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Las señales de tráfico inteligentes hacen que las intersecciones sean más seguras y eficientes

Señales de Tráfico Inteligentes

Tráfico inteligente las señales se están convirtiendo en una parte regular de la gestión del tráfico urbano, lo que ayuda a que las carreteras sean más seguras para los conductores, peatones y ciclistas.Las señales de tráfico son una parte integral de mantener seguros tanto a los conductores como a los peatones en las intersecciones. Como sistemas de control de tráfico Se han vuelto más inteligentes, el uso de señales de tráfico inteligentes para optimizar el flujo de tráfico urbano se ha vuelto cada vez más importante.Durante décadas, las intersecciones se ejecutaron de forma independiente utilizando la tecnología de detección de tráfico de bucle inductivo.

Sin embargo, la llegada de Internet de las Cosas (IoT) dispositivos significa radar más inteligente y detección de video Los sensores que pueden contar, medir la dirección y la velocidad de viaje, y también determinar si un objeto es un automóvil, una bicicleta o un peatón.Con esta información, Todd Kreter, SVP y GM de Roadway Sensors en Iteris dijo, “los ingenieros de tráfico en un centro de gestión de tráfico (TMC) pueden modificar inmediatamente el tiempo de la señal, incluido el tiempo en que un enfoque particular se pone rojo o verde, y luego optimiza el tiempo. a lo largo del día a medida que el volumen de tráfico fluctúa “.

Las estrategias inteligentes más avanzadas para señales de tráfico abordan cambios altamente dinámicos en la duración del tiempo para cada movimiento dentro de la intersección (ajustes de ciclo y división) y también a través de arterias (ajustes de desplazamiento), explicaron los expertos en gestión de tráfico urbano de Kapsch TrafficCom.La adquisición de datos para estos ajustes se puede hacer mediante el uso de detectores (por ejemplo, bucles magnéticos) o sensores más avanzados, incluida la detección basada en video, y Radar/ Tecnologías doppler. Además, las estrategias avanzadas no se limitan a conteo de tráfico, medidas de velocidad y ocupación.

El ajuste del ciclo, la división y el desplazamiento en las intersecciones en intervalos cortos (por ejemplo, 5 segundos) proporciona una adaptación continua a diferentes tipos de tráfico y gestiona adaptaciones proactivas, de acuerdo con Kapsch TrafficCom. La regulación de la señalización adaptativa puede ir un paso más allá con inteligencia artificial , Dijo Kapsch TrafficCom, utilizando motores basados ​​en reglas, aprendizaje automático u otras capacidades de inteligencia artificial, incluidas las situaciones recurrentes y también el “comportamiento humano”, para resolver las situaciones más difíciles.El sistema de señales de tráfico Surtrac de Rapid Flow Technologies combina conceptos de AI y la teoría del tráfico.

El sistema asigna tiempo verde a diferentes enfoques en intersecciones en tiempo real para optimizar el movimiento del tráfico real en la carretera.“El sistema pone la computación al límite (es decir, una computadora en cada intersección) para producir ‘planes de temporización de la señal’ en tiempo real, recopila información sobre el tráfico que se aproxima en tiempo real desde dispositivos de detección independientes (por ejemplo, cámaras de video, radares, etc. .) montado en la intersección, y depende de la comunicación en tiempo real entre las intersecciones para lograr la coordinación a nivel de red “, explicó Stephen Smith, cofundador y científico jefe de Rapid Flow Technologies. Sweco está desarrollando Smart Traffic, un controlador de semáforo que utiliza datos ya disponibles de los detectores de bucle tradicionales junto con nuevas fuentes de datos como datos de automóviles flotantes, cámaras y radares.

Los datos de su modelo de tráfico en tiempo real y predictivo se fusionan en una imagen confiable del tráfico a nivel de vehículos individuales, ciclistas y peatones. En función de las llegadas pronosticadas de tráfico en la intersección, las fases verdes se programan por adelantado, optimizando tanto la duración como la secuencia.Trá

De esta manera, controlar los semáforos reduce los tiempos de espera y las emisiones de CO2, según Bas van der Bijl, Manager, y Stefan Hjort, ITS en Sweco. “Además, también es posible informar a los conductores de carreteras sobre las fases verdes programadas, ofreciendo la posibilidad de adoptar su velocidad de llegada en la intersección para evitar paradas innecesarias y aumentar la comodidad”, dijeron.Miovision ofrece una plataforma inteligente de señales de tráfico llamada TrafficLink, que proporciona una gama de soluciones necesarias para que un equipo de tráfico recopile, monitoree y comprenda sus señales de tráfico.

Las soluciones incluyen una conexión celular gestionada y herramientas para el monitoreo de señales, transmisión de video, alertas de mantenimiento, así como también información sobre el tráfico. Su componente SmartSense lleva el AI de tráfico a la intersección, procesando los datos recopilados por su cámara SmartSense 360 ​​y permitiendo la detección de vehículos y estudios continuos del tráfico, dijo Matthew Trushinski, Director de Marketing de Miovision.En términos de implementación de soluciones, existen muchos desafíos cuando se trata del control de la señal de tráfico urbano.

Uno, según Sweco, es encontrar el equilibrio entre el control óptimo del semáforo y proporcionar una predicción confiable de las futuras fases verdes para el tráfico que llega.”A los conductores anteriores se les informa sobre los cambios de señal, más difícil es reaccionar a la situación real del tráfico en la intersección”, dijo Sweco. Sugieren utilizar la última tecnología de sensores (p. Ej., Cámaras inteligentes) en combinación con modelos de tráfico predictivo para hacer predicciones confiables de las llegadas de tráfico en una intersección para el próximo minuto, haciendo posible optimizar el control del semáforo e informar a los conductores sobre el Fases verdes programadas para el minuto siguiente.Otros retos incluyen la detección de peatones y bicicletas.

La señalización de tráfico efectiva en las redes de carreteras urbanas debe poder distinguir diferentes modos de tráfico (por ejemplo, peatones, ciclistas, autobuses, vehículos de pasajeros) y utilizar esta información en las decisiones de control de señales de tráfico, explicó Smith.”La mayoría de los dispositivos de detección de vehículos comerciales actuales no son capaces de detectar simultáneamente vehículos y peatones, y la opción de usar hardware de detección adicional para permitir la detección de peatones a menudo no es un gasto adicional que las ciudades estén dispuestas a soportar”, dijo Smith. Sin embargo, la situación está cambiando con más compañías de detección comerciales que introducen hardware de detección capaz de la detección integrada de vehículos y peatones.

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