UTPL. Inteligencia Artificial.

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SEMÁFORO INTELIGENTE.

Vanessa Celi cvceli@utpl.edu.ec

Freddy Ojeda ffojeda@utpl.edu.ec

Docente: Ing. Nelson Piedra nopiedra@utpl.edu.ec

RESUMEN: En el presente abordamos lo que son los agentes racionales y su comportamiento de acuerdo al medio en el que se desenvuelven Daremos una introducción general sobre los agentes inteligentes, para luego centrarnos en la descripción detallada de nuestro agente de estudio. .

PALABRAS CLAVE: Inteligencia artificial, semáforos, algoritmos de búsqueda, heurística.

1 INTRODUCCIÓN

Los agentes de software han mostrado una

nueva forma de trabajar con computadores, permitiendo “delegar” en un programa (el agente) ciertas tareas que, de otra forma, solamente podrían hacer los humanos. En algunos casos, puede tratarse simplemente de tareas repetitivas, pero en otros, puede ser una solución a problemas complejos.

En este trabajo analizamos la posibilidad de

emplear un agente “semáforo” cuya función principal es agilizar el control del tránsito de vehículos en una intersección de dos calles, de manera de que pasen alternadamente a través de esta.

2 AGENTE INTELIGENTE

Figura 1 Agente Inteligente

3 CARACTERÍSTICAS GENERALES

Partiendo de la Figura 1 podemos definir a

un agente inteligente como una entidad que percibe y actúa sobre su entorno.

Un Agente inteligente se caracteriza por ser: Comunicativo deberá entender las

necesidades u objetivos del usuario. Capaz debe tener la capacidad de saber

como dar un servicio y proporcionar información Autónomo debe poder interactuar con el

entorno tomando decisiones y actuando por si solo Adaptativo debe ser capaz de aprender del

entorno

4 AGENTE INTELIGENTE SEMAFORO 4.1 TENDENCIAS EN SEMAFOROS INTELIGENTE

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- Actualmente existen sistemas de control de luces inteligentes por medio de sensores en el asfalto. Trabajos a nivel de investigación, Brasil tiene un par de experiencia al respecto.[5]

- Científicos norteamericanos y rumanos han desarrollado un modelo informático basado en información real que atribuye inteligencia a los semáforos para optimizar la gestión del tráfico. De esta forma han comprobado que se reduce un 28% el tiempo de espera en los cruces en hora punta y un 6,5% las emisiones de CO2. El modelo puede potenciarse si se incorpora a los automóviles un software específico que avise a los conductores tanto de las velocidades recomendables en función de las luces de los semáforos, como en función de la cantidad de coches que se pueden encontrar en los atascos. Esta aplicación también podría trasladar información al sistema para mejorar la regulación del tráfico mediante los semáforos

- El sistema, denominado TEA (Traffic Enhancement Application) Desarrollado en laUni Universidad Pontificia Comillas. A sido evaluación en un entorno simulado, se incluye en este proyecto un simulador del tráfico que fluye en una intersección. Tras un proceso de ajuste y parametrización del citado simulador, se han realizado simulaciones durante 270 minutos, para las dos posibles formas de regulación semafórica: por patrones de tiempos fijos y mediante la regulación inteligente propuesta por este proyecto. Los resultados que se obtienen mediante simulación son alentadores, el control inteligente reduce los tiempos de espera un 74%, desde 20.849 segundos de espera acumulados durante 270 minutos de simulación a 5.430 segundos. Por otro lado, el número de arranques se reducen en 70 arranques, de 1.903 arranques sobre 3.240 vehículos servidos, a 1.820 arranques sobre 3.265 vehículos servidos.

Respecto a la evaluación en un entorno real, se han realizado pruebas experimentales utilizando semáforos de obra para ejecutar las decisiones de regulación semafórica inteligente, sobre una intersección real por donde circulan un flujo medio de vehículos.

Los resultados de las pruebas experimentales han sido satisfactorios, reafirmando las estimaciones realizadas mediante la ejecución de este proyecto en

entornos simulados. Concretamente los resultados obtenidos durante las pruebas experimentales fueron:

Reducción de los tiempos de espera para cruzar la intersección un 56.3%, desde 2.217 segundos de espera acumulados durante los primeros 30 minutos, a 968 segundos de los siguientes 30 minutos.

Reducción del número de arranques en

70, de 142 arranques sobre 252 vehículos servidos durante los primeros 30 minutos, a 72 arranques sobre otros 252 vehículos servidos durante los siguientes 30 minutos.

Reducción del consumo medio de

combustible en 0.564 litros, durante la segunda media hora de pruebas experimentales.

Reducción de 1.922,83 gramos de CO2,

durante la segunda media hora de pruebas experimentales. [4]

5 PROBLEMÁTICA La congestión vehicular que encontramos en

las calles de nuestra ciudad y de cualquier ciudad del país, es causante de mucho malestar a los conductores, aún cuando en las intersecciones de las calles se encuentren semáforos instalados, estos no garantizan la óptima fluidez vehicular porque cuentan con métodos estáticos para de cruce en un entorno que cambia constantemente

5.1 SOLUCIÓN A LA PROBLEMÁTICA Luego de habernos informado de cuáles

serían los mejores sensores para la detección y conteo de vehículos, hemos encontrado que la manera de detectar los vehículos que se encuentran parados en una intersección o que se aproximan a la misma es la que está basada en el tratamiento digital de las imágenes tomadas mediante cámaras inalámbricas montadas en el semáforo.

