Semaforización

SEMÁFOROS INTELIGENTES

El mecanismo, de cerca

El proyecto presentado por la Facultad de Ingeniería de la UNSJ consistió en dar solución a dos problemáticas que presentan las intersecciones semaforizadas reales con ciclo fijo de tiempo: la excesiva espera tras el rojo cuando por las vías alternas el flujo vehicular es mínimo o nulo, y el no alcance de la luz verde cuando el vehículo se encuentra cerca del final de la cola de espera.
Esto se resolvió usando la teoría y tecnología del control automático que se enseña en la carrera de Ingeniería Electrónica de esta unidad académica.
El sistema tiene la capacidad de detectar el flujo vehicular a través de una serie de sensores inductivos colocados debajo de las calzadas. La información del estado del flujo vehicular se procesa en un computador central a través de un software desarrollado por el equipo de trabajo. El resultado es el descongestionamiento en forma automática y en tiempo real de la intersección. El sistema es accionado completamente bajo la demanda de tráfico vehicular en ese momento en cada una de las arterias, variando el tiempo de duración de la luz verde entre un valor mínimo y máximo.
El valor de la innovación de este sistema desarrollado en la UNSJ radica en que en el mercado industrial no existen equipos de similares características.

Tránsito descomprimido en Rawson

El logro de este premio por parte de la Facultad de Ingeniería amerita recordar que el prototipo de Sistema de Semaforización Inteligente fue instalado en la intersección de la Av. España y José Martí, de la Ciudad de Rawson, el 5 de diciembre de 2007, y que tuvo una elevada repercusión en medios locales y nacionales.
Actualmente sigue operativo sin necesidad aún de recibir mantenimiento. Estudios realizados antes y después de su puesta en marcha muestran que en ese cruce se pudo reducir el tiempo de espera promedio de 42 segundos a 24 segundos, reducir en un 40% las paradas promedio por día, con los consiguientes beneficios: reducción de combustible consumido por paradas innecesarias, reducción de la contaminación ambiental y una mayor dinámica de esa intersección.

Se vienen más avances

El proyecto cuenta con la ejecución de una segunda etapa, relacionada con la alta demanda de lo usuarios: la necesidad del “salto de fase”. El sistema podrá darle la luz verde al vehículo que se acerque a la intersección si por las otras arterias no circulan vehículos, estado que se manifiesta en horarios de la siesta y noche.

Se ha empezado a crear un modelo de sistema inteligente basado en información real dando fruta a los semáforos para agilizar el trafico en las ciudades. Con este nuevo prototipo se ha comprobado que reduce en un 28% el avance de los vehículos en horas de mayor intensidad de tráfico, dando como resultado un 6.5% menos de emisiones de CO2. El sistema pude incrementar su utilidad si se le adapta un software especializado para avisar a los conductores la velocidad recomendable así como la cantidad de autos están parados en el semáforo.

El inicio de las ciudades cyberneticas están surgiendo y desarrollando a un paso rápido quien sabe si seguro.

REFERENCIAS

http://www.unsj.edu.ar/revista/semaforos_inteligentes.php

http://virtuxweb.com/2008/02/18/cyberciudades-desarrollan-semaforos-inteligentes/

Los semáforos inteligentes reducen la contaminación y agilizan el tráfico

Científicos norteamericanos y rumanos han desarrollado un modelo informático basado en información real que atribuye inteligencia a los semáforos para optimizar la gestión del tráfico. De esta forma han comprobado que se reduce un 28% el tiempo de espera en los cruces en hora punta y un 6,5% las emisiones de CO2. El modelo puede potenciarse si se incorpora a los automóviles un software específico que avise a los conductores tanto de las velocidades recomendables en función de las luces de los semáforos, como en función de la cantidad de coches que se pueden encontrar en los atascos. Esta aplicación también podría trasladar información al sistema para mejorar la regulación del tráfico mediante los semáforos. Por Yaiza Martínez de Tendencias Científicas.

18 Feb 2008 | TENDENCIAS CIENTÍFICAS

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os avances en la informática móvil y en las comunicaciones sin cable ofrecen cada vez más posibilidades para el desarrollo de Sistemas de Transporte Inteligente (ITS). Estos sistemas implican un amplio grado de tecnologías basadas en telecomunicaciones y electrónica, así como su incorporación a la infraestructura de vehículos y sistemas de transporte. La finalidad de estos ITS sería la de reducir los atascos y mejorar la seguridad del tráfico.

