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Sistemas inteligentes de transporte público: El futuro del transporte colectivo

Debido al aumento global de la urbanización, las ciudades cada vez necesitan más sistemas de transporte fiables, inteligentes y eficientes. ¿Pero, qué tecnologías hacen que un sistema de transporte sea inteligente? ¿Y quién sacará más provecho de estos sistemas en el futuro?

Sistemas inteligentes de transporte público

Convertir la ciudad en inteligente

Las economías de todo el mundo crecen a un ritmo sin precedentes, y este crecimiento viene acompañado de la urbanización. Según Naciones Unidas, en 2050, alrededor del 70 % de la población mundial vivirá en áreas urbanas, es decir, habrá 2500 millones de habitantes más en las ciudades. Esto supondrá un reto mayor para el transporte colectivo en el futuro: la predicción es que el número de pasajeros que viajen entre pueblos y ciudades se triplicará en dicho período. Para afrontar todos estos retos, ahora o en el futuro, las áreas urbanas necesitan un sistema inteligente de transporte público (IPTS, por sus siglas en inglés).

Un IPTS proporciona tanto al responsable del transporte como a los pasajeros información actualizada sobre el trayecto, el vehículo y las condiciones de la red. Para ello, los IPTS se basan en tecnologías modernas para capturar los datos de diferentes partes de la red de transportes, como la ubicación del vehículo, mensajes, alertas y vídeos, y también para intercambiar esta información entre diversos componentes conectados.

Un IPTS no solo desempeña un papel de inmediatez dentro del contexto urbano a través de la retransmisión en directo de las operaciones, sino que, si se combina con inteligencia artificial (IA), colabora en la formación del futuro de las ciudades inteligentes. El análisis constante de los datos recogidos, como las cifras de pasajeros, permite realizar el modelado virtual de las redes de transporte público en los años venideros. Además, la combinación de estos datos en tiempo real con otra información recogida en el internet de las cosas (IoT, por sus siglas en inglés), especialmente en las redes basadas en la nube, permite implementar otras aplicaciones, como, por ejemplo, el mantenimiento predictivo de las puertas de los trenes, ofreciendo así una mayor disponibilidad.

De este modo, el desarrollo y la implementación de IPTS mejora la calidad del servicio dentro de las redes de transporte público, haciendo más atractivo el uso del transporte colectivo en las ciudades. Además de reducir la congestión y la contaminación, una mayor cantidad de pasajeros  también conlleva mayores ingresos para las autoridades de transporte.

[Translate to Español:] Making the city smart

¿Cuáles son los componentes principales de un sistema de transporte público inteligente?

Un IPTS incluye un gran número de las tecnologías más innovadoras que hay en el presente, cada una de las cuales es responsable de una tarea determinada dentro de la red. En general, estas son:

  • Sistemas de localización automatizada de vehículos (AVL, por sus siglas en inglés)
  • Sistemas de conteo automático de viajeros (APC, por sus siglas en inglés)
  • Sistemas de apoyo a las decisiones (DSS, por sus siglas en inglés)
  • Sistemas de información al pasajero (PIS, por sus siglas en inglés)
  • Sistemas de información geográfica (GIS, por sus siglas en inglés)

Cada sistema ofrece al operador diferentes datos sobre el estado de la red, los cuales se pueden enviar automáticamente en forma de alerta a los pasajeros o, en cambio, utilizarse posteriormente para rediseñar las rutas de los autobuses.

¿Cuáles son los componentes principales de un sistema de transporte público inteligente?

Para empezar, los sistemas AVL proporcionan a los operadores información en tiempo real sobre sus vehículos, con datos como la velocidad y la dirección, así como sobre retrasos debidos a otras perturbaciones, como un atasco, el mal tiempo o las obras en la calzada. Los datos proporcionados por los AVL no solo permiten que los horarios se actualicen en tiempo real, sino que también se pueden usar para hacer predicciones sobre el estado de los vehículos.

En ruta, los sistemas APC registran el número de pasajeros que suben y bajan en cada parada. Dado que los sistemas APC ofrecen la base de los datos de ocupación en tiempo real, un número cada vez mayor de agencias de transporte también están proporcionando esta información a sus pasajeros. Especialmente durante la pandemia actual, estos datos permiten a los pasajeros planificar sus viajes y modificar sus hábitos. De modo similar, los sistemas APC permiten a las autoridades de transporte ajustar los horarios para responder a los cambios radicales en las cifras de ocupación debido a la pandemia. Hoy en día, se están usando tecnologías avanzadas de detección para desarrollar APC más eficientes, incluida la creación de imágenes por ordenador en 3D basada en sistemas inteligentes de detección de imágenes para reconocer y contabilizar los pasajeros cuando suben y bajan.

Cuando, de forma inevitable, ocurre un suceso inesperado, el sistema DSS ayuda a los operadores a controlar la red de transporte sugiriendo estrategias alternativas. Los DSS analizan los datos provenientes de sistemas AVL y APC para detectar retrasos importantes. En esos momentos, los DSS ofrecen decisiones de control adecuadas y estrategias de regulación para hacer frente a la situación hasta que se pueda volver al horario normal.

Estos datos en tiempo real se introducen en el sistema PIS, que informa a los pasajeros sobre las condiciones de funcionamiento actuales, especialmente, las horas de llegada y salida. La primera generación de PIS utilizaba paneles de mensajes variables (VMS, por sus siglas en inglés) en las estaciones, mientras que los sistemas avanzados de información al pasajero (TIS, por sus siglas en inglés) contemporáneos envían a través de internet directamente a los dispositivos móviles de los pasajeros datos sobre las condiciones del tráfico, la guía con la ruta e información sobre el recorrido.

