Fusión de datos para obtención de tiempos de viaje en carretera

Este documento aporta una visión general sobre la fusión de datos aplicada al transporte. Para ello se estructura el texto en cuatro capítulos principales. La primera parte consiste en un análisis sobre los sensores de obtención de datos del tráfico, pasándose en el segundo apartado a un análisis de la fusión de datos como ciencia, para finalizar el documento con el desarrollo y aplicación de un algoritmo de fusión de datos para el cálculo de tiempos de viaje en carretera. En el análisis de las fuentes de datos para la obtención de tiempos de viaje y otras variables fundamentales del tráfico, se realiza un análisis de los métodos utilizados para la toma de datos (valorando su inmediatez, exhaustividad e intrusión) así como de las distintas clases de tiempos de viaje que se pueden obtener (instantáneo (TVI), reconstruido (TVR) y previsto (TVP)) para posteriormente analizar los sensores más utilizados por los diversos operadores de infraestructuras en la gestión del trafico. Dichos sensores son evaluados según los datos que pueden obtener (tiempo de viaje, velocidad, flujo y clasificación de vehículos, ocupación de la vía), la precisión y fiabilidad que presentan dichos datos en diferentes situaciones del trafico y ambientales, su complejidad de instilación, calibrado y mantenimiento así como su coste. Para finalmente realizar unas tablas de valoración. La investigación bibliográfica realizada acerca de la fusión de datos de múltiples fuentes como ciencia, permite proceder a una definición de la misma como un compendio de técnicas multidisciplinares para después clasificar en 5 niveles su grado de complejidad. Posteriormente se realiza una descripción de las técnicas de fusión, clasificando éstas según su comportamiento (indulgente, prudente, severo), su constancia y dependencia del contexto, así como por la lógica utilizada (evidencial, probabilística y difusa). Tras ello se profundiza en las técnicas de fusión mas utilizadas como Bayes, Dempster-Shafer y Conjuntos difusos. Por otra parte se valora su utilidad describiendo las ventajas y las limitaciones que conlleva la utilización de la fusión de datos, procediendo a la descripción de algunos ejemplos de uso de esta ciencia en la ingeniería del transporte. A partir de todo este análisis previo se procede al diseño de un sistema de fusión de datos de múltiples fuentes para la obtención de tiempos de viaje en carretera. Se analiza entonces su estructura, que parte de dos tiempos de viaje instantáneo, que son fusionados en primera instancia en función del error asociado a cada uno ellos según el estado del tráfico (congestión o circulación libre),, y uno reconstruido que será fusionado posteriormente al resultado del primer proceso utilizando la lógica bayesiana. Siendo el resultado del proceso un tiempo de viaje previsto único. También se valoran los algoritmos utilizados y los errores que estos llevan asociados, así como los datos necesarios y los parámetros que serán utilizados para la calibración del sistema. Además se realiza una breve descripción del proceso de programación del algoritmo desarrollado, adjuntando para su mejor comprensión el programa ejecutable con código abierto para su posible modificación. Finalmente se procede a la validación del programa realizado, mediante la aplicación del sistema de fusión a un caso real. De dicha aplicación se obtiene de forma experimental las mejoras que ofrece el algoritmo desarrollado en relación a su fiabilidad, precisión y cobertura

