42684091._2011_Parte1

Universidad Nacional de Colombia

Facultad de Minas

Programa de Maestra en Ingeniera

SISTEMA ADAPTATIVO DE CONTROL Y OPTIMIZACIN

DEL TRFICO DE UN CORREDOR VIAL SEMAFORIZADO.

APLICACIN CIUDAD DE MEDELLN

Tesis de grado para optar el ttulo de Magster en Ingeniera

Infraestructura y Sistemas de Transporte

I.C. MARGARITA MARA JIMNEZ URIBE

Director

Ivn Sarmiento Ordosgoitia PhD

Escuela de Ingeniera Civil

Universidad Nacional de Colombia

Medelln, Colombia

2011

ii

NOTAS DE ACEPTACIN

___________________________________________________________________________

___________________________________________________________________________

___________________________________________________________________________

___________________________________________________________________________

___________________________________________________________________________

___________________________________________________________________________

___________________________________________________________________________

___________________________________________________________________________

____________________________

Presidente del Jurado

____________________________

Segundo Jurado

_____________________________

Tercer Jurado

Medelln, Junio de 2011

iii

DEDICATORIA

A Dios y su infinito amor.

Como un eterno y humilde testimonio de gratitud por su apoyo y amor

a mis queridos padres:

Luzmila Uribe Piedrahita

Rafael Jimnez Arcila.

a mi hermana:

Lina Jimnez Uribe

A la Universidad Nacional de Colombia, por brindarme la oportunidad de crecer

como persona y profesional. Siempre en mi corazn.

Para quienes no limitaron mis pensamientos

sino que los encausaron libremente

lo que me permite estudiar mi pasado

y corregir mi futuro:

A mis maestros.

iv

AGRADECIMIENTOS

En primer lugar quiero agradecer a Dios.

De manera especial quiero agradecer a mi Director Ivn Sarmiento Ordosgoitia,

Ph.D por el conocimiento, la paciencia y dedicacin que me brind.

Tambin deseo agradecer a las siguientes personas por su colaboracin:

John Jairo Hurtado, Economista Especialista en Finanzas; Ingeniero Electrnico John

Norman Hincapi Agudelo, Magister en Automatizacin y Control Industrial, profesor

I.T.M; Ren Iral Palomino Candidato a Doctor en Ciencias Estadstica; Ingeniera

Civil Gabriela Yarce; Ingeniero Nstor W lvarez candidato a Magister en Ingeniera

de Telecomunicaciones, y al ingeniero Civil Julio Miranda.

Resulta difcil listar en este momento a todas las personas que han colaborado en

mayor o menor medida a que este trabajo llegue a su fin, pues han sido muchas.

Es por esto que agradezco a todas aquellas personas quienes con su orientacin y

sabidura fueron artfices de mi formacin integral, y al personal docente de la

Universidad Nacional que siempre me ofreci su mano y supo valorar mi dedicacin

y responsabilidad en el cumplimiento del deber.

A toda la Escuela de Ingeniera Civil expreso mi reconocimiento y gratitud a travs

del tiempo de mi estada en el campus universitario y por siempre.

A todos con infinito amor.

A la memoria del economista Hugo Alberto Ramrez Valencia.

v

RESUMEN

Las estrategias de control de trfico en redes semaforizadas buscan maximizar la

seguridad vial y minimizar el costo para sus usuarios, medido ste en trminos de

tiempos de recorrido, demoras y nmero de paradas. Cuando el tipo de control

implementado es independiente de las condiciones del trfico en cada momento,

se habla de estrategia de tiempo fijo (control en lazo abierto), esta estrategia se

origin en una etapa en que la computacin y el desarrollo de las comunicaciones

y la tecnologa de deteccin no eran an suficientes para proveer soluciones ms

ajustadas a situaciones complejas de variacin de demanda y de interaccin de

redes semafricas. Ello no significa que dicha modalidad est necesariamente

obsoleta. Esta investigacin aborda el anlisis en cada caso y determina si es

posible resolver adecuadamente una determinada necesidad por medio de

estrategias de control con planes fijos (con independencia de las variaciones de

intensidad en el tiempo), o si por el contrario se requiere bien sea de estrategias de

tipo responsivo (control por semiactuacin o actuacin total con activacin

dependiendo de la presencia de vehculos), o de estrategias sensibles al trfico

(control en lazo cerrado) cuyo algoritmo de control mide el estado (realimentacin)

del trfico en cada momento, y esta informacin es utilizada para sincronizar las

seales de control en tiempo real, (control adaptativo).

Si bien es cierto que a nivel internacional, en la actualidad hay sofisticados diseos

de sistemas de control del trfico a los que se recurre para dar solucin al problema

que se plantea, (Cmo ocupar para una red de intersecciones semaforizadas el

espacio en duraciones de tiempo que permitan minimizar la demora, con un

clculo en tiempo real?, y Cmo lograr que conjuntamente se resuelva el

interrogante mejor ciclo - mejor reparto del ciclo y mejor desfase para una

interseccin o varias intersecciones que conformen un corredor vial arterial?); ya sea

a travs de la utilizacin de Redes Neuronales Artificiales (RNA), el uso de Redes

Petri, el manejo con lgica difusa y el recurrir a autmatas programables, entre

otros, en Colombia no se ha estudiado ni aplicado, lo suficiente los controles

adaptativos.

Existen tres cuestiones fundamentales a tener en cuenta al momento del diseo de

un sistema de control adaptativo. La primera de ellas tiene que ver con una

realidad fsica; teniendo en cuenta que las redes viales, cualesquiera sea su diseo

y/o constitucin soportan un flujo vehicular mximo y una densidad mxima

definida por sus dimensiones, cantidad de carriles y condiciones del trfico, entre

otros. Todo indica que por ms perfeccionado que resulte el sistema, no es posible

vi

mejorar el rendimiento del flujo vehicular por unidad de tiempo, ms all de las

limitaciones fsicas impuestas por el diseo de la va, sus normativas de circulacin, y

comportamiento de conductores.

El segundo aspecto a considerar al momento de realizar un estudio de control del

trfico, est vinculado con la naturaleza del fenmeno vehicular. Este, lejos est de

poder ser enfocado desde la perspectiva de un modelo determinista a pesar de

que otros autores han intentado modelarlo, siempre tuvieron presente las

limitaciones de los modelos que explican de manera matemtica las interacciones

entre automviles que viajan a travs de una va y el grado de utilidad de estos

modelos. Y todo esto porque siempre est presente el componente humano el cual

genera un alto grado de incertidumbre, por cuanto es necesario tomar en

consideracin una serie de parmetros y variables que determinan la reaccin del

conductor y de su automvil ante una determinada situacin.

De otro lado, los costos inciales de inversin ms los costos de operacin y los costos

externos relacionados con la eficiencia en el flujo de trfico constituyen un tercer

factor a tener en cuenta como consecuencia de los dos anteriores. A su vez, la

magnitud del costo depender en gran parte del grado de inteligencia de la

estrategia a implementar, de la tecnologa a utilizar en la deteccin y del sistema de

comunicaciones.

Del presente estudio se infiere que al utilizar estrategias sensibles al trnsito, bajo

condiciones saturadas se procura maximizar la capacidad, mientras que en

condiciones no saturadas, su aplicacin resulta en la optimizacin de las demoras, y

paradas. Sin embargo se hace indispensable realizar un anlisis beneficio/Costo a la

hora de tomar decisiones.

Palabras claves: flujo vehicular, algoritmos evolutivos, asignacin dinmica,

estrategias de control de tiempo fijo, estrategias de control responsivo, estrategias

de control sensibles al trfico.

vii

ABSTRACT

The traffic control strategies at signalized networks seek to maximize traffic safety and

minimize the cost to its users, measured it in terms of travel time, delay and number of

stops. When the type of control is implemented independent of traffic conditions all

the times, we talk about fixed-time strategy (open loop control), this strategy resulted

in a stage where computing and communications development and detection

technology was not yet sufficient to provide tailored solutions to complex changes in

demand and the interaction of traffic light networks. This does not mean necessarily

that method is obsolete. This research addresses the analysis in each case and

determines whether you can adequately solve a particular need through control

strategies with fixed (regardless of variations in intensity over time) or if otherwise you

required either of strategies responsive type (control or action semi action total

activation depending on the presence of vehicles), or traffic-sensitive strategies

(control, closed loop) control algorithm which measures the state (feedback) of the

traffic at all times, and this information is used to synchronize the control signals in real

time (adaptive control).

