Investigación y desarrollo en el campo de la accesibilidad.

En este capítulo se describe la actividad de investigación y desarrollo más relevante llevada a cabo en CETTICO en el campo de la accesibilidad. En primer lugar, se presentan los cinco grupos de investigación que foman CETTICO, para seguidamente plantear su actuación en el ámbito de la ceguera y de la deficiencia auditiva, que son las dos discapacidades en las que más se ha trabajado. Con respecto a la ceguera se describen: algunas normas sobre requisitos de accesibilidad al ordenador, requisitos de usabilidad, un marco de trabajo para el desarrollo de aplicaciones y un diccionario con interfaz dual para usuarios, se describen: algunas normas sobre requisitos de accesibilidad al ordenador y el desarrollo de tres aplicaciones: una dirigída a la normalización de la lengua de signos, otra a la formación de niños sordos y la tercera al subtitulado en directo

Modelado basado en agentes para el estudio de sistemas complejos

El modelado basado en agentes es una herramienta que en las dos últimas décadas está siendo cada vez más utilizada para el estudio de sistemas complejos en distintos ámbitos de las ciencias sociales y como ayuda para la toma de decisiones. Las entidades de los sistemas sociales pueden ser modeladas como agentes autónomos que interaccionan en un entorno. Estos modelos se pueden simular para analizar el comportamiento que muestra el sistema en distintos escenarios y configuraciones. En este artículo se ilustra su aplicación con varios casos, y se describen las herramientas más utilizadas actualmente, así como los retos metodológicos para su utilización en gran escalaProyectos CSD2010-00034 (CONSOLIDER-INGENIO 2010) y TIN2011-28335-C02-01 subvencionados por el Gobierno de España con referencias, y el proyecto GREX251-2009 subvencionado por la Junta de Castilla y León

Control inteligente de semáforos mediante aprendizaje automático

Este trabajo se centra en el control de semáforos de forma inteligente. Se presentan varios sistemas funcionales en la actualidad que utilizan diversas técnicas de Inteligencia Artificial para optimizar la gestión de tráfico, desde árboles de decisión y redes de neuronas hasta algoritmos genéticos. Otra técnica de la Inteligencia Artificial altamente expandida en este campo es el aprendizaje por refuerzo. Gracias a esta técnica, los semáforos son entrenados inmersos en un entorno específico de tráfico y son capaces de aprender a través de la experiencia. En este proyecto se presenta un sistema multi-agente distribuido, donde se aplica aprendizaje por refuerzo (Q-learning) para resolver el problema de la gestión de tráfico. La particularidad de este sistema reside en que cada agente controla solamente un semáforo, basándose en la información local del mismo, como el número de vehículos o la velocidad media en su carril. Este trabajo se desarrolla en el simulador SUMO. El sistema interactúa con SUMO a través de la interfaz TraCI, que ofrece todas las herramientas necesarias para controlar la simulación a la vez que pone a disposición del usuario todas las métricas mencionadas anteriormente. Para evaluar el sistema desarrollado se ejecuta en varios escenarios, un sistema de política fija y un sistema de política aleatoria. Cada escenario dispone de un mapa y un nivel de tráfico distinto, con el objetivo de comprobar el comportamiento de cada sistema con tráfico fluido y congestionado. En base a los resultados que estos experimentos arrojan, se concluye que el sistema desarrollado gestiona de forma más eficiente el tráfico congestionado que el de política fija, aunque es menos eficiente en situaciones de tráfico fluido.This project is about creating a system that manages traffic efficiently. Big cities have some serious troubles when it comes to traffic jams and this has a big impact on both the economy and the enviroment. The study The future economic and environmental costs of gridlock in 2030 made by the CEBR (Centre for Economics and Business Research) concludes that the total cost of traffic jams in just four big countries (France, Germany, Great Britain and the United States) raises up to 200 billion dolars in 2013. But this can be lower if an intelligent system is created and implemented. The current system that is installed all around the world is a centralized system that contains traffic lights that only changes in a fixed interval. This system has the exact same behavior regardless of the situation of the traffic and it fails at avoiding traffic jams. In the recent past, some researchers have created intelligent traffic lights that make decisions based on the traffic that exists in that exact moment, improving the traffic flow and reducing the jams. But these systems are generally centralized, which means they are not scalable. In this project, we will try to create a distributed multi-agent system using machine learning, where each traffic light will be independent and will only have information about the lane they are controlling. This way, each traffic light will learn to make better decisions and the system will be highly scalable due to the possibility of installing it anywhere, regardless of where it is situated. This system will be integrated in the simulator chosen to do the tests. This simulator is SUMO, a traffic simulator that offers a realistic vehicle behavior and an easy interface called TraCI. This interface allow us to control the simulation, change any traffic light at will and get any information about number of vehicles or their speed in any lane. It also supports many programming languages: Python, Java, Matlab and C++. It has some disadvantages like the inability to rewind time, but it is the best simulator to use in this case. As it was said previously, machine learning will be used in the system that it is going to be created. Machine learning is a subfield in computer science which objective is to develop some techniques to give computers the ability to learn. These techniques are about generating behaviours from examples and they focus on solving classification, optimizations and decision-making problems. Some of its applications are: detecting credit card fraud, speech and handwriting recognition, robot locomotion and medical diagnosis. Reinforcement learning is an area of machine learning that it is based on a software agent that must learn a behavior through trial and error, interacting with an enviroment so as to maximize a reward. The reinforcement model consists of: A set of states representing the enviroment at a given time. A set of actions that the agent can perform. A reward function that defines the reward received by the agent after performing an action.Ingeniería Informátic

