Control adaptativo para optimizar una intersección semafórica basado en un sistema embebido

• Autores: Jose M Celis Peñaranda, Christian D Escobar Amado, Sergio B Sepulveda Mora, Sergio Alexander Castro Casadiego, Byron Medina Delgado, Jhon J Ramírez Mateus
• Localización: Ingeniería y ciencia, ISSN-e 1794-9165, Vol. 12, Nº. 24, 2016, págs. 169-193
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Adaptive Control for Optimizing a Traffic Light Intersection Based on an Embedded System
• Enlaces
  • Texto completo (pdf)
• Dialnet Métricas: 1 Cita
• Resumen
  • español

    Para optimizar el flujo vehicular en una intersección vial se diseñaron un algoritmo de control adaptativo y una base de datos que apoya la depuración del rendimiento del controlador, ambos alojados en el sistema embebido Raspberry Pi B+. El desempeño del algoritmo fue evaluado con un instrumento virtual, que emuló una intersección semafórica de la ciudad de Cúcuta, esto es, los sensores magnetorresistivos, el proceso de encendido en las luces de los semáforos y el flujo vehicular. La manipulación de los tiempos de encendido en las luces de los semáforos, aumentó el flujo vehicular hasta 5.5% y, disminuyó el tiempo máximo de espera del vehículo para avanzar hasta 28 segundos y el largo de fila hasta un 18%. Con base en el caso de estudio, se puede inferir que es posible integrar el control adaptativo y los sistemas embebidos como herramientas de software y hardware para mejorar el funcionamiento en los sistemas de regulación vial.

  • English

    In order to optimize the traffic flow on a road intersection, an adaptive control algorithm and a data base were designed; both components were hosted on a Raspberry Pi B+ embedded system. The data base helps to debug the performance of the controller. The efficiency of the algorithm was assessed using a virtual instrument, which emulated a traffic light intersection in the city of Cucuta, i. e., the magnetorresistive sensors, the activation process of the traffic lights and the traffic flow. By processing and updating the times assigned to the traffic lights, the traffic flow was increased up to 5.5 % and the maximum time a vehicle has to wait before passing through the traffic light was decreased up to 28 seconds. Aditionally the length of line was diminished up to 18 %. Based on this case study, it can be inferred that is possible to integrate the adaptive control and the embedded systems as software and hardware tools to improve the operation of traffic control systems.