Universidad de Costa Rica Facultad de Ingeniería Escuela de Ingeniería Eléctrica SISTEMA BÁSICO DE CONTROL VEHICULAR

Transcripción

1 Universidad de Costa Rica Facultad de Ingeniería Escuela de Ingeniería Eléctrica IE 0502 Proyecto Eléctrico SISTEMA BÁSICO DE CONTROL VEHICULAR Por: Carlos Alpízar Araya Carné A10132 Ciudad Universitaria Rodrigo Facio Junio de 2009

2 Sistema básico de control vehicular Por: Carlos Alpízar Araya Sometido a la Escuela de Ingeniería Eléctrica de la Facultad de Ingeniería de la Universidad de Costa Rica como requisito parcial para optar por el grado de: BACHILLER EN INGENIERÍA ELÉCTRICA Aprobado por el Tribunal: Ing. Peter Zeledón Méndez Profesor guía Ing. Jorge Badilla Pérez M.Sc. Profesor lector Ing. Moisés Salazar Parrales Profesor lector ii

3 DEDICATORIA Primero que todo a Dios, ya que sin su ayuda nada de esto hubiera sido posible. A mis padres por su gran apoyo, paciencia e infinita fe en mí. A mis amigos por apoyarme siempre y brindarme su ayuda en todo. iii

4 ÍNDICE GENERAL Tabla de contenido ÍNDICE DE FIGURAS... v ÍNDICE DE TABLAS... v RESUMEN Introducción Justificación del trabajo Objetivos Alcances Hipótesis Metodología Teoría de colas Objetivos de la teoría de colas Tipos de colas Tipos de distribución Recolección de datos Desarrollo del programa Conclusiones y recomaciones Conclusiones Recomaciones iv

5 ÍNDICE DE FIGURAS Figura Nº 2.1 Diagrama de un servidor... 8 Figura Nº 2.2 Diagrama de múltiples servidores... 8 Figura Nº 2.3 Diagrama múltiples líneas - múltiples colas... 9 Figura Nº 4.1 Diagrama del programa.15 ÍNDICE DE TABLAS TABLA N Datos de semáforo sur a norte TABLA N Datos de semáforo oeste a este v

6 RESUMEN Durante el desarrollo del trabajo se buscó tanto las razones como las soluciones al problema del tráfico vehicular en Costa Rica. Se tomó como muestra dos semáforos en el cantón de Grecia, con el fin de observar cuál era el movimiento normal del tránsito, además de los tiempos promedio con los que se desplazan los autos una vez que la luz del semáforo ha cambiado a color verde. Con los datos averiguados se procede a implementar un programa en MATLAB 7.1 que cambie los tiempos que posee el semáforo pre-establecidos por nuevos tiempos según sea la necesidad debido al embotellamiento que exista. El número de vehículos que se encuentren en el embotellamiento será dado a conocer por dos sensores que se encontrarán uno a la entrada de la cuadra y otro en la salida. El algoritmo del programa desarrollado utiliza el número de autos en espera durante el tiempo en rojo en ambos sentidos y el tiempo en verde para determinar el porcentaje en que se debe aumentar o disminuir el tiempo en verde en cada sentido. El sistema funciona de gran manera, variando los tiempos de ambos sentidos hasta encontrar el que mejor se adapte al movimiento del tránsito, el cual fue desarrollado para que los cambios no sean grandes debido a la variabilidad del tráfico. Además de esta función el programa, al no tener carros en alguno de los dos sentidos, hace que el otro sentido permanezca en verde. Durante el desarrollo del programa se observó la complejidad del problema debido a la gran cantidad de variables que se encuentran inmersas en él, ya que las mismas vienen directamente de reacciones de personas. 1

7 1. Introducción 1.1 Justificación del trabajo En nuestro país como en todo el mundo, el crecimiento acelerado en el uso de vehículos de transporte ha provocado que en los últimos años se presente un gran problema en el flujo vehicular. Dicho problema se incrementa en Costa Rica debido a la mala infraestructura vial y a la mala planificación de las ciudades, lo que provoca los embotellamientos en los principales centros urbanos y hace que las personas gasten mucho tiempo en realizar cualquier diligencia que implique el paso por tales vías, lo cual consecuentemente eleva los niveles de estrés en la población. Este proyecto tratará de desarrollar las bases para colaborar en la búsqueda de una solución del problema desde el punto de vista de control de flujo y mejoramiento de tiempos por medio del uso de los semáforos. Estos cambiarán sus tiempos de paso según sea necesario para mejorar el flujo en el sentido que sea más transitado, tomando en cuenta: el número de autos presentes en los carriles de la intersección que están con la señal de alto, la vía que es más transitada o que necesita mayor flujo, la hora real en la que se encuentra y el promedio de tránsito conforme un historial. Para el desarrollo del programa de control y el sistema se utilizará la herramienta de simulación matemática MATLAB 7.1. El programa por desarrollar trá una interface gráfica en la cual el usuario puede variar los parámetros como: tiempos mínimos y máximos de señal de paso y alto, etc., para ver el comportamiento y el cambio en los pesos iniciales de los distintos parámetros. Todo 2