SINCRONIZACIÓN DE SEMÁFOROS UTILIZANDO INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA EL CONTROL DEL FLUJO VEHICULAR EN LA CIUDAD DE TOLUCA.

Tesis para obtener el grado de Maestra en Movilidad y TransporteLa Ciudad de Toluca cuenta con un sistema de semáforos de jurisdicción municipal, a cargo de la Dirección General de Seguridad con 269 intersecciones, de las cuales 162 operan de manera centralizada y 107 son intersecciones de tiempos fijos, en el segundo mencionado se presenta como situación que el personal operativo debe de sincronizar un semáforo a la vez, el presente plantea una solución para evitarlo. Este trabajo, tiene como objetivo diseñar un modelo de sincronización para los semáforos de tiempo fijo que controlen el flujo vehicular, mediante el cambio de luces, empleando inteligencia artificial, para optimizar la operacionalidad en algunas intersecciones de la de la Ciudad de Toluca

Optimización de la movilidad a partir del manejo de datos de flujo de tráfico

Trabajo Fin de Máster. Máster Universitario en sistemas inteligentes. Curso académico 2022-2023.[ES]La congestión del tráfico es un problema que afecta la economía y calidad de vida de las personas. En España, el crecimiento vehicular ha generado impactos negativos en el medio ambiente y la seguridad vial. En este contexto, este trabajo se centró en optimizar la gestión semafórica de una intersección en Salamanca utilizando simuladores de tráfico y técnicas de optimización. Se lograron configuraciones óptimas de tiempos de semáforos mediante una metodología rigurosa que incluyó la recopilación de datos, modelado y ajuste de simulaciones, y el uso del algoritmo PSO. Los resultados mostraron una distribución más equitativa del flujo vehicular, demostrando la importancia de la simulación y optimización para mejorar la eficiencia vial. A futuro, se plantea la implementación en tiempo real utilizando tecnologías de visión artificial y la exploración de otros simuladores y técnicas de optimización, buscando sistemas de control de tráfico más eficientes y sostenibles.[EN]Traffic congestion is a problem that affects people's economy and quality of life. In Spain, the growth of vehicles has generated negative impacts on the environment and road safety. In this context, this work focused on optimizing the traffic light management of an intersection in Salamanca using traffic simulators and optimization techniques. Optimal traffic signal timing settings were achieved through a rigorous methodology that included data collection, simulation modeling and tuning, and use of the PSO algorithm. The results showed a more equitable distribution of vehicle flow, demonstrating the importance of simulation and optimization to improve road efficiency. In the future, the implementation in real time using artificial vision technologies and the exploration of other simulators and optimization techniques are proposed, seeking more efficient and sustainable traffic control systems

