Miovision Adaptive
Miovision Adaptive passt sich in Echtzeit an veränderte Verkehrsbedingungen an, indem es den Verkehrsfluss jede Sekunde nicht nur auf Hauptverkehrsstraßen und Korridoren, sondern auch in komplexen städtischen Straßennetzen optimiert.
Miovision Adaptive optimiert die Leistung von Ampeln für den tatsächlichen Verkehr auf der Straße, verbessert den Verkehrsfluss sowohl in städtischen Netzen als auch auf Korridoren und führt zu weniger Wartezeiten, weniger Umweltverschmutzung und zufriedeneren Autofahrern.
Reisezeit
weniger Wartezeit
weniger schädliche Emissionen
Intelligente Verkehrsampelsteuerung
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Optimieren Sie für mehrere Verkehrsmittel, damit Fahrzeuge, Radfahrer, Fußgänger und öffentliche Verkehrsmittel sicher und ohne Unterbrechungen unterwegs sind.
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Bringen Sie Menschen 25 % schneller an ihr Ziel, indem Sie Zwischenstopps vermeiden, Wartezeiten verkürzen und die Reisegeschwindigkeit erhöhen.
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Verbringen Sie über 40 % weniger Zeit mit Warten an Kreuzungen.
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30–40 % weniger Stopps, wodurch der Verschleiß an Straßen und Reifen verringert wird und Fahrer und Städte Kosten einsparen können.
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Reduzieren Sie schädliche Emissionen um 20 % und verbessern Sie die Luftqualität, indem Sie Stopps und Leerlaufzeiten reduzieren.
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Quelle: Durchschnittliche Verbesserung bei der ersten Einführung von Miovision Adaptive in Pittsburgh, PA
Die fortschrittlichste Methode zur Steuerung von Verkehrssignalanlagen
Miovision Adaptive ist ein dezentrales KI-System, das die Herausforderung der Kreuzungssteuerung auf völlig neue Weise angeht – als ein einziges Maschinenplanungsproblem, das jede Kreuzung optimiert und dann Informationen mit benachbarten Kreuzungen austauscht, um eine Koordinierung und Steuerung über ganze Netzwerke hinweg zu erreichen.
- Echtzeit-Reaktion auf tatsächliche Verkehrs Miovision Adaptive optimiert jede Sekunde auf Basis der tatsächlichen Verkehrsströme.
- Dezentralisiert und von Natur aus skalierbar Miovision Adaptive ist dezentralisiert und skalierbar für Netzwerke jeder Größe und Form.
- Optimiert für komplexe Netze, nicht nur für Korridore Miovision Adaptive ist zwar in der Lage, Vorortkorridore mit einem einzigen dominanten Verkehrsfluss zu verarbeiten, aber seine wahre Stärke zeigt sich bei der Optimierung komplexerer Netze mit mehreren konkurrierenden Verkehrsflüssen, die sich im Laufe des Tages ändern.
- Multimodale Optimierung Mit fortschrittlicher Sensorik kann Miovision Adaptive den Verkehrsfluss von Fahrzeugen, Fußgängern, Bussen und Fahrrädern gemäß vorab festgelegten Prioritäten integrieren.
- Integriert in Connected Vehicles Miovision Adaptive nutzt genauere Daten von vernetzten Fahrzeugen und kann diese zur Verbesserung der Mobilität einsetzen.
Optimiert für multimodalen Verkehrsfluss
Miovision Adaptive wurde entwickelt, um den Verkehr für alle Verkehrsmittel zu optimieren, darunter:
- Fußgänger
- Fahrräder
- Transit
- Vernetzte Reisende und vernetzte und autonome Fahrzeuge (CAV)
Anpassung an städtische Umgebungen
Neben Hauptverkehrsstraßen und Korridoren wurde Miovision Adaptive speziell für die Optimierung städtischer Straßennetze entwickelt, in denen der Verkehr komplex, dynamisch und multimodal ist. Miovision Adaptive koordiniert den Verkehr in Netzwerken und Korridoren entsprechend den tatsächlichen Bewegungsmustern der Menschen in Städten und Gemeinden.
- Durch die sekundengenaue Optimierung kann sich Miovision Adaptive schnell an unerwartete Staus und/oder reduzierte Kapazitäten anpassen.
- Die gesamte Anpassung erfolgt dezentral und autonom, da Miovision Adaptive auf der Grundlage der aktuellen Fahrzeugpositionen optimiert und nicht auf der Grundlage historischer Daten.
- Miovision Adaptive bewältigt Fahrbahnsperrungen, doppelt geparkte Fahrzeuge und andere Unsicherheitsfaktoren in Echtzeit.
- Informationen über Warteschlangen an nachgelagerten Kreuzungen (Softpressure) ermöglichen es Miovision Adaptive, zu vermeiden, dass Fahrzeuge in einen bereits gesättigten Abschnitt gelangen.
- Miovision Adaptive wurde in großem Umfang in Netzwerken mit eng beieinander liegenden Kreuzungen und schmalen Straßen eingesetzt.
Lesen Sie die Fallstudie zu Peterborough
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