De presentatie wordt gedownload. Even geduld aub

De presentatie wordt gedownload. Even geduld aub

Reversing the traffic jam Veni aanvraag DCB.7814 Hans van Lint 1 De file omgedraaid beter voorspellen door terug te redeneren Dr. Ir. J.W.C. van Lint Universitair.

Verwante presentaties


Presentatie over: "Reversing the traffic jam Veni aanvraag DCB.7814 Hans van Lint 1 De file omgedraaid beter voorspellen door terug te redeneren Dr. Ir. J.W.C. van Lint Universitair."— Transcript van de presentatie:

1 Reversing the traffic jam Veni aanvraag DCB.7814 Hans van Lint 1 De file omgedraaid beter voorspellen door terug te redeneren Dr. Ir. J.W.C. van Lint Universitair docent Verkeerstromen Afdeling Transport & Planning Faculteit Civiele Techniek en Geowetenschappen

2 Reversing the traffic jam Veni aanvraag DCB.7814 Hans van Lint 2 Inspiratie onderzoekslijn BASIM: 80 km/h zones 2003-… Pilot A13 Doel: verbetering luchtkwaliteit Maatregel landelijk invoeren (o.a. op A20) mits files niet erger worden … … A13 pilot positief bevonden Dus groen licht voor landelijke invoering! Pilot ( ) Maatregel ( …)

3 Reversing the traffic jam Veni aanvraag DCB.7814 Hans van Lint 3 80 km/h zones De praktijk wees anders uit Capaciteits reductie van ca 11% Investering van 1,63 miljard miljoen/jr zonder maatschappelijk draagvlak Waarom? Onvoldoende naar verkeersdynamica in netwerk gekeken!

4 Reversing the traffic jam Veni aanvraag DCB.7814 Hans van Lint 4 A13 - kleinpolderplein - A20 Oorzaak file A13: terugslag van A20 File onstaat (oorzaak) File slaat terug (effect)

5 Reversing the traffic jam Veni aanvraag DCB.7814 Hans van Lint 5 80 km/h zones File veroorzaakt door “zwakste schakel”: A20, die faalt als eerste Omdat capaciteit ~ gem snelheid, en capaciteit maximaal bij ca 90 km/u 80 km/u limiet op A13 heeft nauwelijks effect (want A20 faalt eerst) 80 km/u limiet op A20 vervroegd en verergerd files op zowel A13 als A20!

6 Reversing the traffic jam Veni aanvraag DCB.7814 Hans van Lint 6 Om dynamica in complexe (verkeers) netwerken te begrijpen en managen is nodig: 1.Methodes om uit real-time (sensor) data zinvolle informatie te destilleren - toestand schatten (vb: waar staan de files, wat zijn de gemiddelde snelheden) Analytische macroscopische verkeersmodellen Extended Kalman Filters (om niet geobserveerde toestand en parameters dicht bij data te houden) Verschillende meetvergelijkingen om alle sensor data aan model te koppelen (netwerkbrede data fusie) Een netwerk Sensoren Frontlinie internationale state-of-the-art: TUDelft (o.a. ikzelf), MIT, U. Maryland, U.Crete, U.Cal, U.Tokyo …

7 Reversing the traffic jam Veni aanvraag DCB.7814 Hans van Lint 7 Om dynamica in complexe (verkeers) netwerken te begrijpen en managen is nodig: 2.Inzicht in de oorzaken van mogeljike problemen – diagnose (vb: een incident) Kan soms direct (uit toestand), anders: Terugredeneren en meest waarschijnlijke lokatie, aard, ernst van bijv capaciteit reductie (incident) achterhalen Toestand in netwerk

8 Reversing the traffic jam Veni aanvraag DCB.7814 Hans van Lint 8 Om dynamica in complexe (verkeers) netwerken te begrijpen en managen is nodig: 2.Inzicht in de oorzaken van mogeljike problemen – diagnose (vb: een incident) Kan soms direct (uit toestand), anders: Terugredeneren en meest waarschijnlijke lokatie, aard, ernst van bijvoorbeeld incident achterhalen Hier is nog nooit fundamenteel / op netwerkschaal, en vanuit vekeerstroom theorie naar gekeken TOT NU? Capaciteits reductie (regulier, incident?)

