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A trade-off analysis between penetration rate and sampling frequency of mobile sensors in traffic state estimation
(2014) Bucknell Riderelli, Christopher Paul; Herrera Maldonado, Juan Carlos; CEDEUS (Chile)
A two-dimensional car-following model for two-dimensional traffic flow problems
(2020) Delpiano, R.; Herrera Maldonado, Juan Carlos; Laval, J.; Coeymans Avaria, Juan Enrique
Análisis del flujo peatonal mediante un diagrama fundamental macroscópico
(2018) Arismendi González, Ignacio Tomás; Herrera Maldonado, Juan Carlos; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
El presente trabajo analiza potencialidades de la implementación de una metodología que permita estudiar una zona de tráfico peatonal con un Diagrama Fundamental Macroscópico (MFD en inglés). Un MFD relaciona la tasa de salida de peatones de una zona con la acumulación, es decir, la cantidad de peatones circulando en ella. Interesa conocer cómo la coexistencia de dos tipos de peatón, en cola hacia una salida controlada (PC) y otros circulando hacia salidas no controladas (PNC), influye en la tasa de salida de una zona de estudio. Esto mediante el análisis de variables por tipo de peatón, pero principalmente con la implementación y evaluación de la variable de proporción de PC, α. La recolección y el procesamiento de datos se realizaron en una zona de circulación multidireccional, con ambos tipos de peatón en simultáneo, mediante experimentos controlados. Los resultados confirman la existencia de un MFD bien definido para la zona peatonal estudiada. Separando por tipo de peatón, se encontraron MFD con dispares resultados. Al representar la presencia de ambos mediante α no se encuentra una relación clara, de esta por sí sola, con la tasa de salida. Se propone estudiarla junto a la acumulación para entender los distintos niveles de tasa de salida. Así, los estudios son complementados con un 3D-MFD, el cual relaciona la tasa de salida con la acumulación y la proporción de PC. Se analiza la respuesta de las variables frente al cambio de parámetros de demanda, distribución de los viajes y tasa de atención de la salida controlada. Se halla congestión en el 3D-MFD producida por un aumento en la cantidad total de los distintos tipos de peatón y el nivel de proporción de PC. Para complementar los hallazgos se sugieren, entre otros, la realización de más experimentos controlados y de mediciones en terreno.
Bayesian Route Choice Inference to Address Missed Bluetooth Detections
(2020) Garrido Valenzuela, Francisco Orlando; Raveau Feliú, Sebastián; Herrera Maldonado, Juan Carlos
By installing wireless sensors such as Bluetooth or Wi-Fi at a specific set of intersections and/or roadways it is possible to detect the passage of vehicles equipped with these technologies. However, Wi-Fi or Bluetooth-equipped vehicles are not necessarily detected by every sensor they pass by, as the detection probability depends on several factors, such as weather, nearby infrastructure, or the vehicle's speed. To address this lack of perfect information, we propose a methodology to infer the most likely route used by a vehicle between two successive detections. The methodology consists of three stages. The first stage entails constructing a graph of the road network and the location of the sensors. The second stage consists of using the wireless data to calibrate the distribution of dwell time at each node and travel time for each link of the graph defined in the first stage. The third and final stage consists of convoluting node and link time distributions between successive detections to obtain an aggregate time distribution for each potential route. A Bayesian inference is then applied based on the travel time observed for each vehicle and the number of missed detections, to determine the probability of each alternative route. The methodology is tested through microsimulations, showing a prediction performance of over 90% in most favorable scenarios tested. When compared to a benchmark approach to infer routes, the proposed methodology provides better results when the network's sensory density is low and data available are reduced.
Classifying Drivers' Behavior in Public Transport using Inertial Measurement Units and Decision Trees
(IEEE, 2018) Catalán Salas, Hernán Felipe; Löbel Díaz, Hans-Albert; Herrera Maldonado, Juan Carlos
Santiago's public transit system uses a Passenger Service Quality Index (ICA) to measure the quality of service offered by buses companies. Parts of this index are related to bus driver's behavior, and are obtained in a superficial and very subjective manner. The main objective of this research is to formulate a new methodology that uses data provided by inertial measurement units to classify drivers' behavior. This is achieved by means of a classification method: decision trees. Data are collected to evaluate the method and results show that the use of decision trees delivers good performance and an interpretable output that allows further analysis. The proposal uses elements from the ICA index and produces a methodology that is simple, objective and capable of being implemented on a large scale with good performance at a low cost.
