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Entrevista: Las redes de transporte se comportan de manera a menudo imprevisible
En nuestra última entrevista, nos sentamos con Daniel Hoyne, Jefe de Solution Consulting de Kapsch TrafficCom APAC, para explorar los avances de vanguardia en el ámbito de los vehículos conectados, centrándonos especialmente en el corredor inteligente del proyecto AIMES. Hablamos de los objetivos del proyecto, las tecnologías empleadas y su impacto en la gestión del tráfico, contrastándolos con los sistemas tradicionales. La conversación aborda la integración de sensores avanzados, IA y aprendizaje automático para mejorar la fluidez y la seguridad del tráfico, especialmente en el contexto de los vehículos autónomos y conectados.
¿Cuál es el objetivo principal del corredor inteligente del proyecto AIMES?
Investigar en un entorno real en el que los resultados del proyecto puedan aplicarse a escenarios que afecten a las personas y a la circulación de personas y mercancías a través de una red de transporte.
¿En qué se diferencia el corredor inteligente de los sistemas tradicionales de gestión del tráfico en cuanto a infraestructura y tecnología?
El corredor inteligente KiC (Kapsch intelligent Corridor) cuenta con mucho más tecnología desplegada que un enfoque tradicional. Esto se debe a que nos permitimos el lujo de poder hacerlo con una mentalidad de investigación. Esto no significa que utilicemos toda la tecnología a la vez, sino que en situaciones concretas para medir la eficacia de las tecnologías combinadas ylograr un cambio positivo en una red. La infraestructura no cambia con el proyecto, ya que utilizamos lo que ya existe en cuanto a señales de tráfico y postes de alumbrado. Esto significa que, cuando nos desplegamos fuera del KiC, disponemos de pruebas basadas en qué enfoque es el mejor para cada situación.
Qué tipo de sensores y dispositivos están integrados en el corredor inteligente para recopilar datos y mejorar la fluidez del tráfico?
Como parte del KiC hemos desplegado cámaras, DSRC, unidades en carretera, cámaras especializadas en detección de tráfico, la plataforma Kapsch EcoTrafiX y la plataforma versátil de Deep Learning. Todas ellas se utilizan en escenarios específicos como la gestión de eventos, la detección de peatones, la detección de cajas amarillas y los escenarios de vehículos conectados. Junto con esto, también tenemos acceso a los sensores que utiliza el Departamento de Transporte en términos de balizas Bluetooth, datos de eventos y datos de incidentes. también recibimos datos de la Oficina de meteorología. Todos estos sensores y datos se combinan para crear un conocimiento de la situación del corredor inteligente Kapsch a lo largo de Nicholson Street.
¿Cómo interactúan estas tecnologías con los vehículos conectados y qué ventajas aportan en términos de seguridad y eficiencia?
Hemos realizado pruebas con Lexus Australia en escenarios de vehículos conectados: se trataba de avisos de semáforo en rojo y detección de peatones o avisos de giro. Estos escenarios se han diseñado específicamente pensando en la seguridad del conductor y de los peatones. Cuando se trata de vehículos conectados, la seguridad es el objetivo principal de nuestras pruebas y ensayos, y con Lexus hemos tenido un gran éxito en estas pruebas.
En términos de eficiencia, cuando se trata de vehículos conectados es necesario tener una mayor saturación o concentración de vehículos en la zona. De momento eso no es posible en Melbourne, pero estamos desplegando nuestro centro de control de movilidad conectada, que nos preparará para futuros ensayos con vehículos conectados y automatizados.
¿Existen medidas o tecnologías específicas en el corredor destinadas a fomentar el transporte sostenible, como los vehículos eléctricos o la bicicleta?
Los vehículos eléctricos no forman parte del programa del corredor inteligente de Kapsch. La razón es que la política de vehículos eléctricos en Australia se decide a nivel estatal y, por tanto, la mayoría de los vehículos eléctricos se incluirán en el enfoque de vehículos conectados, ya que son los más avanzados de la carretera y también cuentan con capacidades de conexión que formarán parte de nuestras pruebas de vehículos conectados.
¿Cómo contribuyen los datos recogidos en el corredor inteligente a los objetivos generales del proyecto AIMES?
En el marco del proyecto, los datos recogidos en el corredor inteligente de Kapsch constituyen la base de muchos de los trabajos elaborados por la Universidad de Melbourne. Estos trabajos se presentan en foros y conferencias de todo el mundo.
¿Qué papel desempeñan la IA y el aprendizaje automático en el análisis y la optimización del flujo de tráfico dentro del corredor inteligente?
En determinados escenarios, la IA desempeña un papel para la clasificación de la velocidad y la identificación de la dirección de los actores en la carretera, y esto es importante cuando nos fijamos en la seguridad y la eficiencia para la gestión de un corredor estratégico. La plataforma versátil de aprendizaje profundo (DLVP) despliega algoritmos de IA que le ayudan a identificar con mayor claridad y precisión los elementos de la red vial en términos de peatones, vehículos, tranvías y otros elementos.
¿Cómo se acomoda y protege a los peatones y a los usuarios no motorizados, como los ciclistas, dentro del sistema de corredores inteligentes?
Nuestro DLVP nos permite identificar con mayor precisión a este tipo de usuarios. Una vez que seamos capaces de identificarlos, podremos planificar escenarios más precisos para ellos, y esta es una valiosa capacidad que los operadores de carreteras necesitan para avanzar hacia el futuro, a medida que el cambio de modo de transporte se convierte en una prioridad y una necesidad cada vez mayor para las redes de tráfico sostenibles. En los próximos años queremos desplegar elementos del plan de escenarios DLVP para este tipo de usuarios.
¿A qué retos o limitaciones nos hemos enfrentado al implantar el corredor inteligente en Melbourne?
Al realizar un proyecto de investigación nos enfrentamos a muchos retos en términos de incógnitas. Podemos planificar determinadas situaciones, pero como se trata de un entorno real, a menudo nos enfrentamos a elementos de la red de transporte que se comportan de forma impredecible. Esto supone un reto y una oportunidad en muchos sentidos, ya que es la razón por la que llevamos a cabo proyectos de investigación en un entorno real.
Otros retos que plantea el despliegue del corredor inteligente de Kapsch son similares a los que afronta cualquier proyecto en términos de preparación de infraestructuras, como la compra por parte de las partes interesadas y los socios, el establecimiento de entregables clave en un acuerdo que no sea de proyecto, de licitación o contractual. Además, a menudo se considera que la investigación es algo bueno de se tener pero no una necesidad cuando hablamos de presupuestos limitados, reducción de recursos y la capacidad de ofrecer escenarios centrados en el futuro cuando los operadores de carreteras tienen problemas acuciantes en el presente.
¿Cuáles son los próximos pasos en el desarrollo del corredor inteligente?
los siguientes pasos consisten en trabajar con socios, desde proveedores de transporte público hasta otros tipos de proveedores de tecnología, y emular realmente lo que supone operar en una ciudad donde hay múltiples entidades que prestan una amplia gama de servicios a la población y al gobierno. Una vez más, por eso lo hacemos en un entorno real, para poder probar y mejorar no solo la tecnología, sino también el mejor enfoque cuando se trata de tecnologías orientadas al futuro y también de satisfacer las necesidades de los retos existentes. Tras años dedicados a suministrar tecnología y plataformas y a poner en marcha los elementos clave del corredor inteligente de Kapsch, este año nos hemos centrado en ofrecer más escenarios, más casos de uso y producir más resultados y informes para difundir los beneficios de lo que estamos haciendo en el sector y en las administraciones públicas.