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SMARTCITY: Sistema de gestión de tráfico inteligente.

1. 67 Esuaci n ol Funcion OO VO 67 Ecuaci n 32 Definici n de las colas 1 zseot di s an sn os oto nt va 68 Ecuaci n 33 Definici n de las Colas 2 testi dai 68 Ecuaci n 34 Definici n de las colas 3 astenia oca esa 68 Ecuaci n 35 Asignaci n de SEC usen tito 69 Ecuaci n 36 Valor de FlujoSalMax t c para carriles controlados por OOS EE 70 Ecuaci n 37 Valor de FlujoSalMax t c para carriles no controlados por BOTA Ol OS a 70 Ecuaci n 38 Valor de FlujoEnt t c si c pertenece al contorno 70 Ecuaci n 39 Valor de FlujoEnt t c si c pertenece al interior 71 Ecuaci n 40 Valor de FlujoEnt t c si c es del interior y t es menor AA 71 Ecuaci n 41 Valor de FlujoEnt t c si c es del interior y no tiene E 71 Ecuaci n 42 Establecimiento del valor de Sem t c para los sem foros en o SS no art 72 12 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Memoria Indice de ecuaciones Ecuaci n 43 Establecimiento del valor de Sem t c para los sem foros en a MM A PO E ee ec a ee 72 Ecuaci n 44 Restricci n de seguridad para los cruces eseseseseeereeeees 72 Ecuaci n 45 Restricci n de tiempo m nimo en Verde 72 Ecuaci
2. done 21ms Loading done Warning Using old TraCI API please update your client ab 8 P Misericordia sumo cfg loaded 971 58 y 1585 37 lat 36 695453 lon 4 4467 Ilustraci n 24 Detalle de una simulaci n en el Barrio de la Misericordia 142 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Documento II PRESUPUESTO UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA T CNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Presupuesto ndice UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Presupuesto Indice INDICE Cantilo 1 1010010110045 iaa ca 5 cs A 5 2 Nano deba declaran 5 Capitulo E 7 EQUIPOS Eed 7 2 Manod ek direc dosin o RR AO v O o ei 7 COTO SVUS NE O S na a sopiek odnos o ov 9 I EGU OSY SOLO AFO lk a a 9 2 Mano de obra Eegen 9 Capitulo A Eed 11 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA T CNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Presupuesto ndice Presupuesto Mediciones UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Capitulo 1 MEDICIONES En este capitulo se recogen las unidades de los equipos utilizados asi como las horas imputables al proyecto divididas en varias partidas diferentes 1 Equipos y software Horas de Horas de uso Elemento
3. ou LLAS A D R I D ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIERIA ICAI INGENIERO INDUSTRIAL SMARTCITY Sistema de gestion de trafico inteligente Autor Carlos Seoane Veiga Directores Alvaro Sanchez Miralles Enrique Diaz Plaza Dolores Salcedo Gutierrez Madrid Mayo 2012 Proyecto realizado por el alumno Carlos Seoane Veiga Autorizada la entrega del proyecto cuya informacion no es de car cter confidencial LOS DIRECTORES DEL PROYECTO Alvaro Sanchez Miralles Dolores Salcedo Guti rrez VSB del Coordinador de Proyectos lvaro S nchez Miralles UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL RESUMEN DEL PROYECTO SMARTCITY SISTEMA DE GESTI N DE TR FICO INTELIGENTE Autor Seoane Veiga Carlos Directores S nchez Miralles lvaro D az Plaza Sanz Enrique Salcedo Guti rrez Dolores Entidades Colaboradoras IT ICAI Universidad Pontificia de Comillas IBM Espa a RESUMEN DEL PROYECTO IL Introduccion Desde la segunda mitad del siglo pasado se ha venido incrementando de forma r pida y continuada la tasa de atascos en las grandes urbes Estos atascos representan una fuente de poluci n y un sumidero de tiempo dinero y salud que perjudican seriamente la calidad de vida de todos los habitantes de las grandes ciudades Esta repercusi n en la calidad de vida de los ciudadanos no es aceptable si existe una tecnolo
4. Estrategias sensibles al tr fico o de lazo cerrado Son estrategias en las que las herramientas de control del tr fico sem foros principalmente se utilizan de acuerdo a mediciones en tiempo real del estado del tr fico Esta informaci n es enviada al sistema de control mediante sensores que pueden ser de bucle inductivo de an lisis de se ales de video etc lo que incrementa su coste de implantaci n Pese a ello estas estrategias se encuentran particularmente interesantes ya que disminuir n a largo plazo costes tanto econ micos como medioambientales al reducir la tasa de atascos el tiempo de permanencia de los veh culos en las v as y la peligrosidad en las carreteras Una segunda distinci n divide los sistemas de control en dos grupos en funci n de su aplicabilidad Sistemas para intersecciones aisladas Se incluyen en este grupo todos aquellos sistemas de control que solo son aplicables a una o varias intersecciones aisladas Este tipo de sistemas carece de inter s en el mbito de este proyecto por las limitaciones que presenta para regular el tr fico en las grandes urbes donde un sistema de control m s eficiente es particularmente interesante Sistemas para la coordinaci n de intersecciones Se incluyen en este grupo todos aquellos sistemas capaces de gestionar eficientemente una red con varias intersecciones Dentro de este grupo se puede hacer una segunda distinci n atendiendo a si el sistema de control fun
5. SIMULADOR SUMO Escenario de simulaci n Escenario fijo mapa de la red Escenario variable rutas Simulaci n Rutas de veh culos Toma de datos de sensores Estado de sem foros Traducci n de mapas Traduce los mapas en formato OSM a su propio formato para llevar a cabo una simulaci n en ellos Red SUMO xml HERRAMIENTA DE GESTION DE DATOS InfoSphere Data Stage Obtenci n de par metros para el optimizador Extracci n de datos para el sistema de gestion Modificaci n del mapa de la red Extracci n de datos para la interfaz de usuario Ilustraci n 8 Arquitectura detallada del proyecto La especificaci n de valores de tr fico para rutas concretas se podr utilizar para comprobar la funcionalidad del sistema ante eventos multitudinarios o accidentes especificando en la interfaz el valor del flujo vehicular que esta ruta tendr en veh culos por minuto y su origen y destino Una vez que el usuario ha especificado las condiciones de tr fico para la simulaci n estas son transferidas al sistema de control en el que se 47 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Memoria Estado actual del proyecto transforman para que SUMO el simulador pueda hacer efectivas estas rutas especificadas Cuando el simulador tiene disponibles tanto los archivos que definen las rutas como el mapa de
6. UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Memoria Estado actual del proyecto Por ltimo tambi n es necesario que el sistema de control sea capaz de establecer el estado de los sem foros obtenido como resultado de la optimizaci n Tras la puesta en marcha del sistema con las caracter sticas citadas anteriormente fue necesario realizar dos correcciones la primera ata e a errores en las medidas de los sensores y la segunda a problemas en el establecimiento del estado ptimo de los sem foros La primera correcci n realizada ata e a los errores de medida que presentaban los sensores inductivos del simulador estos se deben a la diferencia de velocidad en los veh culos que los cruzan d ndose el caso de que ante velocidades de ejecuci n de la simulaci n elevadas si un veh culo cruza la zona de control de un sensor a una velocidad baja ser contabilizado un n mero de veces mayor que un veh culo que lo cruce a una velocidad alta Para esto se a adi al sistema de control la extracci n de datos relativos a la velocidad media de los veh culos que cruzan cada sensor y se modificaron las medidas del n mero de veh culos multiplicando este por un factor dependiente de la velocidad Tras varias iteraciones se tom como factor de correcci n D S 9 K v Ecuaci n 1 Factor de correcci n k dependiente de la velocidad Siendo v l
7. ceros se asignar tambi n al definido como ocupacsensor 133 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Manual de usuario Manual de usuario Abrir el fichero SF_Junctions_Total csv en el que aparece un numero entero a continuaci n reemplazar el vector cruces por uno cuyas posiciones sean numeros enteros consecutivamente hasta alcanzar el valor indicado en SF_Junctions_Total csv Este mismo vector se asignar al definido como Crucesld Reemplazar en el vector definido anteriormente todos sus valores por ceros y asignar este nuevo vector al definido como Sumacruce Abrir el archivo SF_Junctions_Edges y se crear un vector en el e 9 e JI que cada posici n se correspondera con un id de un cruce que se encuentra en el archivo antes mencionado Esta asignaci n se debe de hacer asegur ndose que las posiciones del vector mantienen el mismo orden que el que utiliza el archivo indicado Una vez hecho esto se asignar este vector al definido como NombreCruces Abrir el archivo SF Semaforos Lane xml y crear un vector en el que aparezcan por el mismo orden que en el archivo los pen ltimos campos de cada l nea descrita en el archivo Este vector se asignar al definido como NombreCrucesSemaforizados Abrir el archivo SF Edges Total csv y se buscar la l nea con un valor del segundo cam
8. documentos de texto El primero se generar para que la informaci n relativa al estado ptimo de los sem foros sea recogida en un fichero cuyo formato sea interpretable por el sistema de control y as este pueda establecer el estado ptimo de los sem foros El documento que este script generar contendr solo ceros y unos que el sistema de control transformar en estados en rojo y verde respectivamente adem s el sistema de control incluir en todos los pasos de verde a rojo una cantidad determinada de tiempo en mbar El segundo documento se generar de forma que se recoja en este la informaci n relativa a las colas en las diferentes calles Este documento se 74 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Memoria Modelo matem tico genera con la finalidad de que esa informacion sea recogida por un agente externo al proyecto para mostrarsela al usuario asi este podra conocer el estado del trafico en las diferentes vias y decidir que ruta utilizara para llegar a su destino teniendo en cuenta esta informacion fo UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA T CNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Memoria Modelo matem tico 76 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Memoria Automatizacion del proceso de implantaci n del sistema Cap tulo gt AUTOMAT
9. 7 Generador de escenarios Durante el proyecto anterior se program una interfaz de usuario que permiti que la utilizaci n de la arquitectura dise ada se pudiese llevar a cabo de forma sencilla e intuitiva para realizar pruebas Esta interfaz se ha utilizado este a o realizando peque as modificaciones sobre ella relativas a nombres de archivos de salida nombres de las calles de origen y destino de las rutas Los cambios necesarios para utilizar esta interfaz en los nuevos escenarios fueron m nimos La interfaz de usuario dise ada se puede considerar que consta de dos m dulos El primero consiste en una serie de aplicaciones programadas en VBA para Microsoft Excel gracias a las que a trav s de la introducci n de unos par metros sencillos como densidad general del tr fico rutas espec ficas definidas por las calles de origen y destino y unos par metros 43 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Memoria Estado inicial del proyecto estadisticos que se corresponder n con los de la funci n seg n la cual se generan los veh culos que seguir n esa ruta y tiempos de inicio y fin tanto de la actividad en las rutas especificas como de la simulaci n se obtienen unos ficheros de salida que sintetizan esta informaci n para que sea procesada por el segundo m dulo de la Interfaz Este segundo m dulo consiste en un programa escrito en Pyth
10. Ilustraci n 5 Detalle de un sensor de tipo El 3 2 Sem foros SUMO permite la simulaci n de escenarios con cruces controlados por sem foros En caso de que los cruces no est n controlados por estos los veh culos esperan para cruzar a que los veh culos provenientes de su derecha hayan abandonado el cruce En caso de que los cruces si est n controlados por sem foros los estados de estos se pueden fijar de dos formas Se puede o bien crear un programa TLS Traffic Light Simulation que defina las fases de una duraci n determinada que se repetir n c clicamente o bien asignar el estado a los sem foros de forma din mica a trav s de TraCI Siempre que creamos una red a trav s de la aplicaci n netconvert exe de la que hablaremos en el siguiente apartado SUMO le asigna autom ticamente un programa TLS a todos aquellos cruces que definamos como controlados por sem foros a trav s de un algoritmo incluido en esta aplicaci n pero para llevar a cabo el proyecto se interactuar con los sem foros v a TraCI imponiendo la estrategia de control ptima obtenida frente a la asignada autom ticamente por SUMO 30 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Memoria Estado inicial del proyecto Ilustraci n 6 Detalle de un cruce semaforizado 3 3 Aplicaciones ejecutables SUMO est dise ado en forma de diferentes aplicaciones ejecutables que realizan t
11. modificaci n como se expuso en el apartado 2 del presente cap tulo Lo m nimo que se debe definir para poder generar el escenario de simulaci n es el flujo base y la extensi n temporal de la simulaci n El primero se introducir utilizando el bot n Definir Flujo Base el cual al pulsarse mostrar una ventana con un scroll horizontal que permitir fijar el porcentaje indicado tras pulsar Aceptar El tiempo de la simulaci n se introduce pulsando el bot n Tiempo de Simulaci n Al aparecer la ventana se ver que dispone de una casilla de opci n que permitir definir el tiempo m nimo de cambio 1 minuto o 10 minutos con los scrolls horizontales que tambi n pueden verse y que cambian el tiempo de inicio y fin de la simulaci n Se ha programado que la diferencia de estos tiempos no pueda ser menor a 5 minutos y permite simular el cambio de d a pasar por las 00 00 si el tiempo de inicio es mayor que el de fin Al pulsar Aceptar la informaci n ser guardada en el cuadro correspondiente de la primera hoja de la interfaz Por otro lado se permite a adir flujos de rutas individuales entre dos puntos del escenario y dos instantes de tiempo que parten con una funci n probabil stica determinada Para a adir un nuevo flujo se debe pulsar el bot n A adir Ruta y cumplimentar los distintos desplegables 139 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO I
12. En esta parte no es necesario volver a definir todos los vectores bastar con redefinir sumacruce sumasensor ocupacsensor ratiofinal sumasensorcontorno ocupacsensorcontorno y Sumaratio El pen ltimo archivo que hemos de modificar es la hoja de c lculo habilitada para macros Generador de Escenarios en este archivo la modificaci n es muy simple solamente hemos de ir a la hoja Calle OD y modificar en esta los valores de las columnas Calles Origen y Calles Destino por los valores que ocupan los campos lane en el archivo SF EdgeLane Contorno tras eliminar de estos la parte que sigue a incluyendo este car cter en la eliminaci n 135 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Manual de usuario Manual de usuario Generador de Escenarios Microsoft Excel x sl Inicio Insertar Dise o de p gina F rmulas Datos Revisar Vista Programador 95 x E Cortar ze e Ja E 1 S 4 E e m E Z Autosuma ST D Calibri AA KE General Normal Buena ME LR A Pesar 3 copiar tege 8 EE combinar y centrar gt 922 000 eb AH Formato Oar formato incorrecto al Ol Portapapeles d Fuente 5 Alineaci n G Numero fa Estitos Celdas Modificar
13. MOVA actuar en estado de saturaci n de la v a es decir cuando no es posible vaciar una cola al finalizar un tiempo de verde maximizando su capacidad y en estado de no saturaci n minimizando los retrasos y paradas Las estrategias sensibles al tr fico y aplicables a la coordinaci n de intersecciones representan las estrategias de mayor inter s para este proyecto y se caracterizan por unos costes de implantaci n operaci n mantenimiento y expansi n m s elevados debido a la necesidad de utilizaci n de sensores que nos proporcionen la informaci n necesaria para resolver la optimizaci n en tiempo real Los mayores problemas encontrados en este campo son la elevada capacidad de computaci n que los sistemas desarrollados hasta el momento requieren as como la disminuci n de la eficiencia observada en estos sistemas cuando la red se encuentra en estado de saturaci n Pese a existir estrategias desarrolladas dentro de esta clasificaci n no existe ning n proyecto terminado que pueda presumir de haber logrado desarrollar una estrategia de control de tr fico que funcione en tiempo real de forma eficiente y que sea posible implementar en un escenario lo suficientemente grande y complejo como una ciudad Muchas de ellas tienen una eficacia probada pero en un mbito muy restringido en el que los escenarios en los que se prueban son muy simples o de un tama o reducido Dentro de esta clasificaci n se puede atender a Las estrate
14. en la optimizaci n y que el sistema de control utilizar para identificarlos Para ello lo primero que debe hacerse es asignar los mencionados ndices a los cruces y las calles es decir numerar los cruces de 1 en adelante a este n mero le llamaremos MildCruce y hacer lo mismo con las calles de cada cruce es decir denominar al primer cruce le do cruce 1 y a las calles entrantes o salientes en este cruce de la siguiente forma lt 1 0 gt lt 1 1 gt lt 1 2 gt lt 1 3 gt a este n mero le llamaremos MildCruceCarril Para hacer esto y tener constancia de los cambios realizados se debe recorrer la definici n de los diferentes junctions sin recorrer los Me H 5 internal junctions o cruces en amarillo en el ejemplo asign ndoles un n mero por el orden en que se vaya realizando la lectura empezando por el uno A continuaci n se deben recorrer para cada cruce etiquetado todas las calles o edges sin recorrer las internal edges definidas al inicio del documento en azul buscando el id en este caso el identificador que se les ha asignado en el mapa y no nuestro MildCruce del cruce junction que corresponda en cada momento tanto en las etiquetas from como to y marcando la calle como lt 1 0 gt para la primera calle encontrada para el cruce 1 lt 1 1 gt para la segunda calle encontrada para el cruce 1 Adem s si dos calles comparten l
15. modelo Para establecer estos indices a la par que se agiliza la aplicaci n del modelo a un nuevo escenario se tendr en cuenta el cruce con un mayor numero de vias conectadas con l y se asignar este numero de posibles vias a todos los cruces asi los cruces que tengan menos direcciones aparecer n en el modelo como si tuviesen las mismas que el cruce con mayor n mero de conexiones pero todas las v as que sobre el escenario no existan en estos cruces tendr n flujos vehiculares nulos no conectar n con ning n otro cruce y no tendr n sem foros por lo que no influir n en el modelo As utilizaremos un ndice 1 para referirnos a un cruce concreto y un ndice j para referirnos a un carril de un cruce Al tener distintos cruces una direcci n dada ha de tenerse en cuenta que para tratar un carril concreto se ha de dar un ndice j asociado a un cruce con un ndice 1 por lo 2 77 que se tratar como j 1 i Indice que representa un cruce concreto 44 JI Ecuaci n 2 Indice i j Indice que representa la v a por la que se accede a un cruce Ecuacion 3 Indice j t Indice que representa un ciclo de tiempo Ecuaci n 4 Indice t 60 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Memoria Modelo matem tico i j Indice que representa la combinaci n de un cruce i y un carril j que llega
16. n ajusta los tiempos dejando un peque o tiempo de repuesto para realizar un ltimo ajuste de forma local en cada cruce TUC Este sistema basa su estrategia en mantener las colas dentro de unos l mites para evitar que la red sature Las estrategias descentralizadas como UTOPIA Funciona a trav s de un control central que predice el estado del tr fico en toda la red cada 15 minutos Con esta informaci n calcula los tiempos ptimos y los env a a los controladores locales que se ocupan de una peque a parte de la red Estos controladores locales se comunican con otros controladores locales cercanos obteniendo as cada uno de ellos un nuevo ptimo local Cualquier desviaci n que los 22 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Memoria Introducci n controladores locales introduzcan respecto a lo indicado por el controlador central ser penalizada OPAC 24 Trabaja dividendo la red a controlar en subredes y funciona a trav s de dos m dulos uno para per odos de congesti n y otro que entra en funcionamiento cuando la red no est saturada 2 Motivaci n del proyecto Desde la segunda mitad del siglo pasado se ha venido incrementando de forma r pida y continuada la tasa de atascos en la mayor a de las grandes urbes Estos atascos representan una fuente de poluci n y un sumidero de tiempo dinero y salud que perjudican de forma directa la
17. n del sistema lt edge UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA T CNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL id 69701300 2 from 8336153230 type highway residential function normal gt lt lanes gt lt lane d 69701300 2 0 depart 1 shape 47 32 435 32 0 52 450 73 gt lt lanes gt lt edge gt lt edge id 99006875 from 1145423337 maxspeed 13 89 type highway unclassified function normal gt lt lanes gt lt lane id 99006875_ 0 dep rt 1 Maxspeed 22 22 tO 8 33615222 to 1145423260 shape 105 11 535 08 115 46 557 23 166 54 604 09 181 18 617 50 gt lt lanes gt lt edge gt lt row logic id 833615334 requestSize 1 laneNumber 1 gt logic gt lt logicitem reguest 0 response 0 foes 0 cont 0 gt logig lt row logic gt lt row logic id 833615335 requestSize 9 laneNumber 3 gt logic gt lt logicitem lt logicitem lt logicitem lt logicitem lt logicitem lt logicitem lt logicitem lt logicitem lt logicitem lt LogLos Fequest 0 Fequest 1 request t 4 regquest 3 request 4 Fequest S Fequest s5 request 7 ns 4 lt lt row logic gt response 000000000 response 011000000 response 010001000 response 010000000 response 010000011 response 001000010 response 000000000 response 000000000 Fesponse 0000 10001
18. putty org A Garc a C Seoane Documentaci n del proceso de transformaci n para simulador de tr fico con IBM InfoSphere DataStage 125 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Memoria Manual de usuario 124 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Manual de usuario Manual de usuario Parte 11 MANUAL DE USUARIO 125 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA T CNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Manual de usuario Manual de usuario 126 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Manual de usuario Manual de usuario Capitulo 1 MANUAL DE USUARIO 1 Introduccion Para poder ejecutar este proyecto y realizar desarrollos 0 pruebas sobre l se han de tener instalados los siguientes programas SUMO Simulation of Urban Mobility versi n 0 12 2 o superior Python version 2 7 0 superior Notepad o programa similar que permita manejar documentos con extension txt IBM ILOG CLEPX Optimization Studio version 12 2 0 superior Microsoft Office Excel 2007 0 superior en el que se incluye VBA WinSCP version 4 3 7 o superior PuTTY versi n 0 62 o superior 2 Implementaci n del sistema en un nuevo escenario Para la implementaci n del sistema en un nuevo escenario se podran utilizar los
19. ross 100010000 Foes 011110000 tes U1600061000 foes 010000100 foes 001000010 1065 0061600010 roes 000011110 1065 0600010001 lt row logic id 833615337 requestSize 9 laneNumber 3 gt lt logicitem lt logicitem lt logicitem lt logicitem lt logicitem Fequest 0 reguest 1 1 EE reguest 4 response 000000000 response 000000000 response 010001000 response 000000000 response 000000011 87 1065 1060160060 toes 011110000 foes 010001000 1600001004 toes 110000011 cont 0 gt cont 1 gt cont 1 gt cont 0 gt cont 1 gt cont 1 gt cont 0 gt cont 0 gt cont 1 gt cont 0 gt cont 0 gt cont 1 gt cont 0 gt cont 0 gt priority 4 length 49 27 priority 5 length 1 13 62 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA T CNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Memoria Automatizaci n del proceso de implantaci n del sistema lt logicitem request 5 response 001000010 foes 001000010 cont 1 gt lt logicitem request 6 response 000000010 foes 000100010 cont 0 gt lt logicitem request 7 response 000011010 foes 000011110 cont 1 gt lt logicitem request 8 response 000010001 foes 000010001 cont 1 gt logics lt row logic gt lt tl logi
