Imagen que muestra cómo funciona GAMEOPT en comparación con los semáforos. Las regiones de color azul claro indican la zona de control. El equipo demostró que, con niveles de flujo de tráfico de entrada idénticos, su enfoque supera incluso a la infraestructura de semáforos, lo que genera menos colas y permite un flujo de tráfico fluido. Crédito:Suriyarachchi et al.
La gestión de las intersecciones de carreteras en entornos abarrotados y dinámicos, como las zonas urbanas, puede ser un gran desafío. La mala gestión del tráfico en estos puede dar lugar a accidentes de tráfico, despilfarro de combustible y contaminación ambiental.
Investigadores de la Universidad de Maryland desarrollaron recientemente GAMEOPT, un nuevo algoritmo que podría ayudar a administrar de manera más eficiente las intersecciones de carreteras sin semáforos con mucho tráfico. El equipo de investigación con miembros, Nilesh Suriyarachchi, Rohan Chandra, John S. Baras y Dinesh Manocha presentó su método en un artículo reciente que se publicará en las actas de la 25.ª Conferencia Internacional IEEE sobre Sistemas de Transporte Inteligentes (IEEE ITSC 2022). Este método combina técnicas de optimización con ideas de la teoría de juegos, una construcción matemática que representa situaciones en las que diferentes agentes compiten entre sí.
"El cuarenta por ciento de todos los choques, el 50% de las colisiones graves y el 20% de las muertes ocurren en intersecciones no señalizadas", dijo a TechXplore Chandra, miembro del equipo de investigación. "Nuestro objetivo principal es mejorar el flujo de tráfico y la eficiencia del combustible en intersecciones de tráfico mal reguladas o no reguladas. Para lograr este objetivo, proponemos un algoritmo que combina ideas de optimización y teoría de juegos para comprender cómo los diferentes agentes de tráfico cooperan y negocian entre sí en intersecciones de tráfico."
GAMEOPT, el algoritmo de control de flujo de tráfico desarrollado por el equipo, puede calcular trayectorias óptimas para agentes individuales que fluyen a través de la misma intersección de carreteras. Para ello, lleva a cabo dos pasos diferentes.
En la primera etapa (JUEGO), el algoritmo detecta la presencia de todos los vehículos en una región específica de interés (es decir, las carreteras que conducen a la intersección y la intersección misma). Luego ejecuta un programa de subastas que le permite determinar qué vehículos deben tener prioridad en la navegación por la intersección, delineando el orden en el que todos los agentes en la región de interés fluirán a través de la intersección.
"Nuestro módulo de subastas utiliza los comportamientos e incentivos de los conductores para determinar este orden", dijo Chandra. "A diferencia de los enfoques existentes para la gestión de intersecciones, como el uso de semáforos y señales de alto, nuestro nuevo marco utiliza la teoría de juegos para crear secuencias de orden de prioridad justas y eficientes para las intersecciones".
En la segunda etapa (OPT), el algoritmo utiliza programación cuadrática de enteros mixtos para calcular las trayectorias óptimas que satisfacen el orden de prioridad calculado en la etapa 1 (además de satisfacer otras restricciones como seguridad, factibilidad, etc.). "Las trayectorias óptimas producidas por nuestro algoritmo satisfacen el orden de prioridad al tiempo que brindan garantías de eficiencia, equidad y seguridad", dijo Suriyarachchi. "GAMEOPT también opera a velocidades de cómputo de menos de 10 milisegundos en tráfico de alta densidad de más de 10 000 vehículos/h, lo que lo hace capaz de funcionar en tiempo real incluso en escenarios de tráfico denso. Es muy eficiente y descubrimos que supera el estado de -métodos de última generación para reducir la congestión, el tiempo hasta la meta y el consumo de combustible en un simulador de tráfico realista".
En diversas simulaciones de tráfico realizadas por los investigadores, GAMEOPT obtuvo resultados muy prometedores. Podría reducir significativamente la congestión y las emisiones de combustible, manejando diferentes densidades de tráfico en diferentes partes de las intersecciones y permitiendo que múltiples vehículos ingresen a la intersección simultáneamente.
"En las simulaciones, nuestro algoritmo mejora el rendimiento en al menos un 25 %, el tiempo necesario para alcanzar la meta en un 75 % y el consumo de combustible en un 33 % en comparación con las prácticas estándar de uso de semáforos y señales de alto", dijo Manocha. "La capacidad de operación en tiempo real de GAMEOPT es 100 veces más rápida que otros métodos totalmente basados en la optimización, al tiempo que brinda garantías en términos de equidad, seguridad y eficiencia".
En el futuro, GAMEOPT podría resultar una herramienta muy valiosa para gestionar de manera más eficiente las intersecciones de carreteras en entornos urbanos congestionados. Además, podría ayudar a reducir drásticamente el consumo de combustible y las emisiones de carbono, ahorrando energía y reduciendo el daño al planeta.
El equipo planea continuar trabajando en su algoritmo y perfeccionándolo. En sus próximos trabajos, planean probar su desempeño en escenarios urbanos simulados más complejos y desarrollar un prototipo que podría implementarse en entornos del mundo real. Si bien la iteración actual del algoritmo se adapta a los vehículos autónomos conectados, se está desarrollando una extensión para considerar los vehículos conducidos por humanos.
"También nos gustaría aprovechar el poder de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para estimar los incentivos y las prioridades de los conductores para calcular un orden de prioridad más realista y, por lo tanto, mejorar aún más el flujo de tráfico", agregó Manocha.
"Además, podríamos probar el algoritmo con agentes especiales, como vehículos de emergencia que tienen prioridades más altas o diferentes".
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