Simulación

IntroducciónEl objetivo de esta simulación es evaluar el funcionamiento de un ITS en una representación

tecnológica de una pequeña parte de Bogotá, esta estimación se hará en términos de tiempo de viaje

promedio y número de paradas, todo esto sujeto a las capacidades y restricciones presentes en los

simuladores. Para la realización del ejercicio de simulación serán necesarios los siguientes

elementos:

1. Sistema de información geográfico que permita obtener información precisa del mapa

del sitio donde se va a simular

2. Información de densidad vehicular en las vías por las que se va a simular, llamados

“Aforos Vehiculares” o simplemente “Aforos.”

3. Simulador compatible con SCATS

Los datos referentes a la parte geográfica y de tiempos de viaje promedio se van a obtener por

medio de la utilización de un AGPS llamado Waze. Waze es una aplicación que funciona integrada

con los GPS de los dispositivos móviles y se comporta como una red social en donde los usuarios,

en su mayoría conductores, reportan el estado del tránsito y alimentan al sistema con sus recorridos

tiempos y comportamientos. Waze en Latinoamérica cuenta con más de 150 mil usuarios. En

nuestro caso el uso de Waze será para obtener distancias entre las vías y los tiempos de viaje

promedio (ya que estos se calculan basándose en la velocidad promedio de los usuarios), esta

información conjunto a la demanda vehicular de las vías serán de gran importancia a la hora de

recrear el escenario de simulación. Además se hará uso de la herramienta google maps para obtener

las distancias que existen entre cada una de las intersecciones, con el fin de modelar la vía con la

que se hará la simulación de la manera más real posible.

El simulador compatible con el algoritmo SCATS será el simulador Aimsun 6.1. Este simulador se

puede conseguir en su versión de prueba, disponible en la página www.aimsun.com y permite

hacer, en esta versión, simulación microscópica de SCATS de manera nativa.

Definición del sistemaEn Colombia el control de las redes urbanas se hace a través de los semáforos en las intersecciones

o cruces viales, un modelo bastante acogido en los años 70 ́s y 80 ́s. Actualmente en Bogotá el

sistema de semáforos electrónicos está basado en las recomendaciones RiLSA (Richtlinen Für

Lichtsignalanlagen). A pesar de que las recomendaciones han ido evolucionando, en Bogotá se

siguen utilizando, para la semaforización electrónica, los mecanismos antiguos. Por otra parte, el

aumento del tamaño del parque automotor de la ciudad de Bogotá ha ido incrementando de una

forma bastante rápida, a tal punto que en 2002 el tamaño del parque automotor era de 100.000

vehículos aproximadamente, y en el año 2010 este mismo parque automotor incrementó su tamaño

hasta 1’400.000 vehículos aproximadamente [24], evidenciando un problema de infraestructura que

impide controlar el tráfico de tanto vehículo a lo largo de la malla vial.

Lo que se espera al término de esta simulación es saber si SCATS, uno de los ITS más utilizados

en el mundo, es una solución de tráfico que se base y funcione en conjunto con los semáforos como

mecanismo de control, permitiendo una movilidad vehicular más eficiente a lo largo de la malla vial

de la ciudad de Bogotá. Teniendo como muestra 10 intersecciones semaforizadas en la ciudad. Lo

que se espera conseguir luego de esta simulación son datos que corroboren que utilizando un ITS

como SCATS se reducen los tiempos de viaje, el número de paradas y por ende la cantidad de

gasolina consumida en los viajes dentro de la ciudad.

Formulación del modeloEl modelo que se va a formular para esta solución es un modelo de tráfico donde sus contantes a

tener en cuenta son:

Distancia entre intersecciones semaforizadas

Normas de tránsito en cada intersección semaforizada

En Bogotá hay transito de 3 tipos: Carro, Bus, Camión

Las motos, por restricción del simulador no se tienen en cuenta

El principal controlador de acceso vehicular son los semáforos

Los peatones no se modelarán

Las paradas de los buses serán cada 100mts

Las variables a tener en cuenta en el modelo a simular son las siguientes:

Se cambiará el plan de semaforización por SCATS, que es un plan que se basa en la

información que se entrega desde sensores de tráfico principalmente y que además tiene la

facultad de variar dependiendo de la información recibida.

La cantidad de vehículos que entran en la vía entran de forma estocástica, por lo tanto, no

se puede predecir cuándo van a ingresar en la vía y no se puede calcular cuántos vehículos

entraran al sistema en un lapso de tiempo, siendo los datos de aforo vehicular necesarios

para conocer cuántos vehículos hay que ingresar al sistema al momento de simular.

