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Autores : Fuentes Mancilla, Jhonny Ginestet, Diego Eduardo. Estudio dinámico de los problemas de congestión de tránsito Proyecto Final de Ingenería en Informática. Tutores: Caminos, Antonio Andrés Maimbil, Edgar Hernán. Agenda.
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Autores: Fuentes Mancilla, Jhonny Ginestet, Diego Eduardo Estudio dinámico de los problemas de congestión de tránsitoProyecto Final de Ingenería en Informática Tutores: Caminos, Antonio Andrés Maimbil, Edgar Hernán
Agenda Introducción(esto iria cuando nos presentamos sin mencionar muchascosas) Problemática Modelo obtenido Validación del modelo: herramienta Vensim. Simulación: caso de prueba. Conclusiones.
Introducción(esto iria cuando nos presentamos sin mencionar muchascosas) Tema de investigación para el proyecto final: Selección del tema Evaluación de factibilidad Preparación académica Experiencia previa Herramientas disponibles Tutor/es Presentación de la propuesta: Plazos Objetivos y Alcance.
Problemática Situación actual del sistema de tránsito en CABA: Crecimiento del parque automotor en CABA y GBA. Crecimiento de la población. Infraestructura con limitaciones: Obras civiles: Requiere alta inversión Deben ser de mediano y largo plazo Sistema de transporte público: Politicas de subsidio Relativamente colapsado Baja calidad
Problemática Situación actual del sistema de tránsito en CABA: Políticas: Ineficientes Insuficientes Consecuencias de la congestión: Mayor demora para el traslado de un punto a otro Imprevisibilidad en la estimación de tiempos de traslado Aumento de contaminación sonora y ambiental Incremento en la cantidad de accidentes Empeoramiento del estado emocional en los individuos
Modelo obtenido Interpretación del sistema Definición de sus límites Físicos Componentes Variables identificadas Niveles Auxuliares o de entorno Flujos Fuentes y sumideros
Modelo obtenido Herramientas Captura de datos Aplicación celular para conteo Filmadora digital GPS Modelado y simulación Vensim Microsoft Excel Símbolos gráficos
Modelo obtenido: acum. flujos Av. Rivadavia Tasa doblan por Rivadavia esquina Entre Ríos Av. Entre Ríos Av. Callao Esquina Rivadavia y Entre Ríos A doblar por Rivadavia esquina Entre Ríos A seguir por Callao esquina Entre Ríos Tasa siguen por Callao esquina Entre Ríos Variable de nivel Variable de flujo Mitre Variable auxiliar
Modelo obtenido: cap. disponible Cant. carriles Longitud cuadra Long. vehículos Av. Rivadavia Max. vehículos Capacidad disponible Av. Entre Ríos Av. Callao Esquina Rivadavia y Entre Ríos Variable de nivel Variable de flujo Mitre Variable auxiliar
Modelo obtenido: cap. disponible Max. vehículos Av. Rivadavia = Capacidad disponible Av. Entre Ríos Av. Callao Esquina Rivadavia y Entre Ríos A doblar por Rivadavia esquina Entre Ríos A seguir por Callao esquina Entre Ríos Variable de nivel Variable de flujo Mitre Variable auxiliar
Modelo obtenido: semáforos Frec. doblan por Rivadavia esquina Entre Ríos Esquina Rivadavia y Riobamba Av. Rivadavia Max. vehículos = Capacidad disponible Av. Entre Ríos Av. Callao Esquina Entre Ríos y Rivadavia A doblar por Rivadavia esquina Entre Ríos Esquina Callao y Mitre A seguir por Callao esquina Entre Ríos Variable de nivel Frec. siguen por Callao esquina Entre Ríos Variable de flujo Mitre Variable auxiliar
Simulación Caso de prueba C
Conclusiones • Futuras mejoras • Aca en realidad nosotros no realizamos ninguna mejora desde nuestro modelado. • Jhonny, lo que pensaba poner aca es la parte de las mejoras que podria realizar alguien que quiera seguir desarrollando a partir de este modelo, ampliar el alcance en una nueva version, “calibrar” mejor el modelo a partir de mejores sistema de caprura de datos, etc. Son cosas que pusimos en las conclusiones del informe que nos corrigieron. • Tendriamos que decir que a partir del modelado, se pude ver que efecto se tendria en el trasito si se quiere cortar por ejemplo la calle callao en una reparacion o piquete, y de ahi se puede tener una accion preventiva. • Jhonny, esta parte la diriamos en la diapositiva siguiente sobre la parte que mencionamos las parametrizaiones que tiene el modelo. Una de las parametrizacones seria anegar una o mas cuadras, incluyendo la posibilidad de anegar carriles (por obras por ejemplo). La anegacion de carriles la hacemos descontando esos carriles a la cantidad de carriles disponibles.
