Publicación: Diseño E Implementación de un Sistema de Semaforización, Utilizando Inteligencia Artificial, en una Zona de la Ciudad de Medellín
Portada
Citas bibliográficas
Gestores Bibliográficos
Indexadores
Código QR
Autor corporativo
Recolector de datos
Otros/Desconocido
Director audiovisual
Editor/Compilador
Editores
Tipo de Material
Fecha
Cita bibliográfica
Título de serie/ reporte/ volumen/ colección
Es Parte de
Resumen en español
En los últimos años el parque automotor de Medellín ha crecido sustancialmente, pero la red vial no ha aumentado en la misma intensidad, lo cual hace que hoy en día la movilidad en la ciudad de Medellín sea un problema. A pesar de algunos esfuerzos realizados para la mejora y automatización de la red vial, todavía no es suficiente, ni resuelve el problema de la movilidad. Algunos factores que lo impiden, son por supuesto los recursos limitados para este sector todavía no son suficientes y la limitante geográfica que no permite la fácil ex-pansión. Teniendo en cuenta los avances tecnológicos con que se cuenta en estos momentos en la Secretaría de Movilidad y las limitaciones antes expuestas, se hace necesario pensar en soluciones adicionales para poder mejorar la situación de la red vial actual con menos re-cursos y en menor tiempo. El objetivo de este proyecto, precisamente, es presentar una solución alternativa a la pro-blemática actual de la movilidad en la ciudad de Medellín. El presente trabajo se centra en una propuesta de automatizar los semáforos, para que estos de manera autónoma, basa-dos en los datos de tráfico en tiempo real, redefinan tiempos de ciclo, tiempos en verde y rojo de cada uno. Para esto, se utilizaron diferentes métodos de Inteligencia Artificial pro-gramados en el software Matlab®, como Lógica Difusa y Redes Neuronales. Para la simu-lación de tráfico se utilizó el software PTV Vissim®. Con esta simulación se obtuvieron resultados interesantes, pues se puede ver que en cier-tas intersecciones, y dependiendo de la hora del día, hay mejoras hasta del 90% en Longi-tud de Cola y hasta 50% más de velocidad promedio. Estos resultados hacen posible pen-sar en la incorporación de esta solución para la ciudad.
Resumen en inglés
As of today, Medellin’s mobility is a major issue, because the total of vehicles within it has increased substantially in the last few years, whilst the net itself have not (this happens mainly because the geographic limitation this area has, and because the money designated by the government to fulfill these needs). Keeping in mind that the technological improvements available at the Mobility Office of Medellín and keeping in mind the limitations listed above, it seems necessary to think of different solutions that can improve today’s traffic networks mobility. Based on the explanation above, this project aims on solving the slow mobility by imple-menting Artificial Intelligence algorithms, such as Fuzzy Logic and Neural Networks (AN-FIS in particular), To the head lights, so they can be self-sufficient on decision making. This helps them decide by themselves which cycle times and green light times are better for that specific moment. To accomplish this, Matlab® was used to implement the Artificial Intelligence algorithms, which are Fuzzy Logic and ANFIS. On the other hand, PTV Vis-sim® was used to simulate the traffic of the chosen routes. This simulation has interesting results, as helping queue lengths reduce up to 90% and av-erage speed improvements as high as 50%. This depends on the intersection as well as the time of day, but they can help to conclude that artificial intelligence can provide a real solu-tion to mobility problems on this city.