sistemas de adquisición de información de tráfico: estado actual y

PLATAFORMAPLATAFORMA TECNOLÓGICAESPAÑOLA

DE LACARRETERA

www.ptcarretera.es

C U A D E R N O

Nº 1/2011

Sistemas de adquisición de información de tráfico: Estado actual y futuro

En colaboración con:

© Plataforma Tecnológica Española de la Carretera (PTC). General Pardiñas, 15 – 1º, 28001 Madrid. Reservados todos los derechos.

ISBN: 978-84-615-3964-2


DE LACARRETERA

www.ptcarretera.es

Temáticas: Sub-temáticas:

Agenda Estratégica de Investigación de la

Carretera en España (2011-2025)

ITS y MovIlIdad

• desarrollo de aplicaciones que consigan la sinergia de los datos suministrados por el equipamiento ITS ya instalado en la infraestructura viaria en España.

• Impulso de una movilidad más sostenible y comprometida con el medio ambiente.

• Sistemas de tarificación dinámica del uso de la infraestructura.

SEGuRIdad vIal • análisis estadísticos avanzados.

ENERGía y SoSTENIBIlIdad

• Minimización de consumos energéticos de la carretera.

Autores: daniel Sastre García Juan Torres arjona

José Manuel Menéndez García (Grupo de aplicación de Telecomunicaciones visuales de la E.T.S. de

Ingenieros de Telecomunicaciones de la universidad Politécnica de Madrid, G@Tv)


Sistemas de adquisición de información de tráfico: Estado actual y futuro

sistemas de adquisicion de informacion de tráfico:stado actual y futurocpcuaderno ecnologico de la

LA COLECCIÓN “CUADERNOS TECNOLÓGICOS DE LA PTC”

La Plataforma Tecnológica Española de la Carretera (PTC) es el foro de encuentro apoyado por el Ministerio de Ciencia e Innovación para todos los agentes del sistema ciencia-tecnología-empresa con un papel relevante en el fomento del empleo, la competitividad y el crecimiento en el sector de las infraestructuras viarias en España.

Desde su presentación en sociedad en febrero de 2010, la PTC trabaja como una plataforma transversal que fomenta el intercambio fluido de información y las discusiones a nivel tecnológico entre los agentes privados y públicos del sector, con el objeto de contribuir a que España se convierta en el referente mundial en materia de tecnologías asociadas a la carretera.

La colección de publicaciones “Cuadernos Tecnológicos de la PTC” surge de los convenios de colaboración que la Plataforma mantiene con un importante número de instituciones aca-démicas activas en la I+D+i en materia de infraestructuras viarias. Cada Cuaderno se incar-dina dentro de alguna o varias de las temáticas y sub-temáticas de la vigente Agenda Estra-tégica de Investigación de la Carretera en España (2011-2025).

Listado de Cuadernos Tecnológicos del año 2011:

01/2011: Sistemas de adquisición de información de tráfico: Estado actual y futuro

02/2011: Firmes permeables

03/2011: Sistema fotogramétrico para la medición remota de estructuras en programas de inspección de puentes

04/2011: Pago por uso de las infraestructuras viarias: Estudio de los accesos a Madrid

05/2011: Sistema eCall: Situación actual y estándares

06/2011: La velocidad de operación y su aplicación en el análisis de la consistencia de carreteras para la mejora de la seguridad vial

07/2011: Desarrollo de una metodología de análisis de ciclo de vida integral específica para carreteras

08/2011: Control pasivo de velocidad: Intervención en tramos de acceso a entornos urbanos

sistemas de adquisicion de informacion de tráfico:stado actual y futuro

ÍNDICE

1.INTRODUCCIÓN

2.ESTADODELARTESENSORIZACIÓNITS

2.1. Sensores de tráfico autónomos

2.1.1. Sensores intrusivos

2.1.1.1. Espiras magnéticas

2.1.1.2. Tubo Neumático

2.1.1.3. Sensores piezo-eléctricos

2.1.1.4. Sensores de fibra óptica

2.1.1.5. Sensores geomagnéticos

2.1.2. Sensores no intrusivos

2.1.2.1. Radares microondas

2.1.2.2. Sensores láser (infrarrojos activos)

2.1.2.3. Sensores ultrasónicos

2.1.2.4. Sensores infrarrojos pasivos

2.1.2.5. Sensores acústicos

2.1.2.6. Cámaras de vídeo

2.2. Sensores de tráfico dependientes

2.2.1. Identificación de vehículo por RFID

2.2.1.1. Equipo embarcado (tag)

2.2.1.2. Equipo en infraestructura (TRX)

2.2.1.3. Comunicación vehículo-infraestructura

2.2.2. Sistemas GNSS

2.2.2.1. Sistema GPS (Global Positioning System)

2.2.2.2. Sistema Europeo

2.2.3. Sensores dentro de los vehículos

2.3. Sensores meteorológicos y ambientales

2.3.1. Sensores de temperatura

2.3.2. Sensores de viento

2.3.2.1. Sensores de velocidad de viento

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2.3.2.2. Sensores de dirección de viento

2.3.3. Sensores de presión atmosférica

2.3.4. Sensores de humedad

2.3.5. Sensores de visibilidad

2.3.6. luminancímetros

2.3.7. Sensores de estado de la carretera

2.3.7.1. Sensores del estado general del pavimento

2.3.7.2. Sensor específico de la temperatura del pavimento

3.NUEVASTECNOLOGÍASDESENSORIZACIÓNENITS

3.1. Sistemas cooperativos

3.1.1. Proyectos de investigación en sistemas cooperativos.

3.1.2. Ejemplos de servicios empleando sistemas cooperativos.

3.2. Nuevos sistemas de sensorización

3.2.1. El vehículo como sensor itinerante

3.2.1.1. Floating Cellular Data (FCD)

3.2.1.2. Sistemas basados en GPS-EGNoS-GalIlEo

3.2.1.3. dispositivos ETC (Electronic Toll Collection)

3.2.1.4. Sensorización Bluetooth

3.2.2. Redes inalámbricas de sensores (motas)

3.2.2.1. Sensores de huella magnética

3.2.3. Fusión de datos de sensores heterogéneos

3.2.3.1. aplicaciones de la fusión de datos

3.2.3.2. Metodologías de fusión

3.2.3.3. Caso particular oaSIS: fusión vídeo y lIdaR

4.CONCLUSIONESYRECOMENDACIONES

5.GLOSARIO

6.BIBLIOGRAFÍA

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1. INTRODUCCIÓN

En este informe se realizará una evaluación exhaustiva de los métodos tradicionales de adqui-sición de información relacionada con movilidad, seguridad y medio ambiente así como las tecnologías más emergentes, como son el uso de cámaras de visión artificial, redes de sen-sores inalámbricos y sistemas lIdaR1.

del mismo modo se estudiarán los métodos de recogida y fusión de datos procedentes de fuentes heterogéneas, se analizarán las principales dificultades y se realizarán algunas indica-ciones sobre la mejor forma de afrontar éstas.

El objetivo del informe es conocer los sistemas actuales de recogida de datos, analizar las tendencias presentes y futuras y facilitar la mejora de los sistemas futuros.

El informe se estructura en tres capítulos principales.

• El capítulo 2 realiza un repaso de las tecnologías empleadas actualmente para la recogida de datos en los ITS2 . Se distinguen dos grandes grupos de sensores:

– Los sensores de tráfico encargados de medir parámetros relacionados con el tráfico como la velocidad, la ocupación, el flujo...

– los sensores meteorológicos y ambientales, también importantes ya que miden parámetros que influyen directamente en la conducción como la lluvia, el viento, la luz o el estado de la vía.

• Los sensores de tráfico se dividen, a su vez, en dos grandes grupos: sensores dependi-entes e independientes.

– los sensores independientes, cuyas medidas no requieren ningún equipamiento es-pecial en los vehículos,

– los sensores dependientes que o bien requieren equipos embarcados en los vehícu-los o bien son propiamente sensores embarcados en éstos.

1 lIdaR: laser Imaging detection and Ranging. detección y medida a partir de imágenes láser.2 ITS: Intelligent Transportation Systems o sistemas inteligentes de transporte.


2

• una vez repasados las tecnologías actuales, el capítulo 3 se adentra en nuevas tecnologías de sensorización.

– En primer lugar aborda el concepto de sistemas cooperativos, presentando una se-rie de proyectos de investigación europeos que han avanzado (o avanzan) en dicha línea, además de presentar varios ejemplos para intentar aclarar el concepto.

– una vez analizado el concepto de sistemas cooperativos se abordan los nuevos sis-temas de sensorización en un nivel más tecnológico, distinguiendo entre la utilización del vehículo como sensor itinerante, la implantación de redes inalámbricas de sen-sores en los ITS y la fusión de datos.

• Finalmente el capítulo 4 recopila las conclusiones y recomendaciones extraídas a partir del desarrollo y redacción del informe.

2. ESTADO DEL ARTE SENSORIZACIÓN ITS

la sensorización para ITS tiene multitud de aplicaciones, desde la detección de incidentes, pasando por la identificación de vehículos, hasta la medición de precipitaciones en la carretera.

Todas las posibles aplicaciones de los sensores dentro de los ITS pueden incluirse dentro de uno de los dos siguientes grupos:

• la detección y monitorización de vehículos.

• Medición de condiciones meteorológicas y ambientales.

Partiendo de esta primera clasificación los sensores para ITS se pueden dividir en dos grandes categorías: los sensores de tráfico y los sensores meteorológicos.

Dentro de los sensores de tráfico se puede realizar una nueva división en base a la colocación de los sensores y la necesidad, o no de dispositivos embarcados en los vehículos. Por tanto se diferenciará entre dos tipos:

• Sensores de tráfico autónomos: no requieren un dispositivo embarcado en los vehículos y el elemento sensor está situado en la infraestructura.

• Sensores de tráfico dependientes: o el elemento sensor está en la infraestructura y requiere la presencia de un dispositivo embarcado en el vehículo o el/los elementos sensores están en el vehículo.

En los siguientes apartados se explicarán las principales tecnologías de sensorización dentro de los grupos descritos previamente.

3


2.1. Sensores de tráfico autónomos

Se distinguen 2 tipos de sensores para la detección y monitorización de vehículos [1]: las tecnologías intrusivas, que están instaladas en o a lo largo del pavimento, y las tecnologías no intrusivas que se encuentran por encima o a los lados de la carretera causando mínimo efecto sobre el flujo de tráfico.

2.1.1. Sensores intrusivos

dentro de los sensores intrusivos existen multitud de tipos que se detallarán a continuación: la espira magnética, el tubo neumático, los sensores piezo-eléctricos, los sensores de fibra óptica y los sensores geomagnéticos.

Si bien el mecanismo fundamental de todos ellos es similar, detectan el paso de un vehículo cuando éste pasa sobre los sensores, las dos primeras tecnologías son las más empleadas en las carreteras.

los sensores intrusivos son, en general, más económicos en términos de instalación, sin em-bargo presentan una serie de inconvenientes:

• Interrupción del tráfico durante la instalación y la reparación.

• Pueden aparecer errores si las condiciones de la calzada no son las apropiadas o si la instalación ha sido deficiente.

• El reasfaltado de las autopistas puede exigir la re-instalación de los sensores.

Este tipo de sensores pueden proporcionar información sobre el volumen de tráfico, detección y clasificación de vehículos, e incluso información sobre la velocidad.

2.1.1.1. Espiras magnéticas

las espiras magnéticas son los sen sores más extendidos en las carreteras españolas ya que se trata de una tecnología barata y muy desarrollada, con un funcionamiento simple que no se ve afectado por las condiciones ambientales.

Como el resto de sensores intrusivos tienen en contra la necesidad de obras para su insta-lación y reparación. además en la práctica son propensas a fallos y errores de funcionamiento, por lo que, cada vez más, se están buscando nuevas tecnologías que permitan reemplazarlas.

Su funcionamiento se basa en la variación de la impedancia que se registra en la espira al paso de un vehículo. la espira está formada por cuatro partes:


4

• un lazo o bucle3 formado por un cable que da una o más vueltas, enterrado de manera superficial en el pavimento de la autopista.

• un cable de introducción que une el lazo con una caja de derivación.

• otro cable de unión entre la caja de derivación y el controlador

• una unidad electrónica situada en la cabina de control. Esta unidad contiene un oscilador y amplificadores que excitan el lazo inductivo.

Figura 1. Esquema del lazo inductivo

la explicación física de este fenómeno es la siguiente:

• la unidad electrónica transmite corriente al lazo inductivo.

• La corriente que fluye por el lazo produce un campo magnético H alrededor del cable (ver ecuación (1)). N es el número de vueltas del lazo formado por el cable, I es la corriente en el cable expresada en amperios y l es la longitud de la espira (o lazo).

