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Planificación del Transporte Urbano en Ciudades Inteligentes

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SmartUV – Planificación del Transporte Urbano para Ciudades Inteligentes

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Este es un proyecto que investiga la aplicación de técnicas de planificación de tareas a elementos de procesamiento. Esta técnica es ahora aplicada a la problemática de asignar solicitantes de servicio de transporte público a unidades de transporte para optimizar la movilidad de las ciudades.


Vigencia del Proyecto

1 de Mayo de 2018
al
30 de Abril de 2019

El proyecto tiene sede en la siguiente dirección:

Universidad Veracruzana
región Poza Rica – Tuxpan
Ruiz Cortines 306 Col. Obras Sociales, Poza Rica de Hidalgo, Veracruz, 93240. Tel. +52 (782) 822-9612

Nota importante: Este sitio web y los documentos que contiene reflejan solo los puntos de vista de los autores y no los de la AMEXCID y AUCI. Los textos y documentos en este sitio web pueden basarse en datos de fuentes externas al grupo de trabajo de este proyecto.
Los miembros del grupo de trabajo no aceptan responsabilidad por pérdida o daño sufrido por terceros como resultado de errores o inexactitudes en dichos datos. La información en el sitio web se proporciona «tal cual» y no se otorga ninguna garantía de que la información sea adecuada para un propósito particular.
Los usuarios de la información que este proyecto proporciona lo hacen bajo su propio riesgo y ni la AMEXCID ni la AUCI ni ningún miembro del equipo de trabajo es responsable del uso que pueda hacerse de la información.

Todos los derechos están reservados © Universidad Veracruzana 2018

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Sobre el proyecto

Objetivo General:
Estudiar e instrumentar metodologías para la planificación de movilidad en ciudades modernas, aplicando inteligencia computacional y procesamiento de grandes volúmenes de datos en la nube con confiabilidad, seguridad y calidad de servicio.

Objetivo Específico:
Instrumentar mecanismos para asistir a usuarios y autoridades en la toma de decisiones relativas a la problemática de la movilidad en ciudades modernas, incluyendo: el relevamiento de datos y la identificación de patrones de movilidad, la planificación de recorridos y/o frecuencias del transporte público, el diseño de vías alternativas de desplazamiento (vías rápidas, ciclovías, etc.), la sincronización de semáforos, y el diseño de aplicaciones colaborativas recolectar y procesar grandes volúmenes de datos para su utilización directa por parte de los ciudadanos.

Problemática:
El proyecto propone la aplicación de inteligencia computacional a la planificación de movilidad en el contexto de ciudades inteligentes. En particular, se proponen resolver problemas específicos para las ciudades de Montevideo, Ensenada y Poza Rica. Las soluciones propuestas a los problemas abordados considerarán los intereses de todos los actores involucrados:

  1. los intereses de los ciudadanos, usuarios de los sistemas de transporte, que buscan un transporte confortable, eficiente, económico, confiable y amigable con el medio ambiente;
  2. los intereses de las autoridades, que buscan poder controlar el correcto funcionamiento del sistema, aplicar las políticas de movilidad que estiman necesarias y asegurar que los ciudadanos tengan un servicio adecuado;
  3. las empresas de transporte, que persiguen intereses principalmente económicos y que están reguladas por las políticas establecidas por las autoridades.

A continuación, se presentan más detalles de cada uno de los problemas que se planean abordar en el marco de esta propuesta.

Análisis de demanda de movilidad. Para poder resolver problemas de optimización de tráfico y transporte urbano es indispensable conocer los patrones de movilidad de los ciudadanos. La movilidad dentro de las ciudades se suele representar mediante matrices origen-destino, que indican la cantidad de personas desplazándose entre cada par de puntos. En los enfoques clásicos del problema, estas matrices suelen ser generadas a través de encuestas realizadas a los pasajeros. Sin embargo, las encuestas ofrecen solamente una visión parcial de la movilidad de los ciudadanos e implican un gasto considerable que debe ser afrontado cada vez que se desean obtener datos actualizados. En el marco de este proyecto se propone una alternativa para estudiar la movilidad de los ciudadanos tomando ventaja de los datos generados por los ITS presentes en las ciudades modernas.

