ES2289998T3 - Procedimiento y dispositivo para una cascada de estados retroalimentada. - Google Patents

Abstract

Procedimiento para el complemento de los datos referentes al estado de una red viaria, en una central de tráfico, existiendo en varios lugares de medición en la red viaria, datos de medición referidos a varios instantes dentro de un lapso de tiempo que se extiende hacia atrás en el tiempo a partir del instante actual, para el estado de la red viaria en los lugares de medición, deduciéndose a partir del desarrollo en el tiempo de los valores de varios datos de medición registrados en instantes pasados, en un lugar de medición, datos del estado del lugar, que representan el estado actual de la red viaria al menos en lugares para cuyos lugares no existen datos ningunos de medición, utilizando líneas de marcha heurísticas en entradas y salidas no controladas, caracterizado porque para la simulación de datos de medición complementados en el tiempo, se emplea al menos, uno de los siguientes procedimientos: * Estimación de la "level of service" en caso de lagunas en el tiempo de sensores estacionarios. * Utilización de líneas de marcha desplazadas según estimación de la "level of service", en caso de fallos duraderos de sensores estacionarios.

Description

Procedimiento y dispositivo para una cascada de estados retroalimentada.

La invención se refiere a un procedimiento para el complemento de los datos referentes al estado de una red viaria, en una central de tráfico.

Los sistemas de información del tráfico producen informaciones actuales del tráfico, como noticias sobre el estado de las carreteras o estimaciones del tiempo de viaje, e informaciones de navegación, basándose en datos de medición incompletos (o sea con lagunas), en el tiempo y/o en el espacio, con respecto a la red viaria, desde sensores estacionarios dispuestos a lo largo de las carreteras de la red viaria, y/o en sensores (FCD) dispuestos en vehículos móviles en la red viaria, y/u otras fuentes de datos de medición.

Las lagunas en el espacio en los datos de medición están condicionadas porque los sensores estacionarios y/o los sensores dispuestos en vehículos móviles en la red viaria, están siempre distanciados en el espacio, de manera que entre ellos se presentan lagunas en los datos de medición.

Aparte de esto, los datos de medición contienen también lagunas en el tiempo, puesto que los sensores por lo regular emiten solamente a determinados intervalos de tiempo, entre los cuales no hay datos ningunos de medición. Pero no obstante, en paquetes de datos transmitidos a intervalos de tiempo, etc., se transmiten por lo regular valores de medición que se refieren, junto al instante casi actual, también a varios instantes pasados, y/o (en sensores dispuestos en vehículos) a distintos lugares.

Por el documento WO 98/27525 se conoce un procedimiento para el complemento de lagunas en el espacio en los datos de medición, mediante retroalimentación múltiple de pronósticos elaborados en instantes pasados, y mediante otros datos.

Es misión de la presente invención, la creación de un procedimiento para el complemento de datos de medición referentes al estado de una red viaria, con lagunas en el tiempo y en el espacio, que se refieran a varios lugares y a varios momentos. La misión se resuelve mediante la reivindicación principal.

La presente invención permite un complemento en el espacio y en el tiempo, de datos referentes al estado de una red viaria, en una central de tráfico. Aquí pueden utilizarse datos de medición que se registren asincrónicamente en el tiempo. Pueden generarse datos de medición complementados sin lagunas en el tiempo y en el espacio en el marco de la exactitud necesaria (= datos del estado del lugar), pudiendo llevarse a cabo esto, de manera que se presenten a intervalos iguales de tiempo (= sincrónicos).

