{"id":19100,"date":"2024-04-19T07:02:44","date_gmt":"2024-04-19T07:02:44","guid":{"rendered":"https:\/\/insia-upm.es\/?post_type=project&p=19100"},"modified":"2024-10-07T07:17:17","modified_gmt":"2024-10-07T07:17:17","slug":"proyecto-infra4mov","status":"publish","type":"project","link":"https:\/\/insia-upm.es\/en\/project\/proyecto-infra4mov\/","title":{"rendered":"Proyecto INFRA4MOV"},"content":{"rendered":"[et_pb_section fb_built=\u00bb1″ fullwidth=\u00bbon\u00bb _builder_version=\u00bb4.16″ custom_padding=\u00bb|||\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb][et_pb_fullwidth_header text_orientation=\u00bbcenter\u00bb module_class=\u00bbdct-header-title\u00bb _builder_version=\u00bb4.16″ title_font=\u00bb||||||||\u00bb content_font=\u00bb||||||||\u00bb content_text_align=\u00bbcenter\u00bb background_color=\u00bbrgba(0,0,0,0.71)\u00bb background_image=\u00bbhttps:\/\/insia-upm.es\/wp-content\/uploads\/2021\/10\/divi-finance-theme-14.jpg\u00bb background_blend=\u00bboverlay\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb button_one_text_size__hover_enabled=\u00bboff\u00bb button_two_text_size__hover_enabled=\u00bboff\u00bb button_one_text_color__hover_enabled=\u00bboff\u00bb button_two_text_color__hover_enabled=\u00bboff\u00bb button_one_border_width__hover_enabled=\u00bboff\u00bb button_two_border_width__hover_enabled=\u00bboff\u00bb button_one_border_color__hover_enabled=\u00bboff\u00bb button_two_border_color__hover_enabled=\u00bboff\u00bb button_one_border_radius__hover_enabled=\u00bboff\u00bb button_two_border_radius__hover_enabled=\u00bboff\u00bb button_one_letter_spacing__hover_enabled=\u00bboff\u00bb button_two_letter_spacing__hover_enabled=\u00bboff\u00bb button_one_bg_color__hover_enabled=\u00bboff\u00bb button_two_bg_color__hover_enabled=\u00bboff\u00bb]\n

PROYECTOS<\/span><\/h1>\n

<\/h1>\n[\/et_pb_fullwidth_header][\/et_pb_section][et_pb_section fb_built=\u00bb1″ _builder_version=\u00bb4.16″ custom_padding=\u00bb0px|0px|0|0px|false|false\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb][et_pb_row column_structure=\u00bb1_5,3_5,1_5″ _builder_version=\u00bb4.16″ _module_preset=\u00bbdefault\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb][et_pb_column type=\u00bb1_5″ _builder_version=\u00bb4.16″ _module_preset=\u00bbdefault\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb][\/et_pb_column][et_pb_column type=\u00bb3_5″ _builder_version=\u00bb4.16″ _module_preset=\u00bbdefault\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb][et_pb_image src=\u00bbhttps:\/\/insia-upm.es\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/Presentacion1-1024×576.png\u00bb title_text=\u00bbPresentaci\u00f3n1″ show_in_lightbox=\u00bbon\u00bb _builder_version=\u00bb4.25.0″ _module_preset=\u00bbdefault\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb][\/et_pb_image][\/et_pb_column][et_pb_column type=\u00bb1_5″ _builder_version=\u00bb4.16″ _module_preset=\u00bbdefault\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb][\/et_pb_column][\/et_pb_row][et_pb_row _builder_version=\u00bb4.16″ custom_padding=\u00bb0px|0px|33px|0px|false|false\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb][et_pb_column type=\u00bb4_4″ _builder_version=\u00bb4.16″ custom_padding=\u00bb|||\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb custom_padding__hover=\u00bb|||\u00bb][et_pb_text admin_label=\u00bbPROYECTOS\u00bb _builder_version=\u00bb4.25.0″ text_font=\u00bb||||||||\u00bb text_font_size=\u00bb10px\u00bb text_letter_spacing=\u00bb2px\u00bb header_font=\u00bb||||||||\u00bb header_text_align=\u00bbcenter\u00bb header_font_size=\u00bb37px\u00bb text_orientation=\u00bbcenter\u00bb custom_margin=\u00bb|||\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb]\n

