Efficient Traffic Management in Urban Environments

[ES] En la actualidad, uno de los principales desafíos a los que se enfrentan las grandes áreas metropolitanas es la congestión provocada por el tráfico, la cual se ha convertido en un problema importante al que se enfrentan las autoridades de cada ciudad. Para abordar este problema es necesario implementar una solución eficiente para controlar el tráfico que genere beneficios para los ciudadanos, como reducir los tiempos de viaje de los vehículos y, en consecuencia, el consumo de combustible, el ruido, y la contaminación ambiental. De hecho, al analizar adecuadamente la demanda de tráfico, es posible predecir las condiciones futuras del tráfico, y utilizar esa información para la optimización de las rutas tomadas por los vehículos. Este enfoque puede ser especialmente efectivo si se aplica en el contexto de los vehículos autónomos, que tienen un comportamiento más predecible, lo cual permite a los administradores de la ciudad mitigar los efectos de la congestión, como es la contaminación, al mejorar el flujo de tráfico de manera totalmente centralizada. La validación de este enfoque generalmente requiere el uso de simulaciones que deberían ser lo más realistas posible. Sin embargo, lograr altos grados de realismo puede ser complejo cuando los patrones de tráfico reales, definidos a través de una matriz de Origen/Destino (O-D) para los vehículos en una ciudad, son desconocidos, como ocurre la mayoría de las veces. Por lo tanto, la primera contribución de esta tesis es desarrollar una heurística iterativa para mejorar el modelado de la congestión de tráfico; a partir de las mediciones de bucle de inducción reales hechas por el Ayuntamiento de Valencia (España), pudimos generar una matriz O-D para la simulación de tráfico que se asemeja a la distribución de tráfico real. Si fuera posible caracterizar el estado del tráfico prediciendo las condiciones futuras del tráfico para optimizar la ruta de los vehículos automatizados, y si se pudieran tomar estas medidas para mitigar de manera preventiva los efectos de la congestión con sus problemas relacionados, se podría mejorar el flujo de tráfico en general. Por lo tanto, la segunda contribución de esta tesis es desarrollar una Ecuación de Predicción de Tráfico para caracterizar el comportamiento en las diferentes calles de la ciudad en términos de tiempo de viaje con respecto al volumen de tráfico, y aplicar una regresión logística a esos datos para predecir las condiciones futuras del tráfico. La tercera y última contribución de esta tesis apunta directamente al nuevo paradigma de gestión de tráfico previsto, tratándose de un servidor de rutas capaz de manejar todo el tráfico en una ciudad, y equilibrar los flujos de tráfico teniendo en cuenta las condiciones de congestión del tráfico presentes y futuras. Por lo tanto, realizamos un estudio de simulación con datos reales de congestión de tráfico en la ciudad de Valencia (España), para demostrar cómo se puede mejorar el flujo de tráfico en un día típico mediante la solución propuesta. Los resultados experimentales muestran que nuestra solución, combinada con una actualización frecuente de las condiciones del tráfico en el servidor de rutas, es capaz de lograr mejoras sustanciales en términos de velocidad promedio y tiempo de trayecto, ambos indicadores de un menor grado de congestión y de una mejor fluidez del tráfico.[CA] En l'actualitat, un dels principals desafiaments als quals s'enfronten les grans àrees metropolitanes és la congestió provocada pel trànsit, que s'ha convertit en un problema important al qual s'enfronten les autoritats de cada ciutat. Per a abordar aquest problema és necessari implementar una solució eficient per a controlar el trànsit que genere beneficis per als ciutadans, com reduir els temps de viatge dels vehicles i, en conseqüència, el consum de combustible, el soroll, i la contaminació ambiental. De fet, en analitzar adequadament la demanda de trànsit, és possible predir les condicions futures del trànsit, i utilitzar aqueixa informació per a l'optimització de les rutes preses pels vehicles. Aquest enfocament pot ser especialment efectiu si s'aplica en el context dels vehicles autònoms, que tenen un comportament més predictible, i això permet als administradors de la ciutat mitigar els efectes de la congestió, com és la contaminació, en millorar el flux de trànsit de manera totalment centralitzada. La validació d'aquest enfocament generalment requereix l'ús de simulacions que haurien de ser el més realistes possible. No obstant això, aconseguir alts graus de realisme pot ser complex quan els patrons de trànsit reals, definits a través d'una matriu d'Origen/Destinació (O-D) per als vehicles en una ciutat, són desconeguts, com ocorre la majoria de les vegades. Per tant, la primera contribució d'aquesta tesi és desenvolupar una heurística iterativa per a millorar el modelatge de la congestió de trànsit; a partir dels mesuraments de