Adicionalmente, se propone el desarrollo de un mecanismo complementario para la recolección de datos basado en una aplicación móvil. Los datos de movilidad recolectados por dicha aplicación serán procesados junto a los datos generados por los ITS de la ciudad en un sistema centralizado de almacenamiento y análisis (también a desarrollar como parte del proyecto). El procesamiento se llevará a cabo utilizando técnicas de inteligencia computacional y computación distribuida, con el fin de obtener los elementos que facilitarán la futura planificación u optimización de los sistemas existentes. El resultado de los análisis sobre estos datos pretende contribuir a la comprensión de los modelos de comportamiento y patrones espacio-temporales de los ciudadanos de las distintas ciudades. Ejemplos concretos de estos son la detección de comunidades espacio- temporales de viajeros, la variación de patrones de viajes entre horas y días de la semana y las preferencias en cuanto a rutas seleccionadas. El desarrollo de la aplicación móvil será llevado a cabo siguiendo una metodología que contempla el involucramiento de los usuarios finales, ciclos de trabajo cortos y la evaluación continua del mismo. El objetivo de la utilización de estas técnicas de desarrollo ágil es la obtención de un resultado final satisfactorio en cuanto a funcionalidades deseadas y facilidad de uso, que fomente un grado de adopción adecuado y que garantice la recolección de un volumen de datos significativo, que no comprometa el resultado de los análisis a realizarse.

Planificación de recorridos y frecuencias del transporte público. Los datos recogidos por los sistemas de transporte inteligente permiten extraer valiosa información acerca de la movilidad de los pasajeros, el nivel de utilización de los autobuses, la velocidad y los tiempos de viaje, la puntualidad de los servicios respecto a los horarios programados, entre otros. Esta información es necesaria para la resolución de diversos problemas de optimización del transporte público. Diversos problemas de optimización han sido abordados en la literatura relacionada, entre ellos: el diseño y rediseño de líneas de autobuses, la ubicación óptima de paradas dentro de las rutas, la planificación de horarios para satisfacer la demanda, la generación de agendas para los choferes, entre muchos otros (Ceder, 2007; Lam y Bell, 2002; Lee y Park, 2012). En el marco de este proyecto se propone estudiar el diseño de nuevas líneas y la reforma de líneas existentes en las ciudades de Montevideo, Ensenada y Poza Rica. El análisis se enfocará en el estudio de soluciones puntuales que permitan, mediante mínimas inversiones por parte de las autoridades, atender demandas específicas que actualmente no son cubiertas de forma adecuada. A modo de ejemplo, se propone la incorporación de líneas de autobuses que permitan interconectar centros de estudio, la modificación de líneas existentes para cubrir la demanda en centros logísticos en la periferia de la ciudad, entre otros.

Planificación de redes alternativas de desplazamiento: peatones y ciclovías. Los medios de transporte motorizados, tanto públicos como privados, históricamente y en términos generales han representado una solución para la movilidad de personas en las ciudades. Sin embargo, estos modos de transporte tienen efectos negativos como ser la congestión (que aumenta los tiempos de viaje) y la polución (que degrada el bienestar de todos los habitantes de la ciudad).
Como respuesta a esta situación, tanto por voluntad de los ciudadanos (usuarios) como de las entidades que gestionan las ciudades (planificadores), se ha experimentado un incremento sustancial del uso de la bicicleta para viajes habituales, algo que además ha ayudado a mejorar no solo la movilidad sino también la equidad y el acceso a oportunidades socioeconómicas de los ciudadanos (Rios Flores et al, 2015). La infraestructura específica para la circulación de bicicletas generalmente consiste en una especialización del espacio urbano, ya sea mediante señalizaciones, segregaciones o pavimentos específicos, con diferentes costos de construcción y de mantenimiento (Reynolds et al, 2009). La elección de una determinada infraestructura tiene impacto en la percepción de los usuarios del sistema. Se propone abordar esta situación como un problema de optimización en el cual se debe decidir dónde construir infraestructura y de qué tipo, sujeto a restricciones presupuestales y de diseño urbano, y contemplando los intereses de los usuarios. Otro aspecto relevante para el diseño de sistemas de transporte sustentables consiste en la construcción de infraestructura específica para el desplazamiento eficiente, confortable y seguro de peatones. Las necesidades de los peatones suelen ser erróneamente relegadas a un segundo plano al momento de planificar los sistemas de transporte de las ciudades. Sin embargo, un adecuado diseño de la infraestructura puede contribuir a una vida más saludable de los ciudadanos, permitiendo el disfrute de los espacios comunes de forma segura y amigable con el entorno.

Planificación de semáforos. La congestión vehicular constituye uno de los problemas más significativos de las urbanizaciones modernas. El exceso de vehículos en la red de vías de tráfico hace que la velocidad de los vehículos se reduzca, llegando en el peor caso a detener completamente el tráfico. De este contexto surge la necesidad de optimizar los sistemas de control vehicular en las ciudades modernas, para mejorar el flujo del tráfico en horas pico con alta densidad de vehículos por área. Mejorar el flujo de tráfico mediante modificaciones en la infraestructura es una solución costosa e intrusiva para los ciudadanos. Como consecuencia, los enfoques utilizando métodos indirectos de control surgen como alternativas significativamente más económicas y promisorias sin impacto negativo en los usuarios. Uno de los métodos indirectos más útiles para la optimización del tráfico lo constituye la programación de los ciclos de las luces de los semáforos, que permite mejorar la fluidez del tráfico y el control de transporte público y vehículos privados (Sánchez et al. 2008).