• El campo magnético produce un flujo magnético a través de la espira ø presentado en la ecuación (2), donde B es la densidad de flujo magnético, A es el área encerrado por el lazo, µr es la permeabilidad magnética relativa del medio y µo es una constante de valor 4π x 10-7 N/a2.

3 las espiras también son conocidas como bucles o lazos inductivos

Corriente Inducida por el paso de un

vehículoEspira magnética

Malla de refuerzo

Caja de derivación

Unidad de electrónica

Dispositivo de calibrado,

configuración, operación, etc...

Señal de salida

(1)

(2)

5


• la inductancia L (expresada en Henrios) del lazo inductivo varía al variar el flujo magné-tico que atraviesa el mismo según la expresión (3). a partir de esta variación se deduce la presencia de los vehículos.

• Si un vehículo (o cualquier objeto conductor de electricidad) entra en dicho campo magnético o mejor dicho, alguna componente del campo magnético es normal al área del objeto, se induce en el cable una corriente que genera otro campo magnético opuesto al primer campo magnético. Este hecho produce una disminución del campo magnético global. Teniendo en cuenta que la inductancia del lazo es proporcional al flujo magnético, la inductancia disminuye.

Esta tecnología puede detectar variables como el volumen de tráfico, la presencia, la velocidad o determinar la clasificación (ver Figura 2) del vehículo utilizando una configura-ción simple o doble.

Figura 2. Clasificación de vehículos según longitud y número de ejes. (Fuente [2])

Además de las instalaciones permanentes de lazos inductivos (Figura 3) existen instalaciones temporales, portátiles, que no necesitan ser enterradas en la carretera sino que se adhieren, de una u otra forma, a la superficie de la carretera como la que se muestra en la Figura 4.

(3)


6

Figura 3. Esquema de instalación de espiras para dos carriles.

Figura 4. Lazo inductor temporal adherido a la calzada

2.1.1.2.Tubo Neumático

Los tubos neumáticos son tubos de goma (ver Figura 5 (a)) que se emplazan a lo largo del pavimento sobre la calzada y que son capaces de detectar el paso del vehículo por el cambio de presión que éste ejerce sobre el aire contenido en el tubo al pasar sobre el mismo.

la ráfaga de aire generada dentro del tubo excita una membrana que cierra un interruptor

Espira BEspira A

3,5 m 3,5 m 3,5 m 60 m

Pull BoxUnidad

Electrónica

Líneas de separación de carril

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produciendo una señal eléctrica que se transmite a un contador o a un equipo con software apropiado para su procesamiento.

Suelen incorporar un aparato registrador, que cada hora aproximadamente, descargan en una cinta magnética o en papel, la información recogida en ese intervalo de tiempo, volviendo el contador a cero para iniciar un nuevo período de medición.

Los tubos neumáticos se colocan perpendicularmente al sentido de la circulación (ver Figura 5 (b)). Son unos sensores baratos y fiables pero, al estar en la superficie se gastan rápidamente y deben ser revisados con regularidad. la señal eléctrica que generan es muy débil por lo que necesita ser amplificada para trabajar con ella.

Figura 5. Tubo neumático real (a) y ejemplo de colocación en una calzada (b)

la colocación de dos tubos a corta distancia permite calcular la velocidad del vehículo (tubo neumático doble).

Este tipo de detectores es muy útil en instalaciones provisionales o de corta duración, ya que los tubos de goma se colocan fácilmente sobre la calzada y el contador se alimenta de una batería. las averías que se presentan de manera más frecuente son los fallos eléctricos del contador, y las roturas de los tubos de goma, que deben soportar el impacto de las ruedas de los vehículos.

Con esta tecnología se pueden obtener diferentes variables como el volumen de tráfico, la velocidad (empleando el tubo doble al que se ha hecho referencia) y la clasificación (en base al número y espacio entre ejes) del vehículo.

2.1.1.3. Sensores piezo-eléctricos

la detección se realiza en base a la presión que genera el vehículo al pasar sobre ellos. de-tectan el paso del vehículo en base a la carga eléctrica que se genera en el material piezoeléc-trico cuando es pisado por una rueda y éste se deforma.

(a) (b)


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Se colocan en la superficie de la calzada, por lo que son apropiados para medidas móviles. al igual que los tubos de goma necesitan amplificadores en el detector para amplificar la señal eléctrica que se genera.

ofrecen como ventajas respecto a los tubos de goma, que son más resistentes y, al ser más finos, afectan menos a la conducción. Un esquema genérico de este tipo de sensores se pu-ede ver en la Figura 6.

Figura 6. Esquema del sensor piezoeléctrico

Su funcionalidad es similar a la de los tubos de goma por lo que permiten medir variables como el volumen de tráfico, el peso del vehículo y su tipo (en base al número y espacio entre ejes).

2.1.1.4. Sensores de fibra óptica

Los sensores de fibra óptica, al igual que los dos sensores explicados con anterioridad, basan la detección en la presión realizada por el vehículo al pasar sobre el sensor.

Cuando un vehículo pasa sobre el detector, se produce una disminución de la transmitancia óptica. Esta variación es interpretada por un interfaz opto-electrónico que determina la pres-encia de un vehículo e incluso el tipo de vehículo del que se trata.

El parámetro principal de estos sensores es la sensibilidad. Es capaz de detectar desde ob-jetos con unos gramos a vehículos de gran tonelaje. Estos sensores permiten medir variables como el número de vehículos, el peso del vehículo y, como se ha comentado con anteriori-dad, su tipo (en base al número y espacio entre ejes).

En la Figura 7 se presenta una posible configuración para la colocación de este tipo de sen-sores en la autopista.

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Figura 7. Colocación de sensor de fibra óptica y esquema óptico. (Adaptada de [1])

2.1.1.5. Sensores geomagnéticos

la última tecnología intrusiva que se va a explicar se fundamenta en las variaciones del campo magnético terrestre que produce un vehículo. Esta tecnología se verá más en profundidad en el capítulo 3, donde se abordará como parte de las nuevas tecnologías de sensorización.

a diferencia de las espiras los sensores magnéticos son elementos pasivos que detectan la presencia de un metal ferromagnético (por extensión la presencia de un vehículo) a través de la perturbación que provoca en el campo magnético terrestre. Esta perturbación es conocida como anomalía magnética.

El efecto que un vehículo produce sobre el campo magnético al pasar sobre el sensor se pu-ede observar en la Figura 8 (a), tanto la variación producida en una brújula como la variación en la señal que ofrece el sensor. En la Figura 8 (b) se presenta un ejemplo de instalación de este tipo de sensores en una autopista.

Figura 8. (a) Influencia del vehículo en el campo magnético terrestre y (b) esquema de colocación típica del sensor en la autopista.

(a) (b)


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una vez explicados los sensores intrusivos se presentarán, en el siguiente apartado, los prin-cipales sensores no intrusivos.

2.1.2. Sensores no intrusivos

A diferencia de los intrusivos, este tipo de detectores no interfieren directamente sobre el tráfico durante su funcionamiento, ya que se sitúan sobre o en el lateral de la calzada. Como inconveniente cabe destacar que son, en general, más costosos económicamente, tanto los sensores en si como la instalación de los mismos.

los detectores no intrusivos empleados en la actualidad son, principalmente de dos tipos:

• Sensores activos: aquellos que emiten una señal y captan la respuesta reflejada sobre el vehículo. de este tipo son los radares de microondas, radares láser y los sensores ul-trasónicos.

• Sensores pasivos: este tipo de sensores capta variaciones producidas, en ciertos parámet-ros, por el paso de un vehículo. Sensores pasivos son las cámaras de vídeo, los sensores infrarrojos y los sensores acústicos.

2.1.2.1. Radares microondas

la detección del vehículo por medio del RadaR4 se consigue a través de la emisión de una señal de microondas (entre 1 y 30 GHz, típicamente 10,525 GHz). las microondas son re-flejadas por objetos y el radar calcula el tiempo transcurrido entre la emisión de la señal y la recepción de la señal reflejada.

Este tiempo de recorrido es la variable básica a partir de la cual se extrae información acerca del vehículo, su posición, su velocidad…

Figura 9. Esquema de funcionamiento del radar microondas. (Adaptada de [1])

4 El término viene del inglés Radio detection and Ranging

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Su colocación depende de la finalidad deseada. Se puede colocar sobre la calzada, en el centro de un carril, para medir el carril en concreto o bien, se puede situar en un lado de la calzada para medir parámetros de tráfico a través de todos los carriles. La base de su fun-cionamiento se puede observar en la Figura 9.

a parte de por su situación es posible diferenciar dos tipos de radares de microondas:

• Radares CW (onda continua o continuous wave): transmiten a una longitud de onda con-tinua de doppler y detectan paso de vehículos y miden la velocidad de los mismos y son capaces de clasificarlos por su longitud.

• Radares FMCW (de frecuencia modulada o Frequency modulated continuous wave) detec-ta además del paso de vehículos y su clase, su presencia, es decir, detectan vehículos parados.

La Figura 10 muestra la variación de la frecuencia en función del tiempo de los dos tipos de radares de microondas. El primero de ellos mantiene la frecuencia constante a lo largo del tiempo mientras que el segundo la varía.

Figura 10. Variación de frecuencia en los dos tipos de radares microondas. (Fuente [1])

2.1.2.2. Sensores láser (infrarrojos activos)

la detección del vehículo a través del radar láser, también conocido como lIdaR, se realiza a través de la emisión de un pulso lumínico láser (en el infrarrojo cercano) para medir la dis-tancia a la que se encuentra un determinado objeto. Para calcular dicha distancia, se mide el tiempo que tarda el pulso lumínico en viajar desde el lIdaR hasta el vehículo y volver.

Sabiendo que este pulso viaja a la velocidad de la luz la distancia se calcularía según la ecuación (4) donde D es la distancia, c es la velocidad de la luz y t es el tiempo que pasa desde la emisión hasta la recepción.

(4)


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Estos dispositivos permiten, asimismo, calcular la velocidad de un vehículo. Esto es posible emitiendo, al menos, dos pulsos láser que permiten calcular la variación de la distancia en un tiempo determinado.

Figura 11. Ejemplo de aplicación del radar láser y fotografía de un radar láser. (Adap-tada de [1])

Su utilización tradicional ha sido clasificar vehículos en base a su longitud y volumen. los sensores LIDAR modernos ofrecen imágenes 2D e incluso 3D aumentando la fiabilidad en la clasificación de los vehículos.

Nuevas aplicaciones surgidas en diversos proyectos de investigación se explicarán en la parte de nuevas tecnologías de sensorización.

2.1.2.3. Sensores ultrasónicos

los sensores ultrasónicos transmiten ondas sonoras a una frecuencia entre 25 y 50 kHz, siem-pre por encima del rango auditivo humano. Se puede observar un esquema de colocación típico en la siguiente figura con un ejemplo de montaje sobre la calzada y en un lateral.

Figura 12. Esquema de colocación de sensores ultrasónicos. (Tomada de [1])

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El sistema envía pulsos ultrasónicos de duración Tp con una separación de To mayor que el tiempo que tarda en llegar la onda ultrasónica a la calzada de la autopista y volver al sensor. El sensor está “abierto” a intervalos regulares de tiempo, para la detección de vehículos. los pulsos emitidos y reflejados se representan en la Figura 13. La variación en la recepción de pulsos reflejados en presencia de un vehículo se transforma en una señal eléctrica y es proc-esada en un sistema de tratamiento de señal, para su interpretación.

Figura 13. Pulsos ultrasónicos emitidos y reflejados. (Adaptada de [1])

Estos sensores son capaces de detectar vehículos en movimiento (o parados) así como de calcular su velocidad.

2.1.2.4. Sensores infrarrojos pasivos

a diferencia de las tecnologías explicadas anteriormente se trata de un sensor pasivo. Este tipo de sensores no emite energía sino que detecta la energía desprendida de dos fuentes:

• Energía emitida por los vehículos, la superficie de la carretera y otros objetos dentro del campo de visión del sensor.

• Energía emitida por la atmósfera y reflejada en los objetos antes referidos.

la energía captada se dirige hacia un material sensible al infrarrojo. Este material transforma el estímulo infrarrojo en una señal eléctrica. a continuación una etapa de procesado se encarga de analizar la información contenida en la señal. El esquema general se muestra en la Figura 14.


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Figura 14. Esquema de funcionamiento general de los sensores infrarrojos pasivos. (Adaptada de [1])

Se pueden colocar tanto sobre la autopista como en un lateral de la misma. Permiten realizar medidas de velocidad y volumen, así como realizar una clasificación del vehículo.