20. todo de implantaci n en 40 00 nuevos escenarios Pruebas y soluci n de problemas 50 00 Documentaci n del proyecto 15 00 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Presupuesto Precios unitarios UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Presupuesto Sumas parciales Capitulo 3 SUMAS PARCIALES En este capitulo se consignan los importes parciales de cada uno de los elementos que conforman las partidas Estos importes han sido calculados a partir de las mediciones y los precios unitarios 1 Equipos y software Horas Precios Amortizaci n Coste Elemento Programa Uds Horas de Proyecto pora o ud Anual Ordenador 1 630 1 600 2 200 0 25 216 56 Microsoft Office 2007 1 80 400 139 00 25 6 95 IBM InfoSphere Data Stage 1 70 1 000 805 94 2 14 10 IBM ILOG CPLEX 1 250 1 000 9 207 5 25 575 47 TOTAL 813 08 2 Mano de obra directa Horas Precio Coste total Actividad h Documentaci n inicial 100 15 00 1 500 00 Desarrollo de la interfaz de usuario 10 25 00 250 00 Desarrollo del modelo matem tico 100 40 00 4 000 00 Desarrollo del sistema de control 100 40 00 4 000 00 Desarrollo del m todo de 80 40 00 3 200 00 implantaci n en nuevos escenarios Pruebas y soluci n de problemas 170 50 00 8 500 00 Documentaci n del proyecto 100 15 00 1 500 00 TOTAL 22 950 00 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILL
21. 59 A 60 3 Pora A O PR PO O 63 1 1 en 65 1 1111 1 11 OD EU VO EE 67 U o SE SO 8 znac 68 7 Scripts de postprocesamiento s sisisislianoiviki s laka nik lavo 74 Cap tulo 5 Automatizaci n del proceso de implantaci n del sistema 77 1 Automatizaci n de la creaci n de escenarios 4 4 77 2 Par metros necesarios y m todo de obtenci n 79 2 1 Especificaciones para la extracci n de datos cae nasa sad adds 80 2 2 Especificaci n de los tieh ros desa 10A consti ista 89 204 1 listadodelas calles y OCES sanser 90 2 1 4 Numero total de cruces calera pasion etme nn 91 EE e Ee 91 2 2 4 Listado de carriles que van o vienen del Contorno 9955999995 92 2 2 5 Listado de calles en direcci n 1 y de calles en direcci n 2 92 2 2 6 Listado de cruces sin E Ee 93 2 2 7 Listado del n mero de sem foros en cada 8 11 93 2 2 8 Matriz sem foros E 94 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Memoria Indice 7207 B ei C O 94 2 2 10 Listados de est ndar y de comntornO uni ii 9a 2211 1 1 97 2 2 12 M
22. 691784 4 446712 36 697379 projParameter proj utm zone 30 ellps WGS84 units m no defs gt edge 10d 1145423206 0 function internal gt lt lanes gt glane id 1145423208 0 0 depart 0 maxspecd 13 89 datum WGS84 length 4 82 shape 79 68 544 24 78 19 544 13 77 43 543 62 77 38 542 70 78 05 541 37 gt lt lanes gt lt edge gt sedge 1d 833618208 121 function nternmals lt lanes gt lt lane ide 443615406 12 0 depart 0 maxspeed 13 89 length s W4 1421 shape 186 04 494 79 186 02 494 89 185 39 495 57 184 48 495 47 183 27 494 60 gt lt lanes gt lt edge gt edge 1d gt B33615205 6 funetion internal gt lt lanes gt Lame id 80336015205 6 0 depart 0 maxspeed 13 89 length 5 05 shape 181 54 498 71 182 71 498 02 183 39 497 11 183 58 495 97 183 27 494 60 gt lt lanes gt lt edge gt sedge 1d 833615205 7 Eimetione internal gt lt lanes gt lt lane 1da 8 232615205 7 0 depart 0 maxspeed 13 89 shape 181 54 498 71 190 36 495 24 gt lt lanes gt lt edge gt lt edge 1d 69701300 1 from 833615328 to 833615330 type highway residential function normal gt lt lanes gt lt lane 1d 697013001 0 depart 1 maxspeed 13 89 shape 58 43 429 69 48 02 435 03 gt lt 1 gt lt edge gt 86 length 9 48 priority 40 lengta 11 69 Memoria Automatizaci n del proceso implantaci
23. As Python se encargar tanto de ejecutar las optimizaciones en el momento adecuado como de intercambiar la informaci n proveniente de ambos Por otro lado para la automatizaci n del proceso de creaci n de escenarios y la obtenci n de los par metros para el modelado que estos escenarios determinan y que tratan de las conexiones entre cruces las caracter sticas de las calles y la colocaci n de los sem foros se han utilizado dos herramientas 28 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Memoria Introducci n En primer lugar la extracci n del mapa se realiza a trav s de la base de datos online OpenStreetMap proveedor de mapas de software libre desde el que se puede extraer un mapa en un fichero de texto xml Una vez obtenido este fichero se transformar en un mapa en el que SUMO pueda llevar a cabo una simulaci n a trav s de una herramienta del propio simulador netconvert exe Solo esta transformaci n no es suficiente ya que se necesitan realizar en l ciertas transformaciones adicionales y extraer datos que permitan llevar a cabo la optimizaci n en IBM ILOG Todas estas transformaciones se llevar n a cabo con la herramienta de IBM InfoSphere DataStage una plataforma de informaci n unificada pensada para gestionar y analizar datos y contenido independientemente de su tama o de forma r pida para ofrecerlos en contexto a los usuarios apl
24. ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Memoria Resultados Un aspecto interesante que se puede observar durante la simulaci n son los mayores consumos de combustible y emisiones de CO por unidad de tiempo que tienen lugar cuando los sem foros son gestionados por el sistema optimizado pese a ser tanto el consumo total como las emisiones totales menores con este sistema Esto se debe a que la velocidad media de los veh culos es mayor cuando los sem foros son gestionados por sistema de control inteligente y mientras que en la simulaci n gestionada por el sistema de control de lazo abierto los coches se encuentran parados o circulando a velocidades muy bajas en un atasco en la simulaci n en la que el sistema de control inteligente toma el control de los sem foros los veh culos se encuentran circulando a velocidades mayores por decirlo as en un atasco m s r pido es por esto que emiten m s CO y consumen m s combustible por unidad de tiempo pero el balance global en ambos casos es menor 5 Resultados para el Caso 4 Con la simulaci n del Caso 4 se pretende mostrar el funcionamiento del sistema en un escenario grande y complejo como el Barrio de la Misericordia en M laga Asimismo los valores de tr fico bajo los cuales es llevada a cabo la simulaci n pretenden simular un evento multitudinario al tiempo que existe un amplio flujo de veh culos con variabilidad en sus or genes y de
25. Pese a existir estrategias desarrolladas dentro de esta clasificaci n no existe ning n proyecto terminado que pueda presumir de haber logrado desarrollar una estrategia de control de tr fico que funcione en tiempo real de forma eficiente y que sea posible implementar en un escenario lo suficientemente grande y complejo como una ciudad Muchas de ellas tienen una eficacia probada pero en un mbito muy restringido en el que los escenarios en los que se prueban son muy simples o de un tama o reducido Es por esto que con la implantaci n de este sistema en un escenario correspondiente a un barrio completo de una ciudad el Barrio de la Misericordia en M laga se ha logrado un gran avance en lo que a sistemas de gesti n de tr fico se refiere IT Arquitectura Como se puede ver en la Ilustraci n 1 la arquitectura del proyecto consta de seis m dulos diferenciados Cuatro de ellos constituyen el sistema de gestion de trafico y los dos restantes cumplen la funci n de automatizar la implantaci n del sistema en nuevos escenarios Los cuatro primeros m dulos son el simulador el agente de control el optimizador y la interfaz de usuario El simulador SUMO Simulation of Urban Mobility es el encargado de llevar a cabo la simulaci n en un escenario creado a tal efecto y bajo unas condiciones de tr fico que el usuario indica a trav s de la interfaz de usuario desarrollada en Microsoft Excel mediante el uso de VBA Durante es
26. TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL ABSTRACT UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL AGRADECIMIENTOS A mis padres por haber estado ahi siempre y hacerme sentir el convencimiento de que siempre sera asi A mi hermana Laura porque siempre nos apoyaremos el uno al otro A mi novia por hacerme todos los dias un poco mas faciles con su sonrisa Y por ultimo a mi abuelo Venancio por haber confiado siempre en mi UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL INGENIERO INDUSTRIAL NDICE DE DOCUMENTOS DOCUMENTO L MEMORIA I Memoria p g 15 a 124 11 Manuales de usuario pag 125 a 142 DOCUMENTO IL PRESUPUESTO 1 Mediciones pag 5 2 Precios unitarios pag 7 3 Sumas parciales pag 9 4 Sumas parciales pag 11 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI 110 paginas 18 paginas 1 pagina 1 pagina 1 pagina 1 pagina UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Memoria Documento I MEMORIA UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Memoria UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNIC
27. TERT EENE 83 gt fe 133605934 0 A D E F G H 4 K L M N o M 1 2 Calles Origen EN 13360593420 9 4 31362047 0 5 5 152756146 90 i 600480600 65 7 99006807 40 9900682080 10 146534986 E 10 99195521 5 11 74673052 1 80 12 60727865 0 70 13 43300809 0 50 14 43300802 0 50 15 66684022 0 3 16 27234363 15 17 23042399 0 10 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 14 4 gt H Generador Calles OD Hoja3 73 tiso 2 Ilustraci n 22 Detalle de la modificaci n de la hoja de Excel Se recomienda la elecci n de que campos incluir cu les no y con qu probabilidades de origen y destino tras abrir la red Misericordia net con SUMO y comprobar la situaci n de estas calles haciendo clic con el bot n derecho del rat n en las calles que conforman el contorno del escenario As podremos dise ar una situaci n del tr fico m s real El ltimo archivo que es necesario modificar es el modelo matem tico para ello abrimos el archivo ModeloCPLEXBarrioCompleto dat o ModeloCPLEXParcial dat seg n el Sistema que se haya tomado como base para configurar el nuevo En este archivo se han de modificar los siguientes campos Se ha de modificar el valor del vector Cruces de forma que este coincida con el vector cruces que se ha definido previamente para el archivo ControlTrafico py Se ha de modificar el valor del vector NbCarriles para que e
28. calles internas al simulador que no interesan a la hora de realizar las transformaciones de las que conforman el mapa como tal basta con comprobar el valor de la etiqueta function que aparece en la descripci n de la calle as las que tengan un valor function internal no ser n calles que conformen el mapa y su an lisis y Ms 77 no es de inter s mientras que las que tengan un valor de function distinto de internal si son calles a tener en consideraci n para las transformaciones su definici n est en color azul en el ejemplo y se definen con los siguientes atributos edge 1d 69701300 1 Irom 833615328 tos 933615330 priocity 4 type highway residential function normal gt lt lanes gt lane 1d 6970150041 0 depart 1 maxspeca 13 89 lengeth 11 69 shape 58 43 429 69 48 02 435 03 gt lt lanes gt lt edge gt As en este caso la calle edge tiene un identificador 1d 69701300 1 y se puede identificar en el mapa porque va del cruce 833615328 etiqueta from al 833615330 etiqueta to Esta calle tiene un solo carril ya que solo existe una definici n dentro de lanes y este tiene una longitud de 11 69 etiqueta length dentro de lane A continuaci n se definen en el XML los row logic que en el ejemplo se ven en color marr n su definici n tendr la siguiente forma 91 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS E
29. control a trav s de la cual el sistema de control obtiene los ratios de giro en los cruces y el numero de vehiculos entrantes por las diferentes zonas del contorno Estos datos son suficientes para que el optimizador cuya ejecuci n controla el sistema de control sea capaz de interpretar la situaci n del tr fico en tiempo real y obtener una configuraci n de sem foros adecuada al mismo a trav s de la resoluci n de un modelo para ser utilizada en el escenario en el que tiene lugar la simulaci n 45 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Memoria Estado actual del proyecto Por otro lado para favorecer la implantaci n y las pruebas del sistema en otros escenarios distintos a los estudiados se a adieron a la arquitectura dos nuevos m dulos Uno de ellos est constituido por OpenStreetMap un proveedor de mapas de c digo libre que nos permite extraer facilmente el mapa de cualquier ciudad o zona en la que nos interese probar el sistema Despu s de extraer el mapa tras una pequefia transformaci n en SUMO que convierte el mapa en apto para su uso en simulaciones se realizan en este archivo distintas transformaciones utilizando la herramienta InfoSphere DataStage a trav s de las cuales se obtienen de forma autom tica los par metros necesarios para el optimizador que representan la posici n de calles y sem foros en la red as como los archivos de colocaci n de
30. current technology to design a system that provides a more efficient traffic control using traffic lights as a tool to influence this traffic This will require that traffic lights control strategy takes into account the traffic conditions in real time Throughout the project was developed a traffic control strategy for use on a large complex stage such as a city and unlike the strategies currently in use open loop strategies it takes into account the current traffic state to decide on the optimal configuration of states of traffic lights closed loop strategy Despite the existence of strategies developed within this classification there 15 no completed project that can boast of having succeeded in developing a control strategy that operates in real time adaptive to the traffic state efficiently and able to implement in a sufficiently large and complex scenario such as a city Many of these closed loop strategies as MOTION TUC OPAC had proven efficacy but in a very restricted area in which the scenarios that are tested are very simple or small sizes That is why with the implementation of this system in a scenario corresponding to an entire neighborhood of a city the district Barrio de la UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL ABSTRACT Misericordia in Malaga has been achieved a breakthrough as far as traffic management systems are concerned During
31. en la interfaz de usuario Ejecuta la simulaci n y toma datos del tr fico en tiempo real Ilustraci n 3 Arquitectura del Proyecto 4 2 Metodolog a Las distintas tareas necesarias para la realizaci n del proyecto se detallan a continuaci n en orden cronol gico 30 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Memoria Introducci n Lectura y comprensi n de funcionamiento del proyecto realizado el a o pasado Documentaci n del estado actual de la tecnolog a relacionada con el proyecto y desarrollo del Estado del Arte Aprendizaje del lenguaje de programaci n Microsoft VBA Aprendizaje del lenguaje de programaci n Python Aprendizaje del uso del simulador SUMO Aprendizaje del lenguaje de programaci n OPL e IBM ILOG Script Modificaciones del escenario el sistema de control y el modelo matem tico para el funcionamiento de la optimizaci n en tiempo real en el Escenario Sencillo Pruebas y soluci n de problemas para el Escenario Sencillo Aprendizaje del proceso de extracci n y transformaci n de mapas del proveedor de mapas OpenStreetMap Estudio de las transformaciones y obtenciones de datos necesarias para su posterior obtenci n a trav s de IBM InfoSphere DataStage Desarrollo de un sistema de control y un nuevo modelo matem tico de cara a su aplicaci n en escenarios m s grandes y complejos que los utilizad
32. escenarios respectivamente 1 Introducci n Como se expuso en el cap tulo anterior un proyecto con unos objetivos similares a este fue desarrollado anteriormente por Alejandro Saiz Peguero pero debido a la dificultad que representa la consecuci n de los objetivos establecidos y a la necesidad de aprendizaje de diferentes lenguajes de programaci n los desarrollos realizados solamente llegaron a conseguir un sistema de control de tr fico capaz de funcionar en un escenario sencillo compuesto por seis cruces todos ellos semaforizados Adem s este sistema no era capaz de funcionar en tiempo real de forma reactiva ante cambios en las rutas seguidas por los veh culos por el contrario se realiz una observaci n previa que ayud a determinar el comportamiento de los veh culos en el escenario comportamiento que qued definido a partir de los ratios de giro La optimizaci n que generaba el estado ptimo de los sem foros fue realizada en base a estos 33 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Memoria Estado inicial del proyecto ratios y a una medida mas realizada en tiempo real que indicaba el numero de vehiculos coexistentes en la via 2 Arquitectura Cabe destacar del proyecto anterior el acierto en la elecci n de la arquitectura en la que se basa parte de la arquitectura de este afio La arquitectura elegida consta de cuatro partes diferenciadas sobre
33. fico para llevar a cabo la optimizaci n Otro aspecto determinante para poder llevar a cabo el proyecto radica en la posibilidad de que el simulador y el sistema de control siempre que est programado en Python puedan interactuar a trav s TraCI Traffic Control Interface durante la ejecuci n de la simulaci n pudiendo asi realizar durante esta la lectura de sensores y controlar los sem foros en tiempo real Las caracteristicas de SUMO que se encontraron mas relevantes para la realizaci n del proyecto fueron la posibilidad de colocaci n de detectores el hecho de que exista la posibilidad de modificar el estado de los sem foros y la existencia de diferentes aplicaciones ejecutables cada una encargada de realizar un tipo de tareas En estos tres conceptos se profundiz durante el proyecto anterior dejando asi una s lida base para este proyecto en cuanto a la comprensi n y utilizaci n del simulador 3 1 Detectores SUMO ofrece a sus usuarios la posibilidad de obtener datos de la simulaci n a trav s de tres tipos de detectores cada uno con una funcionalidad distinta 36 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Memoria Estado inicial del proyecto Los tres tipos de sensores se encuentran en distintos estados de desarrollo siendo el que se encuentra en una etapa de desarrollo m s avanzada el Sensor de Bucle Inductivo Induction Loop o E1 Detect
34. foros a partir de par metros proporcinados por el OPL propios del escenario los ratios previamente definidos y el numero de vehiculos entrantes a la zona a controlar Dazos de sensores Configuraci n otima de sem foros lt O Microsoft for Applications Escenarios variables rutas mad A A Crea los escenarios variables a partir de los datos proporcionados en la interfaz de usuario Ejecuta la simulaci n y toma datos del tr fico en tiempo real Mapa del escenario Colocaci n de sensores para medici n del n mero de veh culos entrantes por el contorno Ilustraci n 4 Arquitectura Inicial del Proyecto 3 Simulador La elecci n de SUMO como simulador de tr fico y sus motivos se han detallado previamente en el Cap tulo 1 35 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Memoria Estado inicial del proyecto En este cap tulo se intentar profundizar en el funcionamiento de SUMO dando a conocer sus caracteristicas y aplicaciones ejecutables utiles que se han utilizado durante el desarrollo del proyecto SUMO es un simulador de tr fico multimodal microsc pico y de software libre que permite controlar un amplio numero de par metros relacionados con el trafico Gracias a este simulador podemos cambiar el estado de los sem foros de acuerdo a la estrategia de gesti n propuesta o tomar datos del tr
35. la red en la que se llevar a cabo la simulaci n esta puede comenzar Durante la simulaci n el sistema de control y el simulador estar n comunicados de forma continua a trav s de las librer as de TraCl enviando el sistema de control los estados de los sem foros al simulador y el simulador las lecturas de los sensores al sistema de control Pese a tratarse de una comunicaci n continua el sistema de control recopilar esta informaci n cada cinco minutos y es entonces cuando la tratar para traducir las lecturas de los sensores en ratios de giro y n mero de veh culos entrantes por el contorno de forma que estos datos se puedan incluir en el modelo Tras esto dar la orden de ejecuci n de la optimizaci n y una vez que esta acabe recoger los resultados en forma de estados ptimos de los sem foros para poder implantar la estrategia ptima en el escenario simulado Se utilizaron tambi n en la arquitectura otros dos m dulos para la implantaci n r pida del sistema en cualquier escenario Estos son un proveedor de mapas online OpenStreetMap y una herramienta de transformaci n de datos InfoSphere DataStage Para la implantaci n de sistema en cualquier otro escenario lo primero que se necesita es exportar el mapa de la zona a controlar en formato xml desde la p gina principal de OpenStreetMap Una vez que el mapa ha sido extra do es necesario traducirlo al formato net xml en el que SUMO define sus mapa
36. las que se trabaja La primera de ellas considerada como la de mayor prioridad de decision fue el simulador SUMO encargado de simular y representar la situaci n del tr fico a nivel microsc pico Esta elecci n condicion la del lenguaje en el que se desarrollaria el sistema de control de tr fico Python encargado de la gestion de los diferentes m dulos y la comunicaci n entre ellos Para llevar a cabo la resoluci n del modelo en funci n de una serie de par metros fijos y uno el n mero de veh culos en la red variable se utiliz el optimizador IBM ILOG CPLEX Optimization Studio Por ltimo el generador de rutas o interfaz de usuario fue programado en VBA consiguiendo de esta forma una interfaz visual y sencilla que facilita la comprobaci n y utilizaci n del sistema La arquitectura que sustentaba al proyecto previo aparece detallada en la Figura 4 34 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA T CNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Memoria Estado inicial del proyecto Parametros del escenario Datos relativos a la posici n de Ratios sensores Configuraci n otima de sem foros Controla y lanza las ejecuciones de gt SUMO e IBM ILOG ee Obtiene el numero de vehiculos Datos de sensores entrantes en tiempo real Changing the rules of business Modifica el estado de los sem foros del Obtiene la configuraci n ptima de simulador en funci n de los resultados sem
37. lleva a cabo Asi la ultima modificaci n necesaria tiene como objetivo modificar los linkno que son los indicadores del orden de estos sem foros para hacerlo coincidir con el orden que ha sido asignado en la matriz de sem foros expuesta en la secci n 2 2 8 del presente capitulo Asi esta transformacion consiste en modificar la ultima parte de la red donde se define como est n configurados los sem foros de cada v a Esa parte de la red tiene la siguiente estructura lt succ edge 61649822 1 lane 61649822 1 0 junction 768556270 gt ssucolane Jlane 6164982252 0 vlia 768556270 6 0 1479989556270 linkno 6 yield 1 dir r state t gt esucclane lane c 1649851 0 viaz 760556270 7 0 1476895562701 linkno 7 yield 1 dir 1 state t int end x gt lt succlane lane 61649822 1 0 via 768556270 8 0 tl 768556270 linkno 6 yield 1 dir Sstate c ant end x lt succ gt lt succ edge 61649822 2 lane 61649822 2 0 junction 768556271 gt lt Sucelan lane 6164982253 0 vras 768556271 0 0 El 768556271 lankno 0 yield 1 dirs r state t gt esucGlane Jane 61649829 0 v1ia 1608556271 1 0 tl 763556271 linkno 1 yield 1 dir 1 state t int end x gt esucclane l ne 6164982252 0 via 1695562 1L 2 0 tl 768556271 linkno 2 yigld 1 een E state t ant end x s lt succ gt La modificaci n se realizar en base a la
38. los sensores necesarios y otro tipo de datos que se utilizar n en la configuraci n del sistema de control para el escenario en cuesti n 2 Arquitectura La arquitectura de este proyecto consta de seis m dulos diferenciados como se ve en la Figura 8 Cuatro de ellos ata en al sistema de gesti n desarrollado en s mismo y los otros dos tienen como funci n la implantaci n del sistema en nuevos escenarios de forma autom tica Entre los cuatro primeros m dulos se encuentran el simulador el sistema de control la interfaz de usuario y el optimizador El primer paso para la puesta en marcha de la simulaci n ata e a la interfaz de usuario En esta se han de especificar las condiciones bajo las que se requiere la ejecuci n de la simulaci n en cuanto a niveles y densidad del tr fico as se pueden introducir en esta valores de 46 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Memoria Estado actual del proyecto densidad de tr fico base que se ver n reflejados en un tr fico variable en cuanto a or genes y destinos o valores de tr fico para rutas concretas INTERFAZ DE USUARIO Base de datos xls s Caracteristicas de la red Crear los escenarios variables Excel VBA Comenzar simulaci n IBM ILOG CPLEX Modelo matem tico mod Datos par metros dat Est ticos
