Un sistema di monitoraggio del traffico veicolare “in tempo reale”

I parte: Introduzione e panoramicadi

Introduzione

Questo articolo è il primo di una serie in cui verrà esposta la possibile implementazione di un sistema di monitoraggio in tempo reale del traffico veicolare. In particolare, saranno presentati i processi di analisi dei dati in tempo reale, la descrizione e l’integrazione dei framework open source scelti e, al termine, l’implementazione dei componenti applicativi in linguaggio Java. 

 

Processi di analisi dei dati in tempo reale

Con Real Time Data Streaming ci si riferisce ai quei processi informatici attraverso i quali significative quantità di informazioni possono essere elaborate a una velocità tale da rendere possibile, in modo automatico o attraverso un operatore, l’attuazione in tempo reale di decisioni in risposta al mutamento di alcune condizioni.

La possibilità di reagire in tempo reale abilita gli individui e/o le organizzazioni a classificare alcuni eventi come fraudolenti o di potenziale minaccia, oppure a ottenere da altri eventi alcune opportunità, come ad esempio trarne dei vantaggi commerciali.

Si tratta di una modalità operativa che va nella direzione opposta al modello di database tradizionale, dove i dati vengono dapprima resi persistenti e indicizzati per poi essere processati. Un processo di Real Time Data Streaming infatti elabora i dati nel preciso istante in cui vengono raccolti e per questo motivo trova un vasto campo di applicazione in contesti quali:

  • il commercio elettronico;
  • il monitoraggio delle reti di dati;
  • la gestione dei rischi;
  • l’individuazione delle frodi;
  • le politiche di analisi e determinazione dei prezzi;  
  • il monitoraggio dei dati generati dai dispositivi connessi a Internet o a reti private (dispositivi IOT generici, macchinari, infrastrutture, traffico).

È proprio nell’ambito del monitoraggio dei dati generati dai dispositivi connessi a Internet, che l’analisi in tempo reale delle informazioni provenienti dai veicoli connessi trova ormai un consolidato campo di applicazione.

 

Verso un traffico di veicoli connessi

Nell’ambito della quantità dei dati IoT generati da tutti i dispositivi collegati a Internet — che già Gardner, in un report di qualche anno fa, stima al 2020 pari a circa 21 miliardi di dispositivi collegati, con un andamento crescente che prevede un raddoppio ogni due anni dei dati generati da questi dispositivi — un contributo significativo proviene da quelli dei veicoli che circolano sulle strade.

Uno studio del 2016 di Price Waterhouse and Cooper, The Bright Future of Connected Cars, già anticipava la tendenza delle vendite mondiali di veicoli dotati di funzionalità di connessione a Internet, quantificandone un aumento quadruplicato tra il 2015 e il 2020. La spinta dei costruttori a dotare i veicoli di connettività è altresì evidenziato da Neil Shah di Counterpoint Research secondo cui per il 2022 ci si aspetta che circa il 90% dei veicoli connessi utilizzerà le reti 4G LTE. Sempre Counterpoint Research prevede per l’anno 2022 la crescita di questo mercato del 270%, andamento che in termini assoluti si quantifica in circa 125 milioni di veicoli connessi.

Secondo una recente elaborazione dell’Osservatorio Autopromotec su dati forniti dalla Roland Berger, entro il 2025 circa il 70% del parco auto europeo sarà formato da vetture che interagiscono con altri veicoli e infrastrutture, grazie a una dotazione telematica fatta di connessioni web e dispositivi mobili. Si tratta di una stima particolarmente importante, perché cinque volte superiore a quella fatta nel 2016, ferma al 13,9%. Più alta anche rispetto alla quota preventivata per l’anno 2021, pari al 41%.

Sempre secondo l’Osservatorio Autopromotec, sarà decisivo anche il ruolo dell’assistenza erogata dalle officine e dagli autoriparatori, che dovranno acquisire competenze specifiche nell’interpretazione e nella gestione delle informazioni provenienti dai veicoli, attraverso i software di raccolta dati e di diagnostica, appositamente sviluppati dalle case automobilistiche anche per migliorare il supporto post-vendita e per indirizzare campagne commerciali.

 

Gestire le informazioni

Uno degli elementi principali per spiegare i vantaggi di questa innovazione nel trasporto è direttamente correlato alla capacità di generare, archiviare e analizzare una grande quantità di informazioni. Molte organizzazioni hanno compreso il valore delle informazioni e della loro analisi, ottenendone alcuni vantaggi competitivi, in quanto le informazioni rappresentano l’opportunità di sviluppare tecnologie che consentono l'automazione di molti processi relativi alla guida, e alla mobilità più in generale, migliorando fattori critici come l’efficienza dei servizi di trasporto, la sostenibilità ambientale, la produttività e la sicurezza, la pianificazione degli interventi sulle infrastrutture e sulla mobilità.

L'accesso a un così grande volume di informazioni, e la loro analisi, sta comportando processi di miglioramento e sta consentendo ai conducenti dei veicoli di scegliere percorsi più veloci e itinerari più dettagliati e anche di monitorare il consumo di carburante e le emissioni di CO2.

Questa gamma di nuove funzionalità di connessione disponibili sui veicoli sta trasformando non solo il modo in cui guidiamo, ma anche il modo in cui acquistiamo e gestiamo i veicoli, influenzando per questa via i costruttori ad ampliare l’offerta di nuove funzionalità sempre più orientate alla connettività.