2.1.2.5. Sensores acústicos

El funcionamiento de los sensores acústicos se basa en la detección de la energía acústica (sonidos audibles) producida por el tráfico vehicular (ruido del vehículo y contacto de las ruedas del vehículo con la calzada). Cuando un vehículo atraviesa la zona de detección se produce un aumento de la energía acústica y esta energía es convertida en señal eléctrica.

los sensores acústicos suelen estar formados por un array bidimensional de micrófonos y ofrecen detección en un único carril o en varios. Es posible realizar medidas de detección de vehículos y velocidad.

2.1.2.6. Cámaras de vídeo

los sistemas video se introdujeron en la gestión de autopistas para labores de vigilancia re-mota por parte de un operario físico. Sin embargo, en la actualidad se emplean técnicas de visión artificial para extraer, de manera automática, distintos tipos de información.

El ámbito de aplicación de las cámaras ha aumentado, y se emplean, además de para vigilan-cia, para la detección y conteo de vehículos e identificación de los mismos por extracción automática de la matrícula, entre otras cosas.

un sistema de procesado de video está formado típicamente por una o varias cámaras, un equipo basado en un microprocesador para digitalización y análisis y un software para

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interpretar las imágenes y extraer la información deseada.

Sin entrar en demasiados detalles técnicos acerca de los elementos que componen un siste-ma de sensorización vídeo sí conviene destacar la importancia que la colocación y calibración de la cámara tiene en el resultado del sistema.

Para la colocación de la cámara existen multitud de aspectos a tener en cuenta, como el lugar concreto, la altura, su situación sobre o al lado de la autopista, etc. Se listan a continuación una serie de ellos importantes y genéricos que permiten obtener imágenes útiles en la posterior etapa de visión artificial, ya sea para detección de vehículos o identificación de matrículas.

• la localización debe buscar la minimización de vibración y movimiento.

• Evitar la presencia de obstáculos en el campo de visión de la cámara. Minimizar también las oclusiones entre vehículos.

• En lo posible, conviene eliminar la presencia del horizonte en la escena, para evitar enfocar al sol.

• la colocación de la cámara debe minimizar la recepción de destellos provenientes de los faros de los coches, reflejos del pavimento, etc.

Como se ha adelantado, otro aspecto importante de las cámaras es la calibración de las mis-mas. Este proceso es necesario para identificar las dimensiones reales del área captada con la cámara.

En la Tabla 1 se presentan una serie de parámetros de calibración necesarios para utilizar sensores video en la localización e identificación de vehículos que circulan por una autopista.

Tabla 1. Información de calibración de un sistema video para detección de vehículos.(Fuente:[3])


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a partir de la lente y la colocación de la cámara es posible calcular las dimensiones reales (en metros) de las dimensiones presentes en la imagen (en píxeles), En la Tabla 2 se puede observar un ejemplo de cálculo de las dimensiones de una imagen para una cámara con una lente de distancia focal 8 mm, situada a una altura de 12.2 metros sobre la carretera. Esta colocación de la cámara, a gran altura sobre la autopista, es típica en aplicaciones de tráfico como la monitorización de vehículos.

Tabla 2. Ejemplo de cálculo de dimensiones reales a partir de los parámetros de una cámara y su colocación. (Tabla obtenida en [3])

Para finalizar el presente apartado de sensores de tráfico, se resumen en las siguientes tablas las características principales de cada tipo de sensores. En la Tabla 3 se recogen los puntos fuertes y los puntos débiles de los sensores intrusivos y en la Tabla 4 las de los sensores no intrusivos, diferenciando entre sensores activos y sensores pasivos.

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Tabla 3. Tabla resumen de los sensores intrusivos. (Adaptada de [1])

Tabla 4. Tabla resumen de los sensores no intrusivos, diferenciando los activos de los pasivos. (Adaptada de [1])


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2.2. Sensores de tráfico dependientes

A diferencia de los sensores de tráfico independientes, explicados con anterioridad, los de-nominados sensores de tráfico dependientes requieren la instalación o presencia de un equi-po embarcado dentro de los vehículos.

los sensores situados en la infraestructura son capaces de controlar la posición de cada vehículo a partir de la detección de algunos de los equipos embarcados, en base a diversas tecnologías.

Por otro lado los sensores embarcados en los vehículos permiten detectar situaciones en las zonas cercanas de los vehículos (obstáculos, situación meteorológica, estado de la vía…).

En este apartado se presentarán por un lado dos tecnologías que permiten conocer la posición de los vehículos en base a su equipamiento embarcado y el equipamiento situado en la infrae-structura:

• La identificación de vehículo por radiofrecuencia

• los sistemas de navegación por satélite o GNSS5 .

Seguidamente se presentarán, de manera genérica, los sensores embarcados en los vehícu-los que, en principio, no guardan relación con la infraestructura.

2.2.1. Identificación de vehículo por RFID6

La identificación por radiofrecuencia (RFID) es un sistema de almacenamiento y recuperación de datos remoto que usa dispositivos denominados etiquetas, transpondedores o tags RFID. El propósito fundamental de esta tecnología es transmitir la identidad de un objeto (similar a un número de serie único) mediante ondas de radio.

Se requiere que el vehículo lleve un equipo embarcado (tag) capaz de comunicarse de forma segura y fiable con la infraestructura, de manera que se pueda identificar y cobrar correcta-mente cada vehículo. Por su parte la infraestructura debe incorporar un transmisor/receptor para comunicarse con el vehículo (TRX)

a continuación se describe brevemente el equipo embarcado, el equipo de la infraestructura y el tipo de comunicación que establecen entre ambos. No se darán detalles de modelos es-pecíficos ya que existe una gran variedad, sin embargo se presentará esquemáticamente un ejemplo de aplicación para un modelo de sistema de peaje en free-flow.

5 Global Navigation Satellite System6 RFID Radio Frequency IDentification

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2.2.1.1. Equipo embarcado (tag)

Consiste, como ya se ha comentado, en un tag RFID embebido en el vehículo que permite al sistema identificar unívocamente al vehículo y realizar el cobro del peaje sin que el vehículo se detenga.

la orientación de un tag afecta a su comunicación con el dispositivo transmisor/receptor situ-ado en la infraestructura. Para lograr una comunicación óptima, el dispositivo se suele colocar en el parabrisas delantero del vehículo ofreciendo una “visión directa” del TRX.

El tag posee, en general, una memoria de lectura/escritura donde se almacenan datos de la aplicación así como el estatus del tag (que puede incluir información sobre existencia de ma-nipulación del tag, o algún problema en el mismo).

2.2.1.2. Equipo en infraestructura (TRX)

El equipo en la infraestructura es un transmisor/receptor encargado de comunicarse con los tags de cada vehículo. En un sistema completo, como ya se ha hecho referencia, funcionará en combinación con otros equipos por ejemplo de detección de vehículos, y lectura de matrículas.

la comunicación se realiza por medio de un enlace microondas tipo dSRC7 que se explicará en el siguiente apartado. Cada antena TRX produce una “zona de comunicación” (rango). Cuando un vehículo, y por tanto su tag, entra en la zona de comunicación el TRX activa el tag y se establece una conexión Infraestructura-vehículo.

Una vez establecido el contacto el TRX valida y autentifica el tag, a partir de información que éste le envía y una vez validado le manda un informe con la transacción y cobro realizado en concepto de peaje. Una vez finalizado el proceso se corta la comunicación.

2.2.1.3. Comunicación vehículo-infraestructura

las comunicaciones dedicadas de corto alcance (dSRC) son comunicaciones inalámbricas de corto o medio alcance diseñadas específicamente para uso en automóviles. Ofrece comu-nicaciones entre el vehículo y la infraestructura empleando la tecnología RFID. Esta tecnología trabaja en la banda de 5.9 GHz y está basada en el estándar IEEE 802.11p denominado WavE (Wireless access in a vehicular environment) una extensión del estándar WiFi para el intercam-bio de datos en vehículos moviéndose a gran velocidad.

Este tipo de comunicaciones ofrecen alta tasa de transferencia de datos, con un alcance corto o medio (menor de 1 km) y un bajo retardo. Funciona con velocidades de los vehículos supe-riores a los 100 km/h.

7 dSRC: dedicated Short Range Communications (Comunicación dedicada de corto alcance)


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El rendimiento de la banda de frecuencias empleada por WAVE se representa en la Figura 15. Se representa la variación de la tasa de transferencia dependiendo de la distancia entre trans-misor y receptor (como es natural cuanto mayor es la distancia menor es la tasa binaria) y las distintas aplicaciones para las que se emplea este tipo de comunicaciones. Para los servicios de peaje se emplea en general una tasa binaria de unos 6 Mbps y un alcance del orden de 10 metros.

Figura 15. Rendimiento de la banda de frecuencias WAVE y sus aplicaciones (Fuente: [7])

las características esenciales de las comunicaciones dSRC se resumen en la tabla adjunta, comparándolas con las características de otros sistemas inalámbricos de comunicaciones, como el WiFi, la telefonía móvil y el WiMAX.

Tabla 5. Resumen de características de sistemas de comunicación inalámbricos.

(Fuente: [8])

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Su uso en sistemas de peaje requiere poder trabajar con vehículos en movimiento (a altas velocidades ya que se trata de autopistas), con un bajo retardo y corto alcance, ya que típica-mente los dispositivos TRX se colocarán a menos de 10 metros del vehículo.

Un ejemplo de sistema integral para free flow empleando sistemas RFID se muestra en el siguiente esquema. Corresponde al sistema TollMaTIC G3 implantado en Chile.

Figura 16. Esquema de un sistema de free-flow que emplea RFID (Fuente:[9])


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2.2.2. Sistemas GNSS

Al igual que los sistemas RFID, los vehículos necesitan llevar un equipo receptor para captar la señal de los sistemas de navegación por satélite.

un Sistema Global de Navegación por Satélite es una constelación de satélites que transmite rangos de señales utilizados para el posicionamiento y localización en cualquier parte del globo terrestre, ya sea en tierra, mar o aire (en este documento su utilidad principal se refiere al posicionamiento en tierra, concretamente en autopistas)

Estos sistemas permiten determinar las coordenadas geográficas y la altitud de un punto dado como resultado de la recepción de señales provenientes de dichas constelaciones. En con-creto resultan muy útiles para aplicaciones de localización de vehículos (aunque no funcionan dentro de túneles) y navegación.

Su aplicación en los ITS puede suponer un gran avance ya que esta tecnología permite lo-calizar con precisión y en todo momento un vehículo dado, conociendo el número de kilómet-ros recorridos, su velocidad media, punto de entrada y salida en la autopista, etc.

la idea básica de todos estos sistemas es la triangulación. a partir de al menos tres satélites cuya posición es conocida, y a partir de la distancia de cada uno de ellos al vehículo que se desea posicionar, es posible obtener la posición del vehículo en términos de longitud y latitud (ver Figura 15). Si se emplean más de tres satélites se puede obtener la altura sobre el nivel del mar.

Figura 17. Esquema de funcionamiento del proceso de triangulación para posicionami-ento de vehículos

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En la actualidad existen dos sistemas de navegación predominantes en Europa, el GPS ameri-cano y el GalIlEo europeo, en desarrollo (también existen otros sistemas globales como el GloNNaS ruso, y otros regionales como el doRIS francés, el IRNSS indio y el QZSS japonés de funcionamiento análogo). En los siguientes apartados se explica brevemente el funcionami-ento de cada uno de ellos.

2.2.2.1. Sistema GPS (Global Positioning System)

Su nombre completo es NavSTaR GPS8 y es un sistema de posicionamiento global que per-mite determinar en todo el mundo la posición de un objeto, una persona, un vehículo o una nave, con una precisión hasta de centímetros aunque la precisión habitual es de unos pocos metros ofreciendo, asimismo, información temporal.

Se empezó a desarrollar en 1973 como mejora de TRaNSIT (sistema de localización satélite anterior que contaba con 6 satélites en órbita) y aunque, con un uso militar en principio, pasó a ser un sistema de uso civil con ciertas restricciones. En 1994 contaba con 24 satélites uti-lizables y en la actualidad, tras los últimos lanzamientos de satélites en marzo de 2008, cuenta con una constelación de 32 satélites (algunos no operativos). los satélites orbitan a una dis-tancia de 20.200 km con trayectorias sincronizadas para cubrir toda la superficie de la Tierra.

Este Sistema Global de Navegación por Satélite lo componen:

• Sistema de satélites. Está formado por 32 unidades con trayectorias sincronizadas para cubrir toda la superficie del globo terráqueo. La posición de estos satélites permite reci-bir señales de al menos cuatro de ellos desde cualquier punto de la Tierra (si bien, en la mayoría de los casos recibe señal de entre 6 y 8 satélites, permitiendo una mayor precisión en la localización). la energía eléctrica que requieren para su funcionamiento la adquieren a partir de dos paneles compuestos de celdas solares adosados a sus costados.

