Control de tráfico urbano escalable

El Control de Tráfico Urbano Escalable ( SURTRAC ) ^{[ 1 ] [ 2 ]} es un sistema de control de tráfico adaptativo desarrollado por investigadores del Instituto de Robótica de la Universidad Carnegie Mellon . SURTRAC optimiza dinámicamente el control de los semáforos para mejorar el flujo de tráfico tanto en cuadrículas urbanas como en corredores; los objetivos de optimización incluyen menos espera, menor congestión de tráfico , viajes más cortos y menor contaminación. El motor de control central combina el control de intersecciones basado en horarios ^{[ 3 ]} con mecanismos de coordinación descentralizados. ^{[ 4 ] [ 5 ]} Desde junio de 2012, se ha desplegado una implementación piloto del sistema SURTRAC ^{[ 6 ]} en nueve intersecciones en el barrio de East Liberty de Pittsburgh , Pensilvania. ^{[ 7 ]} SURTRAC redujo los tiempos de viaje en más del 25% en promedio, y los tiempos de espera se redujeron en un promedio del 40%. ^{[ 6 ] [ 8 ]} Una segunda fase del programa piloto para el distrito de Bakery Square ha estado en marcha desde octubre de 2013. ^{[ 9 ]} En 2015, Rapid Flow Technologies ^{[ 10 ]} se formó para comercializar la tecnología SURTRAC. ^{[ 11 ]} El inventor principal de esta tecnología, el Dr. Xiao-Feng Xie, afirma que no tiene ninguna relación con esta empresa ni le proporciona soporte técnico. ^{[ 11 ]}

El diseño del sistema SURTRAC presenta tres características. ^{[ 6 ]} En primer lugar, la toma de decisiones en SURTRAC se lleva a cabo de forma descentralizada . El control descentralizado de las intersecciones individuales permite una mayor capacidad de respuesta a las condiciones de tráfico locales en tiempo real. La descentralización facilita la escalabilidad al permitir la adición incremental de intersecciones controladas a lo largo del tiempo con pocos cambios en la red adaptativa existente. Además, reduce la posibilidad de un cuello de botella computacional centralizado y evita un único punto de fallo en el sistema.

Una segunda característica del diseño de SURTRAC es el énfasis en la capacidad de respuesta en tiempo real a las condiciones cambiantes del tráfico. SURTRAC adopta la perspectiva en tiempo real de los métodos de control de intersecciones basados ​​en modelos anteriores ^{[ 12 ]} , que intentan calcular planes de control de intersecciones que optimicen los flujos de tráfico reales. Al reformular el problema de optimización como un problema de programación de una sola máquina , el algoritmo de optimización central , denominado algoritmo de control de intersecciones basado en programación ^{[ 3 ]} , es capaz de calcular planes de control de intersecciones optimizados en un horizonte extendido, segundo a segundo.

Una tercera característica del diseño de SURTRAC es la gestión de redes viales urbanas (tipo cuadrícula), donde múltiples flujos dominantes en competencia cambian dinámicamente a lo largo del día, y donde no se pueden predeterminar flujos dominantes específicos (como en aplicaciones arteriales o de cruces principales ). Las redes urbanas también suelen tener intersecciones muy próximas, lo que requiere una estrecha coordinación de los controladores de intersecciones. La combinación de flujos dominantes en competencia e intersecciones densamente espaciadas representa un desafío para todos los sistemas de control de tráfico adaptativos. SURTRAC determina los flujos dominantes dinámicamente comunicando continuamente los flujos de salida proyectados a los vecinos aguas abajo. ^{[ 4 ]} Esta información proporciona a cada controlador de intersecciones una base más informada para equilibrar localmente los flujos de entrada en competencia, al tiempo que promueve el establecimiento de " corredores verdes " más grandes cuando las circunstancias del flujo de tráfico lo justifican.

El sistema SURTRAC emplea cámaras de circuito cerrado de televisión ( CCTV ) para monitorear las condiciones del tráfico. ^{[ 13 ]} Este uso de redes de CCTV en espacios públicos ha generado debate, y algunos críticos argumentan que dicha vigilancia puede contribuir a la erosión de la privacidad y potencialmente facilitar formas de gobierno más autoritarias al reducir el anonimato de las personas en áreas públicas. ^{[ 14 ]} Además, las grabaciones de CCTV se pueden procesar con tecnologías como el software de reconocimiento automático de matrículas , lo que permite el seguimiento de vehículos en función de sus placas. El software de reconocimiento facial también puede analizar estas imágenes para identificar a las personas por sus rasgos faciales . Sin embargo, se señala que la resolución de las cámaras utilizadas en el sistema SURTRAC no es lo suficientemente alta como para permitir la detección de matrículas o el reconocimiento de rostros individuales. ^{[ 10 ]}

También se ha debatido sobre la eficacia y el impacto general de los sistemas de optimización del tráfico . Los críticos han sugerido que los beneficios de dichos sistemas no se han demostrado de forma concluyente mediante estudios científicos. Además, se ha expresado preocupación por el hecho de que estos sistemas puedan favorecer inherentemente el tráfico motorizado, lo que podría perjudicar a peatones, ciclistas y usuarios del transporte público, e inducir inadvertidamente un mayor uso de automóviles. ^{[ 15 ] [ 16 ]}

• Optimización del tráfico
• Control de tráfico adaptativo
• Semáforos inteligentes
• Control y coordinación de semáforos
• Sistema de transporte inteligente
• Gestión de la demanda de transporte
• Planificación y programación automatizadas

• Sistema de Tráfico Adaptativo Coordinado de Sídney

• Control adaptativo de señales de tráfico SURTRAC
• Información sobre los algoritmos principales y los desarrollos futuros.