Ir al contenido

Documat


Arquitectura distribuida modular para el control inteligente del tráfico

  • Uribe-Chavert, Pedro [1] ; Posadas-Yagüe, Juan-Luis [1] ; Balbastre, Patricia [1] ; Poza-Luján, José-Luis [1]
    1. [1] Universidad Politécnica de Valencia

      Universidad Politécnica de Valencia

      Valencia, España

  • Localización: Revista iberoamericana de automática e informática industrial ( RIAI ), ISSN-e 1697-7920, Vol. 20, Nº. 1, 2023, págs. 56-67
  • Idioma: español
  • DOI: 10.4995/riai.2022.17068
  • Títulos paralelos:
    • Modular distributed architecture for intelligent traffc control
  • Enlaces
  • Resumen
    • español

      La gestión de la movilidad de personas y vehículos es un aspecto de continuo estudio debido a la relevancia que tiene en la contribución a la polución. El control de los semáforos determina las colas que en los cruces se pueden formar. Habitualmente este control no está adaptado al tráfico existente en un momento concreto, dado que la adaptación implica conocer los peatones y vehículos que se encuentran circulando en cada momento. Para resolver este problema, en el artículo se propone el uso de unos dispositivos inteligentes modulares que permiten detectar los vehículos y cambiar los tiempos de acceso al cruce dependiendo de las circunstancias. Para validar el sistema se ha realizado una simulación generando cargas en MatLab y simulando el control con Simulink. Se ha simulado un ciclo de semáforo con tiempos fijos y se ha comparado con ciclos de tiempos variables en función de la carga de peatones y de vehículos. En el artículo se proponen los indicadores Op y Sat como método de medición de la optimización del algoritmo de control sobre el estado del cruce. Por medio de dichos indicadores se ha comprobado que en el mejor de los casos es posible optimizar en un 50 % el tiempo de espera de forma casi independiente de la carga de tráfico.

    • English

      The management of people and vehicles mobility is an aspect of continuous study due to its contribution to pollution. Traffic light control determines the queues that can form at crossroads. Usually, this control is not adapted to the existing traffi at a specific time since the adaptation implies knowing the pedestrians and vehicles circulating at all times. This article proposes using modular intelligent devices that allow vehicles to be detected and access times to the intersection to be changed depending on the circumstances. A simulation has been carried out generating loads in MatLab and simulating the control with Simulink. A traffic light cycle with fixed times has been simulated and compared with cycles with varying service times depending on a load of pedestrians and vehicles. In the article, the Op and Sat indicators are proposed to measure the optimisation of the control algorithm on the crossing state. Using these indicators, it has been shown that it is possible to optimise the waiting time by 50%, almost independently of the traffic load in the best case.

  • Referencias bibliográficas
    • Al-qutwani, M.,Wang, X., 2019. Smart traffic lights over vehicular named data networking. Information 10 (3), 83. https://doi.org/10.3390/info10030083
    • Banister, D., 2011. Cities, mobility and climate change. Journal of Transport Geography 19 (6), 1538-1546. https://doi.org/10.1016/j.jtrangeo.2011.03.009
    • Beaver, L. E., Chalaki, B., Mahbub, A. I., Zhao, L., Zayas, R., Malikopoulos, A. A., 2020. Demonstration of a time-efficient mobility system...
    • Burguillo-Rial, J. C., Rodriguez-Hernandez, P. S., Montenegro, E. C., Castineira, F. G., 2012. History-based self-organizing traffic lights....
    • Chen, L.-W., Chang, C.-C., 2016. Cooperative traffic control with green wave coordination for multiple intersections based on the internet...
    • De Souza, A. M., Brennand, C. A., Yokoyama, R. S., Donato, E. A., Madeira, E. R., Villas, L. A., 2017. Traffic management systems: A classification,...
    • Gao, K., Huang, S., Han, F., Li, S., Wu, W., Du, R., 2020. An integrated algorithm for intersection queue length estimation based on iot in...
    • Griggs, D., Stafford-Smith, M., Gaffney, O., Rockström, J., Öhman, M. C., Shyamsundar, P., Steffen, W., Glaser, G., Kanie, N., Noble, I.,...
    • Hartanti, D., Aziza, R. N., Siswipraptini, P. C., 2019. Optimization of smart traffic lights to prevent traffic congestion using fuzzy logic....
    • Hernandez Bel, A., 2020. Dispositivo modular configurable para la deteccion de vehıculos, y viandantes, y con soporte a la iluminacion de...
    • Jang, H.-C., Lin, T.-K., 2018. Traffic-aware traffic signal control framework based on sdn and cloud-fog computing. In: 2018 IEEE 88th Vehicular...
    • Lämmer, S., Helbing, D., 2008. Self-control of traffic lights and vehicle flows in urban road networks. Journal of Statistical Mechanics:...
    • Liang, X., Du, X., Wang, G., Han, Z., 2018. Deep reinforcement learning for traffic light control in vehicular networks. arXiv preprint arXiv:1803.11115.
    • Liu, H. X.,Wu, X., Ma,W., Hu, H., 2009. Real-time queue length estimation for congested signalized intersections. Transportation research...
    • Mahoor, M., Salmasi, F. R., Najafabadi, T. A., 2017. A hierarchical smart street lighting system with brute-force energy optimization. IEEE...
    • Navarro, J., Vida˜na-Vila, E., Alsina-Pagés, R. M., Hervas, M., 2018. Real-time distributed architecture for remote acoustic elderly monitoring...
    • Pell, A., Meingast, A., Schauer, O., 2017. Trends in real-time traffic simulation. Transportation research procedia 25, 1477-1484. https://doi.org/10.1016/j.trpro.2017.05.175
    • Płaczek, B., 2014. A self-organizing system for urban traffic control based on predictive interval microscopic model. Engineering applications...
    • Poza-Lujan, J.-L., Posadas-Yagüe, J.-L., Simó-Ten, J.-E., Blanes, F., 2020. Distributed architecture to integrate sensor information: Object...
    • Poza-Lujan, J.-L., Uribe-Chavert, P., Sáenz-Peñafiel, J.-J., Posadas-Yagüe, J.-L., 2021. Distributing and processing data from the edge. a...
    • Poza-Lujan, J.-L., Uribe-Chavert, P., Sáenz-Peñafiel, J.-J., Posadas-Yagüe, J.-L., 2022. Processing at the edge: A case study with an ultrasound...
    • Sachs, J. D., 2012. From millennium development goals to sustainable development goals. The Lancet 379 (9832), 2206-2211. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(12)60685-0
    • Simarro Fernandez, R., Simo Ten, J. E., Navarro Herrero, J. L., Poza-Lujan, J.-L., Posadas-Yagüe, J.-L., 2016. Nucleo de control: Controladores...
    • Tiaprasert, K., Zhang, Y., Wang, X. B., Zeng, X., 2015. Queue length estimation using connected vehicle technology for adaptive signal control....
    • Tubaishat, M., Shang, Y., Shi, H., 2007. Adaptive traffic light control with wireless sensor networks. In: 2007 4th IEEE Consumer Communications...
    • Uribe Chavert, P., 2020. Sistema de control de trafico automatico basado en dispositivos modulares heterog"€eneos. Tech. rep., Universitat...
    • Wen, W., 2008. A dynamic and automatic traffic light control expert system for solving the road congestion problem. Expert Systems with Applications...

Fundación Dialnet

Mi Documat

Opciones de artículo

Opciones de compartir

Opciones de entorno