Plateforme de jumeau numérique pour les transports intelligents

Gallop World IT possède une expertise pointue dans le domaine des transports intelligents depuis de nombreuses années, notamment en matière de recherche, de développement et de mise en œuvre de la plateforme de jumeau numérique de mobilité urbaine et de gestion du trafic via l'Internet des objets (IoT). Grâce à une connaissance approfondie des besoins en matière de transport et à ses capacités d'innovation technologique, l'entreprise a mis en place un système complet de solutions de transport intelligent couvrant l'ensemble du processus : surveillance, simulation, prédiction et optimisation. Son système de jumeau numérique de mobilité urbaine, développé en interne, permet non seulement d'intégrer des données multi-sources (flux de caméras d'intersection, trajectoires des véhicules, informations sur l'état des routes) pour une gestion visuelle, mais aussi, grâce à l'association avec une technologie de simulation du trafic basée sur l'intelligence artificielle, de simuler avec précision les variations de flux de trafic dans différents scénarios. À ce jour, Gallop World IT a fourni des services professionnels aux services de gestion du trafic urbain, aux sociétés d'exploitation d'autoroutes et aux aménageurs de campus intelligents.

En tant que prestataire de services techniques spécialisé dans l'intelligence des transports, Gallop World IT s'engage à optimiser les transports urbains grâce à la technologie et à réaliser des avancées constantes dans l'application pratique de sa plateforme de jumeau numérique pour les transports intelligents. Sa plateforme de gestion du trafic IoT exploite les données en temps réel collectées par des capteurs et des dispositifs de coopération véhicule-infrastructure pour surveiller dynamiquement l'état du trafic grâce à des algorithmes d'IA. Parallèlement, son modèle de trafic urbain virtuel intègre ces données en temps réel aux informations historiques, fournissant ainsi une base de données précise pour la simulation du trafic par IA.

Foire aux questions

Q : Nous sommes une société d'exploitation d'autoroutes. Lors du développement de notre infrastructure informatique, nous rencontrons des problèmes de congestion dus à l'augmentation du trafic pendant les vacances et à des délais d'intervention plus longs en cas d'incident. La gestion manuelle traditionnelle des itinéraires est inefficace et ne permet pas d'anticiper les déviations. Comment pouvons-nous résoudre ce problème ?

A: Les défis posés par les pics de trafic et les délais de réponse pour une société d'exploitation autoroutière peuvent être relevés conjointement grâce à la plateforme d'analyse prédictive du trafic et au jumeau numérique de mobilité urbaine de Gallop World IT. Premièrement, la société peut déployer une plateforme de gestion du trafic IoT, en installant des dispositifs tels que des radars à ondes millimétriques et des détecteurs vidéo le long de l'autoroute afin de collecter des données en temps réel sur le volume, la vitesse et le type de véhicules. Ces données sont synchronisées avec la plateforme d'analyse prédictive du trafic, qui utilise des algorithmes d'IA combinés aux données historiques de trafic des jours fériés pour prévoir les périodes de pointe et les zones de congestion potentielles jusqu'à 3 jours à l'avance, fournissant ainsi une base pour l'élaboration de plans de déviation. Deuxièmement, l'intégration du système de jumeau numérique de mobilité urbaine, qui reconstruit l'autoroute et le réseau routier environnant à l'aide du modèle de trafic de la ville virtuelle, permet de simuler différentes stratégies de déviation grâce à la simulation de trafic basée sur l'IA. Cela aide à sélectionner le plan optimal pour un déploiement préventif. Simultanément, la plateforme de gestion du trafic IoT peut surveiller en temps réel les données du site de l'incident et les intégrer au système de jumeau numérique de la mobilité urbaine où la simulation du trafic basée sur l'IA modélise rapidement l'étendue de l'impact de l'incident, aidant ainsi les répartiteurs à formuler des stratégies de réponse efficaces, réduisant ainsi le temps de dégagement de l'incident et contenant la propagation des embouteillages.