Los criterios establecidos para elegir el segmento vial que se va modelar para realizar la

simulación son: vías sin distinción por tipo de carril; ya que la diferenciación de carril a nivel de

control de tráfico funciona de manera diferente a vías donde no lo hay. El carril debe contar con

trafico mixto, debido a que la constante de vías en Bogotá es el trafico mixto (carros, motos,

transporte público particular y transporte publico colectivo). Además debe contar con

intersecciones que permitan giros a la izquierda y a la derecha e intersecciones que no permitan ese

tipo de giros, con el fin de probar el modelo ajustándolo a las diferentes reglas de tránsito

existentes dentro de la ciudad. Finalmente, el segmento vial debe contar con intersecciones no

equidistantes, ya que se puede perder efectividad de gestión del ITS cuando hay intersecciones con

distancia de separación muy corta. Teniendo en cuenta las anteriores características se ha elegido

el segmento vial de la avenida chile Calle 72 desde la carrera 107 hasta la calle 72 con avenida 68,

donde se presentan todas las características mencionadas anteriormente.

El segmento vial sobre el cual se llevará a cabo la simulación del sistema inteligente de tráfico

SCATS se muestra en la siguiente figura:

Figura 1: Segmento a modelar

Sobre este segmento vial están ubicadas 10 intersecciones semaforizadas como se relaciona a

continuación en la información brindada por parte de la secretaria distrital de movilidad de la

ciudad de Bogotá.

Figura 2: Segmento a modelar marcado

A partir de la información recolectada la hora en donde el flujo de tráfico es más alto es entre las

7:00 am y las 8:00 am, por ende, ese segmento horario y de aforos es el que se va a simular con el

fin de determinar si se puede optimizar el tiempo de viaje a lo largo de la vía seleccionada.

Colección de DatosLa colección de datos necesarios se hará en 2 etapas: Una es la obtención de los datos referentes a

las distancias existentes entre una y otra intersección y la segunda es la información de aforos y

tiempo de viaje actual usando el sistema convencional de semáforos de Bogotá. La primera etapa se

hará mediante Google Maps, mientras que la segunda etapa requiere contacto con la entidad

regulatoria de las vías urbanas en Bogotá, es decir, la Secretaría Distrital de Movilidad. Mediante el

radicado anexo a este documento, se realizó la solicitud para los aforos y la velocidad de viaje a lo

largo del corredor mencionado en la formulación del modelo.

Los mapas de las intersecciones que se van a simular son los siguientes:

Figura 3: Intersección 0 Calle 72 Carrera 105

Figura 4: Intersección 1: Calle 68 Carrera 103

Figura 5: Intersección 2 Calle 68 Carrera 101

Figura 6: Intersección 3 Calle 68 Avenida Cundinamarca

Figura 7: Intersección 5 Calle 68 Carrera 80

Figura 8: Intersección 6 Calle 68 Carrera 76 y Carrera 77

Figura 9: Intersección 7 Calle 68 Avenida Rojas

Figura 10: Intersección 8 Calle 68 Carrera 69J

Figura 11: Intersección 9 Calle 68 Carrera 68h

Los datos de aforos de las intersecciones mostradas anteriormente se encuentran anexos a este

documento

Implementación del modeloEl modelo se va a implementar en el simulador Aimsun 6.1, respetando las dimensiones y distancias

entre intersecciones obtenidas por medio de Google Maps y haciendo caso a las normas de giro

presentes en cada una de las intersecciones. El modelo resultante mediante el cual se va a hacer la

simulación es el siguiente:

Figura 12: Modelo a simular

Las demandas vehiculares se discriminan por Auto, Bus y Camión y se relacionan en las matrices

relacionadas en la hoja de cálculo anexa.

Validación del sistemaLos datos obtenidos de la secretaria distrital de movilidad es la información más precisa mediante la

cual se puede conocer los aforos y velocidad promedio a lo largo de una vía. La manera en que se

obtienen éstos es por medio de una persona que se ubica en una intersección y hace conteo

manual/visual de vehículos en intervalos de tiempo de 15 minutos. A partir de ese conteo se llenan

unas planillas y esas planillas son llevadas a un digitador, el cual es la persona encargada de

transcribir los datos a otras plantillas que usan los analistas de movilidad y que también se entregan

al público. Para relacionar los giros en las plantillas entre el aforador, el digitador y el lector de esas

plantillas los conteos se identifican con un código de movimiento el cual se muestra en la Figura 13:

Figura 13: Códigos de giro vial

La velocidad promedio en la vía se calcula con una técnica llamada vehículo flotante, que consta de

un vehículo que transita a lo largo de ésta a determinadas horas de manera cronometrada. Lo

particular es que el conductor del vehículo hace movimientos similares a los movimientos que

hagan los demás conductores en la vía y se toman los tiempos cada vez que el vehículo pasa por una

intersección, dependiendo de esos tiempos se obtiene la velocidad promedio en la vía.