39. lt junction id 677379889 4 0 type internal x 122 40 y 165 63 inclanes 577379889 1 0 2723435311 0 intbanes 6773759855 2 0 shape gt lt J nction 1d 677379889 5 type internal ae 125 21 v 164 321 incLanes 677379889 3 0 27234353 2 0 intLanes 677379889 0 0 shape gt lt junction id 677394227 4 0 type internal x 207 98 y 332 10 incLanes 677394227 1 0 27234353 2 0 intLanes 677394227 2 0 shape gt lt junction id 677394227 5 0 type internal x 210 89 y 330 79 incLanes 677394227 3 0 27234353 3 0 intLanes 677394227 0 0 shape gt suce edge 69701296 Lane 69701296 0 Junction 833615302 gt lt succlane lanes 69701296 0 via 833615302 0 0 t1 833615302 Linkno t0 yield 1 dir t state t s 88 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Memoria Automatizacion del proceso de implantaci n del sistema lt succ gt suce Gdge 69701295 J5ne 69701299 9 junetion 828321360 5 lt succlane lane 69010485 0 vi 828321360 6 0 tls 828321360 LiMkno 6 yield 1 dir r stale E fs lt succlane lane 69008829 0 via 828321360 7 0 Cl 828321360 Linkno 71 yield 1 dir 1 state t gt lt succlane lane 69701299 0 via 828321360 5 0 tl 828321360 linkno 8 yield 1 dir state t int end x gt lt succ gt lt suce edge 1145423272 0 lane 1145423272 0
40. minimize total queue on stage This set of traffic lights will be sent back from the optimizer to control agent which will be responsible for establishing the status of the different lights according to the optimal configuration of traffic lights UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL ABSTRACT Two remaining modules consist of the online map provider OpenStreetMap from which the map of the new control area is extracted in xml format and IBM InfoSphere Data Stage which once translated the map process being carried out automatically through an application of the simulator SUMO so that simulations can be performed over it will be responsible for extracting various parameters that will be used to configure both the optimizer and the control system HI Tests Tests were carried out using two scenarios a scenario that represents a portion of the Barrio de la Misericordia and one representing the full neighborhood Barrio de la Misericordia Both scenarios can be seen in Figures 2 and 3 and the implementation of the system developed in these leaves no doubt about its effective operation in large and complex scenarios Figure 1 Portion of Barrio de la Misericordia Figure 2 Barrio de la Misericordia IV Results and conclusions Results obtained from the comparison of the system developed with an open loop system of control insensitive to traffic st
41. mismos sistema de control interfaz de usuario y modelo matem tico que se han desarrollado a lo largo de este proyecto Para la adaptaci n de estos a un nuevo escenario se han de realizar los siguientes pasos La primera acci n a realizar consiste en extraer el mapa de la zona a controlar en formato XML del proveedor de mapas online OpenStreetMap Lo primero que se ha de hacer antes de exportarlo es comprobar la semaforizaci n de la zona En caso de los sem foros no se 127 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Manual de usuario Manual de usuario encuentren incluidos en el mapa debemos de a adirlos nosotros en el propio OpenStreetMap tratando de reproducir con la mayor fidelidad posible la colocaci n de sem foros en el area en la que vayamos a llevar a cabo nuestra simulaci n En caso de que fuese necesaria la semaforizaci n de la zona esta se realiza como usuario de OpenStreetMap por lo que hemos de registrarnos Tras esto se accede con el nombre de usuario y contrasefia y se selecciona en la barra superior la opci n editar que solo estar disponible si hemos hecho el zoom suficiente sobre la zona a semaforizar En el ment desplegable se escoge la opci n Editar con Potlatch 2 editor en el navegador Una vez elegido se seleccionan los cruces que se quiera semaforizar uno por uno y en la pestafia Basic en el ment que aparecera a la izqui
42. modelo matem tico utilizado para la obtenci n de la configuraci n ptima de los sem foros de acuerdo al estado del tr fico Se tratar n en primer lugar los ndices asignados para pasar a continuaci n a definir los par metros utilizados las variables de decisi n la funci n objetivo y las restricciones que modelan el comportamiento del tr fico respectivamente 1 Introducci n Antes de introducir el modelo es necesario realizar una serie de consideraciones preliminares La primera de todas ellas se refiere a como se considera en el modelo el n mero de coches que atraviesan una v a Se ha de decir que los veh culos se tratan en este modelo trav s de los flujos vehiculares que conforman La segunda consideraci n se refiere a la discretizaci n del tiempo en este modelo se consideran 120 escalones de tiempo o ciclos de 5 segundos siendo esta la unidad m s peque a de tiempo contemplada Las implicaciones de esto se ver n en que los cambios en el estado de los sem foros solo se pueden producir en un instante de tiempo m ltiplo del tiempo del ciclo 99 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Memoria Modelo matem tico 2 Indices El modelo presentado es aplicable a un escenario con un numero de cruces cualquiera y cualquier numero de vias que acceden a cada uno de estos cruces Para definir ambos elementos se han utilizado los indices del
43. n 46 Restricci n para la continuidad del sem foro en verde 73 Ecuaci n 47 Identificaci n y fijaci n de estado de los sem foros de los cruces que solo tienen sem foros solo en la direcci n 1 74 Ecuaci n 48 Identificaci n y fijaci n de estado de los sem foros de los cruces que solo tienen sem foros solo en la direcci n 2 74 Ecuaci n 49 Probabilidad de creaci n de rutas en funci n del par metro k I9 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Memoria 14 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Memoria Parte l MEMORIA 15 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Memoria 16 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Memoria Introducci n Cap tulo 1 INTRODUCCI N En este cap tulo se realiza una introducci n con el objetivo de contextualizar el proyecto realizado Se comienza con el estado del arte apartado en el que se trata el estado actual de los sistemas de control de tr fico En el apartado de motivaci n se explica el inter s en el desarrollo de este proyecto es decir a que necesidades responde la soluci n tecnol gica presentada Por ltimo se tratan los o
44. n de PUTTY 131 Ilustraci n 22 Detalle de la modificaci n de la hoja de Exce l 136 Ilustraci n 23 Detalle de la interfaz de usuario lista para llevar a cabo sobre ella una simulaci n aman id 140 Ilustraci n 24 Detalle de una simulaci n en el Barrio de la Misericordia142 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Memoria Indice de tablas INDICE DE TABLAS Tabla 1 Nivel de complejidad de los escenartos 59 Tabla 2 Probabilidades de generaci n de n rutas en un segundo cualquiera para los tres casos simulados 0ooooccncccococonccononconncnnnnconncononannnanncs 105 Tablas Resultados para eh Caso Lion 106 Tabla 4 Resultados par l Caso Lannes 108 KD Resultados para el AGO J ae 111 Tabla 6 Resultados para el E 114 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Memoria 10 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Memoria Indice de ecuaciones INDICE DE ECUACIONES Ecuaci n 1 Factor de correcci n k dependiente de la velocidad 52 Ecuacion 2 Indice O oo 60 Ecuaci n 3 Indice E 60 Ecuaci n 4 ndice E 60 Ecuaci n 5 Indice e 61 Estaci n 6 subespacio LCONtOTnO pcia 61 Ecuaci n 7 Subespacio LInterior eebe
45. n de la zona En caso de los sem foros no se encuentren incluidos en el mapa debemos de a adirlos nosotros en el propio OpenStreetMap tratando de reproducir con la mayor fidelidad posible la colocaci n de sem foros en el rea en la que vayamos a llevar a cabo nuestra simulaci n Una vez este mapa ha sido extra do se le aplicar n las transformaciones necesarias para convertirlo en un mapa cuyo formato acepte SUMO para realizar simulaciones sobre l Para esto utilizaremos la aplicaci n netconvert exe que se incluye en SUMO y transformaremos el archivo escribiendo lo siguiente en la l nea de comandos 78 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Memoria Automatizaci n del proceso de implantaci n del sistema netconvert osm files map osm xml o map net xml sustituyendo map por el nombre del fichero que queremos transformar Una vez se haya realizado esta transformaci n ya tenemos preparado el mapa para que en l se pueda probar nuestro sistema de control pero de cara a la implantaci n de este sera necesario reflejar la realidad 51 8 de la red en los distintos m dulos gue conforman 18 arguitectura a trav s de la inclusi n de ciertos par metros En la siguiente secci n se describen los par metros necesarios y como se automatiz su obtenci n 2 Par metros necesarios y m todo de obtenci n En este apartado se describir la etap
46. nea de comandos netconvert osm files map osm xml o map net xml sustituyendo map por el nombre del fichero que queremos transformar Otra opci n para la realizaci n de esta ltima transformaci n consiste en la inclusi n del mapa extra do de OpenStreetMap en la carpeta Traductor OpenStreetMap tras esto la ejecuci n del archivo por lotes de Windows CrearMapaSUMO bat creado en este proyecto a tal efecto crear un nuevo documento con el nombre misericordia net xml fichero ya apto para realizar sobre l simulaciones Una vez tenemos un mapa sobre el que se pueden realizar simulaciones es necesario configurar el sistema de control para el funcionamiento de este en el nuevo escenario 129 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA T CNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Manual de usuario Manual de usuario Lo primero que debemos de hacer es extraer los datos necesarios del mapa y realizar las modificaciones pertinentes en este como se indic en el Cap tulo 5 de la Parte 1 de la presente memoria As una vez tengamos el archivo de la red en formato net xml deben de realizarse las siguientes tareas Conectarse mediante una conexi n VPN al servidor utilizado por la Ciudad de M laga para llevar a cabo el proyecto SmartCity M laga Copiar mediante la utilidad de software libre WinSCP el documento XML que contiene la red previa transformaci n de sumo
47. ninguna implicaci n en los valores de estas colas y por tanto ser indiferente para el simulador a la hora de obtener la estrategia de control ptima as se ha decidido fijar este valor para todos los sem foros igual al que tendr n en el segundo ciclo de tiempo a trav s de la siguiente restricci n Sem 0 c Sem 1 c Ecuaci n 35 Asignaci n de Sem 0 c Sabiendo que los valores de las colas variable a minimizar dependen de los flujos de entrada y salida debemos definir estos dos en funci n de otras variables Para definir los flujos de salida lo primero ser definir el flujo de salida m ximo que puede tener lugar en cada carril y que se define de la siguiente forma Para carriles gestionados por sem foros en caso de que el sem foro est en verde el flujo de salida m ximo se corresponder con el n mero de veh culos que pueden salir de la cola por unidad de tiempo y en caso de que el sem foro se encuentre en rojo su valor ser nulo 69 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Memoria Modelo matem tico Para carriles que no se encuentran gestionados por sem foros se considerara un valor del flujo de salida maximo igual al numero de vehiculos que pueden salir de la cola por unidad de tiempo FlujoSalMax t c lt FV Sem t c Vt c gt NbSemaforos c gt 0 Ecuaci n 36 Valor de FlujoSalMax t c para carriles
48. que pertenece el lane tiene en su from un junction con type DEAD_END se colocar en la lista 2 o lista contorno Si al contrario el junction del from es de type distinto de DEAD_END se asociar a la lista 1 o lista est ndar La informaci n de qu junction est asociado al from del edge al que pertenece la lane se encuentra al principio del XML de donde realizamos la lectura de las diferentes lanes La informaci n de cu l es el type del junction descrito anteriormente se encuentra en la parte del XML en la que se enumeran los junction en color amarillo en el ejemplo 2 2 11 Listado de vectores Para incluir la informaci n relativa a la colocaci n de los sensores en el sistema de control es necesario ordenar la informaci n relativa a DZ UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Memoria Automatizacion del proceso de implantaci n del sistema estos en dos vectores que se incluir n en una lista Los vectores simplemente tienen asociados a cada una de sus posiciones un id de detector de los que fueron anteriormente definidos como xxxx p ej 00118000041 El vector A tiene asignados a sus posiciones los id de la lista 1 o est ndar mientras que el vector B tiene los id de la lista 2 o contorno Es importante colocar en cada posici n el correspo
49. 0 junotion 1145423272 5 lt succlane lane 6970124944 0 tl linkno yield 0 dir s state M gt lt succ gt suce edge 1145423337 0 lane 1145423337 0 0 jJunction 1145423337 s lt succlan lane 6970126040 0 tl linkno yield 0 dir s state M gt lt net gt 2 2 Especificacion de los ficheros de salida Para que el optimizador y el sistema de control puedan llevar a cabo su tarea correctamente se necesita obtener cierta informacion del mapa en XML previamente descrito de cara a la configuraci n del sistema Esta informaci n se extrajo en forma de diferentes listas matrices y vectores y el proceso de extracci n se encuentra totalmente automatizado A continuaci n se describen los distintos datos extra dos dando una breve explicaci n de la necesidad de su extracci n y en gue parte del fichero XML gue describe el mapa se puede encontrar la informaci n necesaria para extraerla NOTA No se tendr n en cuenta para la extracci n de esta informacion ni las calles edges ni los cruces junctions de type internal 89 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Memoria Automatizacion del proceso de implantaci n del sistema 2 2 1 Listado de las calles y cruces Lo primero que se necesita es obtener un listado con todas las calles y cruces del mapa a la vez que se les asignan los ndices que se utilizar n
50. 61 Peu cono subespacio BDI ota 62 Esiiacion SUbespacio E E 62 Eeuaci n 10 Su espacio LPredecesoresC ein 62 Ecuaci n 11 Subespacio 5 63 Ecuaci n 12 Subespacio LinteriorPredecesores lt lt lt 63 Ecuaci n 13 Subespacio LinteriorSinPredecesores lt 63 Ecuaci n 14 Par metro NbSemaforos c 64 Ecuaci n 15 Par metro NbSemaforosCrucei nido 64 Ecuaci n 16 Par metro EntrantesContornoc 9599999599 64 Eenaci n 11 TV aa OE 64 Ecuaci n 10 Parametro WE 65 Hetaci n 19 Parametro LU 65 Ecuaci n 20 Par metro 190516001 9259 65 65 Ecuaci n 22 Parametro NumGrande rov 65 11 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Memoria Indice de ecuaciones Ec acion 23 Parametro 3477710 ME 65 Ec aci n 24 Ee e EE 66 Ecuaci n 25 Variable COS o o osi 66 Retaci n 26 Variable En OSI 66 Ecuacion 27 Variable GT EE 66 Varlable OE T 67 rej s oi a nho AE ie VE 1 aaa 67 Betiaci n 30 Variable Alcun V2
51. A SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Memoria Indice E WE E Eonia BW EE Te E I Condo delas meo ein 1 1 Estrategias de tiempo jo o 120 QD E 1 2 Estrategias sensibles al tr fico o de lazo Cela armar rain 11711 10 1111 1 111 1 3 OD a0 1 Recursos y MELOAOLO dass le SOS PARK o O O O O ee te rer A ZNA aio la i PT MPM PVP Pee e o o Cap tulo 2 Estado inicial del proyecto 0 1 A 0 ME eet OM SS SY SN MIRO R PO o P PP P 3 ON PR E O R P SN RTE EE SS E EE e TE EE 5 Sistema de e EE Me GLO E EE AAA A 7 Generador de escena irradia UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Memoria Indice Cap tulo 3 Estado actual del proyect 45 t Modicon e O S 45 SEENEN 46 Ss Sistema de Controlan osa 49 4 Modelo E EE E 33 5 Escenarios y extracci n de datos isso rro 3 5 54 Capitulo 4 Modelo WIT CUI 160 59 1 ET E
52. AS ESCUELA T CNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Presupuesto Sumas parciales 10 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Presupuesto Presupuesto general Capitulo 4 PRESUPUESTO GENERAL Sumando la contribuci n de todas las partidas anteriores se concluye que el coste del proyecto asciende a Concepto Coste Equipos y software 813 08 Mano de obra directa 22 950 00 TOTAL 23 763 08 11 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Presupuesto Presupuesto general 12
53. Calle Origen Calle Destino Estadistico 1 Estadistico 2 Tempo de simulaci n mido Final 1 31362047 0 27234361 Normal W W 4 Generador Cales 0D Wan 3 j SE EEE te Ilustraci n 23 Detalle de la interfaz de usuario lista para llevar a cabo sobre ella una simulaci n 140 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Manual de usuario Manual de usuario Por ultimo cuando se hayan a adido las rutas requeridas y se hayan fijado los distintos par metros necesarios para la simulaci n se podra pulsar el bot n Generar Escenarios seguido del bot n Ejecutar Simulaci n Este orden no puede alterarse ya que para ejecutar la simulaci n primero se deben crear ciertos ficheros a trav s del primer bot n mencionado Para hacer todo lo anteriormente mencionado es necesario que se hayan incluido en la segunda hoja del libro de Excel Calles OD todas las calles desde las cuales puede crearse una ruta y todas en la que podr a morir Bajo la columna con nombre Calles Origen se deben escribir el nombre exacto de las calles desde las que se desea que pueda salir un veh culo y bajo la columna Prob Orig un factor proporcional a la probabilidad que tendr n de salir desde la calle correspondiente Bajo la columna con nombre Calles Destino se deben escribir el nombre exacto de las calles hasta l
54. Definen la configuraci n de la red Variables Describen el estado del tr fico en tiempo real OPTIMIZADOR Resultados txt Configuraci n de sem foros txt Reguisitos de la simulaci n 50 Resultados con optimizaci n txt Resultados sin optimizaci n txt Ratios de giro txt Vehiculos entrantes por el contorno txt Configuraci n ptima de sem foros txt GESTOR DE TR FICO Generador de escenarios py Datos de los sensores Genera los escenarios variables para la simulaci n Librerias TraCl py al Conexi n de SUMO con el gestor de tr fico Control de los sem foros Librer as TraCI py Ejecuta el optimizador Medici n de ratios Medici n de veh culos entrantes Control de sem foros Obtiene resultados Sistema controlado por el simulador py Conexi n de SUMO con Ejecuta el optimizador el gestor de tr fico Obtiene resultados PROVEEDOR DE MAPAS OpenStreetMap Mapa OSM xml s Provee de mapas en formato xml Archivo para la colocaci n de sensores xml Red modificada xml Listado de calles del contorno y el interior xml Datos de posici namiento de los sem foros xml Listado de cruces calles y carriles xml Relaciones en el mapa o listado de predecesores xml
55. IDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Memoria Introducci n tipo de evento multitudinario accidente que se simular a trav s de una determinada cantidad de veh culos recorriendo una ruta prefijada por el usuario Esta interfaz ser desarrollada en Microsoft Office Excel junto con Visual Basic VBA de forma que se consiga una interfaz sencilla y f cil de utilizar La Herramienta de Optimizaci n que obtendr la estrategia de control de sem foros Optima ser IBM ILOG CPLEX Optimization Studio El problema se modelar conformando un modelo de programaci n lineal entero mixto o MIP Mixed Integer Programming para reducir al m ximo los tiempos de computaci n teniendo en cuenta las caracter sticas del tr fico que obligan a la utilizaci n de variables binarias El gestor de tr fico le suministrar los datos que representan el estado del tr fico en tiempo real y el optimizador le devolver el estado ptimo de los sem foros a trav s de un fichero de texto La elecci n de la plataforma SUMO condiciona la elecci n de la forma en que se comunicar con el optimizador ya que SUMO incorpora una librer a que permite modificar el estado de los sem foros en tiempo real y obtener de SUMO par metros recopilados por los sensores n mero de veh culos velocidad de stos Esta librer a se denomina TraCI Traffic Control Interface y est desarrollada en Python
56. IZACI N DEL PROCESO DE IMPLANTACI N DEL SISTEMA Este cap tulo tiene como prop sito explicar el proceso de implantaci n del sistema en nuevos escenarios y como este fue automatizado a trav s del uso del proveedor de mapas online OpenStreetMap y la herramienta de gesti n de informaci n InfoSphere DataStage En la primera secci n de este cap tulo se detallar el proceso a trav s del cual se puede obtener r pidamente un nuevo mapa para SUMO de la zona en la que hayamos decidido implementar nuestro sistema de control La segunda secci n detalla la informaci n que es necesario obtener o incluir en el mapa as como el proceso a trav s del cual esta se obtiene autom ticamente 1 Automatizaci n de la creaci n de escenarios Para conseguir que el sistema de control desarrollado se convirtiese en una herramienta realmente til y aliviar la carga de trabajo que supone la implantaci n de este en un nuevo escenario se decidi plasmar el conocimiento adquirido acerca de la creaci n de nuevos escenarios y la implantaci n en estos de nuestro sistema en un proceso autom tico de cara a que no fuese necesario nada m s all de la lectura del manual de usuario incluido en la Parte II de esta Memoria 77 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA T CNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Memoria Automatizaci n del proceso de implantaci n del sistema 4 C www openstreetmap org ws Ver Edit
57. NDUSTRIAL Manual de usuario Manual de usuario con la informacion referente a la calle de inicio final y a la funci n de probabilidad que seguira la distribuci n asi como los par metros que requiera esta ultima en vehiculos por minuto Adem s al pulsar el bot n Definir Tiempos aparecer una ventana similar a la que apareci para definir el tiempo de simulaci n salvo que esta definir la extensi n temporal del flujo de veh culos generados Al pulsar Aceptar se a adir a la hoja principal la informaci n facilitada y se permitir seguir a adiendo rutas hasta que se pulse Cancelar Con el bot n Borrar Ruta de la primera hoja se permite seleccionar una ruta que aparezca en el desplegable si la hubiera y eliminarla Pa Generador de Escenarios Microsoft Excel a x r Inicio Insertar Dise o de p gina F rmulas Datos Revisar Vista Programador S x D 65 Calibri n SP Ajustar texto General E y Normal Buena m gt gt ar A 23 Copiar Rellenar gt Pegar Formato Darformato Incorrecto Neutral Eliminar Formato denar Buscary J Copiar formato N x s 8 MEM a kal 98 n 3 88 4 4 condicional como tabla lt 2 Borrar seleccionar Portapapeles fa _ Fuente ER Alineaci n es Numero Fa Estilos Celdas Modificar mpo Tiempo de Simulaci n Nel
58. Programa Cantidad Proyecto al ano Ordenador Simulador SUMO Python Microsoft Office 2007 IBM InfoSphere DataStage lt ea BE 630 400 250 80 70 250 1 600 1 000 700 400 1 000 1 000 IBM ILOG CPLEX 2 Mano de obra directa Actividad Documentaci n inicial Desarrollo de la interfaz de usuario Desarrollo del modelo matem tico Desarrollo del sistema de control Desarrollo del m todo de implantaci n en nuevos escenarios Pruebas y soluci n de problemas Documentaci n del proyecto Horas totales Horas 100 10 100 100 80 170 100 660 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA T CNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Presupuesto Mediciones UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Presupuesto Precios unitarios Capitulo 2 PRECIOS UNITARIOS En este cap tulo se indican los precios de cada uno de los elementos necesitados para llevar a cabo este proyecto 1 Equipos y software Elemento Programa Precios ud Ordenador 2 200 00 Simulador SUMO Software libre Python Software libre Microsoft Office 2007 139 00 IBM InfoSphere DataStage 805 94 IBM ILOG CPLEX 9 207 54 2 Mano de obra directa Actividad Precio h Documentaci n inicial 15 00 Desarrollo de la interfaz de usuario 25 00 Desarrollo del modelo matem tico 40 00 Desarrollo del sistema de control 40 00 Desarrollo del m
59. SCUELA T CNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Memoria Automatizaci n del proceso de implantaci n del sistema lt row logic id 833615335 requestSize 9 laneNumber 3 gt 21091065 lt logicitem request 0 response 000000000 foes 100010000 cont 0 gt lt logicitem A foes 011110000 cont 1 gt lt logicitem 2 response 010001000 foes 010001000 cont 1 gt lt logicitem request 3 response 010000000 foes 010000100 cont 0 gt lt logicitem request 4 Les tor O 1000DOTL foes 110000011 cont 1 gt lt logicitem request 5 response 001000010 foes 001000010 cont 1 gt lt logicitem request 6 response 000000000 foes 000100010 cont 0 gt lt logicitem request 7 response 000000000 foes 000011110 cont 0 gt lt logicitem request 8 response 000010001 foes 000010001 cont 1 gt sf lt row logic gt Se ha de recalcar aqui que el id de un row logic coincide con el del cruce al que esta referido y que el row logic es la parte que especifica al simulador las instrucciones acerca de cOmo se deben de comportar o como deben de interactuar los coches al llegar a un cruce La informaci n de los row logic no es interesante para las transformaciones La nica informaci n importante asociada a esta parte del documento es que h
