DATA DI NASCITA DEL PROGETTO

Ottobre 2017

TEAM DEL PROGETTO

Maurizio Fiumara (responsabile),
Annalucia Coccoli (Analista),
Davide Franco, Rocco Lagrotteria

PARTNER

Innovaway Spa (in qualità di soggetto capofila), GreenVulcano, Carso Technologies, Techno Design, Tech-Tron

BREVE DESCRIZIONE DEL PROGETTO

SPARTA è una soluzione di Smart Parking che riduce l’inquinamento e aiuta i guidatori ad evitare inutili file e perdite di tempo alla ricerca di un posto libero.

DESCRIZIONE DETTAGLIATA DEL PROGETTO

Il progetto SPARTA consiste in una piattaforma che si integra con strumenti “efficaci” di pianificazione urbanistica e misure in grado di favorire il turnover delle soste e di usare al meglio le aree di parcheggio. In verità, esistono sperimentazioni embrionali di “Smart Parking” che affrontano solo in parte il problema dei parcheggi intelligenti, dell’analisi del flusso veicolare e della riduzione del traffico, i cui limiti sono riconducibili essenzialmente alle scelte tecnologiche e alla modellazione del processo. SPARTA si pone come obiettivo la progettazione, la realizzazione, la sperimentazione e la validazione di una piattaforma innovativa, sia in termini di prodotto che di processo, che permetta di superare i vincoli e i limiti dei sistemi attuali attraverso la:

• Installazione di reti di sensori “smart” nei parcheggi per individuare i posti disponibili;
• Installazione di reti di sensori per la misurazione della qualità dell’aria e l’analisi del flusso veicolare;
• Installazione di pannelli digitali che, aggiornati automaticamente, segnalino le condizioni di disponibilità del parcheggio e altre info sul traffico;
• Definizione di un modello matematico multivariabile per fissare un prezzo dinamico del parcheggio per incentivare il turnover e saturare in egual maniera i parcheggi disponibili,
• Realizzazione di strumenti di Proximity Info Parking e Proximity Marketing (Gamification Marketing);
• Realizzazione di strumenti previsionali e di analisi Geo/spaziali di (Big) Data Mining.

L’uso di Wireless Sensor Network (WSN) nel settore dello Smart Parking non è propriamente recente , però l’enorme sforzo fatto in ottica di miglioramento delle reti di sensori wireless ha recentemente intensificato l’interesse verso il loro impiego anche nel settore della gestione del traffico urbano .

Il progetto SPARTA, seguendo questa scia, introduce come aspetto d’innovazione non solo l’uso del “parcheggio intelligente” come strumento di gestione del traffico urbano, ma anche e soprattutto il modo sistematico e di processo di affrontare il problema dello Smart Parking, divenendo uno strumento di supporto alla governance delle Amministrazioni locali e dei gestori.

Infatti, rispetto allo scenario nazionale ed internazionale, SPARTA si distingue per rilevanza, utilità e originalità e si propone di:

1.integrare sorgenti di dati eterogenee e distribuite, che consentano:

a.L’interfacciamento a differenti tipologie di sensori (ad esempio, LIDAR, telecamere, reti di motes, RFID, nano sensori, sensori ambientali, sensori di prossimità, ecc.) fornendone nel contempo un’astrazione rispetto all’evoluzione tecnologica. Questo implica che la piattaforma è predisposta ad interfacciare le nuove tipologie di sensori che si introdurranno nel mercato.

b.La possibilità di configurare dinamicamente il comportamento di ogni sensore in termini di possibili stati di funzionamento.

c.La scelta dei sensori installabili in modo non invasivo e a bassi costi di manutenzione.

2.utilizzare un modello di calcolo più efficiente per la gestione dei flussi di dati (Fog Computing).

3.utilizzare il Digital Signage per inviare messaggi informativi digitali in real time agli automobilisti. (Proximity Info e Proximity Marketing).

4.utilizzare apps per guidare l’automobilista verso il parcheggio più “conveniente” sia per prossimità che per prezzi (Proximity Parking).

5.sviluppare un modello matematico per determinare in modo dinamico i prezzi per i parcheggi per favorire il turn-over dell’occupazione del posto.

La buona riuscita del progetto genererà vantaggi tangibili per tutte le entità coinvolte:

• Le amministrazioni aumenteranno gli incassi e avranno meno costi di manutenzione •I cittadini godranno di migliori servizi •Gli abitanti vivranno in un ambiente meno trafficato e meno stressante •I negozianti beneficeranno di un migliore acceso ai loro punti vendita •L’ambiente sarà più pulito, spalancando, di fatto, la strada verso la Smart City.

