Los Sistemas Inteligentes de Transporte (SIT) han evolucionado como tema clave de investigación en los últimos años, revolucionando la experiencia general del tráfico y los viajes al proporcionar un conjunto de servicios y aplicaciones avanzados. Estos servicios basados en datos contribuyen a mitigar importantes problemas derivados de la creciente necesidad de transporte en nuestra vida cotidiana. A pesar de los avances, sigue siendo necesaria una solución mejorada y distribuida que pueda explotar los datos de los sistemas disponibles y proporcionar una reacción adecuada y en tiempo real sobre los sistemas de transporte. Por ello, en este artículo presentamos una nueva arquitectura en la que la inteligencia está distribuida y las decisiones descentralizadas. La arquitectura propuesta es escalable, ya que la adición incremental de nuevos subsistemas periféricos se apoya en la introducción de pasarelas que no requieren una reingeniería de la infraestructura de comunicaciones. La arquitectura propuesta se aplica para resolver el problema de la ineficacia de la gestión del tráfico en las zonas urbanas, donde la carga de tráfico aumenta considerablemente debido a los desplazamientos innecesarios de los vehículos para encontrar una plaza de aparcamiento libre. Esto puede reducirse significativamente mediante la disponibilidad y difusión de información local sobre plazas de aparcamiento vacantes a los conductores de una zona determinada. Se han introducido, desplegado y probado en distintos escenarios dos tipos de sistemas de aparcamiento, basados en sensores magnéticos y de visión. La eficacia de la arquitectura propuesta, junto con los algoritmos propuestos, se evalúa en pruebas de campo.
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