Modelado del impacto del conocimiento del tipo de vehículo en la gestión de tráfico actuado/adaptativo

Abstract

[ES] El objetivo de este proyecto es desarrollar un sistema de gestión de tráfico que se pueda adaptar a las condiciones del tráfico, conociendo diferente información sobre los vehículos que se aproximan a una intersección. El propósito de configurar este sistema de control es minimizar los atascos y el tiempo de espera de los vehículos que permanecen en el cruce. La intersección controlada pertenece a la carretera A52 y se ubica en Nottingham, Reino Unido. La información sobre el número y el tipo de vehículos fue recopilada por la infraestructura, es decir, por los detectores y las cámaras ubicadas en los semáforos. Se ha diseñado un modelo de simulación de tráfico a través del micro simulador de Aimsun y se ha utilizado para generar los datos de tráfico, que se han recopilado y analizado. Más tarde, se ha desarrollado un algoritmo en lenguaje Python para transferir estos datos y tratarlos. Utilizando Visual Studio Code, como segundo software, se ha modelado un controlador de tráfico para administrar el comportamiento del semáforo. Este controlador es adaptativo según el recuento de vehículos (información recopilada por la infraestructura). Al final, se ha comparado el desempeño entre usar el controlador y no usarlo para evaluar su efectividad.

[EN] The aim of this project was to develop a traffic management system that can be adapted to traffic condition knowing different information about vehicles approaching a junction. The purpose of setting this control system was minimizing traffic jams and waiting time of vehicles staying in the junction. The controlled junction belongs to the road A52 and it is placed in Nottingham, United Kingdom. The information about the number and type of vehicles was collected by the infrastructure, this is, by the loop and cameras located on the traffic lights. A traffic simulation model was designed through Aimsun micro-simulator and it was used to generate the traffic data, which was collected and analyzed. Later, an algorithm in Python language was developed to transfer these data and deal with them. Using Visual Studio Code, as second software, a traffic controller was modelled for managing the traffic light's behavior. This controller is adaptive based on vehicle count (information collected by the infrastructure). At the end, the performance has been compared between using the controller and not using it to assess its effectiveness.