Caso d'uso C-ITS GLOSA: perfezionamento degli algoritmi tramite integrazione di tecnologie per il rilevamento di interferenze e code e relativa valutazione modellistica degli impatti

In the contemporary urban context, there is growing interest in developing systems capable of optimizing traffic flow and reducing congestion. The Cooperative Intelligent Transport System (C-ITS) allow us to tackle this problem by enabling communication between vehicles. This thesis focuses on the system known as Green Light Optimal Speed Advisory (GLOSA), which aims to minimize unnecessary vehicles’ accelerations and decelerations. It provides drivers with the optimal speed to maintain near a signalized intersection. The present study aims to investigate methodologies for integrating the lack of Vehicle-to-Vehicle (V2V) and Vehicle-to-Infrastructure (V2I) communication into GLOSA algorithms. It explores how to compensate for the absence of information derived from these communication architectures during the initial phases. Specifically, the study examines whether utilizing radar for Adaptive Cruise Control (ACC) and queue detectors can mitigate the information scarcity resulting from the low presence of connected vehicles in the network. Several simulation scenarios are created, combining potential information from the technological devices. These scenarios are analysed through digital simulations using the PTV VISSIM software, bringing specific results. Among these results there are the time spent in queues, the number of times the vehicles stop, and the travel time. Notably, the system allows to reduce the number of errors regarding the communication of speed to the users, even in the presence of few connected vehicles, resulting in an improvement in the system reliability.

Nel contesto urbano contemporaneo, l’interesse per lo sviluppo di sistemi capaci di ottimizzare la viabilità e ridurre la congestione è in costante crescita. I Sistemi di Trasporto Intelligenti Cooperativi (C-ITS) permettono di affrontare tale problema mettendo in comunicazione i veicoli circolati. Questa tesi si concentra sul sistema noto come Green Light Optimal Speed Advisory (GLOSA), che mira a minimizzare accelerazioni e decelerazioni superflue, fornendo ai conducenti la velocità da mantenere in prossimità delle intersezioni semaforiche. Il presente elaborato si pone l’obiettivo di indagare delle metodologie di azione per poter integrare negli algoritmi GLOSA la mancanza di comunicazione Vehicle-to-Vehicle (V2V) e Vehicle-to-Infrastructure (V2I). Si indaga come poter sopperire in fase di transizione alla mancanza delle informazioni derivanti proprio da tali architetture di comunicazione. Si studia se la possibilità di sfruttare il radar per l’Adaptive Cruise Control (ACC) e dei rilevatori di coda possano sopperire alla pochezza di informazioni data dalla bassa presenza di veicoli connessi sulla rete. Si realizzano diversi scenari di simulazione in cui si combinano le possibili informazioni derivanti dai sopracitati dispositivi tecnologici. Attraverso il software PTV VISSIM, vengono realizzate delle simulazioni digitali, da cui sono stati estrapolati specifici risultati. Tra questi vi è il tempo speso in coda, il numero di fermate effettuate dai veicoli connessi e il tempo di percorrenza. Si è potuto constatare come vi sia un calo nell’errore di comunicazione della velocità all’utente, permettendo anche in presenza di pochi veicoli connessi, di avere a disposizione un sistema maggiormente affidabile.