• Estaciones terrestres. Envían información de control a los satélites para controlar las órbitas y realizar el mantenimiento de toda la constelación.

• Terminales receptores: Indican la posición en la que están; conocidas también como uni-dades GPS. Serán el equipamiento embarcado necesario en el vehículo para la utilización de esta tecnología.

GPS proporciona dos niveles generales de servicio en dos frecuencias bien diferenciadas:

• El sistema de posicionamiento estándar (SPS): es un servicio gratuito, de cobertura mun-dial y disponible para todos los usuarios. Se proporciona empleando la frecuencia l1 antes descrita. Codifica la señal empleando un código de adquisición aproximativa (C/A).

• El sistema de posicionamiento preciso (PPS): es un sistema de posicionamiento de gran precisión, empleado con fines militares. Trabaja en la frecuencia L2 a 1227,6 MHz y emplea un código de precisión cifrado P(y).

8 NavSTaR GPS Navigation System with Time and Ranging Global Positioning System


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la precisión del sistema GPS depende fuertemente de la cantidad de satélites captados en un momento dado y la distribución geométrica de los mismos así como de una serie de factores externos que se listan a continuación:

• Retraso de la señal en la ionosfera y la troposfera

• Señal multirruta, producida por el rebote de la señal en edificios y montañas cercanos.

• Errores orbitales, donde los datos de la órbita del satélite no son completamente precisos.

• Errores locales en el reloj del GPS.

Para mejorar la precisión del sistema se desarrolló el GPS diferencial (DGPS) que proporciona a los receptores correcciones de los datos recibidos de los satélites. El fundamento radica en el hecho de que los errores producidos por el sistema GPS afectan por igual (o de forma muy similar) a los receptores situados próximos entre sí. los errores están fuertemente correlacio-nados en los receptores próximos.

Un receptor GPS fijo en tierra (referencia) que conoce exactamente su posición basándose en otras técnicas, recibe la posición dada por el sistema GPS, y puede calcular los errores producidos en la localización comparándola con la suya propia, conocida de antemano. Este receptor transmite la corrección de errores a los receptores próximos a él, y así éstos pueden, a su vez, corregir también los errores producidos por el sistema dentro del área de cobertura de transmisión de señales del equipo GPS de referencia.

Existen varias formas de obtener las correcciones dGPS. Pueden ser recibidas por radio, descargadas de Internet, o con una conexión inalámbrica, o bien proporcionadas por algún sistema de satélites diseñado para tal efecto (en Estados unidos existe el WaaS, en Europa el EGNOS y en Japón el MSAS, todos compatibles entre sí). La siguiente figura recoge el fun-cionamiento del dGPS.

Figura 18. Esquema de funcionamiento del sistema DGPS empleando un satélite geoestacionario

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En España también existe la posibilidad de transmitir las correcciones dGPS empleando ra-diodifusión. Gracias al proyecto RECoRd (Radio difusión Española de Correcciones diferen-ciales) es posible difundir las correcciones para la obtención del dGPS por distintos medios terrestres o satélite. Estos medios pueden ser analógicos (por medio del RdS (Radio data System)) o digitales (por medio de daB (digital audio Broadcast) e Internet).

2.2.2.2. Sistema Europeo

En el apartado anterior se ha explicado que el sistema GPS es un sistema americano, desarrollado en sus orígenes con fines militares, y con ciertas limitaciones en cuanto a pre-cisión y prestaciones, que los sistemas dGPS pretenden paliar en cierta medida.

a nivel europeo se ha desarrollado, por un lado, el servicio EGNoS, para llevar a la prác-tica estas mejoras sobre el GPS. Sin embargo, por otro lado la unión Europea está desarrol-lando un sistema de navegación por satélite propio, integral, independiente del GPS y mu-cho más ambicioso, denominado GalIlEo, que una vez operativo será el primer sistema de navegación global diseñado con fines civiles.

Servicio EGNOS (European Geostacionary Navigation Overlay Service)

Como ya se ha introducido en la parte del dGPS, EGNoS es una implementación, a nivel eu-ropeo de un sistema para la mejora del GPS ofreciendo, de esta manera, una mayor precisión (menor de 1 metro), calidad y disponibilidad de servicio. asimismo ofrece mensajes de alerta para los usuarios en caso de detección de algún problema.

La arquitectura general del sistema EGNOS se presenta en la Figura 19 y se compone de:

• 34 estaciones de monitorización o RIMS (Reference and Integrity Monitoring Station): que monitorizan la posición de la constelación de satélites de GPS (o GloNaSS). Para que la localización sea precisa cada satélite debe ser monitorizado por varias RIMS.

• una red de comunicaciones EWaN (EGNoS Wide area Network) encargada de transmitir la información de los RIMS a los Centros de control, y de los centros de control a los NlES.

• 4 centros de control MCC (Mission control center) encargados de obtener la información de corrección a partir de los datos de monitorización recibidos de los RIMS. Sólo uno de estos MCCs está activo, los otros tres pueden activarse en caso de error en el sistema.

• 6 estaciones de navegación NlES (Navigation land Earth Station) que transmiten la infor-mación de corrección recibida de los centros de control a los satélites de EGNoS para su difusión a los usuarios. Existen dos NlES por cada uno de los tres satélites estacionarios, uno primario y otro de apoyo.

• 3 satélites geoestacionarios (aoR-E, IoR-W y aRTEMIS) cuya labor es difundir la información de corrección a los usuarios.


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Figura 19. Arquitectura del Sistema EGNOS. (Fuente: [4])

Sistema GALILEO

GalIlEo es, o mejor dicho será, un Sistema global de navegación por satélite desarrollado por la unión Europea, con el objeto de evitar la dependencia de los sistemas GPS y GloNaSS. al contrario de estos dos, será de uso civil.

las fases establecidas para la implementación del sistema son:

• Definición (2000-2003)

• desarrollo y validación en órbita (2004-2008)

• despliegue (2008-2010)

• Explotación comercial (a partir de 2010 - 2015)

además de prestar servicios de autonomía en radionavegación y ubicación en el espacio, GalIlEo será interoperable con los sistemas GPS y GloNaSS. El usuario podrá calcular su posición con un receptor que utilizará satélites de distintas constelaciones. al ofrecer dos fre-cuencias en su versión estándar, Galileo brindará ubicación en el espacio en tiempo real con una precisión del orden de metros, algo sin precedentes en los sistemas públicos.

El aumento en la precisión es fundamental para los esquemas de planificación dinámica de movilidad y cálculo de rutas ya que, por ejemplo, un error de 4 metros puede situar en la auto-pista a un vehículo que en realidad circula por la vía de servicio, o viceversa, produciéndose un fallo en el sistema de tarificación.

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Por otro lado, los satélites GalIlEo, a diferencia de los que forman la malla GPS, estarán en órbitas ligeramente más inclinadas hacia los polos. de este modo sus datos serán más exactos en las regiones cercanas a los polos, donde los satélites estadounidenses pierden notablemente su precisión.

asimismo, garantizará la disponibilidad continua del servicio, excepto en circunstancias ex-tremas, e informará a los usuarios en segundos en caso del fallo de un satélite. Esto lo hace conveniente para aplicaciones donde la seguridad es crucial, tal como las aplicaciones ferro-viarias, la conducción de automóviles o el control del tráfico aéreo. El uso combinado de Gali-leo y otros sistemas GNSS ofrecerá un gran nivel de prestaciones para todas las comunidades de usuarios del mundo entero.

una preocupación importante de los actuales usuarios de la radionavegación por satélite es la fiabilidad y vulnerabilidad de la señal. En los últimos años, se han producido varios casos de interrupción del servicio por causas tales como interferencia accidental, fallos de los satélites, denegación o degradación de la señal. En este contexto, GalIlEo realizará una importante contribución a la reducción de estos problemas al proveer en forma independiente la trans-misión de señales suplementarias de radionavegación en diferentes bandas de frecuencia. En total, utilizará 10 radiofrecuencias, de la siguiente manera:

• 4 frecuencias en el rango de 1164-1215 MHz (E5a-E5B)

• 3 frecuencias en el rango de 1260-1300 MHz (E6),

• 3 frecuencias en el rango de 1559-1591 MHz (l1).

Galileo está concebido para usuarios multimodales. A fin de responder a las diferentes necesi-dades, el sistema proveerá cinco servicios:

• Servicio abierto (open Service – oS)

• Servicio para aplicaciones críticas (Safety-of-life - Sol)

• Servicio Comercial (Commercial Service – CS)

• Servicio público regulado (Public Regulated Service – PRS)

• Servicio de búsqueda y salvamento (Search and Rescue Service – SaR)

la constelación de GalIlEo, una vez completada (en la actualidad hay únicamente dos sa-télites en órbita) contará con 30 satélites así como con estaciones terrestres, intercomunicadas entre sí mediante enlaces terrestres y satelitales.


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2.2.3. Sensores dentro de los vehículos

los sensores situados en el vehículo se emplean tradicionalmente de manera aislada, es decir un vehículo detecta situaciones de su entorno y sus dispositivos inteligentes actúan en con-secuencia, avisando al conductor, encendiendo los faros o frenando el vehículo de manera automática.

Las tecnologías que emplean son variadas e incluyen técnicas de visión artificial, sensores radar y sensores lIdaR. Se pueden diferenciar distintos tipos de sistemas atendiendo al área de aplicación de los mismos [5]:

• Sistemas de confort: son aquellos sistemas que facilitan la experiencia de conducción de los usuarios, también denominados servicios de asistencia a la conducción:

– asistencia al aparcamiento

– Control adaptativo de la velocidad (aCC)

– Control adaptativo de la velocidad (low-Speed aCC)

– asistencia en el mantenimiento del carril (lKa)

– Control automático del vehículo

• Sistemas de seguridad: estos sistemas buscan prevenir los accidentes y en caso de que estos ocurran, minimizar sus efectos. algunos de los sistemas de seguridad se listan a con-tinuación:

– asistencia a la percepción del conductor: faros adaptativos, sistemas de visión noc-turna, aviso de presencia de obstáculos, peatones o animales.

– Prevención de choques: aviso y prevención de salida de carril, aviso y prevención de choques frontales, control del punto ciego del retrovisor,…

– Control de conducción degradado: bien por las condiciones del conductor o por las condiciones de la vía. Entre estos sistemas se encuentran los sistemas de detección de fatiga de conductores y los sistemas de monitorización del estado de la vía.

– Prechoque: sistemas que minimizan los efectos de un choque en caso de producirse. dentro de estos sistemas se encuentran aquellos que controlan los airbags, la tensión de los cinturones de seguridad y el control de frenado.

– Control externo de velocidad del vehículo (EVSC9): es una nueva tecnología aún no implantada que, por medio de tecnologías GNSS y mapas con los límites de velocidad impida al conductor acelerar por encima de dichos límites.

9 External vehicle Speed Control

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Como se verá en el capítulo 3, una de las nuevas tendencias, en lo que a sistemas inteligentes de transporte se refiere, son los sistemas cooperativos.

Estos sistemas proporcionan el salto conceptual que permitirá pasar del tratamiento individual de la información obtenida por los sensores del vehículo a la utilización de infor-mación proveniente de multitud de sensores situados en el resto de vehículos y en la infraes-tructura.

Esta cooperación permitirá aumentar la seguridad de los conductores y mejorar la gestión de la movilidad por parte de los gestores de infraestructuras.

2.3. Sensores meteorológicos y ambientales

Además de los sensores de tráfico existen otros sensores importantes en los ITS. Los sensores meteorológicos y ambientales que permiten cuantificar las variables meteorológicas (niebla, viento, nieve, hielo, lluvia, viento, etc) y ambientales (visibilidad, temperatura del pavimento, estado de la carretera…).

los sensores meteorológicos se instalan en aquellos puntos de carretera con especial fre-cuencia de incidencias meteorológicas:

• un puerto de montaña con hielo frecuente,

• un valle con presencia habitual de nieblas.

• una zona de vientos continuados.

Existen también sensores meteorológicos embarcados en los vehículos cuyas medidas se podrán emplear de manera cooperativas gracias a los sistemas cooperativos ya presentados que se explicarán en el apartado 3.1.

El objetivo es detectar su presencia y tomar las medidas de gestión de tráfico adecuadas a cada situación:

• Información a los usuarios para que extremen la precaución,

• Establecimiento de itinerarios de desvío

• otras medidas.

Adicionalmente, en zonas de especial conflictividad en época invernal se dispone de software de control que, en base a las mediciones de distintos parámetros –presión, humedad, tem-peratura de la calzada, etc.- pueden realizar la predicción de formación de hielo con unos 20 minutos de antelación.