bucle d'inducció reals fetes per l'Ajuntament de València (Espanya), vam poder generar una matriu O-D per a la simulació de trànsit que s'assembla a la distribució de trànsit real. Si fóra possible caracteritzar l'estat del trànsit predient les condicions futures del trànsit per a optimitzar la ruta dels vehicles automatitzats, i si es pogueren prendre aquestes mesures per a mitigar de manera preventiva els efectes de la congestió amb els seus problemes relacionats, es podria millorar el flux de trànsit en general. Per tant, la segona contribució d'aquesta tesi és desenvolupar una Equació de Predicció de Trànsit per a caracteritzar el comportament en els diferents carrers de la ciutat en termes de temps de viatge respecte al volum de trànsit, i aplicar una regressió logística a aqueixes dades per a predir les condicions futures del trànsit. La tercera i última contribució d'aquesta tesi apunta directament al nou paradigma de gestió de trànsit previst. Es tracta d'un servidor de rutes capaç de manejar tot el trànsit en una ciutat, i equilibrar els fluxos de trànsit tenint en compte les condicions de congestió del trànsit presents i futures. Per tant, realitzem un estudi de simulació amb dades reals de congestió de trànsit a la ciutat de València (Espanya), per a demostrar com es pot millorar el flux de trànsit en un dia típic mitjançant la solució proposada. Els resultats experimentals mostren que la nostra solució, combinada amb una actualització freqüent de les condicions del trànsit en el servidor de rutes, és capaç d'aconseguir millores substancials en termes de velocitat faig una mitjana i de temps de trajecte, tots dos indicadors d'un grau menor de congestió i d'una fluïdesa millor del trànsit.[EN] Currently, one of the main challenges that large metropolitan areas have to face is traffic congestion, which has become an important problem faced by city authorities. To address this problem, it becomes necessary to implement an efficient solution to control traffic that generates benefits for citizens, such as reducing vehicle journey times and, consequently, use of fuel, noise and environmental pollution. In fact, by properly analyzing traffic demand, it becomes possible to predict future traffic conditions, and to use that information for the optimization of the routes taken by vehicles. Such an approach becomes especially effective if applied in the context of autonomous vehicles, which have a more predictable behavior, thus enabling city management entities to mitigate the effects of traffic congestion and pollution by improving the traffic flow in a city in a fully centralized manner. Validating this approach typically requires the use of simulations, which should be as realistic as possible. However, achieving high degrees of realism can be complex when the actual traffic patterns, defined through an Origin/Destination (O-D) matrix for the vehicles in a city, are unknown, as occurs most of the times. Thus, the first contribution of this thesis is to develop an iterative heuristic for improving traffic congestion modeling; starting from real induction loop measurements made available by the City Hall of Valencia, Spain, we were able to generate an O-D matrix for traffic simulation that resembles the real traffic distribution. If it were possible to characterize the state of traffic by predicting future traffic conditions for optimizing the route of automated vehicles, and if these measures could be taken to preventively mitigate the effects of congestion with its related problems, the overall traffic flow could be improved. Thereby, the second contribution of this thesis was to develop a Traffic Prediction Equation to characterize the different streets of a city in terms of travel time with respect to the vehicle load, and applying logistic regression to those data to predict future traffic conditions. The third and last contribution of this thesis towards our envisioned traffic management paradigm was a route server capable of handling all the traffic in a city, and balancing traffic flows by accounting for present and future traffic congestion conditions. Thus, we perform a simulation study using real data of traffic congestion in the city of Valencia, Spain, to demonstrate how the traffic flow in a typical day can be improved using our proposed solution. Experimental results show that our proposed solution, combined with frequent updating of traffic conditions on the route server, is able to achieve substantial improvements in terms of average travel speeds and travel times, both indicators of lower degrees of congestion and improved traffic fluidity.Finally, I want to thank the Ecuatorian Republic through the "Secretaría de Educación Superior, Ciencia, Tecnología e Innovación" (SENESCYT), for granting me the scholarship to finance my studies.Zambrano Martínez, JL. (2019). Efficient Traffic Management in Urban Environments [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/129865TESI

