Il Comune di Milano, con il supporto di Project Automation, ha realizzato una Centrale di Controllo del Traffico (CCT) per la gestione della mobilità sul proprio territorio. La centrale integra strumenti di rilevazione del traffico, telecamere, sistemi di gestione degli impianti semaforici e modelli di traffico per consentire agli operatori interventi centralizzati finalizzati alla gestione ottimale delle diverse problematiche di traffico (sicurezza, fluidificazione, informazione, controllo, etc.). Nell’ambito della CCT è stato integrato il modello CARUSO, per la simulazione in continuo deiflussi di traffico sul grafo viario principale della città. Il modello utilizza dati di traffico provenienti prevalentemente dai sensori posti su alcune centinaia di assi stradali per simulare l’andamento del traffico, restituendo dati di flusso su ciascun arco della rete di studio. L’obiettivo della CCT di poter disporre anche di un dato sul livello di fluidità del traffico ha portato all’integrazione di un ulteriore modello, denominato CORAL, per l’attribuzione a ciascun arco di uno stato di traffico, riconducibile a 3 diversi livelli (fluido, denso e congestionato). Il modello CORAL è stato sviluppato a partire dall’analisi di serie storiche di dati prodotte dai diversi sensori: tali serie storiche, analizzate con strumenti di tipo statistico, avevano la possibilità di classificare lo stato di traffico di ciascuna sezione di rilievo, in base a 6 differenti stati (i 3 livelli di fluidità già esposti più 3 livelli intermedi): si sono riscontrati diversi fenomeni di isteresi, che portano anche a un calo dei flussi. Tali fenomeni sono quindi stati descritti matematicamente e applicati ai dati stimati dal modello CARUSO, arrivando quindi a fornire una stima del livello di congestione di ciascun arco della rete stradale.
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