8 esto con el fin de que el sistema sea lo suficientemente versátil como para poder ser utilizado en casi cualquier condición de tráfico sin presentar mayor problema en su configuración. 3

9 1.2 Objetivos Objetivo general Desarrollar un sistema inteligente para el control de tráfico vehicular que ajuste los tiempos de paso y alto conforme a muestreo y/o experiencia Objetivos específicos Repasar los conocimientos adquiridos en los cursos de Circuitos Digitales y Sistemas de Control. Estudiar técnicas de control moderno (redes neuronales). Desarrollar un estudio del comportamiento del tráfico vehicular en Costa Rica, específicamente en el área metropolitana. Desarrollar por medio de MATLAB y sus herramientas un programa que permita simular un arreglo de tráfico vehicular de modo que ajuste los tiempos de paso y alto conforme a un muestreo y/o experiencia. 4

10 1.3 Alcances El alcance principal del proyecto es buscar el mejoramiento del flujo del tránsito mediante un sistema de control donde por sí solo mejore los tiempos del semáforo y produzca así una reducción en los embotellamientos. 1.4 Hipótesis Con el tiempo, los sistemas de control de tráfico se han vuelto obsoletos debido al gran crecimiento de la cantidad de automóviles que transitan por las calles. Este problema se solucionará con la creación de un sistema vial inteligente que varíe las condiciones del tráfico según sea necesario sin necesidad de intervención humana, buscando así que el sistema sea lo más eficiente posible, aparte de tener una respuesta inmediata ante un cambio en el tráfico. La incorporación de una red completa de semáforos que funcionen con este sistema producirá que el tráfico completo funcione de forma correcta y ordenada. 1.5 Metodología Con el fin de verificar que la hipótesis sea cierta, se plantea una serie de pasos para poder seguir de forma más clara el proceso Tipo de estudio El estudio se presentará de una forma inicialmente estadística con el fin de obtener los valores típicos con los cuales funciona normalmente un semáforo y la cantidad de embotellamiento que produce este tiempo. Partio de esta información se buscará la implementación de la mejora. 5

11 1.5.2 Recopilación de información La recopilación de datos se realizará en un semáforo en la ciudad de Grecia, realizando una lectura del número de autos que pueden pasar durante un tiempo en verde, además del tiempo que necesita cada uno para atravesarlo depio de la posición en la que se encuentre durante el tiempo en rojo Tratamiento de la información a. Se utilizará la información recopilada para definir el tiempo necesario para que un auto promedio consiga pasar el semáforo en verde sin importar en qué posición se encuentre. b. Tenio estos datos se implementa el programa en MATLAB utilizando los tiempos como base para cambiar los tiempos en verde de los semáforos según sea la necesidad debido a la cantidad de carros. c. Luego se utilizan los datos recopilados para comparar con los obtenidos por el programa para comprobar el mejoramiento en el flujo de vehículos. 6

12 2. Teoría de colas El origen de la teoría de colas se debe al esfuerzo en 1909 de Agner Krarup Erlang (Dinamarca, ) por analizar la congestión de tráfico telefónico con el objetivo de cumplir la demanda incierta de servicios en el sistema telefónico de Copenhague. Sus investigaciones acabaron en una nueva teoría llamada teoría de colas o de líneas de espera. Una cola es una línea de espera y la teoría de colas es una colección de modelos matemáticos que describen sistemas de líneas de espera particulares o de sistemas de colas. Los modelos sirven para encontrar un buen compromiso entre costes del sistema y los tiempos promedio de la línea de espera para un sistema dado. El problema radica en determinar qué capacidad de servicio proporciona el balance correcto. Esto no es sencillo, ya que los clientes no llegan a un horario fijo, es decir, no se sabe con exactitud en qué momento llegarán estos. El tiempo de servicio tampoco tiene un horario fijo. 2.1 Objetivos de la teoría de colas Los objetivos de la teoría de colas consisten en: a. Identificar el nivel óptimo de capacidad del sistema que minimiza su coste global. b. Evaluar el impacto que las posibles alternativas de modificación de la capacidad del sistema trían en su coste total. 7

13 c. Establecer un balance equilibrado ( óptimo ) entre las consideraciones cuantitativas de costes y las cualitativas de servicio. Hay que prestar atención al tiempo de permanencia en el sistema o en la cola: la paciencia de los clientes depe del tipo de servicio específico considerado y eso puede hacer que un cliente abandone el sistema. 2.2 Tipos de colas Según el tipo de sistema de colas, tenemos varios tipos de éstas, las cuales son: a) Una línea, un servidor Figura Nº Diagrama de un servidor b) Una línea, múltiples servidores Figura Nº Diagrama de múltiples servidores c) Varias líneas, múltiples servidores 8

