Modelo de control vial mejoraría movilidad y reduciría contaminación
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MANIZALES, 23 de julio de 2020 — Agencia de Noticias UN-

Dichas estrategias están contempladas en un modelo multimodal de tráfico propuesto por Luis Gabriel Cortés Ocaña en su trabajo de grado como magíster en Automatización Industrial de la Universidad Nacional de Colombia (UNAL) Sede Manizales.

El objetivo del sistema es que en las intersecciones puedan interactuar vehículos, motocicletas, articulados, personas y bicicletas, mediante la coordinación de diferentes tipos de semáforos (aislados, monomodales y multimodales).

Para esto, el magíster tuvo en cuenta la jerarquización de los elementos que interactúan dentro de las intersecciones como la reglamentación local, las limitaciones físicas en las vías y la naturaleza del comportamiento de cada uno de los modos de transporte.

Para el investigador, lo innovador fue la inclusión del Control Predictivo por Modelos (MPC), un método avanzado de revisión de procesos utilizado comúnmente en la industria de plantas químicas y refinerías de petróleo. “Por primera vez se utiliza esta metodología para ayudar a los ingenieros de tráfico a obtener la información necesaria que permita mejorar la calidad de la permanencia en las vías”, explica el magíster.

Dentro del algoritmo de optimización del modelo MPC es posible ingresar al controlador la información de los límites físicos, operacionales y las capacidades máximas de usuarios permitidas en las vías.

Con esta información, el ingeniero de tráfico tiene la posibilidad de programar que las acciones de control sean calculadas obedeciendo a un objetivo como, por ejemplo minimizar el número de usuarios presentes en las vías o el número de vehículos sobre las autopistas y en las rampas de acceso, con el fin de aumentar la cantidad de usuarios que salen de las vías.

Dentro de las estrategias se propone que el cálculo de los límites máximos de velocidad presentes en las pantallas informativas sea minimizado con el fin de evitar la aparición de las shockwaves u ondas de choque, que se producen cuando un vehículo frena en un semáforo y su acción se extiende a todos los vehículos que están detrás. Con esto se lograría una disminución ostensible de la velocidad de flujo en los carros de las autopistas.

“La actualización de estos valores de velocidad máxima permitida en cada pantalla informativa debe incrementarse en múltiplos de 10 km/h, con el objetivo de evitar que una disminución abrupta de las velocidades se propague a los vehículos hacia atrás”.

Modelos matemáticos

Para desarrollar estas estrategias de control de tráfico urbano, el investigador se basó en modelos matemáticos capaces de representar el comportamiento de los diferentes tipos de usuarios dentro de la malla vial, con alta precisión, que a su vez es viable computacionalmente.

Para el caso de vehículos particulares en autopistas se utilizó Metanet, un modelo macroscópico que incluye dentro de sus dinámicas el promedio de vehículos por kilómetro por cada uno de los carriles y el flujo promedio, medido en vehículos por hora.

El proyecto también permite minimizar la emisión de gases efecto invernadero liberados al ambiente, producidos por la permanencia y el comportamiento de vehículos que circulan en las vías.

Gracias a la recopilación de bases de datos y al mapeo de vehículos fue posible desarrollar un modelo matemático que permite predecir qué emisiones arrojarían esos vehículos en las autopistas o vías urbanas. “Con la información obtenida se generaron modelos predictivos y algoritmos para calcular los tiempos semafóricos, de manera que los vehículos de mayores emisiones estuvieran el menor tiempo posible en la red, dándole prioridad a vehículos de transporte público para reducir el impacto ambiental”, explica el magíster.

Al conocer los flujos de circulación de los diferentes tipos de vehículos y sus emisiones contaminantes, además de los controles semafóricos, es posible desarrollar y validar métodos y herramientas que permitan reducir emisiones mediante modelos numéricos y mecanismos de toma de decisiones, lo cual facilita una gestión eficiente del tráfico urbano, reduciendo los tiempos de viaje y espera.

Fuente: agenciadenoticias.unal.edu.co

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