While it is true that internationality there are now designs sophisticated traffic control

systems to be used for solving the problem posed, (How to occupy for a network of

signalized intersections space of time durations to minimize delay, with an estimated

second by second in real time, and do I get along better question is resolved cycle -

better distribution of the cycle - and better for an intersection gap or more

intersections to form a arterial road corridor?) either through the use of Artificial

Neural Networks (ANN), the use of Petri networks, fuzzy logic operation and the use of

PLCs (Programmable Logic Controllers), among others, in Colombia, the adaptive

control has not been studied and applied enough.

There are three key issues to consider when designing an adaptive control system.

The first has to do with physical reality, taking into account that the road networks,

regardless of their design and/or establishment support a maximum traffic flow and a

maximum density defined by their size, number of lanes, traffic conditions, and

others. Everything indicates that for more improved be the system it is not possible to

improve traffic flow performance per unit of time, beyond the physical limitations

imposed by the road design, traffic regulations and driver behavior.

viii

The second aspect to consider at the time of making a study of control of the traffic

is tie with the nature of the phenomenon to vehicular. This can not be, focused from

the perspective of a determinist model although other authors have tried to model it,

always they remembered the limitations of the models that explain of mathematical

way the interactions between automobiles that travel through a route and the

degree of utility of these models. And all this because always the human component

is present which generates a high degree of uncertainty, in as much as it is necessary

to take in consideration a series from parameters and variables that determine the

reaction of the conductor and his automobile before a certain situation.

Of another side, initial investment costs plus operating costs and external costs

related to the efficiency of traffic flow are a third factor to consider consequence of

the other two. In turn, the magnitude of the cost depends largely on the degree of

understanding to implement the strategy, technology used in the detection and

communication system.

From this study it appears that when sensitive strategies to traffic, under saturated

conditions are used, it seeks to maximize capacity, while in unsaturated conditions,

their application is in the optimization of delays, stops. However it is essential to

perform a benefit analysis/cost when making decisions.

Keywords: Traffic flow, evolutionary algorithms, dynamic allocation, strategies of

control of fixed time, strategies of responsive control, sensible strategies of control to

the traffic.

ix

CONTENIDO

RESUMEN ........................................................................................................................................... V

ABSTRACT.....VII

INTRODUCCIN ................................................................................................................................ 13

1. METODOLOGA DE LA INVESTIGACIN ......................................................................................... 15

1.1. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA ................................................................................................................. 15

1.2. JUSTIFICACIN ................................................................................................................................................ 16

1.3. OBJETIVOS ....................................................................................................................................................... 17

1.3.1 Objetivo General .......................................................................................................................... 17

1.3.2 Objetivos Especficos ................................................................................................................... 17

1.4. HIPTESIS DE INVESTIGACIN....................................................................................................................... 18

1.5. REQUERIMIENTOS Y LIMITACIONES............................................................................................................ 18

1.6. TIPO DE INVESTIGACIN ................................................................................................................................ 20

1.7. TIPO DE DISEO .............................................................................................................................................. 20

1.8. APORTES QUE SE ESPERAN OBTENER ........................................................................................................... 21

2. ANTECEDENTES COMO RESPUESTA A POLTICAS SOSTENIBLES. ...................................................... 22

2.1. EVOLUCIN DEL CONTROL DE TRFICO EN LA CIUDAD DE MEDELLN................................................... 22

2.2. EXPERIENCIAS CON SISTEMAS DE CONTROL INTELIGENTE MBITO NACIONAL ..................................... 26

3. MARCO TERICO .......................................................................................................................... 28

3.1 TEORAS DE MODELOS DE TRFICO ............................................................................................................... 29

3.1.1 Modelos macroscpicos. ............................................................................................................ 29

3.1.2 Modelos microscpicos. .............................................................................................................. 29

3.1.3 Modelos mesoscpicos. .............................................................................................................. 34

3.2 ESTRATEGIAS DE CONTROL ............................................................................................................................. 37

3.2.1 Estrategias de control de tiempo fijo ........................................................................................ 37

3.2.1.1 Control de intersecciones aisladas de tiempos fijos ........................................................... 38

3.2.1.2 Control de intersecciones coordinadas de tiempos fijos ................................................... 39

3.2.2 Estrategias de control responsivo .............................................................................................. 40

3.2.2.1 Control de intersecciones semiaccionadas ......................................................................... 40

3.2.2.2 Control de intersecciones accionadas totalmente ............................................................ 42

3.2.3 Estrategias de control sensibles al trnsito ............................................................................... 44

3.2.3.1 Control de interseccin aislada, sensible al trfico............................................................. 45

3.2.3.2 Control de intersecciones coordinadas, sensibles al trfico ............................................. 45

3.2.4 Control de trfico aplicado a carreteras Ramp Metering ................................................ 47

3.2.5 Sistemas que conceden prioridad de paso al transporte pblico. ..................................... 47

4. FORMULACIN ............................................................................................................................. 51

4.1 CREACIN ESCENARIO ALGORITMO MICROSCPICO ............................................................................. 52

4.1.1 Eleccin del tramo vial a estudiar ............................................................................................. 52

4.1.2 Principales tipos de variables ..................................................................................................... 53

4.1.3 Modelo ........................................................................................................................................... 54

x

4.2 CREACIN ESCENARIO CON ESTRATEGIA DE CONTROL RESPONSIVO ................................................... 56

4.2.1 Estudio experimental .................................................................................................................... 57

4.2.1.1 Mtodo del vehculo flotante ................................................................................................. 57

4.2.1.2 Estudio velocidad de punto sobre subred ............................................................................ 63

4.2.1.3 Estudios de permanencia de rutas transporte pblico sobre P/B ..................................... 77

4.2.1.4 Aforos de trfico subred vial estudiada ................................................................................ 80

4.2.2 Metodologa de construccin del modelo ............................................................................. 86

4.2.2.1 Construccin de la red ............................................................................................................. 86

4.2.2.2 Procesamiento informacin de trfico .................................................................................. 86

4.2.2 3 Calibracin del modelo ........................................................................................................... 86

4.2.3 Anlisis de resultados del modelo de control responsivo ..................................................... 85

4.3 CREACIN ESCENARIO CON ESTRATEGIA DE CONTROL ADAPTATIVO ................................................ 112

4.3.1 Modelo ......................................................................................................................................... 115

4.3.2 Desarrollo algoritmo de control ............................................................................................... 126

4.3.3 Resultados estrategia control adaptativo ............................................................................. 126

4.3.4 Resultados con modelos de control adaptativo en otros pases ....................................... 135

5. CONCLUSIONES .......................................................................................................................... 136

RECOMENDACIONES ...................................................................................................................... 138

GLOSARIO ...................................................................................................................................... 140

LISTA DE ECUACIONES .................................................................................................................... 143

BIBLIOGRAFA ................................................................................................................................. 145

ANEXOS .......................................................................................................................................... 149

Sistema Adaptativo de Control y Optimizacin del Trfico de un Corredor Vial Semaforizado.

Aplicacin ciudad de Medelln.

TESIS DE GRADO MARGARITA MARA JIMNEZ URIBE

Maestra en Ingeniera Infraestructura y Sistemas de Transporte 11

Universidad Nacional de Colombia Sede Medelln

LISTA DE FIGURAS

Figura 1. Semforos electromecnicos en Medelln en la dcada de los aos 70s .................... 23

Figura 2. Semaforizacin electrnica en Medelln en la dcada de los aos 80s ....................... 23

Figura 3. Centro de Control de Trfico Medelln. ................................................................................ 24

Figura 4. Modelos macroscpicos, microscpicos, mesoscpicos. ............................................... 28

Figura 5. Fases de movimientos permitidos en una interseccin ..................................................... 39

Figura 6. Ilustracin de la operacin del mtodo de intervalo de vehculos. ................................ 45

Figura 7. Localizacin subred para anlisis de microsimulacin ....................................................... 52

Figura 8. Relacin entre variables microscpicas y macroscpicas ............................................... 53

Figura 9. Modelo de la Lgica del Seguimiento de Vehculo. (Wiedemann 1974). ...................... 55

Figura 10. Perfil de velocidad promedio de recorrido y marcha ...................................................... 60

Figura 11. Localizacin de la subred para estudio de velocidad de punto. ................................. 63

Figura 12. Histograma N-S todos los vehculos. ..................................................................................... 66

Figura 13. Histograma S-N todos los vehculos ...................................................................................... 66

Figura 14. Histograma E-N para todos los vehculos ............................................................................ 67

Figura 15. Histograma E-S para todos los vehculos ............................................................................. 68

Figura 16. Autos - histograma, polgono de frecuencia y curva de velocidad S-N ..................... 73