Partiendo de los últimos avances en este campo, un equipo de informáticos de la Rutgers University de Estados Unidos, en colaboración con la Universidad Politécnica de Bucarest, en Rumania, ha desarrollado un modelo en el cual los semáforos "toman decisiones" de control de sus luces basándose en la información que proviene de los vehículos, informa la revista NewScientist.

El modelo registró los picos de flujo de tráfico de dos de los principales cruces de la ciudad de Bucarest, en Rumania, al tiempo que se establecía el patrón de dicho flujo desde el laboratorio de computación distribuida de la Rutgers University.

El modelo se considera como una representación simplificada de la realidad en la que aparecen algunas de sus propiedades, mientras que la simulación es la experimentación con un modelo de una hipótesis o un conjunto de hipótesis de trabajo.

Reducción de emisiones

En el modelo de estos informáticos, a los semáforos se les suministró información acerca de la posición y de la velocidad de todos los vehículos de las calles cercanas de Bucarest, y se les programó para calcular con esta información cómo organizar los cambios de color de sus luces, con el fin de agilizar el tráfico.

Las mediciones de la reducción del tiempo que pasaban los vehículos en el cruce, realizadas en comparación con el tiempo de recorrido calculado en ausencia de un mecanismo de control, se acompañaron con mediciones de las emisiones de CO2 en el mismo lugar y periodo.

Estas emisiones disminuyeron un 6,5% gracias al sistema, al mismo tiempo que el tiempo que los conductores pasan esperando en los cruces de las ciudades en horas de máxima afluencia de tráfico se redujo hasta un 28%.

Los investigadores señalan que, según este modelo, tanto los tiempos de los recorridos como el consumo de combustible y las emisiones contaminantes, pueden disminuirse en el mundo real con una gestión inteligente del tráfico realizada desde los semáforos.

Sistema adaptable

Según explican los artífices de esta propuesta en la comunicación que presentaron el año pasado en la Vehicular Technology Conference, el invento consiste en un conjunto de semáforos con capacidad de adaptación, y en un nódulo fijo de control situado en una intersección. Este nódulo determina los valores óptimos para la regulación de los cambios de color de los semáforos.

El sistema tendría mayores beneficios en comparación con otros sistemas adaptables basados en sensores o cámaras, aseguran los científicos. En los últimos treinta años, se han realizado grandes esfuerzos para crear sistemas de semáforos que puedan responder a las necesidades de un tráfico urbano cada vez más denso.

La mayoría de estos sistemas de control de señales en Estados Unidos, por ejemplo, se basan en planes de cronometraje generados sin conexión informática y han sido desarrollados por ingenieros especializados aplicando modelos de optimización. Pero son difíciles de mantener y no responden eficazmente en todas las situaciones.

Con el modelo desarrollado en la universidad de Rutgers, los investigadores comprobaron sin embargo que es posible mejorar significativamente el flujo del tráfico con respecto a lo que consiguen otros sistemas convencionales aplicados a semáforos ya existentes.

Comunicación desde el vehículo

El modelo abre además otra posibilidad: que los coches incorporen un software específico que avise a los conductores tanto de las velocidades recomendables en función de las luces de los semáforos, como en función de la cantidad de coches que se pueden encontrar en los atascos. Esta aplicación también podría trasladar información al sistema para mejorar la regulación del tráfico mediante los semáforos.

Para que esto último fuera viable, sin embargo, los vehículos deberían estar conectados con el sistema informático que controla los semáforos de cualquier ciudad. Aunque actualmente esto no es posible, diferentes empresas y grupos de investigación de todo el mundo trabajan ya en el desarrollo de sistemas de comunicación entre coches que puedan adaptarse a este propósito.

Es el caso de Dash Express, que es una unidad GPS con conexión a Internet para coches que permite la comunicación con otras unidades rodantes para compartir información sobre el estado del tráfico a través de la red Dash Driver. O de CarTel, una plataforma que envía y recibe información durante los viajes en coche a través de la tecnología Wi-Fi.

http://www.laflecha.net/canales/ciencia/los-semaforos-inteligentes-reducen-la-contaminacion-y-agilizan-el-trafico

Implementación de un Simulador

La simulación de tráfico puede tener distintos enfoques, desde el meramente lúdico como son los simuladores de carreras, hasta el que nos incumbe, referido a las características reales de tráfico a nivel de cruces semaforizados y trayectos cortos. En la imagen vemos un ejemplo del paquete SUMO, en donde se simula el cruce de dos calles de 4 carriles.

De la calidad de la simulación dependen los resultados obtenibles del proyecto, ya que la única forma de probar las propuestas es a través de un simulacro en el computador: no es una tarea trivial la selección, mejora o implementación del mismo.