Estimación de estados de tráfico en arterias urbanas utilizando una muestra de trayectorias
(2013) Hiribarren Cardoen, Gabriel; Herrera Maldonado, Juan Carlos; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
La aparición de nuevas tecnologías de recolección de datos, como celulares con GPS, abre una nueva fuente de información para estimar Estados de Tráfico. Entre las metodologías que la utilizan, aún no se han obtenido buenos resultados cuando se estiman Estados de Tráfico en arterias urbanas, debido a la complejidad de las dinámicas del flujo a través de las intersecciones semaforizadas. La metodología propuesta, a diferencia de los estudios anteriores, incorpora la Teoría de Tráfico con el objetivo de obtener mejores resultados en situaciones donde se cuenta con información de un bajo porcentaje de los vehículos (1%). La metodología está basada en la Teoría de Ondas Cinéticas y requiere el conocimiento del Diagrama Fundamental y la programación semafórica.
Estimación de probabilidades de accidentes basada en estados de tráfico en autopistas urbanas
(2014) Zúñiga González, Cristián Nicolás; Herrera Maldonado, Juan Carlos; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
El año 2012 se reportaron alrededor 19.500 accidentes en las zonas urbanas de la Región Metropolitana, Chile, de los cuales el 16% corresponde a accidentes en autopistas urbanas. Estos accidentes viales ocurren en distintas condiciones o Estados de Tráfico. Por condición o Estado de Tráfico se entiende una combinación única entre flujo, densidad y velocidad que determinan la operación de una vía. La finalidad de esta investigación es determinar la influencia que los Estados de Tráfico en autopistas tienen sobre la ocurrencia y severidad de los accidentes. Por severidad se consideran dos dimensiones: la severidad según daños personales (DP) y la disrupción en el tráfico (DT), usando la cantidad de pistas bloqueadas como proxy para DT. Para este estudio se usó información de accidentes viales, flujos y velocidades instantáneas de circulación en Autopista Central, ubicada en Santiago de Chile, más un conjunto de variables de control relacionadas con la geometría y el clima. Por medio del algoritmo k-means Clustering, se definieron cuatro Estados de Tráfico usando las velocidades recolectadas por espiras magnéticas en la autopista, como una cantidad óptima.Parte de la metodología de trabajo considera la calibración de un modelo de elección discreta logit a partir de datos reales, donde la ocurrencia (o no) de accidentes constituyen las alternativas, utilizando un muestreo de tipo Caso-Control. Los Estados de Tráficos se mostraron ser significativos, afectando la probabilidad de ocurrencia y severidad de los accidentes. Se concluye que los Estados de Tráfico de transición de velocidades desde altas a bajas o viceversa, son los que muestran un mayor riesgo en comparación con estados donde la velocidad se mantiene constante siendo alta o baja. Con estos resultados, es posible la formulación de estrategias de mejor asistencia o prevención de accidentes que los operadores pueden considerar evaluar para su posterior implementación.
Estimación del diagrama macroscópico fundamental mediante datos bluetooth.