14 Figura Nº Diagrama múltiples líneas - múltiples colas 2.3 Tipos de distribución La distribución de Poisson Esta distribución es muy frecuente en los problemas relacionados con la investigación operativa, sobre todo en el área de la gestión de colas. Suele describir, por ejemplo, la llegada de pacientes a un ambulatorio, las llamadas a una central telefónica, la llegada de carros a un túnel de lavado, etc. Todos estos casos pueden ser descritos por una variable aleatoria discreta que tiene valores no negativos enteros La distribución exponencial La distribución exponencial es un caso especial de la distribución gamma; ambas tienen un gran número de aplicaciones. Las distribuciones exponencial y gamma juegan un papel importante tanto en teoría de colas como en problemas de confiabilidad. El tiempo entre las llegadas en las instalaciones de servicio y el tiempo de falla de los componentes y sistemas eléctricos frecuentemente involucran la distribución exponencial. La relación entre la gamma y la exponencial permite que la distribución gamma se utilice en tipos similares de problemas. 9

15 2.3.3 Diferencia entre distribuciones La distribución de Poisson describe las llegadas por unidad de tiempo, mientras que la distribución exponencial estudia el tiempo entre cada una de estas llegadas. Si las llegadas son de la distribución de Poisson, el tiempo entre ellas es exponencial. La distribución de Poisson es discreta; la exponencial es continua porque el tiempo entre llegadas no tiene por qué ser un número entero. 10

16 3. Recolección de datos Los siguientes datos fueron tomados en dos (2) semáforos en la ciudad de Grecia durante los sábados para garantizar la mayor cantidad de tránsito posible y obtener así los tiempos promedio de una forma más fiable. Los datos tomados son el tiempo que necesita un automóvil depio de su posición durante el tiempo en rojo del semáforo para lograr pasar este durante el próximo tiempo en verde. La precisión de los tiempos es de +/ , ya que fueron tomados con un cronómetro Geonaute TRT L 700. Los tiempos fueron tomados de forma continua sin realizar distinción sobre el vehículo que circulará en ese momento, entiéndase un automóvil, vehículo de carga liviana o pesado, camión, autobús, motocicleta u otro, dado que la observación permitió establecer que dicha información no era una variable (excepto las motos) que influenciara en el problema de flujo vehicular. En la TABLA N 3.1 se encuentran los datos tomados en el primer semáforo donde el mayor flujo ocurre en la dirección sur-norte. Los espacios en blanco representan casos donde el vehículo no logró pasar durante el tiempo en verde. El mínimo de autos que lograron pasar durante el estudio fue de cinco (5), lo que no se debió a embotellamiento por exceso de tránsito, sino más bien por lenta reacción por parte de los conductores. También se puede observar que el tiempo total en ocasiones sobrepasa los 30 segundos que tarda el tiempo en verde, ello se debe a la costumbre que se tiene de atravesar el semáforo en estado de prevención (amarillo). Otro punto curioso que sobresale de la recolección de datos es 11

17 que el último auto tarda menos tiempo que los demás en atravesar el semáforo, debido a que este tiene la mayor aceleración y no debe tener una reacción rápida como los primeros. TABLA N Datos de semáforo sur a norte Tiempo Rojo: 30s Tiempo Amarillo: 3s Tiempo Verde: 30s Auto1 Auto2 Auto3 Auto4 Auto5 Auto6 Auto7 Auto8 Auto9 Tiempo total 3 3,1 2,7 2,7 2,4 4,6 2,4 20,9 3,2 9,6 2,2 7,6 2,3 3,3 4,7 32,9 2,4 2,7 3,4 3,3 2,3 14,1 3,1 2,2 4,4 3,8 2,2 3 3,2 2,3 4,7 28,9 5,2 3,3 1,9 1,9 5,3 1,8 3,8 23,2 1,6 1,8 3,1 7,2 2,9 1,9 2,9 1,4 1,6 24,4 2,4 2,1 1,3 1,9 2,4 2,2 2 3,3 2,6 20,2 2,7 3,1 2,6 1,4 4,4 14,2 1,2 2,2 2,6 2,4 2,6 2,1 3,8 2,7 19,6 4,7 2,2 2,8 4 2,9 2,2 18,8 2,1 2,5 7,8 5,3 3,6 2,5 23,8 2,9 5,5 3,2 2,3 7,2 8,8 29,9 3,7 4,6 2,7 3,6 2,4 5,1 2,9 4,7 29,7 1,7 3,6 6,7 2,6 3 2,9 4,9 25,4 3,4 2,3 2,4 4,5 1,5 5,1 4,7 1,9 25,8 1 1,4 3,1 3,9 2,1 2,2 13,7 4 4,1 1,8 2,4 3,1 5,6 4,6 25,6 3,1 2,5 2,3 1,2 4,4 7,1 4,8 1,4 26,8 5,6 6,1 2,6 2,4 3,4 4,7 4,3 29,1 1,8 2,3 3,9 1,6 4,5 14,1 3,1 4,5 2,3 13,4 2 4,6 29,9 2,3 2,2 2,2 4 5,5 3,6 4,7 2,7 3,4 30,6 1,8 3,4 2,7 4,2 3,9 3,6 2,6 5,9 28,1 6,8 4,2 3,8 5,9 4,5 2,5 3,3 31 5,1 1,7 7,8 3,9 2,6 4,1 3,2 3,3 31,7 1,9 5,4 2,6 10,7 4,8 1,6 2,6 29,6 4,4 2,6 3,4 4 4,2 3,3 3,3 2,5 3,1 30,8 3,12 3,38 3,27 4,15 3,42 3,68 3,62 2,92 3,08 Promedio Como se puede observar en la TABLA N 3.1, el tiempo que se necesita para lograr que un automóvil extra logre pasar es entre tres y cuatro segundos según la posición en la que se encuentre. Se podría pensar que la primera posición tría que tardar menos tiempo 12

