METROPOLIS

Denominación del proyecto: MOVILIDAD EN LA CIUDAD DEL FUTURO. PREPARAR A LAS CIUDADES PARA LA NUEVA MOVILIDAD 2030 A TRAVÉS  DE LAS 4  UNIVERSIDADES POLITÉCNICAS ESPAÑOLAS. 

Ámbito del proyecto: Nacional

Investigador responsable: PEDRO JAVIER NAVARRO LORENTE

Número de investigadores UPCT: 3

Entidad financiadora: AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN 

Código según entidad financiadora: PLEC2021-007609

Entidades participantes:  

  • UNIVERSIDAD POLITÉCNICA DE CARTAGENA
  • UNIVERSIDAD POLITÉCNICA DE MADRID
  • UNIVERSIDAD POLITÉCNICA DE VALENCIA
  • UNIVERSIDAD POLITÉCNICA DE CATALUÑA
  • CENTRE D INNOVACIO I TECNOLOGIA DE LA UNIVERSITAT POLITECNICA DE CATALUNYA (CIT-UPC)
  • ALSA GRUPO SLU
  • AMB INFORMACIO I SERVEIS, S.A.
El proyecto METROPOLIS tiene como objetivo desarrollar soluciones innovadoras de movilidad urbana que integren tecnologías avanzadas y enfoques colaborativos, con el fin de optimizar el transporte de pasajeros y mercancías en áreas metropolitanas. Se busca mejorar la eficiencia, sostenibilidad y seguridad en el entorno urbano, utilizando datos en tiempo real provenientes de sensores y vehículos conectados. Además, se explorarán modelos de negocio viables para comercializar estas soluciones, permitiendo que tanto autoridades locales como nuevos actores en el ecosistema de movilidad puedan beneficiarse de estos avances tecnológicos.

Particularmente, los investigadores de la UPCT han trabajado en los sistemas de sensorización e instrumentación relacionados con los pilotos sobre movilidad implementados en Madrid y Barcelona. Los sistemas desarrollados en el proyecto en cada piloto han sido:

  1. Piloto. Intercambiador de Moncloa (Madrid).
  2. Piloto. Transporte de pasajeros (ALSA) 
  3. Piloto. Análisis de áreas de carga y descarga de mercancías

Piloto. Intercambiador de Moncloa (Madrid).

El caso de estudio se ubica en el intercambiador de transportes de Moncloa en Madrid, la capital de España. El intercambiador de transportes de Moncloa es un importante intercambiador de transporte que integra los servicios de metro con los autobuses urbanos e interurbanos. Con una superficie de 46.000 m2, 34 andenes de autobuses, 32 tiendas, 1.500 plazas de aparcamiento subterráneo y 280.000 pasajeros circulando diariamente, este intercambiador de transporte se ha convertido en uno de los más importantes de Madrid por su capacidad para gestionar un gran volumen de pasajeros cada día. Esto lo convierte en un entorno de prueba ideal para este estudio.

El sistema propuesto se ha probado en la isla 1 del intercambiador de transportes de Moncloa y su nivel inferior. La isla 1 tiene cinco puntos de acceso: dos que conducen al exterior, uno a los andenes del metro y dos que conectan la isla con el nivel inferior. El nivel inferior tiene tres puntos de acceso: dos que conectan con la Isla 1 y uno que conduce a una conexión con el Metro y el resto del intercambiador. Los puntos de acceso a la Isla 1 incluyen amplios pasillos y escaleras o escaleras mecánicas, lo que supone un reto debido a los movimientos horizontales y verticales de los pasajeros y a la posibilidad de una oclusión significativa en el campo de visión de las cámaras.
Para obtener una medida representativa de la movilidad se instalaron 17 nodos en los nueve puntos de acceso del centro de transporte y en su interior. La figura muestra algunos de ellos. Cada nodo está compuesto por un sistemas de visión por computador y un modelo de inteligencia artificial especialmente entrado para la medida de flujo de pasajeros en el intercambiador.