(2018) García-Huidobro Mualim, Sebastián; Herrera Maldonado, Juan Carlos; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
El conocimiento del Diagrama Fundamental Macroscópico (MFD por su sigla en inglés) permite obtener información necesaria para gestionar el tráfico en una zona. La estimación del MFD y su posterior uso para efectos de un control perimetral, en general se realiza con la información de espiras magnéticas o infraestructura similar. Desafortunadamente, esta tecnología no siempre está disponible en el contexto urbano, en particular en países en vías de desarrollo. El objetivo de esta tesis es obtener una relación entre la acumulación y el outflow que permita controlar el flujo que ingresa a una zona sin la necesidad de poseer espiras magnéticas. Para lo anterior se cuenta escáneres Bluetooth (BTS), los cuales proveen información confiable, económica y más fácil de implementar en comparación a otro tipo de infraestructura dedicada. A través de micro-simulación se evalúa el comportamiento de los BTS en una red para distintos escenarios que pueden ser posibles en un contexto real. Los escenarios se diferencian de acuerdo a la variación de la tasa de penetración de vehículos equipados según su i) valor promedio, ii) distribución en el espacio y iii) su varianza en el tiempo. Los resultados confirman la capacidad de esta tecnología para estimar el número de vehículos equipados con Bluetooth en la red en un determinado tiempo y saber cuándo terminan su viaje. Para el escenario en el cual la penetración es constante en el tiempo, es posible ver que la evolución del tráfico observado en el MFD estimado es equivalente al MFD real. Esto es un resultado alentador, ya que elimina la necesidad de poseer infraestructura como espiras magnéticas y además permite realizar buenas estimaciones sin saber el nivel de penetración. Sin embargo, cuando la tasa de penetración varía en el tiempo o en el espacio, se observa una histéresis en la forma del MFD estimado que no representa los estados de tráfico reales. En un contexto real, en el cual no se conoce el nivel de penetración en el tiempo, es imposible conocer el escenario al cual uno se está enfrentando. Mediante el cálculo de un parámetro llamado tiempo insesgado, el cual es un promedio espacial del tiempo de viaje, es posible controlar el tráfico de una zona siempre y cuando se conozca la forma del MFD real de dicha zona. Si bien es necesario tener información adicional a los datos Bluetooth, mediante esta metodología aseguramos una correcta gestión del tráfico en tiempo real independiente del escenario. Trabajos futuros deberán probar esta metodología en un contexto urbano real. También es necesario analizar cómo mejora la metodología el conocer la penetración en algunos arcos.
Estudio de la vulnerabilidad en redes urbanas de transporte mediante el diagrama fundamental macroscópico (MFD)
(2019) Munita Guajardo, Renato Igor; Herrera Maldonado, Juan Carlos; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
Actualmente existen limitaciones en las herramientas utilizadas para estudiar la vulnerabilidad en las redes urbanas de transporte, ya que no logran modelar de manera correcta la congestión. Además, algunas de ellas necesitan inputs costosos como la matriz O/D. El Diagrama Fundamental Macroscópico (MFD por su sigla en inglés) surge como una alternativa para solucionar estas limitantes, pues caracteriza los distintos estados de tráfico posibles en una zona al vincular la cantidad de vehículos circulando en ella con su outflow (tasa de finalización de viajes), y solo depende de la configuración de semáforos y calles. En este trabajo se analiza la utilidad del MFD para el estudio de la vulnerabilidad en redes urbanas desde dos perspectivas: analítica y simulación. El desarrollo analítico consiste en comparar el MFD que se obtiene para escenarios que representen una situación base y una situación en la cual la red se ve afectada por algún evento que modifica su capacidad. Para lo anterior, se asume un diagrama fundamental triangular en cada pista de la red y una cierta distribución espacial de los vehículos en ella. Así, las situaciones analizadas se diferencian en este último aspecto, el cual se caracteriza mediante una función densidad de probabilidades (fdp) de la distribución de las densidades en las pistas de la red. Como resultado de este análisis se obtuvo una grilla que muestra la variación en la productividad esperada frente a una modificación en la fdp que caracteriza las distribuciones de las densidades en los arcos de la red. La simulación realizada en el sector nororiente de Santiago (Chile), también confirmó que el MFD es capaz de capturar las variaciones en la productividad frente al cierre de un conjunto de arcos, ya que en los 5 escenarios testeados se obtuvieron variaciones desde el -1% hasta el -65%. Los datos entregados por la simulación muestran que la fdp de las densidades cambian a medida que se van cerrando arcos, lo que da sustento al desarrollo analítico. Para profundizar en el análisis de la simulación, se obtuvieron los histogramas de las densidades de los arcos para cada uno de los escenarios. Estos mostraron que entre mayor era su diferencia mayor seria la diferencia entre los MFD de cada escenario. Posteriormente se realizó una clusterización de los datos para separarlos según tres condiciones de tráfico (flujo libre, x capacidad y congestión), los resultados fueron los mismos que del análisis conjunto. Al contrastar los resultados de ambas perspectivas se ve que estos apuntan en la misma dirección. La metodología propuesta permitirá cuantificar la vulnerabilidad de una red urbana frente a eventos que alteren la operación normal de esta, lo que se puede ocasionar por un desastre natural o una mantención rutinaria.