Fusión de datos para obtención de tiempos de viaje en carretera

Este documento aporta una visión general sobre la fusión de datos aplicada al transporte. Para ello se estructura el texto en cuatro capítulos principales. La primera parte consiste en un análisis sobre los sensores de obtención de datos del tráfico, pasándose en el segundo apartado a un análisis de la fusión de datos como ciencia, para finalizar el documento con el desarrollo y aplicación de un algoritmo de fusión de datos para el cálculo de tiempos de viaje en carretera. En el análisis de las fuentes de datos para la obtención de tiempos de viaje y otras variables fundamentales del tráfico, se realiza un análisis de los métodos utilizados para la toma de datos (valorando su inmediatez, exhaustividad e intrusión) así como de las distintas clases de tiempos de viaje que se pueden obtener (instantáneo (TVI), reconstruido (TVR) y previsto (TVP)) para posteriormente analizar los sensores más utilizados por los diversos operadores de infraestructuras en la gestión del trafico. Dichos sensores son evaluados según los datos que pueden obtener (tiempo de viaje, velocidad, flujo y clasificación de vehículos, ocupación de la vía), la precisión y fiabilidad que presentan dichos datos en diferentes situaciones del trafico y ambientales, su complejidad de instilación, calibrado y mantenimiento así como su coste. Para finalmente realizar unas tablas de valoración. La investigación bibliográfica realizada acerca de la fusión de datos de múltiples fuentes como ciencia, permite proceder a una definición de la misma como un compendio de técnicas multidisciplinares para después clasificar en 5 niveles su grado de complejidad. Posteriormente se realiza una descripción de las técnicas de fusión, clasificando éstas según su comportamiento (indulgente, prudente, severo), su constancia y dependencia del contexto, así como por la lógica utilizada (evidencial, probabilística y difusa). Tras ello se profundiza en las técnicas de fusión mas utilizadas como Bayes, Dempster-Shafer y Conjuntos difusos. Por otra parte se valora su utilidad describiendo las ventajas y las limitaciones que conlleva la utilización de la fusión de datos, procediendo a la descripción de algunos ejemplos de uso de esta ciencia en la ingeniería del transporte. A partir de todo este análisis previo se procede al diseño de un sistema de fusión de datos de múltiples fuentes para la obtención de tiempos de viaje en carretera. Se analiza entonces su estructura, que parte de dos tiempos de viaje instantáneo, que son fusionados en primera instancia en función del error asociado a cada uno ellos según el estado del tráfico (congestión o circulación libre),, y uno reconstruido que será fusionado posteriormente al resultado del primer proceso utilizando la lógica bayesiana. Siendo el resultado del proceso un tiempo de viaje previsto único. También se valoran los algoritmos utilizados y los errores que estos llevan asociados, así como los datos necesarios y los parámetros que serán utilizados para la calibración del sistema. Además se realiza una breve descripción del proceso de programación del algoritmo desarrollado, adjuntando para su mejor comprensión el programa ejecutable con código abierto para su posible modificación. Finalmente se procede a la validación del programa realizado, mediante la aplicación del sistema de fusión a un caso real. De dicha aplicación se obtiene de forma experimental las mejoras que ofrece el algoritmo desarrollado en relación a su fiabilidad, precisión y cobertura

Highway Travel Time Data Fusion

The development of new traffic monitoring systems and the increasing interest of road operators and researchers in obtaining reliable travel time measurements has leaded to the development of multiple travel time data sources. This situation represents a perfect environment for the implementation of data fusion systems to obtain the maximum accuracy from the available data. This paper presents a new approach to calculate highway travel times fusing different data sources: inductive loop detectors and toll ticket data. Although the data fusion algorithm presented herein is applied to these types of data, it could easily be generalized to other equivalent sources. The data fusion algorithm is applied to different travel time estimations in order to obtain a fused value more reliable than any of the individual estimations. The proposed algorithm overcomes some of the limitations of other methods, improving the spatial and temporal coverage, and determining the flow state (congested or not). The results obtained in the application of the methodology to the AP-7 highway, near Barcelona in Spain, are found to be reasonable and accurate.Peer Reviewe

Travel Time Estimation from Multiple Data Sources

Travel time is the best indicator of the level of service in a road link, and perhaps the most important variable for measuring congestion. This paper presents a method for estimating accurate travel times in toll highways using data from multiple sources, as loop detectors and toll tickets. The proposed methodology consists of a data fusion technique using different travel time estimations in order to obtain a more accurate fused value with less error than individual estimations by itself. Finally results obtained in the application of the methodology to the AP-7 highway, near Barcelona in Spain, are presented.Peer Reviewe