Por último, la tarea principal de un GIS es procesar los datos recogidos por los sistemas de seguimiento, como GPS o Galileo. Así se puede realizar el mapeo en tiempo real de los vehículos en ruta para así analizar el flujo del tráfico, así como para localizar perturbaciones dentro de la red de transporte. A lo largo de las últimas décadas, las actividades de investigación se han centrado en utilizar la tecnología GIS para automatizar los procedimientos de planificación de rutas.

Todos estos sistemas recogen, procesan e intercambian diferentes tipos de datos, proporcionados por diferentes dispositivos de detección y tecnologías avanzadas, tales como satélites y detectores inteligentes. El IPTScombina los datos de estas diferentes tecnologías conectadas para ofrecer un panorama general de todas las operaciones.

Desde la carretera hasta el teléfono, pasando por el espacio exterior: ¿cómo sabe el móvil cuándo va a llegar el autobús?

Comunicación móvil: ¿cómo llegan todos estos datos al usuario?

En general, un IPTS se puede dividir en tres capas, según el concepto básico del IoT: una capa de percepción, una capa de red y una capa de aplicación.

La primera de ellas, la capa de percepción, es la fuente de información y recoge datos de diferentes dispositivos dentro del propio sistema. Estos pueden ser:

  • Dispositivos de los pasajeros (incluidos teléfonos móviles y abonos)
  • Dispositivos de a bordo (como AVL, APC y cámaras de vídeo)
  • Dispositivos en las paradas (incluidas la identificación automática de vehículos y las cámaras de vídeo)
  • Dispositivos de carretera (como paneles y farolas inteligentes)
  • Dispositivos de la tripulación del vehículo (incluidas etiquetas RFID y dispositivos de expedición de billetes)

La capa de red intermedia es la encargada de transmitir la información desde la capa de percepción a la de aplicación. Utiliza las fuentes públicas de comunicación por cable o inalámbricas (como GSM, GPRS, CDMA, 3G, 4G o 5G) para transmitir datos en distancias relativamente largas. Esta transmisión se complementa con comunicaciones privadas inalámbricas (como RFID, wifi y Bluetooth) para conectar detectores inteligentes a los terminales instalados en vehículos y paradas.

La tercera capa, la capa de aplicación, procesa los datos recibidos desde la capa de percepción y ofrece aplicaciones tanto para la agencia de transporte como para los viajeros del sistema de transporte. Para las agencias, puede ser una aplicación para la asignación de tareas o para hacer anuncios de seguridad pública. Desde el punto de vista de los pasajeros, estas aplicaciones pueden incluir información sobre tráfico, solicitudes de horarios o una guía para el viajero. 

Cómo se procesan los datos

El IoT: cómo la computación en la nube hace que un sistema inteligente de transporte público sea todavía más inteligente

Gracias al soporte de la computación en la nube, los algoritmos de minería de datos se pueden usar, por ejemplo, para descubrir las características básicas del flujo de la red y así optimizar la eficiencia general del sistema de transporte.

Los datos en tiempo real recogidos por un IPTS de los dispositivos de IoT (incluidos tiempos de espera en estaciones, recuento de pasajeros, seguimiento de vehículos, etc.) se combinan con la información tomada de internet, como eventos deportivos, la previsión meteorológica o avisos públicos. Estos detalles se envían a la monitarización central de vehículos y al centro de control para su almacenamiento y procesamiento.

Además, los datos históricos también se analizan para extraer patrones o reglas útiles, tales como picos de ocupación en determinadas paradas por la noche. Este análisis permite calcular el flujo de pasajeros y las horas de llegada de los vehículos basándose en la previsión generada por patrones previos y en la información en tiempo real.

Como resultado, un IPTS puede ayudar a los responsables de transporte a optimizar sus recursos, mejorar los horarios en general y reducir la duración de los viajes de los pasajeros.

¿Dónde entran en acción estas soluciones inteligentes?

Un gran número de autoridades de transporte colectivo de todo el mundo han implementado IPTS para garantizar la calidad del servicio que se ofrece a sus pasajeros. Por ejemplo, más de 120 operadores en Estados Unidos ya se benefician de estos sistemas, siendo la información geográfica y los sistemas de apoyo a las decisiones las tecnologías más utilizadas.

Nuestro ejemplo europeo es Lahti, en Finlandia, que ha iniciado el proyecto CitiCAP para implementar un plan de comercialización de derechos personales de emisión de carbono (PCT, por sus siglas en inglés) para la movilidad a fin de reducir la congestión del tráfico y las emisiones. iris colabora con la empresa local Mattersoft para monitorizar los flujos de pasajeros utilizando contadores automáticos de pasajeros y así recopilar datos completos sobre las elecciones de movilidad de los ciudadanos. La huella de carbono personal se calcula teniendo en cuenta el modo de transporte seleccionado, registrado por una nueva aplicación móvil. Gracias a la implementación del plan PCT, los ciudadanos de Lahti pueden recibir beneficios, como descuentos para billetes de autobús o servicios de reparación de bicicletas, como recompensa por sus elecciones de movilidad inteligente. Al mismo tiempo, la información sirve como herramienta para los planificadores urbanos y también es una fuente de datos de movilidad para los que busquen innovar.

Es decir, al final, todos salen beneficiados.

¿Quién se beneficia de un IPTS?

Un escenario en el que todo el mundo gana

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