 <\/p>\n

INFRA4MOV<\/b><\/h2>\n[\/et_pb_text][\/et_pb_column][\/et_pb_row][et_pb_row use_custom_gutter=\u00bbon\u00bb gutter_width=\u00bb2″ make_equal=\u00bbon\u00bb _builder_version=\u00bb4.16″ width=\u00bb90%\u00bb max_width=\u00bb1170px\u00bb custom_padding=\u00bb1px|0px|26px|0px|false|false\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb][et_pb_column type=\u00bb4_4″ _builder_version=\u00bb4.16″ custom_padding=\u00bb|||\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb custom_padding__hover=\u00bb|||\u00bb][et_pb_text _builder_version=\u00bb4.25.0″ text_font=\u00bb||||||||\u00bb text_text_color=\u00bb#333333″ text_line_height=\u00bb30px\u00bb text_orientation=\u00bbjustified\u00bb custom_padding=\u00bb||0px|||\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb]\n

T\u00edtulo:
<\/span><\/span>Infraestructura inteligente de monitorizaci\u00f3n del tr\u00e1fico para la gesti\u00f3n de la movilidad<\/h2>\n[\/et_pb_text][\/et_pb_column][\/et_pb_row][et_pb_row column_structure=\u00bb1_2,1_2″ use_custom_gutter=\u00bbon\u00bb gutter_width=\u00bb2″ make_equal=\u00bbon\u00bb _builder_version=\u00bb4.16″ width=\u00bb90%\u00bb max_width=\u00bb1170px\u00bb custom_padding=\u00bb8px|0px|0px|0px|false|false\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb][et_pb_column type=\u00bb1_2″ _builder_version=\u00bb4.16″ custom_padding=\u00bb|||\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb custom_padding__hover=\u00bb|||\u00bb][et_pb_text _builder_version=\u00bb4.25.0″ text_font=\u00bb||||||||\u00bb text_text_color=\u00bb#000000″ header_font=\u00bbRaleway|600|||||||\u00bb width=\u00bb100%\u00bb min_height=\u00bb37.8px\u00bb custom_padding=\u00bb||0px|||\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb]\n

Duraci\u00f3n:<\/span>\u00a0 \u00a02022 – 2024<\/span><\/span><\/h2>\n

 <\/p>\n[\/et_pb_text][\/et_pb_column][et_pb_column type=\u00bb1_2″ _builder_version=\u00bb4.16″ custom_padding=\u00bb|||\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb custom_padding__hover=\u00bb|||\u00bb][et_pb_text _builder_version=\u00bb4.25.0″ _module_preset=\u00bbdefault\u00bb width=\u00bb100%\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb]\n

Subvenci\u00f3n:<\/span>\u00a0 56.350 euros<\/span><\/span><\/h2>\n[\/et_pb_text][\/et_pb_column][\/et_pb_row][et_pb_row use_custom_gutter=\u00bbon\u00bb gutter_width=\u00bb2″ make_equal=\u00bbon\u00bb _builder_version=\u00bb4.16″ width=\u00bb90%\u00bb max_width=\u00bb1170px\u00bb custom_margin=\u00bb-12px|auto||auto||\u00bb custom_padding=\u00bb28px|0px|5px|0px|false|false\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb][et_pb_column type=\u00bb4_4″ _builder_version=\u00bb4.16″ custom_padding=\u00bb|||\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb custom_padding__hover=\u00bb|||\u00bb][et_pb_text _builder_version=\u00bb4.25.0″ text_font=\u00bbRaleway||||||||\u00bb text_font_size=\u00bb12px\u00bb header_font=\u00bb||||||||\u00bb header_font_size=\u00bb20px\u00bb header_2_font=\u00bb||||||||\u00bb header_2_font_size=\u00bb19px\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb]\n

