Ottimizzazione dei Flussi Veicolari Urbani
Un progetto di ingegneria dei trasporti per ridurre la congestione e migliorare la fluidità del traffico in un'area metropolitana ad alta densità.
Problema
L'arteria principale della città soffriva di rallentamenti cronici nelle ore di punta, con tempi di percorrenza triplicati e un aumento delle emissioni acustiche del 40%.
Approccio
Abbiamo sviluppato un modello matematico basato su dati di traffico real-time, integrando sensori IoT e algoritmi di machine learning per prevedere i picchi di domanda.
Realizzazione
Installazione di 120 sensori stradali, implementazione di un sistema di controllo semaforico adattivo e creazione di una dashboard di monitoraggio centralizzata.
Risultato
Riduzione del 35% dei tempi di attesa medi, abbattimento del rumore del 28% e un risparmio di carburante stimato in 150.000 litri all'anno.
Materiali di supporto
Riconoscimenti
Progetto premiato al convegno nazionale di ingegneria dei trasporti 2024 per l'innovazione tecnica.