ارزیابی سیستم SCATS

چکیده

سیستم SCATS (سیستم تطبیقی هماهنگ‌شده ترافیک سیدنی) به عنوان یکی از موثرترین راهکارهای مدیریت ترافیک شهری شناخته می‌شود که با استفاده از داده‌های زمان واقعی و تطبیقی، به بهینه‌سازی جریان ترافیک و کاهش تراکم در شهرهای پرجمعیت می‌پردازد.

ارزیابی سیستم اسکتس

سیستم SCATS (Sydney Coordinated Adaptive Traffic System) به‌عنوان یکی از پیشرفته‌ترین سیستم‌های مدیریت ترافیک هوشمند، با هدف بهبود جریان ترافیک و کاهش تراکم در شهرهای پرتراکم توسعه یافته است. این سیستم از داده‌های لحظه ای حسگرهای ترافیکی برای تنظیم لحظه‌ای زمان‌بندی چراغ‌های راهنمایی استفاده می‌کند و توانایی بالایی در انطباق با شرایط ترافیک متغیر دارد.

نتایج نشان می‌دهد که SCATS به دلیل توانایی بالا در تنظیمات تطبیقی و استفاده از داده‌های لحظه ای، عملکرد بهتری در کاهش تراکم ترافیکی و بهبود جریان خودروها در شهرهای بزرگ و پرترافیک نسبت به سیستم‌های مبتنی بر پیش‌بینی نظیر SCOOT دارد. همچنین، فرصت‌های بهبود برای SCATS شامل ادغام با فناوری‌های نوین مانند اینترنت اشیا (IoT) و خودروهای خودران و استفاده از یادگیری ماشین برای پیش‌بینی دقیق‌تر جریان ترافیک شناسایی شده‌اند.

این سیستم با استفاده از حسگرهای ترافیکی که در نقاط مختلف شهر نصب شده‌اند، اطلاعات مرتبط با جریان ترافیک، طول صف‌ها و سرعت وسایل نقلیه را جمع‌آوری می‌کند. سپس با تحلیل این داده‌ها، چراغ‌های راهنمایی به‌گونه‌ای زمان‌بندی می‌شوند که جریان ترافیک بهبود یابد و زمان انتظار خودروها کاهش یابد. یکی از مهم‌ترین ویژگی‌های SCATS توانایی آن در انطباق با شرایط متغیر ترافیکی است، به طوری که می‌تواند به صورت پویا و در زمان واقعی، تغییرات لازم را در شبکه ترافیکی اعمال کند.

تاثیرات مثبت SCATS بر کاهش تراکم ترافیکی و بهبود جریان ترافیک به طور گسترده‌ای در تحقیقات و پروژه‌های اجرایی در شهرهای مختلف بررسی شده است. به عنوان مثال، در شهرهایی مانند سیدنی و جاکارتا، اجرای SCATS توانسته است کاهش چشمگیری در زمان سفر، توقف‌های غیرضروری و انتشار آلاینده‌ها ایجاد کند. همچنین، این سیستم قابلیت انطباق با داده‌های پیچیده ترافیکی و تحلیل‌های پیشرفته مانند مدل‌سازی شبکه‌های عصبی برای پیش‌بینی جریان ترافیک را نیز دارد که موجب بهبود دقت پیش‌بینی و عملکرد سیستم می‌شود.

علاوه بر این، مطالعات نشان داده است که SCATS در مدیریت ترافیک در زمان‌های اوج تراکم و شرایط فوق‌اشباع نیز موفق بوده است. به عنوان مثال، در شهر تهران، استفاده از SCATS در ترکیب با استراتژی‌های مدیریت داخلی و خارجی ترافیک، به کاهش قابل توجه زمان سفر و جلوگیری از ایجاد تراکم‌های شدید در تقاطع‌های مهم منجر شده است. یکی دیگر از مزایای مهم این سیستم، امکان کنترل از راه دور توسط اپراتور است که با استفاده از شبکه‌های ارتباطی اینترنتی می‌تواند تنظیمات ویژه‌ای برای شرایط خاص مانند اورژانس‌ها اعمال کند.

مقایسه SCATS با سایر سیستم‌های مدیریت ترافیک

سیستم SCATS (Sydney Coordinated Adaptive Traffic System) یکی از پیشرفته‌ترین سیستم‌های مدیریت هوشمند ترافیک است که در شهرهای پرتراکم و ترافیک سنگین مانند سیدنی و تهران به کار گرفته شده است. این سیستم از داده‌های لحظه ای حسگرهای جاده‌ای برای تنظیم لحظه‌ای چراغ‌های راهنمایی استفاده می‌کند و قابلیت انطباق سریع با تغییرات ترافیکی را دارد. این ویژگی باعث شده SCATS در مقایسه با سیستم‌های دیگر مانند SCOOT، MOVA، InSync و RHODES که هر کدام رویکردهای مختلفی به مدیریت ترافیک دارند، عملکرد بهتری در مدیریت ترافیک متراکم و غیرقابل پیش‌بینی نشان دهد.