Une approche dynamique pour la gestion de feux de circulation avec les voitures connectées

La solution la plus pratique et économique pour réduire la congestion est d'améliorer les systèmes de contrôle de la circulation, en particulier les feux de circulation. Ces systèmes ont des impacts importants sur les temps d'attente, les risques d'accident et la consommation inutile de carburant. La majorité de ces systèmes est cependant statique, c'est-à-dire que la programmation est fixe. Ils sont donc mal adaptés aux variations de la demande et peu réceptifs à la demande. Les deux principaux objectifs de cette thèse étaient de réduire la complexité pour la gestion des feux de circulation en temps réel et de proposer un modèle pour collecter les données nécessaires pour appliquer notre approche dans la vie réelle. L'approche proposée pour atteindre le premier objectif, s'inspire du travail d'un agent de circulation humain. Elle consiste à diminuer les arrêts et à favoriser les déplacements en groupe de véhicules comme les agents de circulation. Pour y arriver, la densité de circulation a été mesurée à chaque instant et les séquences des feux de circulation ont été modifiées au moment propice. Pour la tester, un secteur achalandé de la ville de Québec a été identifié et une simulation avec un simulateur microscopique a été effectuée. Les délais d'attente ont été réduits de façon importante. Notre deuxième objectif était de transférer cette solution dans la vie réelle. Un en jeu fondamental était de mesurer la densité de circulation en temps réel. Cette tâche est cependant coûteuse et nécessite d'installer des appareils vidéo ou autres capteurs disséminés sur le réseau. Une architecture de services a été définie en utilisant les voitures connectées. Il s'agit d'une technologie émergente qui permet d'obtenir la position des véhicules toutes les 0,1 seconde. À partir de cette valeur, il était ensuite possible de calculer la densité de circulation et d'appliquer la solution proposée. La collecte des données, la transmission à un centre de gestion de la circulation, le traitement et l'application de la solution peuvent ainsi se faire instantanément à un coût économique. Cette thèse montre qu'il est possible d'améliorer la performance d'un système de feux de circulation en appliquant des règles basées sur le sens commun et d'avoir une méthode de mise en œuvre pratique et économique pour les transposer dans la vie réelle. Le processus de simulation reste cependant un aperçu de la réalité et il est difficile de prévoir les résultats dans d'autres contextes. Il serait donc avantageux de poursuivre les recherches dans d'autres environnements. Par ailleurs, la technologie des voitures connectées n'est pas encore déployée au Canada. Il est cependant permis d'espérer qu'elle est sur le point d'émerger avec les investissements des constructeurs de véhicules et le déploiement du 5G. Un banc d'essai serait la prochaine étape pour tester la solution proposée in situ.The most practical and economical solution to reduce congestion in the cities is to improve traffic control systems, especially traffic lights signals. These systems have significant impacts on waiting times, accident risks and unnecessary fuel consumption. The majority of these systems are however static, that is to say that the programming is fixed or pre-timed. They are therefore not receptive to demand. The two main objectives of this thesis were to reduce the complexity for the management of traffic lights in real time and to propose a model to collect the data necessary to apply our approach in real life. The approach proposed to achieve the first goal, is inspired by the work of a human circulation officer. It consists of reducing stops and encouraging group travel of vehicles such as traffic officers do in real life. To achieve this, the traffic density was measured continuously, and the traffic light sequences were modified accordingly. To test our approach, a busy sector of Quebec City was identified and a simulation with a microscopic simulator was performed. Waiting times have been reduced significantly. Our second goal was to transfer this solution in real life. However, a fundamental challenge was to measure traffic density at every moment as request in our approach. This task is expensive and requires installing video devices or other sensors scattered over the network. A new service architecture model has therefore been developed to work around this problem and it relies on connected cars technology. This technology allows to obtain the vehicle position every 0.1 second on a road network and it was the necessary ingredient to apply our approach in real life. From this value, it was then possible to calculate the traffic density and apply the proposed solution. Thus, data collection, transmission to a traffic management center, processing and application of the solution could be done instantly at an economical cost. This thesis therefore shows that it is possible to improve the performance of current traffic light systems by applying rules based on common sense and to apply a practical and economical implementation method to transpose them into real life. Furthermore, a limitation of our work is that the simulation process is an overview of the reality and it is difficult to predict the results of the experiment in other contexts. It would therefore be advantageous to continue research in other environments. In addition, the technology of connected cars is not yet deployed in Canada. However, it is hoped that this technology is about to emerge with current massive investment by vehicle manufacturers and deployment of 5G. A test bed would be the next step to test the solution proposed in situ

