Miovision Adaptive
Miovision Adaptive se adapta en tiempo real a los cambios en el tráfico optimizando los flujos de tráfico cada segundo, no solo en arterias y corredores, sino también en complejas redes urbanas.
Miovision Adaptive optimiza el rendimiento de las señales para el tráfico que realmente circula por la carretera, mejorando el flujo del tráfico tanto en las redes urbanas como en los corredores y reduciendo los tiempos de espera, la contaminación y aumentando la satisfacción de los conductores.
tiempo de viaje
menos tiempo de espera
menos emisiones nocivas
Control inteligente de semáforos
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Optimizar para múltiples modos de transporte, manteniendo los vehículos, ciclistas, peatones y transporte público en movimiento y seguros.
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Lleve a las personas a sus destinos un 25 % más rápido eliminando paradas, reduciendo el tiempo de espera y aumentando la velocidad de los desplazamientos.
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Ahorra más del 40 % del tiempo de espera en los cruces.
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Reduzca entre un 30 % y un 40 % el número de paradas, lo que disminuirá el desgaste de las carreteras y los neumáticos y supondrá un ahorro de costes para los conductores y las ciudades.
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Reduzca en un 20 % las emisiones nocivas y mejore la calidad del aire reduciendo las paradas y el tiempo de ralentí.
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Fuente: Mejora media en la implementación inicial de Miovision Adaptive en Pittsburgh, Pensilvania.
La forma más avanzada de controlar las señales de tráfico
Miovision Adaptive es un sistema de inteligencia artificial descentralizado que aborda el reto del control de intersecciones de una forma totalmente nueva: como un único problema de programación de máquinas que optimiza cada intersección y luego comparte información con las intersecciones vecinas para crear coordinación y control en toda la red.
- Respuesta en tiempo real al tráfico real Miovision Adaptive optimiza cada segundo basándose en los flujos de tráfico reales.
- : descentralizado y escalable por naturaleza Miovision Adaptive es descentralizado y escalable a redes de cualquier tamaño y forma.
- Optimizado para redes complejas, no solo para corredores Aunque Miovision Adaptive es capaz de gestionar corredores suburbanos con un único flujo dominante, realmente destaca a la hora de optimizar redes más complejas con múltiples flujos que compiten entre sí y cambian a lo largo del día.
- Optimización multimodal Con sensores avanzados, Miovision Adaptive puede integrar los flujos de tráfico de vehículos, peatones, autobuses y bicicletas según prioridades preestablecidas.
- Integrado con vehículos conectados Miovision Adaptive aprovecha datos más precisos de vehículos conectados y puede utilizarlos para mejorar la movilidad.
Optimizado para el flujo de tráfico multimodal
Miovision Adaptive está diseñado para optimizar el tráfico para todos los modos de transporte, incluyendo:
- Peatones
- Bicicletas
- Tránsito
- Viajeros conectados y vehículos conectados y autónomos (CAV)
Adaptación en entornos urbanos
Además de las arterias y los corredores, Miovision Adaptive se diseñó específicamente para optimizar las redes de carreteras urbanas, donde el tráfico es complejo, dinámico y multimodal. Miovision Adaptive coordina el tráfico en redes de cuadrículas y corredores para adaptarse a la forma en que las personas se desplazan realmente por las ciudades y pueblos.
- La optimización segundo a segundo permite a Miovision Adaptive adaptarse rápidamente a congestiones inesperadas y/o reducciones de capacidad.
- Toda la adaptación es descentralizada y autónoma, ya que Miovision Adaptive optimiza en función de la ubicación actual de los vehículos, no de datos históricos.
- Miovision Adaptive gestiona los cierres de carriles, los vehículos aparcados en doble fila y otras fuentes de incertidumbre en tiempo real.
- La información sobre las colas en las intersecciones aguas abajo (presión suave) permite a Miovision Adaptive evitar el desbordamiento de vehículos en un enlace ya saturado.
- Miovision Adaptive se ha implementado ampliamente en redes con intersecciones muy próximas entre sí y carreteras estrechas.
Lea el caso práctico de Peterborough.
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