Para realizar el proceso digital de imágenes se utilizará dos algoritmos, uno para la detección de vehículos de día y otro para la detección de vehículos de noche.

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6 FUNCIONAMIENTO

Este proyecto desarrollará un sistema

inteligente que, a partir de cámaras IP instaladas en los semáforos, ejecute en tiempo real decisiones sobre los tiempos de cada luz de un semáforo para la optimización del tráfico en una intersección.

Objetivos principales: - Reducir el tiempo medio de espera de los

vehículos que circulan por la intersección.

- Reducir el número de paradas/arranques que se producen. De esta manera se reduce el gasto de combustible y también se reducen las emisiones contaminantes.

7 DESCRIPCIÓN DEL ENTORNO DE TRABAJO DEL AGENTE SEMAFORO

agente

Medidas de Rendimiento

Entorno Actuadores

Sensores

Agilizar el Trafico

Calles Luz Amarilla

Detector de Vehículos

Minimizar los embotellamientos

Peatones Luz verde Cámara

Tráficos Luz Roja

Tabla 1 Entorno de trabajo del agente semáforo

8 ARQUITECTURA GLOBAL DEL AGENTE INTELIGENTE SEMÁFORO

Figura 2 Arquitectura del Agente

Tenemos los sensores (cámaras IP) los cuales nos proporcionan datos del número de vehículos que se aproximan a la intersección, para luego enviarlos a un control de entrada que este a su vez se comunicará con la organización de los datos los cuales interactúan con el control mientras que el control de salida se comunica con la base de datos.

Para que nuestro agente decida que cantidad

de tiempo dar a cada intersección, este utiliza el algoritmo de búsqueda A*. El cual utiliza una función de evaluación:

f(n) = g(n) + h'(n), donde h'(n) representa el valor heurístico del

nodo a evaluar desde el actual, este está dado en función del número de vehículos que circulan por ambas vías y la hora del día que es, g(n) es el coste real del camino recorrido para llegar a dicho nodo, n.

A* mantiene dos estructuras de datos

auxiliares, que podemos denominar abiertos, implementado como una cola de prioridad (ordenada por el valor f(n) de cada nodo), y cerrados, donde se guarda la información de los nodos que ya han sido visitados. En cada paso del algoritmo, se expande el nodo que esté primero en abiertos, y en caso de que no sea un nodo objetivo, calcula la f(n) de todos sus hijos, los inserta en abiertos, y pasa el nodo evaluado a cerrados.

Según la hora del día en que esté trabajando

el semáforo, se calculará el tiempo de las luces, teniendo este un valor más elevado en las horas pico dadas como heurística.

Dentro del algoritmo se hace la llamada a la búsqueda A* en el momento en que se hace la re sincronización de las luces.

El algoritmo a utilizarse para el control del tráfico, es el que se muestra en la figura 3

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Figura 3 Algoritmo para el control de las luces

del semáforo (Basado en BTR [2]) Es algoritmo utiliza como entradas, los datos

que los sensores (las cámaras IP) le proporcionan. Estos datos son: ¿cuántos vehículos están parados en la intersección y cuántos se aproximan a ella? Con esto se interrumpe el normal funcionamiento de los semáforos.

Estas interrupciones dan lugar al aspecto inteligente del algoritmo ya que cuando estas ocurren se procede a hacer una decisión inteligente sobre el número de carros que se aproximan a la intersección y los tiempos en la sincronización de las luces.

9 ENTORNO DE APRENDIZAJE

Para el entorno de aprendizaje de nuestro agente usamos una ontología realizada en la

herramienta CMap Tools. La ontología obtenida es la siguiente:

Figura 4 ontologías del semáforo

REFERENCIAS

[1] Russell y Norvig. Prentice HallG, Obregón Pulido, B

Castillo Toledo and A. Loukianov. Inteligencia Aritificial Un Enfoque Moderno. 2da.Edicion 2004

[2] An Inlligent transport system for controlling traffic light son bus-rapid-transit (BTR) routes in Johannesburg(Matthew Bernath, Jonathan Counihan and Rex Van Olst.) 2007.

https://repository.up.ac.za/upspace/bitstream/2263/6509/1/Bernath.pdf

[3]Traffic Signal Using Smart Agent System (Cheonshik Kim, You-Sik Hong, Anyang University, Faculty of Major in Digital Media Engineering) 2008

[4] Mejora del tráfico en un cruce regulado por semáforos, mediante un sistema basado en visión artificial (Rocha Gómez, Ernesto de la). Universidad Pontificia Comillas.

[5]http://www.curitiba.org.br/digitando/tecnologia/?canal=

19&noti=2818 [6]A (Mildly) Intelligent Traffic Light System, Bluespec.

2009

Activar los sensores

Hay carros aproximándose

por X o por Y, time

nX > =

nY

nY =

0

VERDEX

Que color esta el

semáforo ROJAX

Se puede cambiar a VERDE

X ?

VERDEX

Resincronizar lasluces

Reducir al tiempo de ROJOX

NO

SI

NO

NO S

I

SI

Esta en

modo norma

l ?

Descartar los sensores y y continuar en

modo normal

Cuantos Carros vienen por

X ,

cuantos vienen por

Y

nX =

0 N

O

VERDEY

Que color esta el

semáforo ROJAY

Se puede cambiar a VERDEY ?

VERDEY

Resincronizar lasluces

Reducir al tiempo de ROJOY

NO S

I

NO

SI

SI