Objetivos.<\/u><\/strong><\/p>\n

El objetivo principal del proyecto consiste en desarrollar, implementar y probar (demostraciones a escala piloto y pruebas con usuarios finales en entornos totalmente reales sin restricciones) un sistema de captaci\u00f3n, procesamiento y env\u00edo de informaci\u00f3n vial desde un punto de la infraestructura de forma que pueda servir de base a aplicaciones de gesti\u00f3n de tr\u00e1fico de nueva generaci\u00f3n, incluyendo la conducci\u00f3n cooperativa, parcial o totalmente automatizada. El resultado final estar\u00e1 orientado a los operadores de infraestructuras, p\u00fablicos o privados, as\u00ed como empresas integradoras de equipamiento de infraestructuras. De igual forma, su campo de aplicaci\u00f3n abarca entornos urbanos o interurbanos.<\/p>\n

Resumen:<\/u><\/strong><\/p>\n

Para alcanzar una movilidad eficiente es imprescindible el uso de la tecnolog\u00eda como apoyo a las pol\u00edticas de movilidad, para aprovechar la transformaci\u00f3n digital y conseguir un sistema de movilidad m\u00e1s eficiente. La carretera del futuro estar\u00e1 sensorizada, ser\u00e1 inteligente y capaz de comunicarse con los veh\u00edculos conectados que circulen por ella. Sistemas basados en visi\u00f3n por computador y tecnolog\u00eda LiDAR instalados en las infraestructuras permitir\u00e1n monitorizar su estado, generar informaci\u00f3n y enviarla al sistema propuesto para que los gestores de las infraestructuras la visualicen, la analicen y, si fuera necesario, emitan alertas y avisos a los veh\u00edculos que transitan por esta v\u00eda.<\/p>\n

Durante la ejecuci\u00f3n del proyecto CCAD, el equipo investigador del proyecto coordinado est\u00e1 adquiriendo un conocimiento profundo sobre todos los elementos que conforman la percepci\u00f3n y an\u00e1lisis de los entornos de tr\u00e1fico desde la infraestructura, con el fin de promover novedosos sistemas de asistencia y fomentar un incremento en los niveles de movilidad automatizada y cooperativa.<\/p>\n

Sobre el conocimiento anterior, se propone la prueba de concepto aqu\u00ed presentada, en la que se pretende obtener un producto preindustrial de un sistema de monitorizaci\u00f3n que proporcione datos para la gesti\u00f3n del tr\u00e1fico en entornos urbanos y de carretera asociado a la infraestructura. De esta forma, el objetivo principal del proyecto consiste en desarrollar, implementar y probar (demostraciones a escala piloto y pruebas en entornos reales sin restricciones) un sistema de captaci\u00f3n, procesamiento y env\u00edo de informaci\u00f3n vial desde un punto de la infraestructura de forma que pueda servir de base a aplicaciones de gesti\u00f3n de tr\u00e1fico de nueva generaci\u00f3n, incluyendo la conducci\u00f3n cooperativa, parcial o totalmente automatizada. El resultado final estar\u00e1 orientado a los operadores de infraestructuras, p\u00fablicos o privados, as\u00ed como empresas integradoras de equipamiento para \u00e9stas. El sistema completo ser\u00e1 probado en dos casos de uso: infraestructuras cr\u00edticas en entorno urbano como intersecciones o glorietas en las que se debe supervisar un campo de visi\u00f3n amplio para analizar el flujo de tr\u00e1fico en el \u00e1rea de an\u00e1lisis y entonos interurbanos para la supervisi\u00f3n, seguimiento y caracterizaci\u00f3n precisa del tr\u00e1fico y sus caracter\u00edsticas bajo un p\u00f3rtico sobre la v\u00eda.<\/p>\n

