Agencia Espacial Europea (ESA)
TRL – Universidad de Leicester – Aimsun
Leicester, UK
2014 – 2017
El proyecto uTRAQ tiene como objetivo desarrollar, integrar y demostrar en el escenario operativo de los usuarios, un sistema que sugiera y proporcione estrategias de gestión del tráfico rodado en toda la ciudad para optimizar tanto el tráfico como las condiciones de calidad del aire. El sistema utiliza la modelización de datos de tráfico y calidad del aire para predecir escenarios de flujo de tráfico basados en patrones de transporte, regímenes de gestión del tráfico y perfiles de emisión. Las emulaciones uTRAQ del flujo de tráfico se crean mediante la integración de fuentes de datos sobre la calidad del aire (basadas en satélites y en sensores locales in situ) y fuentes de información sobre el tráfico (utilizando la localización de vehículos derivada de satélites y sensores terrestres como bucles de carretera); éstas se ingieren en una inteligencia computacional (CI) central, para compensar diferentes escenarios y proporcionar orientación sobre la gestión del tráfico a un sistema avanzado de gestión del tráfico (es decir, SCOOT).
El papel del equipo de Aimsun es implementar y calibrar un modelo Aimsun Live de áreas de prueba en el Reino Unido, utilizando los datos proporcionados por las autoridades locales. El modelo interactuará con un modelo de calidad del aire (AQM) proporcionado por la Universidad de Leicester y con datos de SCOOT (y otros) en tiempo real para permitir que se prueben las estrategias de UTC en tiempo real, con el objetivo de encontrar estrategias que minimicen las emisiones.
UTRAQ ha adoptado un enfoque modular, como se ilustra a continuación, que ha integrado fuentes de datos tanto conocidas (datos de tráfico) como nuevas (calidad del aire, datos meteorológicos) en un sistema de apoyo a la toma de decisiones que tiene otros componentes modulares, el sistema de gestión del tráfico existente y la predicción a corto plazo en tiempo real de Aimsun Live. Cada módulo tiene una finalidad específica y se ha utilizado en la recogida, el filtrado, el tratamiento y el análisis de las distintas fuentes de datos de forma coordinada.
Para calcular el beneficio potencial de varias estrategias de control del tráfico (además del resultado probable de un escenario de “no hacer nada”), el sistema utiliza un sencillo proceso de 3 pasos:
-Simulación de estas estrategias mediante la modelización del tráfico y de la calidad del aire;
-Identificar una estrategia óptima, basada en la política local, las medidas de rendimiento y la interacción del usuario;
-Pasar la estrategia óptima al sistema UTC existente para su aplicación en la vida real.
El proyecto terminó a finales de 2017, pero Earthsense, una empresa derivada de la Universidad de Leicester, sigue ofreciendo servicios de modelización de la calidad del aire, y Aimsun sigue desplegando Aimsun Live en coordinación con los sistemas de gestión del tráfico.
Para mejorar la calidad del aire en la ciudad de Wiesbaden, las previsiones de Aimsun Live se combinan con el modelo de emisiones IMMIS y el Sitraffic Concert de Siemens para evaluar las estrategias de gestión del tráfico en tiempo real.
Un despliegue de Aimsun Live en Oxfordshire, Reino Unido, con un modelo integrado de dispersión del aire.
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ET – Aimsun Next Version 23.0.0
Y1 – 2023
Y2 – Acceso: Mes, Día, Año
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PB – Aimsun
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Y2 – Acceso: Mes, Día, Año
CY – Barcelona, España
PB – Aimsun
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