Forecasting Adverse Weather Situations in the Road Network

Weather is an important factor that affects traffic flow and road safety. Adverse weather situations affect the driving conditions directly; hence, drivers must be informed about the weather conditions downstream to adapt their driving. In the framework of intelligent transport systems, several systems have been developed to know the weather situations and inform drivers. However, these systems do not forecast weather in advance, and they need the support of road operators to inform drivers. This paper presents a new autonomous system to forecast weather conditions in a short time and to give users the information obtained. The system uses a set of algorithms and rules to determine the weather and to forecast dangerous situations on the road network. It has been implemented using a multiagent approach and tested with real data. Results are very promising. The system is able to forecast adverse situations with a high degree of quality. This quality makes it possible to trust in the system and to avoid the supervision of operators

Evaluation of the use of a City Center through the use of Bluetooth Sensors Network

In order to achieve the objectives of Smart Cities, public administrations need to take measures to regulate mobility, which undoubtedly requires a high level of information and sensorization. Until the implementation of the connected vehicle takes place, it is still necessary to install sensors to obtain information about mobility. Bluetooth sensors are becoming a useful tool due to the low cost of equipment and installation. The use of Bluetooth sensors in cities, with short distances between sensors, makes it necessary to propose new classification algorithms that allow the trips of pedestrians and vehicles to be differentiated. This article presents the study carried out in the city of Valencia to determine the use of motor vehicles in the historic center and propose a new classification algorithm to distinguish between an onboard Bluetooth device and the same device carried by a pedestrian when it is not possible to use the travel time for the classification due to the short distance between sensors. This causes very similar or even indistinguishable travel times for vehicles and for pedestrians. We also propose an algorithm that allows vehicles to be classified according to what type of trip is made always through the historical center of Valencia, whether it is to make a shorter itinerary through the city or to access the center for any type of business. This algorithm would enable the Origin-Destination matrix of an urban network with short distances between sensors if they are available in all entries and exits. Likewise, the results obtained have allowed to positively evaluate the algorithm defined to distinguish between trips made by a pedestrian or a vehicle in a city, using the MAC address of their mobile devices with very short distances among sensors. The results of this study show that it is possible to use Bluetooth technology, with low cost installations, to evaluate the use of the city by motor vehicles

Aplicación de Sistemas Multiagentes para la obtención de matrices Origen-Destino dinámicas mediante el empleo de sensores Bluetooth adaptada al equipamiento viario existente