Identificación de arcos representativos para la estimación del diagrama fundamental macroscópico
(2022) Guamán Matute, Diego Germán; Herrera Maldonado, Juan Carlos; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
El problema de la congestión de tráfico puede ser abordado mediante la implementación de acciones en tiempo real como el cambio en la programación semafórica. Para esto, es necesario un modelo simple y agregado de la operación de la red que permita conocer su estado de tráfico, como por ejemplo el diagrama fundamental macroscópico (MFD por sus siglas en inglés). El MFD es una relación funcional simple entre la tasa a la que terminan los viajes al interior de una zona y la cantidad de autos en la misma. El MFD requiere para su construcción datos del flujo y la densidad de todos los arcos (vías) de la red. La recolección de los datos no representa mayor esfuerzo, sin embargo, su costo es alto. Por tanto, es importante desarrollar una metodología que permita reducir costos, por ejemplo, al disminuir el número de arcos para los cuales se debe conocer los datos de flujo densidad. La metodología propuesta emplea el algoritmo de Kmeans para agrupar arcos y seleccionar el más representativo de cada grupo. El agrupamiento se realiza utilizando algunas variables descriptivas de la distribución de la velocidad de cada arco. El agrupamiento se repite varias veces y cada repetición utiliza la distribución de velocidad de cada arco de un periodo distinto. Para seleccionar los arcos más representativos, se construye una matriz con el resultado de todas las repeticiones del agrupamiento. La matriz resultante constituye el dato de entrada para una heurística de selección basada en la cantidad de veces que un arco resultó representativo y la cantidad de arcos que representó. La metodología fue validada mediante la comparación del MFD real de una red simulada en el software Aimsun y el MFD estimado con los datos de los arcos más representativos reconocidos con la metodología propuesta. La diferencia entre el MFD real y el MFD estimado es mayor a la obtenida con otras metodologías que tienen el mismo objetivo, sin embargo, la diferencia adicional se justifica dado que la metodología propuesta requiere datos que son distintos a los de las otras metodologías y pueden obtenerse a un costo menor. Además, se verificó la sensibilidad de la metodología ante la variación de tres parámetros: el algoritmo de agrupamiento, la cantidad de arcos representativos y la diversidad del set de entrenamiento. Se encontró que la diferencia entre los MFD se reduce a medida que aumenta la proporción de la red monitoreada y que esta reducción no es lineal. Además, la diferencia se reduce cuando los datos provienen de periodos con distintos niveles y patrones de demanda. Otras metodologías que tienen el mismo objetivo se basan en información que no se encuentra disponible en la mayoría de las ciudades de países en vías de desarrollo. Este trabajo presenta un método para identificar los arcos representativos para la estimación del MFD que requiere solo la velocidad promedio de cada arco de la red. Esta velocidad es un dato de tráfico que se encuentra fácilmente disponible dada el creciente uso de apps como Google Maps, Waze, y Uber, entre otros. La principal conclusión de este trabajo es que empleando la metodología propuesta la velocidad promedio de cada arco de la red (como la consultada en Google Directions API) permite identificar un grupo acotado de arcos que luego de medir su flujo y densidad sirven para estimar un MFD cercano al real. Así, la construcción y uso del MFD se vuelve factible con una inversión económica asequible.