Conclusiones • Dificultades superadas • Aporte • Futuras mejoras
Conclusiones • Dificultades superadas • Selección de las variables que influyen en tránsito vehicular. • Determinacion de la relación entre las distintas variables que definen el comportamiento sistémico en nuestro modelo. • Captura de datos • Recolección de los valores necesarios para la definición del modelo. • Herramientas disponibles para la captura. • Determinación de validez de los datos recolectados.
Conclusiones • Dificultades superadas • Aporte • Futuras mejoras
Conclusiones • Aporte • Permite predecir el comportamiento del tránsito vehicular. • Permite evaluar la efectividad de modificaciones en el sistema de transito antes de ser realizadas • Reduce costos en estudios de factibilidad. • Evita inversión innesesaria. • Evita las quejas por parte de los usuarios ante malas desiciones.
Conclusiones • Aporte • Es parametrizable • Toda la zona: • Dimensión promedio para longitud de los vehículos. • Unidad de tiempo. • Tiempo inicial: primer instante de la simulación para la unidad de tiempo seleccionada. • Tiempo final: ultimo instante de la simulación para la unidad de tiempo seleccionada. • Time step: tiempo que transcurre en cada paso durante el Tiempo inicial y Tiempo final de la simulación.
Conclusiones • Aporte • Es parametrizable • Cada cuadra: • Velocidad promedio de desplazamiento vehicular. • Tasas de decisión para seguir y doblar. • Cantidad de carriles habilitados: estacionamiento o anegacion de carriles por obra. • Deshabilitacion de tránsito: bloqueo de circulación de una o más cuadras por manifestación, obras o bien por alguna otra causa.
Conclusiones • Aporte • Es parametrizable • Cada esquina: • Periódos de encendido estado verde y rojo en semáforos. • Función de flujo vehicular entrante a la zona para cada esquina límite de la zona.
Conclusiones • Dificultades superadas • Aporte • Futuras mejoras
Conclusiones Futuras mejoras Cambio en la dirección de circulación para una o más calles. Influencia de los peatones en el sistema de tránsito vehicular. Otros vehículos tales como motos o biciletas.
Modelo obtenido: anda bien Frec. doblan por Rivadavia esquina Entre Ríos Av. Rivadavia Tasa doblan por Rivadavia esquina Entre Ríos Av. Entre Ríos Av. Callao Llegan a Rivadavia esquina Entre Ríos A doblar por Rivadavia esquina Entre Ríos A seguir por Callao esquina Entre Ríos Tasa siguen por Callao esquina Entre Ríos Frec. siguen por Callao esquina Entre Ríos Mitre
Modelo obtenido Frec. doblan por Rivadavia esquina Entre Ríos Av. Rivadavia Av. Entre Ríos Av. Callao A doblar por Rivadavia esquina Entre Ríos A seguir por Callao esquina Entre Ríos Variable de nivel Frec. siguen por Callao esquina Entre Ríos Variable de flujo Mitre Variable auxiliar
Modelo obtenido Frec. doblan por Rivadavia esquina Entre Ríos Av. Rivadavia Av. Entre Ríos Av. Callao A doblar por Rivadavia esquina Entre Ríos A seguir por Callao esquina Entre Ríos Variable de nivel Frec. siguen por Callao esquina Entre Ríos Variable de flujo Mitre Variable auxiliar