Design and virtual testing of an actuated traffic light based on genetic algorithm for improved urban mobility

This thesis work proposes the study of smart traffic lights for urban mobility optimization from the model development to the simulation on a real case. The goal of this work is to realize a real time control of the traffic lights able to adapt to the variable traffic conditions in order to achieve an optimized management of vehicle flows, leading to improvements in terms of average waiting times of each single vehicle, but also in terms of reduction of fuel consumption and lower emissions. A simple model was developed based on the discretization of the roads, lanes and vehicles in order to describe the problem, then a multiple camera detection system has been simulated in order to take information from vehicles and used as inputs for the optimization algorithm implemented in MatLab which was also used for the simulation step connected to the visualizer SUMO through the TraCI4Matlab (Traffic Control Interface) protocol. A real case study was performed considering 3 different cross intersections in Milan: 1) A simple intersection 4 roads 4 lanes 2) A large intersection consisting of 4 roads with 13 lanes regulated by 7 traffic lights 3) A complex multiple intersection scenario consisting of two consecutive intersections for a total of 11 traffic lights Finally a comparison between our actuated traffic lights and the current solutions adopted by the city of Milano was performed considering different traffic conditions in order to figure out which is the most suitable and flexible solution.

In questo lavoro di tesi viene proposto lo studio di un semaforo attuato al fine di ottimizzare il traffico urbano, partendo dallo sviluppo del modello fino all’applicazione in un caso reale. L’obbiettivo è la realizzazione di un semaforo attuato in tempo reale capace di adattarsi alle variabili condizioni di traffico che si possono incontrare, in modo da ottenere un’ottimale gestione del traffico con miglioramenti in termini non solo di tempo di attesa medio al semaforo dei singoli veicoli, ma anche in termini di riduzione di consumo di carburante e di emissioni. È stato sviluppato un modello semplice basato sulla discretizzazione delle strade, delle corsie, e quindi un sistema di rilevamento con multiple videocamere è stato considerato per poter acquisire informazioni dai veicoli e usarle come input per l’algoritmo di ottimizzazione implementato in Matlab, il quale a sua volta è stato usato per la fase simulativa del progetto insieme al software SUMO grazie al protocollo TraCI4Matlab (Traffic Control Interface). Tre diverse reali intersezioni situate all’interno di Milano sono state considerate per le simulazioni: 1) Una singola intersezione con 4 strade, ciascuna con una solo corsia 2) Una singola intersezione più complessa con 4 strade e 13 corsie in totale, regolata da 7 semafori 3) Un’intersezione multipla formata da due incroci consecutivi per un totale di 11 semafori Per ognuna di queste intersezioni, è stato realizzato un confronto tra il semaforo attuato sviluppato in questo progetto e i semafori a ciclo fisso attualmente adottati dalla città di Milano, considerando diverse condizioni di traffico al fine di capire quale soluzione è la migliore in termini di performance e in termini di flessibilità.