|
|||
Biết kẹt xe nhờ xe buýt Lý giải về ý tưởng này, tiến sĩ Phạm Trần Vũ, Phó Trưởng khoa Khoa học và kỹ thuật máy tính, đồng thời là trưởng nhóm nghiên cứu cho biết, hệ thống xe buýt đã được phân bổ rộng khắp các tuyến đường trên địa bàn TPHCM. Loại phương tiện này cũng bắt buộc lắp hộp đen nhằm chuyển thông tin hành trình từ xe về trung tâm điều hành quản lý. Khi di chuyển, xe buýt cũng gặp tình trạng lưu thông nhanh khi đường thoáng và lưu thông chậm khi tắc đường. Lợi dụng yếu tố tốc độ của xe buýt đo được qua hộp đen, chúng tôi sẽ xác định được đoạn đường nào đang kẹt xe và đoạn đường nào thông thoáng. Nguồn dữ liệu này được cập nhật liên tục theo thời gian thực. Dĩ nhiên, tốc độ mỗi xe mỗi khác, có lúc xe còn chờ ở bến đỗ. Do vậy, chúng tôi tạo lập các giả thuật toán để tính toán, lấy kết quả trung bình nhưng tối ưu nhất. Chỉ vào hệ thống bản đồ trên máy tính, tiến sĩ Vũ cho biết, kết quả sau khi xử lý được hiển thị bằng dải màu (từ đỏ đến xanh) ngay trên bản đồ TPHCM. Trong đó, màu đỏ là điểm kẹt xe nhiều nhất và màu xanh chỗ thông thoáng nhất. Người dùng chỉ cần rê chuột vào điểm màu đỏ, “zoom” càng gần, càng nhận biết được tốc độ trung bình mà phương tiện mình có thể di chuyển. Ngoài ra, trên hệ thống còn cung cấp thêm các tiện ích tìm kiếm theo khu vực và tên đường. Hiện ngoài bản chạy trên nền web, nhóm nghiên cứu còn cung cấp một bản ứng dụng chạy trên nền điện thoại thông minh Android. Trong đó, bản chạy trên điện thoại còn có thêm tính năng phát ra âm thanh cảnh báo khi bạn đang ở gần điểm kẹt xe. Theo tiến sĩ Vũ, do đang trong giai đoạn thử nghiệm, nên ngoài sử dụng dữ liệu từ xe buýt, nhóm nghiên cứu cũng ghi nhận tình hình thực tế trên đường ở các thời điểm khác nhau. Kết quả có được làm cơ sở để so sánh với thông tin hiển thị trên nền hệ thống. Hướng đến mạng xã hội giao thông Để có được kết quả bước đầu này, nhóm nghiên cứu đã mất hơn một năm xử lý và tìm cách hiển thị thông tin. Trong quá trình thực hiện, nhóm còn nhận được sự hỗ trợ từ các sinh viên đang theo học tại khoa. Tuy nhiên, hệ thống cho đến nay vẫn chưa hoạt động tối ưu nhất để cung cấp đại trà. “Hiện Smart BK Traffic đang chạy dưới tên miền và trên server của nhà trường nên hệ thống bản đồ không thể tiếp nhận cùng lúc nhiều người dùng khác nhau. Bên cạnh đó, nguồn dữ liệu do nhà điều hành xe buýt hỗ trợ chỉ có thông tin tối đa 50% số xe buýt đang vận hành. Trong thời gian tới, muốn phát triển hệ thống, bắt buộc phải bỏ kinh phí để mua dữ liệu này”, một thành viên nhóm nghiên cứu chia sẻ. Tuy nhiên, điều nhóm nghiên cứu muốn hướng tới là một mạng xã hội giao thông thu nhỏ. TS Vũ cho rằng: “Khi có nhiều người sử dụng Smart BK Traffic trong quá trình di chuyển, hệ thống sẽ ghi nhận tốc độ di chuyển của họ. Nếu bạn hình dung trong cùng một khu vực, hoặc đoạn đường đi, có nhiều người sử dụng, thì lúc đó, mỗi người dùng sẽ có chức năng như một “chiếc xe buýt” hiện tại. Hệ thống sẽ càng cung cấp chính xác mật độ kẹt xe”. Để đạt được mong muốn đó, trong giai đoạn tiếp theo, nhóm sẽ phân dự án thành các đề tài nhỏ để nghiên cứu chuyên sâu. Hiện giải pháp hiển thị thông tin bản đồ đã được Công ty TIS (Nhật Bản) hỗ trợ 28.000 USD. Trong năm 2014, Đại học Quốc gia TPHCM cũng cung cấp kinh phí phục vụ nghiên cứu các giải pháp lưu trữ dữ liệu cho hệ thống. Hiện nhóm chỉ còn chờ đề tài thu thập và xử lý thông tin từ di động đã đăng ký tại Sở KH-CN TPHCM. Nếu được chấp nhận sẽ tạo tiền đề đưa Smart BK Traffic đi vào thực tế. Bởi ngoài nâng cấp đường sá, cầu vượt… rất tốn kém, giải pháp phân luồng giao thông sẽ dễ thực hiện và mang lại hiệu quả cao. |