Figura 17. Buses - histograma, polgono de frecuencia y curva de velocidad S-N ...................... 74

Figura 18. Camiones - histograma, polgono de frecuencia y curva de velocidad S-N ............. 75

Figura 19. Bicicletas - histograma, polgono de frecuencia y curva de velocidad S-N............... 76

Figura 20. Motos - histograma, polgono de frecuencia y curva de velocidad S-N .................... 76

Figura 21. Histograma de frecuencia sobre P/B ................................................................................... 78

Figura 22. Grfico Box-Plot. Distribucin DE tiempos por direccin .................................................. 79

Figura 23. Carrera 43A con Calles 5A y 7.............................................................................................. 81

Figura 24. Carrera 43A con Calle 3 ......................................................................................................... 82

Figura 25. Carrera 43A con Calle 1 Sur ................................................................................................... 83

Figura 26. Carrera 43A con calles 1A Sur ............................................................................................... 84

Figura 27. Carrera 43A con calles 4 Sur y 5 Sur ..................................................................................... 85

Figura 28. Red vial evaluada................................................................................................................... 92

Figura 29. Evaluacin grfica de la velocidad en t. ........................................................................ 96

Figura 30. Contraste largos de cola. Cr 43A con Cl 5A 7................................................................. 99

Figura 31. Contraste largos de cola. Cr 43A con Cl 1Sur. ................................................................. 100

Figura 32. Registro fotogrfico. Cr 43A con Cl 1Sur. .......................................................................... 100

Figura 33. Contraste largos de cola. Carrera 43A con Cl 4Sur - Cl 5Sur ......................................... 101

Figura 34. Registro fotogrfico. Carrera 43A con Cl 4Sur - Cl 5Sur .................................................. 101

Figura 35. Contraste largos de cola, cruces no semaforizados ....................................................... 102

Figura 36. Clculo de la capacidad y el nivel de servicio de intersecciones semaforizadas... 104

Figura 37. Capacidad y el nivel de servicio de intersecciones no semaforizadas. ..................... 105

Figura 38. Control Adaptativo. Comunicacin entre software y hardware. ............................... 113

Figura 39. Filosofa estrategia de control adaptativo ....................................................................... 114

Figura 40. Desarrollo algoritmo de control .......................................................................................... 118

Figura 41. Construccin de un controlador propio en VAP. ........................................................... 119

Figura 42. Comunicacin entre simulador de trfico y el generador de estado de seal. ..... 123

Figura 43. Lgica de control en VISVAP. .............................................................................................. 125






LISTA DE TABLAS

Tabla 1. Modelos macroscpicos .............................................................................................................................. 30 Tabla 2. Modelos mesoscpicos ................................................................................................................................. 35 Tabla 3. Principales plataformas utilizadas en procesos Of-Line ........................................................................... 43 Tabla 4. Principales algoritmos de control dinmico .............................................................................................. 46 Tabla 5. Principales algoritmos de inteligencia artificial ......................................................................................... 49 Tabla 6. Principales algoritmos para problemas dinmicos de transporte. ........................................................ 50 Tabla 7. Tamao mnimo aproximado de la muestra con un nivel de confianza del 95%. ............................. 58 Tabla 8. Premuestreo mtodo del vehculo flotante. .............................................................................................. 58 Tabla 9. Mtodo del vehculo flotante, periodo pico pm. ...................................................................................... 61 Tabla 10. Mtodo del vehculo flotante, perodos pico y valle evaluados. ....................................................... 62 Tabla 11. Localizacin toma de informacin en campo ........................................................................................ 63 Tabla 12. Porcentaje de composicin vehicular ...................................................................................................... 64 Tabla 13. Tamao de la muestra tomado en campo ............................................................................................. 65 Tabla 14. Resumen medidas de tendencia central de velocidades. N-S. .......................................................... 65 Tabla 15. Resumen medidas de tendencia central de velocidades. S-N ........................................................... 66 Tabla 16. Resumen medidas de tendencia central de velocidades. E-N ........................................................... 67 Tabla 17. Resumen medidas de tendencia central de velocidades. E-S ........................................................... 67 Tabla 18. Autos resultados frecuencia de velocidad S-N ....................................................................................... 73 Tabla 19. Buses resultados frecuencia de velocidad S-N ........................................................................................ 74 Tabla 20. Camiones resultados frecuencia de velocidad S-N ............................................................................... 75 Tabla 21. Bicicletas resultados frecuencia de velocidad S-N ................................................................................. 75 Tabla 22. Motos resultados frecuencia de velocidad S-N....................................................................................... 76 Tabla 23. Percentil 85 de la velocidad ....................................................................................................................... 77 Tabla 24. Medidas de tendencia central sobre P/B. .............................................................................................. 77 Tabla 25. Prueba de Shapiro Wilks .............................................................................................................................. 80 Tabla 26. Carrera 43A con Calles 5A y 7. .................................................................................................................. 81 Tabla 27. Carrera 43A con Calle 3 ............................................................................................................................. 83 Tabla 28. Carrera 43A con Calle 1Sur ......................................................................................................................... 83 Tabla 29. Carrera 43A con Calle 1A Sur .................................................................................................................... 84 Tabla 30. Carrera 43A con Calle 4 Sur y 5 Sur ........................................................................................................... 85 Tabla 31. Informacin requerida para la calibracin del modelo de la situacin base. ................................. 88 Tabla 32. Calibracin de volumen contado y modelado para un Control Responsivo. .................................. 93 Tabla 33. Criterio de calibracin y validacin .......................................................................................................... 94 Tabla 34. Parmetros de velocidad preestablecidos software VISSIM ............................................................... 95 Tabla 35. Contraste de velocidades: del modelo vs obtenidas en campo ....................................................... 97 Tabla 36. Comparativo velocidad del modelo vs velocidad mtodo del vehculo flotante ........................... 98 Tabla 37. Comparacin de largos de cola cruces semaforizados ....................................................................... 99 Tabla 38. Comparacin de largos de cola, cruces no semaforizados ...............................................................102 Tabla 39. Criterio nivel de servicio en intersecciones semaforizadas y no- semaforizadas. ...........................106 Tabla 40. Evaluacin de nodos y links control semiactuado. ..............................................................................107 Tabla 41. Desempeo de la malla vial control responsivo ..................................................................................111 Tabla 42. Operadores en VAP...................................................................................................................................120 Tabla 43. Elementos del lenguaje de programacin ............................................................................................121 Tabla 44. Evaluacin de nodos y links control adaptativo ..................................................................................131 Tabla 45. Desempeo de red control adaptativo .................................................................................................132 Tabla 46. Resultados evaluacin del desempeo control adaptativo ..............................................................133 Tabla 47. Comparativo desempeo de red vial por microsimulacin ...............................................................134 Tabla 48. Resultados pruebas de desempeo en otros pases ...........................................................................135






INTRODUCCIN

El crecimiento del trfico producir con alta probabilidad un acelerado deterioro social y medio

ambiental en las reas urbanas. Estudios de costos sociales del transporte, llevados a cabo

principalmente en pases desarrollados, estn en amplio acuerdo en la importancia del automvil como

la fuente ms dominante de costos externos (ONU, 1997)

El futuro de las ciudades est comprometido entre otras cosas, por el incremento del

uso ineficiente del vehculo privado, desafo constante a la calidad de vida urbana.

Se busca entonces un desarrollo equilibrado entre los usos del suelo y la movilidad, y

se encuentra su expresin concreta en lo que se conoce como Planes de Transporte

Local (LTP) en el Reino Unido, Planes de Desplazamiento Urbano (PDU) en Francia,

Planes de Movilidad Urbana (PUM) en Italia, y ms recientemente Planes de

Movilidad Urbana Sostenible (PMUS) en Espaa. Con todo, el paraguas que cubre

de manera genrica a todos ellos se abre bajo el nombre de planes de transporte

urbano sostenible, independientemente de la denominacin que se adopte, lo

cierto es que todos ellos presentan un conjunto de rasgos comunes cuyo objetivo es

reducir los impactos negativos del transporte y combatir los volmenes crecientes de

trfico y congestin. (CIUR, 2005). En Colombia se realizan planes de movilidad en

poblaciones de ms de 100.000 habitantes, y para el municipio de Medelln y los

dems municipios del rea Metropolitana se cuenta con el Plan Maestro de

Movilidad. (rea Metropolitana del Valle de Aburr, 2007).

La gestin del trfico urbano es un campo estrechamente relacionado con la

puesta en prctica de las polticas de transporte de los planes mencionados, desde

el momento en que implican profundos cambios en las infraestructuras de transporte

actuales, as como en las tcnicas y estrategias de gestin de la movilidad.

