La gestión del tráfico dentro de una ciudad es una de las tareas más complicadas si hablamos de movilidad.
En este trabajo, el manejo de los semáforos y sus tiempos se antoja decisivo a la hora de atender todas las necesidades.
Un problema que la inteligencia artificial puede solucionar.
En una pequeña ciudad alemana llamada Lemgo, situada cerca de Hannover, se ha puesto en marcha un proyecto piloto en el que se utilizan semáforos con inteligencia artificial, con el objetivo de mejorar el tráfico.
Los primeros datos aseguran que este sistema funciona y que los trayectos son ahora más rápidos.
Las pruebas están financiadas por el Ministerio Federal de Transporte e Infraestructura Digital de Alemania bajo el nombre de “KI4LSA” y “KI4PED”, en el que intervienen los especialistas en automatización industrial del Fraunhofer Institute for Optronics, System Technologies and Image Exploitation IOSB.
Estos semáforos inteligentes no son más que la reconversión de estos aparatos de una concurrida intersección de la ciudad.
En ellos se han instalado cámaras de alta resolución y radares que estudian el volumen de tráfico que pasa por los mismos, la velocidad media de los vehículos y sus tiempos de espera.
Mediante unos algoritmos diseñados para su propio aprendizaje, el semáforo mejora la regulación del tráfico con el paso del tiempo.
Los primeros resultados del proyecto (que termina a mediados de año) aseguran que se ha conseguido mejorar la fluidez del tráfico entre un diez y un 15%, sobre todo restando el tiempo de espera que los vehículos pasan parados esperando.
Pero estos resultados tienen margen de mejora según los científicos, que esperan conseguir reducir el tiempo de espera hasta en un 30%.
Además de que los trayectos en ciudad sean más cortos, los investigadores añaden que estos semáforos inteligentes ayudan a reducir el ruido y las emisiones de CO2 y a eliminar los atascos en ciudad que, según la Unión Europea, se cifran en un costo para los estados de 100.000 millones de euros al año, tal y como recogen los propios investigadores en sus estudios.
Hasta ahora, el proyecto del que hemos estado hablando opera bajo el nombre de “KI4LSA”.
Sin embargo, los peatones también recibirán los posibles beneficios de estas investigaciones, a través del proyecto “KI4PED”, que se centra en estos últimos.
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Esto puede ser especialmente útil para las personas mayores o con movilidad reducida, a los que se les pueden eliminar algunos de los obstáculos más habituales en su camino.
Sin embargo, los encargados de la investigación señalan que hasta ahora se ha estado utilizando un radar LiDAR para detectar a los peatones, que son vistos como una nube de puntos por el sistema, a fin de garantizar su privacidad.
Y aunque no se localicen individualmente, el punto en el mapa que representa a un peatón si puede señalar el número de personas con dificultades motrices que pueden necesitar cruzar la calle, determinando su velocidad.
La implantación de este sistema puede ayudar a mejorar sustancialmente los datos de movilidad de la ciudad y que los propios semáforos se adapten a las necesidades de cada momento.
De hecho, se espera que la utilización de inteligencia artificial mejore la fluidez del tráfico en un 30% pero, también, que los posibles incidentes en la intersección se reduzcan en un 25%.
No es la primera vez que se apunta a los semáforos como los principales culpables de una mala gestión del tráfico o uno de los grandes lunares en la movilidad urbana.
Tampoco la aplicación de algoritmos basados en inteligencia artificial es una de las primeras soluciones que se han puesto sobre la mesa.
Aquí, la conectividad, el desarrollo de nuevas redes y la implantación del 5G tiene mucho que decir.
Audi, por ejemplo, ya cuenta con un sistema en el que sus carros pueden intercambiar información con el próximo semáforo en la ciudad de Düsserdolf.
En su cuadro de instrumentos se muestra si éste está abierto o cerrado y cuánto tiempo queda para que se ponga en verde en el último caso.
En Málaga también se realizaron pruebas el año pasado con un semáforo inteligente y un autobús urbano completamente autónomo.
En este caso, el objetivo era estudiar el trabajo a realizar por un semáforo en un entorno de vehículos completamente autónomos, cómo podía gestionar cada situación y mejorar la fluidez del tráfico en su entorno, teniendo en cuenta el tipo de vehículos utilizado o el volumen del tráfico.
Fuente: Fraunhofer