Según la invención, antes de la elaboración de pronósticos de tráfico, informaciones de tráfico, informaciones de navegación, etc., puede llevarse a cabo un tratamiento frontal inteligente que en principio, a partir de datos de medición con lagunas en el espacio y en el tiempo, simula (o sea produce virtualmente) una fuente de datos de tráfico sin lagunas en el espacio y en el tiempo. El resultado de este tratamiento frontal son datos de tráfico sincronizados artificialmente, referidos a tramos de carretera (designados también como secciones de medición direccional, RMQ). Aquellos datos presentan por conveniencia un formato uniforme, de tal manera que se presenten a iguales intervalos cíclicos iguales y/o en las mismas unidades; los intervalos pueden ascender, por ejemplo, a un minuto. En la elaboración de la base de datos de tráfico, sin lagunas en el espacio/en el tiempo, pueden generarse al mismo tiempo, mediante estimación de errores en el cálculo, datos de calidad para los valores individuales.

Otras notas características y ventajas se deducen de las reivindicaciones secundarias, y de la descripción siguiente de un ejemplo de realización. En este se muestran:

Figura 1 Como diagrama de bloque, componentes de un dispositivo para la realización del procedimiento según la invención.

Figura 2 Datos de medición medidos por un sensor en el transcurso del tiempo, a partir de datos de medición tomados de un banco histórico de datos, y una valoración aproximada de errores.

Figura 3 Como tabla, fuentes de datos de sustitución apropiados básicamente para el complemento de determinadas lagunas de los datos de medición, etc.

La figura 1 aclara el flujo de datos de la mano de un diagrama de bloques de un dispositivo para la realización del procedimiento según la invención.

Los datos de medición utilizados comprenden datos 1 (FCD) registrados por sensores dispuestos en vehículos móviles en la red viaria, datos 2 (SES) registrados por sensores estacionarios en la red viaria de carreteras, así como datos que llegan de otra central 3 (VIZ) de información del tráfico (por ejemplo, basándose en noticias de puntos de información del país, sistema de radiocomunicación de la policía, etc.).

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Los datos 4 emitidos al final representan en el espacio y en el tiempo, datos 4 del estado del lugar complementados (a partir de los datos 1 a 3) sin lagunas en el espacio y en el tiempo, con exactitud suficiente para el ulterior procesamiento. Los datos 4 del estado del lugar (velocidades, densidades de tráfico, atascos, etc.) están sin lagunas en el espacio de tal manera que, por ejemplo, para un mapa digital de la red viaria de carreteras con subtramos espaciales, para cada subtramo espacial, exista un dato de medición para un momento relevante, lo cual permite un ulterior procesamiento más sencillo y mejor. Pueden estar sin lagunas en el tiempo, por ejemplo, en la medida en que para un número suficiente de instantes situados antes del instante actual, sucedidos poco antes, existan datos de medición complementados (datos de estado del lugar).

El complemento se lleva a cabo en lo esencial en una lógica 5 de datos múltiples, MDL, en la que se desarrolla en lo esencial el procedimiento según la invención. En los módulos 6 a 8 parciales, M1 a M3, se desarrollan procedimientos de análisis, técnicos de circulación, en los que se utilizan y optimizan diferentes modelos de flujo circulatorio basándose en los datos de estado del lugar complementados en la MDL. La lógica 9 de modelos múltiples, MML, enlaza los resultados de los módulos M1 a M3, que se basan en diferentes procedimientos de análisis, en especial en forma de un análisis y selección de fiabilidad/credibilidad.

El componente 10 de simulación, SIM, sobre la base de los datos producidos por la lógica 9 de modelos múltiples, calcula un pronóstico para el futuro, pudiendo ser este futuro, un futuro referido a los datos; para datos de medición registrados (y complementados en la MDL) en un instante pasado, hay que ver el futuro respecto a su instante de registro, así pues se puede referir también al presente actual, o a un instante situado entre el registro y el presente actual (no obstante, también se puede referir a un instante futuro respecto al presente actual). En caso de un pronóstico de futuro, partiendo de datos de medición registrados en un instante pasado, para un futuro respecto a su instante de registro, que esté situado antes del presente actual, es posible un aprovechamiento optimizado de datos mesurados de medición mediante un análisis más exacto de la evolución de procesos (formación de atascos, etc.) en la red viaria de carreteras. El componente 11, HPR, genera, a partir de los datos actuales producidos por la MML 9, líneas de marcha (o sea, desarrollos en el tiempo de los datos de medición), e intenta estudiar la relación entre estados de tráfico y determinadas notas características de selección. Los resultados del componente 10 de simulación se realimentan mediante una unidad RER de realimentación, a la lógica de datos múltiples, para la optimización de la base de datos de medición que llegan a la MDL (junto a 1 a 3).

