DESARROLLA UNAM SEMÁFOROS INTELIGENTES PARA TRÁFICO DE VEHÍCULOS
_ Son capaces de decidir si marcan el alto o el siga en un crucero, según el flujo de coches.
Para agilizar el tráfico vehicular en zonas densamente pobladas como la Ciudad de México, un investigador de la UNAM ha desarrollado un programa que se basa en el uso de semáforos auto-organizantes, es decir, capaces de decidir si marcan el alto o el siga en un crucero, según el flujo de automóviles en un área determinada.
El trabajo de Carlos Gershenson GarcÃa, doctor en Ciencias de la Computación y académico del Instituto de Investigaciones en Matemáticas Aplicadas y en Sistemas (IIMAS), en colaboración con DarÃo Zubillaga MartÃn y Jorge Zapotécatl López, alumnos del posgrado en Ciencias e IngenierÃa en Computación, propone soluciones que consideran las condiciones locales de una calle o crucero, entre ellas el número de vehÃculos (públicos y privados) y su velocidad.
“Funcionan de manera semejante a una parvada, que no tiene un lÃder y depende de las interacciones locales que se dan entre las aves; además, consideran la adaptación, pues los fenómenos vivos enfrentan entornos cambiantesâ€, explicó.
El proyecto descarta las centrales de control vehicular que hay en muchas ciudades y opta por priorizar las condiciones de una zona pequeña (como una colonia) para disponer los semáforos de acuerdo con los elementos inmediatos y asà evitar aglomeraciones en calles posteriores y nudos viales en cruceros.
Incluyen cámaras
La idea, dijo Gershenson en entrevista, es dotar a los semáforos de cámaras que funcionan como sensores, para que puedan tomar decisiones locales.
“Se requiere una cámara-sensor por cada dirección, asà que algunas intersecciones necesitarán hasta cuatro o seis sensores, pero son dispositivos que ya existen en el mercadoâ€, señaló.
Además de la cámara, hay un mecanismo que procesa el video para detectar a los automóviles. “Es fácil de programar porque es un método sencillo en el que se toma en consideración la cantidad de coches para determinar el tiempo de espera y cambiar el semáforo.
Esa información se envÃa al controlador, pero todo es local, asà que no se requiere de una centralâ€, aclaró.
Se llaman semáforos auto-organizantes porque no dependen de un control central, sino que ellos mismos, con sus condiciones locales, encuentran una solución adaptativa al problema del tráfico.
Inteligencia distribuida
Los semáforos inteligentes utilizan una habilidad distribuida que favorece el flujo de vehÃculos, mantiene cierta velocidad constante y es flexible ante fenómenos cambiantes, como una acumulación de autos repentina.
Con casi una década de desarrollar diferentes etapas, Gershenson inició una primera versión como proyecto de su doctorado en Bruselas, luego lo continuó en un posdoctorado en Boston y más tarde lo mejoró en el IIMAS, donde es investigador desde 2008.
El sistema se basa en un algoritmo de seis reglas y simulaciones por computadora. “Ahora falta probarlo en un proyecto piloto, que iniciarÃamos a mediados de este año en Ciudad Universitaria, donde se tomará en cuenta el transporte público (Pumabús) y privado, asà como el flujo peatonal y de ciclistasâ€, apuntó.
En su simulación, Gershenson estima ahorro en el tiempo de traslado y de gasolina para los autos de la red primaria de la Ciudad de México.
“Se economizarÃa cerca de un millón de toneladas de dióxido de carbono al año, que equivale al ahorro de más de 10 lÃneas del Metrobús de la urbe, pero el costo para implementarlo es mucho menor que una sola lÃneaâ€, destacó.
El universitario busca interesar con este proyecto a las autoridades de la metrópoli para probar su sistema en una delegación o zona conflictiva de la capital, como el Centro Histórico o Polanco.
Para agilizar el tráfico vehicular en zonas densamente pobladas como la Ciudad de México, un investigador de la UNAM ha desarrollado un programa que se basa en el uso de semáforos auto-organizantes, es decir, capaces de decidir si marcan el alto o el siga en un crucero, según el flujo de automóviles en un área determinada.
El trabajo de Carlos Gershenson GarcÃa, doctor en Ciencias de la Computación y académico del Instituto de Investigaciones en Matemáticas Aplicadas y en Sistemas (IIMAS), en colaboración con DarÃo Zubillaga MartÃn y Jorge Zapotécatl López, alumnos del posgrado en Ciencias e IngenierÃa en Computación, propone soluciones que consideran las condiciones locales de una calle o crucero, entre ellas el número de vehÃculos (públicos y privados) y su velocidad.
“Funcionan de manera semejante a una parvada, que no tiene un lÃder y depende de las interacciones locales que se dan entre las aves; además, consideran la adaptación, pues los fenómenos vivos enfrentan entornos cambiantesâ€, explicó.
El proyecto descarta las centrales de control vehicular que hay en muchas ciudades y opta por priorizar las condiciones de una zona pequeña (como una colonia) para disponer los semáforos de acuerdo con los elementos inmediatos y asà evitar aglomeraciones en calles posteriores y nudos viales en cruceros.
Incluyen cámaras
La idea, dijo Gershenson en entrevista, es dotar a los semáforos de cámaras que funcionan como sensores, para que puedan tomar decisiones locales.
“Se requiere una cámara-sensor por cada dirección, asà que algunas intersecciones necesitarán hasta cuatro o seis sensores, pero son dispositivos que ya existen en el mercadoâ€, señaló.
Además de la cámara, hay un mecanismo que procesa el video para detectar a los automóviles. “Es fácil de programar porque es un método sencillo en el que se toma en consideración la cantidad de coches para determinar el tiempo de espera y cambiar el semáforo.
Esa información se envÃa al controlador, pero todo es local, asà que no se requiere de una centralâ€, aclaró.
Se llaman semáforos auto-organizantes porque no dependen de un control central, sino que ellos mismos, con sus condiciones locales, encuentran una solución adaptativa al problema del tráfico.
Inteligencia distribuida
Los semáforos inteligentes utilizan una habilidad distribuida que favorece el flujo de vehÃculos, mantiene cierta velocidad constante y es flexible ante fenómenos cambiantes, como una acumulación de autos repentina.
Con casi una década de desarrollar diferentes etapas, Gershenson inició una primera versión como proyecto de su doctorado en Bruselas, luego lo continuó en un posdoctorado en Boston y más tarde lo mejoró en el IIMAS, donde es investigador desde 2008.
El sistema se basa en un algoritmo de seis reglas y simulaciones por computadora. “Ahora falta probarlo en un proyecto piloto, que iniciarÃamos a mediados de este año en Ciudad Universitaria, donde se tomará en cuenta el transporte público (Pumabús) y privado, asà como el flujo peatonal y de ciclistasâ€, apuntó.
En su simulación, Gershenson estima ahorro en el tiempo de traslado y de gasolina para los autos de la red primaria de la Ciudad de México.
“Se economizarÃa cerca de un millón de toneladas de dióxido de carbono al año, que equivale al ahorro de más de 10 lÃneas del Metrobús de la urbe, pero el costo para implementarlo es mucho menor que una sola lÃneaâ€, destacó.
El universitario busca interesar con este proyecto a las autoridades de la metrópoli para probar su sistema en una delegación o zona conflictiva de la capital, como el Centro Histórico o Polanco.