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Esta predicción permite alertar a los servicios de conservación correspondientes para el extendido de sal o arena y evitar así la aparición de placas de hielo en la calzada.

una gran variedad de datos pueden ser captados por sistemas de información meteorológicos, tales como [6]:

• Temperatura del aire y su humedad.

• velocidad y dirección del viento.

• Tipo y tasa de precipitación.

Por su parte, los sensores ambientales permitirán medir parámetros adicionales, importantes para conocer el estado de la carretera y de las condiciones de conducción, como son:

• visibilidad.

• Temperatura del pavimento de la autopista.

• Estado de la carretera por si está húmedo o seco.

• análisis químico del pavimento.

a continuación se presentarán algunos sensores meteorológicos y ambientales representa-tivos, adjuntando la descripción de un modelo comercial a modo de ejemplo.

2.3.1. Sensores de temperatura

la temperatura se mide típicamente en grados Celsius. los factores que afectan a la temperatura son la latitud, el movimiento de masas de aire, la radiación solar, y la proximidad de acumulaciones de agua o de tierra.

Para realizar una correcta medida de temperatura el sensor debe estar protegido de la ex-posición directa de la luz solar y las precipitaciones, así como adecuadamente ventilado. de forma habitual, la temperatura en la superficie se mide a dos metros del suelo.

a la izquierda de la Tabla 6 se un sensor de temperatura, de tipo termómetro, y a la derecha sus características.

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Tabla 6. Especificaciones del sensor de temperatura HMP45A (Vaisala [10])

2.3.2. Sensores de viento

Existen dos tipos de sensores de viento, aquellos que miden la intensidad y los que miden la dirección del viento. También existen soluciones en las que se incluyen ambos sensores en el mismo montaje.

2.3.2.1. Sensores de velocidad de viento

la velocidad variable de viento es causada por los gradientes de presión del aire o entre regiones de diferentes frentes meteorológicos. al aire se desplaza en la dirección de menos presión del sistema. Cuanto más brusco es el salto de presión, los vientos producidos son más fuertes. adicionalmente, la velocidad del viento depende de otros muchos factores tales como el efecto de Coriolis, la fricción o la topografía del terreno. Se suele medir en metros por segundo.

En la Tabla 7, a la izquierda, se puede ver un ejemplo de un sensor de velocidad de viento, anemómetro de tipo cazoleta, y sus características a la derecha.

Tabla 7. Especificaciones del sensor de velocidad de viento WE550 (Global Water [6])


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En la Tabla 8, a la izquierda, se puede ver un ejemplo de un sensor de velocidad de viento, anemómetro de tipo ultrasónico, y sus características a la derecha.

Tabla 8. Especificaciones del sensor de velocidad de viento WS425 (Vaisala [10])

2.3.2.2. Sensores de dirección de viento

al igual que se ha descrito en el apartado anterior, los cambios de dirección del viento son causados por los gradientes de presión del aire o entre regiones de diferentes frentes mete-orológicos. al aire se desplaza en la dirección de menos presión del sistema. adicionalmente, la dirección del viento depende de otros muchos factores tales como el efecto de Coriolis, la fricción o la topografía del terreno.

En la Tabla 9, izquierda, se puede ver un ejemplo de un sensor de dirección de viento, de tipo veleta, y sus características a la derecha.

Tabla 9. Especificaciones del sensor de dirección de viento WE570 (Global Water [6])

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2.3.3. Sensores de presión atmosférica

la presión atmosférica es la presión ejercida por el aire en cualquier punto de la atmósfera. Habitualmente se refiere a la presión atmosférica terrestre. La medida de presión del Sistema Internacional de unidades es el newton por metro cuadrado (N/m2) o Pascal (Pa).

la presión atmosférica a nivel del mar en unidades internacionales es de 101325 Pa. Cuando el aire está frío, éste desciende, haciendo aumentar la presión y provocando estabilidad. Se forma entonces un anticiclón térmico. Cuando el aire está caliente, asciende, haciendo bajar la presión y provocando inestabilidad, se forma entonces un ciclón o borrasca térmica.

En la Tabla 10, izquierda, se puede ver un ejemplo de un sensor de presión, de tipo barómetro, y sus características a la izquierda.

Tabla 10. Especificaciones del sensor de presión atmosférica PTB110 (Vaisala [10])

2.3.4. Sensores de humedad

la humedad ambiental es la proporción de vapor de agua presente en el aire, y así es como se proporciona la medida, en tanto por ciento. Normalmente esta proporción varía inversamente proporcional con el cambio en la temperatura del aire, por lo que la humedad relativa más alta se da en condiciones de temperaturas más bajas. Normalmente, después del amanecer, cu-ando el aire se calienta, la humedad relativa disminuye. En el caso de tener vapor de agua en el aire con un 100% de humedad relativa se considera el caso de la concentración de vapor de agua en saturación.

En la Tabla 11, izquierda, se puede ver un ejemplo de un sensor de humedad, de tipo capaci-tancia, y sus características a la izquierda.


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Tabla 11. Especificaciones del sensor de humedad HMP45D (Vaisala [10])

2.3.5. Sensores de visibilidad

Los sensores de visibilidad identifican las diferentes condiciones meteorológicas que pueden producir una reducción de la visibilidad en la carretera. Suelen identificar varios tipos de pre-cipitación, tales como lluvia, nieve o combinaciones de ambas. También deben ser capaces de detectar situaciones de niebla, o nubes de polvo o humo, etc.

En la Tabla 12, izquierda, se puede ver un ejemplo de un sensor de visibilidad, de tipo disper-sión frontal, y sus características a la derecha.

Tabla 12. Especificaciones del sensor de visibilidad PWD12 (Vaisala [10])

2.3.6. Luminancímetros

La cantidad de luz existente en una carretera influye de manera determinante en la calidad de conducción de los conductores, así como en su seguridad.

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los luminancímetros miden la luminancia (cantidad de luz) en un margen de distancia cercana o infinita, considerando la luz ambiente, por lo que ofrecen una medida de las condiciones de luz de una carretera.

En la Tabla 13, izquierda, se puede ver un ejemplo de un sensor de luz, de tipo luminancímetro y sus características a la derecha.

Tabla 13. Especificaciones del sensor de luz, luminancímetro Mavo-Spot 2 (Gossen [11])

2.3.7. Sensores de estado de la carretera

al igual que la luz en una carretera, el estado del pavimento es un parámetro que determina tanto la calidad de la conducción como la seguridad de los conductores.

2.3.7.1. Sensores del estado general del pavimento

Este tipo de sensores emplea diversas tecnologías (fibra óptica, electros de fibra de carbono) para realizar una serie de mediciones que permiten medir el el estado de la carretera que está analizando.

Entre las medidas que obtienen están las siguientes:

• detección del posible recubrimiento del pavimento (agua, nieve, etc.).

• Conductividad y temperatura de la superficie.

• Temperatura del subsuelo.

Por ejemplo, el sensor de carretera dRS511 de vaisala ([7]), junto con el analizador de pavi-mento RoSa de la misma marca, es capaz de distinguir los siguientes estados de la carretera:


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Seco, húmedo, mojado, húmedo y con otra sustancia, mojado y con otra sustancia, helado, nevado o con hielo. además es capaz de medir el grosor de la capa de agua en el caso de que el pavimento esté mojado. Mide también la temperatura del pavimento y del subsuelo (a -6cm).

En la Tabla 14, izquierda, se puede ver una fotografía de este sensor, de tipo dispersión frontal, y sus características a la derecha.

Tabla 14. Especificaciones del sensor de estado del pavimento DRS511 (Vaisala [10])

2.3.7.2. Sensor específico de la temperatura del pavimento

Además de los sensores descritos en el apartado anterior existen sensores específicos para la medida de la temperatura del pavimento. Estos sensores suelen medir la radiación infrarroja que emite la superficie de la carretera y a partir de esta calculan su temperatura.

aplicando procesado de señal se consiguen buenos resultados incluso cuando hay mucho tráfico o por la noche, donde la temperatura del pavimento se reduce tanto que su emisividad es muy baja.

En la Tabla 15 Izquierda, se muestra un ejemplo de este sensor de temperatura del pavimento, de tipo dispersión frontal, y sus características a la derecha.

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Tabla 15. Especificaciones del sensor de temperatura del pavimento DST111 (Vaisala [10])

3. NUEVAS TECNOLOGÍAS DE SENSORIZACIÓN EN ITS

En el capítulo anterior se han presentado brevemente las distintas tecnologías que se em-plean y se han empleado en los ITS. En esta revisión se han incluido tecnologías utilizadas tradicionalmente – espiras magnéticas, radares o cámaras de vídeo – o más recientemente – sistemas GNSS o RFID –, así como sistemas de sensorización embarcados en el vehículo y sensores meteorológicos que ayudan a conocer las condiciones ambientales en la carretera.

El presente capítulo abordará nuevas tendencias y tecnologías de sensorización enfocadas principalmente a la monitorización del tráfico, tanto a nivel de equipamiento como a nivel de algoritmos de procesamiento.

Se distinguirán dos apartados principales.

• Sistemas cooperativos: se trata de sistemas que “ven” la carretera como algo global en el que tanto la infraestructura como los vehículos actúan como elementos sensores y se intercambian la información captada y procesada. Este nuevo enfoque proporciona a los usuarios (conductores, gestores de las infraestructuras y peatones) un grado mayor de conocimiento de su entorno.

• Nuevos sistemas de sensorización, distinguiendos tres grandes grupos:

– Sistemas de sensorización FCD10 en los que los propios vehículos actúan como sen-sores. Se necesita equipamiento embarcado.

– Redes inalámbricas de sensores: los sensores se distribuyen a lo largo de la carret-era adquiriendo datos y están conectados de manera inalámbrica a un sistema de procesado de datos centralizado.

10 Floating Car Data/ Floating Cellular Data


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– Fusión de datos: no se trata de una tecnología de sensorización en sí pero es una ten-dencia cada vez más extendida el utilizar datos provenientes de diferentes sistemas para robustecer el sistema global.

3.1. Sistemas cooperativos

Como ya se ha adelantado en el apartado de sensores en el vehículo la información que los sistemas proporcionan es local y muy restringida tanto en términos espaciales como tempo-rales.

los sistemas cooperativos se pueden definir como la unión de los sistemas inteligentes de transporte (tecnologías de sensorización, comunicación, servicios y aplicaciones) con el ob-jetivo final de cooperar para proporcionar a los usuarios una conducción eficiente, segura y confortable.

No se entrará en detalles acerca de la parte de comunicación entre los distintos actores de es-tos sistemas ya que se aleja del objetivo de este documento. Simplemente se deja constancia de la existencia de cuatro tipos de comunicaciones:

• Comunicaciones v2v (Vehicle to Vehicle) comunicaciones entre vehículos.

• Comunicaciones v2I (Vehicle to Infrastructure). Entre un vehículo y la infraestructura.

• Comunicaciones I2v (Infrastructure to Vehicle) entre la infraestructura y el vehículo.

• Comunicaciones I2I (Infrastructure to Infrastructure) entre equipamientos situados en la in-fraestructura.

la evolución de las tecnologías de sensorización para sistemas cooperativos se centra en dos aspectos fundamentales:

• El desarrollo del concepto del vehículo como elemento sensor itinerante.

• la aplicación de las redes de sensores en el ámbito de los ITS.

antes de explicar las dos tendencias tecnológicas se realizará un breve repaso de los princi-pales proyectos de investigación europeos y se incluirán dos ejemplos de servicios basados en sistemas cooperativos para ilustrar el funcionamiento de dichos sistemas.

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Figura 20. Escenario general de los sistemas cooperativos

3.1.1. Proyectos de investigación en sistemas cooperativos.

una vez repasados los fundamentos teóricos de los sistemas cooperativos y antes de expli-car los nuevos sistemas de sensorización se listarán brevemente algunos de los proyectos de investigación más representativos en el marco de los sistemas cooperativos, indicando su duración y objetivo principal.

• CoMeSafety (Communication for eSafety) 2006-2010.

Surge para proporcionar una plataforma común para investigaciones y proyectos, (pasados, presentes y futuros) relacionados con los sistemas cooperativos.

• CvIS (Cooperative Vehicle-Infrastructure Systems) 2004-2009

Su objetivo principal fue la creación y validación de prototipos para la creación de aplica-ciones y servicios del vehículo conectado.

• CooPERS (CO-OPerative SystEms for Intelligent Road Safety) 2006-2010

Se enfocó principalmente al desarrollo de las comunicaciones bidireccionales I2v y v2I.

• SAFESPOT (Cooperative Systems for Road Safety) 2006-2010

Se centra en las comunicaciones v2v para mejorar los sistemas de asistencia a la conducción.