60. SF_Edges_Direccion_1 csv La matriz NbSemaforos se corresponder con la que se incluye en el archivo Matriz csv completando esta con filas de ceros hasta que tenga tantas filas como posiciones distintas tiene el vector cruces que se ha definido previamente para el archivo ControlTrafico py 137 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Manual de usuario Manual de usuario El vector NbSemaforosCruce se modificar para que sus valores se correspondan con las sumas de valores por filas de la matriz NbSematforos Una vez se hayan realizado todos los cambios indicados se tendr el Sistema de Control configurado para funcionar en el nuevo escenario Pese a esto se conveniente realizar varias simulaciones para validar el sistema ya que en estos archivos puede haber alg n peque o error de construcci n Durante estas simulaciones para validar el sistema utilizaremos configuraciones de tr fico muy sencillas y observaremos que el Sistema responde como se espera en caso de que no sea as haremos uso de los archivos y la explicaci n del contenido de estos dada en el Cap tulo 5 as como en la primera parte del presente cap tulo para corregir aquellos peque os errores que se puedan ir encontrando Para tomar resultados o realizar pruebas en este nuevo escenario se han de seguir las instrucciones indicadas en el siguiente
61. Traffic Control and Simulation in Colombia Literature Review rev ing Jan June 2009 no 29 p 59 69 ISSN 0121 4993 M Papageorgiou C Diakaki V Dinopoulou A Kotsialos and Y Wang Review of road traffic control strategies Proc IEEE vol 91 no 12 pp 2043 2067 2003 Al Mudhaffar Impacts of traffic signal control strategies Ph D dissertation Royal Institute of Technology 2006 K Aboudolas M Papageorgiou and E Kosmatopoulos Control and optimization methods for traffic signal control in large scale congested urban road networks Proceedings of the 2007 American Control Conference July 2007 pp 3132 3138 S Algers E Bernauer M Boero L Breheret C Di Taranto M Dougherty K Fox and J Gabard Review of micro simulation models Rep SMARTEST D Vol 3 1998 pp 1 111 R B Allsop SIGSET A computer program for calculating traffic capacity of signal controlled road junctions Traffic Eng Control vol 12 pp 58 60 1971 R B Allsop SIGCAP A computer program for assessing the traffic capacity of signal controlled road junctions Traffic Eng Control vol 17 pp 338 341 1976 J D C Little M D Kelson and N H Gartner MAXBAND A program for setting signals on arteries and triangular networks Transport Res Rec no 795 pp40 46 1981 UTCS Technical Specifications K Courage and C E Wallace TRANSYT 7F User s Guide Federal Highway Administration
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63. a ejemplo en azul y se coloca en yyyy Se lee el MildCruceCarril del edge al que pertenece el lane como hay dos MildCruceCarril asociados a cada edge uno para el junction from y otro para el junction to el MildCruceCarril 95 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Memoria Automatizacion del proceso de implantaci n del sistema le do ser el que est asociado al junction del from el que tiene como primera cifra el MildCruce del junction asociado al from Se asocia a xxxx un id de la siguiente forma Estar compuesto por los n meros que componen el MildCruceCarril que est asociado al junction from el que tiene como primer numero el MildCruce del junction asociado al from del edge tratado asignando cinco cifras para representar cada numero poniendo tantos ceros a la izquierda como sea necesario para completar las cinco cifras A continuaci n se asigna un n mero que indica el orden en el que se han procesado distintas lanes que comparten el mismo MildCruceCarril empezando por el cero de forma que 2 lanes pertenecientes al mismo edge o lo que es lo mismo dos carriles pertenecientes a la misma calle tengan id del sensor colocado en ellos que se diferencian solo en este n mero As por ejemplo si se l
64. a l Ecuaci n 5 Indice Se han de diferenciar a continuaci n los carriles que forman parte del contorno de la zona a controlar a los que acceder an sin pasar por ning n cruce intermedio coches provenientes del exterior del escenario de los carriles pertenecientes al interior del escenario Lcontorno Subespacio que representa el conjunto de c que forman parte del contorno gt 11 Ecuaci n 6 Subespacio Lcontorno Linterior Subespacio que representa el conjunto de c que forman parte del interior e e M JI Ecuaci n 7 Subespacio Linterior Tambi n se han de diferenciar los carriles en funci n de su direcci n de forma que en un cruce no se pueda permitir nunca la circulaci n proveniente de dos carriles por los que se circule en distintas direcciones S se podr permitir la circulaci n simult nea por un cruce de veh culos provenientes de dos carriles con la misma direcci n y sentidos contrarios Para hacer esta diferencia entre carriles con distintas direcciones se definen dos subespacios cuya intersecci n ser nula y cuya suma representar el total de los carriles del escenario 61 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Memoria Modelo matem tico Lpir1 Subespacio que representa el conjunto de carriles c que llegan a los diferentes cruces en direcci n 1 Ecuaci n 8 Subespacio Lpir Ln
65. a de implantaci n del sistema de control desarrollado en un nuevo escenario para ello se describir primeramente el archivo que tomaremos como partida para realizar las transformaciones Este no es otro que el mapa extra do de OpenStreetMap ya traducido al formato apto para realizar en l simulaciones con SUMO En la segunda parte se detallar n los par metros que es necesario extraer de este mapa de cara a implantar en el nuestro sistema de control y a que parte del archivo de entrada corresponde la informaci n a extraer Por ltimo se detallar el proceso a trav s del cual se han extra do estos datos y realizado las transformaciones 19 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Memoria Automatizacion del proceso de implantaci n del sistema 2 1 Especificaciones para la extracci n de datos 2 1 1 Especificaci n del documento XML de entrada La entrada sera un archivo XML de estructura similar al que se muestra en el ejemplo expuesto en la secci n 2 2 2 del presente capitulo El parecido es meramente estructural ya que el archivo que se usa como ejemplo es mucho mas corto y no cumple ciertas condiciones que si cumple el XML completo es decir se ha copiado un trozo de cada parte del archivo se ha copiado una parte de los edges una parte de los junctions una parte de los tl logic estando al menos un ejemplo o mas de todas las partes p
66. a velocidad media de los veh culos que atraviesan un detector concreto en el ltimo escal n de tiempo en m s 92 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Memoria Estado actual del proyecto La segunda y ultima correcci n necesaria trata del establecimiento del estado ptimo de los sem foros ya gue cuando el sistema de control fija el estado de los sem foros mientras se ejecuta la simulaci n a velocidades elevadas surgen errores en la lectura del vector de estados de sem foros que provocan el fallo de SUMO Para solucionar este problema se incluy en el bucle de fijaci n del estado de los sem foros la instrucci n try continue a trav s de la cual ante un error en el proceso de fijaci n del estado de los sem foros se mantiene el estado anterior hasta el siguiente escal n de tiempo en el que se fijar el estado que corresponda 4 Modelo Matem tico Para la realizaci n de este proyecto fue necesario el desarrollo de un modelo matem tico que tuviese en cuenta la situaci n del tr fico en tiempo real asimismo este modelo debe de ser los suficientemente r pido y eficaz como para poder trabajar en escenarios grandes y complejos como una ciudad y realizar las optimizaciones en un tiempo lo suficientemente corto como para no comprometer la funcionalidad del sistema El modelo matem tico se expondr de forma m s detallada en el Cap tulo 4 de la pr
67. ad y rapidez del sistema de control desarrollado asimismo se ha percibido la lentitud de la simulaci n debido a la ingente cantidad de datos transmitidos entre este y el sistema de control v a TraCI Se propone como futuro desarrollo para poder realizar pruebas y simulaciones sobre escenarios mayores en tama o al utilizado para este proyecto intentar utilizar las comunicaciones v a TraCI lo m nimo posible ya que ante un escenario con una cantidad de sensores m s elevada que la de los escenarios simulados en este proyecto se prev que la velocidad de simulaci n disminuya alargando la duraci n del proceso de toma de resultados pese al correcto funcionamiento del sistema desarrollado Se propone para evitar esta carga de comunicaciones mediante TraCI utilizar un lector de archivos XML para leer el archivo detectores out xml en el que el simulador incluye todas las lecturas de los detectores autom ticamente durante la simulaci n Una vez este haya sido desarrollado se podr n validar con mayor rapidez tambi n los par metros extra dos para cada escenario y las transformaciones realizadas en este a trav s de simulaciones m s r pidas 119 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Memoria Futuros desarrollos 2 Capacidad de las vias Se ha comprobado que cuando se forman atascos en cualquiera de los dos sistemas tanto en el desarrollado en este p
68. ada xml Listado de calles del contorno el interior xml Datos de posici namiento de los sem foros Listado de cruces calles y carriles xml Relaciones en el mapa o listado de predecesores xml Ilustraci n 1 Arquitectura del Proyecto Los dos modulos restantes estan constituidos por el proveedor de mapas online OpenStreetMap del cual se extraera el mapa de la nueva zona a controlar en formato xml e IBM InfoSphere Data Stage que una vez traducido el mapa de la zona a controlar proceso que se lleva a cabo automaticamente a trav s de una aplicaci n del simulador SUMO para que se puedan realizar sobre el UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL RESUMEN DEL PROYECTO simulaciones sera el encargado de extraer de este diversos parametros que se utilizaran tanto para configurar el optimizador como el sistema de control III Pruebas Las pruebas se han realizado utilizando dos escenarios un escenario que representa una parte del Barrio de la Misericordia y otro que representa el Barrio de la Misericordia completo Ambos escenarios se pueden observar en las Ilustraciones 2 y 3 y con la implantaci n del sistema desarrollado en estos no queda duda acerca de su funcionamiento eficaz en escenarios grandes y complejos Ilustraci n 3 Escenario Parcial Ilustraci n 2 Escenario correspondien
69. ajo cualquier premisa en un escenario real Este proyecto nace de la intenci n de ofrecer un sistema que sea capaz de funcionar en tiempo real y en un escenario complejo y para ello se utilizar n como base algunos de los desarrollos llevados a cabo en el proyecto antes mencionado 3 Objetivos Los objetivos de este proyecto son 1 Optimizar la gesti n del tr fico en un escenario que corresponde con un barrio completo de una ciudad 2 Dise ar una arquitectura que permita su implementaci n sensible al estado del tr fico 3 Discriminar en la optimizaci n escenarios de baja densidad de tr fico de los de alta densidad Opcional 4 Integrar dicho sistema en sistemas globales de gesti n de Smart Cities Opcional 4 Recursos y metodolog a 4 1 Recursos Para la realizaci n del proyecto se requiere de tres estructuras b sicas que se comunicar n entre s Estas tres estructuras son el 26 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Memoria Introducci n simulador la interfaz de usuario y el optimizador que dotara al sistema de inteligencia Adem s para automatizar la implantaci n del sistema en distintos escenarios utilizaremos una base de datos de mapas online y una herramienta de transformaci n El Simulador es una herramienta b sica en el dise o de estrategias de control de tr fico ya que permite observar el com
70. al formato net xml al directorio home smartcity SUMO Entrada 5 Entrada smartcity DESA SMET waert Local t archives Comandos Sesi n W sir m ga C Local CAT emp Nombre Ext m Directorio superior 01 5 355 Archivo de valores separados Misericordia xml 1 850 000 Documento XML 1 849 998 Misericordia _Muevo xml 1 850 000 Documento XML 181 106 Als Sema ros Lane csy 11 088 Archivo de valores separados Der Semaforos Lane Matfiz csv 4 687 Archivo de valores separados AJ SF Sema f ros Lane XML csy 14 944 Archivo de valores separados 1 806 KiB de 3 548 KiB en 1 de 6 1 805 KiB de 3 730 KiB en 1 de 3 77 F2Renombrar 7 F4Editar 25 FS Copiar F Mover 7 F7 Crear directorio FB Eliminar 7 F9 Propiedades 6 free A sv Ilustraci n 20 Detalle de la utilizaci n de WinSCP 130 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Manual de usuario Manual de usuario Acceder al servidor Unix mediante la utilidad PuTTY 39 tambi n de software libre Ejecutar el script de transformaci n de la siguiente manera incluyendo el punto inicial home smartcity SUMO Scripts transformar sh EP smartcity desa smct opt IBM InformationServer Server DSEngine uE login AS 5101 ES LEES smartcityHDESs SucT s password Last login Fri Jun 1 22703719 02 feom 10 1041 kash ulimit open files cannot modi
71. alles pueden tener o bien direcci n SE NO o bien direcci n SO NE As podremos realizar la distinci n entre ambas direcciones comprobando la pendiente de las calles Una calle se considerar que tiene direcci n 1 cuando al dividir el incremento de coordenada x entre el incremento de coordenada y de los cruces se alados por to y from respectivamente se obtiene un n mero mayor que cero pendiente positiva Una calle tiene direcci n 2 en caso contrario n mero obtenido menor que cero o pendiente negativa 2 2 6 Listado de cruces sin semaforizar Es necesario tanto para el sistema de control como para el modelo matem tico distinguir que cruces se encuentran controlados por sem foros y cu les no lo est n As este archivo de salida consiste en una lista de cruces cuya id no est asociada a ning n tl logic y deber contener informaci n relativa tanto al id asignado en el XML como al nuevo MildCruce 2 2 7 Listado del n mero de sem foros en cada carril Esta lista responde a la necesidad de conocer el n mero de sem foros que controlan las posibles direcciones que se pueden tomar desde cada carril en un cruce para poder fijar sus estados 93 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Memoria Automatizacion del proceso de implantaci n del sistema El n mero de sem foros que controlan cada combinaci n d
72. apartado 3 Realizaci n de pruebas y toma de resultados Para la realizaci n de pruebas y toma de resultados con nuestro Sistema de Control se debe escoger apropiadamente la versi n que toma resultados o la que no lo hace La diferencia entre ambas se puede apreciar en el nombre de la carpeta en que est n contenidas y no se recomienda utilizar la versi n realizada para tomar resultados en caso de que estos no se quieran obtener por la ralentizaci n que esta toma de resultados produce en la simulaci n Una vez elegido el tipo de simulaci n que queremos realizar una prueba del sistema o una toma de resultados se debe ejecutar el 138 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Manual de usuario Manual de usuario programa Generador de Escenarios xlsm el cual al abrirse mostrar una ventana informando de que se ha accedido al Editor de Escenarios Tras pulsar Aceptar y antes de poder generar los escenarios o ejecutar alguna simulaci n es importante comentar que existen dos hojas de c lculo una con la interfaz en s misma Generador y otra con la base de datos del escenario fijo sobre el que crear las rutas Calles OD En la primera de ellas no debe escribirse en ning n caso ya que todos los datos se introducen a trav s de las ventanas que aparecen al pulsar los botones correspondientes Sin embargo la base de datos si permite su
73. ar Historial Exportar identificarse registrarse me lla 5 H Exportar m Cerrar Est ndar rea a exportar 36 69254 445596 444625 OpenStreetMap 386871 El WikiMapaMundi libre Seleccionar manualmente un area distinta uscar D nde g H Formato de exportaci n ejemplos Soria Calle Mayor e Lugo 82 540 o post offices Datos formato OpenStreetMap XML near Linen m s ejemplos Imagen de mapa muestra una capa normal OpenStreetMap es un mapa HTML pegar libremente editable de todo el mundo Est hecho por personas Licencia como usted Los datos son fibres de Losdatos de OpenStreetMap se encuentran bajo una licencia Creative 2 Commons Reconocimiento Compartir bajo la misma licencia 2 0 usuario para mejorar el mapa Ayuda Exportar Documentaci n Copyright y licencia Comunidad Blogs de la comunidad Fundaci n El alojamiento est apoyado por el centro de UCL VR Imperial de Alojamiento de bytemark y otros socios Enlace permanente Atajo Ilustraci n 12 Detalle de la extracci n de un mapa desde OpenStreetMap La automatizaci n del proceso de creaci n de escenarios se inicia con la extracci n del mapa de la zona a controlar en formato xml del proveedor de mapas online OpenStreetMap Lo primero que se ha de hacer antes de exportarlo es comprobar la semaforizaci
74. areas especificas Las de mayor importancia para este proyecto son tres netconvert exe duarouter exe y sumo gui exe NETCONVERT EXE es la aplicaci n encargada de construir un escenario fijo en el que tendr lugar la simulaci n es decir esta aplicaci n crear la red de calles en un formato en que SUMO sea capaz de interpretarla un archivo net xml a partir de uno o varios archivos de entrada Los inputs a partir de los cuales se gener la red en el proyecto anterior consisten en cuatro ficheros de entrada Uno de ellos define la posici n de los cruces nod xml un segundo fichero especifica las calles que los conectan edg xml otro define los tipos de v a typ xml y un ltimo archivo aporta la informaci n de las posibles conexiones en los cruces es decir las posibles direcciones que se pueden tomar en un cruce 51 se entra a este desde un determinado carril con xml 39 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Memoria Estado inicial del proyecto En el proyecto realizado este a o se utiliz tambi n la aplicaci n netconvert exe pero la red se gener a partir de otro tipo de entradas El proceso se detallar en el Capitulo 3 de esta memoria DUAROUTER EXE es la aplicaci n encargada de generar un archivo con informaci n referente a las rutas de forma gue SUMO pueda simularlas Esta aplicaci n reguiere como entrada un fichero trip
75. as mismas etiquetas from y to o las tienen cambiadas deben contabilizar como una sola asign ndo el n mero identificador que se asign a la calle con la que comparte etiquetas as la salida de estos datos tendr la siguiente estructura 90 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Memoria Automatizacion del proceso de implantaci n del sistema lt junction id id del junction que aparece en el xml MyldCruce la que nosotros asignamos p ej 0 x valor de la coordenada x del junction y valor de la coordenada y del junction gt lt edge 1d 1d del edge que aparece en el xml from valor del from del edge to valor del to del edge MylIdCruceCarril la que nosotros asignamos p ej lt 0 0 gt gt lt edge 1d 1d del edge que aparece en el xml from valor del from del edge to valor del to del edge MyldCruceCarril la que nosotros asignamos p ej lt 0 1 gt gt lt junction gt Puede suceder que una misma calle tenga dos MildCruceCarril una para el cruce del que sale y otra para el cruce al que llega esto ha de ser as para que el optimizador funcione Estas relaciones entre MildCruceCarril se reflejar n en el archivo de salida Predecesores que se comentar en la secci n 2 2 3 2 2 2 N mero total de cruces y calles Tambi n es necesario tener en otra salida el n mero de cruces y el n mer
76. as probabilidades de creaci n de uno o varios nuevos vehiculos en cada segundo en los distintos casos Caso 1 Caso 3 Caso 4 Densidad de trafico base pl k 0 35 04 0 05 0 17 P 1 0 3500 0 4000 0 0500 0 1700 P 2 0 0429 0 0001 0 0049 P 3 0 0018 0 0000 0 0000 P 4 0 0000 0 0000 0 0000 P 5 0 0000 0 0000 0 0000 Mf n Tabla 2 Probabilidades de generaci n de rutas en un segundo cualguiera para los tres casos simulados Tambi n se ha de tener en cuenta gue en los casos 3 y 4 se gener una ruta especial con el fin de simular un evento multitudinario para probar en este tipo de casos el sistema de control Este n mero de coches no se tiene en cuenta en las probabilidades anteriormente descritas Los tres primeros casos han sido simulados sobre el Escenario Parcial ya que debido a la fecha de entrega del presente proyecto no se pudo reservar un tiempo para la obtenci n de resultados tras la validaci n del sistema de control en el Barrio Completo De todas formas para demostrar la validez del sistema en el Barrio de la Misericordia el Caso 4 ha sido simulado sobre este escenario 105 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Memoria Resultados 2 Resultados para el Caso 1 En el Caso 1 se pone a prueba el sistema desarrollado ante un flujo de coches elevado y variado en cuanto a origenes y destinos este flujo se pretende comparar con lo
77. as que se desea que pueda llegar un veh culo y bajo la columna Prob Dest un factor proporcional a la probabilidad que tendr n de llegar hasta la calle correspondiente Hay que tener en cuenta que en el simulador los veh culos aparecen al inicio de la calle en cuesti n pero tambi n desaparecen al inicio de la misma y no ser n contabilizados para ning n c lculo de esa calle Por otro lado la probabilidad real de salir o entrar de cada calle ser el factor asignado entre la suma de todos los factores de esa columna Adem s bajo la columna Funciones de Probabilidad se escribir n las posibles funciones de distribuci n que pueden seguir los flujos as como el nombre de los par metros o estad sticos que requiera esa funci n En el caso de a adir nuevas funciones se deben de definir tambi n las respectivas funciones de probabilidad en el programa GeneradorRutas py 1 141 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Manual de usuario Manual de usuario Una vez hayamos pulsado el bot n Ejecutar Simulaci n se abrir el simulador que nos mostrar el comportamiento del tr fico ante la estrategia utilizada En caso de que esta simulaci n estuviese destinada a la toma de resultados bastar a con extraer de la carpeta en la que se encuentra el control los archivos Resultados txt y Consumos txt que habr n sido creados a tal efecto
78. ate are shown in Table 1 To obtain results vehicles were injected for a half hour and simulation results began to be toke after fifteen minutes leaving in that way a space of time to stabilize the traffic UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL ABSTRACT Results taking was lengthened until the corresponding system was able to clear the network Smart Open loop Improvemen Management Management ts obtained System System Number of cars during simulation 352 355 Simulation time s 1735 00 8173 33 a n C 835 00 7273 33 88 52 finishing the routes injection s Average number of vehicles on the 25 12 47 64 17 26 network Average time spent by vehicles on 103 84 593 40 22 50 the network s Emitted CO2 g 67 70 122 65 44 80 Fuel consumption 1 26 87 46 41 42 10 Table 1 Project results Results shown in Table 1 are actually the average of the results obtained for different simulation cases Throughout this process of obtaining results was able to check how the system works getting a fluent traffic avoiding traffic jams which would be formatted in other systems 1f 1t would occur the same traffic flow and reducing emissions of CO and fuel consumption Thus and with the results shown no other conclusion can be obtained than that this system 1s as valid as necessary for large cities UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA
79. ay row logic con un solo logicitem definido y otros como el de arriba que tienen varios logicitem asociados 82 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Memoria Automatizacion del proceso de implantaci n del sistema Solo los cruces cuyo row logic tenga varios logicitem asociados podran tener un tl logic asociado Los tl logic se definen a continuaci n de los row logic en el ejemplo figuran en color violeta lt t1 logic id 248605200 type static programID 0 offset 0 gt lt phase duration 31 state G gt lt phase duration 4 state y gt lt tl logic gt De la misma forma que los row logic los tl logic est n asociados a un cruce junction en concreto y se conoce porque el campo id del tl logic coincidir con el campo id del cruce al que est asociado de aqu se puede extraer la informaci n de que cruces est n semaforizados y cu les no Estar n semaforizados aquellos cuya id aparezca como id en un tl logic A continuaci n aparece en el XML la definici n de los junction o cruces estos tambi n pueden ser de dos tipos atendiendo al valor de su atributo type los primeros cuyo type es diferente a internal son los que proporcionar n informaci n de inter s y en el ejemplo figuran en color amarillo Los cruces de inter s o j
