Proyecto de Tesis Doctoral

Departament d'Informàtica
Proyecto de Tesis Doctoral
Estudio y Desarrollo de Estrategias Basadas en el Conocimiento para la
Optimización de Itinerarios Origen/Destino en una Red de Tráfico Urbano
presentado por
Julio Pacheco Aparicio
dirigido por
Francisco Toledo Lobo

1. Breve estado del arte
Dentro del campo de la Gestión de Tráfico, una importante línea de investigación se centra en el
Análisis de la Gestión del Tráfico dentro del Tráfico Urbano. Una colección y combinación de
nuevas tecnologías están siendo prototipadas o testeadas a lo largo de todo el mundo para una
mejora en el tráfico en general, incluyendo: vehículos, infraestructuras de sistemas y gestión de
los mismos.
La gestión del tráfico se ha abordado hasta ahora fundamentalmente desde el punto de vista del
tráfico interurbano, donde los elementos a estudiar no son tan numerosos como lo pueden ser en
el tráfico urbano, con la inclusión un mayor número de elementos (se incluyen elementos que no
aparecen en el tráfico interurbano) y en mayor cantidad en la mayoría de las ocasiones. En el
tráfico urbano la densidad de vehículos (mucho mayor cuanto más importante es el núcleo
urbano objeto del estudio), intersecciones (que se incrementan en los núcleos de población),
incidentes (de los que podríamos hacer subdivisiones y descripciones de cada uno de ellos; cortes
de calles debidos a accidentes, obras, transportes especiales, vehículos propios de una ciudad,
etc.), semáforos (con la complicada gestión de las intersecciones que gobiernan), etc. Hacen que
el estudio sea más complicado que en el tráfico interurbano.
La Gestión de Tráfico Urbano tiene varias subfunciones, partes de las cuales incluyen: Control de
Tráfico, Señales de Mensajes Variables (VMS), Gestión de Semáforos, Monitorización del
Tráfico, Monitorización de la Contaminación, Guías de Rutas, Regulación de Accesos Limitados,
Gestión de la Red del Transporte Público, Gestión de Vehículos de Servicio y Emergencia,
Predicción del Estado del Tráfico, Integración de Datos de Diferentes Fuentes, Establecimiento
de Facilidades en el Recorrido de Rutas Origen/Destino, Establecimiento de Señales para
Priorizar Servicios Especiales, etc. Hay varios de esos sistemas que están operando o siendo
desarrollados en diferentes partes del mundo, por ejemplo:
• Sistemas de tráfico adaptados coordinados de Sydney (SCATS), Australia;
• Técnica de optimización de compensación del ciclo dividido (SCOOT), UK;
• Control adaptable para la optimización de políticas (OPAC) USA;
• Sistema de gestión de tráfico universal (UTMS), Japón;
• Sistema de control de tráfico avanzado (ATC), Japón;
La Gestión de la Demanda busca influenciar la demanda del tráfico durante un tiempo dado, así
que tal demanda no exceda la habilidad efectiva de la red de trafico/transporte para acomodar los
requerimientos en términos de flujo, retrasos, consumo de energía, polución exhaustiva,
seguridad e intrusión. Esto se puede alcanzar a través de políticas que busquen otros
comportamientos del usuario de los sistemas de transportes en términos del tiempo, espacio o
modo para no exceder la capacidad de la red. Varias técnicas de la gestión de la demanda están
siendo exploradas en diferentes partes de la Unión Europea. Técnicas tales como la restricción de
tráfico de los coches privados (es decir, coches libres en el interior de la ciudad, limitaciones de
velocidad, sistemas de control a zonas de acceso, etc.), son normalmente soportadas para
incentivar el uso de transporte público o sistemas multimodales.
Pág. 2