159,1

48 9

,4

26

3

9,2

79,3

El sistema como está representado en el simulador no representa al 100% el sistema real, ya que

hacen falta los giros intermedios entre las intersecciones aforadas en SDM, afectando al sistema en

un bajo porcentaje, ya que el numero de ingresos y salidas de vehículos por estas vías no es

determinante frente al número total de vehículos en el sistema. Además hay que tener en cuenta las

decisiones de cambio de carril y paradas voluntarias en la vía que no se pueden simular.

Resultados

Luego de ejecutar la simulación en Aimsun de la malla vial mostrada anteriormente entre las

7:00AM y 8:15AM se registraron los siguientes resultados:)

Figura 14: Vehículos en cola

Tabla 1: Vehículos en cola

Fecha Vehículos en cola (Máximo)12/3/11 7:10 AM 712/3/11 7:20 AM 4812/3/11 7:30 AM 13012/3/11 7:40 AM 21312/3/11 7:50 AM 28312/3/11 8:00 AM 41412/3/11 8:10 AM 649La cantidad de vehículos represados en una cola vial fue creciendo de forma exponencial a medida

que el tiempo transcurría, aunque su crecimiento fue mayor entre 8:00AM y 8:10AM. Este dato

permite determinar que la capacidad de las vías, a pesar de estar optimizadas, rápidamente llegan a

estados de represamiento alto lo que a su vez indica que la capacidad de algunas vías por su

longitud, la cantidad de carriles con que cuentan y el trafico en determinadas horas no es ideal para

la cantidad de vehículos en la vía.

Figura 15: Número de paradas

Tabla 2: Número de paradas

Fecha Número de paradas12/3/11 7:10 AM 1.1912/3/11 7:20 AM 1.5312/3/11 7:30 AM 1.8512/3/11 7:40 AM 2.0912/3/11 7:50 AM 2.4612/3/11 8:00 AM 2.7312/3/11 8:10 AM 3.16El número de paradas es un factor que aumenta a medida que hay más vehículos en la vía, aunque el

hecho de que se incremente el número de paradas de 1 a 3 en un conjunto de 10 intersecciones

muestra que existe armonía dentro del sistema de semáforos del modelo que se simuló; esto

obedece a que, como lo muestra la Figura 15, la cantidad de vehículos represados puede llegar a ser

bastante larga, retrasando el flujo inicial.

Figura 16: Velocidad (km/h)

Tabla 3: Velocidad (km/h)

Fecha Velocidad Km/h (Desviación estándar)12/3/11 7:10 AM 39.04 (12.9)12/3/11 7:20 AM 33.02 (12.93)12/3/11 7:30 AM 29.53 (13.84)12/3/11 7:40 AM 27.91 (14.89)12/3/11 7:50 AM 26.75 (16.49)12/3/11 8:00 AM 24.50 (15.32)12/3/11 8:10 AM 23.66 (17.24)

La velocidad promedio de viaje (Velocidad que se calcula en el sistema actual mediante la técnica

de vehículo flotante) se incrementa frente al sistema anterior, aunque se ve afectada a medida que la

cola de vehículos es mayor, sin embargo y a pesar de esto, sigue siendo superior la velocidad de

este sistema frente al sistema actual de Bogotá. Además se muestra la desviación estándar de esta

medida que se hace mayor con el transcurso del tiempo, sin embargo se puede ver que entre 7:50 y

8:00AM esa desviación disminuyó teniendo un comportamiento acorde a lo real. Por ser este

sistema un sistema estocástico donde las detenciones se tienen en cuenta al momento de hacer los

cálculos de velocidad, se acepta dicha desviación estándar.

Con respecto al comportamiento real, según los datos obtenidos desde la secretaría distrital de

movilidad, la velocidad promedio en horas de la mañana (No se discrimina por hora) es de 20.99

km/h. Por ende, la comparación de SCATS vs el sistema de tráfico actual es el siguiente:

Tabla 4: Comparación velocidad promedio Real VS Simulada

Sistema Actual SCATS19.5

20

20.5

21

21.5

22

22.5

23

23.5

24

Comparación Velocidad Promedio

Serie 1

Como se puede ver en la gráfica, el rendimiento de SCATS (teniendo en cuenta el valor más bajo)

es superior al funcionamiento actual sin tener en cuenta la desviación estándar en ningún caso, sin

embargo existe la posibilidad de que la velocidad utilizando SCATS sea mejorada si se tienen en

cuenta otro tipo de ajustes al Sistema Integrado de Transporte, lo que regularía, por ejemplo, las

paradas de los buses.

