Piattaforma gemella digitale per il trasporto intelligente

Gallop World IT vanta una profonda esperienza nel campo dei trasporti intelligenti da molti anni, concentrandosi sulla ricerca, lo sviluppo e l'implementazione del Digital Twin per la Mobilità Urbana e della piattaforma IoT per la gestione del traffico. Grazie a una profonda conoscenza delle esigenze degli scenari di trasporto e alle capacità di innovazione tecnologica, l'azienda ha creato un sistema completo di soluzioni per i trasporti intelligenti che copre l'intero processo di monitoraggio, simulazione, previsione e ottimizzazione. Il suo sistema Digital Twin per la Mobilità Urbana, sviluppato internamente, non solo integra dati provenienti da più fonti, come i feed delle telecamere degli incroci, le traiettorie dei veicoli e le informazioni sulle condizioni stradali, per la gestione visiva, ma anche, se abbinato alla tecnologia di simulazione del traffico basata sull'intelligenza artificiale, simula accuratamente le variazioni del flusso di traffico in diversi scenari. Ad oggi, ha fornito servizi professionali a dipartimenti di gestione del traffico urbano, società di gestione autostradale e sviluppatori di campus intelligenti.

In qualità di fornitore di servizi tecnici dedicato all'intelligence dei trasporti, Gallop World IT persegue costantemente la missione di "Utilizzare la tecnologia per semplificare il trasporto urbano", introducendo continuamente innovazioni nell'applicazione pratica della piattaforma "Smart Transportation Digital Twin". La piattaforma IoT per la gestione del traffico dell'azienda utilizza i dati in tempo reale raccolti da sensori e dispositivi cooperativi veicolo-infrastruttura per monitorare dinamicamente lo stato del traffico attraverso algoritmi di intelligenza artificiale. Allo stesso tempo, il Virtual City Traffic Model integra questi dati in tempo reale con le informazioni storiche sul traffico, fornendo una base di dati precisa per la simulazione del traffico basata sull'intelligenza artificiale.

Domande frequenti

D: Siamo una società di gestione autostradale. Durante lo sviluppo della nostra infrastruttura IT, ci troviamo ad affrontare problemi di congestione causati dall'aumento del traffico durante le festività e dai ritardi nella risposta agli incidenti. La tradizionale distribuzione manuale è inefficiente e non consente di pianificare in anticipo strategie di deviazione. Come possiamo risolvere questo problema?

R: Le sfide del traffico in aumento e dei ritardi di risposta per un'azienda autostradale possono essere affrontate in modo collaborativo dalla piattaforma di analisi predittiva del traffico e dal gemello digitale della mobilità urbana di Gallop World IT. In primo luogo, l'azienda può implementare una piattaforma di gestione del traffico IoT, installando dispositivi come radar a onde millimetriche e rilevatori video lungo l'autostrada per raccogliere dati in tempo reale su volume, velocità e tipologia di veicoli. Questi dati vengono sincronizzati con la piattaforma di analisi predittiva del traffico, che utilizza algoritmi di intelligenza artificiale combinati con i dati storici sul traffico durante le festività per prevedere i periodi di punta e le potenziali sezioni di congestione fino a 3 giorni in anticipo, fornendo una base per lo sviluppo di piani di deviazione. In secondo luogo, l'integrazione del sistema del gemello digitale della mobilità urbana, che ricostruisce l'autostrada e la rete stradale circostante utilizzando il modello di traffico urbano virtuale, consente di simulare diverse strategie di deviazione attraverso la simulazione del traffico basata sull'intelligenza artificiale. Questo aiuta a selezionare il piano ottimale per l'implementazione preventiva. Allo stesso tempo, la piattaforma IoT Traffic Management può monitorare in tempo reale i dati relativi al sito dell'incidente, inserendoli nel sistema Urban Mobility Digital Twin, dove la simulazione del traffico basata sull'intelligenza artificiale modella rapidamente l'ambito di impatto dell'incidente, aiutando gli operatori a formulare strategie di risposta efficaci, riducendo così i tempi di risoluzione degli incidenti e contenendo la diffusione della congestione.