Consecuente con lo expuesto, el alto volumen vehicular circulando por las ciudades

hace imprescindible que en stas, existan sistemas de gestin semafrica que

buscan que la circulacin sea lo mejor posible. Para definir las distintas estrategias

de control es necesario estudiar las diversas situaciones de trfico en cada

momento y lugar; con lo cual uno de los mltiples desafos de los planificadores de

las grandes ciudades es proveer un sistema de trfico y transporte pblico eficiente

y de calidad.






Una forma de medir en vas urbanas el atributo de calidad, es por medio de la

estimacin de los tiempos de demoras y detenciones en semforos y de espera en

paraderos; con lo cual la calidad del sistema puede mejorarse, ya sea invirtiendo en

infraestructura, implementando sistemas de gestin ms eficientes, o una

combinacin de ambas.

- Este trabajo se enfoca principalmente al desarrollo y aplicacin de estrategias de

control dinmico para flujo discontinuo en corredores viales arteriales, localizados en

zonas urbanas, con miras a realizar aportes investigativos para determinar la

viabilidad o no de implementar sistemas adaptativos de control de trfico en la

ciudad de Medelln. El trabajo aborda para un corredor vial arterial, experimentar

con diferentes estrategias de control el comportamiento del trfico contextualizado

dentro de una red semafrica ante posibles incidencias en la va mediante

simulacin microscpica, adems de creacin, y simulacin de un escenario

adaptativo; todo ello para emplear diversas estrategias de control cuya finalidad es

obtener una movilidad sostenible.

Consecuente con lo anterior la estructura de esta investigacin est compuesta por

5 captulos, conformados por: 1. Metodologa de la Investigacin, donde se da inicio

al planteamiento de la problemtica estudiada, su justificacin, tipo de

investigacin e hiptesis de partida, y se trazan directrices de carcter general y

especfico para investigar la aplicabilidad o no de sistemas con control adaptativo

en redes semaforizadas con soluciones tecnolgicas de vanguardia para el control

de trnsito aplicadas a la ciudad de Medelln. 2. Antecedentes ciudad de Medelln,

enmarcados en la ciudad de Medelln se muestra la evolucin en las distintas

estrategias de control para intersecciones semaforizadas a lo largo de las ltimas

dcadas y las respuestas tecnolgicas para ordenar el trfico vehicular de esa

compleja red. 3. Marco Terico, se realiza breve recorrido de varias teoras y

modelos que se han realizado en el transcurso del tiempo para explicar los

fenmenos del trfico vehicular, analizando caractersticas peculiares del proceso

para la modalidad basada en deteccin en tiempo real de los flujos que llegan a

las intersecciones con procesamiento On Line. 4. Formulacin, busca describir de

manera matemtica las interacciones entre automviles que viajan a travs de una

red vial. Para hacerlo, es necesario tomar en consideracin una serie de variables y

parmetros que determinen la reaccin del conductor y de su automvil ante

determinadas situaciones, con el fin de investigar la aplicabilidad de una estrategia

de control adaptativo, bajo un enfoque estocstico. 5. Conclusiones, contiene una

evaluacin crtica de los resultados obtenidos a lo largo de la investigacin y se

producen recomendaciones.






1 METODOLOGA DE LA INVESTIGACIN

Investigar es un camino ms que una meta.

Kavafis.

1.1 PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA

Se parte de la situacin actual en donde se dispone de una infraestructura vial

urbana que se debe utilizar de manera ptima. Entonces, el problema es Cmo

ocupar en una red de intersecciones semaforizadas, el espacio en duraciones de

tiempo que permitan minimizar la demora, con un clculo en tiempo real?, y

Cmo conjuntamente resolver el interrogante mejor ciclo - mejor reparto del ciclo

y mejor desfase para una o varias intersecciones que conforman un corredor vial

arterial?

Conceptualmente, el problema corresponde en trminos matemticos para una

situacin dada del trfico a un modelo de optimizacin en tiempo real, de una

funcin objetivo dependiente de un conjunto de variables (ciclo, duracin de las

fases, reparto del ciclo, y el desfase o instante del ciclo en que comienza la fase

verde) que deben satisfacer ciertas restricciones.

Para el caso de la presente investigacin la principal funcin objetivo ser llevar la

demora total y media a valores mnimos. Un anlisis elemental permite comprobar

que la complejidad del problema aumenta si se trata de determinar el valor de la

funcin objetivo en tiempo real, y por ende tambin aumenta la complejidad de la

solucin al operar una red de semforos con procesos On-Line, en vez de planes

con procesos Off Line, en donde el ingeniero de trfico vincula cada uno de ellos

a una situacin particular del trfico con una programacin preestablecida,

dependiente de la hora y del da de la semana.

Visto este panorama, se analizan algunas caractersticas especiales del problema:

Dificultad para medir la demanda. Los ojos del sistema son los detectores

instalados en los carriles de entrada o accesos a la interseccin. Cuando dichos

detectores estn prximos a la lnea de parada, la cola de vehculos parados






alcanzar con cierta frecuencia la posicin de los mismos, invadindolos

temporalmente, cuando esto sucede el detector queda ciego durante el periodo

de invasin, con lo que la informacin que suministra est seriamente viciada,

(Lpez et al, 2000). La posicin contraria de ubicar el detector lo ms lejos posible de

la lnea de parada queda anulada por el riesgo de que la cola crezca

indefinidamente sin que exista la posibilidad de detectar tal situacin hasta que se

produzca la invasin. Adems, la existencia de vehculos aparcados obliga a

realizar cambios de carril a los restantes vehculos, con lo que la informacin

recibida del carril obstruido es tambin engaosa.

Sin embargo, cabe aclarar que lo anteriormente expuesto queda superado en la

etapa de formulacin de la presente investigacin, en donde se aborda la

problemtica con un tipo de detector que utiliza una suavizacin exponencial para

calcular la tasa de ocupacin vehicular, evitando que el detector quede invadido

temporalmente.

Dependencia entre variables. Las variables del modelo (ciclo - reparto y desfase)

dependen unas de las otras. La incidencia sobre una cualquiera de ellas, modifica

el valor de las restantes. A modo de ejemplo se puede advertir que resulta imposible

alargar una fase semafrica sin modificar el desfase de las restantes y

recprocamente.

Objetivo inestable. An si se admite que la decisin ptima para un carril fuera

calculable en tiempo real, la serie de acciones que se habran de realizar en la red

para poner en vigor tal propuesta podra provocar cambios en la demanda del

carril, capaz de hacer inadecuada tal solucin o de producir un embotellamiento.

En otras palabras, cuando se consigue alcanzar la solucin ptima, sta ya dejo de

serlo como consecuencia del propio proceso de adecuacin de las seales a la

temporizacin propuesta, independientemente de que las condiciones del trfico

permanezcan estables. En definitiva se persigue un objetivo mvil.

Para dar solucin a este conjunto de problemas, se investiga la aplicabilidad o no

de sistemas con control adaptativo en redes semaforizadas con soluciones

tecnolgicas de vanguardia para el control de trnsito, sobre corredores viales

arteriales en la ciudad de Medelln.

1.2 JUSTIFICACIN

Si se tiene una malla vial que crece a un ritmo inferior al del parque automotor,

entonces el primero es un bien escaso del que se debe maximizar su utilizacin,

donde cada segundo es valioso dentro de lo que es el diseo del sistema. Esto es, la

malla vial de ciudades consolidadas crece en longitud menos del 1% anual, y la






capacidad de la malla, que depende de las intersecciones, nmero de conexiones

crticas, por ejemplo puentes, crece a un menor ritmo.

En Colombia son muy pocos los anlisis completos realizados a sectores urbanos

importantes, en las ciudades que han incursionado en la implementacin de

sistemas adaptativos, Santa Marta, y Cartagena, los resultados no han colmado las

expectativas de las autoridades de trnsito ni de los usuarios con la aplicacin de

dichos sistemas adaptativos. A pesar de que Bogot ha sido pionera a nivel

nacional en el anlisis y estudio de sistemas de gestin dependientes de los niveles

de adaptacin del trfico sobre vas urbanas, an se hace necesario resolver

situaciones complejas a travs del uso de modernas tecnologas, de tal forma que

se d respuesta a eventos inesperados no contemplados en los planes

predeterminados, y se logre un diseo basado en estrategias sensibles al trfico. Sin

embargo, la utilizacin de nuevas tecnologas para el ordenamiento del trnsito y

de la actividad humana en la va pblica, puede tener el efecto contrario al

deseado si no se realiza un anlisis juicioso que garantice la eficiencia de dicha

tecnologa a travs de un estudio integral, que visualice la bondad del sistema

conjuntamente con las prestaciones de dicha tecnologa.

