Google開發交通模擬模型助加速大型活動後車輛離場

Google研究院與西雅圖交通部合作，開發模擬交通引導計畫，並將研究結果實際應用在道路交通上。在2023年8月和11月期間，雙方在多個有數千名參加者的大型活動中進行實驗，採用新的路由政策，並以動態訊息號誌（Dynamic Message Signs，DMS）引導車輛，成功將離開體育場的平均車行時間降低7分鐘。

研究人員指出，從體育場撤離人群的問題，從古羅馬競技場建立以來，一直到今天仍尚未找到有效的解決辦法。而解決此一問題的現代方法是採用數位雙生（Digital Twins），這項技術藉由在虛擬環境複製現實交通網路，重建每一個街道和十字路口的布局，甚至是所有車流量的細節，協助專家研究各種交通問題。

Google研究團隊新開發針對西雅圖體育場周邊地區的交通模擬模型，藉由使用開源模擬軟體SUMO（Simulation of Urban MObility），盡可能精確地重現特定時間的交通狀況。SUMO的行為模型可以協助研究人員描述交通動態，像是跟車、變換車道和遵守限速等駕駛人做決策的方式。另外，研究團隊還利用Google地圖提供的資料，來定義網路結構和各種路段靜態屬性，諸如車道數、限速和交通號誌等。

該模型的一個重要輸入資料是車行需求。為了計算此一需求，研究團隊需要將特定都市區域的道路網路劃分為不同的區域，以這些區域為基礎定義車行需求。所謂的車行需求，指得是在特定時間區間，從一個出發區域（Origin）到目標區域（Destination）的預期車行數量，簡單來說就是特定時間內，有多少車輛要從A地前往B地，並以OD矩陣的形式表示。

研究人員透過匯集匿名車行統計資料，獲得出發地區和目標區域之間的預期初始車行數量，結合初始車行需求和路段速度、車行時間和車輛數量等交通統計資料，來校準OD，以確實重現特定事件當時的情境。該模型對西雅圖T-Mobile Park和Lumen Field周邊多個活動進行交通模擬，採用匿名交通統計資料來評估準確性，以理解不同路由政策對該地區壅塞的影響。

西雅圖警察局提供了最需要改進的擁擠路線，Google研究人員開發新的路由策略，使用模擬模型對其進行評估。要達到更快疏散交通的目的，新的政策將南北行交通從較近的閘道路口，路由到更遠的高速功路閘道，以縮短等待時間。同時還嘗試向活動交通流量開放高乘載車道（HOV Lane），以便更有效利用道路容量。同時也推薦駕駛人經由替代路線，或是不同車道之間共享負載，以便更快抵達體育場閘道。

研究人員對不同交通條件、活動時間和參加者人數的活動進行建模，並且模擬活動後車輛離開體育場抵達目的區域的時間。藉由計算政策實施前後的車行時間，來衡量每項政策的效益，在考慮可行性後，西雅圖交通部在大型活動期間，使用動態訊息號誌建議駕駛採取替代路線到達目的地，引導30％的車輛行經特定的路線和閘道，最終平均節省7分鐘的車行時間。

這項研究的貢獻在於展現模擬技術在交通規畫和政策評估的應用潛力，透過模擬可使交通網路規畫者了解利用率低的路段，並評估不同路由政策的效果，以實現更好的交通空間分布。