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交通號誌燈模擬:省時省油的好方法

Traffic light tree. Credit: William Warby

Traffic light tree. Credit: William Warby

每天傍晚5~7點,卡在車陣中的我總是感到焦躁不安,既煩悶又空虛,望向前方的紅綠燈,竟然給我ㄧ片通紅⋯⋯逢年過節,有些路段要移動5公尺甚至得耗上半小時以上,簡直是煉獄。

長時間的塞車消磨人心也浪費汽油,更會排放出多餘的廢氣造成污染。你應該有過這樣的疑惑,為什麼紅燈老是在交通擁塞時一直亮起呢?難道沒有好的號誌設定可以讓交通變得更順暢嗎?其實,這類複雜的網絡問題早已有許多理論模型被提出,其中一些是以縮短交通時間為目的,另外也有部份是針對汽油消耗最佳化的模型,只是以往這兩者鮮少被混合應用在同ㄧ個模型上。

前些日子,麻省理工(Massachusetts Institute of Technology, MIT)的Carolina Osorio團隊,發展了ㄧ套新的交通號誌演算模型,可以結合交通時間與燃料消耗兩個因素,來達到最佳化效果[1]。他們以瑞士的洛桑(Lausanne)作為研究對象,針對進入傍晚尖峰時間的第一個小時,分析區域內47條道路和15個路口的交通狀況(其中包含9個有安裝交通號誌的路口,每個號誌的變換週期設定為90秒或100秒),透過模擬結果,他們的新演算方法可以減少車輛群體平均花在行進的時間高達22%,效果顯著。

Photo Credit: Jose-Luis Olivares/MIT

Photo Credit: Jose-Luis Olivares/MIT

針對交通號誌的控制,常見的演算方法分為兩類型,一種是大尺度、以流量統計分析為基礎,這種方法的精準度較差,但相對節省計算資源;另一種方法,則是導入每一輛行車的資料,在各別路口與路段重新做計算,「由下往上」建立整體的模型,此類型方法會遇到的困難,就是其結果往往極度非線性,需要很大量的資料和重複計算,才能得到與現實接近的狀況。而Osorio團隊的想法,便是希望以大尺度方法的模型為基礎,從中引入小單元的行車資訊,提高精準度,同時又可以避免消耗過多的計算資源。

「在現實中,當我們想要調整號誌時間來提高效率,常常都會將設定的目標侷限在很小的區域,但這樣的效果卻不一定很好;在我們的研究裡,我們將目標區域擴展至整個城市,以宏觀的角度去分析路段間的關係與行車的流量,從而有效縮短了交通時間」Osorio說道。

除了麻省理工的這項研究,在交通網絡的領域也有很多新奇的點子,希望改善交通擁塞的問題:有人提出可以直接讓車輛和交通號誌做網路連結,建立一個「智慧交通」系統,當車子接近時,號誌可以主動根據該路口的車流量,來調整燈號變換的時機[2]。

目前,紐約已開始和麻省理工合作,希望將Osorio的研究實際應用到城市交通網上,測試它的實用性;如果成功,希望類似的計劃也能在近幾年內快速普及至各大城市,畢竟,改善塞車,不只可以減緩空氣污染,更是挽救了千千萬萬人煩悶的心啊~

 

延伸閱讀:

 參考資料:

  1. 此論文將刊登於下一刊的Transportation Science上 :Carlina Osorio and kanchana Nanduri, Energy-efficient urban traffic management: a microscopic-based approach, Transportation Science
  2. Smart Traffic Light Could help Cars Save Gas [IEEE, Oct 27, 2010]

資料來源:Better Traffic Light Simulations Could Cut Travel Time and Gas Use [IEEE, July 10, 2014]

關於作者

昱夫

PanSci實習編輯~目前就讀台大化學所,研究電子與質子傳遞機制。微~蚊氫,在宅宅的實驗室生活中偶爾打點桌球,有時會在走廊上唱歌,最愛929。