توفر بيانات المركبات العائمة (FCD – Floating Car Data) أساسًا قائمًا على البيانات، قابلًا للقياس ومستدامًا، لدعم تخطيط النقل والإدارة التشغيلية واتخاذ القرار الاستراتيجي، وذلك من خلال دمج تحليلات التقاطعات والمسارات في الزمن الحقيقي، وإحصاءات المرور التاريخية، وتحليلات المنشأ–الوجهة (O/D). وتتجاوز مجموعات بيانات المرور واسعة النطاق التي يتم جمعها ومعالجتها عبر FCD تقييمات الحالة الحالية التقليدية، مما يتيح التحليلات التنبؤية واستراتيجيات إدارة والتحكم في المرور القائمة على السيناريوهات.
- قياسات زمن الرحلة في الزمن الحقيقي ومتوسط السرعة
يتم توليد أزمنة الرحلات وملفات السرعة في الزمن الحقيقي على مستوى المدينة وعلى مستوى الممرات المرورية، وذلك لمراقبة التأخيرات ونقاط الاختناق والانحرافات في الأداء بشكل مستمر. وتوفر هذه البيانات مدخلات أساسية لكل من أنظمة معلومات المستخدمين وإدارة المرور التشغيلية.
- مراقبة وإدارة الازدحام المروري
باستخدام بيانات الازدحام في الزمن الحقيقي والبيانات التاريخية، يتم إنشاء خرائط للازدحام على مستوى مقاطع الطرق والتقاطعات. ويتيح ذلك الاكتشاف المبكر للتأخيرات الناتجة عن الازدحام ودعم نشر استراتيجيات الإدارة المرورية والتدخلات الاستباقية.
- تحليل أطوال الطوابير وحالات التكدس
يتم تحليل أطوال الطوابير ومدد التكدس على مداخل التقاطعات لتحديد قيود السعة وعدم كفاءة التحكم الإشاري. وتُستخدم النتائج المستخلصة مباشرةً في تحسين هندسة التقاطعات وتحسين توقيت الإشارات.
- التحليل والتخطيط على مستوى الممرات المرورية
يتم تحليل استمرارية زمن الرحلة وسلوك التوقف والانطلاق واستخدام السعة على الشرايين الرئيسية والممرات التي تضم عدة تقاطعات. وتدعم هذه التحليلات التحكم الإشاري المنسق على مستوى الممر، واستراتيجيات إدارة المسارات، وتحديد أولويات الاستثمار في البنية التحتية.
- نظام كشف الحوادث والحالات الشاذة
يتم الكشف التلقائي عن الحوادث المرورية مثل الاصطدامات وأعمال الطرق وتعطل المركبات وأنماط المرور غير الاعتيادية من خلال التعرف على الأنماط المعتمدة على البيانات. ويسهم هذا النظام في تسريع الاستجابة للحوادث والحد من الآثار المرورية الثانوية.
- التحكم التكيفي في التقاطعات
من خلال الاستفادة من بيانات المرور في الزمن الحقيقي ومؤشرات الأداء التاريخية، يتم تعديل توقيتات الإشارات وهياكل المراحل في التقاطعات بشكل ديناميكي. ويضمن ذلك تشغيلًا مرنًا للتقاطعات ذاتي التحسين وقادرًا على الاستجابة لتقلبات الطلب المروري.
- التوجيه الذكي للمسارات
استنادًا إلى ظروف المرور في الزمن الحقيقي وتوقعات زمن الرحلة ومعلومات الحوادث، يتم تزويد المستخدمين ببدائل مسارات مثلى وفعالة. ويسهم هذا النهج في تحسين أزمنة الرحلات الفردية مع تحقيق توازن أفضل للأحمال المرورية على مستوى الشبكة.
- توليد بيانات أحجام المرور ودعم نمذجة النقل
توفر بيانات أحجام المرور المستمدة من بيانات المركبات العائمة (FCD) ومصادر الاستشعار التكميلية مدخلات موثوقة لنماذج النقل على المستويين الدقيق والكلي. وتدعم هذه البيانات تخطيط الاستثمارات في النقل على المدى القصير والمتوسط والطويل، وتوقع الطلب، وتحليل السياسات.