PROTOTIPO DE SEMÁFORO INTELIGENTE IMPLEMENTADO
EN CRUCE DE AVENIDAS
EN CRUCE DE AVENIDAS
Juan P.
Lipari1, Sergio L. Martínez1, Martin O. Ganami1
y Claudio A. Saravia1
juan_lipari@msn.com;
smartinez@arnet.com.ar; tincho_m245@live.com; saravia_claudio@hotmail.com
RESUMEN
En la mayoría de los cruces de calles y avenidas con tráfico
elevado, se produce una gran congestión vehicular debido a la falta de
sincronización entre los semáforos involucrados, generando grandes dificultades
para el tránsito motorizado y peatonal. En todos los casos, la organización
vial requiere de estudios y planificación para configurar una organización
adecuada en cada emplazamiento, dado que usualmente son diferentes en lo que se
refiere al flujo vehicular y peatonal, de acuerdo a las condiciones
circundantes. Estudios de este tipo no pueden realizarse simplemente basándose
en la observación o antecedentes de otros emplazamientos y es fundamental
contar con herramientas adecuadas de simulación.
Considerando que un cruce de avenidas representa la situación
más compleja, en este trabajo se diseña e implementa un simulador de semáforos
inteligentes, basado en sistemas expertos, que permite presentar diferentes
escenarios, variando los intervalos de tiempos asignados al paso de cada carril
según la congestión de cada uno de estos.
Se ha modelado dicho cruce de avenidas, obteniéndose un
prototipo funcional mediante un software que muestra la simulación en tiempo
real, permitiendo variar el flujo de tráfico y ver cómo responde el proceso de
sincronización de los semáforos. Adicionalmente, el software de simulación proporciona
estadísticos con promedios finales para la cola de espera del sistema, la
cantidad de vehículos que completan el cruce y tiempos de paso asignados a cada
carril, para que a partir de la información obtenida se puedan establecer las
mejores condiciones operativas del entorno vial.
Palabras clave: semáforos
inteligentes, sistemas expertos, sincronización, simulación.
ABSTRACT
In most cross
streets and avenues with current vehicular traffic flow, heavy congestions tend
to occur due to the lack of synchronization between traffic lights, which can
cause considerable difficulties in vehicle and pedestrian circulation.
Regarding the issue of road safety, studies and plans are to be taken into
account in order to design an appropriate transit organization in different
locations. Since each one of these particular places have their own surrounding
conditions related to vehicle and pedestrian flux, investigations in this area
cannot be simply done by trusting in previously conducted observations or
antecedents of another location. Thus, it is of high importance to include
accurate simulation tools for this type of work.
Considering
that cross avenues are the most complex situation, a simulating and intelligent
traffic light is designed and introduced in this project. This intelligent
traffic light is based on expert systems that allow to present different
scenarios by varying the designated time intervals of every traffic lane
according to the vehicular density of each one of them.
Such cross
avenues have been modeled and a functional prototype has been obtained through
a software that shows the real-time simulation. This, lets the traffic flow
vary, and makes it easier to see how the process of synchronization of the
traffic lights responds. Additionally, the simulation software provides:
statistics with final averages to the system’s queue, the quantity of vehicles
that finish the crossing, and finally, the consumed transit time designated to
every traffic lane so that the best operative conditions can be obtained in the
road environment.
Keywords:
intelligent traffic lights, expert systems, synchronization, simulation.
INTRODUCCIÓN
Se observa que en la mayoría de los cruces de calles y
avenidas, se genera una gran congestión vehicular debido a la falta de
sincronización entre los semáforos involucrados, generando grandes dificultades
para el tránsito vehicular y peatonal. Estas dificultades son habituales no
sólo en la ciudad de San Salvador de Jujuy, sino que es una problemática común
en la mayor parte de las ciudades importantes de nuestro país.
El problema es atribuible principalmente a la falta de
planificación en los tiempos de cruce semaforizados –-generalmente fijos–- que
se asignan a los carriles que desembocan en arterias troncales. Se puede
observar que se asignan los mismos tiempos de paso a carriles secundarios con
poco flujo de automóviles, mientras que para los carriles más concurridos tal
tiempo de paso es insuficiente para descongestionar la arteria, propiciando que
el problema de congestión se propague hacia las demás arterias circundantes. De
hecho, el problema se extiende hacia el tránsito peatonal, que usualmente
parecería que no está considerado en el contexto; el peatón busca cruzar como
puede y donde sea.