Las líneas de marcha generadas por el componente HPR, y las relaciones entre estados de tráfico y notas características de selección se acoplan asimismo como entrada en la lógica 5 de datos múltiples (mediante un módulo ZYR aquí no representado).

Basándose en los datos de salida del SIM 10, de la MML 9 y del HPR 11, en una unidad 14 de fusión de datos, se elaboran datos que representan estados de tráfico actuales y/o pronosticados de tramos de la red viaria de carreteras.

Una idea básica de la MDL 5 consiste en, a partir de datos 1 a 3 de medición (de sensores, etc.) que entran incompletos en el espacio y/o en el tiempo, simular mediante complemento, una fuente de datos de medición sin lagunas en el espacio y en el tiempo, y sincronizada en el tiempo, para hacer posible un procesamiento ulterior sencillo de alta calidad (para estados de las carreteras, pronósticos, instrucciones de navegación, etc.).

La figura 2 aclara la problemática en los datos de medición entrantes, a causa de una historia de datos de medición. En la figura 2, el eje que señala hacia la derecha, muestra el tiempo, y el eje que señala hacia arriba, la velocidad. La secuencia de líneas llenas muestra velocidades medias de los vehículos, registradas en distintos instantes con un sensor (SES) estacionario, en una posición en la red viaria de carreteras (por ejemplo, de todos los vehículos en un minuto). Los datos de medición registrados por el sensor, se refieren a varios instantes sucesivos pasados con respecto al instante actual, y sucedidos poco antes; estos datos de medición se integran de tal manera que su curso temporal se somete a un análisis, y se utiliza para el complemento de otros datos de medición.

Esto se aclara expresivamente, por ejemplo, de la mano de un vehículo que en un instante pasa por un sensor en un lugar, y después de un cierto tiempo en otro lugar detrás del sensor, tiene una velocidad determinada (igual o en caso de atasco, etc., otra a determinar). A partir de distintas velocidades de vehículos en varios instantes en el lugar del sensor, pueden deducirse, por tanto, velocidades esperadas (no existentes como valor de medición) de los vehículos en lugares detrás del sensor, como también delante del sensor (en caso de atasco creciente).

Junto a datos de sensores estacionarios, esto puede llevarse a cabo también con datos de medición generados por sensores de medida implementados en vehículos inmersos en el tráfico; estos datos de medición son asimismo incompletos, puesto que sólo se transmiten en determinadas condiciones, y/o a determinados intervalos de tiempo; por lo regular estos datos de medición se transmiten también desde vehículos, como un paquete, estando contenidas en un paquete varias velocidades medias (del vehículo) en lugares distintos (a lo largo de una carretera recorrida por el vehículo), en determinados instantes (los instantes de la medición), en el recorrido a lo largo de la carretera.

La figura 3 aclara, a título de ejemplo, como tabla, que lagunas diferentemente condicionadas en datos de medición entrantes generados de forma diferente, pueden complementarse con diferentes fuentes de datos de sustitución. Las lagunas de datos de medición en datos (SES) de medición producidos por detectores estacionarios en la red viaria, se pueden complementar con fuentes de datos de sustitución procedentes de bancos históricos de datos (HPR en la figura 1), y del sistema de análisis del tráfico (VAS en la figura 1), siendo posible también la calidad de los datos de medición mediante una estimación de errores (estimación de la LOS). Las faltas de datos en datos que vienen de otra central de información del tráfico (que tenga acceso a puntos de información del país, avisos de la policía, etc.), y datos de un sistema de registro de sensores, se pueden complementar también, por ejemplo, desde un banco HPR histórico de datos.