18 ya que debe recorrer menos distancia, pero al ser el primero que debe reaccionar al cambiar la luz de rojo a verde lo que ocasiona que el tiempo aumente. Sabio que al semáforo tarda solo 30 segundos en verde el máximo número de autos que pueden atravesarlo es de 9. Por otra parte al estudiar la suma de los tiempos de todos los autos que logran pasar se puede observar que la mayoría de las personas intentan pasar aunque tengan que hacerlo de forma peligrosa mientras la luz del semáforo está en amarillo, por lo cual el programa se convierte en una mejora que no solo ayudará a los embotellamientos, sino también a la seguridad de los conductores. TABLA N Datos de semáforo oeste a este Tiempo Rojo: 30s Tiempo Amarillo: 3s Tiempo Verde: 30s Auto1 Auto2 Auto3 Auto4 Auto5 Auto6 Auto7 Auto8 Auto9 Tiempo total 2 2,8 3,2 3,8 2,1 2,4 3,7 1,6 11,4 33 6,8 3,5 3,4 3,8 2,7 2,3 2,8 2,4 27,7 5,9 3 2,5 5,7 3,3 2,5 3,9 3,6 30,4 4,6 1,9 3,6 11,6 21,7 6,5 3,3 2,8 2, ,7 30,2 4,7 1,5 0,9 1,6 2,5 11,2 1,8 5,7 3,3 5,2 6,4 2,1 24,5 4,4 4,1 3,3 2,8 3,1 3,8 5,3 5,6 32,4 3,5 2,7 2,1 2,8 4,9 16 4,1 2,1 2 2,3 3,9 3,9 4,6 22,9 2,3 2,4 3,4 4,4 2,4 3,6 3,3 21,8 1,8 3,6 2,5 3,8 11,7 2,5 2,9 2,9 2,4 2,1 3 2,4 6,4 24,6 4,3 2,2 3,8 4,3 4,5 3,4 0,7 3 2,6 28,8 3,4 2,6 3,1 2,7 3,6 1,9 4,6 2,4 24,3 4,3 2,6 2,2 2,7 2,5 3,9 1,8 3,2 4,6 27,8 2,9 3,5 2 1,6 3,1 4 1,5 1,6 20,2 2,8 2 2,2 2,3 3,5 1,8 4 18,6 4,7 2,1 2,3 0,7 4,6 1,9 2,1 18,4 3,9 2,8 1,8 2,9 2,4 2,4 3,4 5,5 25,1 3 3,4 2,3 2,9 1,4 3,7 3,8 1,7 22,2 3,5 2,8 3 4,7 4,9 4,3 1,3 3,6 28,1 2,1 2,7 2,2 4,5 2,8 2,8 1,2 1,3 2,1 21,7 4,8 2,9 2,5 2,4 3,1 3 3,1 4,5 26,3 4,8 1,2 2,2 1,8 2,1 1,9 3,9 2,4 20,3 13

19 4,9 3,4 2,4 0 2,3 2,3 2,7 3 3,5 24,5 8,6 4 5,6 3,2 2,2 4,3 3,4 31,3 4,033 2,878 2,722 3,326 3,256 2,965 3,023 3,265 4,840 Promedio En la TABLA N 3.2, los datos fueron tomados en otro semáforo donde el mayor flujo ocurre de oeste a este. Para este caso se observa que los tiempos disminuyen un poco, aunque se mantienen muy cerca de los valores que se presentan en el semáforo de la tabla anterior. Para tal caso es menor el número de autos que pasan cuando la luz está en amarillo, ya que la vía es bastante transitada por autobuses. En este semáforo se observa que el paso de vehículos en la última posición es menor debido a que el semáforo se encuentra en una piente, lo cual hace que la reacción de los conductores sea más lenta o más precavida para evitar un accidente con el vehículo que se encuentra detrás. Durante esta toma de datos se observa la complejidad del problema debido a la gran cantidad de variables que influyen en él, por ejemplo los reflejos de los conductores, el buen estado de los vehículos, la inclinación de la carretera donde se encuentra el semáforo, además de su orientación (la cual es de gran importancia depio de la hora por la posición del sol). Ahora se utilizarán estos datos para implementar el programa que corregirá el tiempo necesario según la cantidad de tránsito que se quiera tener, empleando los tiempos promedio. 14

