Cualquiera de los lectores que acostumbre a moverse por la ciudad vive constantemente condicionado por un elemento de ingeniería en el que usualmente no nos paramos a pensar sobre cómo ha sido diseñado: el sistema de semáforos. Y es que la duración de las paradas de tráfico en los semáforos, y el modo en que éstas se coordinan dependen de un software… que desde el MIT intentan dejar obsoleto.
Carolina Osorio es profesora asistente de ingeniería civil y ambiental el el MIT y la autora principal de un artículo (que saldrá próximamente publicado en la revista Transportation Science) que describe un nuevo sistema de gestión de semáforos, a partir de un estudio del tráfico de la ciudad suiza de Lausana. “Por lo general, cuando se quiere establecer los tiempos de los semáforos tradicionalmente se hace de forma local: se define una intersección o conjunto de intersecciones, y se ajustan u optimizan los semáforos de la zona. Lo que resulta menos habitual, y más complicado, es fijarse en una escala más amplia y pretender cambiar globalmente los tiempos de los semáforos en toda la ciudad“.
Pero el actual enfoque limitado provoca fácilmente complicaciones: por un lado cualquier pequeño cambio en un cruce puede generar un efecto dominó en los alrededores; por otro lado, no tiene en cuenta la forma en que los conductores reaccionan a los cambios en la organización de los semáforos (ej: conductores buscando rutas alternativas tras aumentar el número de semáforos de su ruta habitual). Esto es justo lo que viene a solventar la propuesta de Osorio y el estudiante de posgrado Linsen Chong: poder medir los tiempos de los semáforos en grandes áreas urbanas, al tiempo que hacen uso de simuladores de tráfico de alta resolución para evaluar el comportamiento de los conductores.
Osorio y Chong hicieron uso también de simuladores para confrontar el rendimiento de su sistema frente al esquema generado por un software comercial de sincronización de semáforos, hallando así una reducción del tiempo medio de viaje del 22%. Este nuevo sistema, además, se está aplicando a diferentes objetivos más allá de la mera reducción de los tiempos de los desplazamientos, como la minimización del consumo de combustible o el cálculo de la ubicación óptima para servicios como los centros de distribución de vehículos.
Imagen | William Warby
from TICbeat » Trends http://ift.tt/1oDtShE
