Optimizando el flujo de tráfico con vehículos conectados

La congestión de tráfico es un gran problema en las ciudades de todo el mundo. Más gente viviendo en áreas urbanas significa más coches en la carretera, lo que hace que viajar sea más lento y menos eficiente. Estudios muestran que en 2019, los viajeros en EE.UU. desperdiciaron miles de millones de horas y galones de combustible debido a los embotellamientos. Esto resulta en una enorme pérdida económica. Los vehículos conectados y automatizados (CAVs) se están considerando como una solución porque pueden ayudar a reducir el tráfico y ahorrar combustible haciendo que nuestros sistemas de transporte funcionen mejor.

Muchos investigadores han intentado encontrar la manera de coordinar los CAVs de manera efectiva en diferentes situaciones de tráfico. Se centraron en cómo un solo vehículo puede encontrar la mejor ruta, pero eso no siempre funciona cuando hay muchos vehículos en la carretera. Si cada CAV elige su ruta sin considerar a los demás, el Flujo de Tráfico general podría no ser eficiente. Algunos investigadores han intentado abordar este problema, pero sus enfoques a menudo requieren mucha potencia de cálculo, lo que dificulta aplicarlos a gran escala.

Para enfrentar estos desafíos, proponemos un nuevo método que combina diferentes formas de planificar rutas y coordinar los movimientos de los CAVs. Nuestro método busca generar el flujo de vehículos más eficiente, teniendo en cuenta cómo se mueven los CAVs en el mundo real.

#El Enfoque

Nuestro enfoque comienza identificando el mejor flujo de tráfico para minimizar el tiempo de viaje de los CAVs, dado que el número de vehículos se mantiene constante en las áreas urbanas. Luego, desarrollamos un método para asignar rutas a los CAVs que no solo cumpla con las demandas de las carreteras, sino que también mantenga el flujo óptimo de tráfico. Finalmente, creamos un sistema para coordinar cómo los CAVs llegan a las intersecciones para reducir el Consumo de energía mientras garantizamos la seguridad.

#Optimización del Flujo de Tráfico

Vamos a ver cómo podemos optimizar el flujo de tráfico en las calles de la ciudad. El flujo de tráfico se mide por cuántos vehículos pasan por un determinado punto en un tiempo establecido. Para mejorar el flujo de tráfico, lo estudiamos desde una perspectiva más amplia sin enfocarnos en cada vehículo individual. Esto nos permite crear rutas basadas en el flujo óptimo de tráfico, lo que lleva a una mejor planificación sobre cómo los CAVs salen de sus puntos de partida.

#Recuperación de Rutas

Una vez que sabemos el mejor flujo para cada carretera, necesitamos asignar rutas específicas a los CAVs que viajan desde sus puntos de partida hasta sus destinos. Podría haber múltiples rutas disponibles para un solo viaje, y usamos un método sistemático para determinar esas rutas basado en los mejores flujos. La idea principal es encontrar rutas conectadas desde el origen hasta el destino mientras se asegura que el flujo de vehículos se mantenga constante.

Para hacer esto, consideramos con qué frecuencia los CAVs deberían entrar y salir de las carreteras para mantener el flujo óptimo. Si un grupo de CAVs está viajando a cierta velocidad, los demás deberían planear sus salidas en consecuencia para evitar la congestión. Esto significa planear cuándo cada CAV saldrá de su punto de partida para que puedan mantener el flujo de tráfico deseado.

#Coordinación en Intersecciones

Las intersecciones son puntos críticos donde los CAVs deben cruzarse. Nuestro método incluye un marco para que los CAVs naveguen de manera segura y eficiente a través de intersecciones sin semáforos. Cada intersección tiene un coordinador que recopila información sobre las trayectorias de los CAVs y les ayuda a planear sus movimientos para reducir el uso de energía y evitar colisiones.

Nos enfocamos en un tipo específico de intersección que tiene múltiples puntos de entrada y salida. Los CAVs que entran en la intersección planearán sus rutas en base a las posiciones de otros vehículos, asegurándose de mantener distancias seguras entre ellos. El objetivo es minimizar el uso de energía mientras cruzan la intersección y evitar cualquier choque.

#Consumo de Energía y Medidas de Seguridad

Cuando los CAVs coordinan sus movimientos, la seguridad es una consideración clave. Establecemos reglas para garantizar que los vehículos mantengan una distancia segura entre ellos para prevenir colisiones por alcance. Si un CAV necesita reducir la velocidad, no puede causar que el vehículo detrás choque con él.

También enfatizamos que incluso cuando los vehículos están coordinando, deben hacerlo de una manera que conserve energía. Esto implica planificar movimientos que requieren menos aceleración o frenado. El resultado es un flujo de tráfico más suave que beneficia a todos los CAVs en la carretera.

#Resultados

Realizamos simulaciones para ver qué tan bien funciona nuestro método propuesto en escenarios del mundo real. Observamos varias redes de carreteras con diferentes cantidades de intersecciones y vehículos. Las simulaciones mostraron que nuestro método podría optimizar efectivamente el flujo de tráfico, minimizando el tiempo de viaje y el consumo de energía.

En un caso, examinamos el flujo de vehículos en una red con varias intersecciones y depósitos. Los resultados indicaron que mientras algunas carreteras experimentaban más tráfico, el flujo general estaba bien gestionado. Al planear cuidadosamente las rutas, pudimos asegurarnos de que los CAVs evitaran áreas congestionadas, lo que llevó a viajes más rápidos.

Las simulaciones en intersecciones demostraron que los CAVs podían cruzar de manera segura sin retrasos. Cada vehículo planeó su trayectoria basándose en los movimientos de los demás, asegurando que llegaran y salieran de la intersección sin causar desaceleraciones. El enfoque eliminó con éxito los riesgos de colisiones mientras mantenía la eficiencia energética.

#Conclusión

En resumen, hemos introducido un nuevo método para optimizar el flujo de vehículos en áreas urbanas usando vehículos conectados y automatizados. Nuestro enfoque combina la planificación de rutas con la coordinación en intersecciones para lograr el flujo de tráfico más eficiente posible. No solo minimiza el tiempo de viaje, sino que también asegura que los movimientos de los vehículos sean prácticos y seguros.

De cara al futuro, la investigación se centrará en aplicar nuestro método a un nivel de red más grande y encontrar formas de reducir los costos computacionales mientras se logran resultados óptimos. También queremos investigar qué funciones de tiempo de viaje funcionan mejor para entornos urbanos para mejorar aún más nuestros métodos. La meta es crear sistemas de tráfico más suaves, seguros y eficientes en ciudades de todo el mundo.