Big-data, a digital ocean in the Information Society

Inmersos en la revolución digital, generamos constantemente datos y la mayoría son almacenados. Es lo que se ha denominado los “datos grandes” o Big-data. Junto con el capital y la fuerza de trabajo, los datos se han convertido en un valor añadido para la economía que refleja un futuro con un paradigma revolucionario en el que la sociedad será dirigida por los datos. El futuro está en la investigación, tratamiento y aplicación de los datos que aportarán prosperidad a nuestra sociedad. En el presente artículo se recogen las normas y leyes que existen hoy en día en el Big-data y la regulación existente. Para analizar Big-data la solución pasa por el aprendizaje automático (Machine-Learning) que se ocupa de la construcción y el estudio de los algoritmos que pueden aprender a partir de datos. Existen muchas técnicas, como estadística descriptiva, clasificación o agrupamiento. En este artículo se recoge las tecnologías que se utilizan para almacenar y analizar los “Big-data”.Immersed in the digital revolution, we generate data consistently and most are stored. This is what has been called the Big-data. Along with capital and labor force data have become an added value to the economy that reflects a future with a revolutionary paradigm in which society will be directed by the data. The future is in research, treatment and application data that will bring prosperity to our society. In this article the rules and laws that exist today in the Big-data and existing regulations are collected. To analyze the Big-data passes through the machine learning that deals with the construction and study of algorithms that can learn from data solution. There are many techniques such as descriptive statistics, sorting or grouping. This article describes the technologies that are used to store and analyze the “Big data” is collected

Implementación de smart city en base al control de semáforos inteligentes

La presente tesis plantea un diseño de migración de sistemas de semáforos convencionales a semáforos inteligentes. Para su estudio se analizó parte de la zona céntrica más concurrida de la Ciudad de Mendoza. En el análisis de la zona, se identificó que esta genera un gran aumento de vehículos en los horarios picos, a diferencia de otras zonas de la ciudad. Por lo tanto, se propuso como objetivo de estudio, un sistema de control que mejore en gran medida los problemas de congestionamiento ocasionados. Se propone, así, un sistema basado en tecnología de semáforos inteligentes, que proporcione los mejores resultados en base a la minimización del retardo producido por los tiempos de espera que generan los semáforos de tecnología convencional. Se concluye, entonces, en el estudio de la tecnología elegida denominada Scoot, ya que esta presenta los parámetros necesarios para permitir las condiciones de libre acceso de vehículos en la zona céntrica, evitando así las largas colas de espera que generan los semáforos de tecnología convencional.Fil: Varela Castro, Pablo Nicolá

Ciudades inteligentes: Requerimientos, desafíos y algunas claves para su diseño y transformación

El artículo describe cuáles son los requerimientos para que una ciudad pueda ser considerada como “inteligente”, para lo que es necesario que aborde de una forma holística y eficiente los grandes desafíos que tienen las ciudades y que lo haga utilizando las técnicas más avanzadas disponibles en cada momento. También describe los cuatro retos a los que deberán enfrentarse las ciudades en el futuro, que son el aumento de competencia entre ellas derivado de la globalización, el incremento de la tensión social por la creciente concentración de la riqueza, los desafíos derivados del cambio climático y la necesidad de acrecentar la resiliencia frente a fallos tecnológicos o bien producidos por fenómenos extremales de origen climático. Por último, describe cuáles deben ser las estrategias de las ciudades para hacer frente a los desafíos derivados del calentamiento global

Sistemas de Control Moderno para procesos industriales: Estado del arte para casos de congestión vehicular, mediante resolución d algoritmos genéticos y de control.

