Métodos de interpolación para la reconstrucción del campo de velocidad de tráfico vehicular
Résumé
Millones de personas utilizan los vehículos para desplazarse. Como consecuencia, entre otros, se originan problemas de congestión y seguridad en los sistemas de transporte. En algunas ocasiones, la solución no es la creación de nuevas infraestructuras, sino su optimización para proporcionar el mejor servicio posible, de ahí la importancia de una adecuada política de gestión del trá co. Un modo de analizar el comportamiento del trá co es a través de su monitorizaci ón. Actualmente, ésta se realiza mediante el uso de espiras instaladas en la vía, que proporcionan datos agregados sobre la velocidad media y el número de vehículos. Otra alternativa es utilizar una red inalámbrica de vehículos sensores que permita obtener los datos de posición y velocidad de forma individual. Utilizando esta información se desea reconstruir un campo de velocidad (STV) en una zona de la vía durante un determinado intervalo de tiempo. Para la reconstrucción del campo STV es necesario aplicar técnicas de interpolaci ón. En este proyecto se han considerado distintas técnicas de interpolación: clásicas, basadas en geo-estadística, y basadas en redes neuronales arti ciales. También se ha aplicado el método de suavizado adaptativo (ASM), especí camente diseñado para la reconstrucción del campo STV. Del análisis realizado se concluye que ASM es el interpolador que mejores prestaciones ofrece, ya que incorpora información a priori sobre la evolución del trá co, tanto en un escenario de trá co libre como de congestión. Puesto que los datos utilizados en la reconstrucción del campo STV están correlacionados espacialmente, es posible determinar la anisotropía y corregirla. En el proyecto se demuestra experimentalmente que la corrección de anisotropía y la posterior aplicación de interpoladores no especí camente diseñados para reconstruir el campo STV mejora signi catívamente la calidad de la reconstrucción. De esta forma, se puede concluir que los interpoladores de mejor calidad son aquéllos que utilizan, de una u otra forma, información sobre la anisotropía del campo STV. En la última parte del proyecto se propone aplicar técnicas de procesado de imagen a la reconstrucción del campo STV para detectar la presencia de congestión. En concreto, se aplican operadores morfológicos conexos que permiten caracterizar la dinámica de los mínimos regionales, por ser los que marcan las zonas de congestión en el campo STV.
Description
Proyecto Fin de Carrera leído en la Universidad Rey Juan Carlos en el curso académico 2010/2011. Tutores del Proyecto: Inmaculada Mora Jiménez y Antonio Caamaño Fernández
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- Proyectos Fin de Carrera [439]