Para la implementación de un simulador, se requieren primero que todo modelos de la calle (planos), del trafico (datos de flujo vehicular y peatonal) y por ultimo comportamentales (de los conductores, peatones, semaforos).

Todos estos datos deben introducirse en un programa de simulación, que por lo visto es en la mayoría de los casos programas creados bajo el paradigma de la programación orientada a objetos. Dentro del programa se manejan distintos tipos de simulación entre los que se encuentran los autómatas celulares y otros nombrados anteriormente. ¿Pero que son estos conceptos?

Programación Orientada a objetos: Durante los primeros cursos de programación, al estudiante se le enseñan las estructuras básicas como son , los lazos “if”, “for” las estructuras como “switch” “wait” etc. Estos elementos son comunes a cualquier tipo de programación, pero sobre esta capa de elementos existe una llamada “paradigma de programación”: es un estilo fundamental de programación. Los paradigmas difieren en los conceptos y abstracciones usadas para representar los elementos del programa y los pasos que componen el proceso de computación.

Este paradigma se basa en la idea de tener un conjunto de objetos que interactúan entre si de manera colaborativa, donde cada objeto es capaz de recibir y enviar mensajes, además de procesar el contenido de los mismos. La idea de manejar objetos surge de los entornos de simulación donde tenemos una serie de elementos que interactúan: este paradigma está estrechamente ligado al desarrollo de los programas de simulación y en teoría es la mejor forma de desarrollar programas de ese tipo.

Por lo general, el paradigma al que estamos acostumbrados es el que está basado en procedimientos o funciones, en el cual un programa principal (por lo general llamado “main”) contiene el esqueleto del programa y llama a otras funciones para realizar tareas especificas.

En la programación orientada a objetos existen grupos llamados Clases, que agrupan objetos. Los objetos son entes con características peculiares que contienen métodos, es decir programas para realizar ciertas acciones.

Este paradigma de programacion es usado con regularidad para construir simulaciones ya que segun los ingenieros de sistemas, hay una relacion 1:1 entre el concepto de objetos y los objetos reales de un mundo virtual,de manera que se facilita la programacion de sistemas y entes virtuales.

Automata Celular: Es una construcción matemática consistente en un universo de dos dimensiones que se encu

entra teselado, y en el cual cada una de las teselas, se convierte en un ente con características especificas que interactúa con sus vecinos por medio de unas reglas definidas. El ejemplo más sencillo e impresionante de un autómata celular es el juego de la vida de Conway , donde a partir de un tablero de juego dividido en células, se definen dos estados para cada célula : vivo o muerto.

Las reglas para la dinámica del juego son:

1. Cualquier célula con menos de dos vecinos vivos, debe morir, debido a la baja población.
2. Cualquier célula con más de tres vecinos vivos, debe morir, por sobrepoblación.
3. Cualquier célula con tres vecinos vivos, vive hasta la siguiente generación sin cambio.

4. Cualquier célula muerta rodeada de tres vecinos vivos, adquiere vida.

Con este conjunto de reglas y universo sencillos se logran construcciones de gran complejidad , que emulan algunos aspectos de la vida biológica como al auto replicación.

El tráfico y la simulación de sistemas físicos.

El sistema de tráfico es muy similar a un sistema de masa compuesto de millares de particulas (átomo o moléculas), al cual se el pueden medir propiedades macroscópicas como la temperatura. El resultado de la temperatura es una representación estadística de los comportamientos individuales de las particulas.

En el caso del trafico vehicular, cualquier índice de movilidad de una ciudad es análogo a la temperatura de un cuerpo: es el resultado del comportamiento de unidades minimas como los vehículos y peatones.

Para el grupo de semaforización se ha elegido un nivel mas cercano a las unidades minimas de trafico como lo puede ser el comportamiento en un sector, un trayecto corto o un cruce. Como en el caso de un cuerpo y su temperatura, este cambio en el objetivo de estudio no significa nada distinto que un cambio de escala: se pasa de lo macro a lo micro. Es como cambiar el estudio del flujo de calor en una lamina, por el estudio del movimiento de un conjunto de particulas en un borde de la misma.
Como en el estudio de la física cada aproximación es útil según el objetivo que se busque alcanzar, pero eso no significa que una sea mas facil de realizar que la otra. Cada una tiene su ambito y dificultades.

