artikel

Minder trucks in de file dankzij Fastlane

Distributie Premium

Minder trucks in de file dankzij Fastlane

Femke van Wageningen-Kessels (TU Delft) ontwikkelde met Thomas Schreiter en Yufei Yuan een verkeersmodel waarmee het mogelijk is om het aantal files met tien procent te reduceren.

Uit: Logistiek magazine mei 2013

Snelwegen met veel vrachtauto’s zijn extra gevoelig voor files. En als er eentje staat, zijn de kosten hoog. Hiervan is sprake op de A15 van en naar de Rotterdamse haven, die op bepaalde momenten van de dag bestaat uit 25 procent vrachtverkeer. Door voor deze situaties betere voorspellingen te maken en beter advies te geven, kunnen files en bijbehorende kosten volgens Femke van Wageningen-Kessels verminderd worden. “De tests voor dit model hebben we grotendeel verricht op basis van computersimulaties. Wat we gezien hebben bij die simulaties en veldproeven is dat in vrije afwikkeling, wanneer vrachtauto’s en personenauto’s ongeveer dezelfde volgafstand aanhouden en lengte nauwelijks telt in ruimtebeslag, de invloed van beiden ongeveer gelijk is. Vrachtauto’s nemen meer ruimte in en dat effect is vooral sterk tijdens files, want dan passen drie auto’s naast één vrachtauto. Als er geen file staat dan is dat effect nauwelijks aanwezig en dan telt veel meer mee hoeveel ruimte er tussen de voertuigen zit. Die verschillen hebben wij meegenomen in ons model.”

Van Wageningen-Kessels heeft binnen het promotieonderzoek het voorspellingsmodel gemaakt. “Hieruit blijkt onder andere dat als een vrachtauto zich hetzelfde gaat gedragen als een auto, dit voertuig weinig invloed uitoefent op verkeersstromen. We zien in de praktijk dat een vrachtauto vooral in congestie veel invloed heeft op zowel de verkeersstroom als op de verkeerscapaciteit. Ook bepalen trucks vaak of er wel of geen file ontstaat omdat ze nu eenmaal fysiek veel ruimte innemen.”

Met het model kunnen maatregelen worden genomen om files met veel vrachtauto’s te verminderen alsmede de kosten. “Met Fastlane kunnen wij een half uur tot een uur vooruit betrouwbaardere filevoorspellingen maken dan de huidige verkeersmodellen. Automobilisten hebben dan nog de mogelijkheid om een ander traject te kiezen, bijvoorbeeld de parallelweg, en dan is er minder kans op file op de A15, en vrachtauto’s zijn door vroeger te vertrekken veel sneller op de plaats van bestemming, waardoor de economische schade door te laat komen minder is.”

Volgens de wiskundige kunnen niet alleen wegbeheerders maar ook planningsafdelingen van transportbedrijven en navigatiesysteemproducenten profiteren van Fastlane. “Op basis van ons onderzoek zou bijvoorbeeld een app of online tool kunnen worden ontwikkeld die files kan voorspellen of die de bestuurder adviseert om even te wachten met het opgaan van de snelweg, en nu te vertrekken en niet over een half uur. Met de maatregelen die wij voorstellen kun je files uiteindelijk niet oplossen, maar wel aanzienlijk verminderen zonder dat daarvoor extra asfalt nodig is.”

 

Femke van Wageningen (32)

# Promoveerde cum laude aan de TU Delft op haar voorspellingsmodel
# Op www.regiolab-delft.nl/boshbr worden de onderzoeksresultaten al toegepast

Over vijf jaar:

# Verkeer wordt geregeld op basis van voorspellingen met verkeersmodellen
# Personen- en vrachtverkeer wordt beter geinformeerd over de huidige en toekomstige verkeerssituaties

In de rubriek #talent ruim baan voor 
studenten, young 
professionals, 
wetenschappers en entrepreneurs die een podium verdienen.

Reageer op dit artikel