GESTIÓN ÓPTIMA DE TRÁFICO URBANO APLICADO A LA CIUDAD DE MEDELLÍN

Transcripción

1 GESTIÓN ÓPTIMA DE TRÁFICO URBANO APLICADO A LA CIUDAD DE MEDELLÍN Anna Sarrazola*, Andrés Acosta, Eliana Mejía, Jairo Espinosa Departamento de Energía Eléctrica y Automática Universidad Nacional de Colombia, Colombia

2 CONTENIDO 1. MOTIVACIÓN 2. HERRAMIENTAS DE SIMULACIÓN 3. CASOS DE APLICACIÓN EN LA CIUDAD DE MEDELLÍN 4. CONCLUSIONES Y TRABAJO FUTURO

3 PÓPOSITO DE LA GESTIÓN DE TRÁFICO El espacio limitado por lo general en los centros urbanos impide la extensión de la infraestructura existente. El empleo de sistemas actuados que responden automáticamente a las condiciones de tráfico. El objetivo es utilizar las capacidades de red reales.

4 CONDICIONES DE GESTIÓN ESTRATEGIAS DE CONTROL EMPLEADAS EN REDES DE TRÁFICO Aislado (Aplicado a una sola intersección) Coordinado (Considera una área urbana) Tiempo-Fijo (Datos historicos) Trafico Sensible (Medidas en tiempo real) Aplicado a condiciones saturadas o no saturadas en redes de tráfico

5 APORTE A LA SOLUCIÓN DEL PROBLEMA DE MOVILIDAD TOMA ÓPTIMA DE DECISIONES PREDICCIÓN INFORMACIÓN DETECTORES MODELO

6 SISTEMAS DE GESTIÓN BASADO EN OPTIMIZACIÓN OPTIMIZADOR OBJETIVO MODELO

7 ARQUITECTURA DE GESTIÓN

8 HERRAMIENTAS DE SIMULACIÓN Matlab OSM (OpenStreetMaps) Traci4Matlab SUMO (Simulation of Urban Mobility)

9 HERRAMIENTAS DE SIMULACIÓN Importación y edición de mapas (OpenSteetMap Google Maps - Editores) Integrando herramientas de software y simulación SUMO (Simulation of Urban Mobility) Modelos para control de trafico (MMCM) Modelos de emisiones (Vt-micro / vt-macro) Resultados de simulación * * DLR: Centro Aeroespacial Alemán

10 CASOS DE APLICACIÓN EN LA CIUDAD DE MEDELLÍN

11 ESCENARIO MEDIANA ESCALA La sección involucra los modos de transporte de vehículos, peatones y bicicletas. Área aprox. : 1, Intersecciones principales 10 Intersecciones intermedias carreras 70 y 65 calles 55 y 44 Figura : Vista satelital, Google Maps región del caso de estudio en Medellín

12 DEFINICIÓN DEL ESCENARIO Tabla 1: Descripción de los corredores principales de el caso de estudio Figura 1: Esquema de corredores viales y cruces seleccionados para el caso de estudio

13 EDICIÓN DEL ESCENARIO Vista de la sección seleccionada de Medellín exportada desde OSM Escenario mediana escala visto desde SUMO

14 ESCENARIO GRAN ESCALA Escenario mixto, el cual incluye tramos de autopistas de la ciudad, glorietas y corredores urbanos ubicados en sectores comerciales, residenciales e industriales. Área aprox. : 6, intersecciones semaforizadas calles 30 y 67 carreras 46 y 65 Figura 2: Vista satelital, Google Maps región del caso de estudio en Medellín

15 DEFINICIÓN DEL ESCENARIO Tabla 2: Descripción de los corredores principales de el caso de estudio Figura 3: Esquema de corredores viales y cruces seleccionados para el caso de estudio

16 CASO DE ESTUDIO: INTERSECCIÓN AISLADA El aso de estudio orrespo de a la i terse ió de tráfi o ur a a lla ada La arrera 80 Co la alle. Figura 4: Vista satelital de la intersección la carrera 80 con la calle 65 (éxito de Robledo). To ada de MapGis Figura 5: Configuración de fases para la intersección la carrera 80 con la 65 (éxito de Robledo.

17 CASO DE ESTUDIO: INTERSECCIÓN AISLADA

18 CASO DE ESTUDIO: INTERSECCIÓN AISLADA Sujeto:

19 CASO DE ESTUDIO: INTERSECCIÓN AISLADA Figura 6: Resultados de simulación intersección la carrera 80 con la 65 éxito de Robledo

20 CASO DE ESTUDIO: INTERSECCIÓN AISLADA Estrategias Vehículos Totales Tiempo Fijo 7250 MPC 5087 Tabla 3: Comparación de estrategias Figura 7: Longitud de colas

21 CASO DE ESTUDIO : SIATA Figura 8: Vista en SUMO para el caso de estudio SIATA Figura 9 : Vista de centroides en SUMO para el caso de estudio SIATA

22 CONCLUSIONES Y TRABAJO FUTURO El uso del simulador SUMO como planta permite un mayor acercamiento a la realidad de una red de tráfico urbano. Realizar cálculos de emisiones en zonas estratégicas de la ciudad de Medellín, a partir de modelos de emisiones como PHEMlight de SUMO y otros reportados en la literatura. Realizar control en cada una de las intersecciones samaforizadas de los escenarios identificados (Gran y mediana escala), a través de las diferente estrategias y métodos desarrollados en el proyecto MOYCOT. Continuar realizando validaciones en los modelos de tráfico implementados, respecto a datos reales dela ciudad.

23 GRACIAS! Anna María Sarrazola Arenas