OBJETIVOS
Los objetivos propuestos
para este trabajo de investigación son los siguientes:
● Diseño e implementación en software de un
prototipo de semáforo inteligente, basado en sistema experto, aplicado a un
cruce de avenidas.
● Estudio y medición en campo, de tiempos de
circulación de vehículos en el punto de simulación.
● Ajuste de intervalos de tiempos en la
circulación, para una interacción eficiente entre vehículos y peatones.
● Modelado del prototipo con interfaz gráfica.
METODOLOGÍA DE INVESTIGACIÓN
SISTEMAS EXPERTOS
Definición: “Son una clase de programas capaces de tratar
problemas, que normalmente requieren para su resolución la intervención humana
especializada (asistencia de un experto en el campo a desarrollar)” (García
Martínez et al., 2003). Los
sistemas expertos tienen la capacidad de:
|
·
Analizar.
·
Diagnosticar.
·
Planificar.
·
Interpretar.
|
·
Aconsejar.
·
Categorizar.
·
Consultar.
·
Comunicar.
|
·
Diseñar.
·
Explicar.
·
Explorar.
·
Justificar.
|
En el proceso de diseño de sistemas expertos, el equipo de
trabajo se conforma con las siguientes categorías (Giarratano,
2004):
·
El Ingeniero del Conocimiento, cuya función específica es la de dar
forma simbólica y manipulable al conocimiento proporcionado por el Experto en
el campo. Este debe descubrir las heurísticas para poder programarlas en el
Sistema Experto.
·
El Experto en el campo que se va a desarrollar, quien se encarga de
aportar todo el conocimiento acerca de distintas condiciones y acciones a tomar
frente a un determinado síntoma o problema, que generalmente involucra un
diagnóstico o planificación, para resolverlos en forma heurística.
·
El Usuario que hace uso del sistema, quien durante la fase de diseño o
depuración aporta ideas, objeciones y fundamentalmente la aprobación del
sistema.
Los Sistemas Expertos pueden clasificarse en dos tipos
principales según la naturaleza de los problemas para los que están diseñados.
Estos pueden ser sistemas de tipo deterministas, los que son formulados usando
un conjunto de reglas que relacionan varios objetos bien definidos. Los
Sistemas Expertos que tratan problemas deterministas son conocidos como
Sistemas Basados en Reglas, porque sacan sus conclusiones basándose en un
conjunto de reglas utilizando un mecanismo de razonamiento lógico. Los sistemas
de tipo estocásticos, en cambio, tratan con problemas formulados en situaciones
inciertas, donde es necesario introducir algunos medios para tratar la
incertidumbre. Cabe destacar que muchos sistemas usan la misma estructura
basada en reglas donde la diferencia consiste en que se introduce una medida
asociada a la incertidumbre de las reglas. En este caso se pueden utilizar
algunas fórmulas de propagación para calcular la incertidumbre asociada a las
conclusiones. Algunas de estas medidas de incertidumbre son los factores de
certeza, lógica difusa o probabilidad, entre otras (Castillo
et al., 1996).
Como expresa García Martínez
(2003), los sistemas expertos presentan algunas características
importantes que son explotadas según la naturaleza del problema que resuelven,
siendo las más destacables:
● Aplican su experiencia de una manera eficiente
para solucionar problemas, pudiendo realizar inferencias a partir de datos
incompletos o inciertos.
● Explican y justifican lo que están haciendo.
● Se comunican con otros expertos y adquieren
nuevos conocimientos.
● Reestructuran y reorganizan el conocimiento.
● Determinan cuando un problema está en el dominio
de su experiencia, conocido como determinación de la relevancia del problema.
Reglas
Puede considerarse que el conjunto de reglas es el componente
más importante de un sistema experto, ya que sobre ellas se asienta el
conocimiento que se incorpora al sistema. Una regla es una proposición lógica condicional
que relaciona dos o más objetos y contiene dos partes: la premisa o antecedente
y la conclusión o consecuente. Cada una de estas partes consiste en una
expresión lógica con una o más afirmaciones objeto-valor conectadas mediante
los operadores lógicos AND–OR–NOT.
