trafikksimuleringsprogramvare

Trafikksimulering er bruk av datamodeller og computermodeller for å gjenskape og forutsi hvordan kjøretøy, fotgjengere og kollektivtransport beveger seg i et transportnettverk. Hensikten er å evaluere ytelsen til veier, signalanlegg og trafikkstyring, samt å støtte planlegging og politikk.

Modellnivåer: makro-, meso- og mikromodellering. Makro fokuserer på generelle trafikkstrømmer og hastigheter; meso mellomrom mellom hele nettverk og individuelle kjøretøy; mikro simulerer atferd til individuelle kjøretøy og avstander.

Metoder og verktøy: Mikro-modeller inkluderer car-following og kødannelse, for eksempel Intelligent Driver Model og Gipps-modellen. Verktøy og plattformer inkluderer SUMO, MATSim, Vissim og Aimsun, som brukes til å bygge og kjøre simuleringsmodeller av virkelige eller hypotetiske nettverk.

Bruksområder: planlegging av gateutforming og oppsett, signalprogrammering, evaluering av kollektivløsninger, evakueringsscenarier, sikkerhetsanalyser og testing av autonome kjøretøy samt ny infrastruktur. Trafikksimulering understøtter beslutninger før investeringer og endringer i trafikkstyring.

Data og validering: kalibrering mot verke-data som trafikkmengde, hastigheter og punktlighet; kilder inkluderer tellerpunkter, GPS-/probe-data og mobilitetsdata. Validering innebærer samsvar med observerte data og sensitivitetsanalyser for å vurdere usikkerhet.

Fordeler og begrensninger: gir innsikt i framtidige scenarier uten å bygge fysiske tester, men er avhengig av data og modellantakelser. Begrensninger inkluderer datakvalitet, antakelser i modellene, beregningsbyrde og usikkerhet i resultatene. Personvern og etiske hensyn ved bruk av mobilitetsdata er ofte aktuelt.