Highway travel time information systems: from traditional to cooperative driving environments
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http://hdl.handle.net/2183/21559Colecciones
- Teses de doutoramento [2165]
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Highway travel time information systems: from traditional to cooperative driving environmentsTítulo(s) alternativo(s)
Sistemas de información de tiempo de viaje en autopista: desde los entornos tradicionales de conducción hasta los de conducción cooperativaAutor(es)
Directores
Soriguera Marti, FrancescPérez Pérez, Ignacio
Fecha
2018Resumen
[Abstract]
Travel time information is and will continue to be one of the key
indicators of highway quality of service and a highly valued knowledge
for drivers. Therefore, most administrations have already
implemented systems that gather traffic data and use them to
disseminate real-time travel time estimations and/or information on
travel time reliability for particular itineraries. However, the outputs
of these systems are usually inaccurate, especially in congestion and
when disseminating real-time information. Unfortunately, this is
precisely when travel time information is more valuable. This situation
is inherited from the past, when loop detectors were often the only
available data source. Today, to a larger or lesser extent, highways
benefit from the widespread deployment of technology both on-board
and in the infrastructure. Nevertheless, the use of spot speed methods
based on loop detector measurements to indirectly estimate travel
times still prevails. The limitations of these methods, which overlook
traffic dynamics and queue evolution, and with a limited spatial
coverage, are well known. Some traffic agencies have opted to
disseminate travel times directly measured either with automatic
vehicle re-identification technologies or, in the best case, by means of
GPS-based tracking. These direct measurements, although accurate,
are not the outputs one expects from a real-time information system, this is, information about future traffic conditions. In this sense, direct
measurements are somehow outdated, as they are obtained once
vehicles have already travelled the target section.This thesis introduces a data fusion methodology for the shortterm
prediction of travel times in real time. Particularly, the vehicle
accumulation in a section is used to this end, exploiting the predictive
capabilities of this information. Accumulation is obtained from input
– output cumulative count curves, which are previously corrected to
account for loop detector drift by means of a data fusion scheme using
a moderate amount of direct travel time measurements. The proposed
method is not technologically captive, as the minimum required
monitoring equipment can already be found in many highways.
Notwithstanding, the method would benefit from the increasing
penetration rate of tracking technologies in traffic streams. Thus, it
would adapt to future driving environments, in which connected
vehicles will also be active sensors, and information accuracy an
indispensable requirement for the adequate management of road
networks. The goodness of the proposed methodology has been
empirically verified with data collected in the AP-7 freeway near
Barcelona. Results show that the mean and maximum errors of the
predicted travel times obtained with the proposed method represent,
respectively, 10% and 33% of the actually experienced travel times. In
contrast, if information is grounded on the simple dissemination of
direct measurements, these relative errors increase to 16% and 95%,
proving the benefits of the method. Additionally, improvements for
the traditional frameworks still relying on loop detector data are also
provided. Furthermore, future cooperative driving scenarios are analyzed, with the aim of understanding the challenges and
opportunities they will imply for travel time information systems and,
generally speaking, for traffic management. [Resumen]
La información del tiempo de viaje es y seguirá siendo uno de los
indicadores clave de la calidad del servicio de una carretera, y un
conocimiento muy preciado para los conductores. Por ello, la mayoría
de las administraciones ya han implementado sistemas que recopilan
datos de tráfico y los emplean para proporcionar estimaciones de
tiempo de viaje en tiempo real y/o la fiabilidad de los tiempos de viaje
para itinerarios particulares. Sin embargo, las salidas de estos
sistemas son frecuentemente imprecisas, especialmente en congestión
y cuando se disemina información en tiempo real.
Desafortunadamente, estas son las situaciones en las que la
información del tiempo de viaje es más valiosa. Esta coyuntura es una
herencia del pasado, cuando los detectores de lazo eran a menudo la
única fuente de datos disponible. Hoy en día, en mayor o menor
medida, las carreteras se benefician de un amplio despliegue de
tecnología, tanto a bordo de los vehículos como en la propia infraestructura. A pesar de ello, la estimación indirecta de los tiempos
de viaje a partir de mediciones puntuales de velocidad proporcionadas
por detectores de lazo aún prevalece. Las limitaciones de estos
métodos, que ignoran la dinámica del tráfico y la evolución de las
colas, y cuya cobertura espacial es limitada, son bien conocidas.
Algunas agencias de tráfico han optado por difundir los tiempos de
viaje medidos directamente con tecnologías automáticas de
identificación de vehículos o, en el mejor de los casos, mediante
técnicas de seguimiento GPS. Estas medidas directas, aunque precisas, no son las estimaciones que se esperan de un sistema de información
en tiempo real, es decir, información sobre las condiciones futuras del
tráfico. En este sentido, las mediciones directas son en cierto modo
obsoletas, ya que se obtienen una vez que los vehículos han recorrido
la sección correspondiente.
Esta tesis presenta una metodología de fusión de datos para la
predicción a corto plazo de los tiempos de viaje en tiempo real. Para
ello se emplea, concretamente, la acumulación de vehículos en cada
sección, explotándose la capacidad predictiva de esta información.
