Adaptive SDN-Assisted Traffic Signal Control for Road Traffic Congestion Mitigation in VANETs

يواجه ملايين السائقين يومياً شوارع المدن، وغالباً ما يجدون أنفسهم عالقين في طوابير طويلة عند التقاطعات حيث تعمل إشارات المرور وفق جدول زمني ثابت وغير متغير. هذه الموقتات الثابتة لا تعلم ما إذا كان المسار مزدحماً بالسيارات أم فارغاً، مما يؤدي إلى إضاعة الوقت، واستهلاك إضافي للوقود أثناء التوقف، وتراكم محبط للمركبات الذي يبطئ الشبكة بأكملها. وفي السنوات الأخيرة، بدأ المهندسون في ربط السيارات بالبنية التحتية للطرق نفسها، مما يسمح للمركبات ببث سرعتها وموقعها إلى الوحدات الموجودة على جانب الطريق. يوفر هذا التدفق من البيانات اللحظية فرصة للانتقال لما هو أبعد من الموقتات الثابتة، ولكن إدارة هذه المعلومات تتطلب عقلاً مركزياً يمكنه اتخاذ قرارات سريعة وعادلة للنظام بأكمله. ويكمكم التحدي في إنشاء نظام تحكم يمكنه رؤية أي طريق هو الأكثر ازدحاماً بشكل فوري، ومنح ذلك المسار الضوء الأخضر، مع ضمان عدم ترك أي اتجاه آخر ينتظر للأبد.

وقد طور باحثون في جامعة بونديشيري نهجاً جديداً لحل هذه المشكلة من خلال الجمع بين اتصالات المركبات ونظام إدارة شبكات مركزي يُعرف باسم الشبكات المعرفة برمجياً (SDN). وبدلاً من الاعتماد على الموقتات المحددة مسبقاً، يعمل نظامهم كمدير حركة مرور ديناميكي يستمع باستمرار إلى السيارات. فعندما تقترب المركبات من التقاطع، ترسل إشارات رقمية قصيرة تحتوي على موقعها وسرعتها. تقوم الوحدات الموجودة على جانب الطريق بجمع هذه المعلومات وتلخيص حالة كل مسار، حيث تحصي عدد السيارات المتوقفة أو التي تتحرك ببطء وتحسب متوسط سرعتها. تُرسل هذه الخلاصة إلى وحدة تحكم مركزية، والتي تعمل بمثابة مركز قيادة للمرور، حيث تقوم بتحليل البيانات لتحديد أي مسار لديه أكبر قدر من الطلب في تلك اللحظة تحديداً.

بعد ذلك، يتخذ النظام قراراً بشأن أي إشارة مرورية يجب أن تصبح خضراء. فهو يحدد المسار الذي يعاني من أكبر قدر من الازدحام ويمنحه الأولوية، مما يسمح لتلك المركبات بتجاوز التقاطع أولاً. ولضمان العدالة، يستخدم النظام طريقة تدوير منظمة للمسارات المتبقية، بحيث إذا كان هناك طريقان لديهما مستويات متشابهة من حركة المرور، فإن كل منهما يأخذ دوره في تلقي الضوء الأخضر بدلاً من تجاهل أحدهما. تتكرر هذه العملية كل خمسين ثانية، مما يسمح لإشارات المرور بالتكيف باستمرار مع التدفق المتغير للمركبات. وقد اختبر الباحثون هذه الفكرة باستخدام محاكاة حاسوبية متطورة لنمذجة تقاطع حضري رباعي الاتجاهات مع وجود ما يصل إلى 250 مركبة تتحرك من خلاله. وقارنوا نظامهم التكيفي بإشارات المرور التقليدية ذات التوقيت الثابت وطرق أخرى موجودة لمعرفة مدى كفاءته في ظل ظروف حركة المرور الكثيفة.

وأظهرت نتائج هذه المحاكاة ميزة واضحة للنهج التكيفي. فعندما زاد حجم حركة المرور، عانى النظام التقليدي، حيث انتظر السائقون لأكثر من خمس دقائق في المتوسط خلال أوقات الذروة. وفي المقابل، حافظ النظام الجديد على أوقات انتظار أقل بكثير، حيث جعلها حوالي 51 ثانية حتى عندما كانت الطرق في ذروة ازدحامها. وقد تُرجمت هذه الكفاءة مباشرة إلى تحسن في حركة المركبات؛ فخلال فترة المحاكاة، سمح النظام التكيفي لـ 415 سيارة بالمرور عبر التقاطع، مقارنة بـ 261 سيارة فقط مع إشارات المرور التقليدية ذات التوقيت الثابت. ويمثل هذا تحسناً جوهرياً في سرعة تخليص التقاطع من تراكم السيارات.

وبعيداً عن مجرد تحريك السيارات بشكل أسرع، حسن النظام أيضاً التواصل بين المركبات والطريق. ولأن الإشارات التكيفية فرغت الطوابير بكفاءة أكبر، فقد قل الازدحام على الطرق، مما أدى بدوره إلى تقليل عدد حزم البيانات المفقودة أو المتأخرة أثناء الإرسال. حافظ النظام على معدل أعلى لنجاح تسليم البيانات وأبقى الوقت المستغرق لانتقال المعلومات من نقطة إلى أخرى أقل بكثير من الطرق التقليدية. بالإضافة إلى ذلك، أدى انخفاض فترات التوقف والقيادة بنمط "التوقف والانطلاق" إلى انخفاض ملموس في استهلاك الوقود، حيث استخدمت المركبات وقوداً أقل بكثير في كل رحلة مقارنة بتلك العالقة في الطوابيل الطويلة الناتجة عن الموقتات الثابتة.

توضح الدراسة أنه من خلال استخدام البيانات اللحظية لتوجيه إشارات المرور، يمكن للمدن إدارة الازدحام بشكل أكثر فعالية دون الحاجة إلى بناء طرق جديدة. ورغم أن النتائج تأتي من محاكاة حاسوبية وليس من مدينة حقيقية، إلا أن النتائج تشير إلى أن نظاماً قادراً على "الاستماع" إلى الطريق والتكيف في الوقت الفعلي يمكن أن يقلل التأخيرات، ويوفر الوقود، ويحافظ على سلاسة عمل شبكات الاتصال. ويخلص الباحثون إلى أن هذه الطريقة توفر وسيلة متوازنة وقابلة للتوسع للتعامل مع المتطلبات المعقدة لحركة المرور الحضرية الحديثة، مما يثبت أن النهج المرن القائم على البيانات يتفوق بمراحل على الجداول الزمنية الجامدة التي كانت سائدة في الماضي.