Los investigadores del IIT Guwahati han sido pioneros en un modelo avanzado de flujo de tráfico basado en drones diseñado específicamente para predecir y gestionar las condiciones de tráfico complejas y heterogéneas exclusivas de las carreteras de la India, con el potencial de mejorar significativamente el transporte urbano y la planificación de infraestructuras.
Foto: Cortesía de IIT Guwahati
enfocar
- Investigadores del IIT Guwahati han desarrollado un nuevo modelo de flujo de tráfico utilizando datos de drones de alta resolución de las autopistas de Delhi.
- El estudio rastreó más de 36.000 vehículos y 9 millones de ubicaciones para comprender cómo cambian las velocidades de los vehículos con la densidad del tráfico.
- Los modelos de tráfico existentes no son adecuados para adaptarse a las diversas condiciones de las carreteras de la India, que incluyen diferentes tipos de vehículos y peatones.
- El estudio revela relaciones no lineales entre la concentración del tráfico, el espaciamiento y la velocidad, especialmente durante la congestión.
- Se desarrollaron modelos matemáticos y de aprendizaje automático para estimar un rango de posibles velocidades de los vehículos, que reflejan los cambios en el tráfico en la India.
Investigadores del Instituto Indio de Tecnología (IIT) Guwhati han desarrollado un modelo de flujo de tráfico utilizando datos de tráfico de drones de alta resolución de autopistas cercanas a Delhi que puede ayudar a analizar y predecir el movimiento del tráfico en las heterogéneas condiciones de las carreteras de la India, dijeron funcionarios.
La investigación ha sido publicada en la prestigiosa Revista Internacional de Investigación de Sistemas de Transporte Inteligentes.
El estudio captura no sólo la relación entre la densidad del tráfico y la velocidad del vehículo, sino también los cambios de velocidad observados en condiciones de tráfico similares.
Según Akhilesh K Maurya, profesor del Departamento de Ingeniería Civil, el estudio rastreó más de 36.000 vehículos y casi 9 millones de ubicaciones de vehículos en las carreteras de Delhi.
El equipo de investigación utilizó este gran conjunto de datos para estudiar cómo las velocidades de los vehículos varían con la densidad del tráfico. A partir de estos datos, el equipo de investigación del IIT Guwahati desarrolló modelos matemáticos y de aprendizaje automático para la predicción del tráfico.
“El modelado del flujo de tráfico utiliza métodos matemáticos basados en computadora para comprender cómo se mueven los vehículos en las carreteras. Dichos modelos pueden usarse en la gestión del tráfico, el diseño de carreteras, el control de señales de tráfico, la respuesta de emergencia, la simulación del tráfico, la evaluación de capacidad y el desarrollo de sistemas de transporte inteligentes”, dijo.
Comprender los desafíos de transporte únicos de la India
Sin embargo, muchos modelos de tráfico existentes se basan en las condiciones de las carreteras en las que el tráfico es relativamente ordenado y los vehículos son más uniformes. Estas condiciones son diferentes de las de las carreteras indias, donde varios tipos de vehículos, incluidos vehículos de dos, tres y cuatro ruedas, comparten la vía con los peatones.
Esta heterogeneidad da como resultado una mayor variabilidad en las interacciones, velocidades y espacios de los vehículos, que los modelos de tráfico tradicionales no siempre representan adecuadamente.
“La situación del tráfico de la India es diferente de la de muchos países donde se han desarrollado modelos de tráfico existentes. Necesitamos datos de tráfico que sean representativos de la diversidad y las características de las carreteras indias. La recopilación de datos basada en drones brinda la oportunidad de observar una gran cantidad de vehículos y su movimiento en segmentos de carreteras con alta resolución espacial y temporal”, añadió Maurya.
Para superar las limitaciones de los modelos de flujo de tráfico existentes en las condiciones de las carreteras de la India, el equipo de investigación utilizó drones para recopilar imágenes cinematográficas del tráfico diurno en carreteras divididas de ocho carriles (anchas arcenes pavimentadas) en las afueras de Delhi. El equipo utilizó estos datos para analizar la relación entre la densidad del tráfico y la velocidad del vehículo.
Los datos de los drones revelan una dinámica de tráfico compleja
Según los datos recopilados, el equipo descubrió que los vehículos tienden a mantener un mayor espacio entre sí en carreteras relativamente vacías.
“Cuando el tráfico se congestiona moderadamente, el espacio entre vehículos se vuelve más pequeño y los vehículos tienden a estar más cerca unos de otros. Cuando el tráfico se congestiona mucho, el espacio entre vehículos aumenta nuevamente a medida que las condiciones del tráfico cambian dramáticamente a medida que las condiciones del tráfico se acercan a la congestión.
“Estas observaciones sugieren que la relación entre la concentración del tráfico, el espacio entre los vehículos y la velocidad no es necesariamente lineal y puede cambiar significativamente a medida que el tráfico cambia de condiciones de flujo libre a condiciones de congestión”, dijo Moria.
Entre otras cosas, los investigadores observaron que antes de que se produjera la congestión, casi 3.000 vehículos en cada carril pasaban por un punto con poco tráfico. Durante el tráfico intenso, cuando los vehículos están parados, la densidad alcanza casi 900 vehículos por kilómetro en todo el ancho de la vía.
Utilizando estos conocimientos, el equipo de investigación probó seis modelos matemáticos y entrenó dos modelos de aprendizaje automático. Teniendo en cuenta la variabilidad y la imprevisibilidad del tráfico rodado en la India, los investigadores desarrollaron modelos para estimar un rango de posibles velocidades de los vehículos en lugar de un único valor de velocidad. Este enfoque permite una representación más realista de la variabilidad inherente del tráfico heterogéneo.
Vehículos hechos a medida para las condiciones de las carreteras indias
“La gestión confiable del tráfico comienza con modelos que representan el comportamiento real del tráfico en las carreteras indias. Los datos de trayectoria de alta resolución generados a través de drones nos permiten capturar las interacciones entre diferentes tipos de vehículos y los grandes cambios que a menudo son ignorados por los modelos de tráfico tradicionales.
“Este modelo específico de la India puede respaldar simulaciones de tráfico más realistas, un mejor diseño de carreteras e intersecciones, gestión de la congestión, evaluación de capacidad y el desarrollo de sistemas inteligentes de gestión del tráfico adaptados al contexto de la India”, dijo Moria.
Descargo de responsabilidad: el contenido de las noticias se obtiene de las fuentes indicadas. Los títulos, resúmenes, títulos de capítulos e imágenes se generan o seleccionan automáticamente mediante inteligencia artificial/algoritmos y es posible que no siempre sean completamente precisos. Se recomienda a los lectores que lean el texto completo para conocer el contexto completo.