Sử dụng đèn xanh nhiều hơn để giảm ùn tắc giao thông

Một chuyên gia giao thông của Đại học New South Wales có thể đã tìm ra giải pháp cho một trong những vẫn đề cá nhân lớn nhất mà các tài xế thường gặp phải: ngồi trong xe chờ lưu thông.

GS. Vinayak Dixit (Trường kỹ thuật dân dụng và môi trường-Đại hoc New South Wales) đã phát triển công nghệ tín hiệu giao thông liên quan tới vấn đề tắc đường trong thời gian thực, sử dụng dữ liệu từ các ứng dụng dẫn đường trên điện thoại.

Những ứng dụng này (Google Maps, Apple Maps, Waze) cung cấp cho người sử dụng các thông tin thời gian thực về thời gian di chuyển, tốc độ, vị trí và những điểm ùn tắc. Các loại dữ liệu này được sử dụng để hiểu rõ hơn về các hành vi di động và các vấn đề liên quan tới ùn tắc với chi phí tương đối thấp.

Theo GS. Dixit, mạng lưới tín hiệu đèn giao thông hiện nay phụ thuốc vào các cảm biến để xác định thời điểm và tần suất đèn xanh bật lên tại các điểm giao nhau. Tuy nhiên, vấn đề ở đây là chúng không tính được thời gian di chuyển của tài xế từ điểm giao nhau A tới điểm giao nhau B. Do đó, bạn có thể lái xê trên những con đường đông đúc hoặc yên tĩnh và cuối cùng đều phải dừng lại tại mỗi điểm có đèn giao thông. Điều này xuất hiển bởi đèn giao thông không tính toán quãng đường mà bạn phải di chuyển để tới điểm đèn tiếp theo, thậm chí ngay cả khi không có một chiếc xe nào đang di chuyển trên đường.

GS. Dixit cho rằng thông tin này đã có sẵn trên các ứng dụng dẫn đường của các thiết bị điện thoại di động và tại sao chúng ta không tận dụng tính năng này? Bên cạnh đó, nguồn dữ liệu này có thể giúp giảm bớt tình trạng tắc đường trong các giờ cao điểm. Khoảng thời gian không cân đối giữa các cột đèn tín hiệu giao thông là một trong những nguyên nhân khiến các tài xế phải ngồi chờ trong xe lâu hơn, dẫn tới tăng thời gian di chuyển thực tế của họ.

Đèn giao thông hoạt động như thế nào?

Thông thường, đèn giao thông được lập trình tín hiệu khác nhau can cứ trên sự di chuyển của các phương tiện và con người tại các điểm đường giao nhau. Chúng dựa trên các công nghệ như cảm biến và camera để xác định khi nào tín hiệu đèn giao thông cần thay đổi.

Cảm biến được bố trí trên đường và có thể phát hiện bất kỳ vật thể kim loại nào như xe máy, xe gắn máy, oto, xe buýt và xe tải. Những tín hiệu này được lập trình bằng kỹ thuật áp lực ngược (backpressure) trong đó điều hướng các thuật toán nhằm giảm thiểu tối đa backlog (tạm dịch: danh sách tồn đọng) trong mạng lưới từ 1 điểm tín hiểu đèn này tới 1 điểm tín hiệu đèn khác. 

GS. Dixit cho biết mạng lưới tín hiệu cũng tận dụng tối đa các camera nhằm ghi lại hình ảnh và phân tích mức độ xếp hàng tại các điểm giao cắt, tuy nhiên dữ liệu thu được bị giới hạn tại điểm đó mà thôi.

Thông thường, chi phí cao và vấn đề hạn chế truy cập vào các dữ liệu về độ trễ có nghĩa là hầu hết hệ thống tín hiệu đèn giao thông thích ứng đều phụ thuộc vào dung lượng và dữ liệu về độ dài của hàng đợi.

Trong một mạng lưới giao thông căn cứ trên nhu cầu suy đoán và một chính sách kiểm soát tín hiệu cụ thể, mạng lưới đó chỉ được xem là ổn định khi số lượng phương tiện trung bình trong hệ thống được giữ ở một mức dung lượng như kỳ vọng.