80. bjetivos establecidos y la metodolog a y los recursos necesarios para alcanzarlos 1 Estado del arte En este apartado del proyecto se atender a las principales estrategias de control del tr fico desarrolladas hasta el momento Estas estrategias se pueden clasificar de varias formas 1 6 La primera distinci n a realizar entre estas estrategias atiende al tipo de datos en los que se basan para levar a cabo la optimizaci n Hay dos tipos de estrategias atendiendo a este criterio Estrategias de tiempo fijo o lazo abierto Son estrategias desarrolladas a partir de datos hist ricos de flujo y densidad vehicular esto no impide hacer una distinci n entre distintos periodos de tiempo a lo largo del d a La consideraci n de que esta estrategia es capaz de gestionar de forma m s o menos ptima el tr fico implica asumir que estos datos tendr n una variaci n muy leve para tiempos largos Los sistemas de control de este tipo no reciben ninguna informaci n del estado 17 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Memoria Introducci n del tr fico actual Se caracterizan por un bajo coste de implantaci n no existe la necesidad de colocaci n de sensores una baja eficiencia en zonas de alta variabilidad de la demanda una capacidad nula de respuesta ante accidentes o eventos y su aplicabilidad limitada a condiciones en las que la red no est saturada
81. btenci n de par metros para el optimizador Configuraci n ptima Configuraci n de sem foros txt de sem foros txt Provee de mapas en formato xml Extracci n de datos para el sistema de gestion Modificaci n del mapa de la red Extracci n de datos para la interfaz de Archivo para la colocaci n de sensores xml l Red modificada xml Listado de calles del contorno y el interior xml Datos de posici namiento de los sem foros xml Listado de cruces calles y carriles xml Relaciones en el mapa o listado de predecesores xml Figure 1 Project s architecture The simulator SUMO Simulation of Urban Mobility is responsible for carrying out the simulation on a net created for this purpose and under traffic conditions that the user indicates via user s interface developed in Microsoft Excel using VBA During this simulation sensors located on the stage measure the level and nature of traffic conditions thus control agent developed in Python will be receiving this data to organize it every five minutes in the form of turn ratios at each intersection and number of incoming vehicles in the area to be controlled When this information 15 organized control agent will be responsible for sending 1t to the optimizer IBM ILOG CPLEX as two files txt and order the execution of optimization which will obtain traffic lights state that
82. c id 248605200 type static programID 0 offset 0 gt lt phase duration 31 state G gt lt phase duration 4 state y gt lt tl logic gt lt tl logic id 248605290 type static programID 0 offset 0 gt lt phase duration 31 state G gt lt phase duration 4 state y gt lt tl logic gt lt junction id 833615330 type priority x 47 05 y 433 68 incLanes 69701300 1 0 69701300 2 0 iMtLanes 8336153390 0 0 833615330 4 0 833615330 2 0 833615330 5 0 shape 48 75 436 45 45 79 430 67 47 82 436 84 gt SCENE GER 10d 8933615334 type priority x 44 68 verses 18T incLanes 69701294 0 intLanes 833615334 0 0 shape 44 72 358 15 47 16 356 08 423 20 360 28 44 64 358 21 s lt junction 10 833615335 type priority x 93 86 y 416 24 incLanes 69701295 Q 69701294 0 69701300 0 0 1nbbane 933615935 0 0 833015335 1 0 833615335 10 0 833615335 3 0 833615335 11 0 833615335 12 0 833615335 6 0 02536153453 7 U 833615335 13 U shabe 99 53 811 38 23430808 ZS 92 004 409 01 87 04 413 21 86 85 415 13 88 88 421 20 gt 1 0 zjunot1on id 833615337 type priority x 98 26 y 406 15 incLanes 59701239 U 639701236 0 69701295 U intban s 633615337 0 0 ERES 833615337 9 0 833615337 3 0 833615337 4 0 833635337 10 0 833615337_ 04301453431 11 A 38330615437 12 0 Shape s 101 53 410 54 103 38 304 40 98 46 401 36 93 50 405 56 93 54 408 85 99 50 411 45 gt 6 0
83. calidad de vida de todos los habitantes de las grandes ciudades Esta repercusi n que se da en la calidad de vida de los ciudadanos no puede permitirse si existe una forma eficiente de solucionar el problema La primera soluci n que los gestores de las ciudades propusieron para solucionar el problema fue la expansi n de la v a pero r pidamente se demostr que esta no pod a ser la nica alternativa para solucionarlo Desde los a os 70 se ha optado por una nueva soluci n consistente en incrementar el n mero de intersecciones controladas por sem foros pero no se ha puesto el suficiente inter s en mejorar la eficacia de las estrategias de control de estos Adem s las predicciones que indican que en el a o 2050 el setenta y cinco por ciento de la poblaci n vivir concentrada en grandes urbes 25 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Memoria Introducci n junto con una reflexi n acerca de no solo el sistema de gestion de tr fico sino del modelo de consumo y funcionamiento de las ciudades actuales nos lleva a la conclusi n de que este modelo debe cambiar ya que no sera capaz de soportar este incremento de concentraci n de la poblaci n a la par que esta aumenta sin que se vea repercutida enormemente la calidad de vida de sus ciudadanos De esta reflexi n nace la idea de empezar a construir las Smart Cities bas ndose en un modelo d
84. ciona de 18 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Memoria Introducci n forma centralizada o descentralizada es decir atendiendo a si la inteligencia del sistema se concentra en un nico punto o por el contrario est distribuida a lo largo de toda la red Siguiendo las clasificaciones propuestas se pueden revisar las principales estrategias de control de tr fico desarrolladas hasta el momento 1 1 Estrategias de tiempo fijo o lazo abierto Desired Control Real behaviour variables behaviour Controller Ilustraci n 1 Estrategia de lazo abierto Son las estrategias m s utilizadas por sus bajos costes de instalaci n y mantenimiento y su buen desempe o bajo condiciones de red no saturada Dentro de las estrategias de lazo abierto para intersecciones aisladas destacan los sistemas SIGSET 7 y SIGCAP 8 La distinci n entre ambos radica en que SIGSET trata de minimizar el tiempo de espera total mientras que SIGCAP maximiza la capacidad de las intersecciones En el caso de sistemas para la coordinaci n de intersecciones destacan tres sistemas de control MAXBAND 9 y UTCS 10 Ambos maximizan el ancho de banda de las avenidas principales es decir su capacidad para dar servicio a un 19 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Memoria Introducci n n me
85. co simulaci n i Ejecuta el optimizador Medici n de ratios Medici n de veh culos entrantes Simulaci n Resultados con Control de sem foros Rutas de veh culos optimizaci n Obtiene resultados Toma de datos de sensores Estado de sem foros OPTIMIZADOR Sistema controlado por el Librer as TraCl py simulador py IBM ILOG CPLEX Resultados sin Traduce los mapas en formato OSM optimizaci n Conexi n de SUMO con Traducci n de mapas txt Ejecuta el optimizador el gestor de tr fico a su propio formato para llevar a cabo Datos y par metros dat una simulaci n en ellos z PROVEEDOR DE MAPAS Veh culos entrantes por el Definen la configuraci n de la red Control de los sem foros Obtiene resultados contorno txt HERRAMIENTA DE GESTION DE DATOS OpenStreetMap Variables Describen el estado del tr fico en tiempo real InfoSphere Data St O Mapa OSM am nfo phere Data Stage Obtenci n de par metros para el optimizador Resultados txt Configuraci n ptima Configuraci n de sem foros txt de sem foros txt Provee de mapas en formato xml Extracci n de datos para el sistema de gesti n Modificaci n del mapa de la red Extracci n de datos para la interfaz de Archivo para la colocaci n de sensores xml Red modific
86. controlados por sem foros FlujoSalMax t c lt FV Vt c gt NbSemaforos c 0 Ecuaci n 37 Valor de FlujoSalMax t c para carriles no controlados por sem foros Por otro lado para los flujos entrantes en una cola concreta se distinguir n dos casos En el caso de que el carril tratado forme parte del contorno este flujo entrante estar determinado por las lecturas de los sensores en tiempo real las cuales se definen seg n el par metro EntrantesContorno que se actualiza en cada optimizaci n En el caso de que el carril tratado forme parte del interior del escenario el flujo entrante ser igual al n mero de veh culos que est n accediendo al cruce que es predecesor de nuestro carril multiplicado por la probabilidad de que esos veh culos se dirijan efectivamente a la cola objeto de estudio EntrantesCotorno c gt FlujoEnt t c gt NbCiclos V t Lcontorno Ecuaci n 38 Valor de FlujoEnt t c si c pertenece al contorno 70 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Memoria Modelo matem tico FlujoEnt t c gt Ratiosli j X FlujoSal t Tael k k Vt2 T desp LinteriorPredecesores ij Lpredecesores c Ecuaci n 39 Valor de FlujoEnt t c si c pertenece al interior Tambi n se han de utilizar dos restricciones para realizar ciertos ajustes en los flujos entrantes El primer ajust
87. cto 4 Escenarios Como se expuso en la introducci n de este Capitulo durante el curso pasado solo se lleg a ejecutar una optimizaci n cuyos par metros actualizados en tiempo real eran el n mero de veh culos entrantes por el contorno de la zona a controlar Esta optimizaci n se llev a cabo en un escenario compuesto por seis cruces todos ellos semaforizados La sensorizaci n del escenario al estar destinada a medir nicamente el n mero de veh culos entrantes a la zona a controlar se compone de sensores de tipo El mencionados en el apartado 3 del presente Cap tulo situados en todos los carriles entrantes al escenario Un detalle del Escenario Sencillo se puede ver en la Figura 7 Ilustraci n 7 Escenario Sencillo 41 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Memoria Estado inicial del proyecto 5 Sistema de Control En el caso del sistema de control el desarrollado durante el proyecto anterior cubria las necesidades existentes para llevar a cabo la optimizacion planteada El sistema fue desarrollado en Python debido a las necesidades descritas anteriormente Una parte de este sistema fue tomada como base para desarrollar el sistema de control realizado durante este proyecto El sistema de control desarrollado durante el curso pasado era capaz de Lanzar y coordinar la ejecuci n del simulador tomando el control de este Medir el n m
88. de sueros ies oo Co 29 Ilustraci n 4 Arquitectura Inicial del Proyecto 599 9999 35 Ilustraci n 5 Detalle de un sensor de tipo El 969999 38 Ilustraci n 6 Detalle de un cruce semaforizado 5996995596 93 usiraciom Z Escenario Sencillo ene 41 Ilustraci n 8 Arquitectura detallada del proyecto eee 9 5 47 Ilustraci n 9 Escenario Sencillo semaforizado 5959599559 56 lestracion 10 Escenario Larreta 56 Ilustraci n 11 Escenario correspondiente al Barrio Completo 57 Ilustraci n 12 Detalle de la extracci n de un mapa desde OpenStreetMap Ilustraci n 14 Consumo de combustible frente al tiempo para el Caso1 107 Ilustraci n 13 Emisiones de 32 frente al tiempo para el Caso 1 107 Ilustraci n 15 Emisiones de CO2 frente al tiempo para el Caso 2 109 Ilustraci n 16 Consumo de combustible frente al tiempo para el Caso 2109 Ilustraci n 17 Origen y destino de la ruta especial simulada para el Caso 3 Ilustraci n 19 Detalle del proceso de colocaci n de sem foros en OSM 128 7 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Memoria Indice de figuras Ilustraci n 20 Detalle de la utilizaci n de WinSCP 130 Ilustraci n 21 Detalle de la utilizaci
89. del presente cap tulo 94 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Memoria Automatizaci n del proceso de implantaci n del sistema 2 2 10 Listados de estandar y de contorno En esta lista se trata de reorganizar la informaci n referente a la lista de carriles que van o vienen del contorno a la que se hizo referencia en el apartado 3 2 4 del presente cap tulo Si bien la lista mencionada anteriormente tiene como finalidad enviar la informaci n al optimizador es necesario tambi n que el sistema de control tenga acceso a esta informaci n Esta lista responde a la necesidad de colocar sensores en todas las calles habiliten la entrada a la zona a controlar o la salida de esta Una vez esta lista se halla generado ser suficiente con incluirla en la configuraci n para que los sensores en las zonas indicadas puedan empezar a realizar la toma de datos Para esta salida se ha generado una lista en la que cada elemento tiene la siguiente estructura lt el detector tds ox lane yyyy pos 10 freq 100 file detectores out friendly pos x gt Para crear las listas se han de leer todas los lanes en las que el type del edge al que pertenecen sea distinto de internal y se har lo siguiente Se lee el identificador del lane aparecen todos los lanes al principio del XML cuando definen los edges en la parte que del map
90. e edge lane y junction se obtiene de la ltima parte del XML ver secci n 3 1 del presente cap tulo contando el n mero de lanes dentro de la combinaci n definida de edge lane y junction cuyo atributo tl no est vac o en las que no aparece tl La lista tiene la forma MildCruce Id que asignamos al cruce MildCruceCarril lt id que asignamos al crucecarril Si hay dos escogeremos el MildCruceCarril en el que el campo correspondiente al id del cruce coincide con el anterior gt lane El definido por el xml N semaforos N sem foros 2 2 8 Matriz semaforos lane De cara a incluir en el simulador directamente la informacion extra da relativa al n mero de sem foros en cada carril esta se ha de organizar en una matriz La matriz se ha de construir de forma que cada posici n ij tenga un valor determinado por el n mero de sem foros correspondiente al MildCruceCarril lt i gt 2 2 9 Vector Sem foros Cruce El ltimo par metro relativo a la colocaci n de sem foros en el escenario que el optimizador necesita para hallar la estrategia de gesti n ptima es el n mero de sem foros en cada cruce Por tanto es necesario obtener un vector en el que el valor de la posici n 1 del vector representa la suma se valores de todas las columnas 41 1411 s que aparecen en la fila i de la matriz descrita anteriormente en la secci n 3 2 8
91. e ata e a que para tiempos transcurridos desde el inicio de tiempos considerado en la la optimizaci n menores al que los veh culos necesitan para moverse de un carril a otro todos los flujos entrantes en los carriles que conforman el interior del escenario ser n nulos El segundo ajuste alivia capacidad de computaci n al optimizador fijando a cero los valores de flujo entrante para aquellos carriles del interior que no tiene predecesores es decir para aquellos carriles que aparecen definidos de cara a la implantaci n m s r pida del sistema en un nuevo escenario pero que no se corresponden con ning n carril del mapa FlujoEnt t c 0 Vt lt T desp C E Linterior M 7 t Ecuaci n 40 Valor de FlujoEnt t c si c es del interior y t es menor que Tdesp FlujoEnt t c 0 Vet 2Taesp cE LinteriorSinPredecesores Ecuaci n 41 Valor de FlujoEnt t c si c es del interior y no tiene predecesores 71 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Memoria Modelo matem tico Tambi n se han afiadido al modelo las restricciones necesarias para que la estrategia de sem foros sea segura limitando la apertura de sem foros en los cruces a una sola direcci n a la vez Sem t i j AlgunV t i Vt ij Lnira gt NbSemaforos i j gt 0 Ecuaci n 42 Establecimiento del valor de Sem t c para los sem foros en direcc
92. e ciudad que permita llegar a los niveles de concentraci n de la poblaci n estimados para el futuro cumpliendo las siguientes premisas No da ar el medio ambiente Llevar a cabo una gestion inteligente de las ciudades y los servicios que estas ofertan basada en las tecnolog as de la informaci n y comunicaci n existentes Realizar esta transformaci n de las ciudades teniendo como fin ltimo el desarrollo sostenible Dentro de este marco de Smart Cities uno de los aspectos a modificar para construir una ciudad sostenible es el modelo de gesti n del el tr fico que como se ha comentado anteriormente ya ha empezado a mostrar sus carencias en los ltimos a os Es por eso que este proyecto nace con la intenci n de ofrecer un sistema de control de tr fico de lazo cerrado que pueda trabajar coordinando cruces en un escenario complejo La decisi n de la realizaci n de este parte del estado precario de las estrategias de control del tr fico en las ciudades y la baja eficiencia de las 24 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Memoria Introducci n soluciones tecnol gicas disponibles hasta el momento especialmente bajo condiciones de saturaci n de la red Con este proyecto se pretende Ayudar a que el transporte sea m s r pido y econ mico suponiendo un ahorro importante en tiempo y dinero para cada conductor Reducir los n
93. e mapas y se convierte a un formato apto para que SUMO realice en l una simulaci n es probable que en las calles del contorno aparezcan sem foros en una sola direcci n en cruces que el simulador considera como tales pese a no serlo Si se diese la condici n de que el n mero de veh culos circulando por estas calles indebidamente semaforizadas por el simulador fuese cero ser a indiferente para el simulador fijar un estado u otro pero resulta evidente la conveniencia de fijar su estado permanentemente en verde de cara a los posibles cambios que se puedan dar en el estado del tr fico as esta condici n queda recogida en las dos siguientes restricciones 7 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Memoria Modelo matem tico NbSemaf oros i j lt NbSemaforosCruce i 1 j gt lijlELpir1 NumGrande AlgunV1 t i V t i gt NbSem foroslruce i gt 0 Ecuaci n 47 Identificaci n y fijaci n de estado de los sem foros de los cruces gue solo tienen sem foros solo en la direcci n 1 NbSemaforos i j lt NbSemaforosCruce i 1 j gt li jlELpir2 NumGrande AlgunV2 t i V t i gt NbSem forosCruce i gt 0 Ecuaci n 48 Identificaci n y fijaci n de estado de los sem foros de los cruces que solo tienen sem foros solo en la direcci n 2 7 Scripts de postprocesamiento Una vez que se haya resuelto la optimizaci n se deben crear dos
94. eciar claramente como el sistema de gesti n inteligente desarrollado es capaz de despejar el tr fico en menos tiempo tras la finalizaci n de la creaci n de veh culos por parte del simulador Emisiones 602 Caso 1 mg de CO2 emitidos 602115 602 Lazo abierto o O o 6 A mide combustible Consumo de combustible Caso 1 consumidos Combustible ITS Combustible Lazo abierto tiempo de simulaci n s Ilustraci n 14 Consumo de combustible frente al tiempo para el 8501 107 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Memoria Resultados 3 Resultados para el Caso 2 En el Caso 2 se puso a prueba el sistema desarrollado ante un flujo vehicular muy elevado y variable en cuanto a origenes y destinos El establecimiento de este flujo se llev a cabo definiendo en la interfaz de usuario un valor para el flujo base del 40 o lo que es lo mismo un factor k igual a 0 4 Las probabilidades de creaci n de una o varias nuevas rutas para cada segundo bajo estas condiciones se pueden ver en la Tabla 2 Este flujo simulado provoca un atasco en un escenario controlado por un sistema de lazo abierto pero el sistema de control desarrollado es capaz de gestionarlo eficazmente evitando la formaci n de este Al ser capaz de evitar esta formaci n de atascos es capaz de reducir enormemente los valores tanto de tiempo necesario para despejar la red c
95. ed y no a que durante este tiempo se generasen veh culos En el caso cuatro se inyectaron rutas durante novecientos segundos tomando resultados desde el segundo trescientos hasta que el sistema de gesti n correspondiente fue capaz de limpiar la red Los resultados que se han obtenido en los cuatro casos son el n mero de coches gestionados el tiempo de toma de resultados el tiempo medio que un veh culo permanece en la red el n mero medio de veh culos en la red y las emisiones y consumos de estos tanto a lo largo del tiempo como en total Los flujos base o densidades de tr fico base se han definido mediante el factor de densidad de flujo base que establece la probabilidad de que sea creada una nueva ruta en cada segundo de simulaci n seg n la siguiente ecuaci n Pin PIn 1 k vn gt 1ne WN Ecuaci n 49 Probabilidad de creaci n de rutas en funci n del par metro k En la que P n representa la probabilidad de que n veh culos sean creados en cualquier segundo de simulaci n y k es el factor que se introduce como densidad de tr fico base en la interfaz de usuario dividido entre cien As y al corresponder a los distintos casos unos valores de densidad de tr fico base de 35 40 5 y 17 respectivamente se muestran a 104 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Memoria Resultados continuaci n en la Tabla 2 l
96. ed grande y compleja como el Barrio de la Misericordia de Malaga El sistema extrae informaci n acerca del estado del tr fico para poder mostr rsela a los ciudadanos y que estos puedan utilizar esta informaci n para planificar sus rutas Se ha desarrollado un m todo a trav s del cual el sistema se puede implementar de forma sencilla y r pida en un nuevo escenario 116 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Memoria Conclusiones El sistema reduce el n mero medio de veh culos en la red entre un 9 y un 65 El sistema reduce el tiempo invertido en los desplazamientos entre un 57 y un 87 El sistema reduce las emisiones de CO2 entre un 21 y un 41 El sistema reduce el consumo de combustible entre un 16 y un 53 117 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA T CNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Memoria Conclusiones 118 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Memoria Futuros desarrollos Capitulo 8 FUTUROS DESARROLLOS En este apartado se tratar n de describir las posibles mejoras a realizar sobre este proyecto que por no estar incluidas en los objetivos y por la fecha de entrega del proyecto no se han podido llevar a cabo 1 Simulador Durante el desarrollo del proyecto se ha podido comprobar la validez en cuanto a funcionalid
97. ee una lane 998726363 0 0 tendr amos vyyy 998726363 0 0 Si cuando se lee su edge este resulta ser el 998726363 cuyo MildCruceCarril es lt 118 4 gt siendo el MyldCruce del cruce de partida 118 y es la segunda vez en el proceso que etiquetamos una lane de este MildCruceCarril es importante hacer esta comprobaci n por MildCruceCarril y no por el id del edge ya que se ha visto que dos edges distintos pueden compartir el MildCruceCarril si comparten from y to hemos de etiquetar con 0011800004 por el 96 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Memoria Automatizacion del proceso de implantaci n del sistema MildCruceCarril correspondiente y seguida de un 1 por ser la segunda que nos encontramos si fuese la primera llevar a un 0 un carril lane correspondiente a esta calles edge entonces tenemos un xxxx 00118000041 La definici n del correspondiente elemento de la lista seria entonces lt el detector 1id 00118000041 lane 998726363 040 pos 10 freq 100 file detectores out friendly pos x gt Una vez tenemos esta definici n solo queda decidir en cu l de las dos listas debe de ser incluida esto depender del type que tenga asociado el junction que aparece en la etiqueta from del edge al cual pertenece el lane en cuesti n Es decir si el edge al
98. eh culos en la red 290 46 94 46 Tiempo Meaig de permanencia de 1010 65 1293 65 21 88 los vehiculos en la red CO2 emitido g 205 23 263 93 22 24 Consumo de combustible 81 84 105 22 22 22 Tabla 6 Resultados para el Caso 4 Mejoras obtenidas 114 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Memoria Conclusiones Capitulo 7 CONCLUSIONES En este proyecto ha sido desarrollado un sistema de control de trafico de lazo cerrado es decir sensible al estado del trafico capaz de funcionar en tiempo real en un escenario lo suficientemente grande y complejo como un barrio completo de una ciudad compuesto por 328 cruces 97 de ellos semaforizados Asimismo se ha conseguido comunicar este sistema con otros sistemas globales de gesti n de Smart Cities ofreciendo al ciudadano la posibilidad de adaptar la planificaci n de sus trayectos al estado del trafico a trav s del conocimiento de de las colas que se forman en cada semaforo en tiempo real La discriminaci n de escenarios en los que el sistema de control no obtuviese mejoras de cara a que un sistema tradicional tomase el control de los sem foros se prepar a trav s de una variable que se incluy en el sistema de control y que cambiar a su valor en funci n del estado del tr fico Finalmente el sistema desarrollado es capaz de operar bajo cualquier condici n obteniendo mejoras en todos los casos si