Una regla se expresa habitualmente como “Si premisa, entonces conclusión”. En general, ambas, la premisa y
la conclusión de una regla, pueden contener múltiples afirmaciones
objeto-valor. Si una expresión lógica que contiene sólo una afirmación
objeto-valor se denomina expresión lógica simple –-o regla simple–-, en caso
contrario, la expresión se dice expresión lógica compuesta o regla compuesta.
A partir de esto podemos decir que una regla que contiene
solamente expresiones lógicas simples se denomina regla simple, en el caso
alternativo se llama regla compuesta.
Para desarrollar eficientemente el proceso de inferencia, algunos
sistemas imponen ciertas restricciones a las reglas, como por ejemplo no
permitir en la premisa el operador lógico OR, o bien limitar las conclusiones a
expresiones lógicas simples. Existen buenas razones para imponer estas restricciones.
En primer lugar, las reglas que satisfacen estas restricciones son fáciles de
tratar a la hora de escribir el código de un programa de computadoras. En
segundo lugar, las dos restricciones anteriores no dan lugar a una pérdida de
generalidad, puesto que reglas mucho más generales pueden ser reemplazadas por
conjuntos de reglas de esta forma; a esto se le llama sustitución de reglas.
Por tanto, el conjunto de reglas especificado inicialmente por el experto
humano puede requerir una sustitución posterior por un conjunto de reglas
equivalente para satisfacer estas restricciones (Giarratano,
2004).
CASO DE ESTUDIO
Se realizó el estudio de campo en la intersección de Av. Juan
Domingo Perón y Riobamba (Figura 1). Ambas son avenidas bidireccionales de doble
carril, con cuatro semáforos para vehículos y configuración de cuatro tiempos,
por lo que puede considerarse que es una de las situaciones más completas y
complejas para modelar.
Figura
1. Cruce de avenidas Juan Domingo Perón y Riobamba (Fuente Google Earth).
Particularmente, esta intersección no cuenta con semáforos
peatonales, posiblemente por el hecho de que en la época de la instalación no
había un flujo peatonal significativo, aunque actualmente resulta
indispensable. De todas formas, para el estudio y modelado del sistema, tales
indicadores han sido considerados.
Medición de tiempos
En la primera parte de la investigación, se midieron directamente
sobre campo, los tiempos inherentes a los elementos que interactúan en el
sistema, realizando 100 observaciones. Los resultados se muestran a
continuación y se resumen en las Tabla 1, Tabla 2 y Tabla 3:
● Paso que proveen los semáforos para los
automovilistas (conjuntamente e individualmente).
● Tiempo de paso de los automóviles cuando cruzan
la intersección sin desviar su dirección.
● Tiempo de paso de los automóviles cuando cruzan
la intersección al desviar su dirección (hacia la izquierda o hacia la
derecha).
Tabla 1. Tiempo de Luz verde a cada carril en la
intersección.
|
Carril
|
Tiempo de luz Verde (en segundos)
|
Observaciones
|
|
C1
|
15
|
Salida desde una zona no muy poblada, salida
desde Supermercado.
|
|
C2
|
24
|
Viene de la ciudad.
|
|
C3
|
23
|
Ingreso desde Ruta Nacional hacia la ciudad.
|
|
C4
|
18
|
Salida hacia ruta nacional.
|
Tabla 2. Tiempo que tardan los vehículos
en cruzar según su maniobra:
|
Maniobra
|
Tiempo
promedio (en segundos)
|
|
Sigue Derecho.
|
6,489
|
|
Gira a la derecha.
|
5,534
|
|
Gira a la izquierda.
|
5,906
|
Tabla 3. Vehículos en espera y que
efectuaron el cruce.
|
Carril
|
Promedio de
vehículos
en espera |
Promedio
vehículos
que cruzaron |
|
C1
|
4,400
|
5,067
|
|
C2
|
4,786
|
6,429
|
|
C3
|
7,882
|
7,706
|
|
C4
|
6,267
|
6,400
|
Estimación de tiempos para cruce peatonal
En esta etapa del proyecto, se determinaron los tiempos
requeridos para el cruce peatonal, utilizando un
software de simulación matemática desarrollado por Ganami y Cano (2012), como
trabajo final de la cátedra de Análisis Numérico en la carrera de Ingeniería en
Computación (D.A.S.S. – U.C.S.E.). Para la estimación se aplicaron las
siguientes consideraciones:
● El ancho de la avenida es de 14,42 metros.
● Para obtener el mayor tiempo, se considera como
peatón tipo un adulto mayor.
