Dlouhé čekání na zastávkách odrazuje cestující a snižuje atraktivitu veřejné dopravy. V mnoha městech tvoří čekání a zpoždění při přestupech značnou část doby cesty – jedna studie zjistila, že čekání mimo vozidlo může představovat přibližně 17–40 % celkové doby cesty. I malé zpoždění snižuje počet cestujících: v Londýně vedl 1% nárůst doby cesty k poklesu využívání dopravy o zhruba 0,61 %.

Aby se tomu předešlo, moderní nástroje pro plánování jízdních řádů založené na umělé inteligenci analyzují aktuální i historická data (vzorce využití, dopravu, počasí atd.) a vytvářejí chytřejší jízdní řády a trasy autobusů. Tyto systémy jsou navrženy tak, aby „vytvářely přesnější a spolehlivější jízdní řády“ a slibují „snížení čekacích dob a zlepšení dochvilnosti“ pro cestující.

Optimalizace autobusových tras pomocí umělé inteligence

Obsah

Řešení AI pro plánování a vedení veřejné autobusové dopravy

Umělá inteligence podporuje plánovače dopravy několika způsoby, jak zkrátit čekací doby a zpoždění:

  • Předpověď poptávky: Algoritmy AI analyzují minulou obsazenost, počasí, události a denní dobu, aby předpověděly, kdy a kde budou autobusy potřeba.
    Díky sladění nasazení autobusů s poptávkou mohou provozovatelé předejít přeplnění nebo nevyužití kapacity. Například dopravní společnosti nyní využívají AI-podporované předpovědi k optimalizaci nasazení vozidel a prevenci přeplnění během špiček.

  • Prediktivní plánování a řízení: Strojové učení dokáže rozpoznat faktory (dopravní situace, zpoždění při nástupu cestujících atd.), které ovlivňují dochvilnost, a podle toho upravit jízdní řády nebo pokyny pro dispečery.
    Například nástroje jako FlowOS simulují postup vozidel a doporučují zásahy v reálném čase (zastavení nebo vynechání zastávek, úprava rychlosti), aby autobusy jezdily podle plánu.
    V praxi to znamená, že jízdní řády jsou průběžně dolaďovány tak, aby se minimalizovala zpoždění a shlukování autobusů ještě před jejich vznikem.

  • Priorita na semaforech a vedení tras: AI může spolupracovat s řízením dopravy, aby autobusům poskytla přednost na semaforech nebo navrhla alternativní trasy.
    Jeden pilotní projekt v Portlandu v Oregonu využívající AI systém priority dopravy snížil čekání na červenou světelnou signalizaci u autobusů přibližně o 80 % na vzdálenosti 15 mil, což výrazně zrychlilo jízdu.
    Podobně pokročilé optimalizační algoritmy mohou přesměrovat nebo přeplánovat autobusy, aby zabránily „shlukování“ a vyrovnaly intervaly mezi spoji.

  • Informace o jízdě v reálném čase: Inteligentní systémy napájí digitální displeje a aplikace pro cestující, které předpovídají časy příjezdu autobusů.
    Díky poskytování přesných a aktuálních jízdních řádů se čekání zdá kratší.
    Dopravní společnosti uvádějí, že rychlejší a spolehlivé informace o příjezdu v reálném čase a plánování přestupů s nízkou čekací dobou – často generované AI – výrazně zlepšují zákaznickou zkušenost.

Tyto technologie spolupracují, aby autobusy jezdily plynule a cestující byli informováni.

Například chytré zastávky a aplikace nyní zobrazují AI vylepšené předpovědi příjezdů, takže cestující přesně vědí, jak dlouho budou čekat.

Řešení AI pro optimalizaci veřejné dopravy

Reálné příklady využití AI v dopravě

Hlavní dopravní operátoři již sklízejí výhody. V Londýně společnost Metroline pilotovala AI systém řízení (FlowOS od Prospective.io), který pomáhá dispečerům a řidičům.
 
Pilotní projekt „výrazně snížil nadbytečné čekací doby“ a ušetřil cestujícím přibližně 2 000 hodin kolektivního čekání.
 
Na základě toho mateřská společnost Metroline (ComfortDelGro) zavádí stejnou AI globálně – piloty v Singapuru předpokládají až 2 000 hodin ušetřených cestujícím denně v celé síti.
 
Podobně německý Fraunhofer IML testoval AI-předpovědi v projektu ÖPNV-Flexi.
 
Předpovídáním počtu cestujících a úpravou nasazení vozidel v Pasově dosáhli „lepšího rozložení cestujících, což snížilo čekací doby a optimalizovalo využití kapacity autobusů“.

Tyto případy ukazují dopad AI: chytřejší plánování, lepší spolehlivost a kratší čekání.

Dopravní společnosti v mnoha zemích (od USA po Evropu a Asii) tyto nástroje zavádějí. Například v USA se AI používá k předpovědi obsazenosti a koordinaci přestupů, a města jako Boston a Seattle experimentují s AI-podporovanou prioritou na semaforech ke snížení zbytečného stání.

Všechny tyto snahy mají jeden cíl: minimalizovat čekací doby a zpoždění cestujících.

Globální zavádění AI ve veřejné dopravě

Výhody a výhled do budoucna

AI optimalizovaná doprava přináší řadu výhod. Díky udržování pravidelných intervalů a snižování shlukování zajišťují AI systémy, že autobusy přijíždějí v pravidelných intervalech, takže cestující nečelí dlouhým a nepředvídatelným mezerám. Výzkumy v dopravě ukazují, že takzvané „dynamické plánování“ vede k kratším cestovním časům a většímu pohodlí cestujících.

Provozovatelé také šetří peníze: méně nečinných autobusů a plynulejší provoz znamenají nižší náklady na palivo a práci, což uvolňuje zdroje pro rozšíření služeb.

Analýzy dokonce naznačují, že 10% snížení spotřeby paliva (díky lepšímu plánování) přináší významné finanční i ekologické přínosy.

Do budoucna bude role AI v dopravě růst. Pokročilé modely se budou neustále učit z živých dat (GPS, počty cestujících atd.) a přizpůsobovat se měnícím se dopravním podmínkám a poptávce.

Výhody a výhled do budoucna

Budoucí „chytrá města“ mohou integrovat AI se senzory IoT a 5G sítěmi tak, aby byly autobusové trasy a semafory neustále optimalizovány v reálném čase.

První projekty uvádějí, že tyto digitální technologie činí veřejnou dopravu „udržitelnější a atraktivnější“, zejména v oblastech s nízkou poptávkou nebo složitými sítěmi.

Přijetím AI si města kladou za cíl nabídnout rychlejší, spolehlivější a kapacitně efektivnější autobusovou dopravu, která konečně zkrátí ty nežádoucí čekací doby.

Externí odkazy
Tento článek byl sestaven s odkazem na následující externí zdroje: