Un Nuevo Enfoque para el Control de Tráfico Automatizado

La congestión del tráfico es un problema común en muchas ciudades alrededor del mundo. Este documento describe un nuevo método para ayudar a controlar la velocidad del tráfico cuando hay muchos vehículos en carreteras de varios carriles. El objetivo principal es encontrar un equilibrio entre manejar demasiado rápido y demasiado lento durante el tráfico pesado. Muchos conductores a menudo superan los límites de velocidad, creando peligro y malestar. Proponemos un sistema que considera tanto los límites de velocidad establecidos por señales como la velocidad real del tráfico alrededor de Vehículos Automatizados.

#El Problema con los Sistemas de Tráfico Actuales

Existen muchos sistemas para ayudar a gestionar el flujo de tráfico, incluyendo el control de acceso, donde se controla el tráfico que entra a una autopista para evitar la congestión. Las señales de Límites de Velocidad Variables pueden informar a los conductores sobre las velocidades recomendadas según las condiciones actuales del tráfico. Sin embargo, estos sistemas a menudo no funcionan bien cuando muchos conductores los ignoran o manejan más rápido de lo recomendado.

Los sistemas actuales de vehículos automatizados se enfocan en la seguridad, principalmente evitando colisiones. Pero manejar demasiado lento también puede llevar a problemas. Si un vehículo automatizado va mucho más lento que otros coches, representa riesgos para los conductores que no están usando vehículos automatizados. Este documento examina situaciones en carreteras abiertas donde las diferencias entre las velocidades reales y las recomendadas pueden ser significativas, especialmente cuando los conductores no siguen las señales de límites de velocidad variables.

#Nuestro Enfoque

Creamos un algoritmo que permite a los vehículos automatizados ajustar sus velocidades según las condiciones del tráfico en tiempo real. El objetivo es seguir los límites de velocidad variables cuando es seguro hacerlo y adaptarse a la velocidad del tráfico circundante. La idea principal aquí es que el vehículo automatizado evite recomendaciones de velocidad inseguras de los sistemas de gestión del tráfico si no coinciden con el comportamiento observado de otros vehículos.

Este método se probó con dos vehículos en autopistas concurridas, particularmente durante la hora pico. Utilizamos sistemas de límites de velocidad existentes para guiar la velocidad de nuestro vehículo y sensores a bordo para entender el tráfico a su alrededor. El algoritmo permite que el vehículo navegue suavemente en tráfico pesado sin causar problemas de seguridad.

#Tecnologías Actuales de Gestión del Tráfico

Los sistemas tradicionales de gestión del tráfico utilizan varios métodos para mejorar la seguridad y la movilidad en las vías principales. Las tecnologías clave incluyen:

• Control de Acceso: Controla cuántos coches pueden entrar a una autopista para reducir la congestión.

• Límites de Velocidad Variables (VSL): Estas señales ajustan el límite de velocidad según las Condiciones de tráfico en tiempo real para minimizar paradas y arranques repentinos.

• Sistemas de Control de Carriles: Proporcionan información sobre cierres de carriles debido a accidentes o construcción.

Recientemente, han surgido vehículos automatizados, ofreciendo nuevas formas de gestionar el tráfico. Sin embargo, muchos sistemas de vehículos modernos operan de manera independiente de las tecnologías de gestión del tráfico existentes, lo que puede llevar a problemas de coordinación.

#El Dilema con los Límites de Velocidad

Un problema observado es donde las señales de límites de velocidad variables indican una velocidad más baja de la que la mayoría de los vehículos están utilizando realmente. Por ejemplo, en algunos casos, los coches pueden ir 30 mph más rápido que el límite publicado. Este documento discute cómo un vehículo automatizado puede mantenerse al ritmo de las velocidades del tráfico cuando la mayoría de los coches superan el límite, mientras que aún se adhiere a la velocidad más baja establecida por las señales.

En nuestra investigación, analizamos el control cooperativo para vehículos conectados y automatizados. Esto significa que estos vehículos deberían ajustar sus velocidades según el sistema de límites de velocidad variable. En situaciones donde solo unos pocos vehículos son automatizados, la estricta adherencia a los límites de velocidad puede ser insegura ya que muchos vehículos conducidos por humanos pueden no cumplir.

#Diseñando el Controlador

El principal desafío que abordamos es crear un controlador que se adapte a los límites de velocidad variables mientras se alinea con la velocidad de los vehículos circundantes cuando sea necesario. Afirmamos que los vehículos automatizados no deben conducir mucho más lento que el resto del tráfico por razones de seguridad y aceptación. Esto presenta desafíos, ya que las condiciones de tráfico pueden cambiar rápidamente y la información actual del tráfico a menudo tiene retrasos.

La principal innovación en este trabajo es el diseño de un nuevo algoritmo que permite a los vehículos automatizados cumplir con los límites de velocidad cuando otros conductores lo hacen, mientras que también se adapta al tráfico circundante cuando es necesario. Específicamente, enfatizamos la necesidad de que los vehículos automatizados eviten conducir significativamente más lento que los vehículos conducidos por humanos, ya que esto puede crear problemas en términos de seguridad y aceptación social.