2. Objetivos
El Análisis de la Gestión de Tráfico Urbano y la propia Gestión de Tráfico Urbano es un aspecto
del Tráfico en General que está experimentando un gran avance los últimos años. Sin embargo, la
gran cantidad de aspectos y situaciones que se pueden estudiar hacen que sea un campo de
estudio bastante interesante.
Como hemos comentado en el apartado anterior, hay varios sistemas que están siendo
desarrollados de los cuales se puede partir para mejorar/desarrollar aspectos que no estén
definidos.
La Simulación Cualitativa está teniendo cada vez más importancia dentro de la Inteligencia
Artificial, y ha sido ya ampliamente estudiada. Sin embargo, aún quedan bastantes aspectos que
no han sido convenientemente resueltos o ni siquiera tratados.
Para ello utilizaremos la Programación Lógica basada en Restricciones (Constraint Logic
Programming –CLP– ). CLP unifica la capacidad declarativa de la programación lógica con la
eficiencia de los resolvedores de restricciones. Un esquema muy potente desarrollado a partir de
CLP es resolver restricciones en un dominio particular. En particular es muy interesante el caso
de Dominios Finitos (FD), el esquema CLP(FD), que permitirá resolver fácilmente un tipo de
problemas de restricciones cuyo rango de valores es finito.
El objetivo principal de este proyecto de tesis es profundizar en varios aspectos de dicho sistema,
al tiempo que colaborar con el desarrollo de las técnicas del Control del Tráfico Urbano. En
particular nos centraremos en los siguientes aspectos:
– Analizar estrategias para poder decidir en momentos puntuales, (críticos) prioridades
en recorridos
– Estudio de los mecanismos del mantenimiento de la razón para problemas
relacionados con la diferencia entre los datos de los estudios simulados y los datos
recogidos que nos proporcionan los sistemas reales.
– Buscar un “lenguaje” para que el operador del sistema pueda decidir que rango de
prioridades tienen las calles de sus sistema, bien de forma constante o variable en
función del tráfico en ese momento.
– Estudio de estructuras de representación temporal para tratar con la evolución del
tiempo del sistema.
– Desarrollo de técnicas de programación en tiempo real, de forma que se puedan
optimizar los posibles conflictos en la red de tráfico y que se pueda indicar al sistema
las prioridades que se necesitan (o requieren) de unos itinerarios sobre otros, frente a
la importancia o no de la acumulación de vehículos en otras zonas (zonas a las cuales
no les importa ni a los operadores del CTU ni al sistema enviar a los coches aunque
formen largas colas de espera, puesto que no trasladan ni extienden la congestión a
ninguna otra parte de la red de tráfico).
– Aplicación de las técnicas estudiadas a problemas reales de Control de Tráfico
Urbano
Pág. 3

3. Metodología y plan de trabajo
Para llevar a cabo los objetivos propuestos, podemos establecer las siguientes tareas a realizar, así
como la metodología a seguir en cada una de ellas.
1. Estudio de los Sistemas y Estrategias Actuales
1.1. Análisis de los Sistemas Actuales
1.2. Estudio de los métodos y procedimientos que usen dichos sistemas
1.3. Comparación de los mismos
1.4. Estudio de las técnicas
1.5. Estudio de las simulaciones
2. Mantenimiento de la razón
2.1. Estudio inicial
2.2. Comparación de los mecanismos del mantenimiento de la razón
2.3. Estudio de los diferentes problemas de la recogida de los datos
2.4. Enfoque del problema de la diferencia de datos (Datos reales vs. Datos
recogidos por los sensores)
3. Técnicas de Programación
3.1. Estudio de las diferentes técnicas de programación en tiempo real
3.2. Análisis de la búsqueda de un “lenguaje” que se adapte al sistema con el que
trabajemos
3.3. Realización de esas clases para su utilización por los operadores del sistema
3.4. Optimización del programa en referencia a la resolución de conflictos
3.5. Análisis de las posibilidades de marcar las diferentes zonas de “almacenaje”
de vehículos
3.6. Estudio de prioridades de recorridos en los diferentes estados
4. Representación temporal
4.1. Estudio de estructuras de representación temporal para tratar con la
evolución del tiempo del sistema
4.2. Comparación de las diferentes representaciones temporal al tratar con la
evolución del tiempo del sistema
Pág. 4

5. Aplicación al Control de Tráfico Urbano
5.1. Aplicación de las Técnicas
5.2. Resolución del problema
5.3. Aplicación a diversos sistemas
Pág. 5

4. Bibliografía más relevante
[Ambrosino G., 1991]
[Früewirth 93]
[Cuena J., 1989 (1)]
[Cuena J., 1989 (2)]
[Cuena J., 1992]
[García L.A., 1996]
[Giarratano J., 1998]
[Godfrey D., 1996]
Ambrosino G., Bielli M., Boero M., Fleishcmann S., Hock R., Irgens
M. A blackboard model for traffic control operations. Proceedings from
Drive Conference, Bruxelles. 4-6 February 1991.
Früewirth et al., Constraint Logic Progamming - An informal
introduction. TR. ECRC-93-5, 1993.
Cuena J. AURA: a second generation expert system for traffic control in
urban motorways. In Proceedings of the 9 th International Workshop on
Expert Systems and their Applications EC2, Avignon, May 1989.
Cuena J. "El sistema Experto AURA para control de Tráfico en Accesos
Urbanos". Universidad Politécnica de Madrid, 1989.
Cuena J., Molina M., Martin G. An architecture for Knowledge-based
traffic management for the Expo-92 Sevilla urban ring. In Proceeding of
the 2 nd
OECD Workshop on Knowledge-Based Expert Systems in
Transportation, Montreal, Canada, June 15-17, 1992.
García L.A. "Arquitecturas de Pizarra. Definiciones, Antecedentes,
Evolución e Implementaciones". DI 04-07/96. Informe Técnico
Departamento de Informática de la Universidad "Jaume I" de Castellón.
1996.
J. Giarratano, G. Riley. Expert systems principles and programming.
Col. Computer science Expert systems. Boston : PWS, 1998.
Godfrey D., Nwagboso C., Ball R., Davies D. IMI Land Transport
Telematic Programme Recommendation for Focused Call. Engineering,
Physical and Science Research Council Report, UK, 1996.
[Irgens M., 1990(1)] Irgens M., Bielli M., Ambrosino G, Boero M., Fleishcmann S., Hock R.
Artificial intelligence and expert systems: Towards the application to
road traffic control; OECD Workshop on Knowledge-based Expert
Systems in Transportation, Vol 1 (Heikki J., ed.). Finland: VTT, Espo,
1990.
[Irgens M., 1990(2)]
[Krogh C., 1992]
Irgens M., Bielli M., Boero M., Fleishcmann S., Hock R. Towards
intelligent urban traffic control. Proceedings, OECD Workshop on
Knowledge Based Expert Systems in Transportation, 1990.
Krogh C.: SPGen – an inference engine for signal plan generation.
Proceedings from 2 nd
OECD Workshop on Knowledge Based Expert
systems in Transportation, Montreal Canada, June 1992.
[Kuipers B.J., 1986] B.J. Kuipers. Qualitative simulation. Artificial Intelligence 29: 289-338.
1986.
[Kuipers B.J., 1993]
B.J. Kuipers. Qualitative simulation: then and now. Artificial
Intelligence 59: 133-140. 1993.
Pág. 6