• INTERSAFE 2 (Cooperative Intersection Safety) 2008-2011


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Enfocado principalmente a la seguridad en intersecciones.

• oaSIS (operación de autopistas Seguras, Inteligentes y Sostenibles) 2008-2011.

Proyecto nacional enfocado a las servicios ofrecidos desde la infraestructura.

a partir de los proyectos de investigación mencionados, la Comisión Europea ha puesto en marcha los proyectos FOT (Field Operational Test) para probar, a gran escala y en escenarios reales los resultados obtenidos de las investigaciones.

Dentro de los FOT cabe destacar 3, relacionados con sistemas cooperativos:

• EuroFOT: centrado en servicios de seguridad para el conductor.

• TeleFOT: enfocado a la evaluación de dispositivos embarcados.

• FOTSis: dirigido a evaluar servicios de movilidad, seguridad y sostenibilidad.

la tendencia para los futuros proyectos de investigación va encaminada principalmente a ini-ciativas sostenibles desde un punto de vista ecológico y a la aplicación de nuevas tecnologías.

En el ámbito de los sistemas cooperativos tienen particular importancia las siguientes líneas:

• Empleo del protocolo IPv6 por el que todos estaremos conectados.

• utilización de comunicaciones vaNET11 , comunicaciones inteligentes v2v.

Integración con redes sociales y plataformas de geolocalización.

3.1.2. Ejemplos de servicios empleando sistemas cooperativos.

una vez revisados los principales proyectos de investigación relacionados con los sistemas cooperativos, en este apartado se presentarán brevemente dos ejemplos representativos de dichos sistemas desarrollados para el curso del G@Tv [21].

El primero de ellos es un servicio relativamente sencillo que utiliza una pequeña parte de la arquitectura global de los servicios cooperativos empleando únicamente comunicaciones v2v.

Un vehículo quiere adelantar a un camión, pero no tiene visibilidad suficiente. El camión de-tecta un vehículo de frente y avisa al vehículo que quiere adelantar de su presencia. además el propio vehículo que llega de frente también envía la señal de aviso. Como información adi-cional otro vehículo que ha pasado previamente avisa al vehículo que quiere adelantar de la situación.

11 vehicular ad-Hoc Network.

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Figura 22. Servicio de ayuda al adelantamiento. Fuente G@TV

El segundo es mucho más completo y aúna todo tipo de comunicaciones (I2v, v2I, I2I e v2v) y procesado de información proveniente de distintas fuentes: el vehículo implicado en el ac-cidente, sensores de la infraestructura y otros vehículos en la vía.

Figura 23. Servicio de alerta por accidente. Fuente G@TV

Resumiendo el escenario existen diversos agentes:

• vehículos implicados en el accidente (v1 y v2).

• Centro de control (CC).

• Sensores de la infraestructura (SI).

• Estaciones locales de transmisión de datos (EL) y paneles de mensajería variable (PMv).

• otros vehículos presentes en la vía (vi).


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El vehículo v1 está fuera de control y avisa de la situación a los vehículos cercanos (v2) y al CC. El CC por su parte confirma la situación utilizando los sensores de la infraestructura (SI). además v2 detecta el accidente y avisa a otros vehículos cercanos (vi) y al propio CC. El CC analiza la situación y, a través de las El y los PMv avisa a todos los vehículos de la vía (vi). los propios vehículos se pueden comunicar entre sí reenviando la señal de alerta que han recibido.

En el siguiente subapartado se abordará la parte tecnológica detrás de los servicios coopera-tivos analizando principalmente las dos tendencias ya mencionadas: el concepto del vehículo como sensor itinerante y las redes inalámbricas de sensores.

Finalmente se explicará la fusión de sensores heterogéneos, una tecnología que se presenta como el futuro en multitud de ámbitos y, particularmente, en los ITS.

Como ya se ha adelantado previamente no se entrará en detalles de la parte de comunica-ciones asociada a los sistemas cooperativos por quedar fuera del alcance de este documento.

3.2. Nuevos sistemas de sensorización

Tradicionalmente, los métodos de monitorización del tráfico se han basado casi exclusiva-mente en ETds12 (asociadas a los sensores tradicionales explicados en el capítulo 2) y en la visión artificial por medio de cámaras de vídeo.

actualmente existen nuevas tecnologías que podrían ser utilizadas como base de nuevos modelos de monitorización del tráfico. A continuación se detallan aquellas que mayor poten-cial poseen hoy en día:

• la utilización del vehículo como sensor itinerante.

• las redes inalámbricas de sensores.

• la fusión de datos y los nuevos algoritmos de procesado.

3.2.1. El vehículo como sensor itinerante

la utilización del vehículo como sensor es un concepto que surge asociado a los sistemas cooperativos, ya explicados. Genéricamente se conoce como mecanismo Floating Car Data (FCD) o datos de vehículo itinerante.

El FCD es un método para determinar la situación del tráfico en las carreteras basado en la extracción de datos de los vehículos: velocidad, localización, distancia recorrida, tiempo em-pleado, etc.

Por lo tanto cada vehículo, debidamente equipado, actúa como un sensor de la red de

12 Estaciones de Toma de datos

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carreteras. Basándose en estos datos, es posible detectar atascos, se puede calcular la dura-ción de un viaje, generar informes de tráfico de forma instantánea, etc.

actualmente los vehículos están equipados con multitud de sensores, como se ha analizado en el apartado 2.3.3. Parece razonable, por tanto, extender el concepto de vehículo como sensor y no utilizarlo únicamente como fuente de información de tráfico sino como sensor me-teorológico móvil, sensor del estado de la vía.

En la Tabla 16, extraída de [14], se recogen las distintas informaciones que se pueden ex-traer de los sensores embarcados y su aplicación en distintos ámbitos (tráfico, meteorología, gestión de la vía y seguridad). A esta aplicación del FCD se le conoce como XFCD o FCD extendido y está relacionada con los sistemas cooperativos.

Tabla 16. Ejemplo de aplicaciones FCD y XFCD.

Existen diferentes tipos de esquemas basados en la idea del vehículo como sensor itinerante, bien partiendo de información extraída de redes celulares de telefonía, de tecnología de nave-gación por satélite, de dispositivos de peaje automático, o comunicaciones Bluetooth.

un estudio detallado de los distintos sistemas se puede encontrar en [12]. a continuación se resumen las principales características de los sistemas más significativos.


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3.2.1.1. Floating Cellular Data (FCD)

Este modelo está basado en redes móviles (GSM, uMTS, GPRS) y no requiere ningún hard-ware o dispositivo especial a parte de un teléfono móvil [13].

Cada móvil encendido se considera como un elemento sensor de tráfico siendo una fuente de información anónima. la localización del teléfono móvil se determina utilizando técnicas de triangulación o mediante la entrega de datos almacenados por el operador de telefonía.

debido a la falta de precisión de estos sistemas como localizadores es necesario rastrear mu-chos dispositivos y se requiere utilizar algoritmos muy complejos para poder obtener datos y conclusiones de calidad.

En áreas metropolitanas donde los datos del tráfico son los más necesitados, la distancia entre antenas es menor, y por lo tanto la calidad de los datos aumenta. Estos esquemas basados en teléfonos móviles tienen ventajas significativas sobre los basados en GPS o los basados en los métodos convencionales tales como cámaras o sensores embebidos en la vía:

• No se necesita la instalación de equipamiento adicional ni en la infraestructura ni en el ve-hículo, por lo que es mucho más barato.

• ofrece mayor cobertura en entornos urbanos, su establecimiento es más rápido y necesita menos mantenimiento.

Con este método se puede conseguir valiosa información para la gestión del tráfico:

• obtención de matrices origen-destino, las cuales son de tremenda utilidad a la hora de re-alizar gestiones de tráfico, planificaciones de rutas alternativas, etc.

• obtención de los tiempos de recorrido, los cuales se pueden difundir en paneles de mensa-jería variable a los conductores.

• Detección de congestiones, ya que utilizando un histórico de tiempos de recorrido se podrían detectar problemas en las vías a raíz de desviaciones entre dichos valores previos y los que se generen en ese momento. Si estas desviaciones sobrepasan un cierto umbral puede sig-nificar que existen complicaciones en el tráfico rodado.

la principal desventaja es que se depende, y mucho, de las antenas celulares que se hallen instaladas en la carretera; tal vez existan tramos de especial interés donde no existan infrae-structuras celulares, imposibilitando la aplicación de este método. de todas maneras, este hecho no es demasiado habitual hoy en día en las principales autopistas, en las cuales la cobertura de telefonía móvil está prácticamente garantizada.

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3.2.1.2. Sistemas basados en GPS-EGNOS-GALILEO

la tecnología de navegación por satélite ya se ha explicado en el apartado 2.3.2. Para que un vehículo actúe como sensor empleando esta tecnología necesita tener un dispositivo embar-cado con dos funcionalidades principales:

- Extraer la posición del vehículo a partir de información del sistema GNSS.

- Transmitir dicha información al centro de control de tráfico.

Por tanto, a partir de esta información captada por los dispositivos que llevan instalados los “vehículos sonda” que circulan y transitan por la red viaria, se puede conseguir un modelo/mapa del tráfico tanto más real cuanto mayor sea el parque de vehículos dotados de disposi-tivos capaces de generar estos datos.

3.2.1.3. Dispositivos ETC (Electronic Toll Collection)

Los dispositivos de peaje automático, como los sistemas RFID explicados en el apartado 2.3.1, no sólo se pueden utilizar para peaje, sino que también se pueden aplicar a sistemas de monitorización de tráfico.

Entre sus aplicaciones, no enfocadas al peaje, se encuentra la utilizada en la bahía de San Francisco que se utiliza como método de control del estado del tráfico.

En este caso no se controla permanentemente la situación del vehículo sino únicamente su paso por determinados lugares de la infraestructura donde se sitúan las antenas receptoras.

a partir de los datos obtenidos se puede extrae información acerca del tiempo de recorrido de un determinado vehículo o de matrices origen-destino.

3.2.1.4. Sensorización Bluetooth

la última tecnología que se presenta tiene un funcionamiento, al menos a nivel conceptual, similar a los sistemas ETC empleando, en lugar de dispositivos RFID, dispositivos y antenas Bluetooth.

Es una tecnología relativamente reciente y su aplicación a los ITS está todavía en desarrollo. Sin embargo su presencia cada vez mayor en los dispositivos móviles personales (teléfonos móviles) y en los propios vehículos (dispositivos manos libres) lo convierten en una forma barata de detección de vehículos.

la tecnología inalámbrica Bluetooth permite comunicaciones de corto alcance enfocadas a dispositivos tanto móviles como fijos, manteniendo niveles altos de seguridad. Entre sus prin-cipales ventajas destacan su robustez, su baja potencia y su bajo coste; si a esto le añadimos su elevado nivel de implantación y uso actual, se convierte en una tecnología muy interesante.


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3.2.2. Redes inalámbricas de sensores (motas)

las redes inalámbricas de sensores están formadas por un conjunto de nodos con dos fun-cionalidades principales:

• Capacidad de comunicación inalámbrica.

• Capacidad de sensorización, para medir parámetros como la temperatura, la humedad, el movimiento, el sonido…

Esta tecnología se ha empleado tradicionalmente en campos como el control de operaciones industriales o la domótica, y sólo recientemente se están integrando en los sistemas inteligen-tes de transporte.

los distintos nodos que conforman la red inalámbrica se denominan motas13 y gracias a su capacidad de comunicación inalámbrica pueden transmitir la información recogida hasta un punto de control central que procesa dicha información para registrarla o tomar ciertas deci-siones.

El protocolo de comunicaciones empleado típicamente es el ZigBee, el cual permite una co-municación más barata y mucho más simple que otros protocolos como el Bluetooth y es muy apropiado para aplicaciones que requieren poca tasa de transmisión, seguridad en las trans-misiones y larga vida de la batería de las motas.

las motas que forman las redes inalámbricas tienen la capacidad de auto-organización, es decir, cada cierto tiempo comprueban las rutas de comunicaciones óptimas disponibles entre ellas.

Por otro lado los requisitos de alimentación de la red son muy bajos, empleando típicamente baterías para cada mota. Esta particularidad permite su instalación en sitios en los que no haya corriente eléctrica y proporciona mucha flexibilidad a la topología e instalación de la red.

los nodos de la red sensorial no necesitan emitir continuamente, basta con que tomen una muestra cada cierto periodo de tiempo y permanezcan en estado latente el resto del tiempo, optimizando así el consumo energético.

