Beter rijstrookgebruik, minder files

Files

STW-onderzoek naar beter rijstrookgebruik moet veel fileleed verminderen. Met name een betere verdeling van alle snelweggebruikers over de rijstroken kan een positief effect hebben op het fileprobleem. De partners van het onderzoeksproject Taking the Fast Lane ontwikkelen de technologieën die automobilisten moeten helpen bij het kiezen van de juiste rijstrook. Technologiestichting STW ondersteunt het onderzoek met €500.000.

Effect

Het klinkt zo simpel. Als alle snelweggebruikers zich beter verdelen over de rijstroken, komen ze allemaal eerder aan op hun bestemming. Onderzoek naar knelpunten in het verkeer toont aan dat een betere verdeling de files zelfs met 40 procent kan verminderen. Maar het is niet zo eenvoudig om dat voor elkaar te krijgen. Automobilisten kunnen bijvoorbeeld zelf onmogelijk inschatten wat een rijstrookwisseling voor effect gaat hebben op hun reistijd.

Onderzoeksgebieden

Voor een goede herverdeling van alle voertuigen over de rijstroken moet ten eerste voortdurend bekend zijn wie precies waar rijdt. Bovendien moet te voorspellen zijn welk effect een rijstrookwisseling heeft op de doorstroming. Tot slot moeten bestuurders gemotiveerd zijn om eventueel van rijstrook te veranderen. Het onderzoeksproject Taking the Fast Lane is gericht op deze drie gebieden.

Rijstrookadviezen

‘Met een verbeterd gps-systeem zullen de auto’s zelf hun positie op rijstrookniveau bepalen en doorgeven aan hun omgeving’, zegt projectleider Bart van Arem, hoogleraar transportmodellen van de TU Delft. ‘Samen met informatie over bijvoorbeeld wegwerkzaamheden en snelheidslimieten leiden die data tot een voorspelling over knelpunten in het traject.’ Die voorspelling leidt tot rijstrookadviezen aan de bestuurders.

Motivatie

Maar zullen bestuurders wel gemotiveerd zijn om van rijstrook te wisselen? Ook dat aspect krijgt in het onderzoek uitgebreid aandacht. ‘Van tevoren weet je nooit tot welk gedrag een advies gaat leiden’, zegt Van Arem. ‘Gaan mensen langzamer of juist sneller rijden? Hoeveel extra werklast geeft een advies? Daar besteden we veel aandacht aan.’

Partners

Behalve de TU Delft werken NXP, Rijkswaterstaat, SWOV, Technolution, TomTom en DLR aan het project mee. Het project gaat dit voorjaar van start en duurt 4 jaar.

Advertisment ad adsense adlogger