[\/et_pb_text][\/et_pb_column][\/et_pb_row][et_pb_row use_custom_gutter=\u00bbon\u00bb gutter_width=\u00bb2″ make_equal=\u00bbon\u00bb _builder_version=\u00bb4.16″ width=\u00bb90%\u00bb max_width=\u00bb1170px\u00bb custom_padding=\u00bb27px|0px|26px|0px|false|false\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb][et_pb_column type=\u00bb4_4″ _builder_version=\u00bb4.16″ custom_padding=\u00bb|||\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb custom_padding__hover=\u00bb|||\u00bb][et_pb_text _builder_version=\u00bb4.25.0″ text_font=\u00bbRaleway||||||||\u00bb text_font_size=\u00bb12px\u00bb header_font=\u00bb||||||||\u00bb header_font_size=\u00bb20px\u00bb header_2_font=\u00bb||||||||\u00bb header_2_font_size=\u00bb19px\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb]\n

Participantes:<\/span><\/h2>\n
    \n
  • \n

    Instituto Universitario de Investigaci\u00f3n del Autom\u00f3vil (INSIA – UPM), Universidad Carlos III de Madrid, Universidad Europea de Madrid<\/p>\n

    IP: Felipe Jim\u00e9nez Alonso y Jos\u00e9 Eugenio Naranjo Hern\u00e1ndez<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n[\/et_pb_text][et_pb_text _builder_version=\u00bb4.25.0″ text_font=\u00bbRaleway||||||||\u00bb text_font_size=\u00bb12px\u00bb header_font=\u00bb||||||||\u00bb header_font_size=\u00bb20px\u00bb header_2_font=\u00bb||||||||\u00bb header_2_font_size=\u00bb19px\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb]\n

    Resultados:<\/u><\/strong><\/h3>\n

    Se ha desarrollado un algoritmo de detecci\u00f3n, seguimiento y clasificaci\u00f3n de veh\u00edculos que incluye las fases de fusi\u00f3n de datos (en caso de disponer de varios LiDAR), segmentaci\u00f3n, clustering, tracking o seguimiento y clasificaci\u00f3n.<\/p>\n

     <\/p>\n

    Si bien la fusi\u00f3n de bajo nivel de datos de varios LIDAR y el filtrado de informaci\u00f3n fuera de la regi\u00f3n de inter\u00e9s y la eliminaci\u00f3n del suelo son tareas con soluciones sistem\u00e1ticas y robustas, la tarea de clustering resulta muy demandante desde el punto de vista computacional y es muy sensible a la configuraci\u00f3n del tr\u00e1fico, con lo que los ajustes aptos para tr\u00e1fico fluido pueden no ser eficientes para tr\u00e1fico denso. Por ello, se han probado diferentes algoritmos de clustering como DBSCAN 2D\/3D y OPTICS 2D\/3D. Se han realizado tambi\u00e9n ensayos con tr\u00e1fico fluido y tr\u00e1fico denso.<\/p>\n

     <\/p>\n

    En la fase de clasificaci\u00f3n se pretende distinguir tipolog\u00edas de veh\u00edculos. Una de las principales dificultades en la clasificaci\u00f3n de veh\u00edculos basada en LiDAR es la falta de datasets amplios y etiquetados que incluyan nubes de puntos LiDAR con vistas cenitales de los veh\u00edculos. Las nubes de puntos presentan complejidades en su procesamiento debido a su informaci\u00f3n dispersa y en 3D. Como resultado, para clasificar veh\u00edculos basados en LiDAR se requiere un enfoque determinista que se encargue en extraer caracter\u00edsticas espec\u00edficas de los veh\u00edculos. Las caracter\u00edsticas extra\u00eddas pueden incluir dimensiones del veh\u00edculo, como la longitud, anchura y altura, caracter\u00edsticas geom\u00e9tricas como la forma de la carrocer\u00eda, as\u00ed como la densidad de puntos en ciertas \u00e1reas, lo que puede indicar presencia o ausencia de cristal y pueden ayudar a distinguir entre diferentes tipos de veh\u00edculos.<\/p>\n