The steady increase of vehicles on the roads has recently made road congestion a crucial challenge. To cope with current traffic conditions and meet the growing demand for transportation, effective solutions are needed in urban transportation systems. However, introducing changes in urban infrastructures often involves significant constraints in time and feasibility. Therefore, optimizing traffic signal timing (TST) emerges as one of the fastest and most cost-effective methods to reduce congestion at intersections and improve traffic flow in urban networks. Researchers have been exploring various approaches, along with technological advances, to improve TST. This article aims to review recent literature from January 2015 to January 2020, focusing on computational intelligence (CI)-based simulation approaches and CI-based strategies for optimizing TST and traffic signal control (TSC) systems. Through this analysis, we seek to provide insight into existing research, identify gaps, and suggest possible directions for future research in this field.El incremento constante de vehículos en las carreteras ha convertido la congestión vial en un desafío crucial recientemente. Para hacer frente a las condiciones de tráfico actuales y satisfacer la creciente demanda de transporte, se necesitan soluciones efectivas en los sistemas de transporte urbano. Sin embargo, introducir cambios en las infraestructuras urbanas a menudo implica limitaciones significativas en tiempo y viabilidad. Por lo tanto, optimizar la temporización de semáforos (TST) emerge como uno de los métodos más rápidos y económicos para reducir la congestión en intersecciones y mejorar el flujo de tráfico en redes urbanas. Los investigadores han estado explorando diversos enfoques, junto con los avances tecnológicos, para mejorar la TST. Este artículo tiene como objetivo examinar la literatura reciente desde enero de 2015 hasta enero de 2020, centrándose en enfoques de simulación basados en inteligencia computacional (IC) y estrategias basadas en IC para optimizar los sistemas TST y de control de señales de tráfico (TSC). A través de este análisis, buscamos proporcionar una visión de la investigación existente, identificar lagunas y sugerir posibles direcciones para futuras investigaciones en este campo

Análisis y diseño de un sistema de semaforización para el control del tráfico vehicular utilizando PLC para la intersección de los jirones San Román con Dos de Mayo en la ciudad de Juliaca

Juliaca es una de las ciudades con un alto grado de congestionamiento vehicular en los últimos años, y carece de un sistema de semaforización para el control de tráfico vehicular en el cercado de la ciudad. Ante esto ha surgido la propuesta del proyecto de tesis denominado. “Análisis y diseño de un sistema de semaforización para el control del tráfico vehicular utilizando PLC para la intersección de los jirones San Román con Dos de Mayo en la ciudad de Juliaca”. En donde se analizó y diseño un sistema de semaforización inteligente para el control del tráfico vehicular el cual favorecerá a una mejor circulación y reducirá los tiempos de llegada a los destinos de las personas, como también algunos problemas relacionados a este. La investigación por sus características se considera de tipo descriptivo, metodología observacional para el desarrollo del sistema. Además, el diseño tiene una comunicación por medio de una interfaz vía bluetooth para monitorear y modificar los tiempos de cambio de las luces de ambas calles como por ejemplo en horas pico. El diseño del proyecto está basado en la detección de vehículos tanto en la vía del Jr. San Román y en la vía del Jr. Dos de Mayo “+” por medio de sensores inductivos que se instalarán en el pavimento estos sensores generarán datos que serán controlados y procesados por el PLC y programado también en este mismo computador se generará los tiempos adecuados para la activación de las luces en el área de control de tráfico vehicular. El proyecto se centra en el análisis del sistema de semaforización actual de la ciudad de Juliaca, para realizar un nuevo diseño mediante algoritmos de flujogramas, obteniendo resultados del diseño de un sistema de semaforización que optimiza la transitabilidad vial.Tesi