Estimating origin-destination matrices from floating car data and traffic counts: a case study on the A56 Tangenziale di Napoli

A semi-closed highway system consists of stretches where there are no entry barriers and toll stations at each junction, and where the user pays a fixed toll (at the exit) and not calculated according to the distance travelled. Estimating origin-destination (O/D) matrices on this type of infrastructure from toll data is a challenging issue for the infrastructure manager, because it requires the use of traffic simulation models and additional traffic counts along the roadway. In this thesis, starting with state-of-the-art methods for estimating O/D matrices, a specific methodology is developed that utilizes and integrates data collected from different systems, e.g. exit-only tolls, tutor systems, Floating Car Data (multiple source data). The analyzed case study is the Tangenziale di Napoli which, in addition to already offering a multiple source database, is a candidate to obtain the Smart Road certificate. The paper recalls the definition of a ‘smart’ road and presents some analyses carried out to assess the requirements of the Smart Road Decree DM70/2018 concerning the representation of the data collected through dashboards.

Un sistema autostradale semi-chiuso è costituito da tratte in cui non sono presenti barriere in ingresso e caselli in ingresso ad ogni svincolo, e dove l’utente paga un pedaggio fisso (all'uscita) e non calcolato in base alla distanza percorsa. La stima di matrici origine-destinazione (O/D) su questa tipologia di infrastruttura partendo dai dati sui pedaggi è un tema sfidante per il gestore dell’infrastruttura, perché richiede il ricorso a modelli di simulazione del traffico e conteggi di traffico addizionali lungo la carreggiata. In questa tesi a partire dallo stato dell'arte dei metodi di stima delle matrici O/D, viene sviluppata una metodologia specifica che utilizza e integra i dati raccolti mediante diversi sistemi, ad esempio, pedaggi di sola uscita, sistemi tutor, Floating Car Data (multiple source data). Il caso di studio analizzato è la Tangenziale di Napoli che oltre ad offrire già una base dati multiple source, è candidato ad ottenere il certificato di Smart Road. Nell'elaborato è richiamata la definizione di strada “intelligente” e vengono presentate alcune analisi svolte per valutare i requisiti previsti dal decreto Smart Road DM70/2018 relativamente alla rappresentazione dei dati raccolti mediante dashboard.