Control jerárquico para redes de tráfico urbano

Las redes de tráfico urbano en las grandes ciudades están siendo ocupadas por una alta demanda de vehículos. Como resultado de este fenómeno, la contaminación, el tiempo total de viaje y el estrés se incrementan considerablemente. Actualmente, los problemas de congestión se investigan a partir de di...

Full description

Autores:
Noreña Moreno, Laura María
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2017
Institución:
Universidad Nacional de Colombia
Repositorio:
Universidad Nacional de Colombia
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.unal.edu.co:unal/62295
Acceso en línea:
https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/62295
http://bdigital.unal.edu.co/61322/
Palabra clave:
62 Ingeniería y operaciones afines / Engineering
Modelos de tráfico
Coordinación de semáforos
programación lineal
MPC
Sistemas inteligentes de transporte
SUMO
Optimización de tráfico
Traffic lights
Urban traffic control
Linear programming
Intelligent transport system
Model predictive controller
Rights
openAccess
License
Atribución-NoComercial 4.0 Internacional
Description
Summary:Las redes de tráfico urbano en las grandes ciudades están siendo ocupadas por una alta demanda de vehículos. Como resultado de este fenómeno, la contaminación, el tiempo total de viaje y el estrés se incrementan considerablemente. Actualmente, los problemas de congestión se investigan a partir de diferentes enfoques, uno de ellos es el modelado dinámico del tráfico vehicular, el cual es un elemento de diseño no para el monitoreo y control de tráfico a través de la gestión de la red semafórica. El modo de operación de los semáforos incide directamente en los índices de desempeñe no de movilidad. Por lo tanto, en la tesis se propusieron tres arquitecturas de control actuado de semáforos, es decir que ajustan sus variables según los volúmenes de tráfico de las vías. Una de estas estrategias es una combinación de sistemas de control cl ́asico con sistemas de control ́optimo organizados en una arquitectura jerárquica, que permitió escalar la coordinación de corredores a escenarios de una escala mayor, teniendo en cuenta las interacciones entre los subsistemas definidos. La metodología para la implementación y posterior validación de los m ́métodos propuestos consistió o en la integración del microfilmador de tráfico SUMO y el entorno de simulación Matlab a través de la interfaz Traci4Matlab, lo que permitió implementar las estrategias en un corredor de 5 intersecciones de la ciudad de Medellín. Los resultados obtenidos reflejaron una mejora entre el 36 % y 63 % de los modos de operación actuados respeto al tiempo fijo.