Fusión de datos para obtención de tiempos de viaje en carretera

Este documento aporta una visión general sobre la fusión de datos aplicada al transporte. Para ello se estructura el texto en cuatro capítulos principales. La primera parte consiste en un análisis sobre los sensores de obtención de datos del tráfico, pasándose en el segundo apartado a un análisis de la fusión de datos como ciencia, para finalizar el documento con el desarrollo y aplicación de un algoritmo de fusión de datos para el cálculo de tiempos de viaje en carretera. En el análisis de las fuentes de datos para la obtención de tiempos de viaje y otras variables fundamentales del tráfico, se realiza un análisis de los métodos utilizados para la toma de datos (valorando su inmediatez, exhaustividad e intrusión) así como de las distintas clases de tiempos de viaje que se pueden obtener (instantáneo (TVI), reconstruido (TVR) y previsto (TVP)) para posteriormente analizar los sensores más utilizados por los diversos operadores de infraestructuras en la gestión del trafico. Dichos sensores son evaluados según los datos que pueden obtener (tiempo de viaje, velocidad, flujo y clasificación de vehículos, ocupación de la vía), la precisión y fiabilidad que presentan dichos datos en diferentes situaciones del trafico y ambientales, su complejidad de instilación, calibrado y mantenimiento así como su coste. Para finalmente realizar unas tablas de valoración. La investigación bibliográfica realizada acerca de la fusión de datos de múltiples fuentes como ciencia, permite proceder a una definición de la misma como un compendio de técnicas multidisciplinares para después clasificar en 5 niveles su grado de complejidad. Posteriormente se realiza una descripción de las técnicas de fusión, clasificando éstas según su comportamiento (indulgente, prudente, severo), su constancia y dependencia del contexto, así como por la lógica utilizada (evidencial, probabilística y difusa). Tras ello se profundiza en las técnicas de fusión mas utilizadas como Bayes, Dempster-Shafer y Conjuntos difusos. Por otra parte se valora su utilidad describiendo las ventajas y las limitaciones que conlleva la utilización de la fusión de datos, procediendo a la descripción de algunos ejemplos de uso de esta ciencia en la ingeniería del transporte. A partir de todo este análisis previo se procede al diseño de un sistema de fusión de datos de múltiples fuentes para la obtención de tiempos de viaje en carretera. Se analiza entonces su estructura, que parte de dos tiempos de viaje instantáneo, que son fusionados en primera instancia en función del error asociado a cada uno ellos según el estado del tráfico (congestión o circulación libre),, y uno reconstruido que será fusionado posteriormente al resultado del primer proceso utilizando la lógica bayesiana. Siendo el resultado del proceso un tiempo de viaje previsto único. También se valoran los algoritmos utilizados y los errores que estos llevan asociados, así como los datos necesarios y los parámetros que serán utilizados para la calibración del sistema. Además se realiza una breve descripción del proceso de programación del algoritmo desarrollado, adjuntando para su mejor comprensión el programa ejecutable con código abierto para su posible modificación. Finalmente se procede a la validación del programa realizado, mediante la aplicación del sistema de fusión a un caso real. De dicha aplicación se obtiene de forma experimental las mejoras que ofrece el algoritmo desarrollado en relación a su fiabilidad, precisión y cobertura

Highway Travel Time Data Fusion

The development of new traffic monitoring systems and the increasing interest of road operators and researchers in obtaining reliable travel time measurements has leaded to the development of multiple travel time data sources. This situation represents a perfect environment for the implementation of data fusion systems to obtain the maximum accuracy from the available data. This paper presents a new approach to calculate highway travel times fusing different data sources: inductive loop detectors and toll ticket data. Although the data fusion algorithm presented herein is applied to these types of data, it could easily be generalized to other equivalent sources. The data fusion algorithm is applied to different travel time estimations in order to obtain a fused value more reliable than any of the individual estimations. The proposed algorithm overcomes some of the limitations of other methods, improving the spatial and temporal coverage, and determining the flow state (congested or not). The results obtained in the application of the methodology to the AP-7 highway, near Barcelona in Spain, are found to be reasonable and accurate.Peer Reviewe

Highway Travel Time Data Fusion

The development of new traffic monitoring systems and the increasing interest of road operators and researchers in obtaining reliable travel time measurements has leaded to the development of multiple travel time data sources. This situation represents a perfect environment for the implementation of data fusion systems to obtain the maximum accuracy from the available data. This paper presents a new approach to calculate highway travel times fusing different data sources: inductive loop detectors and toll ticket data. Although the data fusion algorithm presented herein is applied to these types of data, it could easily be generalized to other equivalent sources. The data fusion algorithm is applied to different travel time estimations in order to obtain a fused value more reliable than any of the individual estimations. The proposed algorithm overcomes some of the limitations of other methods, improving the spatial and temporal coverage, and determining the flow state (congested or not). The results obtained in the application of the methodology to the AP-7 highway, near Barcelona in Spain, are found to be reasonable and accurate.Peer Reviewe

Travel Time Estimation from Multiple Data Sources

Travel time is the best indicator of the level of service in a road link, and perhaps the most important variable for measuring congestion. This paper presents a method for estimating accurate travel times in toll highways using data from multiple sources, as loop detectors and toll tickets. The proposed methodology consists of a data fusion technique using different travel time estimations in order to obtain a more accurate fused value with less error than individual estimations by itself. Finally results obtained in the application of the methodology to the AP-7 highway, near Barcelona in Spain, are presented.Peer Reviewe

Travel Time Estimation from Multiple Data Sources

Travel time is the best indicator of the level of service in a road link, and perhaps the most important variable for measuring congestion. This paper presents a method for estimating accurate travel times in toll highways using data from multiple sources, as loop detectors and toll tickets. The proposed methodology consists of a data fusion technique using different travel time estimations in order to obtain a more accurate fused value with less error than individual estimations by itself. Finally results obtained in the application of the methodology to the AP-7 highway, near Barcelona in Spain, are presented.Peer Reviewe