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Resumen de Model-based real-time monitoring of large-scale urban traffic networks for decision making

Christian Roviro Portilla Caicedo

  • español

    En esta tesis se propone y se implementa un sistema de monitoreo de tráfico urbano en tiempo real para la toma de decisiones oportunas, que impacten positivamente en la movilidad y en la calidad del aire de la ciudad. Este sistema surge como una alternativa a las soluciones basadas en sensores instalados en las vías, pues aprovecha los datos generados por Waze, aplicación móvil usada para la navegación dentro de las ciudades, a través de los teléfonos inteligentes de las personas que usan la infraestructura vial. Como parte del sistema de monitoreo de tráfico fue desarrollado FLEXI (por sus siglas en inglés de estimación de flujo basado en datos colaborativos), el cual transforma la velocidad media y demora reportadas por Waze, en flujos y colas de vehículos a través de un modelo matemático. Además, el sistema de monitoreo de tráfico fusiona datos en línea, fuera de línea y colaborativos con el fin de mejorar la precisión de las estimaciones. El sistema de monitoreo, fue implementado en tiempo real para una zona importante de la ciudad de Medellín - Colombia, la cual incluye 38 intersecciones semaforizadas. Dicha implementación requirió la toma de datos en campo para la validación del sistema de monitoreo, con el cual se obtuvo un error medio relativo de 15 % y un error medio absoluto de menos de 1 veh/min/carril para la estimación del flujo vehicular y del tamaño de la cola de vehículos. (Texto tomado de la fuente)

  • English

    This thesis proposes and implements a real-time urban traffic monitoring system for decision-making as an alternative to classical solutions based on on-road sensors, which often implies a large installation, operation, and maintenance cost. The main purpose of this system is to improve the mobility and environmental conditions of cities. This solution takes advantage of data generated by Waze (Free Community-based GPS, Maps, and Traffic Navigation App) through smartphones carried by users traveling in the cities. FLEXI (Flow Estimation based on Collaborative Information) was developed as part of the monitoring system and is based on a mathematical model that transforms the mean speed and delay given by Waze into more usable traffic variables such as demand and queues. Moreover, the monitoring system fuses online, offline, and collaborative information to improve estimation accuracy. The monitoring system was implemented in real-time in Medell´ın - Colombia, including 38 signalized intersections. To this end, FLEXI was calibrated using data collected in the field, achieving a mean relative error of 15 % and a mean absolute error less than 1 veh/min/lane for the estimation of the flow and queue of vehicles.


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