Sistema inteligente de gestión de semáforos en tiempo real

Abstract

La congestión vehicular es un gran problema en las ciudades que van creciendo demográficamente, debido a sus efectos como son: contaminación ambiental por CO2, afectación a la salud mental, estrés, malhumor y tiempos de retraso para llegar al centro de labores o estudios. Uno de los principales problemas se encuentra en la gestión del tráfico, específicamente en la gestión de semáforos que se configura con tiempos pre establecidos o fijos, haciendo asignaciones de tiempo de color verde aun cuando el tramo no necesita dicho tiempo o peor cuando el tramo no tiene vehículos en espera. El objetivo de esta tesis es reducir los tiempos de espera de vehículos en una intersección vial a través de un sistema inteligente basado en un modelo heurístico, de acuerdo a las características principales del tráfico como son velocidad y densidad vehicular. Para la fase de detección y seguimiento de objetos se ha utilizado librerías de OpenCV y Yolo y se ha diseñado modelos de algoritmos heurísticos que contemplen las características del tráfico para la toma decisiones en un entorno de tiempo real. Luego, se ha procedido a realizar las pruebas experimentales correspondientes. El modelo heurístico generó 15000 tramos a fin de contrastar el tiempo de espera por ciclo semafórico fijo vs. el tiempo de espera de ciclo semafórico variable. Se observó que, el modelo propuesto logró reducir en un 18,3% el tiempo de ciclo de semáforo y por ende mayor cantidad de ciclos generados por hora. En promedio, el modelo genera 47 ciclo/h con tiempos de ciclo variable frente a 39 ciclos/h de un semáforo con tiempos de ciclo fijo.