Identifying and visualizing operational bottlenecks and Quick win opportunities for improving bus performance in public transport systems
(Elsevier Ltd, 2022) Garrido Valenzuela, Francisco Orlando; Cruz, Diego; Dragicevic, Marina; Schmidt Garín, Alejandro; Moya Aguad, Jaime Francisco; Tamblay Moënne, Sebastián Jorge; Herrera Maldonado, Juan Carlos; Muñoz Abogabir, Juan Carlos; CEDEUS (Chile)
Congestion is one of the main problems prevalent in surface public transport systems. Congestion affects travel time, service regularity, and system costs. The accuracy of identification of speed-related problems depends on the quality and precision of the tools used to analyze the available operational data, that is, data on the impact on users and operational costs. Furthermore, traffic signals contribute significantly to operational delay, and programming traffic signals to prioritize transit can substantially increase the operating speeds. For example, green split redistributions are simple and low-cost adjustments to traffic signals that can significantly improve operating speeds. However, it might be expensive to collect the necessary traffic flow information. This study had a twofold contribution. First, it presents an extension of a tool that uses buses GPS data to identify and rank bottlenecks, in which queue lengths and bus load profiles are now considered for estimating user delay. Second, a methodology to identify which of these bottlenecks can be easily removed (Quick wins) by reallocating the traffic signal's green times among phases. The modified methodology was applied in the city of Santiago de Chile, where the inclusion of both the queue length and bus load profiles is shown to modify the ranking. Additionally, Quick wins opportunities were detected and addressed resulting in an average 85% reduction in bus delays.
Impacto del largo del ciclo semafórico en la operación de buses de transporte público
(2023) Moya Aguad, Jaime Francisco; Herrera Maldonado, Juan Carlos; Löbel Díaz, Hans-Albert; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
El transporte público de buses enfrenta actualmente como principal dificultad la continua disminución en las velocidades de desplazamiento, debido entre otras causas a la congestión vehicular, derivando en tiempos de viaje cada vez mayores para sus usuarios. Por este motivo, la infraestructura especializada para priorizar la circulación de buses se debe complementar con programaciones semafóricas adecuadas, ayudando así a reducir los tiempos de viaje. En base a esto último, el presente trabajo busca determinar cuáles son las programaciones semafóricas más adecuadas para la circulación y operación del transporte público, con foco en el impacto que el largo de ciclo tiene en dicha operación. Para evaluar el desempeño de distintas programaciones semafóricas, incluyendo largo de ciclo, porcentaje de reparto y desfase, se realizaron microsimulaciones utilizando como modelo de seguimiento vehicular el Intelligent Driver Model (IDM). Para la calibración del modelo se grabó mediante dron, en 3 puntos de la ciudad de Santiago, un total de 13.969 trayectorias, de las cuales 6.864 corresponden a automóviles, 584 a buses, 1.777 a otro tipo de vehículos y 4.744 a peatones. Estas trayectorias se procesaron mediante software de análisis de video y algoritmo genético, obteniendo 37 conjuntos de parámetros calibrados, 15 para automóviles y 22 para buses. Posteriormente, utilizando los parámetros calibrados se microsimularon mediante SUMO 6.804 configuraciones, realizando 6 réplicas para cada una, resultando en un total de 40.824 corridas de simulación ejecutadas. A partir de éstas, se determinó que, excepto en aquellas situaciones en las que la parada de buses se transforma en cuello de botella, tanto para las configuraciones que consideran corredor como vía mixta, el ciclo de 40 segundos (el más corto evaluado) es el que minimiza los tiempos de viaje obtenidos.
