Cómo predecir y prevenir los atascos

Científicos de la Universidad de Granada (UGR) han desarrollado un nuevo sistema informático, basado en técnicas de big data, que permite predecir cuándo se va a producir un atasco de tráfico y ayuda a prevenirlo. Este proyecto, denominado Predicción del Estado del Tráfico usando un sistema de monitorización de bajo coste (PETRA), mejora la información de tráfico disponible para el conductor, fusionando distintas fuentes de datos, y mejora también la fluidez de los desplazamientos.

La investigación ha sido financiada por la Dirección General de Tráfico (DGT), y llevada a cabo por el Grupo de investigación GeNeura (TIC-024) del departamento de Arquitectura y Tecnología de Computadores de la UGR.

El objetivo del proyecto PETRA ha sido crear un sistema que permita ofrecer información completa y en tiempo real del tráfico en carreteras interurbanas de Granada, Málaga y Almería, para poder predecir la densidad del tráfico en diferentes marcos temporales, y ofrecer esa información como datos abiertos para su consumo por parte de aplicaciones para el móvil creadas por la administración o los usuarios.

Como explica el investigador principal del proyecto, Pablo García Sánchez, actualmente existen diferentes medios que permiten conocer, en tiempo real, el estado de ciertos tramos de las carreteras, como por ejemplo las cámaras de seguridad, o los aforadores. “En un proyecto anterior, introdujimos un dispositivo de bajo coste que permitía conocer este estado en tiempo real y además identificar cuándo un vehículo pasa por dos sitios diferentes”, recuerda García.

Para el proyecto PETRA, los investigadores desplegaron una serie de dispositivos en distintas zonas urbanas e interurbanas de Granada, Málaga y Almería, que recogían información de los dispositivos móviles (mediante Bluetooth) para realizar seguimiento de los vehículos que pasaban cerca de esos nodos, almacenando su identificador y una marca de tiempo.

Viabilidad de la propuesta

“Los resultados de ese prototipo fueron una serie de mediciones como paso de vehículos por días, horas y velocidades medias en un área limitada que demostraron la viabilidad de nuestra propuesta”, señala el investigador.

Este proyecto ha permitido obtener datos nuevos que puedan compararse y ser analizados con otros medios de obtención de datos, y realizar análisis de predicción sobre ellos. En esta nueva propuesta, los investigadorespartieron de los resultados del anterior proyecto, añadiendo información complementaria, como la señal Wi-Fi de los usuarios de los vehículos, desarrollando un nuevo dispositivo de captación, y añadiendo más nodos y otras fuentes de información, como Google Traffic o los aforadores oficiales de la DGT.

El análisis de los datos ha servido para proporcionar información relativa a predicción de atascos, uso de las carreteras, velocidades medias o información geolocalizada sobre el estado de las carreteras. Asimismo, se ha propuesto la extensión de los sistemas de difusión de los datos obtenidos usando servicios web, creando una serie de datos de acceso público para que futuros investigadores puedan realizar sus análisis, facilitando así el Open Data.