1.3 OBJETIVOS

1.3.1 Objetivo General

Determinar una propuesta metodolgica con variables claves para desarrollar sobre

un corredor vial arterial con trfico interrumpido un Sistema Adaptativo de Control y

Optimizacin del Trfico, (SACOT), que ajuste el funcionamiento de los semforos en

tiempo real de acuerdo con el nmero de vehculos que llegan a un cruce, medidos

en trminos de densidad vehicular, y cuyos datos son procesados On Line, al

realizar diferentes propuestas de temporizaciones y trasladarlas eficazmente a la va.

1.3.2 Objetivos Especficos

Analizar las bondades y limitaciones de atribuir inteligencia a los equipos de

control local de la red semafrica para optimizar la gestin del trfico, a travs del

uso de tecnologas de ltima generacin con sistemas de control adaptativos.

Desarrollar en varias intersecciones del corredor vial de la Avenida El Poblado de

la ciudad de Medelln, ciclos semafricos que respondan a la demanda solicitada

de trnsito, en tiempo real.

Ayudar a disminuir el tiempo de detencin de los vehculos en los semforos, y

por consiguiente disminuir los tiempos de viaje.






1.4 HIPTESIS DE INVESTIGACIN

Las hiptesis de investigacin que se trataron de comprobar durante el desarrollo de

este estudio, se relacionan a continuacin:

Se presume que utilizar modelos con estrategias de control sensible al trfico con

soluciones de coordinacin flexible en funcin de la demanda, constituye una de

las medidas tcnicas ms adecuadas para enfrentar el problema de la congestin y

seguridad en las intersecciones semaforizadas, debido a que una buena

temporizacin para cada cruce (de manera coordinada) proporciona una

adecuada temporizacin global para la red de semforos analizada; obtenindose

como resultado beneficios en el incremento de la velocidad media y productividad

urbana. Como se ver posteriormente, esta hiptesis fue demostrada, sobre el

corredor vial objeto de estudio.

Socialmente contribuye a reducir costos de operacin de la ciudad, al generar

economas de escala.

1.5 REQUERIMIENTOS Y LIMITACIONES

Para desarrollar la presente investigacin el principal requerimiento tiene como

punto de partida la eleccin de un corredor vial arterial a estudiar, con su

respectiva consecucin de planes de trfico actuales, recopilar y/o realizar aforos

vehiculares asociados a cada una de las intersecciones durante las horas de mayor

demanda, lo cual servir de insumo para presentar en esta investigacin una

completa formulacin del problema y solucin de algoritmo de control en redes de

trfico urbanas reguladas por dispositivos de semaforizacin; implicando recuento

de manera explcita de las limitaciones de los diferentes modelos de trfico a la

circulacin vehicular a lo largo de un corredor vial; que incluye desde formulaciones

con modelos de optimizacin del flujo de trfico con sistemas de control como

SCOOT, (Split, Cycle, and Offset Optimization Technique) que utiliza el sistema de

simulacin para la optimizacin heurstica; otros modelos convencionales de

optimizacin del trfico de llegada utilizados normalmente en intersecciones

aisladas empleando detectores de vehculos; hasta mtodos de optimizacin

basados en el ancho de banda enfoque MAXBAND (mximo ancho de banda) y

tambin mtodos de dispersin del pelotn siendo el ms conocido el modelo de

Robertson, etc.

Las limitaciones para este tipo de investigacin se relacionan a continuacin:

La formulacin del modelo considera restricciones al acotarlo, en los siguientes

parmetros: tipificacin del flujo de trfico (corredor vial arterial con flujo

discontinuo, e intersecciones semaforizadas y no semaforizadas), composicin






vehicular, longitudes de tramos de red vial, velocidad en marcha sobre los

segmentos viales, condiciones de trfico (condiciones de sobresaturacin), y

validacin del modelo con parmetros asociados a la red vial del corredor elegido.

De acuerdo con lo anterior, el algoritmo de solucin puede estar sujeto a

limitaciones que se enuncian:

Modificacin de los desfases, significa que bajo ciertas condiciones de flujo

vehicular la modificacin y ajuste de los desfases slo es factible en los casos en los

que se dispone de verde sobrante, es decir, cuando la oferta de verde es mayor

que el verde demandado. Este hecho indica que los criterios de control para los

carriles que se encuentran en congestin o cercanos a sta deben ser diferentes.

Basta considerar que en tales circunstancias puede no ser razonable un

comportamiento adaptativo (a ms demanda ms duracin de verde) puesto que

podra provocar un colapso en los carriles receptores.

Colisin de propuestas de duracin de ciclo, reparto y desfase, el proceso de

implantacin constituye una tarea especialmente problemtica, puesto que en la

mayora de los casos la puesta en vigor de una propuesta de temporizaciones

requiere varios ciclos. Adems antes de abordar la implantacin de una nueva

propuesta se debera esperar uno o dos ciclos adicionales para que el

comportamiento del trfico se regule, una vez que cesa la influencia del proceso de

implantacin. Si la toma de decisiones tuviera un comportamiento sincrnico con la

implantacin, se estara obligado a demorar el proceso de decisin durante un

lapso de tiempo excesivo. Esta posibilidad es rechazada por los ingenieros de

trfico, lo que obliga a separar ambos procesos y hacerlos asincrnicos, de modo

que se pueda generar una nueva propuesta antes de que haya sido

completamente implantada la anterior. (Lpez et al, 2000). Por otro lado, un

proceso de implantacin mal concebido puede incluso provocar que el reloj del

regulador pierda el control horario del cruce si la orden de modificar la duracin de

una fase se recibe en un instante inapropiado.

Tiempos de respuesta, la experiencia adquirida en las salas de control de trfico

demuestra que los inconvenientes anteriores se agravan especialmente cuando los

cambios en las temporizaciones son extremos. La nica forma de evitar esta

posibilidad consiste en tomar decisiones muy frecuentemente; al implantar

propuestas suficientemente simples para garantizar que los tiempos de respuesta

sean admisibles, esto es, restringir haca la bsqueda local para cada cruce de la

temporizacin factible ms cercana al ptimo, entendiendo por temporizacin

factible aquella que puede ser implantada en un solo ciclo sin perder su bondad y

sin producir una situacin de embotellamiento.

Otras restricciones, vienen dadas por los lmites mximo y mnimo establecidos por el

tiempo de ciclo y duracin de las fases. Finalmente no se debe olvidar que los






diferentes Modelos de Trfico son una herramienta de planificacin en las ciudades,

por ello, sus resultados deben ser considerados como un insumo para dicha

planificacin y no como un resultado definitivo para la puesta en marcha de nuevas

polticas en materia de movilidad.

1.6 TIPO DE INVESTIGACIN

Considerando la hiptesis que se intenta demostrar y el objetivo de la investigacin,

la metodologa adoptada estar centrada en formulaciones cuantitativas, dado

que se pretende determinar cul estrategia de control es ms apropiada como

solucin a las necesidades de movilidad urbana de una ciudad.

La investigacin esencialmente se bas en:

Para Colombia fundamentalmente se ha utilizado una estrategia de control esttico

en las redes urbanas, en la medida en que en las vas de trfico interrumpido sus

volmenes son aforados para luego encontrar unas distribuciones de tiempo que

permanecen inalteradas/estticas por largos perodos de tiempo, y slo se vuelven

a actualizar, cuando nuevamente se realizan aforos. Las estrategias dinmicas del

manejo de trnsito en vas de trfico interrumpido no estn muy generalizadas y

donde se dan estas aplicaciones el nmero de los detectores de vehculos son

determinantes en la asignacin de los tiempos de verde. Con esto como punto de

partida se realiz el planteamiento de la problemtica (Ver numeral 1.1).

Por lo anterior, se hace una revisin de los diferentes algoritmos de modelos de flujo

de trnsito, y de las diferentes estrategias de control y plataformas de simulacin de

sistemas de trfico usados en Colombia y en otros pases. Para lo cual se examin

un conjunto de investigaciones relacionadas, encontradas en revistas tcnicas, en

libros, y en bibliotecas tcnicas de internet, que permitieron conocer con mayor

detalle los avances logrados a nivel mundial en el tema objeto de estudio, y

determinar el nivel de desarrollo de Colombia, en el estudio y aplicacin de

estrategias de control urbano.

