Mapas de ruido automáticos basados en redes de sensores acústicos móviles: Desarrollo y resultados del proyecto MASANOM

• Guillermo Quintero ^[1] ; Andreu Balastegui ^[1] ; Teresa Pàmies ^[1] ; Franck Vásquez ^[1] ; Ruikang Zhang ^[1]
  1. [1] Universitat Politècnica de Catalunya

     Universitat Politècnica de Catalunya

     Barcelona, España

     
• Localización: Revista de acústica, ISSN-e 0210-3680, Vol. 57, Nº. 1-2, 2026, págs. 3-21
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Automatic noise maps based on mobile acoustic sensor networks: Development and results of the MASANOM project
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• Resumen
  • español

    La Directiva 2002/49/CE establece los mapas de ruido como la herramienta fundamental para el análisis de la contaminación acústica, y exige desde 2019 el uso de modelos de simulación estandarizados (CNOSSOS-EU).

    No obstante, la precisión de estos métodos requiere una exhaustiva recopilación de datos, lo que encarece y dificulta operativamente la caracterización de un fenómeno de tan alta variabilidad espacio-temporal. Como solución, el presente proyecto propone un sistema para la generación y actualización automática de mapas normativos, fundamentado en el desarrollo y optimización de un nodo sensor acústico móvil, autónomo y de bajo coste. Mediante la implementación de estrategias avanzadas en el procesamiento de señal, posicionamiento y empaquetado de datos, se ha garantizado la viabilidad de su despliegue masivo en vehículos de bajo impacto sonoro, tales como bicicletas y patinetes eléctricos pertenecientes a flotas de reparto o transporte privado.

    Paralelamente, simulaciones de microtráfico demuestran la viabilidad y escalabilidad de la cobertura espacial de esta red móvil mediante la evaluación teórica de su integración en flotas comerciales. Para dotar a las mediciones de validez regulatoria, se resolvió la discrepancia inherente entre la captura móvil en el eje de la vía (R1 ) y la evaluación en fachada (R2 ) estipulada por la normativa, mediante el desarrollo de una función de transferencia empírica (∆L=R1−R2 ), validada experimentalmente con un margen de error próximo a 1 dBA. En conjunto, la integración de este hardware ultraeficiente con los modelos de corrección espacial constituye una herramienta integral y robusta para superar los limitados ciclos de evaluación de la cartografía sonora convencional.

  • English

    Directive 2002/49/EC establishes noise maps as the fundamental tool for analyzing noise pollution and, since 2019, has required the use of standardized simulation models (CNOSSOS-EU). However, the accuracy of these methods requires exhaustive data collection, which increases the cost and operational difficulty of characterizing a phenomenon with such high spatiotemporal variability. As a solution, this project proposes a system for the automatic generation and updating of regulatory noise maps, based on the development and optimization of a low-cost, autonomous, mobile acoustic sensor node. By implementing advanced strategies in signal processing, positioning, and data packaging, the feasibility of its widespread deployment on low-noise vehicles, such as bicycles and electric scooters belonging to delivery or private transport fleets, has been ensured.

    In parallel, micro-traffic simulations demonstrate the feasibility and scalability of the spatial coverage of this mobile network through the theoretical evaluation of its integration into commercial fleets. To ensure regulatory validity of the measurements, the inherent discrepancy between the mobile capture along the road axis (R1 ) and the facade assessment (R2 ) stipulated by the regulations was resolved by developing an empirical transfer function (∆L=R1−R2 ), experimentally validated with a margin of error close to 1 dBA. Overall, the integration of this ultra-efficient hardware with spatial correction models constitutes a comprehensive and robust tool for overcoming the limited evaluation cycles of conventional sound mapping