La finalità del progetto è la realizzazione di uno strumento di supporto al Decision Maker (Istituzioni, gestori, Enti locali, etc.) per gestire il traffico urbano in modo sistemico mediante lo Smart Parking.

SPARTA intende favorire la creazione di un sistema di trasporto sostenibile che:

• ottimizzi l’uso dei parcheggi e dei garage inutilizzati, migliorando la fruibilità delle aree di sosta, •aiuti i guidatori ad evitare inutili file e perdite di tempo alla ricerca di un posto libero in cui parcheggiare, •consenta la riduzione dell’inquinamento, con conseguente miglioramento della salute e del benessere della popolazione.

Diretta conseguenza della rinnovata capacità di implementare una corretta governance sono:

• un ambiente più pulito,
• una città più vivibile e sicura con meno stress e traffico per i cittadini e gli automobilisti, •minori costi di gestione e manutenzione delle strade.

Implementare una “politica virtuosa” rappresenta infatti il tema più significativo ed attuale per una amministrazione locale, anche in considerazione delle enormi ricadute sociali e della complessità del fenomeno. Risolvere le problematiche connesse al trasporto (congestione, sicurezza stradale, inquinamento atmosferico) è una necessità imprescindibile per il Decision Maker che è chiamato a rispondere nei confronti dell’opinione pubblica ed in particolare nei contesti che sperimentano situazioni di intenso uso e logoramento.

Allo stesso tempo, l’adozione di un modello di definizione dei prezzi dei parcheggi dinamico consente ai gestori di aumentare i propri incassi, perché le diverse politiche di prezzo favoriscono il turnover e, quindi, la saturazione in egual misura dei posti di parcheggio. Si pensi, ad esempio, ad un aumento delle tariffe in una specifica area quanto possa essere apprezzato dagli abitanti della zona dotati di permesso; oppure, si pensi alla crescita delle tariffe per soste oltre il tempo medio di acquisto quanto possa essere gradita dai negozianti di una determinata area. Evidentemente ciò genera contemporaneamente maggiori ricavi per l’Amministrazione/gestore. Si pensi, infine, alla riduzione dei prezzi dei parcheggi in strutture lontane dal centro, ma ben servite dai mezzi pubblici che favorirebbe un miglior uso della struttura stessa e, quindi, ulteriori ricavi per il gestore.

Ovviamente, per traguardare queste finalità, è necessaria un’innovazione tecnologica di prodotto e di processo come quella promossa dal progetto SPARTA, la cui replicabilità può avere un grande interesse industriale nel settore di riferimento L’obiettivo finale del progetto consiste nello sviluppare un sistema che, basato su tecnologie moderne e innovative, permetta di gestire in maniera ottimale il traffico in centro città e dotare le istituzioni preposte di uno strumento che consenta loro una migliore pianificazione urbanistica, territoriale e dei trasporti attraverso l’analisi dei flussi veicolari. Tale soluzione ha inoltre un notevole impatto sociale, in quanto supporta e incentiva un migliore turnover per i parcheggi, e riduce l’inquinamento dai gas di emissione, che favorisce la salute e un maggior benessere della popolazione.

In particolare, il sistema è in grado di:

• semplifica la ricerca dei parcheggi,
• informa in tempo reale i cittadini evitando di perdere tempo che provoca conseguenze negative in termini di stress,
• riduce l’inquinamento atmosferico generato dalla ricerca del parcheggio migliora il benessere sociale ed economico della collettività e di consentire:
• La determinazione del prezzo più adatto per un determinato parcheggio, attraverso un modello matematico multivariabile in grado di favorire il turnover,
• L’analisi del flusso veicolare (conteggio delle auto, velocità, ingorghi, possibili situazioni di pericolo, etc.),
• La previsione del flusso veicolare, degli eventuali ingorghi e/o situazioni di pericolo/stallo per poter prendere le opportune contromisure in maniera tempestiva,
• L’analisi e la rappresentazione di scenari storici dei flussi veicolari;
• La previsione della qualità dell’aria rispetto alle emissioni correnti e al trend e, quindi, la previsione di scenari futuri di inquinamento;
• L’analisi e la rappresentazione di scenari storici dell’inquinamento;
• La visualizzazione e l’analisi tramite GIS di mappe e tematismi “geo spaziali” sulla qualità dell’aria, sui flussi veicolari, forecasting di inquinamento, di ingorghi;
• L’analisi, attraverso gli strumenti GIS, di tipo Geo Spatial Data Mining e Geo Spatial Big Data Mining, per prevedere e di acquisire “conoscenza” generando mappe e tematismi da visualizzare;
• L’analisi e la visualizzazione dei dati acquisiti e dei dati della Knowledge Base in real time;
• L’invio e la visualizzazione mediante Digital Signage, sia su appositi pannelli che su app, di messaggi informativi digitali in real time agli automobilisti, sul traffico, sulle situazioni di pericolo, sui parcheggi più vicini e più economici (Proximity Info e Proximity Marketing);
• L’individuazione e l’indicazione agli automobilisti, mediante apps, del parcheggio più “conveniente” sia per prossimità che per prezzo (Proximity Parking);
• L’individuazione e l’indicazione agli automobilisti, mediante apps, degli stalli vietati, ZTL, etc.;
• La navigazione, mediante app, verso un determinato parcheggio;
• L’acquisizione dei dati tramite WSN, eterogenee e distribuite, che interfaccino differenti tipologie di sensori (ad esempio, LIDAR, telecamere, reti di motes, RFID, nano sensori, sensori ambientali, sensori di prossimità, ecc.) fornendone nel contempo un’astrazione rispetto all’evoluzione tecnologica;
• La configurazione dinamica del comportamento delle WSN e dei singoli sensori in termini di possibili stati di funzionamento.