[Martín G., 1988]
[Moreno S., 1990]
[Nii HP, 1986(1)]
G. Martín, F. Toledo, V. Sanchez-Barcaiztegui, J.C. De la Rosa,
"Vanesa: Una aplicación de los sistemas basados en el conocimiento de
la gestión del tráfico urbano de Valencia". Tecnotrafic 88, Madrid.
1988.
Moreno S., Toledo F., Rosich F., Martín G. Qualitative simulation for
temporal reasoning in urban traffic control. In Proceedings of the 10 th
International Conference on Expert systems and their Applications,
EC2, Avignon, France, 1990.
Nii HP. Blackboard systems: the blackboard model of problem solving
and the evolution of blackboard architectures. AI Magazine 1986; 7: 38-
53.
[Nii HP, 1986(2)] Nii HP. Blackboard systems: blackboard application systems,
blackboard systems from knowledge engineering perspective. AI
Magazine 1986; 7: 82-106.
[Nwagboso CO., 1993] Nwagboso CO. Automotive Sensory Systems. London Chapman & Hall,
1993.
[Nwagboso CO., 1997] Nwagboso CO. Advanced vehicles and infrastructure systems computer
applications, control, and automation. Chichester John Wiley & Sons
1997.
[Ott GD., 1997]
[Ritchie SG., 1990]
[Science, 1995]
[Scorer T., 1995]
[Shanahan M., 1990]
Ott GD. Vehicle location in cellular radio systems. IEE transactions on
Vehicular Technology 1977; 26, (1) 43-60.
Ritchie SG. A Knowlegde-based decision support architecture for
advanced traffic management. Transportation Research 1990; 24ª: 27-
37.
Office of Science and Technology. Technology Foresight (Transport):
Progress Through Partnership. London, 1995.
Scorer T. The current status of the securior datatrak system. 2 nd
International Conference on Road Vehicle Automation, 11-13
September 1995.
Shanahan M., "Representing Continuous Change in The Event
Calculus". In proceedings ECAI90, pages 598-603.
[Sheild TR., 1991] Sheild TR. Programme and technology of IVHS-America.
Communication Techniques in Road Traffic Informatics, Proceedings of
the DACAR Conference, Rome and Brussels. Amsterdam: Bakkenist
Management Consultants, 1991.
[SOCRATES , 1991]
[Toledo F., 1990]
Catling I, Op de Beek F, Casimir C, Mannigs R, Zijderland F, Zechnall
W, Hellaker J. SOCRATES: system of cellular radio for traffic
efficiency and safety. Advanced Telematics in Road Transport:
Proceedings of the DRIVE Conference, Brussels. Amsterdam: Elsevier,
1991.
F. Toledo, S. Moreno, F. Rosich y G. Martín, "Análisis de dos modelos
basados en confluencias para el razonamiento cualitativo en una red de
tráfico urbano". 1990.
Pág. 7

[Toledo F, 1991]
Toledo F, Moreno S, Rosich F, Martín G. "Qualitative Simulation in
Urban Traffic Control: Implementation of Temporal Features", Proc.
IMACS International Workshop on Decision Support Systems and
Qualitative Reasoning, Tolouse 1991, Singh M.G. & Travé-Massuyès L.
eds., North-Holland Amsterdam, pp. 395-400.
[Toledo F, 1993] Toledo F, Moreno S, Martín G. "An application of (Lambda T)
formalism for handling systems with continuous change: the many tanks
problem case-study. Qualitative Reasoning and Decision Technologies,
CIMNE Singh M.G. & N. Piera Carreté eds., Barcelona, pp. 419-428.
[Van Hentenryck 89]
Van Hentenryck, P, Constraint Satisfaction in Logic Programming. The
MIT Press, 1989.
Pág. 8