BANDO PRIN 2022D. D. N. 104 DEL 2 FEBBRAIO 2022
TITOLO DEL PROGETTO: I CAN BE - Impacts assessment of Cooperative and Automated vehicles on transportation Networks considering users’ Behaviours
CODICE CUP: F53D23001990006
Budget: € 66.600
Responsabile U.R. PoliBA: Mario Marinelli
Altre Unità di Ricerca:
Università degli Studi di Napoli (PI: Luigi Pariota)
Università degli Studi di Salerno (Resp. UR: Roberta Di Pace)
Breve descrizione del progetto
Il progetto I CAN BE ha analizzato e modellato il comportamento degli utenti in presenza di tecnologie di guida cooperativa e automatizzata (CAV), sviluppando strategie di controllo del traffico che tengano conto in modo esplicito delle reazioni dei conducenti e dei viaggiatori. L’approccio ha combinato metodologie di simulazione disaggregate e aggregate per valutare l’impatto delle tecnologie CAV su reti di trasporto realistiche, considerando diversi scenari di penetrazione tecnologica e vari livelli di cooperazione tra veicoli e infrastrutture.
Finalità
L’obiettivo principale è stato fornire un quadro metodologico e operativo per valutare gli effetti delle tecnologie CAV, tenendo conto dei comportamenti reali degli utenti, al fine di supportare lo sviluppo di strategie di gestione del traffico, minimizzare gli impatti negativi sulla rete e contribuire alla definizione di linee guida per la diffusione sostenibile dei veicoli cooperativi e automatizzati.
Risultati attesi
Definizione di un framework integrato per la simulazione e l’ottimizzazione del traffico in presenza di CAV.
Modellazione realistica dei comportamenti di guida e delle scelte di viaggio in scenari misti.
Valutazione dell’efficacia di strategie cooperative (es. GLOSA, VSL, merging assistito) nel ridurre congestione, emissioni e rischi.
Supporto alla definizione di strumenti per i decisori pubblici nel processo di adozione delle tecnologie CAV.
Risultati raggiunti
L’unità POLIBA ha contribuito allo sviluppo di un ambiente simulativo avanzato per la gestione del traffico in tempo reale, denominato virtual Traffic Management Center (vTMC), capace di rappresentare in modo integrato l’interazione tra veicoli automatizzati cooperativi, infrastrutture intelligenti e veicoli human-driven. Questo framework ha permesso di simulare scenari realistici di traffico misto, evidenziando l’impatto di diverse strategie di controllo cooperative. In particolare, POLIBA ha analizzato l’efficacia di interventi come la riduzione dinamica di corsia (lane drop), la regolazione cooperativa della velocità (VSL), l’assistenza al merging e la gestione delle fasi semaforiche. Attraverso simulazioni condotte con modelli microscopici di traffico, è stato dimostrato come l’aumento della penetrazione dei CAV riduca in modo non lineare congestione, emissioni e rischi di conflitto, e come le strategie infrastrutturali debbano essere adattive nelle fasi di transizione tecnologica. In dettaglio, è stato elaborato un modello di simulazione e ottimizzazione del merging su rampe autostradali (es. Tangenziale di Napoli) in presenza di vincoli infrastrutturali, evidenziando la sinergia tra strategie di controllo infrastrutturali e comportamenti cooperativi abilitati da CAV. L’unità ha anche integrato un approccio di ottimizzazione basato su indicatori robusti (es. ritardo medio cumulato) per bilanciare le performance tra flussi principali e veicoli in ingresso, migliorando equità ed efficienza. Infine, ha contribuito in modo sostanziale all’integrazione dei modelli e dei risultati in un framework comune multi-scala condiviso con le altre unità progettuali, ponendo le basi per l’elaborazione di linee guida applicabili a livello nazionale.