Avances en la línea de investigación abierta por el proyecto PETRA: Predicción del estado del tráfico usando un sistema de monitorización de bajo coste(SPIP-2014-1437)Observatorio Nacional de Seguridad Vial.Sesión Técnica. Movilidad y exposición al riesgo

Pablo García Sánchez pablo.garciasanchez@uca.es

Índice● Introducción● Trayectoria● Objetivos del proyecto PETRA

○ Dispositivo○ Escenarios○ Fuentes de datos○ Predicción

● Continuación del proyecto: MOMOFES● Difusión de resultados

Introducción

https://www.youtube.com/watch?v=H24OORDoHc4

¿Por qué surge esta idea?

● Auge de las “Ciudades Inteligentes”● Conocer el entorno->mejorarlo● Monitorizar la movilidad● Ofrecer información en tiempo real● Dinamizar carreteras● Potenciar el uso de la tecnología

Equipo de trabajoPedro Castillo (SINECA, SIPESCA)Pablo García (PETRA)María Isabel García (MOMOFES)Antonio Fernández Ares (Desarrollador principal)Resto de miembros del grupo GeNeura

Trayectoria● SINECA: Colocación de nodos en el área metropolitana

de Granada (DGT-P. Castillo)● SIPESCA: Colocación de nodos en el área interurbana

de Sevilla (AOP Andalucía-P. Castillo)● PETRA: Colocación de nodos en carreteras +predicción

y análisis+validación de datos (DGT-P. García)● MOMOFES: Movilidad en fechas especiales (DGT-M.

G. Arenas)

Objetivos del proyecto PETRA

● Desarrollar un dispositivo de bajo coste para monitorizar el movimiento de personas/vehículos

● Realizar estudios en distintos escenarios● Utilizar distintas fuentes de datos para

validar nuestra propuesta● Predicción con datos reales

Dispositivo: MOBYWITT

Localización de los dispositivos

Primer escenario: análisis de movilidad en interior

Segundo escenario: carreteras interurbanas

Matrices de frecuencia

Comparativa con otras fuentes de datos

Comparativa con otras fuentes de datos (II)

● Distintos ratios○ Total (19 a 1)○ Medio (cada 15 minutos)○ Mediana○ Medio por cuarto de hora del día (vector)○ Mediana por cuarto de hora del día (vector)

Predicción con datos reales

Conclusiones del proyecto PETRA● Dos escenarios: edificio y carretera interurbana● Aumento de fuentes de datos● Obtención de datos más precisos y completos● Predicción del estado del tráfico● Facilidad de acceso a los resultados● Dificultades:

○ Gestión del proyecto○ Problemas hardware○ Detección de errores en el código○ Comunicación con el servidor○ Planteamiento metodológico○ LOPD y Seguridad

MOMOFES

● Continuación del proyecto PETRA● Monitorización en fechas especiales● Uso de 3G en lugar de conexión de

red y autonomía eléctrica● Mejora de captación● Detección de:

○ Anomalías○ Congestión

Nuevos nodos

Detección de anomalías

Detección de Congestión

Detección de Congestión

Avisos

Difusión de resultados: Webs

Difusión de resultados: Repositorios

Redes sociales

@proyectoPETRA@mobywit

Actividades de carácter divulgativo● Hackathon #OpenDataDay● Hackathon #Fujitsu-UGR● Noche de los Investigadores● Jornada de Smart Cities

Notas de prensa

Publicaciones● Antonio Fernández-Ares, Antonio Mora García, Maribel García Arenas, Pablo García-Sánchez,

Gustavo Romero, Víctor Manuel Rivas Santos, Pedro A. Castillo, Juan Julián Merelo Guervós: Studying real traffic and mobility scenarios for a Smart City using a new monitoring and tracking system. Future Generation Comp. Syst. 76: 163-179 (2017)

● S. M. Odeh, A. M. Garcıa, M. N. Moreno, J. J. M. Guervós, A hybrid fuzzy genetic algorithm for an adaptive traffic signal system, Adv. Fuzzy Systems 2015 (2015) 378156:1–378156:11.

● P. García-Sánchez, A. Fernández-Ares, P. Castillo, M. Garcıa-Arenas, P. de las Cuevas, G. Romero, J. J. Merelo, J. González, A. M. y Pedro Garcıa-Fernández, Arquitectura de bajo coste para monitorización de vehıculos y personas usando bluetooth y wifi, Actas de las Jornadas de Computación Empotrada - JCE2015, 2015, pp. 115–122.

● D. Romero, N. Rico, M. I. Garcia-Arenas, Modellation and forecast of traffic series by a stochastic process, in: O. Valenzuela, F. Rojas, H. Pomares, I. Rojas (Eds.), Proceedings ITISE 2015. International work-conference on Time Series, Copicentro Granada S.L, 2015, pp. 797–805.

● Antonio Fernández-Ares, Antonio Mora García, Suhail M. Odeh, Pablo García-Sánchez, Maribel García Arenas: Wireless monitoring and tracking system for vehicles: A study case in an urban scenario. Simulation Modelling Practice and Theory 73: 22-42 (2017)

Publicaciones (II)● E. Parra-Gómez, Vıctor M. Rivas, A. Fernández-Ares, P. A. Castillo, P. Garcıa-Fernández, M. G.

Arenas, Predicción a muy corto plazo de series temporales de volumen de tráfico rodado mediante co-evolución de RNFBR, Actas del X Congreso Español sobre Metaheurısticas, Algoritmos Evolutivos y Bioinspirados MAEB 2015, Centro Universitario de Mérida, 2015, pp. 181–188.

● P. A. Castillo, A. Fernández-Ares, M. G. Arenas, A. M. Mora, P. Garcıa-Sánchez, P. de las Cuevas, V. M. Rivas, Sipesca-b: presentando un benchmark de series temporales de datos reales para la predicción del tráfico, in: F. C. de la O Rafael M. Luque Baena Francisco Luna Francis-co Fernández de Vega (Ed.), Actas del X Congreso Español sobre Metaheurısticas, Algoritmos Evolutivos y Bioinspirados MAEB 2015, Centro Universitario de Mérida, 2015, pp. 197–204.

● Antonio Fernández-Ares, Antonio Mora García, María Isabel García Arenas, Pablo García-Sánchez, Gustavo Romero, Suhail M. Odeh, Pedro A. Castillo: A Novel Wireless Mobility Monitoring and Tracking System: Applications for Smart Traffic. IJCSSA 4(2): 55-71 (2016)

¿Preguntas?