Controllo semaforico adattivo e distribuito per la riduzione delle emissioni e dei tempi di attesa negli incroci urbani

Il controllo semaforico è uno dei punti principali per ridurre congestione ed emissioni nelle reti urbane. Eppure, ancora oggi, la maggior parte degli incroci è regolata da piani a tempo fisso, che non riescono a adattarsi a come cambia realmente il traffico nel corso della giornata. Questa tesi propone e valuta un algoritmo di controllo semaforico adattivo e distribuito, in cui ogni semaforo decide in autonomia quando cambiare fase, sulla base di misure locali di traffico, senza necessità di alcun coordinamento centralizzato. L'algoritmo nasce come estensione di un controllore adattivo esistente. Il costo di ciascuna fase è calcolato come combinazione dinamica di due logiche di controllo, il cui peso relativo varia in funzione dell'occupazione delle corsie in ingresso: dove il traffico è scarso prevale il controllore di riferimento, orientato a non interrompere i flussi in movimento; dove il traffico è intenso prevale la logica proposta in questo lavoro. Quest'ultima è costruita come prodotto di tre fattori: una stima della domanda della fase, basata sui veicoli fermi al rosso e su quelli in avvicinamento da monte; un fattore di penalità che scoraggia le fasi dirette verso strade dove a valle si sono già formate code, così da prevenire lo spillback; e un fattore di saturazione che dà priorità di emergenza alle corsie in ingresso prossime alla congestione. La ricerca è stata implementata nel simulatore SUMO e messa alla prova su reti di natura diversa: da un lato reti reali, come quella di Bologna, dall'altro griglie sintetiche regolari come Manhattan, sottoposte a diversi livelli di carico. I risultati e la relativa valutazione si è concentrata su tre indicatori, sempre confrontati con il piano a tempo fisso: le emissioni di CO₂, i tempi di attesa e il tempo di viaggio medio. I risultati mostrano che l'efficacia dell'algoritmo è strettamente legata alla topologia della rete e dal carico. Sulle griglie regolari di Manhattan, dove gli incroci sono uniformi e i flussi simmetrici, applicare il controllo adattivo a tutti i semafori riduce le emissioni e i tempi di attesa, con guadagno crescente all'aumentare della copertura. Sulla rete reale di Bologna, più irregolare e asimmetrica, la stessa scelta produce un guadagno molto più contenuto: sui numerosi incroci secondari, dove transita poco traffico, la funzione di costo si riduce di fatto alla sola componente locale, che su questa topologia si rivela poco efficace. Partendo da questa osservazione, si è esplorata una strategia di deployment selettivo, che attiva l'adattività solo sugli incroci più trafficati lasciando gli altri a tempo fisso. Su Bologna, rendere adattivo soltanto il 25% degli incroci più critici fa salire la riduzione delle emissioni di CO₂ da circa il 3% a oltre l'8% rispetto al piano fisso, migliorando contemporaneamente i tempi di attesa; su Manhattan, al contrario, ridurre la copertura peggiora i risultati. Ne emerge un principio di fondo: la strategia di deployment migliore non è universale, ma dipende dalla geometria della rete; copertura completa dove la struttura è regolare, intervento mirato sui nodi critici dove la rete è quella di una città reale. Su una rete urbana reale conviene quindi concentrare il controllo adattivo dove serve davvero, anziché estenderlo ovunque, con benefici anche sul piano dei costi di installazione e della complessità di gestione.