La mayoría de las estrategias de control del límite de velocidad variable (VSL) basadas en predicciones se centraban en mejorar la movilidad del tráfico basándose en datos macroscópicos. Hoy en día, las tecnologías emergentes proporcionan acceso a los datos microscópicos del flujo de tráfico, que captan mejor los detalles de la dinámica del flujo de tráfico en el entorno controlado por el VSL. Así, en este trabajo, los datos microscópicos del flujo de tráfico se utilizaron como complemento para predecir las evoluciones de los parámetros del flujo de tráfico. El algoritmo de control VSL propuesto adopta el marco del Control Predictivo de Modelos (MPC), que emplea una versión modificada del modelo clásico de flujo de tráfico METANET para aprovechar los datos microscópicos en las predicciones del flujo de tráfico. Se utilizó el software de simulación de tráfico microscópico VISSIM para establecer una plataforma de simulación experimental y realizar un control sensible al tráfico en tiempo real basado en datos de campo. La estrategia de control propuesta se evaluó en comparación con el control sin VSL y el escenario controlado por VSL basado en macroscopía. Los resultados muestran que la utilización del modelo METANET modificado propuesto redujo el error en la precisión de la predicción de la velocidad y mejoró el rendimiento de la movilidad del sistema.
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