Un equipo de la Universidad Politécnica de Cataluña ha desarrollado un sistema que combina métodos clásicos como el procesamiento de imágenes de los radares con tecnologías de GPS, Bluetooth y sensores. El objetivo es crear una plataforma que suministre información más amplia y precisa a los centros de control de tráfico.

Previsualización de Evolución de los flujos de tránsito en el Ensanche de BarcelonaPrevisualización de Evolución de los flujos de tránsito en el Ensanche de Barcelona

Flujos de tránsito en el Ensanche (Barcelona)

SINC
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16 mayo 2013 11:41

Investigadores de InLab de la Facultad de Informática de Barcelona (FIB) de la Universidad Politécnica de Cataluña (UPC) han desarrollado un sistema de información cuya finalidad es hacer más eficaz la gestión del tráfico mediante el procesamiento inteligente de datos procedentes de múltiples fuentes.

El equipo, dirigido por Jaume Barceló, ha trabajado durante más de cuatro años en el proyecto In4Mo, que se ha centrado en el desarrollo de sistemas avanzados de información sobre la movilidad de los vehículos en el entorno urbano.

El objetivo, explica Barceló, es explotar, de manera eficiente e innovadora, la combinación de las tecnologías clásicas para la detección del tránsito, como por ejemplo las espiras de inducción magnética, los magnetómetros, el procesamiento de imágenes o los radares con las nuevas tecnologías de captación de vehículos equipados con dispositivos electrónicos –como los GPS, la tecnología Bluetooth y los sensores TAG–.

Según el investigador, el uso integrado del conjunto de estas tecnologías, unido a nuevas metodologías para adquirir, filtrar y procesar los datos que se obtienen, confluyen en la creación de una plataforma tecnológica nueva que suministra información más amplia y precisa a los centros de control de tráfico.

Además, dice Barceló, los datos proporcionados por las diferentes tecnologías que se pueden usar son heterogéneos y la nueva plataforma incorpora e integra una variedad de métodos de análisis y procesamiento de datos más flexibles y precisos que las técnicas habituales.

“Estas técnicas permiten filtrar mejor los datos, eliminando la información que es atípica, y complementar la que falta para generar series completas –añade el responsable–. También hacen posible combinar los datos procedentes de las tecnologías diversas de manera coherente para generar una información homogénea de mayor calidad”.

En su opinión, estas técnicas también pueden utilizarse en modelos dinámicos sobre la evolución de los flujos de tránsito para hacer estimaciones, predicciones y visualizaciones del estado de la red viaria.

El sistema combina métodos clásicos como el procesamiento de imágenes de  radares con tecnologías de GPS, Bluetooth y sensores

Su uso integrado en una sola plataforma provee de información a los sistemas de información de tránsito con una visión y una estimación adecuadas del estado de la red vial y de su evolución a corto plazo. Esto permite tomar decisiones más eficientes y económicas, como restringir accesos, facilitar la evacuación o proponer rutas alternativas, subraya.

‘Smart city’

En un futuro próximo, las ciudades se llenarán de sensores para reunir datos de naturaleza muy diversa, dentro del concepto de smart city. “Nuestro proyecto da respuesta a los retos que se están planteando en el ámbito de la logística, el transporte, la movilidad y la gestión del tránsito en las ciudades, donde se ha pasado de una situación en que la adquisición de datos era costosa a un escenario en el que los gestores y responsables se pueden encontrar desbordados por los datos que genera la tecnología”, dice Barceló.

Para el investigador del InLab, la clave es procesar los datos de manera inteligente. De este modo, se puede generar la información necesaria para una gestión más eficiente del tránsito y satisfacer las demandas de los servicios de movilidad.

Gestión inteligente

Jaume Barceló destaca también que la gestión inteligente de los datos sobre el tránsito “puede ayudar también a resolver los problemas de congestión así como el impacto sobre el consumo energético, la generación de emisiones contaminantes y la calidad de vida en las ciudades que generan el modelo de transporte y de movilidad actuales”.

La plataforma desarrollada a partir del proyecto In4Mo tiene financiación del Centro para el Desarrollo Tecnológico Industrial (CDTI) y ha contado con la colaboración de la asociación Intelligent Transport System España y las empresas Bitcarrier, TEKIA Ingenieros y Telvent (Schneider Electric).

El proyecto se ha desarrollado en el marco del Programa Acción Estratégica de Telecomunicaciones y Sociedad de la Información, concretamente dentro del subprograma Avanza Competitividad I+D+I.

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