1.7 TIPO DE DISEO

Sin ciencia no hay cultura!. Los hitos culturales van ligados a descubrimientos

cientficos. El tipo de diseo de esta tesis de maestra es terico conceptual y est

enmarcada con la rigurosidad del mtodo cientfico (observar, plantear un

problema, formular hiptesis, comprobar analticamente, registrar datos, y obtener

relaciones (leyes), confirmar hiptesis, enunciar las relaciones (leyes).






Consecuentemente con lo anterior, se somete a una Prueba de verdad, que

consiste en que sus aportes pueden ser comprobados, mediante experimentacin,

por cualquier persona/entidad y en cualquier lugar, y en que sus hiptesis son

revisadas y cambiadas si no se cumplen.

1.8 APORTES QUE SE ESPERAN OBTENER

La contribucin, est encaminada a elaborar un modelo conceptual de un Sistema

Adaptativo de Control y Optimizacin del Trfico semafrico para la ciudad de

Medelln (SACOT), que podra llegar a integrar teoras del modelo ingls, holands y

australiano, entre otros, a las condiciones de la ciudad de Medelln, con el fin de

mejorar la problemtica de congestin de trnsito vehicular en la hora de alta

demanda sobre un corredor vial arterial elegido. Lo anterior para lograr una

efectiva disminucin de las demoras, detenciones, consumo de combustible, costos

de operacin y tiempos de viajes para los trayectos que afectan a la mayora de los

usuarios, y de esta forma impactar tambin positivamente el medio ambiente.

Se espera tambin contribuir hacia el desarrollo y perfeccionamiento del

conocimiento colectivo, dado el inters actual sobre el tema de movilidad que se

pretende profundizar; al generar una metodologa de modelacin de escenarios

adaptativos mediante asignacin On Line con tiempos de respuesta acorde a las

solicitudes de demanda, y cuya metodologa pueda ser utilizada en la planificacin

del trnsito con el propsito de brindar apoyo para afrontar con xito los problemas

de trfico de una ciudad y especialmente el de la congestin.






2. ANTECEDENTES COMO RESPUESTA A POLTICAS SOSTENIBLES.

La ciudad como lugar de convivencia origina una serie de necesidades basadas en la relacin entre los

ciudadanos, una parte importante de estas necesidades precisan de la va pblica al estar

condicionadas por la movilidad de personas y bienes.

Parque Cientfico y Tecnolgico. Ayuntamiento de Gijn-Espaa.

La bsqueda de sistemas de transporte menos contaminantes, seguros y eficientes,

para las cada vez ms congestionadas redes de trfico en las grandes ciudades,

conduce a la investigacin de nuevos sistemas de control de trfico que exploten

los avances en el rea de telecomunicaciones, y computacin (telemtica). La

eficiencia del sistema de control depende principalmente de la eficiencia y

aplicabilidad de la estrategia de control utilizada. El manejo del trfico en vas

urbanas es logrado principalmente con el uso de seales de trfico como semforos

en las intersecciones. Haciendo uso de estrategias de control convencionales

basadas en mtodos desarrollados durante los aos setenta y ochenta, algunas de

las reas metropolitanas de la actualidad en el mbito nacional y mundial sufren las

consecuencias del bajo desempeo de estos mtodos de primera generacin bajo

consideraciones de saturacin, subutilizando la infraestructura total disponible.

(Papageorgiou et al, 2003).

En este captulo se analiza la evolucin del control de trfico, tanto en la ciudad de

Medelln, como a nivel de Colombia, sobre todo el caso de Bogot.

2.1. EVOLUCIN DEL CONTROL DE TRFICO EN LA CIUDAD DE

MEDELLN

Enmarcados en el concepto de ciudad-regin, la regin Metropolitana est

constituida por diez municipios del Valle de Aburr, su ncleo es Medelln (capital

del Departamento) y los otros miembros son (de sur a norte): Caldas, La Estrella,

Sabaneta, Envigado, Itag, Bello, Copacabana, Girardota, y Barbosa); la poblacin

total urbana y rural de la Regin Metropolitana es de 3.414.165 habitantes(ao 2005)

y su densidad: 2.8771 hab/km . Es el municipio de Medelln con una poblacin de

1. DANE. Censo oficial DANE 2005 por principales reas metropolitanas.






2.223.078 habitantes (ao 2005) el que mayor nmero de cruces semaforizados

tiene.

Actualmente (ao 2011), la ciudad de Medelln tiene alrededor de 550

intersecciones que operan con semforos, pretender ordenar el trfico vehicular

con esta compleja red de intersecciones semaforizadas es un reto interesante. De

all que las respuestas tecnolgicas a este complejo problema se han dado a lo

largo de las ltimas dcadas, comenzando en los aos cincuenta con controladores

locales electromecnicos de operacin de tiempos fijos, para la dcada de los

aos setenta los semforos de Medelln an eran electromecnicos y permitan

operacin sincronizada con seales elctricas, los diferentes aspectos de colores se

daban por la combinacin de contactos, de tipo platino.

Figura 1. Semforos electromecnicos en Medelln en la dcada de los aos 70s

Fuente: Centro Control de Trfico de la ciudad de Medelln.

En los aos ochentas se empieza a incursionar con controladores locales cuyo modo

de operacin es de tiempo fijo, sistemas responsivos y semaforizacin electrnica.

Figura 2. Semaforizacin electrnica en Medelln en la dcada de los aos 80s

Fuente: Centro de Control de Trfico de la ciudad de Medelln.






A partir del ao 1995 se implementa semaforizacin con microprocesador, para el

ao 1998 la semaforizacin pas a ser microprocesada con doble procesador, a

partir del ao 2003, se implementaron sistemas de operacin semiactuado

coordinado, lo cual fue un avance al tener un mejor aprovechamiento de los

controladores, pues stos tienen una tecnologa capaz de operar tiempo fijo, y/o

control semiactuado. En el ao 2011 la ciudad, cuenta con controladores locales

de doble procesador con opciones de operacin para semforos de tiempo fijo y

responsivo.

Figura 3. Centro de Control de Trfico Medelln.

Fuente: Elaboracin propia. Ao 2011

Las cuatro primeras fotografas de la Figura 3, muestran el Centro de Control de

Trnsito tradicional de la ciudad de Medelln. Las fotografas de la primera fila una

vista panormica, las de la segunda fila muestran Concentradores que traen la






informacin de 49 equipos de control local hacia el servidor principal (fotografa

izquierda), y la pantalla donde se monitorean los cruces semaforizados desde el

Centro de Control, donde se recibe la informacin del estado de cada uno de los

controladores locales que regulan las intersecciones de Medelln (fotografa

derecha). Para el ao 2011, los dos ltimos registros fotogrficos muestran una

renovacin del centro de control de trnsito con una inversin de 1 milln de dlares

destinados a la adquisicin de herramientas, montaje y adecuacin del espacio

fsico, para constituir el Centro de gestin de los sistemas de control de trfico y

administracin vial de Medelln. Cuenta con un cubrimiento de 24 horas, los 7 das

de la semana, y se presta atencin de incidentes a travs del monitoreo de

cmaras y gestin de la informacin del trnsito va radio con un grupo de

ingenieros encargados de definir estrategias de mejoramiento al tema de movilidad.

Con este centro se busca mejorar la movilidad de las personas que se desplacen en

algn medio de transporte dentro del sistema vial de la ciudad de Medelln.

La nueva plataforma adquirida principalmente cuenta con:

Herramientas de Visualizacin: Conformadas por pantallas LCD de 42 y un

dispositivo de gran tamao para la proyeccin de imgenes o Video Wall.

Power CAD: Aplicacin que permite gestionar la asignacin de los guardas de

trnsito a los incidentes reportados en lnea de emergencias. La herramienta

permite conocer en cada momento el estado en que se encuentra cada uno de los

agentes de trnsito, es decir, si est disponible, en direccin a atender un caso.

Power AVL: Sistema Avanzado de Localizacin de recursos que proporciona

informacin acerca de la ubicacin de cada uno de los vehculos pertenecientes a

los agentes de trnsito asignados a atender incidentes

Power MAP: Herramienta que integra en tiempo real la localizacin de incidentes y

vehculos del trnsito en un mapa.

Sonar AVL: Es complementario al Power AVL que adems de proporcionar

informacin en tiempo real acerca de la localizacin de los vehculos del trnsito

(camionetas, motos, gras), suministra estadsticas adicionales como las distancias

recorridas por estos, rutas y zonas cubiertas por los agentes, entre otras.

