Operación salida. Nueve de la mañana. Las rotondas que conducen hacia la A-3 están colapsadas. ¿Se puede acabar con estos colapsos o, al menos, reducirlos? Un equipo de investigadores de la Universitat Politècnica de València (UPV) ha ideado un nuevo sistema de conteo automático de vehículos que ayudaría a conseguirlo. Se trata de una herramienta de bajo coste y muy fácil de instalar en rotondas e intersecciones, capaz de generar matrices de origen-destino de forma continua y automática.
La gestión del tráfico es cada vez más importante debido a la alta densidad de vehículos en la red de carreteras, así como por el aumento de las cargas transportadas y de las velocidades de circulación. Estos factores conducen a problemas de atascos en todo tipo de carreteras, tanto urbanas como interurbanas; unos atascos cuyo coste anual en España se cifra en unos 5.500 millones de euros.
En este sentido, los investigadores de la UPV explican que para una correcta gestión del tráfico es muy útil contar con información detallada y en tiempo real sobre las matrices de origen-destino. “Estas matrices permiten saber cómo muchos vehículos provienen de un origen específico (O) y van a cada destino (D) determinado, y con esa información el organismo gestor de la circulación ha de tomar las mejores decisiones, y lo más rápido posible para que el tráfico sea lo más fluido posible”, explica Rubén Sancho, investigador del Instituto de Matemática Multidisciplinar de la UPV.
Tradicionalmente, el registro de datos para obtener estas matrices de origen-destino se realiza con conteos manuales en el sitio, sin embargo, para grandes volúmenes de tráfico no son muy eficientes. Además, los sistemas automáticos de reconocimiento actuales tienen ciertos inconvenientes técnicos ya que requieren de la instalación de cámaras a una altura que puede verse afectada por inclemencias en el clima, la propia congestión de tráfico, etc., lo que hace que la probabilidad de error sea elevada y, por tanto, no sean muy fiables.
Por esta razón, el equipo de investigadores de la Universitat Politècnica de València ha ideado un sistema que es capaz de utilizar el análisis de registros proporcionados por una red de sensores (acelerómetros y magnetómetros), clasificar el tipo de vehículo que pasa por una intersección y, al mismo tiempo, generar matrices de origen-destino en tiempo real.
“Esta herramienta ayudaría a la gestión óptima y precisa del tráfico, lo que lo hará posible evitar muchos atascos y, en cualquier caso, reducirlos rápidamente, conociendo los patrones de movilidad de los vehículos”, destaca Rubén Sancho.
¿Cómo funciona?
El sistema se compone de una unidad de registro y envío de datos, y de sensores acelerómetros y magnetómetros que se instalan en la calzada. Estos equipos se distribuyen en todas las entradas y salidas de la intersección para monitorizar el tránsito de vehículos, creando una estación de medida en cada una.
“A su paso por cada una de estas estaciones, los vehículos activan los sensores para permitir su clasificación e identificación. Mediante el análisis de la señal vibratoria producida por la interacción vehículo-calzada, se obtiene el número de ejes del vehículo y la distancia entre ellos, lo cual permite clasificar el tipo de vehículo utilizando una norma de clasificación estandarizada”, apunta Sancho.
Además, la masa metálica del vehículo y su distribución generan una perturbación en el campo magnético que permite identificar de manera única e individual a los vehículos mediante la denominada “huella magnética”. Esto permite conocer para cada vehículo cuál ha sido su origen (O) y su destino (D).
“Estos datos se procesan en tiempo real mediante una serie de algoritmos matemáticos que realizan el filtrado y procesado de las señales obtenidas desde los sensores. De esta manera, se obtienen las matrices de origen-destino para cada intersección, conociendo no solo el número de vehículos que circulan por cada ruta, sino su clasificación, distinguiendo por ejemplo entre turismos, vehículos pesados, motocicletas, etc.”, explica Rubén Sancho.
El sistema permite ser conectado a redes de comunicación cableadas e inalámbricas para la transmisión de datos en tiempo real a un servidor o centro de coordinación. Esta información permite a los entes responsables del mantenimiento y gestión de la vía conocer de manera actualizada el estado de congestión y alimentar modelos de gestión y previsión del tráfico para definir las actuaciones a realizar.
Este trabajo fue presentado en la conferencia Mathematical Modelling in Engineering & Human Behaviour 2020, organizada por el Instituto de Matemática Multidisciplinar de la Universitat Politècnica de València.
Fuente: UPV