Inferencia bayesiana de elección de rutas a partir de tecnología bluetooth
(2018) Garrido Valenzuela, Francisco Orlando; Herrera Maldonado, Juan Carlos; Raveau Feliú, Sebastián; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
La tecnología Bluetooth puede ser utilizada para seguir vehículos equipados mediante la dirección MAC. Esto es posible por medio de la instalación de sensores Bluetooth en un conjunto específico de intersecciones de un área de estudio. Sin embargo, un vehículo equipado con esta tecnología no necesariamente es detectado por todos los sensores por los que este transita. Esto se debe a que la probabilidad de detección depende de varios factores tales como el clima, la infraestructura cercana o la velocidad de los vehículos. Dada esta falta de información, es necesario inferir la ruta más probable que utilizó el vehículo. Este estudio presenta una metodología capaz inferir las rutas elegidas por vehículos en una red. La inferencia se realiza a partir de la reconstrucción del recorrido realizado por el vehículo entre dos detecciones sucesivas donde se estiman probabilidades de uso para cada ruta. Una vez que las probabilidades son obtenidas, es posible inferir la ruta completa desde el origen a su destino. El predecir los patrones de viaje es esencial para planificación de transporte y la aplicación de diferentes políticas como gestión de tráfico y tarificación vial.La metodología cuenta con tres etapas. En la primera de ellas, se construye un grafo a partir de la red vial y la localización de sensores Bluetooth. En la segunda etapa, con la información Bluetooth recolectada se calibran distribuciones del tiempo de permanencia en cada uno de los nodos y del tiempo de viaje para cada arco. El tercer y último paso consiste en convolucionar las distribuciones de los tiempos de nodos y arcos entre un par de detecciones sucesivas con el fin de obtener una distribución agregada para cada ruta potencial. Basado en el tiempo observado de viaje de cada vehículo y el conjunto de detecciones que no se realizaron, se realiza una inferencia Bayesiana para obtener las probabilidades de cada ruta. La metodología es testeada mediante microsimulación y presenta buenos resultados a la hora de inferir las rutas elegidas por cada vehículo. Además, es comparada con otra metodología presente en la literatura. Ambas poseen similar porcentaje de predicción, pero la metodología propuesta muestra mejores resultados cuando la red presenta menor densidad de sensores y falta más información.
Localising urban sustainability indicators: the CEDEUS indicator set, and lessons from an expert-driven process
(Elsevier Ltd., 2020) Steiniger, Stefan; Wagemann, Elizabeth; Barrera Melgarejo, Francisco Javier de la; Molinos Senante, María; Villegas Salgado, Rodrigo Andrés; Fuente, Helen de la; Vives Vergara, Alejandra; Arce, Guillermo; Herrera Maldonado, Juan Carlos; Carrasco Montagna, Juan Antonio; Pasten González, Pablo Arturo; Muñoz Abogabir, Juan Carlos; Barton, Jonathan Richard; CEDEUS (Chile)
The development and application of urban sustainability indicators has gained momentum in recent years, especially since the generation of specific urban indicators for the Agenda 2030. Urban sustainability is a broad concept involving many dimensions, therefore the generation of a short, but comprehensive list of indicators is a significant challenge. In this paper, we present a set of 29 indicators designed to characterise urban sustainability in Chile, which we also expect to be relevant to other cities, particularly in the Global South where issues of poverty and inequality are prevalent. We first outline the process of selecting the indicators through expert consultation. Then we present selected indicators, and the variables used to measure them. Subsequently the set is applied to six Chilean cities that are diverse in terms of population, socio-economic conditions and geography. We show that some indicators highlight negative nationwide trends that are common to the cities, while other indicators reveal notable differences that can be traced back to their local contexts. The CEDEUS indicators provide a complement to the UN's Sustainable Development Goals (SDGs) for cities; therefore, a comparison is made with the SDGs. The indicator development process is critically examined and policy recommendations are given.