Para resumir y clarificar lo explicado hasta el momento se puede resumir que las redes inalám-bricas de motas tienen las siguientes ventajas:

• Fácil implantación: como se ha comentado son redes de fácil implantación ya que no req-uieren configuración gracias a su capacidad de auto-organización. Además los bajos req-uisitos de consumo energético permiten su implantación en cualquier lugar independiente-mente de la disponibilidad de red eléctrica.

13 El nombre viene del inglés original: motes

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• Escalabilidad y flexibilidad: gracias a la capacidad de auto-organización la inclusión de nuevas motas en la red o el cambio de posición de las motas dentro de la red no requiere ningún tipo de configuración.

• Robustez y alta disponibilidad: una red de este tipo es muy robusta ya que el fallo de una o varias de sus motas no influye en las comunicaciones del resto de sensores de la red que son capaces de encontrar nuevos enlaces de comunicaciones. Esto último supone una gran ventaja frente a diseños centralizados ya que proporciona un servicio robusto de alta disponibilidad.

Sin embargo, como cualquier tecnología tiene una serie de inconvenientes que puede hacer poco útil su implantación en determinados escenarios:

• Sencillez: a pesar de que la sencillez se presente como una ventaja puede suponer un inconveniente. Esta simplicidad puede ser excesiva, según las necesidades de monitori-zación requeridas, y puede que su utilidad decrezca drásticamente.

• Entorno: las motas se comunican a través de protocolos inalámbricos de poco alcance (fluctúa entre los 10 y 100 metros, según modelos). Esta limitación puede imposibilitar la instalación de motas en autopistas que posean una geografía compleja o dispongan de elementos que dificulten las comunicaciones inalámbricas.

• Madurez: aunque existe todo un tejido empresarial sostenido en motas, es una tecnología muy novedosa. aún no posee la aceptación, uso y experiencia que tiene el equipamiento ITS tradicional el cual lleva establecido varias décadas.

En resumen, el uso de motas para la monitorización del tráfico abre todo un mundo nuevo de posibilidades a bajo coste, por lo que se postula como una tecnología a investigar, ya que la relación coste-beneficios podría ser muy alta y positiva.

En el siguiente apartado se presentará brevemente la utilización de sensores de huella mag-nética (ver apartado 2.2.1.5) instalados en motas inalámbricas y las posibilidades que éstas ofrecen.

3.2.2.1. Sensores de huella magnética

los sensores de huella magnética miden el campo magnético de la tierra. los vehículos pro-ducen perturbaciones en dicho campo que pueden ser detectadas por los sensores.

además, las perturbaciones del campo magnético de los vehículos tienen unas características que pueden permitir identificarlos unívocamente. Esto conduce a que cada vehículo produce una distorsión característica, unívoca, lo que puede permitir identificar coches de una manera anónima (sin necesidad de almacenar datos sensibles como la matrícula).


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En la Figura 25 se muestra un ejemplo de huella magnética extraída para tres modelos de turismos distintos.

Figura 24. Ejemplo de huellas magnéticas para tres modelos distintos de turismos. Fuente [16].

Gracias a la identificación de un mismo vehículo en distintos puntos de una carretera se pu-eden realizar cálculos y análisis de los tiempos de recorrido, matrices origen-destino, etc.

actualmente, el uso que se le suele dar a la huella magnética se centra en la detección de presencia (es decir, detecta que un vehículo ha pasado por el sensor) y en la clasificación de vehículos (existen estudios en los cuales se establecen ciertos patrones de las huellas que permiten realizar dicha clasificación).

una aplicación novedosa, en fase experimental dentro del proyecto oaSIS, pretende realizar la asociación de huellas magnéticas recogidas en las entradas y salidas de las autopistas; de este modo, se podrían obtener datos de utilidad como matrices origen-destino, tiempos de recorrido y velocidades de tramo.

3.2.3. Fusión de datos de sensores heterogéneos

Como se puede comprobar a partir de la información proporcionada en el presente documento existen multitud de tecnologías de sensorización que se emplean en los ITS para obtener distintos tipos de información:

• Condiciones ambientales a partir de los sensores meteorológicos y sensores de estado de la vía.

• Situación del tráfico a partir de los sensores de tráfico, tanto los situados en la infraestructura como los sensores embarcados en los vehículos que circulan por ella.

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la información extraída de cada sensor, de manera aislada, puede resultar muy útil. Sin em-bargo parece razonable pensar que, en un escenario como el de los ITS donde los sistemas cooperativos están cogiendo cada vez más fuerza, la fusión de la información proveniente de multitud de sensores proporcione información más completa y fiable.

antes de abordar la fusión de la información obtenida de diversos sensores conviene tener en cuenta una serie de aspectos importantes:

• las fuentes de información son heterogéneas. Se puede pensar, por ejemplo, en sensores tan dispares como una cámara de vídeo que proporciona información visual, un lIdaR que proporciona información de distancias en metros, o una espira magnética que ofrece infor-mación de presencia, o no de un vehículo en un punto determinado.

• Además el área de cobertura, o zona donde un sensor proporciona información fiable, es variable. Por lo tanto es necesario establecer en qué zonas son válidas las medidas de cada sensor.

• Finalmente hay que destacar que cada sensor posee un sistema de coordenadas espacio-temporal al que se referencia su información. La fusión de la información únicamente será fi-able si se logra referenciar toda la información de los sensores a un mismo sistema espacio-temporal global. Esto se conseguirá gracias a dos procesos:

– la sincronización temporal de los sensores.

– la calibración espacial de los sensores.

El esquema de la Figura 25 ilustra de forma resumida el proceso de fusión explicado concep-tualmente, incluyendo la parte de sincronización y calibración.

Figura 25. Esquema general del proceso de fusión de sensores. Fuente G@TV

RADAR Espira magnética LIDAR Cámara de Vídeo

Información de distancia

Información de distancia

Información de presencia

Información visual

FUSIÓN

Sincronización y Calibración


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En los siguientes apartados se hará un breve repaso de algunas aplicaciones de la fusión de datos en los ITS, particularizando en la fusión de cámaras de vídeo y lIdaR. Seguidamente se definirán las distintas metodologías existentes para la fusión de sensores y por último, para finalizar el apartado, se presentará una propuesta de fusión de vídeo con LIDAR, en fase de investigación, incluida en el proyecto oaSIS.

3.2.3.1. Aplicaciones de la fusión de datos

la fusión de datos ha sido ampliamente utilizada en los sistemas de asistencia a la conduc-ción utilizando la información de los sensores embarcados en el vehículo para aplicaciones como la detección de obstáculos, peatones o clasificación de vehículos.

los objetivos principales de la fusión de datos son, según [18] :

• Mejora en la detección y la precisión.

• Aumento de la precisión para la clasificación de objetos (vehículos, personas, etc).

• aumento de la robustez (por ejemplo en condiciones meteorológicas adversas) por la re-dundancia de los datos.

• aumento del campo de vista del sistema completo respecto a los sensores vistos de manera aislada.

• Mayor nivel de detalle en la descripción de objetos (se dispone de información de un objeto de diversos sensores).

a continuación se analizan con más detenimiento algunas de estas aplicaciones haciendo distinción entre sensores embarcados y sensores fijos.

Sensores embarcados en el vehículo

los orígenes de la fusión de información se sitúan en aplicaciones en el campo de la robótica para la detección de personas o la creación de mapas (fusionando datos de cámaras, lIdaR y GPS).

En el ámbito de los ITS, y gracias a la cada vez más fuerte sensorización de los vehículos, la fusión de información está muy extendida. En este caso las aplicaciones típicas son, princi-palmente:

• la detección de las líneas de carril, obstáculos y peatones. algunas de estas aplicaciones están comercialmente disponibles.

• aparcamiento automático utilizando sensores ultrasónicos. Existen diversas versiones dis-ponibles comercialmente.

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• la navegación automática (que a su vez emplea como sub-sistema la detección de obs-táculos y la detección de líneas de carril). un ejemplo claro son los vehículos participantes en el desafío daRPa14 de navegación autónoma.

En concreto, el vehículo ganador del año 2007 fusionaba información proveniente de más de una docena de lIdaR, cámaras y radares, además de un sensor GPS y otros sensores em-barcados.

En la Figura 26 se muestra una imagen del vehículo empleado (izquierda) y la lista de los sen-sores instalados en el mismo (derecha).

Figura 26. Vehículo con navegación autónoma y sensores instalados. Fuente [18]

Sensores fijos

Las aplicaciones de fusión empleando sensores fijos son mucho menos numerosas que las de sensores móviles ya que la fusión ha estado tradicionalmente asociada a los sistemas de ayuda a la conducción.

dentro del campo de los ITS en [19] se propone un sistema de monitorización de intersecciones combinando el uso de tres sensores lIdaR y una cámara de vídeo.

la fusión de sensores situados en la infraestructura supone un gran reto por varios motivos:

• los sensores se encuentran distanciados espacialmente

• la sincronización por tanto supone un problema mayor que la de sensores embarcados en un mismo vehículo.

• la calibración también supone un problema por la ya mencionada separación espacial de los sensores.

En el apartado se presentará una propuesta de sistema de fusión con un lIdaR y una cámara situados en la infraestructura para ejemplificar esta situación.

14 Es una carrera de vehículos autónomos que deben recorrer un circuito sin intervención humana y disponiendo únicamente de un listado de puntos intermedios entre el principio y el final. http://es.wikipedia.org/wiki/DARPA_Grand_Challenge

5 Radares de largo alcance: Continental ARS300 8 Lidar de corto alcance: SICK LMS-2911 Lidar 3D de medio alcance: Velodyne HDL-64 2 Lidar de largo alcance: Continental ISF 1722 Lidar multinivel: IBEO ALASCA XTAntena dual GPS-IMU: Applanix mPOS-LV


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3.2.3.2. Metodologías de fusión

una vez repasadas las distintas aplicaciones de la fusión en este apartado se presentan las distintas metodologías de fusión presentes en la literatura.

Existen varias clasificaciones posibles de las metodologías de fusión dependiendo si se tienen en cuenta los elementos que se fusionan o el modo en que se realiza la fusión. ambas clasi-ficaciones no son excluyentes y se relacionan entre sí, al menos en parte, como se verá más adelante.

En [17] se propone una clasificación atendiendo a la naturaleza de las características que se fusionan. los métodos de fusión quedan divididos en tres grandes grupos:

• Fusión de bajo nivel: se fusionan los datos según llegan de los sensores (datos “crudos” o raw data en inglés). El esquema general de la fusión de bajo nivel se representa en la Figura 27 en la imagen de la izquierda.

• Fusión de alto nivel: en este caso se fusionan los resultados obtenidos tras el procesamiento de los datos obtenidos de los diferentes sensores. de manera general se procesan los datos de los distintos sensores por separado, se obtienen los objetos (perso-nas, vehículos…) y sus trayectorias y finalmente se realiza la fusión (ver Figura 27 derecha)

Figura 27. Fusión de bajo (izq) y de alto nivel (dcha) según se propone en [17]

• Fusión a nivel de características: el proceso seguido se resume en el esquema de la Figura 28. los datos obtenidos de cada sensor se procesan de manera independiente para extraer una serie de características. la fusión se realiza de manera centralizada una vez que las me-didas de los sensores han sido procesadas y tiene en cuenta únicamente las características

Fusión de bajo nivel

Fusión de alto nivel

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extraídas. El proceso de fusión se aplica con independencia de los sensores empleados lo cual facilita la escalabilidad del sistema.

Figura 28. Fusión a nivel de características. Fuente [17]

En ambos trabajos la extracción de características para el posterior proceso de fusión requiere un modelo de los objetos. la utilización de un modelo para este tipo de fusión se verá en el siguiente apartado.

Otra posible clasificación es la propuesta en [20], basándose en el proceso de fusión en sí mismo y no a los elementos que se fusionan:

• Fusión en serie: En primer lugar se procesan los datos provenientes de uno de los sensores (típicamente lIdaR) y se obtiene una serie de regiones de interés que son procesados por el resto de sensores (por ejemplo cámara de vídeo). Es la fusión más sencilla.

• Fusión centralizada: se corresponde, de forma aproximada, con la fusión de bajo nivel ex-plicada con anterioridad. las medidas proporcionadas por los sensores se unen antes de ser procesadas y el procesado se aplica sobre el conjunto de las medidas. la fusión a nivel de características podría entenderse también como un proceso de fusión centralizado pero partiendo de las características detectadas y no de los datos “crudos” de los sensores.

• Fusión descentralizada: al igual que la anterior tiene relación con la primera clasificación presentada. las medidas de cada sensor se procesan por separado obteniendo el número


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de objetos y sus trayectorias respectivas. la fusión se aplica sobre dichas trayectorias para obtener el resultado final. Se corresponde con la fusión de alto nivel.

• Fusión híbrida: consiste en una combinación de varios de los métodos de fusión explicados anteriormente.

