Buses a la carta
Proyecto para medir el tráfico peatonal y anticipar la demanda de servicios de movilidad.
Con
el objetivo de medir cómo los peatones se mueven en zonas urbanas y mejorar determinados servicios de transporte público de pasajeros, investigadores del mítico Instituto de Tecnología de Massachussets (MIT) y especialistas de la Ford Motor Company trabajan en un proyecto de investigación que incluye una flota de vehículos eléctricos que circulen en los alrededores de la ciudad y en los campus de las universidades de Cambridge (Reino Unido) y Massachussets (Estados Unidos).
Para medir el flujo de peatones, se utilizan sensores LiDAR, encargados de suministrarle la información al vehículo para que pueda moverse y cámaras para medir el flujo de peatones, las cuales ayudan a predecir la demanda de los vehículos. Esto también contribuye a los investigadores y conductores de los vehículos a determinar cuáles son las zonas de mayor demanda.
“Los sensores abordo y las cámaras reúnen datos de los peatones para estimar el flujo del tráfico peatonal”, según Ken Washington, Vicepresidente de Investigación e Ingeniería Avanzada de Ford. “Esto nos ayuda a desarrollar algoritmos que captu-
El proyecto es sencillo: medir, analizar, predecir y adaptarse a las necesidades del peatón. ran la información más relevante, en consecuencia, podemos mejorar los servicios de movilidad a pedido, la detección permanente de peatones y la investigación para el desarrollo de vehículos autónomos”.
CÁLCULO DE DEMANDA. La primera parte del proyecto consiste en medir la cantidad de peatones y su flujo en cada área y por minuto para poder predecir la posible demanda que existirá de lanzaderas/colectivos internos en las instalaciones del campus de la universidad. Esta medición la realizan una serie de vehículos equipados con sensores LIDAR y cámaras para tomar todos los datos posibles. Con esta información se busca diseñar un modelo que pueda adaptar el transporte público a las necesidades reales de los peatones.
El proyecto es “sencillo”: medir, analizar, predecir y adaptar.
Con toda la información recogida, el equipo podrá desarrollar algoritmos que contemplen todas las variables posibles para poder mejorar los servicios públicos de transporte. Como extra, Ford quiere tener más información para desarrollar su programa Smart Mobility y seguir indagando en la conducción autónoma. El patrón que generará el equipo con estos datos permitirá tener lanzaderas internas pre-posicionadas en aquellas ubicaciones y hora en las que exista más demanda para poder dar servicio de una forma más rápida.
Entre los datos que usará el algoritmo se encuentran también otros factores que afectan al movimiento de peatones como las condiciones climáticas, los horarios de las clases o los diferentes hábitos que existen entre los semestres escolares.
RESUMEN. El vehículo estará ahí cuando las personas los necesiten, pero sin necesidad de que los pidan.
El sistema de transporte que se probará en el campus del MIT se basará en tres pequeños vehículos urbanos eléctricos que serán llamados por un grupo de estudiantes y profesores con acceso a la aplicación móvil que los controla. En esta aplicación el usuario tiene que introducir su ubicación y el destino al que necesita llegar. Estos vehículos eléctricos autónomos forman parte de este proyecto experimental y se usarán para medir las necesidades puntuales de este equipo con la peculiaridad que podrán adelantarse a la petición conforme el algoritmo tenga más información.
La industria automotriz entiende que el futuro del automóvil como un espacio en el que no solo hay que vender vehículos sino ofrecer soluciones de movilidad completas, abarcando desde el transporte público al privado.