Los enfoques que aplican técnicas de inteligencia computacional se han aplicado recientemente para proporcionar alternativas viables para resolver los complejos problemas de optimización relacionados con la planificación de semáforos (Ahmed y Hawas 2015). El proyecto propone la aplicación de métodos de inteligencia computacional (e.g., metaheurísticas, algoritmos evolutivos) combinados con estrategias de simulación de tráfico microscópicas, sobre escenarios reales construidos con datos obtenidos de las ciudades de Montevideo, Ensenada y Poza Rica.

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Documentos

 

Reportes Administrativo

Clave Título del reporte técnico  Descargar
PUB01 Datos abiertos del Transporte Público del Municipio de Poza Rica de Hidalgo URL

 

Reportes técnicos

Clave Título del reporte técnico Descargar
 Pub01 Folleto de publicidad del proyecto
 Pub02 Tríptico del proyecto
Pub03 Poster del evento de divulgación

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Aplicación Móvil

An-Min – Planificación del transporte público en la ciudad de Poza Rica de Hidalgo.

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Eventos

  1. Workshop internacional: «Planificación de transporte y ciudades inteligentes». 15 de Febrero de 2019. AULARIO JOSÉ LUIS MASSERA.
  2. International Workshop on Smart Cities.  Smart City – Poza Rica 2019. Facultad de Ciencias Químicas. Universidad Veracruzana. 22 de Marzo de 2019.

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Equipo de trabajo en la Universidad Veracruzana

Investigador principal:

  1. Dr. Alfredo Cristóbal Salas

 

Investigadores asistentes:

  1. Dra. Carolina Solís Maldonado
  2. Dr. Raúl Alejandro Luna Sánchez
  3. Dra. Francisca Sandoval Reyes

 

Responsable técnico del proyecto:

  1. Ing. Bardo Santiago Vicente

 

Estudiantes participantes:

  1. Ceila Yasmín García Morales
  2. Grecia Monserrat García García
  3. José Manuel Cuenca Lerma
  4. José Eduardo Herrera Vargas
  5. Daniel Pérez Castañeda
  6. Jesús Enrique Ramírez Solís
  7. Juan Daniel Santiago Dominguez

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Enlaces

Instituciones participantes:

  1. Universidad Veracruzana, México
  2. Centro de Investigación Superior y de Educación Superior de Ensenada, México
  3. Universidad de la República, Uruguay
  4. Universidad de Camagüey, Cuba

 

Gobiernos municipales participantes:

  1. Poza Rica de Hidalgo, México
  2. Ensenada, México
  3. Montevideo, Uruguay
  4. Camagüey, Cuba

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Contacto

Universidad Veracruzana, México – UV
Dr. Alfredo Cristóbal Salas
Correo Electrónico: acristobal [at] uv.mx
Centro de Investigación Científica y de Educación Superior de Ensenada, México – CICESE
Dr. Andrei Tchernykh
Correo Electrónico: chernykh [at] cicese.edu.mx
Universidad de la República, Uruguay – UdelaR
Dr. Sergio Nesmashnow
Correo Electrónico: sergion [at] fing.edu.uy
  Universidad de Camagüey, Cuba – UC
Dr. Godofredo Garay Álvarez
Correo Electrónico: godofredo.garay [at] gmail.com

 

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Patrocinadores

Agencia Mexicana de Cooperación Internacional para el Desarrollo
AMEXCID
URL: https://www.gob.mx/amexcid
Agencia Uruguaya de Cooperación Internacional
AUCI
URL: http://www.auci.gub.uy/

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La presente publicación ha sido elaborada con la asistencia de los Gobiernos de México y Uruguay. El contenido de la misma es responsabilidad exclusiva del proyecto ‘”Planificación de transporte urbano en ciudades inteligentes“ y en ningún caso debe considerarse que refleja los puntos de vista del Gobierno de México, ni del Gobierno de Uruguay, así como tampoco de la Agencia Mexicana de Cooperación Internacional para el Desarrollo, ni de la Agencia Uruguaya de Cooperación Internacional.

El proyecto Planificación de Transporte Urbano en Ciudades Inteligentes es financiado por el Fondo Conjunto de Cooperación, fruto del Acuerdo de Asociación Estratégica firmado entre los gobiernos de México y Uruguay en el año 2009.

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Última actualización

Fecha: 18 octubre, 2024 Responsable: Dr. Alfredo Cristóbal Salas Contacto: acristobal@uv.mx