Mobiliteit14 mrt '13 19:03

TU Delft gaat files voorspellen

Auteur: BNR Webredactie

Fastlane - een nieuw verkeersmodel ontwikkeld aan de TU Delft - kan het aantal files met tien procent verminderen. Vooral op plekken waar veel vrachtwagens rijden.

“Fastlane is een nieuw model om files mee te voorspellen, voornamelijk op de korte termijn, ongeveer een half uur vooruit. Het bijzondere aan Fastlane is dat het onderscheid maakt tussen verschillende voertuigklassen. Vrachtwagens zijn over het algemeen wat langzamer en langer dan personenauto’s", zegt Femke van Wageningen-Kessels van de TU Delft.

Dynamica
Volgens Van Wageningen-Kessels houden veel modellen geen rekening met de verschillen in de dynamica van deze voertuigen. "Maar de verschillen hebben wel grote invloed op de verkeersstroom en dus op files. Door betere voorspellingen te maken, kunnen we ook betere maatregelen nemen. Betere informatie op de matrixborden of in de navigatiesystemen en betere routegeleiding."

Vrachtwagens
Snelwegen met veel vrachtwagens zijn extra gevoelig voor files. En als er een file staat, zijn de kosten hoog. Dat is bijvoorbeeld het geval bij de A15 van en naar de Rotterdamse haven, waar soms wel 25 procent vrachtwagens rijden. Door speciaal voor deze situaties betere voorspellingen te maken en beter advies te geven, kunnen files en bijbehorende kosten verminderd worden.

“Files zijn heel duur en met deze maatregelen zouden we ongeveer 10 procent minder vertraging kunnen krijgen en dat is met name op wegen met vrachtwagen en die hebben een hoge economische waarde.”

Navigatiesystemen
Volgens de TU Delft kunnen de ontwikkelde methoden toegepast worden door wegbeheerders, ontwikkelaars van navigatiesystemen en transporteurs om automobilisten en vrachtwagenchauffeurs nauwkeurige filevoorspellingen en beter advies te geven.

Gerelateerde artikelen