PRACTICA 5 DE LABORATORIO
Modelamiento Conceptual - Simulación de tráfico.

Componentes del modelamiento conceptual de la simulación propuesta en el Paper “Web Based Optimal Route Selection and Simulation for Urban Traffic Congestion”

1. Objetivos.

El Objetivo es ayudar en el problema de trafico que afronta la población urbana en la actualidad. La idea es proporcionar un portal en línea que ayude a los usuarios a transportarse en una situación específica de tráfico en tiempo real, de un area a otra.

2. Entradas. 

·         La ubicación actual y destino deseado por el usuario 

·         Video en tiempo real de tráfico adquirido con un circuito cerrado de televisión. Este video de CCTV es procesado utilizando el software MATLAB.

Técnica ordenador visión se aplica a las imágenes de la escena de tráfico para medir el nivel de congestión de tráfico de la carretera en la escena. Esta información ayuda a los viajeros a planificar la ruta para evitar el tráfico. Hay dos pasos en el seguimiento del tráfico: la detección de vehículos en el video, analizándolo desde un fotograma a otro y la búsqueda de la densidad del tráfico. Por la señal de control y la gestión eficaz del tráfico estimación de la densidad del tráfico es esencial. La densidad de tráfico se calcula de forma automática usando Matlab Simulink. Adaptive extracción de fondo y filtro de Kalman se utilizan para detectar y rastrear vehículos o por carretera. El sistema de vigilancia de tráfico consiste en cinco partes. 

-Detección de movimiento

-Filtración

-El etiquetado

-Rastreo

-Contando vehículos.

3. Resultados.

1. El router crea un registro de estado establecido para cada nodo en la red. El registro contiene tres campos:

• Campo Predecesor - El primer campo muestra el nodo anterior

• Longitud de campo - El segundo campo muestra la suma de los pesos de la fuente hasta el nodo.

• Etiqueta de campo - El último campo muestra el estado del nodo. Cada nodo puede tener un modo de estado: ".Tentativo" o "permanente".  

2. El router inicializa los parámetros del conjunto de registros de estado (para todos los nodos) y establece su longitud hasta el "infinito" y su etiqueta de "provisional".       

3. El router establece un nodo “T”. Por ejemplo, si V1 es ser la fuente de nodo “T”, el router cambia la etiqueta V1 de "permanente". Cuando una etiqueta cambia a "permanente", nunca cambia de nuevo. Un nodo “T” es un agente y nada más.        

4. Las actualizaciones del router establece el registro de estado para todos los nodos provisionales que están directamente conectados a la fuente de nodo “T”.        

5. El router examina todos los nodos tentativos y elige el que tiene el peso de V1, osea el más bajo. Ese nodo es el destino nodo “T”.        

6. Si este nodo no es V2 (el destinatario), el router se remonta al paso 5.       

 7. Si este nodo es V2, el router extrae su nodo anterior de la serie de registro de estado y lo hace hasta que llegue a V1. Esta lista de nodos muestra la mejor ruta de V1 a V2. Se había utilizado la 'ruta' del solucionador ArcGIS para resolver la ruta más corta entre dos puntos mediante los atributos de jerarquía.

    4.   Contenido.

La densidad de tráfico del area solicitada por el usuario se actualiza continuamente en una base de datos. Esta base de datos esta interconectada con un Sistema de Información Geográfica (SIG) para encontrar la ruta óptima para llegar a una zona deseada que puede tener una alta congestión de tráfico. Utilizando plataformas de código abierto se constata en las bases de datos la ruta óptima dependiendo los datos espaciales y la densidad de tráfico entregada. Por lo tanto, el ArcGIS se utiliza para realizar el análisis de la ruta y se interconecta con el servidor de Geo para el lanzamiento de los resultados en el portal en línea. La plataforma SIG también se utiliza para generar un patrón de simulación de tráfico durante un tiempo especificado en el futuro.

     5.   Suposiciones.

La simulación realizada en Matlab asumiendo un modelo de trafico basado en la teoría de flujo de trafico “Seguir al lider” que dice que cada conductor frena o acelera sobre la base de su propia velocidad y la velocidad y distancia del vehículo que va delante de él.

    6.    Simplificaciones.

Para que la señal de control sea efectiva la gestión de la densidad de tráfico es esencial. La densidad de tráfico se calcula de forma automática usando Matlab Simulink. Modelos de detección adaptativos y filtros Kalman se utilizan para detectar y rastrear vehículos por la carretera.