Validation Risk Across Hierarchical Models

Modeling and simulation are applied in a great many methods across a variety of topics. Model developers and users alike have a professional duty to understand the complexities of the tools and methods they are used. Oftentimes, models that have been independently constructed and executed are used to inform one another for an analytic purpose and the compatibility of the models is not always addressed. In the literature, great attention has been paid to model validation. When using models constructively with one another, analysts must understand the bounds of model validity and ensure that the combination of models does not generate poor information. The literature reveals significant research on model interoperability and model composability. Special analytic cases of composability in multi-resolution modeling have also been examined in the available research. What is not available, however, is the ability to assess models’ ability to inform one another without violating the validation of either model. Therefore, the purpose of this research is to develop a risk of method to model composability. To develop this method, a macroscopic model, simulating large-scale transportation problems will be implemented. An available technique for Model Use Risk Methodology (MURM) will be applied to the macroscopic model to measure its appropriateness for use within its validated space. The model will be decomposed into atomic units of Objects and Processes. Next, a microscopic traffic model will be similarly decomposed into atomic units and be used to inform the macroscopic model. Applying model similarity techniques across the atoms of both models will yield an assessment of their compatibility of one another. The macroscopic model will be reassessed using the MURM. Changes in its risk-of-use score will be compared against the model elements’ similarity to derive a relationship between model similarity and its impact upon model use appropriateness

Model-Based Engineering of Collaborative Embedded Systems

This Open Access book presents the results of the "Collaborative Embedded Systems" (CrESt) project, aimed at adapting and complementing the methodology underlying modeling techniques developed to cope with the challenges of the dynamic structures of collaborative embedded systems (CESs) based on the SPES development methodology. In order to manage the high complexity of the individual systems and the dynamically formed interaction structures at runtime, advanced and powerful development methods are required that extend the current state of the art in the development of embedded systems and cyber-physical systems. The methodological contributions of the project support the effective and efficient development of CESs in dynamic and uncertain contexts, with special emphasis on the reliability and variability of individual systems and the creation of networks of such systems at runtime. The project was funded by the German Federal Ministry of Education and Research (BMBF), and the case studies are therefore selected from areas that are highly relevant for Germany’s economy (automotive, industrial production, power generation, and robotics). It also supports the digitalization of complex and transformable industrial plants in the context of the German government's "Industry 4.0" initiative, and the project results provide a solid foundation for implementing the German government's high-tech strategy "Innovations for Germany" in the coming years