Cuando en un sensor, los sistemas de registro solamente controlan determinados carriles (= calzadas) en una carretera, los carriles no controlados se pueden complementar mediante un estimador de carriles, que puede deducir sobre carriles no controlados, sobre la base de valores experimentales de carriles controlados.

Nudos no controlados de una red viaria, como entradas y salidas, pueden condicionar entre puntos de medición distintos de un sistema de registro de sensores, valores desconocidos para velocidades medias y/o números de vehículos, pudiendo complementarse asimismo esos factores desconocidos con relativa exactitud mediante bancos históricos de datos -en tanto estén disponibles-.

Un estimador de la LOS (por ejemplo, según la figura 3) se puede utilizar como fuente de datos de sustitución. Cuando el comportamiento informativo de los detectores (SES) estacionarios en la red viaria de carreteras, prevé que un detector avise siempre cuando haya tenido lugar con seguridad un cambio entre gamas definidas de velocidad en los datos medidos por él (criterio local de transmisión), y esto se da a conocer al procedimiento de estimación de la LOS, en cada comunicación de un telegrama de datos (instante del pronóstico) por un detector, de la mano de la LOS transmitida referente a la carretera, se adopta un pronóstico para la velocidad media. La calidad del pronóstico está garantizada por la mitad de la anchura de la LOS, cuando el valor del pronóstico se equipara con el valor medio de la LOS. Como LOS (level of service) se designa aquí la calidad de una carretera en forma de la velocidad a que puede recorrerse. Una posible clasificación es: LOS 1 (mala, 0 a 30 km/h), LOS 2 (regular, 30 a 60 km/h), LOS 3 (buena, 60 a 90 km/h), LOS 4 (muy buena, > 90 km/h).

La calidad de un pronóstico está garantizada mediante la mitad de la anchura de la gama de velocidades de una LOS (por ejemplo, 0 a 30 km/h); cuando el valor del pronóstico se equipara con el valor medio (en el caso, por ejemplo, de 15 km/h) de la LOS, puesto que en caso de mayores desviaciones, se enviaría un telegrama renovado de datos del detector.

El procedimiento de estimación de la LOS puede utilizarse también para desplazar una línea de marcha (que representa el curso temporal) existente actualmente en el sistema para una sección de medida direccional (en detectores estacionarios, por ejemplo, un lugar de medición en forma de un puente), a la zona actual de la LOS, en caso de que exista una desviación del último valor medido, de una línea de marcha válida actualmente para la sección de medida. Para distinguir el último valor actual de medición de la velocidad, de los datos SES, se puede formar la diferencia al valor de las líneas de marcha del correspondiente intervalo, y desplazar el valor de las líneas de marcha para la velocidad, en esta diferencia.

En caso de que la línea de marcha de la velocidad de un tramo de tráfico de carretera, se encuentre por encima del límite superior de una zona de la LOS, tienen que rebajarse las velocidades de la línea de marcha, cuando la línea de marcha de la velocidad se encuentre por debajo del límite inferior de la zona de la LOS, tienen que aumentarse.

El ritmo con el que se facilitan los datos de medición y de sustitución, se aclara de la mano de la figura 2.

En el instante t_{1} (al comienzo del día) se transmite por el sistema HPR de gestión de las líneas de marcha, la primera línea de marcha para el detector (del que viene el diagrama SES representado). Cuando no es este el caso, para el complemento de los datos, se puede utilizar la línea de marcha del día anterior, en caso de que esté almacenada persistentemente en el HPR.

En el instante t_{2}, este detector transmite varios datos de medición referidos a instantes pasados (o sea, una historia de datos de medición), a causa de un cambio de la LOS (variación de la velocidad media en un tramo de carretera como se ha indicado más arriba) y, sobre la base de estos datos, el estimador de la LOS transmite un pronóstico para instantes futuros.

En el instante t_{3}, el detector transmite a causa de un nuevo cambio de la LOS del tramo de carretera vigilado por él, otro juego de datos de medición (otra historia de datos de medición) y, basándose en estos, el estimador de la LOS elabora un nuevo pronóstico.