Los primeros sistemas de gestión del tráfico se basaban en la instalación de elementos de sensorización, espiras magnéticas, que suministraban datos básicos de tráfico como son la intensidad y la velocidad, integradas en periodos predefinidos y clasificadas en varias categorías, además de la ocupación y la distancia entre vehículos. Estos datos básicos fueron utilizados para estimar otros parámetros como el nivel de servicio o el tiempo de viaje de cada tramo de la red sensorizada (Lindveld & Thijs, 1999). Además, aplicando una serie de algoritmos a estos datos se realizaba la detección de congestiones o incidentes (Collins et al., 1979). Sin embargo, la estimación del tiempo de viaje no siempre era válida en congestión, justo cuando más útil podría ser (Coifman, 2002) ya que con este tipo de sensores no se podía realizar el seguimiento de la cola. Otro parámetro de movilidad como es la matriz Origen/Destino (matriz O/D) de una red de carreteras, tan importante en la planificación y gestión del tráfico, era imposible calcularla directamente. Este parámetro se obtenía de modo off-line, mediante la realización de entrevistas y aplicando métodos de estimación basados en diferentes modelos matemáticos aplicados a los datos proporcionados por los sensores (Abrahamsson, 1998) (Cascetta & Postorino, 2001). Además, debido al alto coste económico de este tipo de instalaciones, donde era necesario disponer de una red cableada de comunicaciones, puntos con acceso a energía eléctrica y realizar cortes de tráfico para su instalación y mantenimiento, su cálculo se redujo inicialmente a las grandes conurbaciones para posteriormente extenderse a las vías de alta capacidad. Estos sistemas llegaron de forma muy limitada a carreteras convencionales o a tramos de carreteras principales con baja ocupación, tan solo en aquellos puntos que presentaban altos niveles de peligrosidad o problemas puntuales debidos a su uso estacional se justificaba su instalación. Desde finales de los años 80, se han ido incorporando a los vehículos un conjunto de nuevos sistemas que han permitido mejorar la seguridad en la conducción de los vehículos, son los llamados sistemas ADAS (Advanced Driver Assistance Systems) (Welch & Bishop, 2006). Estos sistemas fueron evolucionando desde el primer ABS creado por BOSCH y Mercedes Benz, que fue instalado en los clase S de 1978, a los modernos sistemas de aviso de punto ciego o el control de crucero adaptativo, que actualmente disponen muchos modelos de vehículos, incluso de clase media. También cabe destacar la evolución de los sistemas de comunicaciones inalámbricos, ya que han permitido que se haya dado un salto cualitativo respecto a los sistemas ADAS, pasándose de sistemas internos al vehículo, que se comunican entre sí a través del BUS CAN (ISO, 2003), a sistemas que se comunican con los vehículos que circulan por su área de influencia o con la propia infraestructura (Papadimitratos et al., 2009). Toda esta evolución ha sido respaldada por las autoridades europeas, en el año 2009 la Dirección General de Industria y Empresas de la Comisión Europea publicó un mandato dirigido a los organismos de estandarización Europeos CEN, CENELEC y ETSI con objeto de que definieran las bases de las tecnologías de las comunicaciones y de la información que permitieran la interoperabilidad de los sistemas cooperativos aplicados a los Sistemas Inteligentes de Transporte (EuropeanComission, 2009). En este documento se definieron dos conceptos importantes, en primer lugar se definió un Sistema Inteligente de Transporte (ITS, del inglés Intelligent Transportation System) como aquel que aplica las Tecnologías de la Información y las Comunicaciones (TIC) al sector del transporte. También se declaró que los sistemas ITS pueden producir claros beneficios en términos de eficiencia, sostenibilidad y seguridad en el transporte. En segundo lugar, se definió un Sistema Cooperativo como un ITS basado en comunicaciones Vehículo a Vehículo (V2V), Vehículo a Infraestructura (V2I), Infraestructura a Vehículo (I2V) o Infraestructura a Infraestructura (I2I) para el intercambio de información. Además se reconoció que los Sistemas Cooperativos tienen el potencial de aumentar aún más los beneficios que pueden ofrecer los servicios y aplicaciones ITS. La investigación actual en sistemas cooperativos está centrándose principalmente en la definición de un estándar de comunicaciones (Kosch et al., 2009)(Yun et al., 2014) (Menéndez et al., 2015) que permita la interoperabilidad entre los distintos sistemas que se vayan desarrollando, tanto en modo prototipo como en productos comerciales. El enfoque se está fijando principalmente en el desarrollo de elementos embarcados que permitan avisar e informar al conductor del estado de su entorno, a través del intercambio de información I2V o V2V. Varios son los proyectos de investigación financiados públicamente a nivel europeo que han tratado estos temas, entre otros el Proyecto iTetris, 2013, y el Proyecto Safespot, 2013. El problema que surge para la implantación de los sistemas cooperativos es que, si se basan en sistemas embarcados, es necesario que haya un índice de penetración importante y eso depende del papel que vayan a jugar los fabricantes de vehículos y de la implicación de la administración mediante su exigencia normativa. La implantación de los smartphones y tablets ha supuesto en los últimos años que en la mayoría de los vehículos que circulan por las carreteras haya uno de estos dispositivos embarcado. Así mismo, la mayoría de vehículos nuevos llevan de serie radio con conexión Bluetooth (BT) que permite el emparejamiento del teléfono móvil con la radio y así disponer de manos libres para hablar durante la conducción. Esto ha planteado una nueva oportunidad centrada en la utilización de los dispositivos móviles (manos libres, smartphone, tablets, navegadores, etc…) que lleva el usuario del vehículo o el propio vehículo de serie como sensores casuales. De tal forma que a partir de estos