20 4. Desarrollo del programa Durante el proceso de desarrollo del algoritmo del programa se crearon varios que no funcionaron debido a problemas que fueron descubiertos durante el proceso. Durante la explicación del algoritmo desarrollado se explicarán los errores encontrados en los intentos anteriores. El programa desarrollado seguirá el siguiente esquema: Figura Nº 4.1 Diagrama del programa El programa se desarrolla de la siguiente forma: 1. Determina los tiempos iniciales impuestos según el lugar donde se coloque el semáforo. Esto solamente para dar un punto de partida a la función. La precisión de este valor ayudará a que el semáforo llegue al tiempo ideal de funcionamiento en menor tiempo. 15

21 2. Luego el programa solicita 3 datos: a) Número de vehículos que se encuentran en la avenida b) Número de vehículos que se encuentran en la calle c) Importancia de avenida sobre calle La cantidad de autos en el semáforo se calcula censando la salida y entrada de autos, desde el momento en que el semáforo pasa a verde, así la diferencia entre el número de autos que entran a la cuadra y el número que sale es la cantidad de autos que se encuentra esperando en esa vía. Para este caso el número de autos en espera en la vía se conoce de forma aleatoria tomando valores entre 1 y 15. Además el valor prioridad de avenida varía entre 0 y 1, sio 1 el 100% prioridad sobre la calle. 3. Estos son los únicos datos que se necesitarán para el funcionamiento del sistema. Al tener estos datos se procede a averiguar cuál es la diferencia entre el número de automóviles que se encuentran en el semáforo y los que se quiere que lo atraviesen. Para el primer cálculo se utiliza el valor pre-establecido, a partir de ahí el valor se cambia por el número de autos que se encuentran en el semáforo. Con esto el valor buscado se vuelve flotante, lo que produce que el programa esté constantemente buscando el tiempo indicado para que todos los autos que se encuentran en el semáforo logren atravesarlo. 4. Al tener los cálculos realizados el programa busca si hay embotellamiento y de haberlo identifica en qué sentido se encuentra (calles o avenidas). Al saber esto el 16

22 mismo sabe qué acción tomar, ya sea aumentar el tiempo en verde o disminuirlo según sea la necesidad. 5. Hacio este proceso cíclico se logra que cada vez el error de tiempo sea menor que el anterior. El programa al llegar al tiempo que necesita sio comprobado por el tránsito de los vehículos, lo mantiene así hasta que el flujo cambie de nuevo, y de tal forma el proceso vuelve a empezar. 6. Durante todo el proceso la simulación presenta el comportamiento de los autos en el semáforo de forma visual, con la única intención de hacer más fácil el entimiento del tránsito y no solo observar cambiar los tiempos. Esto hace que el proceso sea más apreciable por cualquier persona que observe funcionando el programa. 17

23 5. Conclusiones y recomaciones 5.1 Conclusiones a. El sistema cambia los tiempos de manera muy sencilla con un algoritmo simple buscando que el sistema falle en lo menor posible, ya que manejando un sistema mucho más complejo se vuelve más lento en responder a un problema de urgente solución. b. Los tiempos escogidos para iniciar el proceso fueron investigados mediante mediciones para hacer que el proceso comenzara de la forma más real posible. c. El tiempo estimado para que un solo automóvil atraviese el semáforo es de 3 segundos por lo que se utiliza este tiempo para aumentar el tiempo en verde depio de la cantidad de vehículos extra que se quiera que pasen. Se utiliza un aumento de este tiempo más el 10% de los autos de más que se encuentren en el semáforo, hacio así que el cambio no sea tan brusco ni exagerado. d. Cabe recalcar que el valor de la lectura de los sensores es del tiempo en rojo anterior, por lo que valor del cambio se encuentra un ciclo atrás del evento. Esta es la razón principal por la cual no se utiliza directamente el valor de la diferencia de vehículos por el tiempo promedio (3 segundos) sino solamente el 10%. e. El problema más complicado que se encuentra en los embotellamientos es que los factores que intervienen depen completamente de las personas, como lo son el sentido común, el respeto a las señales de tránsito, el tiempo de respuesta, entre 18

24 otros. Lógicamente estos factores no son tomados en cuenta para el desarrollo del sistema. f. En el caso extremo que el sistema tenga un enorme embotellamiento durante mucho tiempo, no seguirá aumentando el tiempo eternamente para liberar la vía, más bien se detrá una vez que el valor permita pasar 15 vehículos, el cual equivale al valor máximo de autos que se pueden acomodar en una cuadra. Este valor se podría variar si el tamaño de la cuadra variara. 19

25 5.2 Recomaciones a. Se debe tomar en cuenta que además de los problemas de tránsito que se producen por la señalización, hay una gran cantidad que se deben a errores humanos, por ejemplo una salida tardía, una distracción, un fallo mecánico, etc. Todo esto puede hacer que el funcionamiento del sistema se vea entorpecido. b. El sistema funcionaría de mejor manera si se colocaran varios en cascada, pues de tal forma el registro de autos sería más completo y se podría saber exactamente cuántos autos llegan a ocasionar el embotellamiento con anterioridad, tenio el dato desde el semáforo anterior. c. Una gran ampliación de este sistema ocurriría si se utilizara una base de datos que diera un punto de inicio cada hora según un registro que se tuviera del tránsito a esa hora en semanas anteriores. De tal forma la respuesta se volvería más rápida al tener un punto inicial más cercano al buscado. d. Un cambio que podría utilizarse para una obtener una respuesta mucho más rápida del sistema es cambiar el valor del tiempo en verde en directa proporción al número de autos demás que se encuentran en el semáforo. La parte negativa es que el sistema podría presentar mayor error ya que él mismo cambia un ciclo atrás de la lectura por lo que el cambio podría ocurrir y el tránsito podría haber cambiado de nuevo, entonces el cambio de tiempo sería mucho mayor. e. Es recomable, depio del lugar donde se piense utilizar el semáforo, añadir un tiempo mínimo de alto, ya que en caso que el flujo sea solo en una 20