En el instante t_{4}, el sistema HPR de gestión de las líneas de marcha, actualiza la línea de marcha suministrada al comienzo del día (t_{1}). La nueva línea de marcha describe los acontecimientos del tráfico realmente mejor que la antigua línea de marcha, puesto que en el sistema HPR parcial existen más informaciones para la selección de la línea de marcha.

Así pueden eliminarse lagunas en los datos de medición, recurriendo a datos de sustitución, de la fuente HPR histórica de datos.

En caso de datos contradictorios procedentes de fuentes diferentes (por ejemplo, líneas actualizadas de marcha/líneas antigua de marcha, estimaciones de la LOS/líneas actuales de marcha, historias de datos de medición/datos actuales de medición de sensores). Puede realizarse un proceso de selección sobre la base de la calidad de los datos de medición. Aquí puede seleccionarse la fuente de datos para la que existan los más datos posibles, o en casos de faltas de datos de medición, los datos de sustitución con la más baja probabilidad calculada de error.

Los datos complementados pueden transformarse, por ejemplo, a intervalos de tiempo de 1 minuto de duración.

Claims (9)

1. Procedimiento para el complemento de los datos referentes al estado de una red viaria, en una central de tráfico,

existiendo en varios lugares de medición en la red viaria, datos de medición referidos a varios instantes dentro de un lapso de tiempo que se extiende hacia atrás en el tiempo a partir del instante actual, para el estado de la red viaria en los lugares de medición,

deduciéndose a partir del desarrollo en el tiempo de los valores de varios datos de medición registrados en instantes pasados, en un lugar de medición, datos del estado del lugar, que representan el estado actual de la red viaria al menos en lugares para cuyos lugares no existen datos ningunos de medición, utilizando líneas de marcha heurísticas en entradas y salidas no controladas,

caracterizado porque para la simulación de datos de medición complementados en el tiempo, se emplea al menos, uno de los siguientes procedimientos:

- Estimación de la "level of service" en caso de lagunas en el tiempo de sensores estacionarios.

- Utilización de líneas de marcha desplazadas según estimación de la "level of service", en caso de fallos duraderos de sensores estacionarios.

2. Procedimiento según la reivindicación 1, caracterizado porque se determina el estado de varios tramos de carretera.

3. Procedimiento según alguna de las reivindicaciones precedentes, caracterizado porque se registran datos de medición, por sensores dispuestos estacionarios en carreteras de la red viaria.

4. Procedimiento según alguna de las reivindicaciones precedentes, caracterizado porque los datos de medición comprenden velocidades medias de varios vehículos en un lugar, y/o el número de vehículos que pasan por el lugar por unidad de tiempo.

5. Procedimiento según alguna de las reivindicaciones precedentes, caracterizado porque los datos de medición se registran por sensores (FCD) dispuestos en vehículos móviles en las redes viarias.

6. Procedimiento según alguna de las reivindicaciones precedentes, caracterizado porque los datos de medición comprenden velocidades de cada uno de los vehículos.

7. Procedimiento según alguna de las reivindicaciones precedentes, caracterizado porque los datos del estado del lugar, que representan el estado de la red viaria en lugares sin datos de medición, se generan de manera que se presentan para cada lugar y para intervalos iguales de tiempo, en especial para intervalos iguales de tiempo, que los intervalos de registro de los sensores.

8. Procedimiento según alguna de las reivindicaciones precedentes, caracterizado porque los datos del estado del lugar, que representan el estado de la red viaria en lugares sin datos de medición, representan velocidades medias de vehículos y/o tiempos de viaje en cada uno de los tramos de carretera de la red viaria.

9. Procedimiento según alguna de las reivindicaciones precedentes, caracterizado porque los datos del estado del lugar, que representan el estado de la red viaria en lugares sin datos de medición, representan el número de los vehículos en cada uno de los tramos de carretera de la red viaria.