Resumen

Dado que la literatura existente carece de la estimación en tiempo real de la capacidad de la carretera y la localización de incidentes utilizando datos de detectores de bucle de inductancia, en este estudio se propone un marco basado en datos para la detección de incidentes en tiempo real, así como la estimación de la capacidad de la carretera y la localización de incidentes. El algoritmo propuesto para la detección de incidentes se desarrolla a partir de la variación de los parámetros de flujo de tráfico adquiridos de los detectores de bucle de inductancia. Los valores umbral de velocidad y ocupación se determinan para la detección de incidentes a partir de la base de datos PeMS. A la detección del incidente le sigue la estimación de la capacidad de la carretera en tiempo real y la localización del incidente mediante un enfoque basado en el Modelo de Transmisión Celular (CTM). Los datos de varios incidentes se descargaron de PeMS y se utilizaron para el desarrollo del marco propuesto que se presenta en este estudio. Los resultados muestran que el marco desarrollado detecta el incidente y estima la capacidad reducida con precisión. La localización del incidente se estima con una precisión global del 92,5%. El rendimiento del marco propuesto puede mejorarse aún más incorporando el efecto de las rampas de acceso, las rampas de salida y los carriles de alta ocupación, así como modelando cada carril por separado.

• Materias:Motores (Mecánica) Ingeniería del transporte Seguridad del transporte Planificación de ruta Capacidad de tráfico
• Subjects:Engines Transport engineering Transport safety Path planning Traffic capacity
• Palabras claves:estimación de la localización de incidentes, detectores de bucle de inductancia, marco, datos, incidente, detección de incidentes, capacidad vial, modelo de transmisión celular, tiempo de detección de incidentes, tiempo de capacidad vial
• Keywords:incident location estimation, inductance loop detectors, framework, data, incident, incident detection, road capacity, cell transmission model, time incident detection, time road capacity