Metodología para la evaluación de la conducción de choferes del transporte público a partir del uso de dispositivos inerciales
(2018) Catalán Salas, Hernán Felipe; Herrera Maldonado, Juan Carlos; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
Actualmente el sistema de transporte público de Santiago emplea un Índice de Calidad de Atención al Usuario (ICA) que aborda superficialmente la calidad de servicio. Además, la metodología actual no permite realizar un seguimiento ni incentiva la mejora continua del servicio. El objetivo de esta investigación es utilizar datos de acelerómetros y giroscopios para formular una nueva metodología para la clasificación del atributo de conducción del ICA de Transantiago. Para probar la metodología propuesta se diseñó un experimento donde se recolectó información de 5 recorridos de diferentes operadores y con una duración similar. Luego, se evaluaron 3 métodos de clasificación: máquinas de soporte vectorial (SVM), árboles de decisión y k vecinos más cercanos (KNN). Los resultados de la modelación muestran que SVM tiene el mejor rendimiento, árboles de decisión entrega un modelo muy interpretable y KNN es el método más simple de aplicar. Respecto a la conducción, los resultados muestran que la mayor cantidad de maniobras bruscas se debe a variaciones de velocidad. Los recorridos con peor conducción fueron 210 y 210V, donde más de la mitad de las variaciones de velocidad fueron clasificadas como bruscas. En cambio, el bus 213E obtuvo resultados bastante mejores incluso en el mismo trayecto que los recorridos anteriormente mencionados. Por otro lado, el uso del GPS y etiquetar según conductor permite identificar focos a mejorar el servicio mediante capacitación y, en casos puntuales, modificaciones al trazado del recorrido. Finalmente, la metodología es replicable más allá de Transantiago. Como beneficio, se requiere una pequeña muestra para calibrar un modelo de buen rendimiento. Como futura línea de investigación, se propone evaluar la calibración de modelos diferentes para casos particulares (recorridos en pendiente, en autopista, etc.). Es importante señalar que los modelos calibrados son válidos para el experimento realizado. Para aplicarlo a mayor escala sólo se debe seguir la metodología expuesta.
Metodología para la periodización de redes de transporte en base a un algoritmo de clustering
(2022) López Pavez, Martín Ignacio; Herrera Maldonado, Juan Carlos; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
Los patrones del tráfico se clasifican según períodos con estados de tráfico o características de operación similares, lo cual es útil para acciones como: la programación de redes semafóricas, el monitoreo de patrones de congestión, la evaluación de proyectos de impacto vial y la toma de decisiones para la mejora de operación el transporte público. Para realizar esta tarea, conocida como periodización, usualmente es necesario recolectar, en terreno, información de la operación del tráfico, lo cual puede ser un proceso costoso e ineficiente, además de dificultar la obtención de datos de amplios horizontes temporales. Este estudio propone una metodología para la periodización de redes de transporte, mediante el uso de datos pasivos. En particular, registros GPS de buses de transporte público y validaciones de tarjetas inteligentes del mismo sistema. Propone agregar información en bloques de tiempo y describirlos a través de un set de indicadores, que son entregados al algoritmo k-medoids para realizar la agrupación de bloques horarios y entregar la periodización final, que es mostrada en grillas y permite conformar una “semana tipo”. Se realiza una validación de la metodología con un caso de estudio en Santiago de Chile, con datos provenientes del sistema de buses de transporte público para agosto 2019 y para 10 zonas de la ciudad. La validación muestra que es posible periodizar redes de transporte mediante la aplicación de un algoritmo de clustering. La metodología propuesta es una herramienta costo-eficiente y semi automatizada para la identificación de períodos del tráfico en un área delimitada, que se beneficia del uso de datos pasivos. Además, es fácilmente replicable a través del tiempo con nuevos datos, lo cual facilita entender las periodizaciones de manera dinámica.
Modelación de la interacción vehículo-peatón sobre un mismo arco durante evacuaciones
(2016) Muñoz Petersen, Filipa Andrea; Giesen Encina, Ricardo; Herrera Maldonado, Juan Carlos; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
La simulación de evacuación es una poderosa herramienta para el apoyo a la planificación de este tipo de procesos, especialmente cuando el tiempo de respuesta es limitado. Actualmente existen variados modelos de evacuación, pero ninguno de ellos considera la interacción entre peatones y vehículos sobre la misma vía de evacuación. Este comportamiento hace la planificación más compleja y ha sido observado en países como Chile. En esta tesis se propone un modelo matemático de naturaleza macroscópica basado en el Modelo de Transmisión de Celdas (Daganzo, 1994) o MTC. Las extensiones integradas al MTC se elaboraron a partir de evidencia empírica de evacuaciones reales en el norte de Chile. El modelo propuesto considera la interacción entre vehículos y peatones cuando estos comparten la misma vía de evacuación. El modelo propuesto permite evaluar el efecto que vehículos tienen sobre la evacuación de peatones y viceversa. Los resultados muestran que el principal efecto de una clase sobre la otra es sobre la velocidad de evacuación, sin verse afectado el tiempo total de vaciamiento de la red. Este modelo es general y, por lo tanto, puede ser aplicado en otras regiones del país y otros países, además de otro tipo de situaciones donde se observa una interacción entre vehículos y peatones. De este modo, puede servir como base para el desarrollo de una herramienta de simulación más completa que permita la simulación de una red real.
