연결된 차량 데이터를 활용한 교차로 관리 혁신

모션 디자인 내부자

미시간주 버밍엄에서 열린 커넥티드 차량 데이터 연구의 일부인 34개 교차로 중 하나를 통과하는 교통량입니다. (이미지:Jeremy Little, 미시간 엔지니어링)

지역사회는 여행을 단축한다는 명목으로 비용을 절감하고 차량 배기가스를 줄일 수 있습니다.

도로 위의 차량 중 6%에 불과한 GPS 데이터를 사용하여 미시간 대학교 연구진은 교통 신호를 재보정하여 교차로의 혼잡과 지연을 크게 줄일 수 있습니다.

미시간주 버밍엄에서 18개월간 진행된 파일럿 연구에서 팀은 General Motors가 제공한 연결된 차량 데이터 통찰력을 사용하여 시스템을 테스트한 결과 신호 교차로의 정차 횟수가 20~30% 감소했습니다.

이는 세계 최초의 대규모 클라우드 기반 교통 신호 시간 재조정 시스템으로, 지역 사회가 저렴한 비용으로 신호 패턴을 재조정할 수 있는 중요한 기회를 제공합니다.

미시간 대학 시스템은 도로 위의 일부 차량에서 GPS 데이터를 가져와 교통 패턴을 추정합니다. 예를 들어, 교차로에서 약 100피트 떨어진 곳에 정지한 연결된 차량은 해당 차량이 최소 3~4대의 다른 차량 뒤에 있음을 강력하게 나타냅니다.

"교차로의 감지기는 교통량과 예상 속도를 제공할 수 있지만 보급률이 낮은 경우에도 차량 궤적 정보에 접근하면 차량 지연, 정류장 수, 경로 선택 등 더 중요한 데이터를 제공할 수 있습니다."라고 미시간 대학교 토목 공학 교수이자 Mcity 무선 연결 자동차 성능 시험장과 연결 및 자동화 교통 센터 소장인 Henry Liu가 말했습니다.

미국에는 대략 320,000개의 교통 신호등이 있으며 이러한 교차로와 관련된 직간접적인 연간 혼잡 비용은 229억 달러에 이릅니다. 이러한 비용에는 신호 대기 시간뿐만 아니라 개선할 수 있는 신호 시간으로 인한 불필요한 에너지 소비도 포함됩니다.

대부분의 교통 신호는 오전, 오후, 저녁, 밤에 미리 설정된 패턴이 적용되는 시간대별 신호 타이밍 계획에 따라 작동합니다. 교통 계획자는 차량이 가능한 한 적은 정지 및 이동으로 교차로 사이를 이동할 수 있도록 주변 교차로와 이러한 주기를 조정하려고 시도합니다.

Liu는 “이러한 신호를 더 자주 변경해야 하는 이유는 트래픽이 항상 변하기 때문입니다.”라고 말했습니다. "좋은 예는 코로나19가 발생하기 전 1년과 그 후 2년 동안 본 교통 패턴입니다. 많은 사람들이 재택근무를 하면서 아침 피크 시간이 급격하게 바뀌었습니다. 그런 변화가 보이면 신호 시간을 재조정해야 합니다."

교통 흐름의 변화에 맞춰 신호를 최적화하는 것은 간단한 작업이 아닙니다. 교통량 계산 및 재계산에 소요되는 비용과 시간으로 인해 대부분의 지방자치단체에서는 2~5년, 때로는 수십 년 동안 재평가를 하지 않을 것입니다.

적응형 신호는 1970년대부터 사용되어 교차로에서 차량을 감지하여 거의 실시간으로 신호를 다시 프로그래밍했지만 비용 문제로 인해 널리 사용되지 않았습니다. 단일 교차로에 적응형 시스템을 설치하려면 정기적인 유지 관리가 필요하며 최대 $50,000의 비용이 들 수 있습니다. 이는 모든 지역 사회가 감당할 수 없는 가격입니다. 최적화를 위한 미시간 대학 시스템의 비용은 적응형 시스템의 일부에 불과합니다.

