“Verkeer is niet de optelsom van heel veel individueel rijgedrag, maar het resultaat van de interacties tussen heel veel (verschillende) individuen. Hoe snel we rijden of hoeveel afstand we houden, zijn nooit op zichzelf staande keuzes: we ‘interacteren’ en de omgeving bepaalt mede ons gedrag. Om te kunnen voorspellen wat de gevolgen zijn van bijvoorbeeld C-ITS heb je dus niet genoeg aan het eenzijdig begrijpen hoe een individu of een paar individuen zouden reageren.
Dit betekent dat een veldtest op kleine schaal niet volstaat om de effecten op een complete verkeersstroom te bepalen. Dan maar grootschalig testen? Dat is prima voor toepassingen gericht op informatievoorziening en comfort. Maar het is natuurlijk niet verantwoord om zomaar applicaties uit te rollen die daadwerkelijk ingrijpen op rijgedrag. De ethisch juiste (en ook economisch veel voordeligere) methode om de opschalingsvraag te beantwoorden is door middel van simulatie, veilig achter ons bureau.
‘Dat is mooi, want we hebben toch goeie simulatiemodellen waar we die C-ITS-technologie in kunnen verwerken?’ Helaas, dat is (nog) niet het geval. De modellen voor longitudinaal rijgedrag (voertuigvolggedrag) zijn behoorlijk goed, omdat dat gedrag sterk wordt bepaald door systeemdynamica. Maar van lateraal gedrag (inhalen, oversteken, kruisen, invoegen) begrijpen we veel minder en er is nog geen simulatiemodel waarin de inhaalmanoeuvres echt lijken op wat wij dagelijks doen.
Om de effectvraag toch zo goed mogelijk te kunnen beantwoorden, zullen we dus behoedzaam te werk moeten gaan, waarbij we stap voor stap de effecten proberen te doorgronden. Met dat doel hebben we de Evaluatiecirkel ontwikkeld. In het artikel over de ontwikkeling van Connected ITS komt die kort aan bod, maar ik zou de aanpak graag met een voorbeeld verduidelijken.
Het principe erachter is simpel: evalueren is een continu proces, een cirkel. Het begint met vragen en hypotheses (1). Bijvoorbeeld: Kunnen we met slimme in-car apps filegolven oplossen? We proberen algoritme A, B, C en adviessysteem X, Y, Z onder die en die omstandigheden op een stuk weg dat geteisterd wordt door filegolven. Dan doen we experimenteel onderzoek (2). Werkt het technisch en zijn er verkeerskundige effecten? We zetten een grootschalig onderzoek op de A58 op, waarbij we alle denkbare data verzamelen om dat te kunnen toetsen. De resultaten vallen tegen, maar we kunnen goed analyseren waarom (3). Ik noem twee hypothetische bevindingen: de te grote latency van de data was funest voor het functioneren van de algoritmes en de respons van gebruikers nam sterk af na ‘ongelukkige’ adviezen. Maar als we naar de literatuur kijken en praten met verkeerskundige experts (4), zien we dat er geen enkele reden is om de toepassing af te schrijven, integendeel. We zullen alleen iets moeten doen aan de algoritmes en de techniek. Als opmaat voor een nieuwe ronde bouwen we een simulatiemodel van de A58 waarin we heel specifiek toetsen welke (hypothetische) grenzen er zijn in termen van latency voor de verschillende algoritmes en welke mogelijke succesrichtingen voor algoritmes we kunnen inslaan (5). Hierna gaan de industriële partners en wegbeheerders weer aan de slag met het ontwikkelen van veel robuustere algoritmes voor een nieuwe ronde in de cirkel. Die kunnen we nu veel efficiënter doorlopen omdat de onderzoeksinfrastructuur er al ligt.
Zo zou innovatie ook moeten werken, vind ik: veel en gericht evalueren en leren van wat we doen. Om de interacties tussen uitgeruste en niet-uitgeruste voertuigen te vertalen in simulatiemodellen is trouwens ook nog fundamenteel onderzoek nodig, zowel met simulatoren als in het veld, maar dat kan prima parallel lopen aan de cirkel. Met elk resultaat dat we boeken, versterken we het gereedschap om te evalueren.
In de wetenschap hoort Nederland bij de absolute wereldtop in ons gebied. Ik ben ervan overtuigd dat als we systematisch evaluatie inzetten, Nederland de trekkersrol in de EU kan invullen die onze minister zo graag ziet. Evaluatie als vliegwiel voor innovatie dus, waarbij wetenschappelijke ontwikkeling hand in hand gaat met technologieontwikkeling vanuit de markt, met nieuwe toepassingen voor wegbeheerders en eindgebruikers als resultaat.”
____
Prof. dr. ir Hans van Lint is hoogleraar Traffic Simulation & Computing op de TU Delft.