99. erda de la pantalla se establece el valor del campo Traffic Signals como YES Una vez hallamos semaforizado la zona basta con guardar los cambios pulsando el bot n Guardar en la parte superior izquierda de la pantalla Ilustraci n 19 Detalle del proceso de colocaci n de sem foros en OSM 128 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Manual de usuario Manual de usuario Una vez este la zona ha sido semaforizada si no lo estaba previamente se exportar en formato xml para ello no es necesario ser usuario de OpenStreetMap y basta con acceder a la pagina principal buscar la zona a semaforizar en el mapa hacer zoom sobre ella y seleccionar en la barra superior el men Exportar Una vez seleccionado se marca en el men que aparecer en la parte izquierda de la pantalla la opci n Datos en formato OpenStreetMap XML y se pulsa sobre Seleccionar a mano otra rea en este mismo men Ya solo falta arrastrar la selecci n sobre la parte del mapa que queramos extraer para implantar en ella nuestro sistema de control Una vez el mapa ha sido extra do se le aplicar n las transformaciones necesarias para convertirlo en un mapa cuyo formato acepte SUMO para realizar la simulaci n en l Para esto utilizaremos la aplicaci n netconvert exe que se incluye en SUMO y transformaremos el archivo escribiendo lo siguiente en la l
100. ero de vehiculos entrantes en la zona a controlar Ejecutar la optimizaci n y enviar al optimizador el fichero en el que se encontraban los par metros necesarios para que se pudiese resolver el modelo n mero de vehiculos entrantes en la zona a controlar Actualizar los valores del n mero de veh culos entrantes por el contorno Cambiar el estado de los sem foros de acuerdo a la estrategia obtenida tras ejecutar la optimizaci n 6 Modelo matem tico El modelo matem tico programado durante el pasado curso obten a una estrategia ptima de control de sem foros en el escenario sencillo 42 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Memoria Estado inicial del proyecto Este modelo constaba de unos par metros fijos indicativos de las caracteristicas de la red y los ratios de giro en cada cruce Ademas utilizaba un par metro variable encargado de representar el n mero de veh culos entrantes en la zona a controlar Si bien este modelo se utiliz como base para el aprendizaje y la programaci n del modelo utilizado este a o hubo que realizar en l un gran n mero de cambios que permitieron que fuese posible llevar a cabo la optimizaci n en escenarios de mayor tama o y complejidad teniendo en cuenta un mayor n mero de par metros tomados en tiempo real Estos cambios as como el modelo utilizado este a o se detallar n en el Cap tulo 4
101. ero todas incompletas pudiendo darse incongruencias en este ejemplo como el caso en que cuando se define una calle edge con sus etiquetas from junction salida y to junction final luego no se encuentren los junction cruces de salida o llegada en la parte que ata e a la definici n de los junction Esto es fruto solo del recorte que se ha realizado al archivo y no sucede en un mapa real Lo que el archivo de partida especifica es lo siguiente el ejemplo coloreado para una mejor comprensi n se encuentra en el apartado 2 1 2 del presente cap tulo Existe una primera parte que no contiene informaci n que interesante para las transformaciones y est en color verde En una segunda parte se definen una serie de calles edges que son internos y para uso exclusivo del simulador estas calles simplemente permiten o imposibilitan el giro hacia ciertas direcciones en un cruce vienen a ser algo as como las condiciones de prohibido girar a la izquierda pero dadas de forma inversa ya que una de estas calles permite tomar una salida determinada en un cruce para una entrada 80 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Memoria Automatizaci n del proceso de implantaci n del sistema dada Esta informaci n tampoco es interesante para las transformaciones En el ejemplo est coloreada de rojo Para diferenciar las
102. esente memoria pero se pretende en este apartado dar una visi n general de su funcionamiento y cu les son las especificaciones que este debi de cumplir para poder ser utilizado en el proyecto El modelo matem tico debe de cumplir con lo siguiente Ser f cilmente instalable en un nuevo escenario es decir se requiere que sea lo suficientemente sencilla la modificaci n de los par metros utilizados para describir el escenario sobre el cual se lleva a cabo la optimizaci n 9 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Memoria Estado actual del proyecto Tener en cuenta el estado del tr fico en tiempo real tanto en lo que ata e a nivel de este n mero de veh culos en el escenario como a su comportamiento ratios de giro en cada cruce Ser capaz de trabajar tanto sobre cruces semaforizados como sin semaforizar Ser lo suficientemente r pido como para no comprometer la fiabilidad y robustez del sistema se ha fijado como tiempo l mite para la optimizaci n tres minutos Generar en forma de archivos de salida el estado ptimo de los sem foros y los niveles de tr fico esperados en cada cruce y calle 5 Escenarios y extracci n de datos Para la realizaci n de este proyecto se programaron distintas fases de desarrollo a trav s de las cuales se pudo ir obteniendo informaci n y experiencia de cara a llegar al conocimiento total de toda la ar
103. fy limit Operation not permitted smartcityldesa smct fhome smartcity SUMO Scripts transformar sh Waiting for job Finished waiting for job Job Status 1 Status code 1 smartcitylidesa smcet DSEngine 5 exit Ilustraci n 21 Detalle de la utilizaci n de PuTTY Esperar varios minutos a que acabe y desconectar PuTTY ejecutando el siguiente comando exit 131 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Manual de usuario Manual de usuario Recoger los resultados con WinSCP desde el directorio home smartcity SUMO Salida o directamente en el buz n de correo electr nico del destinatario Una vez hayamos realizado estas operaciones tendremos a nuestra disposicion los siguientes ficheros Misericordia nuevo xml SF EdgeLane Contorno csv SF EdgeLane Estandar csv SF EdgeLane Vectores csv SF Edges Contorno 1 csv SF Edges Contorno 2 csv SF Edges Direccion 1 csv SF Edges Direccion 2 csv SF Edges Predecesores csv SF Edges Total csv SF Junctions Edges csv SF Junctions Sin Semaforizar csv SF Junctions Total csv SF Semaforos Lane csv SF Semaforos Lane xml SF Semaforos Lane Matriz csv Matriz csv 132 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Manual de usuario Manual de usuario Mediante el uso de estos y el sistema ya desarrollado para el Barrio de la Mi
104. g a que utilizada correctamente permita reducir de forma considerable o eliminar el problema existente Los gestores de las ciudades han intentado solucionar el problema utilizando distintas estrategias y 51 bien en un primer momento la soluci n propuesta fue 18 expansi n de la v a r pidamente se demostr que esta no pod a ser la nica alternativa a la hora de solucionar el problema As desde los a os 70 se ha venido incrementando el n mero de intersecciones controladas por sem foros pero a pesar de haber conseguido instalar en la red una herramienta que nos permite controlar el tr fico no se ha prestado la suficiente atenci n al uso de esta es decir no se ha dado la suficiente importancia a las estrategias a trav s de las cuales se controlan estos sem foros En este proyecto se ha desarrollado un sistema de gesti n de tr fico reactivo al estado de este que funciona de forma totalmente autom tica Esto se ha conseguido a trav s de una sensorizaci n del rea en la que se pretende instalar el sistema y la inclusi n de los datos obtenidos de estos sensores en un modelo UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL RESUMEN DEL PROYECTO matematico del que se obtendran los estados de los semaforos a trav s de los cuales se consigue un trafico mas fluido Adem s se ha preparado el sistema para ser f cilmente aplicable a una nueva ciudad
105. gias centralizadas entre las que destacan SCOOT Split Cycle and Offset Optimization Technique 18 19 Es considerada la versi n sensible al tr fico de TRANSYT por llevar a cabo tambi n un proceso iterativo Esta estrategia trata de minimizar un PI Performance Index que representa de forma conjunta los retrasos la zi UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Memoria Introducci n longitud de las colas y las paradas realizadas por los vehiculos Lleva a cabo tres optimizaciones una para el tiempo de ciclo otra para la Fracci n de Tiempo en Verde o Green Split y una tercera para los Offsets o tiempo entre los verdes de sem foros contiguos Actualmente ofrece la posibilidad de otorgar prioridad a autobuses SCATS Sydney Cooridinated Adaptive Traffic System 20 Esta estrategia busca un plan de coordinaci n de sem foros en una librer a interna en funci n de las condiciones de la red La inclusi n de veh culos prioritarios solo ha sido probada en simulaci n RHODES Real time Hierarchical Optimizated Distributed and Effective System 21 Este sistema distingue tres niveles de jerarqu a y se caracteriza por responder al comportamiento estoc stico del tr fico Puede otorgar prioridad a autobuses a trav s de BUSBAND MOTION 22 Trabaja creando primero una red de olas de verde de forma centralizada En una segunda optimizaci
106. i n 1 Sem t i j AlgunV t i V t i j Lpir gt NbSem forosli j gt 0 Ecuaci n 43 Establecimiento del valor de Sem t c para los sem foros en direcci n 2 AlgunV t i AlgunV t i 1 V t i gt NbSemaforosCruce i 2 0 Ecuaci n 44 Restricci n de seguridad para los cruces En este modelo no aparecen representados los peatones por lo cual se establecer un tiempo minimo que todo sem foro debe permanecer en verde en un periodo de tiempo dado Sem tt c 27 tt t T periodo v z Toeriodo C Ecuaci n 45 Restricci n de tiempo m nimo en verde 72 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Memoria Modelo matem tico Por otro lado para completar la descripci n de la realidad de la gesti n de sem foros se a adi una restricci n m s que evita que los sem foros cambien de estado de forma intermitente tt t Tsemsteady H Sem tt c Tsemsteaay 31 Sem t c tt t T semsteady lt Tsemsteady V Tsemsteaay 1 S t lt NbCiclos Tsemsteaay n 1 Ecuaci n 46 Restricci n para la continuidad del sem foro en verde Pese a que con estas restricciones el tr fico quedar a perfectamente modelado se hizo necesario a adir dos restricciones m s debido a las caracter sticas de los mapas extra dos de OpenStreetMap Cuando se extrae un mapa de este proveedor d
107. ic database University of Southampton UK Transport and Road Research Laboratory UK P R Lowrie SCATS The Sydney co ordinated adaptive traffic system Principles methodology algorithms in Proc IIEE International Conference on Road Traffic Signalling London UK pp 67 70 1982 P Mirchandani and L Head RHODES A real time traffic signal control system Architecture algorithms and analysis TRISTAN 11 Triennial Symp Transport Analisis vol 2 San Juan Puerto Rico 1998 F Busch and G Kruse MOTION for SITRAFFIC A modern approach to urban traffic control Proceedings of the IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems California pp 61 64 2001 V Dinopoulou D Diakaki and M Papageorgiou Applications of the urban traffic control strategy TUC European Journal of Operational Research vol 175 issue 3 pp 1652 1665 2006 N H Gartner OPAC A demand responsive strategy for traffic signal control Transport Res Rec n 906 pp 75 84 1983 D Krajzewicz G Hertkorn C R ssel and P Wagner SUMO Simulation of Urban MObility An open source traffic simulation SCS European Publishing House pp 183 187 4th Middle East Symposium on Simulation and Modelling Sept 2002 Sharjah United Arab Emirates L Dimitriou T Tsekeris and A Stathopoulos Genetic algorithm based micro simulation approach for estimating turning proportions at signalized intersections Co
108. icaciones y procesos Las relaciones entre las distintas estructuras aparecen detalladas en la Figura 3 29 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA T CNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Memoria Introducci n InfoSphere software Realiza modificaciones en el mapa de OSM par Datos PC la aplicaci n del sistema en la zona exportada colocaci n de Extrae de este mapa par metros necesarios sensores para la optimizaci n Par metros para la optimizaci n Se exportar de OSM el mapa en su versi n osm de la zona a controlar python Configuraci n Sotima de sem foros Controla y lanza las ejecuciones de lt gt i SUMO e IBM ILOG Listado de calles del gt contorno de la zona Obtiene los datos necesarios en tiempo Datos de sensores a controlar Changing the rules of business real Modifica el estado de los sem foros del simulador en funci n de los resultados proporcinados por el OPL Obtiene la configuraci n ptima de sem foros a partir de par metros propios del escenario y datos que representan el estado del tr fico en tiempo real Mapa xml traducido por SUMO y modificado a trav s de InfoSphere Datos de sensores Configuraci n ptima de sem foros Microsoft SUMo lt for Applications Escenarios variables rutas Crea los escenarios variables a partir de los datos proporcionados
109. ices del elemento de la matriz que estamos tratando Donde zzzz sea el id del junction cuyo MildCruce tenga como valor 1 Una vez encontrado se modifican los valores de los linkno situados dentro de este campo asignando valores contiguos empezando por el 0 Es decir si el elemento i j de la matriz era 2 fijaremos el valor del primer linkno que nos encontramos igual a 0 y el segundo igual a 1 Para el siguiente elemento i j de la matriz asignaremos los linkno empezando por el valor siguiente al ltimo asignado 100 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Memoria Automatizacion del proceso de implantaci n del sistema es decir si antes asignamos 0 y 1 ahora empezaremos asignando el valor 2 y asi sucesivamente Cada vez que cambiamos de fila en la matriz y por tanto de junction se vuelve a empezar asignando el valor 0 al primer atributo linkno que se modifique 40 2 3 Ejecucion del proceso Para ejecutar el proceso de transformaci n de la red y obtenci n de los parametros necesarios de cara a la implantaci n del sistema en un nuevo escenario se requiere conectarse mediante una red VPN al servidor utilizado por la Ciudad de Malaga para llevar a cabo el proyecto SmartCity Malaga una vez en este se han llevar a cabo los siguientes pasos 40 Abrir la utilidad de software libre WinSCP 38 y acceder al ser
110. ios para la simulaci n Librer as TraC py variables txt PY Escenario fijo mapa de la red F sti Sistema de control oo de py Conexi n de SUMO con TOT e i scenario variable rutas Archivo por SCH el gestor de tr fico simulaci n lotes bat Ejecuta el optimizador Medici n de ratios Medici n de veh culos entrantes Resultados con 8 Control de sem foros Simulaci n Rutas de vehiculos Control de los sem foros Toma de datos de sensores optimizaci n gt Obtiene resultados txt Estado de sem foros OPTIMIZADOR Sistema controlado por el Librer as TraCI py simulador py IBM ILOG CPLEX Resultados sin optimizaci n Conexi n de SUMO con Traducci n de mapas txt Ejecuta el optimizador el gestor de trafico Obtiene resultados Modelo matem tico mod Traduce 105 mapas en formato OSM a su propio formato para llevar a cabo una simulaci n en ellos Datos y par metros dat Ratios de giro txt PROVEEDOR DE MAPAS Red SUMO xml Estaticos a Vehiculos entrantes por el Definen la configuraci n de la red contorno txt A be OpenStreetMap HERRAMIENTA DE GESTI N DE DATOS Describen el estado del tr fico en tiempo real InfoSphere Data Stage Mapa OSM xml P 8 Resultados txt O
111. ir2 Subespacio que representa el conjunto de carriles c que llegan a los diferentes cruces en direcci n 2 Ecuaci n 9 Subespacio Lpir2 Se requiere tambi n para la optimizaci n de un subespacio para cada elemento del conjunto c que trate de sus posibles conexiones es decir que refleje la realidad del mapa que se est simulando Para ello se le asignar a cada elemento un subespacio en el que se incluir el conjunto Mh II C de elementos de desde los cuales se puede acceder al elemento tratado Lpredecesores C Subespacio que representa el conjunto de c que son predecesores del c tratado e 2 M JI Ecuaci n 10 Subespacio Lpredecesores C Por ltimo y debido a la asignaci n mencionada anteriormente de un numero de carriles a cada cruce igual para todos pese a sus diferencias se establecer n tres subespacios que reflejar n los carriles que tienen predecesores cu les de estos forman partes del interior y que carriles pertenecientes al interior no est n conectados con ning n otro que son aquellos que no se han de tener en cuenta para la optimizaci n ya que no existen realmente en el escenario 62 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Memoria Modelo matem tico LcarrilesConPredec Subespacio que representa el conjunto de carriles c que tienen alguna conexi n 7 e e M Ecuaci n 11 Subespacio Lca
112. isi n sobre las que el optimizador puede actuar A trav s de estas restricciones se conseguir que el optimizador tenga en cuenta la realidad del tr fico y sus caracter sticas as como las distintas condiciones necesarias para garantizar la seguridad en la asignaci n de sem foros Las primeras restricciones a tener en cuenta son aquellas que definen las colas para un instante t como las colas previamente existentes m s el balance neto de veh culos que se suman a la cola en ese carril Asimismo se ha de tener en cuenta que las colas han de ser siempre positivas Colas t c gt Colas t 1 c FlujoEnt t c FlujoSalMax t Vt gt 1 c Ecuaci n 32 Definici n de las colas 1 Colas t Colas t 1 c FlujoEnt t c FlujoSal t VES Lc Ecuaci n 33 Definici n de las colas 2 Colas t c gt 0 Vt gt 1 c Ecuaci n 34 Definici n de las colas 3 68 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Memoria Modelo matem tico Como ya se ha comentado en la secci n 4 4 de este capitulo el objetivo de la optimizaci n Ilevada a cabo no es otro gue el de reducir el numero total de colas asi ser n estas las que determinen el estado de los sem foros Teniendo en cuenta esto y observando las restricciones anteriormente expuestas podemos darnos cuenta de que el valor de los sem foros para el primer ciclo de tiempo no tendr
113. iveles de poluci n en las ciudades de forma notable ayudando a mitigar un problema por desgracia cada vez m s frecuente que se refleja por ejemplo en el cierre al tr fico de ciudades como Mil n en el a o 2011 Reducir los niveles de ira en la carretera y estr s en los conductores provocados por la elevada tasa de atascos mejorando la salud de estos y reduciendo la peligrosidad en la carretera al hacer del transporte interurbano algo m s r pido y eficaz Anteriormente Alejandro Saiz Peguero llev a cabo un proyecto de caracter sticas similares pero la complejidad de este as como la necesidad de estudiar lenguajes de programaci n como Python VBA IBM ILOG CPLEX hicieron que no fuese posible completarlo en un solo a o dejando el proyecto con una gran base de programaci n y arquitectura y una sabia elecci n de los recursos a emplear Por otro lado se dejaron objetivos b sicos sin alcanzar como el funcionamiento del sistema de control en tiempo real y el funcionamiento del sistema en un escenario complejo solo lleg a funcionar en un escenario de 6 cruces y bajo la indicaci n previa de los ratios de giro en cada cruce haciendo de lo realizado hasta el momento un sistema 25 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Memoria Introducci n incapaz de reaccionar a variaciones en el tr fico en un escenario sencillo e incapaz de funcionar b
114. maforizada mientras que si su valor es tal que tl significar que no existe un sem foro para tal desplazamiento de un carril a otro a trav s de un cruce Existe otro par metro importante en esta definici n el linkno asociado a cada sem foro concreto entendiendo que cada sem foro controla la posibilidad o no de moverse hacia un solo carril de destino y que si un sem foro controla la posibilidad de moverse hacia dos carriles de destino se considerar entonces como dos sem foros As este linkno indica la posici n del vector que define el estado de los sem foros del cruce que indicar el estado concreto del sem foro tratado 2 1 2 Ejemplo de un mapa de OpenStreetMap lt xml version 1 0 gt lt generated on 03 31 12 18 28 14 by SUMO netconvert Version 0 12 1 lt xml version 1 0 encoding iso 8859 1 gt econtiguration lt irnput gt lt osm files value map osm gt lt input lt output gt lt output file value misericordia net xml gt lt output gt lt projection gt proj tm value true gt 83 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Memoria Automatizacion del proceso de implantaci n del sistema lt projection gt lt configuration gt gt lt net gt lt location netOffset 370424 04 4061661 35 GonvBoundarty 0 00 0 00 340 49 618 72 origBoundary 4 450499 36
115. mapa su etiqueta from su etiqueta to y nuestro MildCruceCarril asignado As las dos listas tendr n la siguiente estructura lt edge id id del edge que aparece en el xml from valor del from del edge to valor del to del edge MildCruceCarril Valor de MildCruceCarril asignado al realizar la primera lista gt 2 2 5 Listado de calles en direcci n 1 y de calles en direcci n 2 Este archivo se necesita para conseguir una configuraci n de sem foros segura que no permita la apertura de sem foros que habiliten el tr fico en dos direcciones perpendiculares en un mismo cruce Esta salida tendr forma de dos listas una para calles en Direcci n 1 y otra para calles en Direcci n 2 La informaci n relativa a cada calle es decir la estructura del archivo de salida ser la misma que la del listado de carriles que van o vienen del contorno es decir UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Memoria Automatizacion del proceso de implantaci n del sistema lt edge 1d 1d del edge que aparece en el xml from valor del from del edge to valor del to del edge MyIdCruceCarril Valor de MildCruceCarril asignado al realizar la primera lista gt Para realizar la distinci n pertinente sobre la direcci n de las calles se ha analizado el mapa y se ha comprobado que para la zona a simular las c
116. matriz de sem foros mencionada anteriormente en la que cada posici n i j indica el n mero de sem foros existentes en el cruce i direcci n j es decir al estar as construida la matriz la fila 0 no se corresponde a ning n cruce ya que el primer MildCruce existente es el 1 y deber an de ser 0 todos sus 99 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Memoria Automatizacion del proceso de implantaci n del sistema elementos De hecho esta fila sera posteriormente eliminada antes de introducir la matriz como par metro en el optimizador La transformaci n a realizar modificar el atributo definido como linkno para cambiar el orden que se asigna a los sem foros Para ello las operaciones son las siguientes Se han de tomar una por una las filas de la matriz gue representan los cruces en el orden determinado por los MildCruce asignados Se lee el valor del n mero de sem foros del cruce es decir la suma de las columnas para esa fila Si es cero se pasa a la siguiente pero si es distinto de cero Se lee el primer valor distinto de cero y se busca en la parte de la red en la que se define la configuraci n de los sem foros una definici n que tenga suco edge xxxx lane yyyy junction zzzz gt Donde xxxx es el id del edge correspondiente al edge cuyo MildCruceCarril sea lt i gt siendo i y j son los nd
117. mpo de simulaci n s Ilustraci n 16 Consumo de combustible frente al tiempo para el Caso 2 109 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Memoria Resultados 4 Resultados para el Caso 3 Con la simulaci n del Caso 3 se pretende simular un evento multitudinario y observar el comportamiento del sistema frente a este tipo de situaciones Para ello se estableci un flujo de veinte veh culos por minuto con una ruta concreta cuyo origen y destino se pueden apreciar en la Ilustraci n 17 Asimismo se complet la simulaci n fijando un valor para el flujo base del 5 o lo gue es lo mismo un factor k igual a 0 05 esto provoc la aparici n de un pegue o flujo variable gue provoc un aumento de la capacidad de computaci n necesaria Las probabilidades de creaci n de una o varias nuevas rutas para cada segundo bajo estas condiciones de k igual a 0 05 se pueden ver en la Tabla 2 DESTINO a a te ORIGEN fg he Ilustraci n 17 Origen y destino de la ruta especial simulada para el Caso 3 110 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Memoria Resultados Bajo estos flujos vehiculares definidos ninguno de los sistemas es capaz de gestionar el estado del trafico de forma que no se formen atascos Esto no se debe a ninguna deficiencia en el sistema de control desarrollado sino a que como se
