Proyecto de Tesis Doctoral

Departament d'Informàtica
Proyecto de Tesis Doctoral
Estudio y Desarrollo de Estrategias Basadas en el Conocimiento para la
Optimización de Itinerarios Origen/Destino en una Red de Tráfico Urbano
presentado por
Julio Pacheco Aparicio
dirigido por
Francisco Toledo Lobo
1. Breve estado del arte
Dentro del campo de la Gestión de Tráfico, una importante línea de investigación se centra en el
Análisis de la Gestión del Tráfico dentro del Tráfico Urbano. Una colección y combinación de
nuevas tecnologías están siendo prototipadas o testeadas a lo largo de todo el mundo para una
mejora en el tráfico en general, incluyendo: vehículos, infraestructuras de sistemas y gestión de
los mismos.
La gestión del tráfico se ha abordado hasta ahora fundamentalmente desde el punto de vista del
tráfico interurbano, donde los elementos a estudiar no son tan numerosos como lo pueden ser en
el tráfico urbano, con la inclusión un mayor número de elementos (se incluyen elementos que no
aparecen en el tráfico interurbano) y en mayor cantidad en la mayoría de las ocasiones. En el
tráfico urbano la densidad de vehículos (mucho mayor cuanto más importante es el núcleo
urbano objeto del estudio), intersecciones (que se incrementan en los núcleos de población),
incidentes (de los que podríamos hacer subdivisiones y descripciones de cada uno de ellos; cortes
de calles debidos a accidentes, obras, transportes especiales, vehículos propios de una ciudad,
etc.), semáforos (con la complicada gestión de las intersecciones que gobiernan), etc. Hacen que
el estudio sea más complicado que en el tráfico interurbano.
La Gestión de Tráfico Urbano tiene varias subfunciones, partes de las cuales incluyen: Control de
Tráfico, Señales de Mensajes Variables (VMS), Gestión de Semáforos, Monitorización del
Tráfico, Monitorización de la Contaminación, Guías de Rutas, Regulación de Accesos Limitados,
Gestión de la Red del Transporte Público, Gestión de Vehículos de Servicio y Emergencia,
Predicción del Estado del Tráfico, Integración de Datos de Diferentes Fuentes, Establecimiento
de Facilidades en el Recorrido de Rutas Origen/Destino, Establecimiento de Señales para
Priorizar Servicios Especiales, etc. Hay varios de esos sistemas que están operando o siendo
desarrollados en diferentes partes del mundo, por ejemplo:
•
Sistemas de tráfico adaptados coordinados de Sydney (SCATS), Australia;
•
Técnica de optimización de compensación del ciclo dividido (SCOOT), UK;
•
Control adaptable para la optimización de políticas (OPAC) USA;
•
Sistema de gestión de tráfico universal (UTMS), Japón;
•
Sistema de control de tráfico avanzado (ATC), Japón;
La Gestión de la Demanda busca influenciar la demanda del tráfico durante un tiempo dado, así
que tal demanda no exceda la habilidad efectiva de la red de trafico/transporte para acomodar los
requerimientos en términos de flujo, retrasos, consumo de energía, polución exhaustiva,
seguridad e intrusión. Esto se puede alcanzar a través de políticas que busquen otros
comportamientos del usuario de los sistemas de transportes en términos del tiempo, espacio o
modo para no exceder la capacidad de la red. Varias técnicas de la gestión de la demanda están
siendo exploradas en diferentes partes de la Unión Europea. Técnicas tales como la restricción de
tráfico de los coches privados (es decir, coches libres en el interior de la ciudad, limitaciones de
velocidad, sistemas de control a zonas de acceso, etc.), son normalmente soportadas para
incentivar el uso de transporte público o sistemas multimodales.
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2. Objetivos
El Análisis de la Gestión de Tráfico Urbano y la propia Gestión de Tráfico Urbano es un aspecto
del Tráfico en General que está experimentando un gran avance los últimos años. Sin embargo, la
gran cantidad de aspectos y situaciones que se pueden estudiar hacen que sea un campo de
estudio bastante interesante.
