کاربرد اینترنت اشیاء (IoT) در مدیریت هوشمند ترافیک شهری: مطالعه موردی ایلام

رشد سریع جمعیت شهری و افزایش حجم تردد وسایل نقلیه در کلان شهرها و مراکز استان ها، مشکلات گسترده ای در زمینه مدیریت ترافیک، افزایش تصادفات و کاهش کیفیت زندگی شهروندان به وجود آورده است. شهر ایلام، به عنوان مرکز استان با توسعه سریع زیرساخت های شهری و رشد فزاینده استفاده از خودروهای شخصی، با چالش هایی همچون ازدحام در مسیرهای اصلی، ناکارآمدی برخی تقاطع ها و محدودیت زیرساخت های کنترل ترافیک سنتی مواجه است. فناوری اینترنت اشیاء (IoT) با فراهم کردن امکان اتصال، تبادل و تحلیل داده های لحظه ای میان اجزای مختلف شبکه حمل ونقل، فرصتی نوین برای مدیریت هوشمند ترافیک ایجاد می کند.این پژوهش با هدف بررسی کاربرد اینترنت اشیاء در مدیریت هوشمند ترافیک شهری و ارائه یک طرح نمونه برای طراحی سنسور و سیستم هشداردهنده هوشمند به منظور کاهش ترافیک و تصادفات در ایلام انجام شده است. در بخش نخست، مبانی نظری IoT و کارکردهای آن در حوزه مدیریت حمل ونقل مرور می شود؛ سپس با نگاهی تحلیلی به مطالعات جهانی و تجربیات موفق در کشورهایی همچون سنگاپور، هلند و کره جنوبی، الگوهای قابل تطبیق با شرایط شهری ایلام شناسایی می شوند.روش تحقیق از نوع کاربردی-توسعه ای بوده و داده ها از سه منبع اصلی گردآوری شده اند: ۱) آمار تصادفات و حجم ترافیک در معابر اصلی ایلام در سه سال اخیر، ۲) بازدید میدانی و مشاهده مستقیم نقاط پرخطر و تراکم زا، ۳) مصاحبه نیمه ساختاریافته با کارشناسان ترافیک شهری و فناوری اطلاعات شهرداری. بر اساس تحلیل این داده ها، الگوریتمی برای شناسایی الگوهای ترافیکی و تشخیص وضعیت های بحرانی طراحی شد که قادر است با استفاده از سنسورهای IoT، داده ها را در بازه های زمانی کوتاه (هر ۵ ثانیه) ثبت و به مرکز کنترل ارسال کند.در فاز طراحی سخت افزاری، سنسورهای چندمنظوره شامل ماژول های تشخیص حجم وسایل نقلیه، اندازه گیری سرعت متوسط، شناسایی رفتارهای پرخطر رانندگان (مانند تغییر مسیر ناگهانی در نزدیکی تقاطع ها) و سیستم ارسال هشدار بی سیم به پانل های پیام متغیر (VMS) پیش بینی شد. این سنسورها قابلیت اتصال به شبکه LPWAN را دارند که برای پوشش گسترده و مصرف انرژی پایین مناسب است. داده های دریافتی در یک پلتفرم تحلیلی مبتنی بر رایانش ابری پردازش می شوند تا الگوهای تراکم، حوادث یا شرایط غیرعادی در زمان کوتاه شناسایی و واکنش لازم اجرا شود.در حوزه نرم افزار و سیستم هشداردهنده، الگوریتم های تحلیل پیش بینی ترافیک با استفاده از مدل های یادگیری ماشین (به ویژه مدل های LSTM برای پیش بینی سری زمانی) توسعه یافتند. این مدل ها امکان پیش بینی ازدحام قبل از وقوع و ارائه پیشنهادات مدیریتی به اپراتورها و رانندگان را فراهم می کنند. به عنوان نمونه، در شبیه سازی اجراشده، با استفاده از داده های یک هفته تردد در میدان شهید کشوری ایلام، سیستم توانست با دقت ۸۷ درصد زمان های اوج ترافیک و وقوع احتمال بالای تصادف را پیش بینی کند.نتایج شبیه سازی های میدانی نشان می دهد که استفاده از این سیستم در سه نقطه پرتردد شهر می تواند میانگین زمان تاخیر را تا ۲۵ درصد کاهش دهد و احتمال برخوردهای ناشی از توقف یا کاهش سرعت ناگهانی را حدود ۱۸ درصد کم کند. از سوی دیگر، تحلیل داده های شهروندان و پیمایش آنلاین نشان داد که ۷۰ درصد رانندگان از دریافت هشدار پیش از رسیدن به محدوده تراکم یا حادثه استقبال کرده اند که نشان از مقبولیت اجتماعی این فناوری دارد.پژوهش حاضر علاوه بر نشان دادن کارایی IoT در بهبود مدیریت ترافیک، به بومی سازی طراحی نیز پرداخته است؛ یعنی سنسورها و سیستم نرم افزاری آن با توجه به شرایط اقلیمی، زیرساخت های ارتباطی و نیازهای مدیریت شهری ایلام طراحی شده است. این امر باعث می شود هزینه پیاده سازی و نگهداری نسبت به مدل های مشابه خارجی کاهش یافته و وابستگی به تجهیزات وارداتی کم شود.نتیجه گیری اصلی این است که ترکیب سنسورهای هوشمند IoT با سیستم هشداردهنده لحظه ای، نه تنها در کاهش تراکم و مدیریت روان سازی جریان ترافیک موثر است، بلکه می تواند به ارتقای ایمنی راه ها و کاهش نرخ تصادفات نیز کمک کند. این رویکرد به ویژه برای شهرهایی مانند ایلام که سرعت رشد حمل ونقل شهری از سرعت توسعه زیرساخت های فیزیکی پیشی گرفته است، ضرورتی اجتناب ناپذیر محسوب می شود. بر این اساس، شهرداری و سازمان های مرتبط می توانند با اجرای پایلوت در چند معبر کلیدی و توسعه تدریجی آن به کل شهر، به صورت گام به گام به سمت مدیریت هوشمند و پایدار ترافیک حرکت کنند.

کلیدواژه ها:

اینترنت اشیاء ، مدیریت هوشمند ترافیک ، سنسور هوشمند ، سیستم هشداردهنده ، ایلام ، کاهش تصادفات ، رایانش ابری ، یادگیری ماشین