Figura 17: Vehículos en la vía

Tabla 5: Vehículos en la vía

Fecha Número de Vehículos que ingresaron al sistema

12/3/11 7:10 AM 66412/3/11 7:20 AM 79312/3/11 7:30 AM 94812/3/11 7:40 AM 109912/3/11 7:50 AM 119312/3/11 8:00 AM 121712/3/11 8:10 AM 1256

En esta gráfica se explica el por qué los indicadores de rendimiento anteriores (Vehículos en cola y

número de paradas) incrementan a medida que avanza el tiempo. Ese comportamiento obedece ya

que a medida que avanza el tiempo, la cantidad de vehículos que ingresaban al sistema era mayor,

llevando a la red vial rápidamente a sus límites de capacidad.

Figura 18: Tiempo de viaje (Seg/km)

Tabla 6: Tiempo de viaje (Seg/km)

Fecha Tiempo de viaje (Seg/Km) - (Desviación Estándar)

12/3/11 7:10 AM 103.41 (37.43)12/3/11 7:20 AM 126.37 (55.04)12/3/11 7:30 AM 155.21 (108.87)12/3/11 7:40 AM 177.53 (125.93)12/3/11 7:50 AM 201.44 (156.73)12/3/11 8:00 AM 214.63 (155.74)12/3/11 8:10 AM 260.59 (227.42)Esta gráfica de tiempo de viaje hace referencia a cuanto demora un vehículo en recorrer un

kilómetro en segundos dentro de la malla vial. Vemos, como es patrón dentro de este escenario de

simulación que a medida que aumenta la cantidad de vehículos en la malla vial hay un retraso

creciente a la hora de recorrer un kilómetro dentro de la misma. La desviación estándar a pesar que

crece mucho el rango, llegando a duplicar la cifra promedio, se acepta teniendo en cuenta la

relación que ésta tiene con la velocidad promedio en la vía y la cantidad de vehículos en cola, tal

como se mencionó anteriormente.

Con respecto al sistema real, el tiempo de viaje para un corredor vial de 5.3km comprendido entre

la Calle 72 con carrera 105 y la Calle 72 y la Carrera 68 el tiempo de viaje máximo es de 30:31

minutos. Teniendo en cuenta el peor valor de Segundos por Kilómetro el tiempo de viaje es de

23:10. Teniendo en cuenta lo anterior obtenemos la siguiente gráfica:

Figura 19: Tiempo Viaje, Actual VS Simulado

Sistema Actual SCATS0:00:00

0:07:12

0:14:24

0:21:36

0:28:48

0:36:00

Tiempo Viaje

Tiempo Viaje

Como se ve en la figura, el rendimiento de SCATS en tiempo de viaje también es superior al

rendimiento del sistema actual, aunque existe la posibilidad de mejorar este tiempo ajustando otros

aspectos que influyen a la hora de transitar en la via como las paradas del transporte público.

Complementando los datos obtenidos, también se ve la cantidad de vehiculos dentro del sistema

entre las horas seleccionadas, vemos que a partir de las 8:00 am, el sistema empieza a efectuar una

especie de descongestionamiento, aunque no se ve reflejado en los graficos de velocidad o longitud

de cola, por lo que habría que ver el comportamiento de la red vial despues de las 8:15, cuyo

intervalo esta fuera de la muestra de 1:15:00 que se tomó.

Figura 20: Flujo (vehículos/hora)

Tabla 7: Flujo (vehículos/hora)

Fecha Flujo (Cantidad de vehículos en el sistema)

12/3/11 7:10 AM 3912

12/3/11 7:20 AM 6300

12/3/11 7:30 AM 6504

12/3/11 7:40 AM 6396

12/3/11 7:50 AM 6894

12/3/11 8:00 AM 6624

12/3/11 8:10 AM 6282

Como se puede ver en las comparaciones hechas, en 2/3 de los medidores de efectividad en un ITS,

SCATS demostró que puede brindar un alto rendimiento optimizando la red vial a lo largo de la

calle 72. Sin embargo el comportamiento de la simulación mostró que cuando existen intersecciones

con una distancia muy reducida entre ellas, el sistema no tiene un comportamiento óptimo por lo

tanto es importante revisar esta restricción en investigaciones futuras y en ITS siguientes.