26 dirección este no permitirá pasar a los peatones, debido a que el solo respeta el flujo vehicular. 21

27 BIBLIOGRAFÍA 1. Garro Herrera, Juan. Aplicación de la teoría de las colas al transporte. San José, C.R., s Panico, Joseph A. Teoría de las colas: estudio de las filas de espera para el comercio, la economía y las ciencias físico naturales. Buenos Aires, Argentina: Ediciones Economía y Empresa, García León, Rodrigo. Diseño y construcción de un prototipo de semáforo inteligente. San José, C.R., Pérez Mora, Aramis. Estudio para la optimización del sistema de semáforos del área metropolitana. San José, C.R., Gonzales Calleros, M. Como mejorar el flujo vehicular por medio de la simulacion?. 22

28 APÉNDICES Archivo de código del programa desarrollado en matlab 7.1 function varargout = Inicialbotones(varargin) % INICIALBOTONES M-file for Inicialbotones.fig % INICIALBOTONES, by itself, creates a new INICIALBOTONES or raises the existing % singleton*. % % H = INICIALBOTONES returns the handle to a new INICIALBOTONES or the handle to % the existing singleton*. % % INICIALBOTONES('CALLBACK',hObject,eventData,handles,...) calls the local % function named CALLBACK in INICIALBOTONES.M with the given input arguments. % % INICIALBOTONES('Property','Value',...) creates a new INICIALBOTONES or raises the % existing singleton*. Starting from the left, property value pairs are % applied to the GUI before Inicialbotones_OpeningFcn gets called. An % unrecognized property name or invalid value makes property application % stop. All inputs are passed to Inicialbotones_OpeningFcn via varargin. % % *See GUI Options on GUIDE's Tools menu. Choose "GUI allows only one % instance to run (singleton)". % % See also: GUIDE, GUIDATA, GUIHANDLES % Edit the above text to modify the response to help Inicialbotones % Last Modified by GUIDE v Jul :32:22 % Begin initialization code - DO NOT EDIT gui_singleton = 1; gui_state = struct('gui_name', mfilename,... 'gui_singleton', gui_singleton,... 23

29 'gui_layoutfcn', [],... 'gui_callback', []); if nargin && ischar(varargin{1}) gui_state.gui_callback = str2func(varargin{1}); if nargout [varargout{1:nargout}] = gui_mainfcn(gui_state, varargin{:}); gui_mainfcn(gui_state, varargin{:}); % End initialization code - DO NOT EDIT % --- Executes just before Inicialbotones is made visible. function Inicialbotones_OpeningFcn(hObject, eventdata, handles, varargin) % This function has no output args, see OutputFcn. % hobject handle to figure % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) % varargin command line arguments to Inicialbotones (see VARARGIN) % Choose default command line output for Inicialbotones handles.output = hobject; % Update handles structure guidata(hobject, handles); % UIWAIT makes Inicialbotones wait for user response (see UIRESUME) % uiwait(handles.figure1); % --- Outputs from this function are returned to the command line. function varargout = Inicialbotones_OutputFcn(hObject, eventdata, handles) % varargout cell array for returning output args (see VARARGOUT); % hobject handle to figure % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) % Get default command line output from handles structure varargout{1} = handles.output; %Semaforo inteligente %Parte1 24

30 %Valores establecidos para determinado semaforo clc TverdeAvenida=30 TverdeCalle=30 Tamarillo=3 MaxDeseadoAvenida= 10 MaxDeseadoCalle= 10 for i=1:10 %presenta valores aleatorios para los valores que debe dar el sensor en el %semaforo(esto solo se utiliza para la simulacion) PresaAvenida = round(15*rand) PresaCalle = round(15*rand) Prioridad = rand %Parte2 %Calculo del cambio en los tiempos %Depe de las entradas de la parte1 CambioAvenida=PresaAvenida-MaxDeseadoAvenida CambioCalle=PresaCalle-MaxDeseadoCalle if (CambioAvenida < 0) && (CambioCalle < 0)%Caso sin embotellamiento TverdeCalle = TverdeCalle TverdeAvenida = TverdeAvenida if (CambioAvenida <= 0) && (CambioCalle > 0)%Caso embotellamento en calle TverdeCalle = TverdeCalle + (1+.1*CambioCalle)*3 TverdeAvenida = TverdeAvenida - (1+.1*CambioCalle)*3 if (CambioAvenida > 0) && (CambioCalle <= 0)%Caso embotellamiento en Avenida TverdeCalle = TverdeCalle - (1+.1*CambioAvenida)*3 TverdeAvenida = TverdeAvenida + (1+.1*CambioAvenida)*3 if (CambioAvenida > 0) && (CambioCalle > 0)%Caso embotellamiento en ambas TverdeCalle = TverdeCalle - ((1+.1*abs(CambioAvenida- CambioCalle))*3*Prioridad) TverdeAvenida = TverdeAvenida + ((1+.1*abs(CambioAvenida- CambioCalle))*3*Prioridad) 25