• SCOOT (Split Cycle Offset Optimization Technique): یکی از رقیبان SCATS است که در بریتانیا توسعه یافته و از داده‌های تاریخی و مدل‌های پیش‌بینی برای تنظیم چراغ‌های راهنمایی استفاده می‌کند. این سیستم مناسب برای شرایط ترافیکی پایدار و قابل پیش‌بینی است. با این حال، تحقیقات نشان دادند که در شرایط پرتراکم و ترافیک ناپایدار، SCATS به دلیل استفاده از داده‌های لحظه ای و توانایی تطبیق سریع، عملکرد بهتری نسبت به SCOOT دارد، زیرا این سیستم به طور مداوم چراغ‌ها را با تغییرات لحظه‌ای جریان ترافیک تنظیم می‌کند.
• MOVA (Microprocessor Optimized Vehicle Actuation): بیشتر برای جاده‌های کم‌تردد و تقاطع‌های کوچک طراحی شده است و از حسگرهای جاده‌ای برای تنظیم چراغ‌های راهنمایی استفاده می‌کند. این سیستم برای مناطق کم‌تردد مناسب است، تحقیقات نشان دادند که MOVA در جاده‌های پرترافیک کارایی کمتری نسبت به SCATS داشته و نمی‌تواند به سرعت به تغییرات لحظه‌ای ترافیک واکنش نشان دهد.
• InSync و RHODES: سیستم‌های هوشمندی هستند که در ایالات متحده توسعه یافته‌اند و از هوش مصنوعی برای تحلیل داده‌های لحظه‌ای ترافیک استفاده می‌کنند. این سیستم‌ها با به‌کارگیری الگوریتم‌های پیشرفته برای بهینه‌سازی زمان‌بندی چراغ‌های راهنمایی به بهبود جریان ترافیک کمک می‌کنند. نشان داد که InSync به دلیل استفاده از هوش مصنوعی می‌تواند عملکرد مشابهی با SCATS در کاهش زمان تأخیر و بهبود جریان خودروها داشته باشد .با این حال، SCATS به دلیل استفاده از داده‌های لحظه ای، انعطاف‌پذیری بیشتری در شرایط ناپایدار ترافیکی دارد.
• UTOPIA (Urban Traffic Optimization by Integrated Automation): نیز مشابه SCATS عمل می‌کند و از داده‌های لحظه‌ای برای بهینه‌سازی زمان‌بندی چراغ‌های راهنمایی استفاده می‌کند. این سیستم در شهرهای پرتراکم مانند میلان و رم به کار گرفته شده و توانایی مشابهی با SCATS در کاهش تراکم و بهبود جریان ترافیک دارد. با این حال، SCATS به دلیل انعطاف‌پذیری بیشتر و توانایی انطباق سریع با تغییرات ناگهانی در شرایط ترافیکی ناپایدار، عملکرد بهتری از خود نشان داده است.
• TRAC (Traffic Responsive Actuated Control): از حسگرهای جاده‌ای برای تنظیم چراغ‌های راهنمایی استفاده می‌کند، اما عملکرد آن بیشتر برای مناطق کم‌تردد مناسب است.تحقیقات نشان دادند که TRAC در شرایط ترافیکی سنگین نمی‌تواند به سرعت SCATS واکنش نشان دهد و در مدیریت ترافیک پرتراکم ضعیف‌تر عمل می‌کند.

نتیجه‌گیری

بر اساس بررسی‌های انجام‌شده، سیستم SCATS یکی از موثرترین سیستم‌های مدیریت ترافیک هوشمند است که توانسته است در کاهش تراکم ترافیکی، بهبود جریان خودروها و کاهش آلاینده‌های زیست‌محیطی در شهرهای پرتراکم مانند سیدنی، تهران، و جاکارتا نقش مهمی ایفا کند. این سیستم با بهره‌گیری از داده‌های لحظه ای و الگوریتم‌های تطبیقی توانسته است زمان‌بندی چراغ‌های راهنمایی را به‌طور خودکار تنظیم کرده و به بهبود عملکرد ترافیک شهری کمک کند.

در مقایسه با سایر سیستم‌های مدیریت ترافیک مانند SCOOT و MOVA، SCATS به دلیل توانایی بالای خود در انطباق با شرایط متغیر ترافیک و استفاده از داده‌های لحظه‌ای، عملکرد بهتری به‌ویژه در شهرهای پرتراکم نشان داده است. با این حال، یکی از شکاف‌های مهم در مطالعات فعلی، نیاز به بررسی‌های جامع‌تر درباره پیاده‌سازی SCATS در شرایط جغرافیایی مختلف و بررسی تعامل آن با فناوری‌های نوین مانند اینترنت اشیا (IoT) و خودروهای خودران است.

علاوه بر این، استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در پیش‌بینی جریان ترافیک یکی از فرصت‌های مطالعاتی کلیدی است که می‌تواند به بهبود دقت پیش‌بینی‌ها و بهینه‌سازی عملکرد SCATS کمک کند. تحقیقات آینده می‌توانند به بررسی‌های عمیق‌تر درباره هزینه‌های پیاده‌سازی این سیستم و مزایای اقتصادی آن بپردازند، به‌ویژه در مقایسه با سیستم‌های دیگر.

در نهایت، SCATS به‌عنوان یک راه‌حل کارآمد برای کاهش تراکم ترافیک و بهبود عملکرد شهری، مزایای قابل توجهی به‌ویژه در کاهش مصرف سوخت و کاهش انتشار گازهای گلخانه‌ای دارد، اما همچنان نیاز به بهبود و توسعه بیشتر از طریق ادغام فناوری‌های نوین و پیشرفت‌های علمی دارد.