확률론적 시공간 다이어그램이라고 불리는 이 시스템은 연결된 차량 데이터의 더 작은 비율이 적응형 교통 신호의 센서와 동일한 작업 부하를 수행하도록 허용합니다. 그 효과를 테스트하기 위해 연구원들은 2022년 3월 3주 동안 미시간 주 버밍엄의 34개 신호 교차로에서 데이터를 수집했습니다. 대부분은 고정 시간 시스템이었습니다.

오클랜드 카운티 도로 위원회의 부국장인 Gary Piotrowicz는 "이것이 실제로 우리의 데이터 수집 문제를 해결한 것입니다."라고 말했습니다. "그리고 이것이 전국의 모든 사람들이 하는 방식일 것이라고 주장할 수 있습니다. 일단 시스템이 확고해지면 다른 방식으로 할 이유가 없습니다."

출처 

스크립트

00:00:00 빨간 신호등에 앉아 녹색으로 바꾸는 데 왜 그렇게 오랜 시간이 걸리는지 궁금해한 적이 있습니까? 현재 모든 신호등의 시간을 재조정하는 데 드는 비용은 약 $5,000입니다. 그래서 대부분의 교통 관리 기관에서 음 교통 신호는 2~5년마다 R 시간으로만 발생하며 그보다 더 긴 결론은 신호가 생성할 수 있는 만큼 효율적으로 작동하지 않는다는 것입니다.

00:00:23 도로 혼잡이 심해지고 교통 정체가 심해지면 안전이 저하됩니다. 미시간 엔지니어링 연구자들은 오클랜드 카운티 도로 위원회와 협력하여 교통 신호를 최적화하기 위한 더 저렴하고 빠른 프로세스를 개발했습니다. 이는 버밍엄 미시간에서 조종되는 연결된 차량의 GPS 데이터를 사용하는 클라우드 기반 시스템입니다. 그들의 시스템은 감소할 수 있었습니다

00:00:44 교통 지연이 20% 감소하고 교차로 정차 횟수가 30% 감소합니다. 시스템 구현은 실제로 매우 간단합니다. 데이터가 이미 클라우드에 있기 때문에 자동차 제조업체에서 수집하고 있으며 교통 관리 기관이 해당 데이터를 활용하여 교통 신호 성능을 평가하고 다음을 수행하도록 도울 수 있습니다.

00:01:08 항공 교통 신호 매개변수를 최적화합니다. 현재 교차로에는 적응형 또는 고정형 교통 신호기가 설치되어 있습니다. 신호가 적응형인 경우 센서를 사용하여 교차로의 교통량을 감지하여 시간을 재조정할 수 있으며, 고정된 경우 교통 관제사는 신호가 있는 차량 수를 계산하기 위해 피크 시간에 교차로로 향해야 하며 우리는

00:01:29 우리가 원하는 만큼 좋지 않은 데이터를 사용하여 1년 365일, 주 7일, 24시간 동안의 타이밍 계획을 개발하려고 합니다. 차량 궤적 데이터는 단순한 교통 수보다 훨씬 더 많은 정보를 제공하는 대신 교통 관제사가 정류장 수를 볼 수 있도록 허용합니다. 차량 지연 및 소수의 연결된 차량에서 경로 선택 데이터

00:01:53 그런 다음 신호의 성능을 평가하고 데이터를 기반으로 새로운 타이밍 플랜트를 생성할 수 있는 최적화 시스템에 입력할 수 있습니다. 우리가 할 수 있는 작업은 신호를 더 자주 업데이트할 수 있게 하여 5년 이상에 한 번이 아닌 몇 달에 한 번씩 이를 살펴보고

00:02:13 타이밍을 변경하지 않더라도 시스템을 가장 효율적으로 만드는 시스템의 최고의 타이밍은 거기에 있는 것이 최고라는 것을 확인시켜 줍니다. 이는 도시의 운전자에게 실제로 이익이 됩니다. 즉, 교통 신호 유지 관리가 훨씬 더 자주, 적은 비용으로 이루어지며 빨간 신호등에서 팀이 적고 더 빠른 통근이 가능합니다. 연결된 차량은 어디에나 있습니다

00:02:35 미시간 주뿐만 아니라 다른 곳에서도 데이터를 활용할 수 있기 때문에 시스템을 쉽게 확장할 수 있습니다. 즉, 연중무휴 24시간 자동화된 데이터를 얻을 수 있으며 이는 우리가 작업한 데이터 중 최고이며 정말 흥미진진합니다.