Los datos de los vehículos conectados tienen usos mucho más allá de la prevención de colisiones y los informes meteorológicos: están creando una imagen dinámica de los flujos de tráfico que se puede utilizar para verificar la eficacia de casi cualquier tipo de sistema de gestión del tráfico. Tom Stone, editor de Intertraffic World Magazine, se entera de un nuevo proyecto que hace precisamente esto en los EE. UU.
En Ohio, durante 2020, el tráfico alcanzó mínimos históricos debido a que los bloqueos por la pandemia de coronavirus mantuvieron a los ciudadanos en casa y las carreteras vacías. Pero eso no impidió que se instalara un nuevo sistema de semáforos adaptables en la US-27, ya que se había planificado, financiado y acordado mucho antes de que nadie hubiera oído hablar de Covid-19. Además, los administradores de tráfico podían estar bastante seguros de que, mientras la presión estaba temporalmente fuera de su red, la congestión regresaría algún día, con venganza.
En consecuencia, los ingenieros implementaron el nuevo sistema según lo planeado. Se adapta a los flujos de tráfico y se basa en detectores de bucle tradicionales en el pavimento, que se encuentran aguas arriba de cada una de las 22 intersecciones señalizadas a lo largo de la parte designada de la US-27. Luego, la fase de la señal y el tiempo se ajustan dinámicamente utilizando un modelo Link-Pivot, que es una versión actualizada de SCOOT, que los administradores de tráfico han estado utilizando durante algún tiempo.
Hasta ahora, tan tradicional. Ningún ingeniero de tráfico que haya trabajado para optimizar los tiempos de los semáforos durante las últimas dos décadas en cualquier parte del mundo se sorprenderá particularmente con la metodología que se usa actualmente en Ohio. Pero la parte innovadora no está en cómo funciona el sistema, sino en cómo se mide su éxito. Para esto, los datos de vehículos conectados están aumentando y ayudando a validar todo el proceso, creando así medidas de rendimiento sólidas para allanar el camino para más sistemas de este tipo en el futuro.
“La parte realmente interesante fue que pudimos evaluar la efectividad del sistema independientemente de los sensores”, dice Darcy Bullock, profesora de ingeniería civil y directora del programa de investigación conjunta de transporte en la Universidad de Purdue, Indiana, quien se hizo cargo de la evaluación. A menudo, hacemos la evaluación usando los mismos sensores que usamos para controlar el sistema, pero una evaluación independiente usando datos del vehículo conectado tiene más peso. Es realmente difícil mantener la detección en funcionamiento todo el tiempo, pero creo que la necesitamos, por lo que aquí es donde se deben usar los datos del vehículo conectado.
Medidas de rendimiento de la señal
El objetivo de un sistema de control de semáforos adaptativo es "autoajustar" efectivamente los tiempos para responder a un aumento en el tráfico. El éxito de esto se mide de cuatro maneras clave. El primero es llegadas en verde. “Es decir, cuando un automóvil circula por el corredor, si llega a la señal en verde, la vida es buena”, dice Bullock.
“La segunda medida de rendimiento que nos preocupa es lo que llamamos fallas divididas”, continúa Bullock. Cuando te detienes en un semáforo, ves que se pone verde, un montón de autos pasan frente a ti, pero no puedes avanzar. Eso es verde insuficiente. A eso lo llamamos falla dividida. Luego, la tercera medida de rendimiento que llamamos bloqueo aguas abajo, las luces están enviando la señal aguas abajo, pero no puede pasar y ese es un problema claramente diferente porque es una señal aguas abajo que causa un problema aguas arriba. Y luego el último es lo que llamamos nuestra LOS o un nivel de servicio. Y esa es una base de retraso tradicional.
Uso de datos de vehículos conectados
Los datos del vehículo conectado pueden ayudar a evaluar qué tan bien funciona un sistema de este tipo, entonces, ¿por qué no se ha utilizado antes? La respuesta simple es que el nivel de penetración de la tecnología en las flotas de vehículos no había sido lo suficientemente alto. Se tuvo que alcanzar una masa crítica para que dicho conjunto de datos fuera lo suficientemente granular como para proporcionar información significativa.
“Hemos estado hablando de vehículos conectados durante los últimos 15 años”, dice Bullock. Pero lo que es realmente genial es que en los últimos dos años hemos comenzado a obtener datos de vehículos conectados a escala. Solo en el estado de Ohio, ingerimos alrededor de 17 mil millones de registros por mes.
Si bien esto ciertamente suena como una gran cantidad de datos, de hecho, en términos de porcentaje de vehículos, la penetración sigue siendo bastante baja. Sin embargo, es suficiente para proporcionar información precisa para este tipo de proyecto. “En Indiana y Ohio vemos que el 4-5 % de nuestros vehículos están conectados”, dice Bullock. Que es uno en uno en 20, a uno en 25 vehículos, que ayudan a crear un conjunto de datos de trayectoria. Usamos Wejo para estos datos, pero sé que hay múltiples competidores.
Bullock admite que en el pasado, cuando la penetración era solo del 1 %, que es un nivel observado en otros países, no era posible obtener información de trayectoria precisa a partir de los datos de los vehículos conectados, que pueden ser muy sensibles a las marcas de tiempo. Pero mientras estés en ese 4-5%, absolutamente puedes obtener un buen currículum en dirección. La industria ha resuelto ese problema.
Los resultados
¿Datos del vehículo conectados o no?, la implementación en medio de la pandemia de Covid significó que la verdadera eficacia del nuevo sistema que no pudo evaluarse de inmediato. “Sabíamos que íbamos a tener una gran recuperación del tráfico, por lo que todos estaban conteniendo la respiración”, dice Bullock. ¿Va a ser mejor o peor que donde estábamos antes?
El desafío para el nuevo sistema también se intensificó por el hecho de que, cuando se instaló, también se agregó una nueva señal al corredor. “Por lo general, las señales no prueban las cosas, las hacen más lentas y agregan más fricción al sistema”, dice Bullock.
En 2021, cuando se relajaron los bloqueos de Covid, el corredor experimentó un aumento de 35% en los volúmenes de tráfico; sin embargo, algunas partes de la US-27 experimentaron una mejora drástica en los flujos gracias al nuevo sistema de semáforos adaptables. En una intersección, las llegadas en verde pasaron de 31% al 78%.
“Estas son cifras que los funcionarios electos que finalmente financian estos proyectos pueden entender”, dice Bullock. También podemos ver el tiempo de viaje a lo largo del corredor y si podemos ver que no hay cambios sustanciales en las horas pico de la mañana a pesar del aumento en el tráfico.
En todo el tramo de 22 señales de la US-27 donde se instaló el nuevo sistema, las llegadas en verde mostraron una mejora del 1%, mientras que las fallas divididas no cambiaron y el bloqueo aguas abajo no cambió. “Tomaré eso como una victoria cualquier día cuando tenga un aumento del 35% en el volumen de tráfico”, dice Bullock.
Ahora, gracias al poder de verificación de los datos de los vehículos conectados, quienes están detrás de la inversión multimillonaria en el sistema de semáforos adaptables pueden dejar de contener la respiración y dar un suspiro de alivio. No solo eso, sino que los resultados ahora también se pueden usar para respaldar futuras inversiones similares.
Para obtener más información sobre este proyecto y otros proyectos de vehículos conectados de vanguardia, no se pierda la próxima revista Intertraffic World 2023, que se publicará en diciembre de 2022.
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