118. mulados hasta el momento incluy ndose en estos muy diversas densidades y concentraciones de tr fico Podemos concluir entonces que se han cubierto todos los objetivos del proyecto objetivos opcionales inclusive que son Optimizar la gesti n del tr fico en un escenario que corresponde con un barrio completo de una ciudad 115 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Memoria Conclusiones Dise ar una arquitectura que permita su implementaci n sensible al estado del trafico Integrar dicho sistemas en sistemas globales de gesti n de Smart Cities Opcional Discriminar en la optimizaci n escenarios de baja densidad de trafico de los de alta densidad Opcional Si bien la discriminaci n mencionada en el ltimo objetivo no se encuentra implementada en el sistema de control esto se debe a que finalmente se comprob que no es necesaria tal discriminaci n Tambi n se consigui en este proyecto un gran avance de cara a la utilizaci n de este sistema y que se refiere a la automatizaci n de la creaci n de escenarios para la simulaci n y la implantaci n del sistema de control desarrollado en estos como se indic en el Cap tulo 5 de esta memoria Asi se podrian de destacar las siguientes como conclusiones finales Se ha desarrollado un sistema de control inteligente sensible al estado del trafico capaz de operar en una r
119. n todas las posiciones de este vector aparezca el valor 136 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Manual de usuario Manual de usuario correspondiente al numero mas alto del vector direcciones que se ha definido previamente para el archivo ControlTrafico py m s uno Se han de modificar los valores pertenecientes al subconjunto Contorno haciendo que se incluyan en este los ndices de todos aquellos cruces que forman parte del contorno del escenario en el que se pretende implantar el sistema Para ello se tomar n los valores a incluir en este par metro del ltimo campo de cada elemento descrito tanto en el archivo SF Edges Contorno 1 csv como en el archivo SF_Edges_Contorno_2 csv Se modificar n los valores del subconjunto Predecesores incluyendo dentro de este todos los ndices correspondientes al ltimo campo de todos los elementos descritos en el fichero SF Edges Predecesores csv Para modificar el subconjunto CarrilesConPredec se tomar el subconjunto Predecesores modificado previamente y si este est compuesto por combinaciones de dos ndices se tomar el primer ndice de cada una de estas combinaciones para incluirlo en CarrilesConPredec El subconjunto Carriles1 estar formado por todos los ndices que aparecen en el ltimo campo de los elementos descritos en el archivo
120. n 23 Par metro Ratios c 4 Variables Para el llevar a cabo una optimizaci n el optimizador necesita de ciertas variables interrelacionadas entre s por restricciones y a las que puede fijar su valor As en el modelo vendr n descritas variables como el 65 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Memoria Modelo matem tico estado de los sem foros que es la variable a trav s de la cual se influye en el estado trafico o las colas en los distintos cruces que son la variable a minimizar Para llegar a establecer el valor de una variable las colas en funci n de la otra los sem foros el optimizador utiliza tambi n numerosas variables de apoyo como los flujos entrantes y salientes en cada carril variables binarias que indican en qu direcci n se abren los sem foros de un determinado cruce etc Todas las variables de este modelo son positivas Las variables del modelo son las siguientes Sem t c Variable binaria que indica si el semaforo del carril c se encuentra en verde en el ciclo t Ecuaci n 24 Variable Sem t c Colas t c N mero de veh culos que se encuentran en el carril c en el ciclo t Ecuaci n 25 Variable Colas t c FlujoSalMax t c N mero m ximo de veh culos que podr an salir del carril c en el ciclo t Ecuaci n 26 Variable FlujoSalMax t c FlujoSal t c N mero de veh culos que
121. ndiente id de detector entre comillas as tendremos un archivo de salida con la siguiente estructura A 00118000040 00118000041 00118000050 00118000051 00118000052 00119000000 B 00018000000 00018000001 00018000010 00018000011 00018000012 00019000000 sal 2 2 12 Modificaci n Red para hacer coincidir los linkno A trav s de las extracciones de datos descritas anteriormente se ha obtenido la informaci n necesaria para gue el optimizador lleve a cabo la optimizaci n Esta informaci n trata entre otras cosas del n mero de sem foros en cada carril y cada cruce y al organizar esta hemos indicado impl citamente al optimizador un orden de asignaci n de sem foros El script de postprocesamiento utilizado en nuestro modelo matem tico expuesto en el Cap tulo 4 escribe el estado de los sem foros en un fichero txt de acuerdo al orden indicado por la matriz explicada en la secci n 2 2 8 del presente cap tulo en la gue se incluye informaci n acerca del n mero de sem foros en cada carril de la red Pero como se 98 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Memoria Automatizaci n del proceso de implantaci n del sistema expuso en la secci n 3 1 1 del presente capitulo los sem foros ya tienen un orden previamente asignado durante la transformaci n del mapa extra do de OpenStreetMap que SUMO
122. ndo asi la entrada a nuevos 113 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Memoria Resultados vehiculos hasta que esta quede libre De esta forma estos vehiculos no son tenidos en cuenta para la simulaci n al no estar situados en la zona a controlar Es por esto que el valor del numero medio de vehiculos en la red es menor para el Sistema de Gesti n de Lazo Abierto y es que en un caso real estos vehiculos se encontrarian produciendo un atasco en los barrios colindantes Esta implicaci n afecta tambi n al resto de resultados ya que desde que el vehiculo es generado hasta que consigue entrar en la red pasa un tiempo que no est siendo contabilizado ni para la obtenci n del tiempo medio de permanencia de los vehiculos en la red ni para la de las emisiones y consumos Pese a esto pese a la complejidad del escenario y pese a la complejidad de las rutas simuladas el sistema desarrollado ha demostrado un comportamiento eficaz mejorando con todo lo anterior los resultados obtenidos de la simulaci n controlada con un sistema de gesti n de lazo abierto As queda demostrada la validez del sistema Los resultados obtenidos se pueden ver en la Tabla6 Sistema de Sistema de Gesti n Gesti n de Lazo Inteligente Abierto Tiempo de simulaci n 1425 3058 53 40 Tiempo para limpiar la red tras el 525 2158 75 67 cese de la creaci n de rutas N2 medio de v
123. nsformaci n del mapa en la que este se convierte en apto para realizar sobre l simulaciones con SUMO Antes de pasar a analizar los resultados se han de tener en cuenta varios aspectos Cuando se indica que en todos los casos ambos sistemas gestionan los mismos flujos vehiculares lo que se quiere decir es que se gestionan flujos definidos por las mismas funciones y los mismos par metros estad sticos as se explican las peque as variaciones en n mero de coches que se observan en los resultados En todos los casos excepto en el cuatro se inyectan rutas durante media hora de simulaci n tomando valores para los resultados desde el minuto quince es decir se tomaron valores a partir de los primeros quince minutos de simulaci n y la toma de estos se extendi hasta el momento en el que el sistema de gesti n fue capaz de limpiar la red As y aunque en algunas simulaciones el n mero de segundos durante el que se prolonga la toma de resultados sea mayor que novecientos se ha de tener en cuenta que las rutas se dejaron de generar a partir del segundo mil 103 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Memoria Resultados ochocientos de simulaci n o 10 gue es 10 mismo el segundo novecientos de la toma de resultados y por tanto el resto de tiempo incluido en la toma de resultados se debe a gue el sistema de gesti n lo necesit para limpiar la r
124. ntrol in Transportation Systems Volume 11 Part 1 D Krajzewicz M Behrisch SUMO Simulation of Urban Mobility User Documentation Pagina principal de SUMO http sumo sourceforge net 122 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Memoria Bibliografia 29 30 31 52 33 34 35 36 57 38 39 40 A Wegener M Piorkowski M Raya H Hellbriic 5 Fischer and 1 P Hubaux TraCI An Interface for Coupling Road Traffic and Network Simulators Proceedings of the 11th communications and networking simulation symposium April 14 17 2008 Ottawa Canada R Gonzalez Python para todos G van Rossum The Python Language Reference Release 2 7 1 Python Software Foundation M Pilgrim Dive into Python Apress May 2004 Edition J Walkenbach Excel 2007 VBA Programming for Dummies Wiley Publishing Inc 46 IBM ILOG IBM ILOG OPL Getting Started with the OPL IDE IBM ILOG OPLV6 3 2009 IBM ILOG IBM ILOG OPL Language Reference Manual IBM ILOG OPLV6 3 2009 IBM ILOG IBM ILOG OPL IDE Reference IBM ILOG OPLV6 3 2009 Pagina principal de la herramienta IBM ILOG CPLEX Optimization Studio http www 01 ibm com software integration optimization cplex optimization studio Pagina principal de WinSCP http winscp net Pagina principal de PuTTY http
125. o de MildCruceCarril para cada cruce que no es lo mismo que el numero de calles ver 2 2 1 en forma de tabla o matriz para poder introducirlo directamente al optimizador 2 2 3 Listado de predecesores Otra de las salidas necesarias consiste en ligar las distintas MildCruceCarril que pertenecen a una misma calle as si la calle X sale del cruce 4 y va al 8 y est numerada respectivamente lt 4 1 gt y lt 8 5 gt se necesita que en una salida salgan todos los predecesores separados por P con la siguiente estructura lt lt 4 1 gt lt 8 5 gt gt 91 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Memoria Automatizacion del proceso de implantaci n del sistema 2 2 4 Listado de carriles que van o vienen del contorno Es necesario para hacer las distinciones pertinentes en el modelo matem tico como se expuso en el Cap tulo 4 distinguir los carriles que conforman el contorno del escenario de aquellos que forman parte del interior Para ello se generar una salida en forma de dos listas una llamada entrantes que incluir todas las calles cuyo origen etiqueta from pertenece a un junction de type DEAD_END y una segunda lista llamada salientes que incluir todas las calles cuyo destino etiqueta to pertenece a un junction de type DEAD_END En la lista deben aparecer el id de la calle asignado en el propio
126. odificaci n Red para hacer coincidir los 111 0 5559559955695 98 213 5 aula el 0 PT PR M Ur O error errr er rrr Terre 101 CaP O O ESO 103 DN E C1 07 0 9 103 66 1 186 1 06 106 3 Resultados para el Caso 1 108 7 6 otvo 110 5 Resultados para el 1 171 112 Capitulo 7 CONC SION CS 115 Cap tulo 8 Futuros desarrollos msn 119 o 119 2 Capacidad delas e eos 120 BOLO 121 PartelL Mannal de USUAT 125 Capitulo 1 Mannal de LES ONA V O s 127 is PP 127 2 Implementaci n del sistema en un nuevo escenario 127 3 Realizaci n de pruebas y toma de resultados 138 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Memoria Indice UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Memoria Indice de figuras INDICE DE FIGURAS Ilustraci n 1 Estrategia de lazo AE On 19 Ilustraci n 2 Estrategia de lazo Cerrado E 20 Ilustraci n Ee EE EE
127. omo de n mero medio de veh culos en la red tiempo medio de permanencia de los veh culos en la red CO emitido y combustible consumido representando un gran ahorro frente a un sistema de lazo abierto tradicional como se puede observar en la Tabla 4 Sistema de Sistema de Mejoras Gesti n Gesti n de Lazo obtenidas Inteligente Abierto Ne de coches Tiempo de simulacion 1120 2710 Tiempo necesario para despejar la 220 1810 87 85 red tras el cesar la inserci n de rutas N2 medio de vehiculos en la red 32 05 89 76 64 29 Tiempo medio de permanencia de 85 10 los vehiculos en la red CO2 emitido g 58 65 Consumo de combustible 52 06 Tabla 4 Resultados para el Caso 2 108 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA T CNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Memoria Resultados Los mismos ahorros se pueden apreciar tambi n en 18 representaci n de emisiones de CO y consumos de combustible frente al tiempo pudiendo observarse en estas gr ficas las enormes diferencias en cuanto a tiempo necesario para despejar la red entre ambos sistemas mg de CO2 Emisiones CO2 Caso 2 emitidos 180 160 140 120 100 80 JM 11 Lazo abierto C02 ITS 60 40 20 Ilustraci n 15 Emisiones de CO2 frente al tiempo para el Caso 2 ml de combustible Consumo de combustible Caso 2 consumidos 70 60 50 40 F Combustible ITS 30 Combustible Lazo abierto tie
128. on que es llamado desde las aplicaciones VBA del primer m dulo Su funci n consiste en una vez recopilados los distintos datos generados por las aplicaciones en VBA en base a los requisitos introducidos por el usuario generar una serie de archivos tanto de configuraci n como de rutas de forma que SUMO se capaz de interpretarlos y llevar a cabo la simulaci n 44 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Memoria Estado actual del proyecto Capitulo 3 ESTADO ACTUAL DEL PROYECTO Este capitulo tiene como prop sito explicar cu les han sido los desarrollos realizados en este proyecto y su alcance Para ello se expondra primero de forma gen rica el alcance del proyecto realizado A continuaci n se profundizar en la arquitectura previamente expuesta en el Capitulo 1 Tras esto se tratar n en profundidad el sistema de control desarrollado el modelo matem tico y los escenarios sobre los que se ha trabajado Por ultimo se tratar como se realizaron las transformaciones de mapas a trav s de las que se consigue la automatizaci n del proceso de implantaci n en nuevos escenarios 1 Introduccion En este proyecto se desarroll un sistema de gesti n inteligente del trafico aplicable a un escenario lo suficientemente grande y complejo como una ciudad Para ello hubo que dise ar una arquitectura que permitiese la comunicaci n entre el simulador y un agente de
129. or Por ser este el tipo sensor utilizado se pasa a realizar una descripci n mas profunda a continuaci n El Sensor de Bucle Inductivo Induction Loop o E1 Detector es capaz de detectar vehiculos que pasan por su zona de control idealmente una recta contenida en el plano de la calzada y perpendicular a la direcci n en la que se mueven los vehiculos y generar salidas que aportan informacion acerca de estos vehiculos como la velocidad media de los veh culos que lo han cruzado el n mero de veh culos que han cruzado su zona a controlar o el porcentaje de tiempo que ha estado ocupado es decir el porcentaje de tiempo en el que un veh culo ha estado ocupando la zona de control anteriormente mencionada Para la realizaci n de este proyecto solamente se han utilizado sensores de este tipo por dos razones Por un lado el hecho de que se encuentren en una etapa de desarrollo m s avanzada respecto a los otros dos tipos de sensores que se pueden utilizar en SUMO nos garantiza una menor tasa de fallos de hecho es el nico que funciona correctamente v a TraCI adem s para la implantaci n del sistema en una red real se trata de los sensores m s econ micos y abundantes En la Figura 5 se puede ver el aspecto de estos sensores durante una simulaci n 37 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Memoria Estado inicial del proyecto Dm 10m
130. or treinta cruces veinticuatro de ellos semaforizados como se puede observar en la Figura 10 Este escenario se pudo utilizar para validar lo aprendido en la implementaci n del sistema de control en el Escenario Sencillo a la vez que constituy un escenario perfecto para el estudio aprendizaje e implantaci n del m todo de automatizaci n de la creaci n de escenarios y la extracci n de datos 95 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Memoria Estado actual del proyecto 58 Ilustraci n 9 Escenario Sencillo sensorizado Ilustraci n 10 Escenario Parcial 56 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Memoria Estado actual del proyecto Por ultimo se comprob el funcionamiento tanto del m todo para automatizar la implantaci n del sistema como del sistema de control en un escenario mas complejo como el Barrio de la Misericordia que se puede observar en la Figura 11 Ilustraci n 11 Escenario correspondiente al Barrio Completo 57 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA T CNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Memoria Estado actual del proyecto 58 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Memoria Modelo matem tico Cap tulo 4 MODELO MATEM TICO En este cap tulo se expondr el
131. orma aut noma consiguiendo un tr fico m s fluido consiguiendo evitar la formaci n de atascos que en otros sistemas si tendr an lugar ante iguales flujos vehiculares y reduciendo las emisiones de de CO y el consumo de combustible As y ante los resultados expuestos no se puede llegar a otra conclusi n que no sea la de que este sistema es tan v lido como necesario para las grandes ciudades UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL RESUMEN DEL PROYECTO UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL ABSTRACT SMARTCITY SYSTEM FOR SMART TRAFFIC MANAGEMENT Author Seoane Veiga Carlos Managers S nchez Miralles lvaro D az Plaza Sanz Enrique Salcedo Guti rrez Dolores Collaborating Entities ITT ICAI Pontifical University of Comillas IBM Spain ABSTRACT I Introduction Since the second half of the last century rate of traffic jams has been increasing rapidly and continuously These traffic jams are a pollution source and a drain of time money and health which seriously impact in the quality of life of all citizens of large cities This impact in quality of life of citizens is not acceptable if there is a technology that used properly allows to significantly reduce or eliminate the existing problem Thus this project stems from the conviction that it is possible with
132. os hasta el momento Puesta en funcionamiento del sistema de gesti n inteligente en una parte del Barrio de la Misericordia M laga Escenario Parcial Pruebas y soluci n de problemas para el Escenario Parcial Implementaci n del sistema de control modelo y generador de escenarios desarrollados en el Barrio de la Misericordia de M laga 31 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA T CNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Memoria Introducci n Pruebas y soluci n de problemas para el escenario correspondiente al Barrio de la Misericordia Obtenci n de resultados Documentaci n del proyecto 32 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Memoria Estado inicial del proyecto Capitulo 2 ESTADO INICIAL DEL PROYECTO Este capitulo tiene como prop sito explicar cu l era el estado del que se partia cuando se inici este proyecto En la primera secci n se explicara cuales eran el alcance y la funcionalidad del proyecto de forma gen rica al inicio de este curso En la segunda secci n se explicara cual era la arquitectura previa a los desarrollos llevados a cabo en este proyecto y del tercer apartado en adelante se dedica una secci n a cada uno de los m dulos clave del proyecto comenzando por el simulador y detallando a continuaci n los escenarios realizados el sistema de control el modelo matem tico y el generador de
133. po m s alto tomar ese valor y crear un vector en el que el valor de cada posici n sea igual al ndice de esta es decir la posici n cero tendr valor cero la uno uno el archivo tendr una longitud tal que su ltimo elemento sea igual al valor tomado anteriormente del archivo SF_Edges_Total csv Abrir el archivo SF EdgeLane Contorno csv y crear un vector en el que aparezcan en todas sus posiciones los distintos id descritos en el archivo Una vez creado asignar este vector al definido como Sensorescontorno 134 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Manual de usuario Manual de usuario Sustituir en el archivo creado previamente todos sus valores por cero y asignarlo a los definidos como sumasensorcontorno y ocupacsensorcontorno Por ultimo crear una matriz con tantas filas como posiciones tiene el vector cruces creado previamente y tantas columnas como el vector direcciones descrito tambi n anteriormente Asignar a todas sus posiciones el valor cero y asignar esta matriz a las JI 44 definidas como sumaratio ratiofinal y sumaratio Con estas asignaciones habremos definido ya todos los vectores necesarios para adaptar nuestro programa ControlTr fico py al nuevo escenario ahora solamente necesitamos definir las asignaciones tambi n tras la l nea if CPLEX Just End
134. portamiento del tr fico ante stas algo que ser a imposible sin simuladores debido a la complejidad que caracteriza al tr fico En este caso se ha elegido utilizar la plataforma SUMO Simulation of Urban MObility Se ha elegido por ser un simulador microsc pico que describe de una forma m s fiel que otro tipo de simuladores macrosc picos o mesosc picos el estado del tr fico adem s de disponer de una interfaz gr fica Graphical User Interface GUI que permite observar el comportamiento del tr fico ante nuestra estrategia de control de sem foros la posici n de los sensores y el estado de los sem foros Este simulador re ne todas las caracter sticas que debe tener un simulador para el dise o de estrategias de control de tr fico es decir cumple con la funcionalidad requerida y la posibilidad de aplicar sobre l de sistemas de gesti n inteligente Adem s resulta ser de c digo abierto Se basa en ficheros de texto xml La red se define en un documento de texto y el simulador la une a un estado de demanda de tr fico definido en otro fichero Tiene la capacidad de generar ficheros con numerosos datos de la simulaci n La Interfaz que relaciona al usuario con el simulador consiste en una herramienta que le pide al usuario que indique en qu condiciones quiere que se realice la simulaci n es decir entre qu horas quiere que se lleve a cabo con que densidad de tr fico y si quiere que se simule alg n 27 UNIVERS
135. puede observar en el Capitulo 4 de esta Memoria el sistema de control desarrollado tiene restricciones que limitan el establecimiento de un sem foro en un estado de verde constante asi el sem foro ha de mantenerse en rojo una determinada fracci n de tiempo en cada ciclo de cara a permitir la circulaci n de los peatones Es por esto y por la gran cantidad de vehiculos que se generaron para una ruta concreta por lo que el sistema de gesti n desarrollado presenta unos valores de tiempo necesario para despejar la red n mero medio de veh culos en la red tiempo medio de permanencia de los veh culos CO emitido y combustible consumido m s elevados que en otros casos Pese al incremento de estos valores respecto a los Casos 1 y 2 el Sistema ha demostrado de todas formas un comportamiento mucho m s eficiente que el de un sistema tradicional de lazo abierto increment ndose tambi n las mejoras porcentuales respecto a los Casos 1 y 2 como se puede ver en la Tabla 5 Sistema de Sistema de Mejoras Gesti n Gesti n de Lazo obtenidas Inteligente Abierto N2 de coches Tiempo de simulaci n Tiempo necesario para despejar la 88 539 e 7 0 red tras el cesar la inserci n de rutas N2 medio de vehiculos en la red 13 54 14 99 9 67 Tiempo medio de permanencia de 86 25 los vehiculos en la red 02 emitido 8 40 42 Consumo de combustible 43 97 Tabla 5 Resultados para el Caso 3 111 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS
136. quitectura para poder implantar esta en cualquier escenario As se implant el sistema de control en tres escenarios distintos aumentando paulatinamente el nivel de complejidad de estos como se ve en la Tabla 1 Gracias a esto se pudo lidiar con las mayores dificultades en las etapas m s tempranas del proyecto en las que el escenario era m s sencillo y los errores en el sistema m s f cilmente identificables y resolubles Los tres escenarios fueron denominados Escenario Sencillo Escenario Parcial y Barrio Completo El nivel de complejidad los distintos escenarios se muestra en la Tabla 1 94 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Memoria Estado actual del proyecto Escenario Escenario Barrio Sencillo Parcial completo N mero de cruces 6 30 328 N mero de cruces 6 24 97 semaforizados Tabla 1 Nivel de complejidad de los escenarios El Escenario Sencillo consta de seis cruces todos ellos semaforizados y constituye la red donde se realizar n las pruebas y se desarrollar el sistema Para facilitar esta tarea todos los cruces tienen el mismo n mero de calles conectadas a ellos y las calles discurrir n a lo largo del escenario en solo dos direcciones distintas asimismo las longitudes de todas las calles ser n similares como se puede apreciar en la Figura 9 El Escenario Parcial representa una parte del Barrio de la Misericordia compuesta p
