Intelligent och självlärande trafikstyrning med 3D & AI
| Diarienummer | |
| Koordinator | Viscando AB |
| Bidrag från Vinnova | 1 220 000 kronor |
| Projektets löptid | mars 2020 - mars 2022 |
| Status | Avslutat |
| Utlysning | Strategiska innovationsprogrammet Drive Sweden |
| Ansökningsomgång | Innovationer för ett digitaliserat och automatiserat transportsystem för människor och gods |
Syfte och mål
Projektet har genom live-tester påvisat att användning av 3D&AI-baserade sensorer för trafikstyrning är teknisk möjlig och som inkluderar inte bara motorfordon, utan även fotgängare och cyklister. Projektet har också påvisat möjligheten att kommunicera trådlöst mellan sensor och styrapparat med, för trafikstyrningen, tillräckligt låg fördröjning. Projektet är ett samarbete mellan Viscando, Swarco och Uppsala stad.
Resultat och förväntade effekter
Resultaten visar att detektionsprestandan är lika bra som induktionsslingor men med mindre risk för överhörning mellan angränsande körfält. Detektion av cyklister och fotgängare ger på ett naturligt sätt möjligheten att öka framkomligheten för dessa trafikanter i signalreglerade korsningar. Projektet har också tagit fram en låg-latency-lösning för trådlös kommunikation mellan sensor och styrapparat, vi förväntar oss att det på ett väsentligt sätt minskar kostnaderna för installation och ökar därmed lösningens attraktivitet.
Upplägg och genomförande
Planering och förberedelse har primärt skett via online-möten (pandemi-restriktioner). Tre 3D&AI-sensorer monterades för en god områdestäckning av en korsning i centrala Uppsala med relativt höga flöden av fordon, cyklister och gående. Utrustning installerades också för synkroniserad loggning av event på befintliga induktionsslingor och 3D&AI-sensorer. En semi-automatisk jämförelse mellan dessa event genomfördes. Motsvarande utvärdering för cyklister och fotgängare gjordes manuellt. Den trådlösa kommunikationen testades on-site, inklusive mätning av latency.