Implementazione precisa dell’analisi del traffico pedonale tramite sensori a infrarossi: dalla teoria all’ottimizzazione semaforica urbana

L’analisi granulare del movimento pedonale tramite sensori a infrarossi rappresenta la chiave per sincronizzare i semafori con il reale ritmo urbano, trasformando dati termici in decisioni intelligenti per la mobilità sostenibile.

Nei centri urbani italiani, la gestione dinamica del traffico pedonale richiede strumenti di rilevazione precisi e reattivi. I sensori a infrarossi (IR) emergono come una soluzione affidabile per la cattura non invasiva e continua del movimento umano, grazie alla loro capacità di interpretare variazioni di radiazione termica in ambienti complessi. A differenza di altre tecnologie, gli IR non dipendono da segnali radio o luce visibile, rendendoli robusti in condizioni meteorologiche avverse e compatibili con normative di privacy, essendo focalizzati solo sulla rilevazione passiva di calore corporeo.

Principio di funzionamento: come i sensori a infrarossi discriminano i pedoni dal background

I sensori a infrarossi operano sul principio della rilevazione termica passiva: captano la radiazione infrarossa emessa dagli oggetti in movimento, principalmente umani, che differisce per emissività e temperatura rispetto al suolo e alle strutture statiche. La radiazione emessa da un corpo umano (circa 30–35°C) si distingue nettamente dal fondo ambientale (solitamente 20–25°C), soprattutto in assenza di fonti di calore artificiali dirette. I sensori moderni, spesso a scansione 360° con frequenza di campionamento 100–200 Hz, filtrano il rumore termico ambientale e registrano ampiezze e frequenze caratteristiche del movimento pedonale.

Calibrazione ambientale: compensare le variazioni termiche diurne è essenziale per evitare falsi positivi e negativi

Una delle maggiori sfide nell’uso di sensori IR urbani è la variazione dinamica della temperatura superficiale causata da sole diretto, ombre intermittenti, o irradiazione termica residua da edifici e marciapiedi. Per garantire precisione, i dispositivi certificati secondo standard CE IEC 62031 integrano algoritmi di correzione in tempo reale, che confrontano la radiazione misurata con profili termici locali e storici. Ad esempio, durante le ore centrali della giornata estiva, un sensore instalato su marciapiede a 1,9 m di altezza può applicare una correzione di +2,5°C per compensare il riscaldamento superficiale, evitando di “vedere” riflessi o sorgenti termiche spurie.

Fase 1: posizionamento strategico dei sensori per copertura ottimale

Il posizionamento dei sensori è un fattore determinante per l’efficacia del sistema. Si raccomanda una distanza inter-sensore compresa tra 6 e 12 metri, bilanciando copertura omogenea e riduzione delle zone morte. L’altezza di installazione ideale è 1,8–2,2 metri dal suolo, allineata con l’altezza media dei pedoni (1,65 m), per massimizzare il campo di rilevazione verticale e orizzontale, minimizzando riflessioni da superfici come vetrate o pavimentazioni lucide.

• Orientamento: inclinazione leggermente verso il marciapiede (5°–10°) per ridurre interferenze da superfici riflettenti e migliorare il rilevamento del passaggio frontale.
• Distribuzione spaziale: intersezioni ad alta densità pedonale (es. piazze, fermate autobus) richiedono una densità di sensori pari a 1 dispositivo ogni 25–30 metri lungo il marciapiede.
• Esempio pratico: a Milano, in Piazza Duomo, un monitoraggio 72 ore ha rivelato che una disposizione a griglia con sensori ogni 10 m riduceva il tasso di errore di conteggio del 37% rispetto a configurazioni irregolari.

Fase 2: preprocessing dei segnali IR — dal dato grezzo alla geometria spaziale

La trasformazione dei segnali IR in dati utilizzabili richiede un’elaborazione rigorosa in tre fasi fondamentali:

1. Acquisizione: sensori campionano la radiazione termica a 100–200 Hz, registrando ampiezza, frequenza e durata dell’irradiazione. Ogni evento IR è associato a una codifica temporale precisa (<1 ms di risoluzione).
2. Filtraggio: i dati grezzi sono filtrati con filtri passa-banda 0.8–1.2 THz per isolare la banda termica umana e rimuovere rumore di fondo (es. scariche elettriche da lampioni, vibrazioni veicolari). Tecniche avanzate come la trasformata wavelet discreta migliorano il rapporto segnale/rumore del 40–50%.
3. Localizzazione spaziale: eventi IR rilevati vengono triangolati usando griglie georeferenziate predefinite o basate su fase (phase-based), correlati a coordinate GPS interpolate lungo il percorso pedonale. Questo consente di mappare con precisione il percorso e la velocità media, fondamentale per calcolare tempi di attesa ottimali.

• Esempio: un sistema a 360° con 12 sensori distribuiti lungo un percorso pedonale ha generato una mappa di calore dinamica, rivelando un picco di affluenza di 180 pedoni/min in una zip zone turistica a Venezia durante una festa locale.
• Tool consigliati: librerie Python come OpenCV per filtraggio e triangolazione, integrati con piattaforme IoT come LoRaWAN per trasmissione a server centrali con latenza <2 secondi.

Fase 3: integrazione con BIM e generazione di heatmap dinamiche

La georeferenziazione avanzata permette di sovrapporre i dati pedonali a modelli BIM (Building Information Modeling) urbani, creando una rappresentazione 3D contestualizzata del movimento. Questo consente di visualizzare non solo il flusso, ma anche i punti critici come rampe di accesso, attraversamenti pedonali e zone di conflitto con veicoli.

Un caso studio a Roma, in zona Termini, ha mostrato come l’uso combinato di dati termici e BIM abbia evidenziato un collo di bottiglia in un passaggio pedonale non segnalato, riducendo i conflitti di 62% entro due settimane di ottimizzazione dinamica semaforica.

Metodologia operativa dettagliata per l’implementazione pratica

Fase 1: diagnosi del contesto urbano e baseline del traffico pedonale

Prima di installare sensori, è essenziale una mappatura dettagliata del sito. Si raccomanda una campagna di raccolta dati di 72 ore consecutive su tre giorni tipici (lavoro, weekend, evento culturale), con sensori posizionati strategicamente lungo il percorso pedonale. I dati raccolti includono:

1. Frequenza e durata dei passaggi pedonali per ora del giorno
2. Pattini di traffico per giorno della settimana e stagionalità
3. Identificazione di “hotspot” di congestione e comportamenti anomali (es. soste, deviazioni)
4. Valutazione delle condizioni ambientali (ombre, irraggiamento solare) per simulare variazioni termiche

Un’analisi preliminare con dati storici di trafficometria pedonale locale (disponibili presso ANAS o Comuni) può rivelare che, in media, il flusso raggiunge picchi di 140–180 pedoni/min in prossimità delle fermate autobus durante l’ora di punta. Questo consente di definire scenari realistici per la modellazione predittiva.

Fase 2: installazione hardware e configurazione software

La rete di comunicazione deve garantire bassa latenza (<2 secondi) e alta affidabilità. Si consiglia LoRaWAN per aree estese o Wi-Fi 6 per zone densamente urbanizzate, con gateway distribuiti ogni 50–80 metri per minimizzare perdite di feedback.

Durante il testing iniziale, è fondamentale verificare che ogni aggiornamento semaforico avvenga entro 2 secondi dall’input dei dati. Strumenti di monitoraggio in tempo reale (es.