TNO doet mee aan wedstrijd Reistijdverwachting

Het fileleed verminderen door het geven van accurate verkeersinformatie en reële reistijdvoorspellingen. Een hot issue waar TNO haar pijlen op heeft gericht en aanleiding voor Rijkswaterstaat Dienst Verkeer en Scheepvaart (DVS) een competitie uit te schrijven die ontwikkelingen op dit gebied stimuleert. Dankzij de behaalde scores in de kwalificatiemeting TNO deelnemen aan deze competitie. Met TNO […]

Het fileleed verminderen door het geven van accurate verkeersinformatie en reële reistijdvoorspellingen. Een hot issue waar TNO haar pijlen op heeft gericht en aanleiding voor Rijkswaterstaat Dienst Verkeer en Scheepvaart (DVS) een competitie uit te schrijven die ontwikkelingen op dit gebied stimuleert. Dankzij de behaalde scores in de kwalificatiemeting TNO deelnemen aan deze competitie.

Met TNO staan Meteoconsult, ARS, Tenuki/Routenet en Modelit in de startblokken voor deze race tussen de RVA’s (reistijdverwachtinsgalgoritmes). Aan de finish lonken vijf geldprijzen van in totaal € 400.000,- Wie geeft de meest nauwkeurige reistijdverwachting af? Gedurende de laatste twee weken van april krijgen de deelnemers op talloze momenten de vraag een reistijdverwachting af te geven tussen A en B met moment Y als vertrek- of aankomsttijdstip. De kwaliteit van de reistijdverwachting wordt achteraf vastgesteld aan de hand van gemeten reistijden. Daarnaast wordt een betrouwbaarheidsmeting uitgevoerd en is er een Formule 1-klasse voor experimentele algoritmes met een langere rekentijd maar hoog betrouwbaarheidsgehalte.

Datafusie als winnaar?
TNO werkt hierin samen met het Amerikaanse Inrix. Het systeem is gebaseerd op datafusie, waarin naast historische verkeerspatronen en metingen via conventionele technieken zoals lussen in de weg ook wegwerkzaamheden, evenementen, weersomstandigheden en -verwachting en verkeersmanagementmaatregelen worden meegenomen in de berekening. Daarbij worden wegen waarvan geen verkeersgegevens beschikbaar zijn aangevuld vanuit een verkeersmodel van Goudappel Coffeng. Dit resulteert in nauwkeurige, reële reistijdverwachtingen op zowel lange als korte termijn.