तमिलनाडू
IIT-M ने ट्रैफिक स्नार्ल्स को कम करने के लिए तकनीक विकसित की
चेन्नई: भारतीय प्रौद्योगिकी संस्थान (आईआईटी) मद्रास के शोधकर्ताओं ने ट्रैफिक सिग्नलों के रीयल-टाइम 'री-टाइमिंग' के लिए जांच-आधारित दृष्टिकोण के उपयोग के माध्यम से ट्रैफिक स्नार्ल्स का एक संभावित समाधान विकसित किया है।
अधिकारियों के अनुसार, यह संभवत: पहली बार है जब भारतीय सड़कों के लिए जांच-आधारित, मांग-उत्तरदायी सिग्नल नियंत्रण विकसित किया गया है।
शोधकर्ताओं ने एक अध्ययन किया जिसमें प्रत्येक सिग्नल चक्र के लिए 'ग्रीन' और 'रेड' समय की गणना करने के लिए चार नमूना-जांच वाहनों से यात्रा-समय के डेटा का उपयोग किया गया था। एक सिग्नल चक्र एक 'ग्रीन' सिग्नल के बीच अगले 'ग्रीन' सिग्नल या एक 'रेड' सिग्नल से अगले 'रेड' सिग्नल के बीच का समय होता है।
"हालांकि विदेश से 'ऑफ-द-शेल्फ' यातायात-उत्तरदायी सिग्नलिंग सॉफ़्टवेयर के प्रयोग पर बहुत समय, प्रयास और पैसा खर्च किया गया है, ये भारतीय यातायात की स्थिति में अच्छी तरह से काम नहीं कर पाए हैं, क्योंकि उनके कार्यान्वयन के लिए कई सेंसर की आवश्यकता होती है और सड़क परिवहन और राजमार्ग मंत्रालय (एमओआरटीएच), अध्यक्ष, आईआईटी-मद्रास, प्राध्यापक ललिता वनजाक्षी ने कहा, बड़े ट्रैफिक स्ट्रीम डेटा, जिसे एकत्र करना आसान नहीं था। "इसके अलावा, सॉफ्टवेयर अपने एल्गोरिदम में भारतीय ट्रैफ़िक विशेषताओं को शामिल करने के लिए शायद ही कभी लचीला था, जिसके परिणामस्वरूप बड़े पूंजी निवेश के बावजूद चौराहे पर अत्यधिक कतारें और देरी होती थी।"
निष्कर्ष इंटरनेशनल जर्नल ऑफ ट्रांसपोर्टेशन रिसर्च में प्रकाशित किए गए हैं। आईआईटी-मद्रास के सिविल इंजीनियरिंग विभाग के प्रोफेसर भार्गव रामा चिलुकुरी ने बताया कि भारत में, यातायात को आमतौर पर मिश्रित यातायात स्थितियों की श्रेणी से संबंधित के रूप में संदर्भित किया जाता है, जिसमें विभिन्न प्रकार के वाहन वर्ग लेन-मुक्त आवाजाही के साथ जुड़े होते हैं।
"इसलिए, इस अध्ययन में, रचना के प्रभाव को एल्गोरिदम में शामिल किया गया है, जो इसे अलग-अलग शहरों में अलग-अलग वाहन रचनाओं के साथ उपयोग करने के लिए बहुमुखी बनाता है," उन्होंने कहा।
शोधकर्ताओं ने यात्रा-समय डेटा का उपयोग किया है, जो पारंपरिक इनपुट के बजाय वाहन वर्ग के लिए अपरिवर्तनीय है, जो यातायात प्रवाह है। यह विभिन्न प्रकार के जांच-आधारित डेटा स्रोतों जैसे ब्लूटूथ, वाई-फाई और रेडियो फ्रीक्वेंसी आइडेंटिफिकेशन स्कैनर के साथ एल्गोरिदम को लागू करना आसान बनाता है।
"ये डेटा स्रोत कम लागत वाले, कुशल हैं, और यातायात नियंत्रण अनुप्रयोगों के लिए वाहनों के बड़े नमूने की यात्रा जानकारी एकत्र कर सकते हैं। इस एल्गोरिथ्म को अति-संतृप्त चौराहों तक भी बढ़ाया जा सकता है," उन्होंने कहा।
Deepa Sahu
Next Story