Tuy nhiên, nếu số lượng phương tiện lớn hơn mức dự đoán, nó sẽ trở thành mạng lưới bất ổn và năng lực hiện có (thường được xác định bằng khoảng thời gian của đèn tín hiệu) không đủ để đáp ứng các nhu cầu ở mức trung bình. Đây chính là điểm xuất phát của tình trạng ùn tắc trên đường mà chúng ta thường thấy.

 Kết quả vững vàng ở nước ngoài

GS. Dixit và nhóm nghiên cứu đã chứng minh việc sử dụng dữ liệu từ nguồn lực đám đông có thể giúp giảm thiểu tình trạng tắc đường.

Họ tiến hành các thí nghiệm hiện trường tại 30 điểm giao nhau ở Ấn Độ và Indonesia-2 quốc gia được biết tới với mạng lưới giao thông rất sôi động. Hầu hết các điểm giao nhau có kết cấu làn đường tương tự nhau, do đó tỷ lệ dòng di chuyển giao thông cũng khá tương đồng. Một bảng mạch mã nguồn mở, chi phí thấp được cài đặt tại các điểm giao nhau và nhận những thông tin trực tiếp từ dữ liệu của Google trong các nhiều khoảng thời gian, mỗi khoảng kéo dài trong 5 phút.

Bộ điều khiển được lập trình để quản lý các xung đột giao thông tại các điểm giao nhau và điều hướng thời gian đèn xanh dài hơn căn cứ trên dữ liệu thu thập được. Kết quả cho thấy 37% tình trạng ùn tắc đã được giảm bớt. Về cơ bản chúng ta muốn ứng dụng Google và Waze cho biết độ trễ giữa mỗi giao điểm là gì và thời gian di chuyển giữa 2 giao điểm là bao lâu.

Căn cứ trên dữ liệu thời gian thực, nhóm nghiên cứu đã lập trình các tín hiệu đèn nhằm cấp phát đèn xanh nhiều hơn cho các tài xế ở một khu vực nhất định bởi tình trạng ùn tắc tại đó lớn hơn các khu vực khác. GS. Dixit cho biết chi phí cho công nghệ này cũng chỉ bằng 10-20% so với các hệ thống điều khiển giao thông hiện nay, đồng thời cũng ít yêu cầu bảo dưỡng hơn. Bên cạnh đó, do chúng ta đang cố gắng giảm bớt tình trạng tắc đường, điều này cũng đồng nghĩa với việc 8% lượng khí thải xe cộ cũng được giảm bớt do các tài xế mất ít thời gian di chuyển hơn trong cung đường của mình.

Các tiêu chuẩn và quy tắc về tín hiệu đèn giao thông do các cơ quan giao thông của mỗi bang ban hành đều được xây dựng căn cứ trên các công nghệ cảm biến. Những tiêu chuẩn này góp phần kiểm soát việc thiết kế, xây dựng, cài đặt, bảo dưỡng và thay thế các tín hiệu điều khiển giao thông.

GS. Dixit nhận thấy việc áp dụng công nghệ chỉ là bước đi đầu tiên trong việc giảm bớt tình trạng tắc đường và cải thiện trải nghiệm lái xe cho các tài xế. Theo GS. Dixit, khi xúc tiến các quy tắc giao thông bao gồm mức độ chất lượng có thể kỳ vọng từ nguồn dữ liệu, nhóm nghiên cứu vẫn cần phải làm rõ mức độ chính xác kỳ vọng từ lượng dữ liệu này. Dĩ nhiên, mức độ chính xác không thể lên tới 100% tại tất cả các thời điểm, tuy nhiên nhóm đang nghiên cứu con số mà mọi người đều cảm thấy thoải mái khi sử dụng.

Nhóm nghiên cứu không muốn cấm sử dụng các cảm biến vật lý truyền thống. Mục tiêu của nhóm là mở rộng phạm vi cho phép đối với các luồng dữ liệu trong các bộ quy tắc giao thông.