Pokročilý adaptivní systém řízení dopravy ve městech

Země klientaVelká Británie, Spojené státy americké, Německo, Česká republika, Skotsko, Spojené arabské emiráty

  • Typ klientaVeřejný sektor
  • OdvětvíChytré město a městská mobilita
  • Oblast nasazeníAutomatizace provozu a procesů, Strategie, plánování a rozhodování
  • AI technologieOptimalizace a plánování, Pokročilá analytika / Data Science, Predikce a analýza časových řad, Simulace / digitální dvojčata, Vysvětlitelná a důvěryhodná AI
  • Přínos pro byznysEfektivita provozu a úspory nákladů, Inovace produktů a služeb
  • Typ datČasové řady, Senzorická / IoT data, Strukturovaná tabulková data
  • Model dodáníProdukt / Licencovaný software, Zakázkový vývoj
  • NasazeníOn-premise
  • Klíčové schopnostiPlánování, rozvrhování a optimalizace, Simulace, digitální dvojčata a scénářové modelování
  • Fáze projektuŠkálování / rozšířená implementace
  • Formy řešeníPlugin / rozšíření pro existující systém, Samostatná aplikace

Popis řešení

Obchodní problém

  • Městské oblasti po celém světě čelí výzvám v oblasti řízení dopravy: zvyšující se dopravní zátěži, častým kongescím, neefektivnímu využívání infrastruktury a nedostatečné schopnosti reagovat na dynamické změny v provozu. Tradiční systémy řízení dopravy často vyžadují manuální konfiguraci, nejsou schopny pružně reagovat na aktuální situaci a neposkytují dostatečnou podporu pro preferenci veřejné dopravy nebo záchranných složek. Konkrétní problémy klienta:

  • Nedostatečná adaptivita stávajících systémů řízení dopravy.
  • Zdlouhavé manuální nastavování scénářů pro jednotlivé křižovatky.
  • Nízká priorita pro MHD a záchranné složky.
  • Chybějící predikce dopravní poptávky a nedostatečné využití dat.
  • Zvýšené emise a ztráty času kvůli častému zastavování vozidel.

Řešení

Byl vytvořen a nasazen inteligentní adaptivní systém řízení dopravy Yutraffic FUSION, který využívá AI, digitální dvojče dopravní sítě a pokročilou datovou analytiku. Řešení automaticky optimalizuje světelnou signalizaci podle aktuální dopravní situace, umožňuje preferenci MHD, IZS, cyklistů i chodců, a vytváří zelené vlny bez nutnosti složitého programování. Systém je flexibilní, uživatelsky přívětivý a škálovatelný. Výsledkem je vyšší plynulost dopravy, snížení emisí, úspora času a efektivnější správa městské mobility.

Hlavní uživatelé řešení

  • Městské dopravní úřady a správci dopravní infrastruktury.
  • Dopravní dispečeři a operátoři řídicích center.
  • Technické správy komunikací.
  • Strategičtí plánovači mobility a urbanisté.
  • Dopravní policie
  • Dopravní inženýři

Časový rámec projektu (měsíce)

  • Příprava a konfigurace: 2–4 měsíce (včetně sběru dat a nastavení parametrů).
  • Pilotní nasazení: 1–2 měsíce testování v reálném provozu.
  • Plné nasazení: dle rozsahu projektu, obvykle 6–12 měsíců.
  • Další rozšiřování: probíhá postupně podle potřeb města nebo regionu.

Dodatečné služby

  • Identifikace a prioritizace vhodných use‑casů
  • Sběr a předzpracování dat
  • Podpora změny a školení uživatelů
  • Průběžná údržba a retraining modelu

Implementace

Vlastník projektu na straně klienta

Vedoucí funkční / provozní jednotky

Participace na straně klienta

  • Business / Product Owner
  • Doménoví / procesní odborníci
  • Projektové a change řízení
  • Koncoví uživatelé

Forma zapojení dodavatele

Společná implementace s klientem

Provoz a údržba

Provozní model

  • Interní tým (servis)

Potřebné kompetence na straně klienta

  • Dopravní inženýr / dispečer dopravy o Znalosti poskytnuté v rámci školení a dodávaného manuálu

Další zdroje nebo infrastruktura

  • Řešení je dodáváno jako modul systému řízení dopravy

Dopad a výsledky

Kvalitativní přínosy

  • Zlepšení plynulosti dopravy a komfortu pro všechny účastníky provozu.
  • Vyšší bezpečnost díky preferenci IZS a snížení počtu zastavení.
  • Snadnější správa dopravních plánů bez nutnosti programování.
  • Flexibilní reakce na mimořádné události a denní variace provozu.
  • Podpora udržitelné městské mobility. Výsledky jsou však velmi ovlivněny kvalitou řízení křižovatek před samotným nasazení nového systému.

Kvantitativní výsledky

  • Snížení doby jízdy až o 15–20 %.
  • Pokles počtu zastavení vozidel v oblasti až o 17 %.
  • Měřitelné snížení emisí v řízené oblasti.
  • Zkrácení času potřebného na konfiguraci dopravních plánů o desítky procent. Výsledky jsou však velmi ovlivněny kvalitou řízení křižovatek před samotným nasazení nového systému.

Poučení a doporučení

Klíčové faktory úspěchu

  • Kvalitní datová základna z detektorů a dopravních modelů.
  • Týmová spolupráce mezi technickým týmem, městem a operátory.
  • Modulární architektura, umožňující škálování a přizpůsobení různým městům.
  • Flexibilní konfigurace systému bez nutnosti programování.

Největší výzvy

  • Integrace s existující infrastrukturou a různými typy detekce.
  • Zajištění datové kompatibility mezi centrálním systémem a lokálními řadiči.
  • Validace dopravního modelu v reálném provozu.

Doporučení pro ostatní

  • Zajistěte kvalitní vstupní data
  • Zapojte klíčové uživatele už od začátku projektu.
  • Začněte pilotním nasazením na menší oblasti.
  • Využijte flexibilitu systému pro postupné rozšiřování a přizpůsobení místním podmínkám.

Buďte v obraze s CNAIP. Česká AI se rychle vyvíjí – a my budeme rádi, když u toho budete s námi. Zanechte nám svůj kontakt a dáme vám vědět, co se chystá.

Odběrem souhlasíte se Zásadami ochrany soukromí

Chcete se stát součástí České AI?

Podělte se o svůj příběh a ukažte, co vše s umělou inteligencí dokážete. Vaše zapojení inspiruje ostatní a pomůže nám zmapovat českou AI scénu v celém jejím rozsahu.