HLSR: Reindirizzamento dinamico selettivo dei veicoli con previsione ibrida in tempo reale per evitare la congestione

La congestione del traffico nelle aree urbane ostacola la produttività, aumenta le spese di viaggio e contribuisce a un aumento delle emissioni. Gli attuali metodi di reindirizzamento in genere presuppongono che tutti i veicoli vengano reindirizzati, il che non è fattibile. Questo articolo introduce HLSR, un sistema selettivo di reindirizzamento dei veicoli con previsione ibrida in tempo reale che integra le velocità dei tratti stradali in tempo reale con previsioni a breve termine, consentendo al contempo un intervento limitato. Le strategie chiave includono il rilevamento della congestione a doppia soglia, la selezione calibrata a monte e le previsioni del tempo di viaggio personalizzate per i conducenti. Inoltre, HLSR presenta tre elementi: espansione dei veicoli in avvicinamento, creazione di k-percorsi più brevi ponderati per tempo di viaggio e una velocità di segmento ibrida con previsione live dipendente dall'orizzonte per la distribuzione del percorso multi-costo. Questa innovativa metrica di velocità migliora le scelte di instradamento adattivo. L'articolo rientra nell'ambito Computer Science > Artificial Intelligence ed è accessibile come preprint arXiv, pertinente ai sistemi di trasporto intelligenti e alla gestione del traffico basata sull'IA.