Cmaras de Monitoreo: Alrededor de 200 cmaras dispuestas a lo largo y ancho de

la ciudad, 32 de ellas para uso exclusivo del Centro de Control de Trnsito,

ubicadas en puntos estratgicos. El monitoreo permanente de las cmaras permite

estar en contacto con el estado de las vas de la ciudad y tomar acciones cuando

sea requerido.

Mdulo de Administracin de Semforos: Permite administrar la red de semforos de

la ciudad y garantizar su correcto funcionamiento.






2.2 EXPERIENCIAS CON SISTEMAS DE CONTROL INTELIGENTE MBITO

NACIONAL

Bogot Distrito Capital.

La capital de Colombia, Bogot con sus 7 millones de habitantes (2007) est

localizada en el centro del pas. La ciudad tiene cerca de 1.200 intersecciones

semaforizadas controladas por tres sistemas de control de trfico ubicados en el

norte, centro y sur de la ciudad. Slo muy pocas intersecciones tienen detectores

de trfico. La gran mayora de las intersecciones son controladas con estrategias de

tiempo fijo con seales de seleccin de programacin dependiente de la hora del

da por los sistemas centrales, lo que significa que no hay interaccin entre el trfico

actual y alguna seal de programacin. (Revista ANDINATRAFFIC, 2008)

2.2.1 Caso 1

Se tiene desde el punto de vista conceptual un modelo de semaforizacin para la

capital de la Repblica de Colombia, basado en la aplicacin de una tcnica de

inteligencia artificial con el que se espera que la congestin vehicular disminuya, y

permita un ahorro de hasta el 25% del tiempo de espera mientras hay luz verde en

los dispositivos de semforos. (Castellanos, 2008)

Por esta razn Octavio Salcedo, Profesor de la Facultad de Ingeniera de la

Universidad Distrital, en compaa de los Ingenieros Lus Fernando Pedraza y Csar

Augusto Hernndez, integrantes del Grupo Internet Inteligente de la Universidad

Distrital, disearon un modelo de trfico vehicular para examinar el comportamiento

del flujo vehicular que circula sobre la Avenida Caracas de Bogot, desde el cruce

de la calle 36 hasta el cruce de la calle 51 (en total ocho cruces) en sentido sur a

norte, en relacin con los tiempos de espera y la congestin propiciada por la

semaforizacin del sector. Para hacer la evaluacin se aplic una tcnica de

control inteligente denominada Sistema de Inferencia Difusa basado en Redes

Adaptativas ANFIS, explic el profesor Salcedo. Luego de confrontar los resultados

del sistema de semaforizacin vigente y la simulacin arrojada con el uso del

sistema ANFIS; el profesor Salcedo coment que el promedio de velocidad para el

trayecto pasara de los actuales 36 km por hora a 48.1 Km/hr al implementar la

semaforizacin inteligente. De igual forma se reducira el tiempo de viaje promedio

a 31.7 minutos, cuando hoy est en 42. 4 minutos, es decir, una reduccin del 25%.

Explican que las mejoras se logran dado que la densidad vehicular se reduce,

permitiendo atender una mayor cantidad de vehculos en una misma distancia al

compararse con el sistema de temporizacin fija. Tambin el modelo ANFIS

aumenta la velocidad promedio de los vehculos a travs de la va, lo cual mejora la

movilidad vehicular, y adems se presenta una disminucin del promedio de






vehculos en cola, reduciendo la posibilidad de generar una congestin vehicular

por causa de los semforos despus del tiempo de verde, seal el investigador.

En tiempo reciente varias son las alternativas propuestas para optimizar los modelos

de semaforizacin ms comunes como el de tiempo fijo. En este sentido, las

propuestas como ANFIS parten de la coordinacin de grupos de semforos desde

una central computarizada capaz de adaptarse a nuevas circunstancias de trfico,

gracias al aprendizaje del sistema producto del reconocimiento de los parmetros

introducidos como la densidad vehicular, velocidad, largo del auto y de la cola de

espera, entre otros. La validacin del modelo ANFIS, y la confrontacin de los

resultados con el sistema actual de semaforizacin en Bogot, conocido como de

temporizacin fija, permiti concluir a los investigadores que este sistema (el de

tiempo fijo) presenta un comportamiento catico para un volumen apreciable de

vehculos: 2736 vehculos por hora, sobre la Avenida Caracas. As, los cuatro

primeros cruces evaluados tuvieron un promedio de ciclo (tiempo de rojo ms

tiempo de verde) de 96 segundos, mientras para los otros cuatro el tiempo fue de

115 segundos, esto llev a que la velocidad promedio fuera de 6,9 metros por

segundo, mientras que la velocidad que se alcanzara con la sincronizacin ANFIS

sera de 12,77 metros por segundo, explicaron los investigadores. Esto se debe

fundamentalmente porque el ANFIS es un sistema que se adapta constantemente a

las diferentes condiciones de trfico vehicular, y ha demostrado una gran

capacidad para toma de decisiones en sistemas con fluctuaciones en el flujo

vehicular, complement el investigador. La capital, cuenta a la fecha (ao 2009)

con el estudio, pero an no se ha implantado este tipo de sistema sobre el corredor

vial analizado.

2.2.2 Caso 2

El estudio realizado por la Empresa de Telecomunicaciones de Bogot (ETB),

determin valores operacionales de control de trfico urbano y sistemas de control

dependientes de los niveles de adaptacin de trfico. Dichos anlisis se efectuaron

para una red de 24 intersecciones; fue elegida una zona congestionada de Bogot,

delimitada por la carrera 7 y carrera 11 y por las calles 72 y 127. El estudio arrojo

mejoramiento del rendimiento de la red a travs de sistemas de control de trfico

adaptativo, representados principalmente en disminucin del tiempo de viaje por

interseccin. Con la cuantificacin del valor del tiempo para la ciudad (ao 2007)

y teniendo en cuenta que la hora pico en Bogot, representa slo alrededor del

10% del volumen de trfico diario, el costo de viajar por la red se calcula en

44,843.238 COP/da, mientras que con el uso de control de trfico adaptativo el

costo total se reduce a 38.683.743 COP/da, que representa un ahorro de alrededor

de 6150 .000 COP/da, es decir, cerca de 15%. La red simulada representa slo

alrededor del 2,5% de las actuales intersecciones semaforizadas en la ciudad de

Bogot. (Revista ANDINATRAFFIC, 2008).






3 MARCO TERICO

Principalmente a partir de la dcada de los 50s se han desarrollado varias teoras y

modelos para tratar de responder a los interrogantes del trfico vehicular. En esta

seccin de la presente investigacin se resumen los intentos que se han hecho para

explicar los fenmenos del trfico vehicular. Para dar solucin a las variables, ciclo -

reparto - desfase, la teora de flujo de trnsito ha proporcionado modelos de flujo

para determinar el movimiento de vehculos en una red vial y de transporte, y la

forma como estos interactan entre s, por lo cual las caractersticas principales de la

red de trfico y transporte, as como su capacidad y disponibilidad son

consecuencia de las interacciones entre los vehculos. Esto ha dado como

resultado una amplia gama de modelos que describen las distintas caractersticas

observables en los vehculos en movimiento. Por la forma de considerar el flujo de

trnsito vehicular los modelos se dividen en: macroscpicos, mesoscpicos,

microscpicos. (Chowdhury and Sinha, 1998).

Figura 4. Modelos macroscpicos, microscpicos, mesoscpicos.

Fuente: Agosta Roberto y Papazian Arturo. 2006.

Operacin y Control de Sistemas de Transporte.






3.1 TEORAS DE MODELOS DE TRFICO

Hay muchas aproximaciones matemticas que intentan modelar el flujo de trfico

vehicular en trminos de alguna de sus caractersticas. Todas ellas responden con

cierto grado de aproximacin a la realidad, midiendo alguna o algunas

caractersticas del flujo vehicular, por lo cual existen distintos modelos para el anlisis

del trnsito.

3.1.1 Modelos macroscpicos.

Los modelos macroscpicos se enfocan en captar las relaciones globales del flujo

de trfico, tales como velocidad media de los vehculos, tiempo medio de viaje,

flujo vehicular, y densidad de trfico, entre otras. Por su naturaleza, son modelos

continuos, que hacen uso extensivo de ecuaciones diferenciales y no distinguen

entre vehculos individuales. Asimilable a los modelos de gases cinticos y los

hidrodinmicos. Dirk Helbing, M. Treiber y L. A. Pipes son algunos de los

investigadores de mayor renombre en esta rea. (Torres V, 2002). Dentro de los

modelos macroscpicos existen modelos puramente empricos, denominados

modelos de capacidad y nivel de servicio, que renuncian al planteamiento preciso

de ecuaciones diferenciales y se limitan a establecer relaciones empricas entre las

principales variables bajo control del diseador. (www.KND-vialidad).