     <\/p>\n

    La selecci\u00f3n de caracter\u00edsticas es un proceso crucial en la clasificaci\u00f3n de veh\u00edculos basada en LiDAR. Se han elegido las caracter\u00edsticas siguientes: la longitud del veh\u00edculo, la altura del veh\u00edculo, la altura delantera y trasera del veh\u00edculo, el n\u00famero de puntos frontales y traseros, y la presencia de ventanas laterales. Con todas las caracter\u00edsticas extra\u00eddas, se busca clasificar los objetos detectados en diferentes categor\u00edas de veh\u00edculos. Entre las categor\u00edas de veh\u00edculos que se buscan clasificar se encuentran: Motocicleta, turismo, furgoneta, cami\u00f3n r\u00edgido y articulado, autob\u00fas r\u00edgido y articulado y tren de carretera.<\/p>\n

    <\/h2>\n[\/et_pb_text][et_pb_gallery gallery_ids=\u00bb13742″ posts_number=\u00bb8″ show_title_and_caption=\u00bboff\u00bb show_pagination=\u00bboff\u00bb _builder_version=\u00bb4.25.0″ _module_preset=\u00bbdefault\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb][\/et_pb_gallery][\/et_pb_column][\/et_pb_row][et_pb_row use_custom_gutter=\u00bbon\u00bb gutter_width=\u00bb2″ make_equal=\u00bbon\u00bb _builder_version=\u00bb4.16″ width=\u00bb90%\u00bb max_width=\u00bb1170px\u00bb custom_padding=\u00bb27px|0px|26px|0px|false|false\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb][et_pb_column type=\u00bb4_4″ _builder_version=\u00bb4.16″ custom_padding=\u00bb|||\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb custom_padding__hover=\u00bb|||\u00bb][et_pb_text _builder_version=\u00bb4.27.2″ text_font=\u00bbRaleway||||||||\u00bb text_font_size=\u00bb12px\u00bb header_font=\u00bb||||||||\u00bb header_font_size=\u00bb20px\u00bb header_2_font=\u00bb||||||||\u00bb header_2_font_size=\u00bb19px\u00bb hover_enabled=\u00bb0″ global_colors_info=\u00bb{}\u00bb sticky_enabled=\u00bb0″]\n

    Financiadores:
    <\/span>Proyectos I+D+i\u00a0 para la realizaci\u00f3n de Prueba de Concepto 2022. Proyecto INFRA4MOV<\/em>\/ ayuda PDC2022-133684-C32 financiado por MICIU\/ AEI \/10.13039\/501100011033 y por la Uni\u00f3n Europea Next GenerationEU\/ PRTR
    <\/span><\/p>\n[\/et_pb_text][et_pb_image src=\u00bbhttps:\/\/insia-upm.es\/wp-content\/uploads\/2024\/10\/2024_micin-financiadoUEnextgeneration-prtr-aei-1024×186.png\u00bb title_text=\u00bb2024_micin-financiadoUEnextgeneration-prtr-aei\u00bb align=\u00bbcenter\u00bb _builder_version=\u00bb4.27.2″ _module_preset=\u00bbdefault\u00bb hover_enabled=\u00bb0″ global_colors_info=\u00bb{}\u00bb sticky_enabled=\u00bb0″][\/et_pb_image][\/et_pb_column][\/et_pb_row][et_pb_row _builder_version=\u00bb4.16″ _module_preset=\u00bbdefault\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb][et_pb_column type=\u00bb4_4″ _builder_version=\u00bb4.16″ _module_preset=\u00bbdefault\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb][et_pb_filterable_portfolio fullwidth=\u00bboff\u00bb posts_number=\u00bb4″ include_categories=\u00bb4,93″ show_categories=\u00bboff\u00bb zoom_icon_color=\u00bb#FFFFFF\u00bb hover_overlay_color=\u00bbrgba(12,113,195,0.5)\u00bb hover_icon=\u00bb9||divi||400″ _builder_version=\u00bb4.16″ _module_preset=\u00bbdefault\u00bb caption_font=\u00bb||||||||\u00bb caption_text_color=\u00bb#0C71C3″ global_colors_info=\u00bb{}\u00bb][\/et_pb_filterable_portfolio][\/et_pb_column][\/et_pb_row][\/et_pb_section]\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    Infraestructura inteligente de monitorizaci\u00f3n del tr\u00e1fico para la gesti\u00f3n de la movilidad<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":19109,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"","meta":{"_et_pb_use_builder":"on","_et_pb_old_content":"

