Propuesta de Arquitectura de Control Inteligente Distribuido basada en Dispositivos Modulares Heterogéneos Aplicada a la Movilidad de Entornos y Ciudades Inteligentes

• Autores: Pedro Uribe Chavert
• Directores de la Tesis: José Luis Poza Luján (codir. tes.) , Miguel Rebollo Pedruelo (codir. tes.) , Juan-Luis Posadas Yagüe (codir. tes.)
• Lectura: En la Universitat Politècnica de València ( España ) en 2025
• Idioma: español
• Tribunal Calificador de la Tesis: Sara Rodríguez González (presid.) , Marina Alonso Díaz (secret.) , José Alberto Benítez Andrades (voc.)
• Enlaces
  • Tesis en acceso abierto en: RiuNet
• Resumen

  • Esta tesis doctoral, en el marco del programa de automática, robótica e informática industrial, propone que el tráfico urbano puede optimizarse mediante un control distribuido inteligente basado en una arquitectura de subsunción y sensores de bajo coste. La investigación se alinea con los Objetivos de Desarrollo Sostenible, especialmente el ODS 11, promoviendo una movilidad más eficiente y sostenible en entornos urbanos.

    Se establecen cinco objetivos operativos. El primero analiza estructuradamente las capas funcionales de los sistemas inteligentes de control de tráfico, evaluando parámetros clave, metodologías y herramientas tecnológicas. El segundo se centra en el diseño de una arquitectura de control distribuido, con dispositivos modulares y heterogéneos organizados jerárquicamente, capaces de tomar decisiones de forma autónoma, eficiente y escalable. El tercero desarrolla un modelo de control inteligente sobre esta arquitectura, integrando aprendizaje por refuerzo y estructuras jerárquicas de subsunción para optimizar la toma de decisiones. El cuarto aborda la implementación física y lógica de los módulos del sistema, mediante componentes configurables y simulaciones controladas. El quinto se dedica a la validación experimental del sistema propuesto en entornos simulados y escenarios reales, midiendo su rendimiento en precisión, eficiencia y adaptabilidad.

    La metodología combina revisión bibliográfica de trabajos recientes con un enfoque top-down para el diseño de la arquitectura, descomponiendo funcionalmente los sistemas y definiendo flujos entre sensores, parámetros y algoritmos de control. La validación se realiza de forma iterativa mediante simulación, permitiendo refinar y comprobar el comportamiento del sistema en diferentes condiciones de tráfico.

    Los resultados demuestran que la arquitectura distribuida permite gestionar eficientemente el tráfico urbano, optimizando parámetros de control mediante decisiones autónomas y coordinadas. Se valida así la hipótesis planteada, cumpliendo con los objetivos propuestos. Desde la informática industrial, se aporta una arquitectura distribuida embebida basada en nodos inteligentes con procesamiento local, integrando conceptos de Edge y Fog Computing y una gestión modular alineada con la Industria 4.0. Desde la ingeniería de automática y robótica, se propone un modelo jerárquico de control inteligente multinivel que coordina dinámicamente decisiones entre sensores/actuadores y niveles superiores, formalizando el uso del aprendizaje por refuerzo en el control del tráfico urbano.

    A nivel socioeconómico, la solución mejora la movilidad urbana al reducir tiempos de espera, consumo de combustible y emisiones, contribuyendo a los ODS 11 (ciudades sostenibles), 9 (infraestructura innovadora) y 13 (acción climática). Además, el sistema presenta una arquitectura escalable y adaptable a distintos contextos urbanos, con capacidad de operar de forma colaborativa y resiliente frente a condiciones cambiantes.

    La tesis abre nuevas líneas de investigación, como la integración con otros sistemas de ciudades inteligentes (iluminación pública, señalización variable, servicios urbanos conectados) para generar un ecosistema de gestión distribuida más amplio. También se plantea extender el control dinámico a otras reglas de circulación, como prioridades, accesos o rutas preferenciales. Asimismo, la arquitectura puede utilizarse como plataforma experimental para el desarrollo y evaluación de soluciones de automatización urbana e inteligencia ambiental distribuida, más allá de la gestión del tráfico.