Ejemplos de modelos macroscpicos son: Modelo LWR (Lighthill y Whitham, 1955),

Modelo tipo Payne (Payne, 1971), Modelo de Transmisin de Clula (Daganzo 1994 y

1999); modelo METANET (Kotsialos 1990); modelo FRELO (Payne 1979) y el modelo

MASTER (Treiber 1999). (Avila, 2008). Ver Tabla 1.

Entre las plataformas de simulacin macroscpicas ms relevantes se encuentran

TRANSYT-7F, VISUM, FREFLO, NETVACI, TransCAD, KRONOS, AUTOS, EMME/2, METANET

y METACOR (Yang Q, 1997).

3.1.2 Modelos microscpicos.

El enfoque microscpico considera el movimiento individual de cada vehculo y las

interacciones entre ellos. En adicin a la geometra, algunas consideraciones

especiales del comportamiento de los conductores pueden ser tenidas en cuenta

en la relacin flujo - densidad vehicular. Cabe anotar el hecho de que este tipo de

modelos pretenden representar comportamientos humanos que aumentan en gran

medida su complejidad y costos. Newell (1965), fue el primero en considerar el

efecto de diferentes comportamientos de los conductores durante la aceleracin y

la deceleracin. (Hall, 2003), (Gazis, 2002).






Las principales variables microscpicas de los vehculos las conforman: el

espaciamiento (spacing), intervalo (headway), y velocidad (speed). (Agosta y

Papazian, 2006).

Tabla 1. Modelos macroscpicos

Principales

modelos Descripcin Limitaciones

Modelo

basado

en la

teora

dinmica

de

fluidos.

(Desarrolla

dos desde

los aos

50's).

Las ecuaciones que rigen la dinmica de fluidos, son las conocidas como

ecuaciones de Navier-Stokes. El modelo se sintetiza mediante el planteamiento de

la ecuacin: sean ),( tx y ),( txJ , la densidad y el flujo en una posicin

arbitraria x , en un instante arbitrario de tiempo t . La ecuacin de continuidad que relaciona a la densidad y el flujo del trnsito vehicular como un fluido en una

carretera donde no hay ningn tipo de interseccin es:

Ecuacin 1. 0),(),(

x

txJ

t

tx

Sin embargo la ecuacin 1, no se puede resolver debido a que existen dos

funciones desconocidas: ),( tx y ),( txJ . En uno de los primeros modelos

para flujo de trnsito, Lighthill y Whitham asumen que la funcin ),( txJ es

determinada por la funcin ),( tx , es decir, ),( txJ = )),(( txcJ . Insertando esto en la ecuacin de continuidad 1, se obtiene la ecuacin

denominada Lighthill-Whitham (LWR).

Ecuacin 2. 0),(),(

x

txvg

t

tx Donde:

dc

cdJvg

)()(

La limitante

es que si se

estudia el

movimiento de

un fluido con

estas

ecuaciones, se

es incapaz de

prever si ese

movimiento se

va a mantener

indefinidamente

o se va a

complicar.

(Ver critica

Daganzo C,

1994, Anexo 1)

Modelo

basado

en la

teora

cintica

de gases

Esta teora estudia el trnsito como un gas donde las partculas que lo componen

interactan unas con otras y cada partcula representa un automvil. Existen

modelos representativos como el de Prigogine y el de Paveri-Fontana. El flujo de

trnsito puede ser entendido al estudiar la funcin de distribucin ),,( tvxf ,

que describe el nmero de autos en el intervalo de la carretera ),( dxxx ,

con una velocidad ),( dvvv , para un tiempo dado .t Esta funcin tambin se puede expresar en trminos de dos variables fundamentales: Densidad y flujo.

El modelo considera que la variabilidad en las velocidades de los autos tambin

propicia la formacin de atascamientos de trnsito. Desde este punto de vista, los

atascamientos se mueven lentamente en la direccin opuesta a la de los autos.

Su velocidad se puede estimar con un modelo muy simple donde se asume que

hay una velocidad pequea constante 1v y una densidad 1 en el

atascamiento, y una velocidad alta 2v y baja densidad 2 fuera de l. Si los autos aceleran y disminuyen su velocidad en el acto, el atascamiento se mueve

con una velocidad:

Ecuacin 3. 1

2

112 ))(( VVVVJAM

(Ver critica

Daganzo C,

1994, Anexo 1)

Fuente: Elaboracin propia






Los modelos microscpicos simulan el comportamiento detallado de cada

automvil por medio de las reglas de evolucin, muchos de ellos definen

ecuaciones de movimiento para cada vehculo basadas en las ecuaciones de

Newton. Requieren datos (como el tiempo de viaje y el nmero de veces que un

automvil se detiene debido a las reglas, de manera individual. Ejemplos: (Avila,

2008)

Modelo de Seguimiento de Autos (Car-Following R. Herman y K. Gardels en 1963 y

L. A. Pipes en 1953), Modelo Seguimiento al Lder (Follow the Leader de L. A. Pipes

en 1953), Modelo de Velocidad ptima (Optimal Velocity Model de M. Bando y

colaboradores en 1994 y 1995).

Estos modelos se enfocan en la descripcin del comportamiento del flujo del trfico

vehicular mediante la descripcin de entidades discretas individuales y atmicas

que interactan unas con otras (en este caso cada vehculo individual). Incluye a

los modelos de carro siguiente y los modelos con Autmatas Celulares A.C.

Los autmatas celulares pueden ser usados para modelar numerosos sistemas fsicos

que se caractericen por un gran nmero de componentes y que interacten

localmente entre s, fueron concebidos en los aos 40 por Konrad Zuse y Stanislaw

Ulam y descubiertos dentro del campo de la fsica computacional por John Von

Neumann en la dcada de los 50s. (De los cuales los ms importantes son los

modelos Nagel - Schreckenberg y Fukui - Ishibashi). Kai Nagel, Michael

Schreckenberg, M. Bando, P. G. Gipps, M. Fukui y Y. Ishibashi son algunos de los

mayores investigadores en esta rea. (www.KND-vialidad).

Son varios los campos de investigacin de trfico vehicular con A.C:

a) D. Huang (ao1999) realiz estudios sobre la probabilidad de ocurrencia de un

accidente automovilstico.

b) W. Knospe ( ao 2001) et. al. Definieron indicadores del comportamiento humano

que permitan definir las fases del trfico.

c) T. Sakakibara, y. Honda y T. Horiguchi (ao 2000), estudiaron como afectan los

obstculos en la formacin de embotellamientos.

d) X. Li, Q.Wu y R. Jiang (ao 2001) utilizaron el diseo de AC para definir los efectos

de la velocidad de un carro sobre el carro sucesivo.

e) E. Brockfeld y colaboradores (ao 2001), trabajaron sobre la optimizacin de

Semforos.

f) T. Nagatani (ao 2000) simul el comportamiento de un autobs, dentro de su

ruta.






g) S. Kurata y T. Nagatani (ao 2001), estudiaron el movimiento de carros en grupos

para estabilizar el trfico.

h) J. Wahle y colaboradores (ao 2000), trabajaron en la eleccin de rutas.

Entre las plataformas de microsimulacin ms relevantes estn INTRAS, FRESIM,

MITSIM, NETSIM, CORSIM, VISSIM, THOREAU, FLEXSYT-II y AIMSUM. (Yang Q, 1997),

(Adams. S, 2007), (Fang.F and L, 2005).

Modelo de Car - Following

La teora Car - Following asume una relacin lineal entre la (re)accin y el estmulo:

accin = sensibilidad x estmulo. (Rodrguez Ren, 2002). El estmulo podra ser, por

ejemplo, la distancia con respecto al auto de adelante, o la diferencia de las

velocidades. Una de las primeras propuestas fue:

Ecuacin 4. )()( txtVi i ,

Donde iV es la velocidad del i-simo auto en una cadena, es el tiempo necesario

para la adaptacin (este tiempo es ms grande que el tiempo de reaccin), y x es

la distancia hacia el siguiente auto adelante. La mayora de las teoras tratan a los

vehculos como puntos. Especialmente en pocas recientes, esta aproximacin ha

brindado nuevos resultados.

Derivando la ecuacin 4 con respecto al tiempo se obtiene:

Ecuacin 5. )()( tvta ii

,

Donde a es la aceleracin de i y v es la diferencia de velocidad con respecto al

siguiente auto de adelante. Una generalizacin tomando en

Documents

42684091._2011_Parte1