Como hemos comentado en el apartado anterior, hay varios sistemas que están siendo
desarrollados de los cuales se puede partir para mejorar/desarrollar aspectos que no estén
definidos.
La Simulación Cualitativa está teniendo cada vez más importancia dentro de la Inteligencia
Artificial, y ha sido ya ampliamente estudiada. Sin embargo, aún quedan bastantes aspectos que
no han sido convenientemente resueltos o ni siquiera tratados.
Para ello utilizaremos la Programación Lógica basada en Restricciones (Constraint Logic
Programming –CLP– ). CLP unifica la capacidad declarativa de la programación lógica con la
eficiencia de los resolvedores de restricciones. Un esquema muy potente desarrollado a partir de
CLP es resolver restricciones en un dominio particular. En particular es muy interesante el caso
de Dominios Finitos (FD), el esquema CLP(FD), que permitirá resolver fácilmente un tipo de
problemas de restricciones cuyo rango de valores es finito.
El objetivo principal de este proyecto de tesis es profundizar en varios aspectos de dicho sistema,
al tiempo que colaborar con el desarrollo de las técnicas del Control del Tráfico Urbano. En
particular nos centraremos en los siguientes aspectos:
– Analizar estrategias para poder decidir en momentos puntuales, (críticos) prioridades
en recorridos
–
Estudio de los mecanismos del mantenimiento de la razón para problemas
relacionados con la diferencia entre los datos de los estudios simulados y los datos
recogidos que nos proporcionan los sistemas reales.
–
Buscar un “lenguaje” para que el operador del sistema pueda decidir que rango de
prioridades tienen las calles de sus sistema, bien de forma constante o variable en
función del tráfico en ese momento.
–
Estudio de estructuras de representación temporal para tratar con la evolución del
tiempo del sistema.
–
Desarrollo de técnicas de programación en tiempo real, de forma que se puedan
optimizar los posibles conflictos en la red de tráfico y que se pueda indicar al sistema
las prioridades que se necesitan (o requieren) de unos itinerarios sobre otros, frente a
la importancia o no de la acumulación de vehículos en otras zonas (zonas a las cuales
no les importa ni a los operadores del CTU ni al sistema enviar a los coches aunque
formen largas colas de espera, puesto que no trasladan ni extienden la congestión a
ninguna otra parte de la red de tráfico).
–
Aplicación de las técnicas estudiadas a problemas reales de Control de Tráfico
Urbano
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3. Metodología y plan de trabajo
Para llevar a cabo los objetivos propuestos, podemos establecer las siguientes tareas a realizar, así
como la metodología a seguir en cada una de ellas.
1. Estudio de los Sistemas y Estrategias Actuales
1.1.
Análisis de los Sistemas Actuales
1.2.
Estudio de los métodos y procedimientos que usen dichos sistemas
1.3.
Comparación de los mismos
1.4.
Estudio de las técnicas
1.5.
Estudio de las simulaciones
2. Mantenimiento de la razón
2.1.
Estudio inicial
2.2.
Comparación de los mecanismos del mantenimiento de la razón
2.3.
Estudio de los diferentes problemas de la recogida de los datos
2.4.
Enfoque del problema de la diferencia de datos (Datos reales vs. Datos
recogidos por los sensores)
3. Técnicas de Programación
3.1.
Estudio de las diferentes técnicas de programación en tiempo real
3.2.
Análisis de la búsqueda de un “lenguaje” que se adapte al sistema con el que
trabajemos
3.3.
Realización de esas clases para su utilización por los operadores del sistema
3.4.
Optimización del programa en referencia a la resolución de conflictos
3.5.
Análisis de las posibilidades de marcar las diferentes zonas de “almacenaje”
de vehículos
3.6.
Estudio de prioridades de recorridos en los diferentes estados
4. Representación temporal
4.1.
Estudio de estructuras de representación temporal para tratar con la
evolución del tiempo del sistema
4.2.
Comparación de las diferentes representaciones temporal al tratar con la
evolución del tiempo del sistema
Pág. 4
5. Aplicación al Control de Tráfico Urbano
5.1.
Aplicación de las Técnicas
5.2.
Resolución del problema
5.3.
Aplicación a diversos sistemas
Pág. 5
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