o potrebbero essere applicati al movimento delle persone all’interno di singoli edifici. Il team del progetto è già riuscito nel tentativo di usare la realtà virtuale per lo studio del comportamento delle persone negli edifici; le applicazioni potenziali di tale tecnologia includono la sperimentazione di interventi per l’evacuazione sicura degli edifici.
Parole chiave
ALLEGRO, gestione della folla, ciclisti, pedoni, congestione, dati, monitoraggio