Siendo un sistema complejo, en el sistema de trafico se suceden una serie de eventos que en conjunto son estocasticos: no son deterministicos , son el resultado de elementos predecibles y de otros resultados del azar.
Por ejemplo las personas que trabajan hacen un proceso de movilizarse a su lugar de ocupacion 5 o 6 dias a la semana (la parte determinista), pero lo hacen de forma distinta y a veces mixta, en horarios que no son siempre los mismos (alguno que otro va a pagar un recibo en el camino, evento resultado del azar en nuestro sistema).

Simulacion del tráfico: Hace varios años la simulación de trafico a sido de interes no solo para los ingenieros de tráfico y civiles, tambien para la programación de juegos.
Uno de los ejemplos mas sencillos que se pueden encontrar en internet es la simulación "Microsimulation of road traffic" programada en un Applet de Java, donde se muestran algunas situaciones en la ruta. Uno de los ejemplos mas interesantes es el de una ruta con una pendiente: despues de jugar un rato se termina concluyendo que la velocidad máxima debe ser de un valor similar a la alcanzada en esa pendiente, de otra forma se forma un trancón.
En este ejemplo puede observarse los aspectos mínimos que debe poseer un simulador: una representacion de la geometría que podemos llamar "mundo" y por otro lado una representacion del comportamiento de los objetos de ese mundo.
Hay que modelar la calle, los moviles, peatones, semáforos, cruces y a cada uno debe asignarsele un modelo comportamental.
La simulación de tráfico se basa en algunos modelos de computación bien conocidos como son los Automatas Celulares, los modelos basados en agentes y la microsimulación cada uno con un paradigma distinto para representar el conjunto de actores de tráfico vehicular.

Entre los modos de simulacion , es decir el marco general, existe una aproximacion desde la simulacion en tiempo continuo, donde el sistema se modela por variables de estado, generalmente involucra ecuaciones diferenciales.
Por el lado discreto, las variables de estado cambian inmediatamente en unidades de tiempo fijas o cambiantes dependientes de eventos.

En la actualidad es porsible encontrar proyectos para el diseño de simuladores de trafico como el TRASIMS liderado por el Departamento de transporte de Estados Unidos, o el SUMO con participación de empleados del Centre for Applied Informatics (ZAIK) y el instituto Transport Research del German Aerospace Centre, ambos dentro la filosofia del software open Source.
El primero es un paquete completo enfocado al diseño de nuevas vias, el segundo esta en desarrollo y es en principio el mas apropiado para el tema de semaforización.

SUMO es un software muy poco amigable, ya que los datos hay que escribirlos en archivos de formato XML, ademas de poseer un manejo que hasta el momento se a mostrado poco flexible , en cuanto al manejo de temporizacion de los semaforos. Apenas esta en una versión por debajo de la 1.

Simulación del tráfico

El problema de la movilidad es desde distintos puntos de vista uno de los más importantes para muchas ciudades y regiones, ya que aunque en algunos sitios los problemas no son tan obvios como en nuestra ciudad, cualquier invención que resulte en una reducción en la emisión de gases y el ahorro de combustible es bienvenida. Como se ve en el siguiente video, el problema no son los trancones, se busca un ahorro global en el consumo de gasolina por medio de un control inteligente de la semaforización:

http://www.youtube.com/watch?v=9usg6P5Ko4k

Las simulaciones de tráfico permiten plantear soluciones del tipo optimización en las cuales se evitan la construcción de grandes obras de infraestructura y se le da un mejor uso al amueblamiento urbano existente. En muchos casos no es la falta de vías la que produce los la inmovilidad, también contribuyen la desorganización y la falta de flexibilidad.

Por otro lado, el comportamiento de manejo varia fuertemente con la cultura, los usos y las normas de transito, de manera que es difícil aplicar las mismas reglas en diferentes ciudades. Codificando formalmente observaciones de la vida diaria como el comportamiento típico de los conductores de cierta ciudad, se pueden aplicar soluciones que optimicen el uso de vías, puentes y cruces al uso local que se les da. Para ello se puede crear los perfiles de comportamiento modelos de simulación de conductores promedio: El Físico José Daniel Muñoz, hace un tiempo mostraba como la agresividad de ciertos conductores, ayudaba a mejorar la movilidad en general. Un modelo de simulación permite verificar teorías y propuestas que difícilmente se pueden probar directamente en la vida real como fue la teoría de Muñoz: en ningún caso hubiera sido aceptable poner gente temeraria al volante para ver qué pasa.

EL entendimiento de las dinámicas de flujo de vehículos y peatones permite el uso racional de la infraestructura de la ciudad dando herramientas a técnicos y legisladores a la hora de realizar sus labores, reduciendo la incertidumbre o la asunción de supuestos que a veces resultan en normas y usos que desde la óptica del usuario cotidiano , no son los más apropiados.