Q : Nous sommes un promoteur immobilier spécialisé dans les campus intelligents et nous modernisons actuellement notre infrastructure informatique. Nous prévoyons de mettre en place un système de gestion du trafic interne performant. Cependant, le campus est confronté à une circulation mixte piétons-véhicules, à un nombre limité de places de stationnement et à des difficultés de prévision des pics de trafic. Quelle assistance pouvez-vous nous apporter ?

A: Pour remédier aux problèmes de circulation mixte, de pénurie de places de stationnement et de prévision des flux sur le campus intelligent, Gallop World IT propose une solution combinée : un modèle de trafic urbain virtuel et une plateforme de gestion du trafic IoT. Premièrement, nous construirons un jumeau numérique de mobilité urbaine dédié au campus, utilisant le modèle de trafic urbain virtuel pour reproduire la configuration des routes, des parkings et des entrées/sorties. Simultanément, nous déploierons la plateforme de gestion du trafic IoT pour collecter en temps réel des données sur les flux de piétons et de véhicules ainsi que sur le taux d'occupation des places de stationnement grâce à des capteurs, et synchroniser ces données avec le jumeau numérique de mobilité urbaine pour une surveillance visuelle. Deuxièmement, l'intégration d'une technologie de simulation du trafic basée sur l'IA, s'appuyant sur les données historiques de trafic, permet de simuler les schémas de circulation aux heures de pointe du matin et du soir ou lors d'événements importants, de prédire les points de congestion et d'optimiser des solutions telles que la signalisation routière et le guidage au stationnement. De plus, associée à la plateforme d'analyse prédictive du trafic, cette solution permet de prévoir les pics de trafic entrant jusqu'à deux heures à l'avance. Des suggestions de stationnement et des itinéraires d'accès optimaux peuvent ensuite être diffusés via une application du campus, tandis que la plateforme de gestion du trafic IoT coordonne les vitesses d'entrée aux portes pour éviter les embouteillages internes, améliorant ainsi l'efficacité opérationnelle globale du trafic sur le campus.

Q : Nous sommes le service de gestion du trafic d'une ville de taille moyenne. En raison du développement de notre infrastructure informatique, notre gestion du trafic repose actuellement en grande partie sur des patrouilles manuelles, ce qui rend difficile l'appréhension de l'état du trafic en temps réel. De plus, nous manquons de bases scientifiques pour élaborer des politiques d'optimisation du trafic, ce qui nuit à l'expérience des usagers. Comment pouvons-nous améliorer cette situation ?

A: Les problèmes de surveillance en temps réel et d'élaboration de politiques auxquels est confronté le service de gestion du trafic peuvent être résolus de manière globale grâce au système de jumeau numérique de mobilité urbaine et à la plateforme d'analyse prédictive du trafic de Gallop World IT. Premièrement, le déploiement de la plateforme de gestion du trafic IoT permet d'intégrer les données provenant des dispositifs existants tels que les caméras d'intersection, les systèmes de police électroniques et les panneaux à messages variables, tout en permettant l'ajout potentiel de nouveaux dispositifs de collecte. Ceci permet la collecte en temps réel des données de trafic à l'échelle de la ville, synchronisées avec le système de jumeau numérique de mobilité urbaine. Grâce au modèle de trafic de la ville virtuelle, l'état du trafic en temps réel est reconstitué dynamiquement, remplaçant les patrouilles manuelles traditionnelles et permettant aux gestionnaires du trafic de surveiller instantanément les embouteillages et les incidents. Deuxièmement, l'intégration de la plateforme d'analyse prédictive du trafic, qui utilise les données historiques de la plateforme de gestion du trafic IoT combinées aux informations démographiques urbaines, à l'emploi et à la répartition des écoles, permet de prévoir les tendances du trafic pour les 1 à 3 prochains mois grâce à des algorithmes d'IA. Ceci fournit une base scientifique pour l'élaboration de politiques d'optimisation du trafic à long terme. Parallèlement, l'utilisation de la simulation de trafic basée sur l'IA au sein du système de jumeau numérique de la mobilité urbaine pour simuler les effets des politiques proposées permet de vérifier leur faisabilité avant leur mise en œuvre, d'éviter les prises de décision arbitraires et d'améliorer progressivement l'expérience des déplacements publics et le niveau de gouvernance du trafic de la ville.