● Como la intersección vial no posee semáforos
para peatones, la simulación se basa en la manipulación de los tiempos de
ocurrencia de los semáforos para vehículos.
PRINCIPALES RESULTADOS
Plataforma de Desarrollo
C Sharp es un lenguaje de programación orientado a objetos
desarrollado y estandarizado por Microsoft como parte de su plataforma .NET.
Este lenguaje de programación se considera como uno de los lenguajes de
programación más eficiente y de mayor difusión, diseñados para la codificación
en lenguaje común, disponiendo de una amplia librería de funciones y objetos
gráficos. Por tal motivo, esta plataforma fue seleccionada para el de desarrollo
del prototipo de simulación.
Descripción del Software de Simulación
La figura 3 muestra la interfaz del modelo prototipo de
simulación del cruce de avenidas utilizado como caso de estudio. Cada avenida
se configura en forma bidireccional, con dos carriles en cada sentido, que
pueden ser ocupados para el tránsito.
VIDEO !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!
De los resultados obtenidos para diferentes ejecuciones de la
simulación, se observa una disminución en los tiempos de espera y un aumento en
la cantidad de vehículos que cruzan la intersección, comparado con el sistema real
emplazado en el cruce de avenidas bajo estudio.
Como característica destacable del modelo prototipo se revela
que se logró eliminar totalmente el
tiempo ocioso del semáforo en luz verde, otorgando asignaciones más eficientes.
Esto fue posible gracias a la capacidad implementada en cada semáforo –-a
través del sistema experto–- de ceder su turno y al sistema de conteo de
automóviles configurado en la simulación mediante sensores aforos para determinar los intervalos de tiempo de paso de
cada carril.
Los tiempos de asignación de paso a cada carril se calibraron
según los estudios de campo que se realizaron en la zona respetando el orden de
turnos de los semáforos como ocurre en el cruce real.
CONCLUSIONES
Se ha diseñado e implementado un modelo prototipo de sistema
semaforizado inteligente basado en sistemas expertos, configurado para un
emplazamiento de cruce de avenidas. El sistema ha sido programado en una
plataforma C# con interfaz gráfica y permite ejecutar simulaciones bajo
diferentes condiciones de tráfico.
Se ha realizado un estudio de tiempos sobre campo, cuyos
resultados han sido procesados con un software de simulación matemática para
estimar los tiempos de cruce peatonal. Aplicando tales estimaciones, se ha
completado el modelo de simulación gráfico con el agregado del subsistema de
cruce peatonal –-no implementado en el emplazamiento real-–, permite estudiar y
planificar las mejores condiciones en la generación de los intervalos luces de
paso y detención en el tránsito vehicular, complementados con una indicación de
cruce peatonal eficiente.
Los resultados del modelo de simulación, comparados con
condiciones reales, muestran una organización más eficiente del cruce vial, que
se traduce en una mejor administración en la cola de espera de vehículos sobre
cada carril, asignando tiempos dinámicos adaptivos proporcionados por un
sistema experto.
REFERENCIAS
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Blanco Louro A., Lema Fernández C.S. & Pedreira Andrade L.P. Modelo de optimización con restricciones de
equilibrio para el control de semáforos. Rect@, Actas 14, p. 44. 2006.
Almonacid Mansilla
M. Simulación Digital de Tráfico para
Intersecciones Señalizadas por Semáforo, Bajo Ambiente Tridimensional.
Tesis de grado, Universidad del Bío-Bío. Chile, 2007.
Castillo E.,
Gutiérrez J.M. & Hadi A.S. Sistemas
Expertos y Modelos de Redes Probabilísticas. Ed. Academia de Ingeniería,
ISBN: 978-846-009395-4. Madrid, 1998.
Ganami M. &
Cano E. Estimación de Intervalos de
Tiempos en Semáforos Mediante la Modelización Matemática. Trabajo de
Investigación de la cátedra de Análisis Numérico. D.A.S.S., Universidad
Católica de Santiago del Estero. 2012.
García Martínez R.,
Servente M. & Pasquini D. Sistemas
Inteligentes. Ed. Nueva Librería, ISBN Nº 987-1104-05-7. Argentina, 2003.
Giarratano J. Sistemas Expertos. Principios y Programación.
Ed. I.T.P. Latin America,
ISBN-10: 970-686-059-2, spanish edition. 2004.
