PETRA: Predicción del Estado del Tráfico usando un sistema de monitorización de bajo coste

Código: SPIP2014-1437
Programa financiador: Ayudas a la I+D+i en materia de tráfico, movilidad y seguridad vial.
Entidad financiadora: Dirección General de Tráfico. Ministerio del Interior.
Responsable: Pablo García Sánchez (pablogarciaATugr.es)
Fecha inicio: 18/11/2014
Fecha fin: 14/10/2015
Web: Proyecto Petra

Resumen

El objetivo de este proyecto es crear un sistema que permita ofrecer información completa y en tiempo real del tráfico en un área metropolitana, predecir en diferentes marcos temporales el mismo y ofrecer esa información como datos abiertos para su consumo por parte de aplicaciones creadas por la administración o los usuarios. El objetivo de este sistema es mejorar la información de tráfico disponible al usuario de las carreteras, fusionando distintas fuentes de datos, para predecir y prevenir atascos y otros tipos de incidencias utilizando técnicas de Big Data, mejorando la fluidez de los desplazamientos.

Actualmente existen diferentes medios que permiten conocer, en tiempo real, el estado de ciertos tramos de las carreteras, como por ejemplo las cámaras de seguridad, o los aforadores. En un proyecto anterior de esta convocatoria (SINECA, Nº Exp 0100DGT21285) introdujimos un dispositivo de bajo coste que permitía conocer este estado en tiempo real y además identificar cuándo un vehículo pasa por dos sitios diferentes.

En este proyecto se desplegaron una serie de dispositivos en distintas zonas urbanas e interurbanas, que recogían información de los dispositivos móviles (mediante Bluetooth) para realizar seguimiento de los vehículos que pasaban cerca de esos nodos, almacenando su identificador y una marca de tiempo. Los resultados de ese prototipo fueron una serie de mediciones (tales como paso de vehículos por días, horas, y velocidades medias) en un área limitada que demostraron la viabilidad de la propuesta.

Una vez comprobada la viabilidad del tipo de enfoque propuesto por ese proyecto, se puede usar como base para obtener datos nuevos que puedan compararse y ser analizados con otros medios de obtención de datos, y realizar análisis de predicción sobre ellos. En esta nueva propuesta se plantea partir de los resultados del anterior proyecto, añadiendo información complementaria, añadiendo más nodos y otras fuentes de información, como Google Traffic o los aforadores oficiales de la DGT. Con los datos obtenidos se realizarán predicciones del estado futuro del tráfico de forma más precisa, utilizando métodos dentro de la rama del Soft Computing y de Data Mining. Se plantea un estudio sobre distintos métodos de predicción disponibles en la literatura, como por ejemplo ARIMA, Croston, Theta, Spline, L-Co-R, LR y SVM-MLP entre otros.

El análisis de los datos proporcionará información relativa a predicción de atascos, uso de las carreteras, velocidades medias o información geolocalizada sobre el estado de las carreteras. Así mismo, se propone la extensión de los sistemas de difusión de los datos obtenidos usando servicios web, creando una serie de datos de acceso público para que futuros investigadores puedan realizar sus análisis, facilitando así el Open Data.

The Parking

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