    Descripci\u00f3n del Proyecto<\/h3>

    CICLOPE<\/h1>

    T\u00edtulo:\u00a0Sistema de optimizaci\u00f3n de ciclos urbanos de conducci\u00f3n. Aplicaci\u00f3n a la generaci\u00f3n de patrones adaptados a exigencias medioambientales y situaciones de explotaci\u00f3n de flotas de veh\u00edculos (CICLOPE)<\/strong><\/h2>

    \u00a0<\/h3>
    \u00a0<\/div>
    \u00a0<\/div>

    Duraci\u00f3n:\u00a001\/012016 \u2013 30\/06\/2019<\/h3><\/div><\/div>

    Subvenci\u00f3n: 90.000 euros<\/h3><\/div><\/div>
    \u00a0<\/div><\/div><\/div>
    \u00a0<\/div>
    \u00a0<\/div>

    Resumen:<\/h2>

    Dentro del proyecto se planteaba el an\u00e1lisis te\u00f3rico \u2013experimental de los ciclos de operaci\u00f3n de autobuses, que inclu\u00eda el an\u00e1lisis de varias variables como velocidad y emisiones utilizando m\u00e9todos estad\u00edsticos avanzados.<\/p>

    En concreto se han analizado las curvas de velocidad \u00a0y se han modelado los microciclos mediante dos fases: 1) primer filtrado del ruido y 2) un ajuste a geometr\u00edas simplificadas tipo trapecio. En ellas se han aplicado t\u00e9cnicas estad\u00edsticas de m\u00ednimos cuadrados.<\/p>

    Posteriormente, aplicando las t\u00e9cnicas de inteligencia artificial de redes neuronales-autoencoders,<\/em>\u00a0se ha corroborado que la estructura trapezoidal era la adecuada: el modelo de redes neuronales-autoencoders ha encontrado la estructura trapezoidal sin necesidad de hip\u00f3tesis previas, simplemente utilizando la informaci\u00f3n contenida en los datos.<\/p>

    Se han desarrollado modelos de Machine Learning supervisado para estimar y predecir las emisiones instant\u00e1neas en funci\u00f3n de la velocidad y sus retardos y de las condiciones ambientales. Se ha aplicado para este prop\u00f3sito las siguientes t\u00e9cnicas: CART-Random Forests, Boosting, Redes Neuronales y Support vector Machines.<\/p>

    La t\u00e9cnica de Random Forests ha permitido tambi\u00e9n cuantificar la importancia de las distintas variables de entrada sobre la respuesta (emisiones), y la identificaci\u00f3n de las variables sobre las que actuar con el objetivo de la optimizaci\u00f3n.<\/p>

    Los Random Forests tambi\u00e9n han permitido la cuantificaci\u00f3n de las incertidumbres a partir de intervalos de predicci\u00f3n generados gracias al remuestreo inherente a la t\u00e9cnica.<\/p>

    Los errores de predicci\u00f3n fuera de muestra utilizada en la construcci\u00f3n del modelo, proporcionan una validaci\u00f3n del modelo \u00a0adem\u00e1s de una fuente adicional de cuantificaci\u00f3n de la incertidumbre.<\/p>

    Participantes:<\/h2>

    Instituto Universitario de Investigaci\u00f3n del Autom\u00f3vil (INSIA \u2013 UPM)<\/p>

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