137. ro determinado de veh culos Cabe destacar que MAXBAND introduce el concepto de olas de verde en un intento por maximizar el n mero de veh culos que pueden atravesar una v a principal a una velocidad determinada sin realizar ninguna parada TRANSYT 11 Lleva a cabo una optimizaci n por gradiente optimiza siguiendo un sistema iterativo 1 2 Estrategias sensibles al tr fico o de lazo cerrado Desired Control Real behaviour variables behaviour Controller Measures Ilustraci n 2 Estrategia de lazo cerrado Dentro de las estrategias sensibles al tr fico para intersecciones aisladas 12 16 destacan el M todo de Intervalo de Veh culos y su versi n mejorada MOVA Microproccesor Optimised Vehicle Actuation 17 Ambos se basan en procesos iterativos pero mientras el M todo de Intervalo de Veh culos se basa en incrementar el tiempo de verde si se detecta un veh culo dentro del intervalo cr tico de tiempo MOVA realiza un an lisis de costes y beneficios para decidir si el cambio de fase se debe dar en esta o la siguiente iteraci n permitiendo as dar prioridad a un tipo de veh culo frente a otros particularidad que puede ser de especial inter s en el caso de los buses urbanos o veh culos pertenecientes 20 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Memoria Introducci n a servicios p blicos en general De esta forma
138. royecto como en el de lazo abierto utilizado para analizar las mejoras obtenidas la causa de estos es principalmente una cola que excede la capacidad de la via es decir una cola que rebosa la calle que ocupa interfiriendo en el tr fico en los cruces adyacentes asi y pese a la baja tasa de atascos presentada por el sistema de control desarrollado en comparaci n con los sistemas de 1820 abierto se propone incluir en la funci n objetivo del modelo matem tico desarrollado una penalizaci n para todas aquellas colas que puedan exceder la capacidad de la via La capacidad de la via se puede obtener f cilmente De la definici n de las calles expuesta en el apartado 3 del Capitulo 5 de esta memoria se puede extraer la longitud de cada calle campo length Una vez dividamos esta entre la longitud media de los veh culos m s un peque o espacio que separa a cada veh culo de su adyacente tendremos la capacidad de la v a medida en veh culos Una vez se tenga este valor solo se ha de comprobar si la cola supera o no esta capacidad y penalizar la funci n objetivo en caso de una respuesta afirmativa 120 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Memoria Bibliografia BIBLIOGRAFIA 6 7 8 9 10 111 112 113 A Saiz Peguero SMARTCITY Sistema de gestion de tr fico inteligente D Robles P Nanez and N Quijano Urban
139. rrilesconPredec conjunto de c que pertenecen simult neamente d L arrilesConPred c ya interior e e i Mf LinteriorSinPredecesores Subespacio que representa el conjunto de c que pertenecen a L interior sin pertenecer a LcarrilesConPredecesores JI ay Ecuaci n 13 Subespacio 3 Par metros Como se puede ver en la Figura 8 este modelo maneja dos tipos de par metros aquellos que no var an entre una optimizaci n y otra y aquellos que si lo hacen Dentro del primer grupo par metros est ticos se encuentran aquellos que hacen referencia a las caracter sticas de la red y que por tanto tienen siempre el mismo valor En el segundo grupo se encuentran los par metros variables que hacen referencia al estado del tr fico y son actualizados cada vez que se 63 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Memoria Modelo matem tico ejecuta la simulaci n asi en este grupo se encuentran los ratios de giro Ratios c y el n mero de veh culos entrantes por cada carril del contorno EntrantesContorno c NbSemaforos c N mero de sem foros que gestionan el carril c Ecuaci n 14 Par metro NbSemaforos c NbSemaforosCruce i N mero total de sem foros que gestionan los distintos carriles del cruce 1 Ecuaci n 15 Par metro NbSemaforosCruce i EntrantesContorno c Flujo
140. ruce uno concretamente en la direcci n definida con el ndice cuatro Para conseguir la obtenci n de la informaci n en tiempo real del estado del tr fico el sistema de control obtiene dos tipos de datos El primero es el n mero de veh culos entrantes por el contorno y el segundo los ratios de giro que est n teniendo lugar en cada cruce Los datos se obtienen a trav s de la lectura de los sensores cada escal n de tiempo que el sistema de control ordena simular a SUMO teniendo estos escalones una duraci n de 100ms de tiempo de simulaci n El n mero de veh culos entrantes por cada calle del contorno y los ratios de giro en cada cruce son los datos m nimos necesarios para que el optimizador pueda adaptar el modelo a trav s de sus par metros actualizados cada cinco minutos a la situaci n actual del tr fico tanto en cuanto a nivel de congesti n como en cuanto a rutas que los veh culos est n siguiendo Para esto es necesario 50 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Memoria Estado actual del proyecto que el sistema de control divida los sensores en dos grupos de cara a obtener la informacion organizada en torno a estos Un primer grupo lo constituyen los sensores situados a la salida de los cruces que se encuentran en el interior de la zona a controlar estas lecturas ser n utilizadas para la obtenci n de los ratios en tiempo real Un segundo gr
141. s para ello se utiliza la aplicaci n netconvert exe incluida en el propio simulador 48 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Memoria Estado actual del proyecto Cuando se tiene el mapa en el formato en el que se pueden llevar a cabo simulaciones sobre l es necesario extraer de este datos que reflejen las conexiones entre calles y la situaci n de los sem foros asi como asignar indices a cada calle y cruce de forma que el optimizador pueda llevar a cabo la simulaci n en base a estos Dada esta nueva reorganizacion de las calles en indices con un nuevo orden tambi n sera necesario adecuar la estructura del mapa a este nuevo orden como se vera mas adelante en el Capitulo 5 Por ultimo para poder realizar la simulaci n se obtendr n a partir del mapa tanto un archivo para la colocaci n de los sensores como una indicaci n de la localizaci n de estos y la de los sem foros de cara a incluir esta informaci n al sistema de control 3 Sistema de Control Como ya se coment en los Cap tulos 1 y 2 para la realizaci n del proyecto fue necesaria la realizaci n de un nuevo sistema de control que permitiese el funcionamiento del sistema en tiempo real as como en escenarios reales grandes y complejos con cruces tanto gestionados por sem foros como sin semaforizar As fue necesario desarrollar un sistema de control que permitiese alcanzar los obje
142. s da a entender que se trata de datos que usa el simulador para apoyar en ellos su funcionamiento interno y que no son de inter s Por ltimo se definen en negro distintas variables de las calles y carriles que no se hab an definido previamente suce Gdge 69701295 lLane 69701295 0 nction s es36 153375 esucciane lane 69701296 0 1972933615337 6 0 tEl B33615337 linkno 6 yield 1 dir r state t gt sucecla e Llane 69701299 0 via 833615337 7 0 El S33615337 liankno 7 yield 1 dir 1 state t int end x gt sueclane Lane 69701295 0 Vvia 8336153237 8 07 7149396153371 linkag 8 yield 1 dig c state E int end lt succ gt As en succ edge se da una combinaci n de calle 69701295 carril 69701295_0 y cruce junction 833615337 y a continuaci n trata las conexiones que se ofrecer n para acceder a las distintas v as a las que el 94 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Memoria Automatizacion del proceso de implantaci n del sistema mapa le permite acceder constituyendo el resto de calles del cruce aquellas a las que el giro desde el carril tratado no esta permitido definidas por separado como succlane El atributo m s importante de estas se podr a considerar el valor de tl 833615337 ya que mientras sea un n mero significar que la intersecci n est se
143. s flujos que se pueden dar en una ciudad en hora punta un dia laborable As para simular este estado del tr fico se opt por incluir un flujo base del 35 o lo que es lo mismo un factor k igual a 0 35 las probabilidades de creaci n de una o varias nuevas rutas para cada segundo bajo estas condiciones se pueden ver en la Tabla 2 Sin mas dilaciones se pasan a exponer los resultados obtenidos En la Tabla 3 se muestra la comparaci n del numero de coches que se crearon durante la simulaci n la duraci n de esta el n mero medio de coches en la red el tiempo medio de permanencia en la red de los coches el CO emitido durante la toma de resultados y el combustible consumido durante la toma de resultados Sistema de Sistema de Mejoras Gesti n Gesti n de Lazo obtenidas Inteligente Abierto NP de coches Tiempo de simulacion 1005 1910 Tiempo necesario para despejar la 105 1010 89 60 red tras el cesar la inserci n de rutas N2 medio de veh culos en la red 29 78 38 16 21 96 Tiempo medio de permanencia de 88 82 57 59 los veh culos en la red CO2 emitido g 21 82 Consumo de combustible I 16 11 Tabla 3 Resultados para el Caso 1 106 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA T CNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Memoria Resultados En las dos siguientes gr ficas se observan tanto las emisiones de CO como los consumos de combustible frente al tiempo Se puede apr
144. salen del carril en el ciclo t Ecuaci n 27 Variable FlujoSal t c 66 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Memoria Modelo matem tico FlujoEnt t c N mero de veh culos que entran al carril en el ciclo t Ecuaci n 28 Variable FlujoEnt t c AlgunV t i Variable binaria que indica si alg n sem foro del cruce 1 que habilita el tr fico en la direcci n 1 se encuentra en verde en el ciclo de tiempo t Ecuaci n 29 Variable AlgunV1 t 1 AlgunV t i Variable binaria que indica si alg n sem foro del cruce 1 que habilita el tr fico en la direcci n 2 se encuentra en verde en el ciclo de tiempo t Ecuaci n 30 Variable AlgunV2 t 1 5 Funci n objetivo La estrategia de optimizaci n en base a la que se buscar el estado de sem foros ptimo consiste en una minimizaci n de las colas en la red consiguiendo as una minimizaci n del tiempo de permanencia de los veh culos en la red una reducci n del n mero de veh culos en la red y una reducci n de las emisiones de estos min H Colas t c Te Ecuaci n 31 Funci n Objetivo 67 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Memoria Modelo matem tico 6 Restricciones Las restricciones aqui expuestas tienen como finalidad relacionar entre s las distintas variables de dec
145. sericordia se podra realizar la implantaci n del sistema en un nuevo escenario realizando las modificaciones que se describen a continuacion Cambiar el nombre a Misericordia_nuevo xml e incluirlo en la carpeta en la que est contenido el sistema de control bajo el nombre Misericordia net xml reemplazando al archivo existente Crear un archivo que tenga como contenido los archivos SF_EdgeLane_Contorno csv y SF_EdgeLane_Estandar csv copiando el contenido de un archivo a continuaci n del otro Se tendr que realizar en este archivo combinado el remplazo de lt eldetector por lt el detector Una vez se tenga el archivo combinado con el reemplazo ya efectuado se ha de reemplazar el contenido del archivo Misericordia det xml por el del archivo reci n creado por nosotros Con esta operaci n habremos instalado correctamente los sensores en nuestra zona a controlar Abrir a continuaci n el archivo ControlTrafico py para editarlo y realizar las siguientes operaciones Cambiar los valores y longitud del vector sensores de forma que se incluyan en el todos los valores de los distintos campos id que aparecen en el archivo creado previamente por el usuario Misericordia det xml Asignar este mismo vector al definido como Nombre zeng Sustituir en este vector todos sus valores por cero para obtener el vector que reemplazar a sumasensor Este mismo vector de
146. stinos Para ello se estableci un flujo de quince veh culos por minuto con una ruta concreta cuyo origen y destino se indican en la Ilustraci n 18 Se complet la simulaci n fijando un valor para el flujo base del 17 o lo que es lo mismo un factor k igual a 0 17 lo que provoc la aparici n de un flujo variable que aumenta los requerimientos de capacidad de computaci n 112 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Memoria Resultados Ilustraci n 18 Origen y destino de la ruta especial simulada para el Caso 4 Las probabilidades de creaci n de una o varias nuevas rutas para cada segundo bajo estas condiciones de k igual a 0 17 se pueden ver en la Tabla 2 Estas condiciones de tr fico son probablemente las m s exigentes para el simulador que con una gran cantidad de veh culos recorriendo rutas variables en cuanto a origenes y destinos ha de ser capaz de discernir la ruta que esta siendo recorrida por una gran cantidad de vehiculos para poder asi asignar a esta un mayor tiempo de verde teniendo en cuenta el resto de flujos vehiculares Durante esta simulaci n y debido a la elevada cantidad de vehiculos que recorren la ruta especifica programada la via de entrada a la zona a controlar por la que los vehiculos que siguen la ruta simulada con una densidad de quince vehiculos por minuto entran satura para el Sistema de Gesti n de Lazo Abierto impidie
147. ta simulaci n al estar situados en el escenario sensores destinados a medir el nivel y las caracter sticas del tr fico el agente de control desarrollado en Python ir recibiendo estos datos que organizar cada cinco minutos en forma de ratios de giro en cada cruce y n mero de veh culos entrantes en la zona a controlar Cuando esta informaci n est organizada el agente de control ser el encargado de UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL RESUMEN DEL PROYECTO enviarla al optimizador IBM ILOG CPLEX en forma de dos archivos txt y ordenar la ejecuci n de la optimizaci n de la que se obtendra el estado de los semaforos que minimiza las colas totales en el escenario Esta configuracion de semaforos sera enviada de nuevo desde el optimizador al agente de control que sera el encargado de fijar el estado de los diferentes semaforos de acuerdo a esta configuraci n Optima de semaforos INTERFAZ DE USUARIO GESTOR DE TRAFICO SIMULADOR Base de datos xls Excel VBA Generador de escenarios py SUMO Crear los Requisitos de Genera los escenarios variables Escenario de simulaci n escenarios zi para la simulaci n Librerias TraCl variables E a Escenario fijo mapa de la red Caracter sticas de Sistema de control bs E py Conexi n de SUMO con la red Comenzar i Escenario variable rutas i e ab el gestor de tr fi
148. te al Barrio de la Misericordia IV Resultados y conclusiones Los resultados obtenidos de la comparaci n del sistema desarrollado con un sistema de control de lazo abierto insensible al estado del tr fico se muestran en la Tabla 1 Para la obtenci n de resultados se inyectaron veh culos durante media hora de simulaci n y se empezaron a tomar resultados transcurridos quince minutos dejando as un espacio de tiempo para la estabilizaci n del tr fico La toma de resultados se alarg hasta que el sistema correspondiente fue capaz de despejar la red UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL RESUMEN DEL PROYECTO Sistema de Gesti n Mlejoras de Lazo Abierto obtenidas Inteligente N2 de coches en la simulaci n 352 355 Tiempo de simulaci n s 1735 00 8173 33 Tiempo para limpiar la red tras el 835 00 7273 33 88 52 cese de la creaci n de rutas s N2 medio de vehiculos en la red 25 12 47 64 47 26 Tiempo medio de permanencia de 103 84 593 40 82 50 los vehiculos en la red s CO2 emitido g 67 70 122 65 44 80 Combustible consumido l 26 87 46 41 42 10 Tabla 1 Resultados del proyecto Los resultados mostrados en la Tabla 1 son en realidad la media de los resultados obtenidos para distintos casos de simulaci n A lo largo de este proceso de toma de resultados se pudo ir comprobando como el sistema trabaja de f
149. this project was developed a traffic management system adaptive to traffic conditions which works fully automatically This has been accomplished through installation of sensors in the control area in which it intends to install the system and including data obtained from these sensors in a mathematical model that will obtain the traffic lights state through which traffic is more fluent Furthermore the system is prepared to be easily applicable to any new city With the system developed have been fully covered the project s objectives which were established as Optimize traffic management in a scenario that corresponds to a full neighborhood of a city Design an architecture for its implementation sensitive to traffic conditions I Architecture As shown in Figure 1 project s architecture consists of six distinct modules Four of them are the traffic management system and the remaining two have the function to automate the implementation of the system in new nets The first four modules are the simulator the control agent the optimizer and the user s interface UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL ABSTRACT INTERFAZ DE USUARIO GESTOR DE TRAFICO SIMULADOR Datos de los sensores Base de datos xls Excel VBA Generador de escenarios py SUMO y Crear los Requisitos de Genera los escenarios variables Escenario de simulaci n escenar
150. tivos propuestos para lo que fue necesaria la realizaci n de distintas tareas La primera de todas ellas consisti en la distinci n entre cruces gestionados por sem foros y cruces sin sem foros y si bien esta informaci n se obtuvo del mapa a trav s de las transformaciones de datos realizados con InfoSphere DataStage fue necesaria la inclusi n de esta 49 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Memoria Estado actual del proyecto distinci n en el sistema de control para poder tratar a cada cruce de acuerdo a sus caracteristicas Un segundo requisito que un sistema de control debe de cumplir para poder funcionar en un escenario real es la distinci n entre el n mero de posibles direcciones que existen en cada cruce ya que en un escenario real los cruces tendr n distintos n meros de calles conectados a l En nuestro caso para realizar la mencionada distinci n se decidi incluir esta informaci n en los identificadores a los sensores facilitando as al sistema de control la informaci n a trav s de la lectura de un vector en el que se incluyen los distintos n meros de identificaci n de los sensores de bucle inductivo utilizados As pongamos el caso cuando el sistema de control lee en este vector la informaci n de un sensor que identifica como 00001000040 conoce autom ticamente que se trata de un sensor que est colocado a la salida del c
151. unctions cuyo type es distinto de internal se definen de la siguiente forma lt junetion 1de 9833615330 type priority x 47 05 y 433 68 incLanes 69701300 1 0 69701300 2 0 intfLlan s 833615330 0 0 833615330 4 0 833615330 2 0 833615330 5 0 shape 48 75 436 45 45 79 430 67 47 82 436 84 gt En este caso el id del junction es id 833615330 por lo que si estuviese semaforizado encontrar amos en la parte del documento en la 83 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Memoria Automatizacion del proceso de implantaci n del sistema que se definen los tl logic un tl logic con ese id Su type es type priority por lo que es de inter s para realizar las transformaciones al no ser de tipo type internal como los que se definir n m s adelante El cruce est georeferenciado con x 4 05 y 433 68 y se definen las calles entrantes a ese cruce a trav s de una enumeraci n de sus carriles entrantes en la etiqueta incLanes 69701300 1_0 6970130042 0 Otro tipo de cruces de inter s no considerados internal son los que tienen como valor de type type DEAD_END ya que estos son los cruces pertenecientes al contorno del mapa los cruces que marcan el fin del mapa A continuaci n en color rosa en el ejemplo aparecen definidos una serie de cruces cuyo valor de la etiqueta type internal no
152. upo lo constituyen los sensores situados en el contorno del escenario a trav s de los cuales se obtiene el n mero de vehiculos que esta entrando por cada calle del contorno informacion que combinada con los ratios de giro indicar el numero de vehiculos que circulan por cada calle del escenario Una vez que el sistema obtiene toda esta informaci n ha de organizarla en matrices cada cinco minutos e incluirla en un fichero de texto de cara a que la optimizaci n se ejecute en base a esta Es necesario tambi n que los sensores que envian informacion al sistema de control m s all de contar el n mero de veh culos que cruzan su zona a controlar puedan detectar r pidamente una aglomeraci n en una de las colas Aglomeraci n que mediante el simple sistema de cuenta de veh culos no ser an capaces de detectar si la optimizaci n previa a la aglomeraci n indicada hubiese fijado una fracci n de verde muy limitada para el sem foro en el que se est produciendo la cola reduciendo el n mero de veh culos que pueden abandonar esta y por tanto el n mero de veh culos que cruzan la zona de control del sensor As se opt por a adir la variable de ocupaci n al sistema de control de forma que ante grandes colas sin liberaci n de estas por parte del sem foro un elevado incremento de la ocupaci n del sensor producir el mismo efecto que un gran n mero de veh culos atravesando la zona de control del sensor indicado 51
153. vehicular que recorre el carril Ecuaci n 16 Par metro EntrantesContorno c N tese que pese a ser solamente de utilidad el valor de veh culos entrantes por el contorno en los carriles del propio contorno este par metro se ha definido para todos los carriles As en los carriles que no pertenezcan al contorno su valor ser cero y adem s no se utilizar en las restricciones como se ver en la secci n 4 5 del presente Cap tulo FV N mero m ximo de veh culos que pueden salir de un carril en un ciclo de tiempo Ecuaci n 17 Par metro FV 64 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Memoria Modelo matem tico Tperioao N mero de ciclos que definen un periodo de tiempo Ecuaci n 18 Par metro Tperiodo Tminy N mero m nimo de ciclos que debe estar un sem foro en verde en un periodo de tiempo Tperiodo Ecuaci n 19 Par metro TminV Tsemsteady N mero m nimo de ciclos que debe permanecer en verde un sem foro si se pusiera en verde Ecuaci n 20 Par metro TSemSteady Taesp N mero de ciclos que tarda un veh culo en desplazarse de un carril a otro tras un sem foro Ecuaci n 21 Par metro Tdesp NumGrande Numero grande Ecuaci n 22 Par metro NumGrande Ratios c Porcentaje de veh culos que van al carril c una vez han llegado al cruce al que este pertenece Ecuaci
154. vidor DESA SMCT usando el protocolo SFTP Copiar el documento XML que contiene la red previa transformaci n de sumo al formato net xml al directorio home smartcity SUMO Entrada Iniciar la utilidad PuTTY 39 tambi n de software libre y acceder al servidor DESA SMCT usando el protocolo SSH Ejecutar el script de transformaci n de la siguiente manera incluyendo el punto inicial home smartcity SUMO Scripts transformar sh Esperar varios minutos a que acabe y desconectar PuTTY ejecutando el siguiente comando exit 101 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA T CNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Memoria Automatizacion del proceso de implantaci n del sistema Recoger los resultados con WinSCP desde el directorio home smartcity SUMO Salida O directamente en el buz n de correo electr nico del destinatario 102 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Memoria Resultados Capitulo 6 RESULTADOS 1 Introduccion En este capitulo se presentar n los resultados obtenidos de la simulaci n de cuatro casos En todos ellos se comparan los resultados obtenidos por el sistema de control desarrollado con los resultados obtenidos al gestionar los mismos flujos vehiculares con el sistema de control de lazo abierto que implanta autom ticamente un algoritmo incluido en la aplicaci n del simulador netconvert exe durante la tra
155. xml gue contiene informaci n sobre las calles origen y destino de cada trayecto as como del instante de tiempo en gue el veh culo gue realizar la ruta debe iniciar su recorrido La aplicaci n con esta informaci n y utilizando el archivo de salida generado por netconvert net xml genera un fichero en el que se define la ruta que debe de seguir cada vehiculo rou ml En este archivo se indican en el orden en el que el veh culo ha de pasar por ellas todas las calles por las que el vehiculo ha de pasar para completar su trayecto siguiendo la ruta m s corta SUMO GULEXE es la aplicaci n encargada de ejecutar la simulaci n y de mostrar gr ficamente el desarrollo de esta Para poder ejecutarla se necesitan como entradas varios archivos en uno de ellos estar contenida la informaci n relativa al escenario fijo o red net xml un segundo fichero contendr informaci n relativa a los escenarios variables o rutas rou xml y dos archivos m s contendr n informaci n referente a las caracter sticas de la simulaci n sumo cfg y set xml Adem s puede ser necesario como en el caso de este proyecto la utilizaci n de archivos adicionales como los que indican al simulador la presencia de sensores especific ndole cuantos de que tipo y con qu frecuencia de lectura det xml 40 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TECNICA SUPERIOR DE INGENIER A ICAI INGENIERO INDUSTRIAL Memoria Estado inicial del proye

SMARTCITY: Sistema de gestión de tráfico inteligente.

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