Descrizione del progetto
Sistema pionieristico per i trasferimenti multimodali
I viaggi multimodali svolgono un ruolo importante nei sistemi di trasporto sostenibili. Tuttavia, l’esperienza di trasferimento deve essere sostanzialmente migliorata prima di poter competere con i viaggi in auto. Il progetto iMTFM, finanziato dall’UE, sta lavorando a una soluzione per migliorare i trasferimenti negli hub di trasferimento multimodali rendendoli più efficaci, affidabili e sicuri. Applicherà una tecnologia avanzata di rilevamento e attuazione, strategie di controllo pionieristiche e conoscenze pregresse sul comportamento dei passeggeri. Attingendo ai risultati del progetto ALLEGRO, testerà un sistema di gestione del traffico pedonale per hub di trasferimento multimodali, che raccoglierà e combinerà dati con diverse caratteristiche semantiche forniti dai sensori pionieristici per valutare, prevedere e diagnosticare i flussi all’interno dell’hub.
Obiettivo
In sustainable transport systems, the role of multi-modal trips is increasingly important. Access, egress, and transferring within or between modes is an important source of trip disutility. The transfer experience needs to be substantially improved for multi-modal trips to be able to compete with car travel. This proposal focusses on making transfers at multi-modal transfer hubs as efficient, reliable and safe for the traveller as possible within existing transfer hubs using advanced sensing and actuation technology, state-of-the-art control strategies and our knowledge of passenger behaviour. We valorise technical and scientific results of the ALLEGRO project and apply it to design and test a pedestrian traffic management system for multi-modal transfer hubs. At the basis of the system is a state-of-the-art real-time monitoring system, that will collect and combine data from different types of sensors to estimate, predict and diagnose the flows inside the hub. The state-of-the-art sensors provide data with different semantic properties, ensuring that a comprehensive estimate of the current situation can be provided. One of the unique elements is the integration of sentiment information, stemming from social data analytics developed in ALLEGRO. Using a multi-faceted diagnoses system allows identification of problems in terms of traveller comfort, efficiency, and safety. The models developed in ALLEGRO are used to provide short-term predictions based on real-time sensor data, which prevents myopic decision making based on the current situation in the transfer hub only. Off-line pilots have shown the feasibility of using predictive approaches to provide decision-makers with advice on which actions to take. We will further develop and validate these approaches by testing them in an integrated environment. The system will be at (at least) one hub that already has been outfitted with a large sensor base as part of the SMART Station program.
Campo scientifico (EuroSciVoc)
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP.
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- ingegneria e tecnologiaingegneria elettrica, ingegneria elettronica, ingegneria informaticaingegneria elettronicasensori
- scienze socialigeografia socialetrasportitrasporti sostenibili
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Parole chiave
Programma(i)
Argomento(i)
Meccanismo di finanziamento
ERC-POC - Proof of Concept GrantIstituzione ospitante
2628 CN Delft
Paesi Bassi