21 de mayo de 2022
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Flexi calcula congestiones de tráfico con datos de Waze

5 de diciembre de 2019
5 de diciembre de 2019

A partir de los datos colaborativos que recopila la conocida aplicación sobre las demoras en las vías, las cuales se complementan con medidas de terreno como las proporcionadas por las cámaras de videodetección, este modelo estima la dimensión de las congestiones y los flujos de carros que ocasionan los trancones.

Dicho desarrollo forma parte del proyecto “Movilidad y control de tráfico urbano en la ciudad de Medellín (Moycot)”, en el que  investigadores de la Universidad Nacional de Colombia (UNAL) Sede Medellín trabajan hace poco más de seis años.

La iniciativa, apoyada por Colciencias y el Ministerio Federal de Educación e Investigación de Alemania, busca mejorar la movilidad y reducir la congestión en un sistema de tráfico multimodal en el que interactúan vehículos, motocicletas, autobuses y bicicletas.

Para conseguirlo, desde la plataforma Moycot se generan soluciones inteligentes de gestión de la movilidad explotando los grandes volúmenes de datos que se recolectan sobre tráfico en las ciudades. Una de ellas es el sistema Flexi (Flow Estimation based on Collaborative System Information), el cual se desarrolló gracias a un convenio establecido entre la Universidad y la Secretaría de Movilidad de Medellín.

Este acuerdo les permitió a los investigadores del Grupo de Automática de la Universidad Nacional (Gaunal) acceder al servicio de información en tiempo real sobre tráfico que la Secretaría había adquirido con Waze, a partir del cual reconstruyeron en el laboratorio un mapa similar al generado por la aplicación, y desde el cual presentaron la propuesta de un algoritmo con el que se puediera estimar la congestión que se presenta en 35 intersecciones de Medellín.

El algoritmo de Flexi toma las alertas de tráfico producidas por la plataforma Waze y las transforma en flujos equivalentes y colas de carros. La herramienta, según explica el profesor Jairo Espinosa, director del Gaunal, es ideal para el monitoreo de toda la ciudad en los centros de control de tráfico.

“El algoritmo indica el número de vehículos que hay en fila en una intersección, y que generalmente se empieza a formar cuando un semáforo se pone en rojo; ese es uno de los parámetros que se genera con el sistema, información que se puede utilizar después para calcular, por ejemplo, la semaforización”, comenta el docente.

A partir de junio de este año iniciaron el proceso para montar la plataforma para la Secretaría de Movilidad, en el cual participan alrededor de 50 estudiantes de pregrado, maestría y doctorado involucrados desde la creación del algoritmo (hace seis años) hasta la fase actual que ha implicado el levantamiento de mapas digitales de la ciudad, el desarrollo de simuladores y la recopilación de grandes cantidades de información en terreno.

Con esta prueba piloto se espera contribuir a mejorar la congestión del tráfico de Medellín, sin tener que hacer mediciones costosas en toda la ciudad, gracias a la información colaborativa que comparten los usuarios de Waze.

Buenos resultados

El profesor Espinosa señala que en estos momentos están haciendo pruebas con las que han obtenido buenos resultados: “es bastante confiable, especialmente en los lugares donde se da mucha congestión y es importante intervenir”. Esto se debe a que en sitios donde las congestiones son bajas Waze no alcanza a generar información.

En los próximos meses, cuando se termine de instalar Flexi, que irá acoplado a un sistema de optimización semafórica, la intención de los investigadores involucrados es poder aplicarlo en más partes de Medellín, e incluso replicarlo en otras ciudades.

Además no se descarta la posibilidad de convertir este proceso en un spin off para brindar servicios a través de esta tecnología que, como cuenta el profesor Espinosa, ya cuenta con la suficiente madurez para salir de los laboratorios y tener un aprovechamiento comercial.