dispositivos se podría realizar el seguimiento de una muestra de los vehículos que circulan por la red y permitiría empezar a explotar de forma rápida algunas de las posibilidades de los sistemas cooperativos. Esta nueva línea de investigación ya lleva varios años siendo ampliamente estudiada, incluso hay en el mercado dispositivos que permiten obtener información de los equipos móviles presentes en los vehículos (Trafficnow, 2014) (Bitcarrier, 2014). La información que se obtiene a partir de los datos recabados de los equipos embarcados son la velocidad media y el tiempo de viaje entre los puntos sensorizados. La proliferación de estos sensores se ha producido por dos razones: el coste relativamente bajo del sensor y de su explotación, ya que el sensor se puede implementar mediante un pequeño sistema de procesamiento y un dispositivo USB BT, así como la alta implantación de dispositivos con tecnología BT. Los datos proporcionados por estos sensores han permitido calcular tiempos de viaje de forma más precisa que la que se obtiene con los sensores clásicos, ya que permite realizar la identificación y seguimiento de los vehículos. Sin embargo, estos sistemas han planteado algunas dudas en los investigadores (Jaume Barceló et al., 2010) respecto a su uso para realizar el cálculo de las matrices O/D de una red de carreteras debido a que solo se obtiene una muestra, aunque en algunos casos sea cercana al 40% del total de vehículos. La instalación de los sensores BT en una red de carreteras real se realiza principalmente en las entradas y salidas de la red, donde actualmente están instalados los sensores basados en espiras magnéticas y los equipos de procesamiento y comunicaciones. Es decir, la Estación Remota Universal (ERU) y los Nodos de Concentración Local (NCL). El sistema actual está basado en un sistema de procesamiento distribuido. El procesamiento se realiza en las ERU en los nodos de la red de carreteras y se envía la información a través de las NCL hasta el Centro de Gestión de Tráfico (CGT) (Barceló et al., 2010). Sin embargo, todos los sistemas actuales de sensorización de tiempos de viaje con sensores BT se han desarrollado usando una arquitectura cliente – servidor, a pesar de que la arquitectura de la red de sensores BT es claramente distribuida . Un sensor BT genera una gran cantidad de información, ya que de cada dispositivo BT el sensor registra un conjunto de datos, y normalmente varias veces, mientras está dentro de su alcance. Todas las detecciones de un mismo dispositivo BT deben ser procesadas y filtradas para obtener un conjunto único de información asociado a cada dispositivo (Abbott-jard et al., 2013). Además, para poder obtener los parámetros de movilidad, matrices O/D y tiempos de viaje, es necesario tratar la información de varios sensores BT para poder hacer el seguimiento de los dispositivos BT (Porter et al., 2011) embarcados en los vehículos a través de la red sensorizada. Por lo tanto, una red de sensores BT debería crearse mediante una arquitectura de procesamiento distribuido, en la que se procesase la información que se generase en cada sensor de forma local y mediante la colaboración entre todos ellos poder obtener los parámetros de movilidad. Esta arquitectura responde a las características de un sistema Multiagente. Un agente se puede definir como “un sistema informático situado en un entorno, capaz de realizar acciones de forma autónoma para conseguir sus objetivos de diseño” y que debe cumplir una serie de características: la Proactividad, es decir que para alcanzar sus objetivos no es necesaria la intervención continua del usuario, deben tener un comportamiento autónomo. La Reactividad, el agente debe ser capaz de interaccionar con el entorno, normalmente a través de sensores, y debe ser capaz de modificar su comportamiento para alcanzar sus objetivos. La Sociabilidad, los agentes pueden colaborar entre sí para conseguir el objetivo común del sistema (Wooldridge, 2009). El Grupo de Agentes del Object Management Group aconseja el uso de un sistema Multiagentes frente a otras tecnologías en aplicaciones que requieran computación distribuida, principalmente por su distribución geográfica, ya que estarán mejor soportadas por los sistemas Multiagentes que por la programación concurrente, donde los agentes pueden ser diseñados como componentes autónomos que actúan en paralelo (Object_Management_Group, 2000). Los sistemas Multiagentes están siendo actualmente aplicados a la investigación de los sistemas de transporte. La revista Transportation Research Part C: Emerging Technologies ha publicado en el primer semestre del año 2015 dos estudios referidos a la aplicación de esta tecnología (Yafeng, 2015). Uno enfocado a la optimización de una red de control de tráfico urbano, en el que cada señal es modelada mediante un agente (Zhu et al., 2015) y el otro modela a los usuarios de la red mediante agentes con el objetivo de enviarles información personalizada (Ma et al., 2015). La concepción de los sistemas ITS actuales de gestión de tráfico está cambiando y se están planteando dudas sobre el uso de algunos de los equipos tradicionales. Por ejemplo, la Dirección General de Tráfico decidió desmantelar la red de Postes SOS de las carreteras en el año 2010 (Fraile, 2011), Bidegi también los ha retirado en el año 2014 de la autopista AP-8. Sin duda, el ratio de penetración de los teléfonos móviles ha motivado el desuso de este equipamiento. La aparición de nuevos sensores, entre ellos los sensores BT, la implantación de los sistemas cooperativos, las aplicaciones móviles para navegación como Google Maps o TomTom, comienzan a plantear dudas sobre los sistemas ITS que actualmente se instalan en la carretera para la gestión de tráfico. Sin embargo, la potencia de procesamiento y de comunicaciones que actualmente se dispone en la carretera debería ser aprovechada por estos nuevos sistemas. Una red de sensores BT debería integrarse en la arquitectura actual, integrándose en la arquitectura ERU-NCL-CGT