#Midiendo las Condiciones del Tráfico

Desarrollamos un método para medir qué tan rápido están viajando los vehículos circundantes. Esto implica monitorear el tráfico con sensores de radar a bordo que pueden estimar las velocidades de los vehículos cercanos. Este enfoque local mejora drásticamente nuestra capacidad para reaccionar a cambios en tiempo real en las condiciones del tráfico en comparación con depender de datos externos, que a menudo experimentan retrasos.

Los resultados de nuestras pruebas de campo en tráfico pesado mostraron que nuestro sistema permitió a los vehículos seguir efectivamente los límites de velocidad variables mientras también se adaptaban a vehículos circundantes más rápidos, mejorando la seguridad y comodidad para todos en la carretera.

#Pruebas de Campo y Rendimiento

Para nuestras pruebas, desplegamos cuatro vehículos en la autopista I-24 durante el tráfico matutino pico. Dos de los vehículos estaban controlados por nuestro sistema automatizado experimental, mientras que los otros dos fueron conducidos por humanos. Se instruyó a los conductores humanos a mantener una velocidad cercana a la de los demás.

Seguimos los vehículos y observamos su rendimiento a través de diferentes condiciones de tráfico. Nuestro sistema de control automatizado pudo adaptar su velocidad según mediciones en tiempo real tanto de los sistemas de gestión del tráfico como de los sensores a bordo.

Durante las pruebas, nuestros vehículos lograron seguir con éxito las señales de límites de velocidad variables cuando las condiciones del tráfico lo permitieron. Los resultados mostraron que nuestro sistema a menudo se mantuvo al ritmo del tráfico más rápido, indicando una implementación exitosa del enfoque de "camino intermedio" para la regulación de velocidad.

#Midiendo las Discrepancias en la Velocidad del Tráfico

Nuestros hallazgos indican que las velocidades del tráfico en la autopista a menudo superan los límites de velocidad variables. Por ejemplo, los vehículos frecuentemente conducían 10 mph o más por encima de los límites publicados durante el tráfico pesado. Esto crea un desafío para los vehículos automatizados que buscan seguir los límites de velocidad mientras también mantienen la seguridad en el flujo con el tráfico circundante.

Analizamos cómo los sensores fijos y el RDS pueden proporcionar estimaciones de las velocidades del tráfico pero notamos que los retrasos en sus mediciones pueden tener un impacto significativo en la precisión. Nuestro enfoque de medir el tráfico local con sensores de radar a bordo nos permite evitar estos errores y ajustar la velocidad en tiempo real.

#Comportamiento del Controlador en Acción

Durante las pruebas de campo, notamos varios modos de nuestro sistema de control en operación. El vehículo cambiaría entre diferentes estados según las condiciones actuales:

1. Modo CBF: Este modo se activa cuando un vehículo delante va más lento que nuestra velocidad deseada, asegurando la seguridad al mantener una distancia segura.

2. Modo VSL: El vehículo circula a la velocidad indicada por las señales de límites de velocidad variables cuando el tráfico se alinea con esos límites.

3. Modo Camino Intermedio: Cuando el tráfico circundante es significativamente más rápido, el vehículo ajusta su velocidad para estar entre el límite de velocidad variable y el flujo de tráfico prevaleciente.

A través de diversas situaciones de tráfico, nuestros vehículos automatizados se adaptaron a estos modos de manera efectiva, demostrando que el diseño acomoda exitosamente las condiciones de conducción del mundo real.

#Conclusión y Trabajo Futuro

En resumen, este estudio introdujo un novedoso controlador de vehículos automatizados que fusiona eficazmente los sistemas de gestión del tráfico con las condiciones locales del tráfico en tiempo real. El controlador puede seguir los límites de velocidad variables cuando es apropiado y ajustar la velocidad según el tráfico circundante.

Las pruebas de campo validaron nuestro enfoque, mostrando un tiempo sustancial en modos que apoyaron la seguridad y comodidad al conducir en congestión. Los hallazgos demuestran que los vehículos automatizados pueden navegar mejor las olas de tráfico mientras mejoran la conformidad con los sistemas de gestión de velocidad.

Para el trabajo futuro, planeamos realizar simulaciones a gran escala y explorar el impacto de nuestro diseño en el flujo de tráfico más a fondo. Experimentos de campo adicionales también nos ayudarán a entender cómo nuestros vehículos influyen en el tráfico circundante y crean tasas de cumplimiento efectivas, llevando a mejoras en aplicaciones más amplias de sistemas de gestión del tráfico.

En última instancia, nuestra investigación ofrece perspectivas prometedoras sobre el potencial de las tecnologías de vehículos automatizados para abordar la regulación de la velocidad del tráfico mientras se mantiene la seguridad y comodidad.