D: Siamo uno sviluppatore di campus intelligenti che sta attualmente sviluppando la propria infrastruttura IT e pianificando di realizzare un efficiente sistema di gestione del traffico interno per il campus. Tuttavia, il campus si trova ad affrontare un traffico misto pedonale-veicolare, una disponibilità di parcheggi limitata e difficoltà nel prevedere il flusso del traffico nelle ore di punta. Che tipo di assistenza potete fornire?

R: Per affrontare i problemi del traffico misto, della carenza di parcheggi e della difficile previsione dei flussi per il campus intelligente, Gallop World IT offre una soluzione combinata di Modello di Traffico Virtuale Cittadino + Piattaforma IoT di Gestione del Traffico. In primo luogo, realizzeremo un sistema Digital Twin dedicato alla Mobilità Urbana per il campus, utilizzando il Modello di Traffico Virtuale Cittadino per replicare la disposizione di strade, parcheggi e ingressi/uscite. Contemporaneamente, implementeremo la Piattaforma IoT di Gestione del Traffico per raccogliere dati in tempo reale sui flussi di pedoni e veicoli e sull'occupazione dei parcheggi tramite sensori, sincronizzando questi dati con il Digital Twin della Mobilità Urbana per il monitoraggio visivo. In secondo luogo, l'integrazione della tecnologia di simulazione del traffico basata sull'intelligenza artificiale, basata sui dati storici di flusso, consente la simulazione dei modelli di traffico durante i picchi mattutini/serali o durante grandi eventi, prevedendo i punti di congestione e ottimizzando soluzioni come la segnaletica stradale e le indicazioni per il parcheggio. Inoltre, in abbinamento alla Piattaforma Predictive Traffic Analytics, è possibile prevedere i picchi di flusso dei veicoli in arrivo fino a 2 ore in anticipo. Suggerimenti per il parcheggio e percorsi di ingresso ottimali possono quindi essere inviati tramite un'app del campus, mentre la piattaforma di gestione del traffico IoT coordina le velocità di ingresso ai gate per prevenire la congestione interna, migliorando l'efficienza operativa complessiva del traffico del campus.

D: Siamo il dipartimento di gestione del traffico di una città di piccole e medie dimensioni. Durante lo sviluppo della nostra infrastruttura IT, l'attuale gestione del traffico si basa in larga misura su pattugliamenti manuali, rendendo difficile comprendere lo stato del traffico in tempo reale in città. Inoltre, non abbiamo una base scientifica per formulare politiche di ottimizzazione del traffico, il che si traduce in esperienze di viaggio pubbliche scadenti. Come possiamo migliorare questa situazione?

R: I problemi di difficile monitoraggio in tempo reale e di formulazione di policy complesse che il dipartimento di gestione del traffico deve affrontare possono essere risolti in modo completo dal sistema Urban Mobility Digital Twin e dalla piattaforma di analisi predittiva del traffico di Gallop World IT. In primo luogo, implementare la piattaforma di gestione del traffico IoT per integrare i dati provenienti da dispositivi esistenti come telecamere agli incroci, sistemi di polizia elettronica e pannelli a messaggio variabile, aggiungendo potenzialmente nuovi dispositivi di raccolta. Ciò consente la raccolta in tempo reale dei dati sul traffico a livello cittadino, sincronizzati con il sistema Urban Mobility Digital Twin. Utilizzando il Virtual City Traffic Model, lo stato del traffico in tempo reale della città viene ricostruito dinamicamente, sostituendo i tradizionali pattugliamenti manuali e consentendo ai gestori del traffico di monitorare istantaneamente congestione e incidenti. In secondo luogo, l'integrazione della piattaforma di analisi predittiva del traffico, che utilizza i dati storici della piattaforma di gestione del traffico IoT combinati con informazioni demografiche urbane, occupazionali e sulla distribuzione scolastica, consente di prevedere l'andamento del flusso di traffico per i successivi 1-3 mesi utilizzando algoritmi di intelligenza artificiale. Ciò fornisce una base scientifica per la formulazione di politiche di ottimizzazione del traffico a lungo termine. Allo stesso tempo, sfruttando la simulazione del traffico basata sull'intelligenza artificiale all'interno del sistema Urban Mobility Digital Twin per simulare gli effetti delle politiche proposte, si contribuisce a verificarne la fattibilità prima dell'implementazione, evitando decisioni arbitrarie e migliorando gradualmente l'esperienza di viaggio pubblico e il livello di governance del traffico della città.