Estudio del impacto del entorno del vehículo en el consumo de combustible y optimización de la conducción basada en la información del trafico

Abstract

[ES] El consumo de combustible y las emisiones contaminantes están fuertemente relacionadas con el modo en que se emplea el vehículo. En este sentido, condiciones como el tráfico o el estado de los semáforos tienen un impacto notable sobre el consumo y las emisiones de cada vehículo individual y por tanto en el consumo y las emisiones totales en una determinada ruta. Para analizar dicho impacto, en el presente proyecto se ha modelado el tráfico en la Av. Los Naranjos a partir de información semáforica y flujos de tráfico cedidos por el Ayuntamiento de Valencia. Dicha información se ha empleado con el software de simulación de vehículos SUMO para generar situaciones de tráfico realistas. Las trayectorias de los vehículos se han combinado con un modelo de vehículo para estimar las emisiones y el consumo de todos los vehículos en los diferentes escenarios dando información sobre la distribución espacial y temporal de las mismas. Finalmente se ha realizado una optimización para un vehículo particular, que asumiendo conocido el estado de todos los semáforos y resto de vehículos en la ruta actúe sobre la velocidad del vehículo y el carril empleado para cubrir el trayecto con un consumo mínimo en un tiempo establecido. Los resultados obtenidos, en línea con la literatura muestran elevados ahorros de combustible que varían del 10 al 60% y muestran claramente como el nivel de tráfico tiene un impacto notable en el valor que tiene dicha información en términos de ahorro de combustible.

[CA] En aquest treball de fi de grau se realitzar´an simulacions de tr`afic basades en dades reals, d’on s’obtindran dades per a relacionar els nivells de tr´afic amb els mateixos de consum i emisions, amb aix`o s’estudiaran les ventajes que comporta la conducci´o eficient en carreteres de m´es d’un carril per a un mateix sentit aplicat a un sol vehicle, utilitzant un model de control predictiu conectat al ambient, en quant al tr`afic es refereix, a fi de con´eixer el grau de optimitzaci´o que es pot obtindre segons el nivell de tr`afic. Les simulacions de tr`afic es duran a terme amb dades reals proporcionades per l’Ajuntament de Val`encia, els quals ajuden a que aquesta siga lo m´es propera a la realitat possible i, d’aquesta manera, observar quines son les emisions i el consum de combustible del total de vehicles que formaen la simulaci´o. Per tant, en aquest treball es far´a una breu introducci´o del programa i de les ferramentes que s’han utilitzat per a poder realitzar aquestes simulacions, se explicar´a la aplicaci´o d’un mod`el de vehicle a fi d’obtindre informaci´o de consum i emisions de cada veh´ıcle de la simulaci´o, adem´es se explicar´a tamb´e la aplicaci´o del optimitzador, aix´ı com l’obtenci´o de resultats, discusions i posteriors conclusions. Per ´ultim, s’afegir´a el presup`ost corresponent, on es detallaran els diferents costos de realitzaci´o del projecte.

[EN] Fuel consumption and polluting emissions are strongly related to the way the vehicle is used. In this sense, conditions such as traffic or the state of traffic lights have a notable impact on the consumption and emissions of each individual vehicle and therefore on total consumption and emissions on a given route. In order to analyze this impact, the traffic in Av. Los Naranjos has been modeled in this project based on traffic lights and traffic flows provided by the Ayuntamiento de Valencia. This information has been used with SUMO vehicle simulation software to generate realistic traffic situations. Vehicle trajectories have been combined with a vehicle model to estimate the emissions and consumption of all vehicles in the different scenarios, giving information on their spatial and temporal distribution. Finally, an optimization has been carried out for a particular vehicle, which assuming the state of all traffic lights and other vehicles on the route is known, acts on the speed of the vehicle and the lane used to cover the route with minimum consumption in a predefined time. The results, in line with the literature, show high fuel savings ranging from 10-60% in fuel and clearly show how the level of traffic has a notable impact on the value that such information has in terms of fuel economy.