Greeley dans le Colorado et Acyclica

Greeley, dans le Colorado, est une ville du Front Range Urban Corridor qui se trouve à environ une heure au nord de Denver. Elle a vu sa population augmenter de 30 % depuis 2000 et compte aujourd'hui environ 100 000 habitants.

Pour gérer l'augmentation du trafic qui a accompagné sa croissance, la ville a installé des systèmes de synchronisation des feux tricolores adaptatifs sur trois de ses principaux axes routiers. Elle avait besoin de données pour établir l'efficacité de ses systèmes, afin de prouver que l'investissement représentait une utilisation judicieuse des fonds de la ville. Des données étaient également nécessaires pour programmer et surveiller efficacement le système adaptatif. Les véhicules flottants étaient auparavant la norme de référence pour acquérir ce genre de données, mais ils ont rencontré plusieurs problèmes à cause desquels les études sont devenues moins fréquentes et les données, moins précises :

• Les véhicules flottants coûtent cher, ce qui limite leur utilisation à tous les 3 ou 4 ans uniquement
• En raison de la durée nécessaire à une mesure, seules quelques-unes peuvent être effectuées chaque jour
• Si le trafic est particulièrement dense, la mesure doit être annulée
• Les petits formats des échantillons ne sont pas représentatifs des conditions de trajet réelles

Eric Bracke, l'ingénieur de la circulation en chef de Greeley, s'est adressé aux municipalités environnantes pour connaître leur utilisation de la technologie Acyclica. Après avoir discuté avec la ville de Boulder au Colorado, M. Bracke a été convaincu des avantages du matériel et des analyses proposés par Acyclica.

Greeley a déployé les capteurs Acyclica RoadTrend et le logiciel de gestion des embouteillages Go (désormais Acyclica by FLIR) et collecte désormais des données dans ces corridors 24h/24 et 365 jours par an, pour le coût d'une étude en véhicule flottant. Go (désormais Acyclica by FLIR) fournit les données qui permettent d'utiliser efficacement le système adaptatif et a permis de réduire les durées de trajet de 10 à 20 %. Avec ce flux de données, la ville a pu démontrer l'efficacité du système adaptatif ; elle est maintenant en voie d'optimiser les durées de trajet dans ces corridors, et ainsi d'améliorer la capacité des routes existantes sans créer de nouvelle infrastructure.

Photo Credit - Bbean32