Proyecto de Tesis Doctoral

Transcripción

1 Departament d'informàtica Proyecto de Tesis Doctoral Estudio y Desarrollo de Estrategias Basadas en el Conocimiento para la Optimización de Itinerarios Origen/Destino en una Red de Tráfico Urbano presentado por Julio Pacheco Aparicio dirigido por Francisco Toledo Lobo

2 1. Breve estado del arte Dentro del campo de la Gestión de Tráfico, una importante línea de investigación se centra en el Análisis de la Gestión del Tráfico dentro del Tráfico Urbano. Una colección y combinación de nuevas tecnologías están siendo prototipadas o testeadas a lo largo de todo el mundo para una mejora en el tráfico en general, incluyendo: vehículos, infraestructuras de sistemas y gestión de los mismos. La gestión del tráfico se ha abordado hasta ahora fundamentalmente desde el punto de vista del tráfico interurbano, donde los elementos a estudiar no son tan numerosos como lo pueden ser en el tráfico urbano, con la inclusión un mayor número de elementos (se incluyen elementos que no aparecen en el tráfico interurbano) y en mayor cantidad en la mayoría de las ocasiones. En el tráfico urbano la densidad de vehículos (mucho mayor cuanto más importante es el núcleo urbano objeto del estudio), intersecciones (que se incrementan en los núcleos de población), incidentes (de los que podríamos hacer subdivisiones y descripciones de cada uno de ellos; cortes de calles debidos a accidentes, obras, transportes especiales, vehículos propios de una ciudad, etc.), semáforos (con la complicada gestión de las intersecciones que gobiernan), etc. Hacen que el estudio sea más complicado que en el tráfico interurbano. La Gestión de Tráfico Urbano tiene varias subfunciones, partes de las cuales incluyen: Control de Tráfico, Señales de Mensajes Variables (VMS), Gestión de Semáforos, Monitorización del Tráfico, Monitorización de la Contaminación, Guías de Rutas, Regulación de Accesos Limitados, Gestión de la Red del Transporte Público, Gestión de Vehículos de Servicio y Emergencia, Predicción del Estado del Tráfico, Integración de Datos de Diferentes Fuentes, Establecimiento de Facilidades en el Recorrido de Rutas Origen/Destino, Establecimiento de Señales para Priorizar Servicios Especiales, etc. Hay varios de esos sistemas que están operando o siendo desarrollados en diferentes partes del mundo, por ejemplo: Sistemas de tráfico adaptados coordinados de Sydney (SCATS), Australia; Técnica de optimización de compensación del ciclo dividido (SCOOT), UK; Control adaptable para la optimización de políticas (OPAC) USA; Sistema de gestión de tráfico universal (UTMS), Japón; Sistema de control de tráfico avanzado (ATC), Japón; La Gestión de la Demanda busca influenciar la demanda del tráfico durante un tiempo dado, así que tal demanda no exceda la habilidad efectiva de la red de trafico/transporte para acomodar los requerimientos en términos de flujo, retrasos, consumo de energía, polución exhaustiva, seguridad e intrusión. Esto se puede alcanzar a través de políticas que busquen otros comportamientos del usuario de los sistemas de transportes en términos del tiempo, espacio o modo para no exceder la capacidad de la red. Varias técnicas de la gestión de la demanda están siendo exploradas en diferentes partes de la Unión Europea. Técnicas tales como la restricción de tráfico de los coches privados (es decir, coches libres en el interior de la ciudad, limitaciones de velocidad, sistemas de control a zonas de acceso, etc.), son normalmente soportadas para incentivar el uso de transporte público o sistemas multimodales. Pág. 2

3 2. Objetivos El Análisis de la Gestión de Tráfico Urbano y la propia Gestión de Tráfico Urbano es un aspecto del Tráfico en General que está experimentando un gran avance los últimos años. Sin embargo, la gran cantidad de aspectos y situaciones que se pueden estudiar hacen que sea un campo de estudio bastante interesante. Como hemos comentado en el apartado anterior, hay varios sistemas que están siendo desarrollados de los cuales se puede partir para mejorar/desarrollar aspectos que no estén definidos. La Simulación Cualitativa está teniendo cada vez más importancia dentro de la Inteligencia Artificial, y ha sido ya ampliamente estudiada. Sin embargo, aún quedan bastantes aspectos que no han sido convenientemente resueltos o ni siquiera tratados. Para ello utilizaremos la Programación Lógica basada en Restricciones (Constraint Logic Programming CLP ). CLP unifica la capacidad declarativa de la programación lógica con la eficiencia de los resolvedores de restricciones. Un esquema muy potente desarrollado a partir de CLP es resolver restricciones en un dominio particular. En particular es muy interesante el caso de Dominios Finitos (FD), el esquema CLP(FD), que permitirá resolver fácilmente un tipo de problemas de restricciones cuyo rango de valores es finito. El objetivo principal de este proyecto de tesis es profundizar en varios aspectos de dicho sistema, al tiempo que colaborar con el desarrollo de las técnicas del Control del Tráfico Urbano. En particular nos centraremos en los siguientes aspectos: Analizar estrategias para poder decidir en momentos puntuales, (críticos) prioridades en recorridos Estudio de los mecanismos del mantenimiento de la razón para problemas relacionados con la diferencia entre los datos de los estudios simulados y los datos recogidos que nos proporcionan los sistemas reales. Buscar un lenguaje para que el operador del sistema pueda decidir que rango de prioridades tienen las calles de sus sistema, bien de forma constante o variable en función del tráfico en ese momento. Estudio de estructuras de representación temporal para tratar con la evolución del tiempo del sistema. Desarrollo de técnicas de programación en tiempo real, de forma que se puedan optimizar los posibles conflictos en la red de tráfico y que se pueda indicar al sistema las prioridades que se necesitan (o requieren) de unos itinerarios sobre otros, frente a la importancia o no de la acumulación de vehículos en otras zonas (zonas a las cuales no les importa ni a los operadores del CTU ni al sistema enviar a los coches aunque formen largas colas de espera, puesto que no trasladan ni extienden la congestión a ninguna otra parte de la red de tráfico). Aplicación de las técnicas estudiadas a problemas reales de Control de Tráfico Urbano Pág. 3