31 (CambioAvenida == 0) && (CambioCalle == 0)%Caso embotellamiento en ambas TverdeCalle = TverdeCalle TverdeAvenida = TverdeAvenida set(handles.maxdeseadoavenida,'string',maxdeseadoavenida) set(handles.maxdeseadocalle,'string',maxdeseadocalle) MaxDeseadoAvenida = PresaAvenida MaxDeseadoCalle = PresaCalle %Parte3. %Funcinamiento del semaforo % Comienza con calle en rojo % Coloca las señales en la interfase % Empieza a colocar los autos en la calle y elimina los autos en la avenida CalleRojo = 1 AvenidaRojo = 0 Carro_avenida = [ ] set(handles.tverdeavenida,'string',tverdeavenida) set(handles.presaavenida,'string',presaavenida) %cambia las señales en el semaforo if CalleRojo == 1 axes(handles.axes36) background = imread('semafororojo.bmp'); axes(handles.axes36) background = imread('semaforoverde.bmp'); if AvenidaRojo == 1 axes(handles.axes16) background = imread('semafororojo.bmp'); axes(handles.axes16) background = imread('semaforoverde.bmp'); 26

32 % Codigo encargado de definir los arreglos de carros if PresaCalle == 0 Carro_calle = [ ] if (PresaCalle == 1) Carro_calle = [ ] if (PresaCalle == 2) Carro_calle = [ ] if (PresaCalle == 3) Carro_calle = [ ] if (PresaCalle == 4) Carro_calle = [ ] if (PresaCalle == 5) Carro_calle = [ ] if (PresaCalle == 6) Carro_calle = [ ] if (PresaCalle == 7) Carro_calle = [ ] if (PresaCalle == 8) Carro_calle = [ ] if (PresaCalle == 9) Carro_calle = [ ] if (PresaCalle == 10) Carro_calle = [ ] if (PresaCalle == 11) Carro_calle = [ ] if (PresaCalle == 12) Carro_calle = [ ] if (PresaCalle == 13) Carro_calle = [ ] if (PresaCalle == 14) Carro_calle = [ ] Carro_calle = [ ] %Codigo encargado de hacer visible los autos en el semaforo if Carro_calle(1,15) == 1 axes(handles.axes21) axes(handles.axes21) 27

33 if Carro_calle(1,14) == 1 axes(handles.axes22) axes(handles.axes22) if Carro_calle(1,13) == 1 axes(handles.axes23) axes(handles.axes23) if Carro_calle(1,12) == 1 axes(handles.axes24) axes(handles.axes24) if Carro_calle(1,11) == 1 axes(handles.axes25) axes(handles.axes25) 28

34 if Carro_calle(1,10) == 1 axes(handles.axes26) axes(handles.axes26) if Carro_calle(1,9) == 1 axes(handles.axes27) axes(handles.axes27) if Carro_calle(1,8) == 1 axes(handles.axes28) axes(handles.axes28) if Carro_calle(1,7) == 1 axes(handles.axes29) axes(handles.axes29) if Carro_calle(1,6) == 1 axes(handles.axes30) 29

35 axes(handles.axes30) if Carro_calle(1,5) == 1 axes(handles.axes31) axes(handles.axes31) if Carro_calle(1,4) == 1 axes(handles.axes32) axes(handles.axes32) if Carro_calle(1,3) == 1 axes(handles.axes33) axes(handles.axes33) if Carro_calle(1,2) == 1 axes(handles.axes34) 30

36 axes(handles.axes34) if Carro_calle(1,1) == 1 axes(handles.axes35) axes(handles.axes35) if Carro_avenida(1,15) == 1 axes(handles.axes1) axes(handles.axes1) if Carro_avenida(1,14) == 1 axes(handles.axes2) axes(handles.axes2) if Carro_avenida(1,13) == 1 axes(handles.axes3) axes(handles.axes3) 31

37 if Carro_avenida(1,12) == 1 axes(handles.axes4) axes(handles.axes4) if Carro_avenida(1,11) == 1 axes(handles.axes5) axes(handles.axes5) if Carro_avenida(1,10) == 1 axes(handles.axes6) axes(handles.axes6) if Carro_avenida(1,9) == 1 axes(handles.axes7) axes(handles.axes7) 32

38 if Carro_avenida(1,8) == 1 axes(handles.axes8) axes(handles.axes8) if Carro_avenida(1,7) == 1 axes(handles.axes9) axes(handles.axes9) if Carro_avenida(1,6) == 1 axes(handles.axes10) axes(handles.axes10) if Carro_avenida(1,5) == 1 axes(handles.axes11) axes(handles.axes11) if Carro_avenida(1,4) == 1 axes(handles.axes12) 33

