L’attività di ricerca nell’ambito dell’ingegneria dei sistemi di trasporto e logistici è legata da anni alla pianificazione, alla modellistica e all’ottimizzazione a diverse scale geografiche (urbana, extraurbana, interregionale) e temporali (ottimizzazione in tempo reale, programmazione di attività medio termine, pianificazione di lungo termine). In tale ambito sono stati sviluppati modelli e metodi, anche basati su tecniche di Machine Learning, per l’analisi, la pianificazione e l’ottimizzazione del trasporto urbano, per l’efficientamento di reti di trasporto e della logistica urbana e regionale, e per la manutenzione predittiva di reti stradali e ferroviarie. 
A partire dalla metà degli anni duemila, le attività di ricerca in ingegneria dei sistemi di trasporto e logistici hanno riguardato la modellistica e l’ottimizzazione delle reti di traffico, anche includendo lo studio delle dinamiche trasportistiche dei cosiddetti veicoli CCAM (Connected Cooperative Automated Mobility), la mobilità condivisa (Car-Sharing e Ride-Sharing), l’ottimizzazione delle rotte e dei servizi presso i porti, nonché la pianificazione “risk-based” della manutenzione delle reti stradali e ferroviarie. Recentemente sono state introdotte nuove attività di ricerca nell’ambito della logistica innovativa (Physical Internet e Crowd-shipping), della relazione trasporti-territorio (zonizzazione, stima della domanda, land-use) anche con l’utilizzo di dati forniti da tecnologie satellitari.
Le attività di ricerca in ingegneria dei sistemi di trasporto e logistici sono state svolte nel contesto di progetti di ricerca nazionali (progetti PNRR MOST e RAISE, Prin2020 Digit-CCAM) e internazionali quali, tra gli altri, OMICRON, NEXUS.

Laboratori

• Laboratorio di Trasporti

Pubblicazioni

• Gallo F., Shahedi A., Di Febbraro A., Saeednia M., Sacco N., Robustness evaluation of a physical internet-based intermodal logistic network, 2025, Transportation Engineering, 20
• Bilal M.T., Giglio D., Analysing inequity in land use and transportation models by genetic algorithm for realistically quantified penetration rate of Advanced Driving System Equipped Vehicles, 2023, Transportation Research Interdisciplinary Perspectives, 20
• Consilvio A., Febbraro A.D., Sacco N., A Rolling-Horizon Approach for Predictive Maintenance Planning to Reduce the Risk of Rail Service Disruptions, 2021 IEEE Transactions on Reliability, 70 (3)
• Di Febbraro A., Gallo F., Giglio D., Sacco N, Traffic management system for smart road networks reserved for self-driving cars, 2020, IET Intelligent Transport Systems, 14 (9)
• Di Febbraro A., Sacco N., Saeednia M., One-Way Car-Sharing Profit Maximization by Means of User-Based Vehicle Relocation, 2019, IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 20 (2)