4 3. Metodología y plan de trabajo Para llevar a cabo los objetivos propuestos, podemos establecer las siguientes tareas a realizar, así como la metodología a seguir en cada una de ellas. 1. Estudio de los Sistemas y Estrategias Actuales 1.1. Análisis de los Sistemas Actuales 1.2. Estudio de los métodos y procedimientos que usen dichos sistemas 1.3. Comparación de los mismos 1.4. Estudio de las técnicas 1.5. Estudio de las simulaciones 2. Mantenimiento de la razón 2.1. Estudio inicial 2.2. Comparación de los mecanismos del mantenimiento de la razón 2.3. Estudio de los diferentes problemas de la recogida de los datos 2.4. Enfoque del problema de la diferencia de datos (Datos reales vs. Datos recogidos por los sensores) 3. Técnicas de Programación 3.1. Estudio de las diferentes técnicas de programación en tiempo real 3.2. Análisis de la búsqueda de un lenguaje que se adapte al sistema con el que trabajemos 3.3. Realización de esas clases para su utilización por los operadores del sistema 3.4. Optimización del programa en referencia a la resolución de conflictos 3.5. Análisis de las posibilidades de marcar las diferentes zonas de almacenaje de vehículos 3.6. Estudio de prioridades de recorridos en los diferentes estados 4. Representación temporal 4.1. Estudio de estructuras de representación temporal para tratar con la evolución del tiempo del sistema 4.2. Comparación de las diferentes representaciones temporal al tratar con la evolución del tiempo del sistema Pág. 4

5 5. Aplicación al Control de Tráfico Urbano 5.1. Aplicación de las Técnicas 5.2. Resolución del problema 5.3. Aplicación a diversos sistemas Pág. 5

6 4. Bibliografía más relevante [Ambrosino G., 1991] [Früewirth 93] [Cuena J., 1989 (1)] [Cuena J., 1989 (2)] [Cuena J., 1992] [García L.A., 1996] [Giarratano J., 1998] [Godfrey D., 1996] Ambrosino G., Bielli M., Boero M., Fleishcmann S., Hock R., Irgens M. A blackboard model for traffic control operations. Proceedings from Drive Conference, Bruxelles. 4-6 February Früewirth et al., Constraint Logic Progamming - An informal introduction. TR. ECRC-93-5, Cuena J. AURA: a second generation expert system for traffic control in urban motorways. In Proceedings of the 9 th International Workshop on Expert Systems and their Applications EC2, Avignon, May Cuena J. "El sistema Experto AURA para control de Tráfico en Accesos Urbanos". Universidad Politécnica de Madrid, Cuena J., Molina M., Martin G. An architecture for Knowledge-based traffic management for the Expo-92 Sevilla urban ring. In Proceeding of the 2 nd OECD Workshop on Knowledge-Based Expert Systems in Transportation, Montreal, Canada, June 15-17, García L.A. "Arquitecturas de Pizarra. Definiciones, Antecedentes, Evolución e Implementaciones". DI 04-07/96. Informe Técnico Departamento de Informática de la Universidad "Jaume I" de Castellón J. Giarratano, G. Riley. Expert systems principles and programming. Col. Computer science Expert systems. Boston : PWS, Godfrey D., Nwagboso C., Ball R., Davies D. IMI Land Transport Telematic Programme Recommendation for Focused Call. Engineering, Physical and Science Research Council Report, UK, [Irgens M., 1990(1)] Irgens M., Bielli M., Ambrosino G, Boero M., Fleishcmann S., Hock R. Artificial intelligence and expert systems: Towards the application to road traffic control; OECD Workshop on Knowledge-based Expert Systems in Transportation, Vol 1 (Heikki J., ed.). Finland: VTT, Espo, [Irgens M., 1990(2)] [Krogh C., 1992] Irgens M., Bielli M., Boero M., Fleishcmann S., Hock R. Towards intelligent urban traffic control. Proceedings, OECD Workshop on Knowledge Based Expert Systems in Transportation, Krogh C.: SPGen an inference engine for signal plan generation. Proceedings from 2 nd OECD Workshop on Knowledge Based Expert systems in Transportation, Montreal Canada, June [Kuipers B.J., 1986] B.J. Kuipers. Qualitative simulation. Artificial Intelligence 29: [Kuipers B.J., 1993] B.J. Kuipers. Qualitative simulation: then and now. Artificial Intelligence 59: Pág. 6

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