El caso de estudio se ubica en el intercambiador de transportes de Moncloa en Madrid, la capital de España. El hub de transportes de Moncloa integra los servicios de metro con los autobuses urbanos e interurbanos. Con una superficie de 46.000 m2, 34 andenes de autobuses, 32 tiendas, 1.500 plazas de aparcamiento subterráneo y 280.000 pasajeros circulando diariamente, este intercambiador de transporte se ha convertido en uno de los más importantes de Madrid por su capacidad para gestionar un gran volumen de pasajeros cada día. Esto lo convierte en un entorno de prueba ideal para este estudio.

El sistema desarrollado ha demostrado ser escalable y flexible, logrando tasas de precisión promedio del 95% al 99%. El método de conteo definido para las áreas compartidas entre cámaras adyacentes permitió que el sistema mantuviera una precisión del 94,03% al 99,15% en ubicaciones complejas, como corredores anchos de alto afluencia de personas tráfico.

El vídeo siguiente muestra el resultado del conteo de personas realizado por un nodo que cubre dos áreas solapadas en la entrada del intercambiador. El incremento y decremento del sistema se produce cuando los pasajeros abandonan la imagen por la parte superior o inferior de la imagen. Las líneas rojas indican áreas excluidas del conteo.

Piloto. Transporte de pasajeros (ALSA).

El conocimiento del número de personas en zonas clave de los centros de transporte es un dato crucial, pero existen otros flujos de entrada procedentes del transporte de pasajeros que llegan al intercambiador. Aunque es posible conocer el número de pasajeros que viaja en ellos a través de los tickets, esta información puede ser susceptible de errores, y no siempre es suministrada en tiempo real. Por ello, en este piloto se ha desarrollado un sistema de medida en tiempo real del número de pasajeros embarcados en vehículos de transporte de la compañía ALSA.

El sistema de comunicaciones instalado en el vehículo permite enviar al centro de control de datos a intervalos predefinidos de tiempo, el número de pasajeros de un vehículo de transporte y la posición GPS del mismo. El sistema de medida está compuesto por dos o más cámaras inteligentes instadas en las puertas del vehiculo junto con un sistema de comunicaciones (CS) encargado de remitir los datos al servidor central como muestra la figura. 

 

El envío continuo del número de pasajeros y la localización del vehículo, permite al gestor de la infraestructura la toma de decisiones en tiempo real. El vídeo siguiente muestra el sistema de medida de contaje de pasajeros instalado en dos de las puertas de acceso de un autobús de ALSA en su trasiego hasta el intercambiador de Moncloa. 

Piloto. Detección de vehículos para la distribución inteligente de mercancías.

El objetivo de esta tarea fue detectar vehículos de carga y descarga en áreas habilitadas para ello, catalogando y registrando el tipo de actividad realizada y el estado del vehículo en el area carga y descarga. El sistema implementado está compuesto por un sistema de visión por computador y modelos de inteligencia artificial diseñados y entrenados para la detección de vehículos de mercancías y su actividad. El sistema de visión por computador se instaló en una zona de carga y descarga situado Universidad Politécnica de Cataluña (UPC). La imagen muestra la zona de carga y descarga del piloto de la UPC delimitada por los puntos {P1,P2,P3,P4}.

La aplicación software implementada permite seleccionar el área de la imagen de la cámara que representa la zona de parking {P1,P2,P3,P4}, esto permite al sistema ser escalable y flexible a la hora aplicarse a diferentes tipologías de parking. Una vez seleccionada el área de carga y descarga, el software ejecuta la inferencia del modelo de segmentación de instancia sobre la imagen de la cámara. El resultado del procesado se muestra en al parte baja de la imagen en tiempo real (Parking Status).

La información visual suministrada por la aplicación sobre la imagen de la cámara muestra:

  1. Un identificador único de tracking del vehiculo sobre el objeto (ID: XX) y el contorno del área del mismo
  2. Un marca de color verde (correctamente aparcado) o rojo (incorrectamente aparcado) en el centro de gravedad del objeto
  3. Una leyenda donde se identifcia el tipo de vehiculo como: "truck o car", su ID de tracking y su estado en el parking.