Estrategias multi-mapa para el enrutamiento dinámico de tráfico urbano
- Autores: Álvaro Paricio García
- Directores de la Tesis: Miguel Angel López Carmona (dir. tes.)
- Lectura: En la Universidad de Alcalá ( España ) en 2021
- Idioma: español
- Tribunal Calificador de la Tesis: Juan Ramón Velasco Pérez (presid.), Carlos Ángel Iglesias Fernández (secret.), José Fernán Martínez Ortega (voc.)
- Programa de doctorado: Programa de Doctorado en Tecnologías de la Información y las Comunicaciones por la Universidad de Alcalá
- Materias:
- Enlaces
- Tesis en acceso abierto en: TESEO
- Resumen
La Directiva «Clean Transport, Urban Transport» de la Unión Europea identifica que la congestión en áreas urbanas tiene un coste anual acumulado de 100 billones de euros. El 60% de la población europea se ubica en áreas urbanas de más de 10,000 habitantes. De igual manera, se estima que la movilidad urbana es causante del 40% de emisiones de CO2 y hasta el 70% de otros contaminantes. Pero el problema es global y generalizado.
La tesis aborda la problemática de optimizar tanto la planificación del tráfico urbano como su enrutamiento dinámico mediante una nueva técnica denominada Traffic Weighted Multi-Maps (TWM) con el fin de mitigar la congestión y sus efectos en los entornos urbanos. TWM propone la entrega selectiva de mapas de tráfico a los diferentes conjuntos de vehículos presentes en la red tenido en cuenta sus especificidades, el momento temporal, las situaciones de la via y el contexto. Para ello, recoge la colección de artículos científicos publicados en revistas indexadas respecto a TWM.
La tesis analiza el uso de TWM para diversos casos de uso: mejora de la congestión en redes urbanas complejas mediante mapas de red aleatorizados, el encaminamiento selectivo de flotas, la reducción de la congestión ante incidentes aleatorios o planificados, y se plantean otros muchos escenarios.
Asimismo, la tesis profundiza en cómo obtener distribuciones de mapas TWM óptimos para una cierta demanda de tráfico conocida por medio de datos históricos, proponiendo un conjunto de algoritmos de optimización basado en algoritmos evolutivos.
El éxito de la implantación de un sistema de gestión inteligente de tráfico (ITS) depende de la adherencia de los conductores al mismo, dependiendo ésta de la percepción de la utilidad por los conductores. La tesis propone un modelo de experiencia de usuario-conductor para analizar el caso complejo de una red de tráfico que emplee diversos ITS de forma simultánea y no coordinada, con el objetivo de analizar la evolución en el tiempo de la adherencia de los conductores a TWM y así validar las hipótesis de partida respecto a su efectividad.
La parte experimental de la tesis describe cómo se han empleado simulaciones de tráfico de diferente tipología: microscópicas y macroscópicas, desarrollando componentes de simulación específicos sobre plataformas abiertas de simulación de tráfico.
Los resultados obtenidos son muy prometedores, obteniendo mejoras en la congestión global que oscilan entre el 20% y el 45%, con impacto en el resto de indicadores de emisiones y movilidad. Los estudios de simulación del comportamiento de los conductores en base a la utilidad percibida de TWM, muestran cómo la adherencia al mismo crece y se estabiliza garantizando el comportamiento global.
Por último, se indican las posibles líneas futuras de investigación identificadas.
