Abstract
Para optimizar el flujo vehicular en una intersección vial se diseñaron un algoritmo de control adaptativo y una base de datos que apoya la depuración del rendimiento del controlador, ambos alojados en el sistema embebido Raspberry Pi B+. El desempeño del algoritmo fue evaluado con un instrumento virtual, que emuló una intersección semafórica de la ciudad de Cúcuta, esto es, los sensores magnetorresistivos, el proceso de encendido en las luces de los semáforos y el flujo vehicular. La manipulación de los tiempos de encendido en las luces de los semáforos, aumentó el flujo vehicular hasta 5.5% y, disminuyó el tiempo máximo de espera del vehículo para avanzar hasta 28 segundos y el largo de fila hasta un 18%. Con base en el caso de estudio, se puede inferir que es posible integrar el control adaptativo y los sistemas embebidos como herramientas de software y hardware para mejorar el funcionamiento en los sistemas de regulación vial.
Highlights
E has to wait before passing through the traffic light was decreased up to 28 seconds
Un control ineficiente en el tráfico vehicular genera impactos negativos en varios aspectos [2]; por una parte, a nivel ambiental, siendo éste la mayor fuente de contaminación acústica en las ciudades, generando ruido, que es un contaminante común, definido según los especialistas como “aquella emisión de energía originada por un conjunto de fenómenos vibratorios
Las ecuaciones presentadas y los datos utilizados por el algoritmo adaptativo para predecir la eficiencia de su estrategia de control están basados en aproximaciones y promedios; debido a que los datos del flujo vehicular son discretos y aleatorios, y a que la tendencia del siguiente día no se puede predecir con total seguridad; los datos obtenidos por el algoritmo adaptativo presentan un grado de error en relación con los datos presentados
Summary
El flujo vehicular es uno de los factores socioeconómicos que afectan de forma directa a las principales ciudades urbanas; su estrategia de control son los sistemas de semaforización, diseñados para la regulación del tráfico vehicular a través de los tiempos de encendido en las luces de los mismos, que permiten o detienen el avance de los vehículos [1]. En este trabajo se evidenció que la densidad vehicular dentro del corredor vial compuesto por los 8 semáforos en línea se reduce en un 42.6 % con respecto al sistema de tiempos fijos; de igual forma la cantidad promedio de vehículos en cola sobre todas las colas tuvo una reducción del 61.7 % utilizando el modelo ANFIS. Adicional a los aportes nacionales mencionados, proyectos se han desarrollado; en Finlandia, con el propósito de facilitar a los ingenieros de tráfico examinar y evaluar las estructuras de redes de carreteras y el volumen de tráfico de manera gráfica con el uso de una herramienta web y un servidor de base datos [11]; en Estados Unidos, la aplicación SmartRoad que determina la presencia de señales de tráfico de parada y semáforos para apoyar a los conductores y a los sistemas de navegación como GreenGPS [12]; en España, la optimización en la simulación de redes vehiculares, permite validar nuevos algoritmos y técnicas de manera realista, mediante la integración de la movilidad vehicular sobre mapas de carreteras y el software ns-2 [13]; entre otros. De control adaptativo; los resultados de la simulación del entorno mediante el criterio estadístico GEH y la confrontación del control adaptativo con el control de tiempos fijos; y finalmente las conclusiones del trabajo
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