Dicha acumulación se obtiene a partir de las curvas de conteo
acumulado de entrada y salida de la sección. Previamente, para
eliminar errores derivados del drift que sufren los detectores de lazo,
dichas curvas son corregidas mediante un esquema de fusión de datos
que emplea una cantidad moderada de mediciones directas de tiempo
de viaje. Este método no es tecnológicamente captivo, pudiéndose
encontrar ya en muchas carreteras el equipo de monitorización
mínimo requerido. No obstante, el método se beneficiaría de una
mayor tasa de penetración de tecnologías de seguimiento en los flujos
de tráfico. Por tanto, se adaptaría satisfactoriamente a los futuros
entornos de conducción, en los que los vehículos conectados serán
también sensores, y la precisión de la información un requisito indispensable para la adecuada gestión de las redes de carreteras. La
bondad de la metodología propuesta se ha verificado empíricamente
con datos recopilados en la autopista AP-7, cerca de Barcelona. Los
resultados muestran que los errores medios y máximos de los tiempos
de viaje previstos obtenidos con el método propuesto representan,
respectivamente, el 10% y el 33% de los tiempos de viaje realmente
experimentados. Por el contrario, si la información se basa en la
simple diseminación de las mediciones directas, estos errores relativos
aumentan al 16% y al 95%, lo que demuestra los beneficios del
método. Adicionalmente, se proporcionan mejoras para aquellos
marcos tradicionales que aún dependen exclusivamente de datos
proporcionados por detectores de lazo. También se analizan los
futuros escenarios de conducción cooperativa, al objeto de comprender los desafíos y oportunidades que implicarán para los
sistemas de información del tiempo de viaje y, en general, para la
gestión del tráfico. [Resumo]
A información do tempo de viaxe é e seguerá sendo un dos indicadores
clave da calidade de servizo dunha estrada, e un coñecemento moi
valorado polos condutores. Por iso, a maioría das administracións xa
implementaron sistemas que recollen datos de tráfico e os empregan
para proporcionar estimacións do tempo de viaxe en tempo real e/ou a
fiabilidade dos tempos de viaxe para determinados itinerarios. Non
obstante, as saídas destes sistemas son xeralmente imprecisas,
especialmente en conxestión e cando difunden información en tempo
real. Desafortunadamente, estas son as situacións nas que a
información do tempo de viaxe é máis valiosa. Esta conxuntura é unha
herdanza do pasado, cando os detectores de lazo eran a miúdo a única
fonte de datos dispoñible. Hoxe en día, en maior ou menor medida, as
vías benefícianse do despliegue xeneralizado da tecnoloxía, tanto a
bordo como na infraestrutura. A pesar disto, a estimación indirecta
dos tempos de viaxe baseada en medidas puntuais de velocidade
proporcionadas por detectores de lazo aínda prevalece. As limitacións
destes métodos, que ignoran a dinámica do fluxo e a evolución das
colas, e cuxa cobertura espacial é limitada, son ben coñecidas.
Alguhnas axencias de tráfico optaron por difundir os tempos de viaxe
medidos directamente coas tecnoloxías automáticas de identificación
de vehículos ou, no mellor dos casos, mediante técnicas de seguimento
baseadas no GPS. Estas medidas directas, aínda que precisas, non son
as estimacións esperadas dun sistema de información en tempo real, é
dicir, información sobre as condicións futuras do tráfico. Neste sentido, as medidas directas son algo obsoletas, xa que se obteñen
unha vez que os vehículos xa percorreron a sección correspondente.
Esta tese presenta unha metodoloxía de fusión de datos para a
predición a curto prazo dos tempos de viaxe en tempo real.
Concretamente emprégase a acumulación de vehículos nunha sección
da estrada para elo, explotando as capacidades predictivas desta
información. Dita acumulación obtense das curvas de conteos
acumulados de entrada e de saída da sección. Anteriormente, para
eliminar os erros derivados do drift sufrido polos detectores de lazo, as
curvas corríxense mediante un esquema de fusión de datos que
emprega unha cantidade moderada de medidas directas do tempo de
viaxe. O método proposto non é cativo da tecnoloxía, e de feito o
equipo mínimo de monitorización requerido xa se pode atopar en
moitas estradas. Non obstante, o método beneficiaríase dunha maior
taxa de penetración das tecnoloxías de seguimento nos fluxos de
tráfico. Por iso, adaptaríase de forma satisfactoria aos futuros
entornos de condución, nos que os vehículos conectados tamén serán
sensores e a precisión da información un requisito indispensable. A
bondade da metodoloxía proposta foi verificada empíricamente cos
datos recollidos na estrada AP-7, preto de Barcelona. Os resultados
demostran que os erros medios e máximos dos tempos de viaxe previstos obtidos co método proposto representan, respectivamente, o
10% eo 33% dos tempos de viaxe realmente experimentados. Pola
contra, se a información baséase na simple difusión das medicións
directas, estes erros relativos aumentan ao 16% e ao 95%, o que
demostra os beneficios do método. Adicionalmente, proporciónanse
melloras para aqueles marcos tradicionais que aínda dependen
exclusivamente dos datos proporcionados por detectores de lazo.
Tamén se analizan os escenarios futuros de condución cooperativa, ao
obxecto de comprender os retos e oportunidades que implicarán para
os sistemas de información do tempo de viaxe e, en xeral, para a
xestión do tráfico.
Palabras clave
Información del tiempo de viaje
Fusión de datos
Conducción cooperativa
Vehículo autónomo
Velocidades medias espaciales
Movilidad orientada a la sociedad
Travel time information
Data fusion
Cooperative driving
Autonomous vehicle
Space mean speeds
Society-oriented mobility
Mobilidade orientada á sociedade .
Fusión de datos
Conducción cooperativa
Vehículo autónomo
Velocidades medias espaciales
Movilidad orientada a la sociedad
Travel time information
Data fusion
Cooperative driving
Autonomous vehicle
Space mean speeds
Society-oriented mobility
Mobilidade orientada á sociedade .
Descripción
Programa Oficial de Doutoramento en Enxeñaría Civil . 5011V01
Derechos
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