Chiaramente, la gestione delle suddette funzionalità comporta una serie di problematiche tecniche-scientifiche e tecnologiche che non sempre si possono facilmente affrontare; infatti il monitoraggio del traffico in città solitamente è sostenuto da appositi dispositivi hardware, come ad esempio sensori e/o telecamere, che devono essere installati nel centro urbano in maniera opportuna; allo stesso modo, sono necessari strumenti idonei e adatti alla misurazione e analisi del livello di inquinamento dell’ambiente urbano. Invece da un punto di vista scientifico, è fondamentale definire e/o selezionare modelli e algoritmi per la gestione del traffico e dei prezzi dinamici dei parcheggi, e tecniche per la misurazione e analisi dei fattori inquinanti.

A tale scopo, la soluzione proposta ambisce a gestire le suddette problematiche, attraverso:

• La scelta di sensori installabili in modo non invasivo e a bassi costi di manutenzione;
• L’utilizzo del Digital Signage come strumento di messaggistica digitale;
• L’utilizzo di un modello di calcolo più efficiente di Fog Computing per la gestione dei flussi di dati che permetta di superare i limiti di bandwidth e di scalabilità che affliggono le soluzioni proposte più recentemente che seguono un paradigma di tipo Cloud-Based;
• La definizione di un algoritmo per fissare un prezzo dinamico del parcheggio per incentivare il turnover e saturare in egual maniera i parcheggi disponibili.

I dati in input (sia dal punto di vista quantitativo che qualitativo), che provengono da attività differenti, come ad esempio dai Data Analytics sul flusso veicolare, sono la struttura portante dell’algoritmo di cui si formulerà il modello matematico. L’individuazione dei vincoli, che costituiscono le condizioni su cui verrà effettuata la scelta di risolvere all’ottimo il problema, laddove fosse possibile, o di trovare una soluzione sub-ottima, è lo step che richiederà maggior effort.

Una delle componenti che andrà ad inficiare il comportamento dell’algoritmo scelto, o la scelta di un algoritmo piuttosto che un altro, è la modalità con cui si sceglie di tenere in considerazione la disponibilità e l’affidabilità dei diversi dati di “contesto” (e.g. flusso veicolare, posti disponibili, misurazioni della qualità dell’aria, …) che il sistema deve tenere in considerazione quando l’utente è in “cerca” di un parcheggio. La funzione di costo, da minimizzare o massimizzare a seconda di come si formalizzerà il modello matematico, sarà soggetta a vari vincoli, caratterizzanti le esigenze spaziali, temporali, di prezzo e preferenziali degli utenti. Ad esempio, si potrà scegliere di “preferire” il miglioramento della qualità dell’aria (se le condizioni lo rendessero necessario, riducendo il rischio di blocchi totali del traffico), piuttosto che dare priorità alle distanze spaziali e/o temporale o alleggerire il costo monetario, altro vincolo da tenere in considerazione ai fini del soddisfacimento delle esigenze degli utenti, nonché dell’ammissibilità della soluzione.

In definitiva, l’individuazione dei vincoli, la georeferenziazione e le varie caratteristiche dei parcheggi disponibili, nonché i dati provenienti dai vari sensori ambientali costituiranno le componenti che caratterizzeranno la scelta della tecnica algoritmica, o delle tecniche algoritmiche, per la risoluzione del problema nei vari scenari.