9 Reversing the traffic jam Veni aanvraag DCB.7814 Hans van Lint 9 Nieuwe onderzoekslijn BASIM Wetenschappelijke doorbraken Multi-sensor netwerkbrede data fusie / toestandschatting Theorie- en modelvorming “terugredeneren” door koppelen fysieke modellen kunstmatige intelligentie (Belief Netwerken)

10 Reversing the traffic jam Veni aanvraag DCB.7814 Hans van Lint 10 Dynamisch Bayesiaans belief netwerk (hypothese manager) adaptief verkeerstroommodel (data integrator en voorspeller) Terugredeneren: Verschillende oplossingen mogelijk - Gelaagd / hierarchisch systeem - Toestandsruimte BBN slim discretiseren (zowel ruimte / tijd) … Voorspellen: Adaptief verkeer simulatiemodel Fastlane – EKF Nieuwe onderzoekslijn BASIM xx xxx xxx xxx xxx xx xxx xx x xx x xx x xxx xxx xx x x xx xxx xxx xxx xxx xx xxx xx x xx x xx x xxx xxx xx x x u k-1 ukukoorzaken effecten xkxk x k+1 ykyk y k+1 x k-1 y k-1 u k-2 metingen

11 Reversing the traffic jam Veni aanvraag DCB.7814 Hans van Lint 11 Utilisatie Internationaal grote en sterk groeiende markt voor DVM en verkeersmonitoring in EU, USA maar juist ook in OM Sterke internationale contacten: Tokyo, Melbourne, Crete, MIT, Maryland Concrete interesse vanuit de NL markt: ARS-T&T -> BASIM als tool om optimale monitoringsystemen te kunnen verkopen RWS-AVV -> BASIM als add-on op Fastlane (ontwikkelt TUDelft (o.a ikzelf) al voor RWS) Ik zit via als trekker ATMO “midden in” de Nederlandse DVM beroepspraktijk Innovaties Hybride probabilistisch verkeerstroom model: terugredeneren Multi-sensor netwerkbrede data fusie / toestand schatten

12 Reversing the traffic jam Veni aanvraag DCB.7814 Hans van Lint 12 Vragen!

13 Reversing the traffic jam Veni aanvraag DCB.7814 Hans van Lint 13 Wie is Hans van Lint? Paar jaar gewerkt bij consultant en verkeersinfodienst Rotterdam ( ) PhD “Reliable freeway travel time prediction” ( ) Direct na PhD (mei 2004) Universitair Docent geworden (2006 bevorderd tot UD1) Wetenschapper met veel passie, ambitie en plezier!

14 Reversing the traffic jam Veni aanvraag DCB.7814 Hans van Lint 14 Prestaties tot nu Grensvlak AI/Statistics en Verkeerstroomtheorie Publicaties 6 intl peer-reviewed journal articles (4 in 2005, 2006) 20+ intl peer-reviewed conference papers en 10+ conference presentaties (alle na 2002) (Snel!) groeiend (inter)nationaal netwerk Invited Member IPC & Ass Editor special sessions IEEE- ITSC conference (Toronto, Canada) Invited Member AI committee Transportation Research Board (Washington, DC) Invited talks in Nederland, China en Japan Reviewer diverse intl journals (Transp-B,-C, Research Records) en conferences Regelmatig ook in populaire media (RTV+Krant) TRAIL Fellow Veel onderzoek binnengehaald: BSIK: projecten in Transumo, ICIS en RGI 3e GS Rijkswaterstaat (o.a. FASTLANE)

15 Reversing the traffic jam Veni aanvraag DCB.7814 Hans van Lint 15 Voorbeeld: oorzaken files? A13 -> kleinpolderplein -> A20 Sinds 2004 in de file top-3

16 Reversing the traffic jam Veni aanvraag DCB.7814 Hans van Lint 16 A13 - kleinpolderplein - A20 Reguliere congestie (Vraag > Capaciteit)

17 Reversing the traffic jam Veni aanvraag DCB.7814 Hans van Lint 17 Zwaar ongeluk A13 - kleinpolderplein - A20 Ongeluk om 16:00

18 Reversing the traffic jam Veni aanvraag DCB.7814 Hans van Lint 18 A13 - kleinpolderplein - A20 Zwaar ongeluk Ongeluk om 16:00 X

19 Reversing the traffic jam Veni aanvraag DCB.7814 Hans van Lint 19 A13 - kleinpolderplein - A20 Afsluiting afritten Centrum (problemen in de stad) Afsluiting/rerouting 15:00-17:00

20 Reversing the traffic jam Veni aanvraag DCB.7814 Hans van Lint 20 A13 - kleinpolderplein - A20 Afsluiting afritten Centrum (problemen in de stad) Afsluiting/rerouting 15:00-17:00 X X


Download ppt "Reversing the traffic jam Veni aanvraag DCB.7814 Hans van Lint 1 De file omgedraaid beter voorspellen door terug te redeneren Dr. Ir. J.W.C. van Lint Universitair."

Verwante presentaties


Ads door Google