Inoltre, i veicoli connessi rappresentano un ruolo determinante nell’ambito della rivoluzione tecnologica delle città intelligenti, meglio conosciuta come smart city. In questo segmento infatti sono diversi gli ambiti di applicazione di queste tecnologie che possono essere sintetizzate nel seguente elenco:

  1. La gestione della mobilità: attraverso funzioni che consentono al guidatore di raggiungere una destinazione nel modo più rapido, sicuro e conveniente. Possiamo facilmente immaginare quelle destinate ai veicoli di emergenza, ma anche più semplicemente quelle relative alle informazioni sul traffico corrente, sulle disponibilità dei parcheggi o di assistenza e di ottimizzazione del consumo di carburante.
  2. La gestione del veicolo: con funzioni che aiutano il conducente a ridurre i costi operativi e a migliorare l’esperienza generale d’uso con promemoria di servizio, condizioni generali del veicolo e altre funzioni connesse alla manutenzione del mezzo.
  3. La prevenzione e la risoluzione dei guasti: attraverso funzioni di connessione a un servizio di soccorso stradale, basato su algoritmi di back-end di previsione dei guasti integrato a un servizio di notifiche al cliente finale.
  4. La sicurezza: con funzioni che avvertono il conducente di possibili pericoli esterni e funzioni automatiche del veicolo in risposta a situazioni rilevate come di pericolo. Sono infatti ormai consolidate le soluzioni che permettono l’analisi delle condizioni stradali e autostradali, il flusso del traffico, gli incroci e, più in generale, le direttici pericolose e l'impatto delle condizioni meteorologiche sulla viabilità. Ancora più importante, le nuove tecnologie IoT contribuiscono a ridurre il numero di incidenti e le conseguenze derivanti: l'assistenza al conducente e i sistemi di sicurezza hanno caratteristiche avanzate come il rilevamento delle cinture di sicurezza, l'avvertimento di collisione e le notifiche di incidenti. Inoltre, esistono già sistemi che monitorano le funzioni vitali dei conducenti come i loro impulsi, i sintomi della fatica e inviano avvisi su possibili situazioni di pericolo. Un ulteriore campo di applicazione è rappresentato dalla possibilità di attuare il monitoraggio specifico delle flotte di mezzi che trasportano merci sensibili o pericolose.
  5. Soluzioni per la gestione delle flotte aziendali che già forniscono informazioni dettagliate sulle prestazioni dei veicoli e che inviano automaticamente alle compagnie assicurative e ai gestori delle flotte i dati relativi alla diagnostica del motore e, più in generale, dei comportamenti dei conducenti.
  6. Dimensionamento e aumento dell’efficienza del trasporto pubblico, attraverso la rilevazione del peso demografico di ogni fermata, individuando fermate poco frequentate o frequentate in modo differenziato a seconda della fascia oraria, del giorno della settimana o del periodo dell’anno.
  7. Dimensionamento e aumento dell’efficienza dei servizi pubblici: in termini di miglioramento dei processi di gestione delle città, come per esempio quello della raccolta dei rifiuti, della distribuzione delle merci o dell’approvvigionamento.
  8. Dimensionamento delle infrastrutture. La tendenza mostra che in generale i dispositivi IoT saranno ulteriormente integrati contribuendo a definire la rete delle città intelligenti, fornendo per questa via sempre maggiori servizi e diventando l’elemento chiave nella pianificazione urbana del futuro. Non ultime le infrastrutture di ricarica dedicate ai mezzi elettrici.
  9. Analisi del traffico in tempo reale, a fini di attuare azioni di recupero di efficienza della mobilità.
  10. Attuazione di politiche ambientali mirate a una maggiore sostenibilità in termini di riduzione delle emissioni di CO2 e di altri inquinanti e/o contaminanti.
  11. Assistenza al conducente: funzioni che prevedono la guida parzialmente o completamente automatica in particolari condizioni, come, per esempio, in caso di traffico intenso, nei parcheggi o sulle autostrade.
  12. Coinvolgimento: in termini di miglioramento dell’impegno dei cittadini con l’introduzione degli effetti di una maggiore disciplina nella condotta di guida.

 

Conclusioni

In questa prima parte è stato illustrato come i processi di analisi dei dati in tempo reale, relativi ai dati generati dai veicoli connessi a Internet, stanno aprendo la strada a interessanti e innovativi campi di applicazione, volti al generalizzato efficientamento della mobilità.

L’espansione delle tecnologie connesse con l’IoT offrirà una vasta gamma di risorse e opportunità che non solo potranno migliorare e rendere più efficiente e sicura la mobilità, ma anche contribuire in modo significativo alla trasformazione delle città.

Nelle prossime parti verranno descritti i concetti di base dei framework che saranno integrati per realizzare il sistema digitale di monitoraggio in tempo reale.

 

Riferimenti

[1] Price Waterhouse and Cooper  “The Bright Future of Connected Cars”
https://carrealtime.com/all/pwc-the-bright-future-of-connected-cars/

 

[2] Wired  “Quando le auto inizieranno a viaggiare sul 5G”
https://www.wired.it/internet/tlc/2020/09/22/5g-auto-connesse/

 

[3] Ryan Daws, “There will be more than 125m connected vehicles by 2022”
https://iottechnews.com/news/2018/apr/03/report-more-125m-connected-vehicles-2022/

 

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Pubblicato nel numero
280 febbraio 2022
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Luigi Bennardis si è laureato in Scienze Statistiche ed Economiche all’Università di Roma. Si occupa di informatica da un po’ di tempo ed è attualmente impegnato su tematiche DevOps. Nel tempo libero ancora gioca a basket, nuota ed è appassionato di elettronica vintage.
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