39 axes(handles.axes12) if Carro_avenida(1,3) == 1 axes(handles.axes13) axes(handles.axes13) if Carro_avenida(1,2) == 1 axes(handles.axes14) axes(handles.axes14) if Carro_avenida(1,1) == 1 axes(handles.axes15) axes(handles.axes15) %Comienza avenida en rojo. %Ooloca los valores en la interfase y produce que se desplacen los autos de %la calle y solo se acumulen en la avenida. CalleRojo = 0 34

40 AvenidaRojo = 1 Carro_calle = [ ] set(handles.tverdecalle,'string',tverdecalle) set(handles.presacalle,'string',presacalle) %Cambia las señales en el semaforo if CalleRojo == 1 axes(handles.axes36) background = imread('semafororojo.bmp'); axes(handles.axes36) background = imread('semaforoverde.bmp'); if AvenidaRojo == 1 axes(handles.axes16) background = imread('semafororojo.bmp'); axes(handles.axes16) background = imread('semaforoverde.bmp'); % Codigo encargado de definir los arreglos de carros if PresaAvenida == 0 Carro_avenida = [ ] if (PresaAvenida == 1) Carro_avenida = [ ] if (PresaAvenida == 2) Carro_avenida = [ ] if (PresaAvenida == 3) Carro_avenida = [ ] if (PresaAvenida == 4) Carro_avenida = [ ] if (PresaAvenida == 5) Carro_avenida = [ ] if (PresaAvenida == 6) Carro_avenida = [ ] if (PresaAvenida == 7) Carro_avenida = [ ] if (PresaAvenida == 8) Carro_avenida = [ ] if (PresaAvenida == 9) Carro_avenida = [ ] if (PresaAvenida == 10) 35

41 Carro_avenida = [ ] if (PresaAvenida == 11) Carro_avenida = [ ] if (PresaAvenida == 12) Carro_avenida = [ ] if (PresaAvenida == 13) Carro_avenida = [ ] if (PresaAvenida == 14) Carro_avenida = [ ] Carro_avenida = [ ] %Codigo encargado de hacer visible los autos en el semaforo if Carro_calle(1,15) == 1 axes(handles.axes21) axes(handles.axes21) if Carro_calle(1,14) == 1 axes(handles.axes22) axes(handles.axes22) if Carro_calle(1,13) == 1 axes(handles.axes23) axes(handles.axes23) 36

42 if Carro_calle(1,12) == 1 axes(handles.axes24) axes(handles.axes24) if Carro_calle(1,11) == 1 axes(handles.axes25) axes(handles.axes25) if Carro_calle(1,10) == 1 axes(handles.axes26) axes(handles.axes26) if Carro_calle(1,9) == 1 axes(handles.axes27) axes(handles.axes27) if Carro_calle(1,8) == 1 37

43 axes(handles.axes28) axes(handles.axes28) if Carro_calle(1,7) == 1 axes(handles.axes29) axes(handles.axes29) if Carro_calle(1,6) == 1 axes(handles.axes30) axes(handles.axes30) if Carro_calle(1,5) == 1 axes(handles.axes31) axes(handles.axes31) if Carro_calle(1,4) == 1 axes(handles.axes32) 38

44 axes(handles.axes32) if Carro_calle(1,3) == 1 axes(handles.axes33) axes(handles.axes33) if Carro_calle(1,2) == 1 axes(handles.axes34) axes(handles.axes34) if Carro_calle(1,1) == 1 axes(handles.axes35) axes(handles.axes35) if Carro_avenida(1,15) == 1 axes(handles.axes1) axes(handles.axes1) 39

45 if Carro_avenida(1,14) == 1 axes(handles.axes2) axes(handles.axes2) if Carro_avenida(1,13) == 1 axes(handles.axes3) axes(handles.axes3) if Carro_avenida(1,12) == 1 axes(handles.axes4) axes(handles.axes4) if Carro_avenida(1,11) == 1 axes(handles.axes5) axes(handles.axes5) 40

46 if Carro_avenida(1,10) == 1 axes(handles.axes6) axes(handles.axes6) if Carro_avenida(1,9) == 1 axes(handles.axes7) axes(handles.axes7) if Carro_avenida(1,8) == 1 axes(handles.axes8) axes(handles.axes8) if Carro_avenida(1,7) == 1 axes(handles.axes9) axes(handles.axes9) if Carro_avenida(1,6) == 1 41

47 axes(handles.axes10) axes(handles.axes10) if Carro_avenida(1,5) == 1 axes(handles.axes11) axes(handles.axes11) if Carro_avenida(1,4) == 1 axes(handles.axes12) axes(handles.axes12) if Carro_avenida(1,3) == 1 axes(handles.axes13) axes(handles.axes13) if Carro_avenida(1,2) == 1 axes(handles.axes14) 42

48 axes(handles.axes14) if Carro_avenida(1,1) == 1 axes(handles.axes15) axes(handles.axes15) 43

49 44