RT info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
T1 Contribución a las estrategias de optimización multiobjetivo para la coordinación de vehículos en intersecciones urbanas
A1 Cruz Piris, Luis de la
K1 Análisis del Tráfico
K1 Sistemas de Tránsito Urbano
K1 Lenguajes Algorítmicos
K1 Inteligencia Artificial
K1 Telecomunicaciones
K1 Telecommunication
AB Esta tesis aborda el problema de la coordinación de vehículos a su paso por cruces de carreteras o intersecciones en un entorno urbano. El estudio de este problema comienza por el análisis de las posibles fuentes de información existentes para el caso particular de un escenario de tráfico urbano, teniendo en cuenta las tecnologías para su recolección. En este ámbito se realiza la primera de las contribuciones, proponiendo una metodología basada en la centralidad de la red de carretera para obtener las mejores ubicaciones para la instalación de sensores. Los dispositivos instalados en esas posiciones proporcionarán la información más relevante del escenario de tráfico. Tras conocer las fuentes de datos disponibles, la hipótesis central de esta tesis es que es posible mejorar los procesos de optimización utilizados para la gestión actual de las intersecciones. Este problema se aborda comenzando por definir un modelo capaz de etiquetar de forma unívoca todos los elementos que componen una intersección. El modelo será la base de las propuestas de optimización posteriores.En relación con la coordinación de vehículos, en esta tesis se estudian dos posibles escenarios, dependiendo de si la coordinación de vehículos se realizada a través de elementos externos como los semáforos o si, por el contrario, esta coordinación se produce en un escenario de vehículos autónomos, donde cada uno de ellos es capaz de pasar por la intersección, en condiciones seguras y sin detenerse. En el primer caso, la propuesta realizada consiste en el desarrollo de un sistema multiagente, desplegado sobre un escenario simulado generado con tráfico real, capaz de gestionar las fases de los semáforos. Los agentes controladores de cada intersección tienen la capacidad de variar su comportamiento en base a los indicadores de tráfico que reciben. En el segundo de los casos, la investigación estudia el comportamiento de los vehículos en el interior de las intersecciones y los posibles métodos para la generación de patrones de llegada de vehículos. La obtención de estos patrones permite el cruce en condiciones seguras, sin que los vehículos deban detenerse, y cumpliendo las preferencias del sistema. Para lograr este objetivo se comenzó por diseñar un proceso de optimización basado en un algoritmo genético con caminos fijos entre los puntos de entrada y salida de la intersección, centrado en conseguir el mayor rendimiento posible para el caso en que todos los flujos de entrada fueran iguales. Posteriormente esta solución es extendida, permitiendo cualquier origen y destino posible dentro de la intersección, y generalizando el objetivo de la optimización para lograr los flujos de entrada deseados, sin la restricción de que sean iguales. Debido al aumento exponencial de la complejidad del problema en esta última solución, se propone un algoritmo genético de longitud variable de cromosomas, adaptado a este problema.Para validar las propuestas realizadas se han utilizado simuladores y escenarios de tráficos realistas, que permitan probar de forma intensiva cada una de ellas. Además del uso de simuladores comerciales, ha sido necesario implementar un simulador de intersecciones propio, el cual fuera capaz de reproducir sus particularidades. En cada caso, los resultados obtenidos utilizando las propuestas realizadas han sido comparados frente a otras soluciones ampliamente utilizados. Los buenos resultados obtenidos con los métodos propuestos en esta tesis permiten confirmar las hipótesis planteadas al inicio de la investigación.
YR 2019
FD 2019
LK http://hdl.handle.net/10017/42806
UL http://hdl.handle.net/10017/42806
LA spa
DS MINDS@UW
RD 16-abr-2024