Automatización del monitoreo y diagnóstico del comportamiento vehicular y optimización del tiempo de recorrido en una red vial

Abstract

El desarrollo de la tesis trata de la descripción, análisis, diagnóstiro y búsqueda de soluciones del fenómeno de la congestión vehicular urbana que es un problema de creciente interés en el Perú y específicamente en las ciudades de mayor densidad poblacional. Lima es una de las ciudades con mayores problemas de esta índole. En la actualidad no se cuenta con metodologías y herramientas adecuadas para el análisis y diagnóstico del comportamiento vehicular que permitan tomar decisiones a corto y largo plazo. Asimismo los métodos de aforos y toma de datos en rampo quieren de mucho despliegue de personal con costos muy elevados y que no muestran resultados precisos, toda vez que se obtienen con gran margen de error. La propuesta de la tesis es desarrollar una metodología que permita la automatización de la toma de datos, análisis y diagnóstico del comportamiento vehicular, aplirado a un tramo de la Avda. Javier Prado. La automatización está basada en la toma de datos a través de procedimiento de imágenes de videos del flujo vehicular con el propósito de optimizar el tiempo de recorrido a través de una optimización basada en el principio de Wardrop y el algoritmo de dijkstra. Los resultados que aporta la presente tesis son las siguientes: - El procesamiento de imágenes aumenta considerablemente la precisión de la medición de los flujos vehiculares. - Obtención de una base de datos consistente, con una gran entidad de datos - BigDATA. - Análisis y diagnóstico de los flujos vehiculares para toma de decisiones. - Optimización de tiempo de recorrido, basados en asignación de flujo y velocidades de tramos - Principio de Wardrop. - Algoritmo de optimización de tiempo de recorrido horario, basados en el principio de Dijkstra.