Modeling the Impact of Earthquake-Induced Debris on Tsunami Evacuation Times of Coastal Cities
(2019) Castro, SebastIán; Poulos Campbell, Alan John; Herrera Maldonado, Juan Carlos; Llera Martin, Juan Carlos de la
Tsunami alerts following severe earthquakes usually affect large geographical regions and require people to evacuate to higher safety zones. However, evacuation routes may be hindered by building debris and vehicles, thus leading to longer evacuation times and an increased risk of loss of life. Herein, we apply an agent-based model to study the evacuation situation of the coastal city of Iquique, north Chile, where most of the population is exposed to inundation from an incoming tsunami. The study evaluates different earthquake scenarios characterized by different ground motion intensities in terms of the evacuation process within a predefined inundation zone. Evacuating agents consider the microscale interactions with cars and other people using a collision avoidance algorithm. Results for the no ground shaking scenario are compared for validation with those of a real evacuation drill done in 2013 for the entire city. Finally, a parametric analysis is performed with ten different levels of ground motion intensity, showing that evacuation times for 95% of the population increase in 2.5 min on average when considering the effect of building debris.
Modelos basados en datos GPS para determinar la no detención de buses en paraderos
(2017) García Gerbella, Nicolás Andrés; Herrera Maldonado, Juan Carlos; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
El sistema de transporte público de Santiago ocurre con frecuencia que los buses no se detienen en paradas establecidas cuando hay pasajeros esperando por subir. Este comportamiento es muy dañino para los usuarios, ya que aumenta su tiempo de espera y reduce la confiabilidad en el sistema. El Directorio de Transporte Público Metropolitano (DTPM), recibe reclamos a diario reportando este tipo de comportamiento. Sin embargo, desde un punto de vista legal, estos reclamos no son suficientes para generar una multa a los conductores, ya que es necesario comprobar que el bus efectivamente no se detuvo. Con este propósito, los dispositivos GPS instalados en los buses pueden ser de uso. Desafortunadamente, estos dispositivos no proveen la trayectoria exacta del bus, sino que registran su posición cada 30 segundos. Un estudio previo (Bull & Herrera,2015) desarrolla un modelo que usa GPS cada 30 segundos, para determinar si el bus se detuvo en la parada. Sin embargo, esta metodología no ha sido validada. El objetivo principal de esta tesis es definir un modelo que logre determinar, con la mayor precisión posible, cuándo los buses no se detienen en las paradas establecidas.Para lograr esto, primero se evalúa y valida el modelo de Bull y Herrera (2015) utilizando datos reales. Basándose en estos resultados, mejoras al modelo son propuestas. En segundo lugar, modelos de aprendizaje supervisado son desarrollados utilizando dos métodos: Máquinas de vectores de soporte y Análisis de discriminante lineal.Para este proceso se utilizan dos bases de datos distintas. La primera utiliza datos proporcionados por el Directorio de Transporte Público Metropolitano, con un espaciamiento de 30 segundos entre registros GPS; esta se utiliza para calibrar y validarlos modelos. El segundo conjunto considera datos GPS cada un segundo, que permite realizar un análisis de sensibilidad respecto a la periodicidad de los datos, y cómo afecta la precisión de los modelos. El desempeño de los distintos modelos bordea el 89% de precisión. Sin embargo,se concluye que el modelo a recomendar depende principalmente del objetivo del modelador, ya que se puede lograr una mejor precisión con ciertos modelos, pro por otro lado se puede disminuir el Error Tipo I con otro.
Real time traffic states estimation on arterials based on trajectory data
(2014) Hiribarren, G.; Herrera Maldonado, Juan Carlos

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