3.2.3.3. Caso particular OASIS: fusión vídeo y LIDAR

Como se ha venido adelantando a lo largo de anteriores apartados, se va a explicar breve-mente un caso práctico de fusión de sensores heterogéneos, concretamente fusión de vídeo y lIdaR como se plantea en [22]. Esta propuesta de fusión ha sido desarrollada dentro del proyecto oaSIS, mencionado brevemente en el apartado 3.1.1.6.

La explicación será muy esquemática y se apoyará en distintas figuras que permitirán com-prender el funcionamiento general del sistema.

Escenario de aplicación

El escenario de aplicación es el mostrado en la Figura 29 (izquierda). Se emplea una cá-mara de vídeo, situada sobre la carretera y un sensor lIdaR en un lateral de la vía barriendo, de manera horizontal, la carretera.

En la misma ilustración se pueden observar las zonas de cobertura de cada uno de los sen-sores (en azul se representa la cámara y en rojo el Láser). A la derecha, en la misma figura, se representa la cobertura de ambos sensores, su zona de solape (donde se realiza la fusión) y la cobertura del sistema total.

Figura 29. Cobertura de los sensores implicados. Fuente: G@TV

Cobertura LID

AR

Cobertura C

ÁM

AR

A Zona de FUSIÓN

Cobertura TO

TAL

55


Esquema general de fusión

Presentado el escenario general de aplicación, a continuación se explica brevemente el pro-ceso de fusión propuesto. Un esquema resumen se muestra en la Figura 30.

En primer lugar existe, para cada uno de los sensores, una etapa de adquisición de datos. Como ya se ha adelantado es fundamental realizar una adquisición sincronizada temporal-mente para que el proceso de fusión sea correcto.

Sobre los datos adquiridos se aplica una serie de algoritmos que permitirán extraer caracterís-ticas de los vehículos presentes en la escena, en este caso su posición y su perfil.

las características extraídas de los datos provenientes de ambos sensores no pueden fusion-arse directamente. Como también se ha adelantado la fusión requiere que los datos obtenidos de los sensores heterogéneos estén situados en el mismo espacio de coordenadas, para lo cual es imprescindible un proceso de calibración.

una vez referenciados a un sistema de coordenadas espaciales común se puede proceder a la fusión de características.

Figura 30. Esquema general de fusión a nivel de características. Fuente G@TV

Calibración de la escena

Como ya se ha comentado la calibración del sistema es fundamental para una correcta fusión de las características.

Sin entrar en demasiados detalles y a partir del esquema de la Figura 31 el proceso consiste en asociar las medidas de la cámara (sistema de coordenadas Xc,yc,Zc) y del lIdaR (coorde-nadas XL,yL,ZL) a un sistema de coordenadas común (XH, yH).

Cámara

LIDAR

CALIBRACIÓNParam Calib

[a11 a12 a13]

Xl, Yl, αl

ADQUISICIÓN PROCESADO

FUSIÓN

ADQUISICIÓN PROCESADO

RESULTADOS

Veh1 (x,y,…)Veh2 (x,y,…)

…VehN (x,y,…)

SINCRONIZACIÓN

PROCESADO LÁSER

PROCESADO VISIÓN ARTIFICIAL


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Figura 31. Sistemas de coordenadas (izquierda) y escenario calibrado con vehículos (derecha). Fuente G@TV

El siguiente paso, una vez calibrada la escena y extraídas las características de los vehículos, es fusionar dichas características en un modelo de vehículo global.

Fusión de características

La fusión de características se basa en un modelo global como los representados en la Figura 32, en (a) se representa el modelo para un turismo y en (b) el modelo para una motocicleta.

Debido a la posición de los sensores y el sentido del tráfico, la cámara será capaz de identifi-car, en el mejor de los casos, la parte frontal y los laterales del vehículo (líneas azules) mientras que el lIdaR podrá detectar uno de los laterales y las zonas traseras y delanteras (puntos rojos).

Figura 32. Modelos de vehículos para la fusión de características. Fuente: G@TV

calib

XG

ZG

YG

Cámara

LIDAR

XLYL θL

u

Xc

v

ZL

XHYH

XauxYaux

Yc

Zc

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la fusión de datos, en esta aplicación concreta, proporciona una serie de ventajas respecto a la utilización de cualquiera de las tecnologías de forma aislada:

• Mayor robustez ya que en caso de fallo de uno de los dos sensores, el otro puede seguir funcionando.

• Menor incidencia de las oclusiones. Si un vehículo ocluye la visión del lIdaR, la zona oclui-da puede ser vista por la cámara y viceversa (ver Figura 33).

• aumento de la zona de cobertura, como se puede ver en la Figura 29.

Figura 33. Resultados de fusión. Izquierda procesado de la cámara, derecha arriba, procesado del láser. Derecha abajo resultados de fusión; en verde los vehículos vistos

por la cámara, en amarillo los vistos por el LIDAR.

4. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES

En el presente documento se ha realizado un repaso de las principales tecnologías de sensori-zación en el ámbito de los ITS. Se han analizado tanto las empleadas en la actualidad como las más punteras tecnológicamente hablando.

de todo el desarrollo presentado se pueden extraer una serie de conclusiones que ayudarán a definir el camino que deberían seguir los esfuerzos de los actores implicados en los ITS.

• la sensorización, tanto la tecnología como los algoritmos de procesado, es un campo que está avanzando a pasos agigantados.

• las estaciones de toma de datos tradicionales, basadas principalmente en espiras se están quedando anticuadas. El desarrollo se está dirigiendo hacia tecnologías más baratas, flexi-bles y móviles que permitan sensorizar la mayor parte de la infraestructura.

• los ITS deben aprovechar esta evolución tecnológica para mejorar la calidad de los siste-mas.

Zona oclusión LIDAR

Zona oclusión LIDAR

Zona oclusión Cámara


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• las carreteras se están llenando cada vez más de sensores, de muy distinta naturaleza, para conocer tanto la situación ambiental y meteorológica, como la situación del tráfico.

• Paralelamente los fabricantes de vehículos están equipando los vehículos con multitud de sensores para mejorar tanto la seguridad como el confort de los conductores.

• las tecnologías inalámbricas proporcionan el medio de comunicación ideal para poder transmitir y recibir datos entre sensores (situados en la infraestructura o en los vehículos), centros de control y procesamiento, y usuarios finales.

a partir de todos los puntos anteriores parece razonable pensar en aprovechar toda esa infor-mación generada por los sensores.

• Por un lado, gracias a las capacidades de comunicación inalámbrica actuales, se pueden utilizar los vehículos como sensores itinerantes.

• la tendencia actual y que deberá seguirse en el futuro es utilizar toda la información disponi-ble, tanto en la infraestructura como en los vehículos, de manera inteligente.

• Existen dos vías principales de incorporar inteligencia a los datos obtenidos por los sen-sores:

– Fusión de datos: a partir de la fusión de datos se puede obtener mayor cantidad de información, más precisa y de mayor calidad, de un entorno determinado.

– Sistemas cooperativos: estos sistemas permiten tres funciones principales:

1. Obtener datos de muchas fuentes (fijas y móviles),

2. Extraer información útil a partir de los datos obtenidos (utilizando técnicas de fusión, por ejemplo)t

3. Transmitir dicha información a todos los actores implicados.

además, dada la ingente cantidad de información generada por estos sistemas multi-sensori-zados, los sistemas ITS también debe ser dotados de otro tipo de inteligencia, asociada al filtrado eficiente y condicionado de la información procesada. Condicionado en el sentido de que, dependiendo de las condiciones de contorno o del tipo de servicio, la misma información pudiera ser imprescindible o totalmente innecesaria. Sobre todo este aspecto se vuelve fun-damental en los sistemas de información al usuario, puesto que el conductor del vehículo no debe recibir información superflua o no demandada de modo que no le influya negativamente en su conducción.

En resumen los ITS del futuro deben ir encaminados a:

• La fusión de datos provenientes de una gran variedad de sensores heterogéneos.

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• La utilización de los vehículos como sensores móviles para conocer la situación del tráfico, de la vía y ambiental en la mayor parte de las infraestructuras.

• Por último, la implantación de sistemas cooperativos que difundan e intercambien infor-mación útil y filtrada de forma adecuada para así aumentar la seguridad y el confort de los conductores


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5. GLOSARIO

aCC: adaptive Cruise Control

CS: Commercial Service

CW: Continuous Wave

daB: digital audio Broadcast

dGPS: differential Global positioning System

dSRC: dedicated Short Range Communications

EGNoS: European Geostacionary Navigation overlay Service

ETd: Estación de Toma de datos

EvSC: External vehicle Speed Control

EWaN: EGNoS Wide area Network

FCD: Floating Car Data/ Floating Cellular Data

FMCW: Frequency Modulated Continuous Wave

FOT: Field Operational Test

G@Tv: Grupo de aplicación de comunicaciones visuales

GNSS: Global Navigation Satellite System

GPRS: General Packet Radio Service

GSM: Groupe Spécial Mobile

I2I: Infrastructure to Infrastructure

I2v: Infrastructure to vehicle

IPv6: Internet Protocol version 6.

ITS: Intelligent Transportation System

lIdaR: laser Imaging detection and Ranging.

lKa: lane Keep aid

MCC: Mission control center

NavSTaR GPS: Navigation System with Time and Ranging Global Positioning System

NlES: Navigation land Earth Station

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oS: open Service

PMv: Paneles de Mensajería variable

PPS: Precise Positioning System

PRS: Public Regulated Service

RadaR: Radio detection and Ranging

RdS: Radio data System

RECoRd: Radio difusión Española de Correcciones diferenciales

RFID: Radio Frequency IDentification

RIMS: Reference and Integrity Monitoring Station

SaR: Search and Rescue Service

Sol: Safety-of-life

SPS: Standard Positioning System

uMTS: universal Mobile Telecommunications System

v2I: vehicle to Infrastructure

v2v: vehicle to vehicle

vaNET: vehicular ad-Hoc Network.

WavE: Wireless access in a vehicular environment


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6. BIBLIOGRAFÍA

[1] “Traffic Detector Handbook Vol I and Vol II”, Federal Highway Administration and TFHRC, october 2006

[2] “Model IvS-2000 Installation and operation Manual”

[3] l.a. Klein “Sensor Technologies and data Requirements for ITS” artech House ITS library

[4] agencia Espacial Europea (ESa): www.esa.int/esaCP/Spain.html

[5] Richard Bishop. “Intelligent vehicle Technology and Trends” artech House Intelligent Transportation Systems library.

[6] Global Water Instrumentation, inc. web: http://www.globalw.com/

[7] Estándar DSRC: http://www.standards.its.dot.gov/Documents/advisories/dsrc_advisory.htm

[8] COMeSAFETY: www.comesafety.org

[9] Tollmatic: www.tollmatic.com

[10] vaisala web: http://www.vaisala.com/

[11] Gossen: http://www.gossen-photo.de/english/

[12] “Travel Time Data Collection Handbook” US Department of Transportation. Federak Highway administration, chapter 5, ITS Probe vehicle.Techniques

[13] S. Maerivoet & S.Loggh “Validation of Travel Times based on Cellular Floating Vehicle Data” 6th European Congress and Exhibition on Intelligent Transport Systems and Services, ITS’07, aalborg, denmark, June 18.

[14] Bishop, R., Arizona I-19 Wi-Fi Corridor: Assessment of Opportunities for Probe Data operations, Report TRQS-02, prepared for the arizona department of Transportation, 2005

[15] Sensys Networks http://www.sensysnetworks.com/home

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[18] Tartan Racing, Carnegie Mellon university. http://www.tartanracing.org/press/boss-glance.pdf

[19] Huijing Zhao; Jinshi Cui; Hongbin Zha; Katabira, K.; Xiaowei Shao; Shibasaki, R.; , “Sensing an intersection using a network of laser scanners and video cameras,” Intelligent Transportation Systems Magazine, IEEE , vol.1, no.2, pp.31-37, Summer 2009

[20] Gidel, S.; Blanc, C.; Chateau, T.; Checchin, P.; Trassoudaine, l.; , “Non-parametric laser and video data fusion: application to pedestrian detection in urban environment,” Information Fusion, 2009. FUSION ‘09. 12th International Conference on , vol., no., pp.626-632, 6-9 July 2009

[21] J. Kurano, N. Sánchez, G@Tv “Conception of the ITS and New Technologies”, Master Course “Human Factor in New Technologies in Transports” Lisbon, Enero 2011.

[22] d. Sastre, M. Badillo y J.M Menéndez, “oasis: uso de escáneres láser en infraestructuras ITS para modelización del tráfico” X congreso Español sobre Sistemas Inteligentes de Transporte, Madrid, 11-13 de Mayo de 2010.


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