Reto / Objetivo
El tráfico en el distrito urbano se controlaba originalmente basándose en regímenes de ciclos estáticos de semáforos desarrollados por ingenieros de tráfico. Estos regímenes cambiaban tres veces al día a horas fijas y no respondían a las frecuentes fluctuaciones del tráfico, con una varianza bastante grande. Esta ineficacia de control responsabilizaba a los conductores de importantes pérdidas de tiempo y graves atascos.
Nuestro objetivo era implantar y desplegar un esquema de control flexible, basado en técnicas de IA de última generación, que permitiera supervisar el tráfico en tiempo real y controlar los semáforos en tiempo real.
Solución
1. Implementamos un módulo de visión por ordenador que analiza los flujos de vídeo de las cámaras instaladas en los cruces, reconoce y sigue a todos los vehículos en la región de visibilidad (80-100 metros), y extrae información sobre sus posiciones y velocidad en tiempo real.
2. Implementamos una infraestructura para entrenar agentes de aprendizaje por refuerzo, utilizando un simulador de tráfico calibrado con datos del mundo real obtenidos del módulo de visión por ordenador. En general, la infraestructura es suficiente para poder incorporar todas las fuentes de datos de tráfico disponibles (ahora o en el futuro) y entrenar a un agente óptimo que recomiende fases para los controladores de los semáforos. Este agente es el núcleo de nuestro módulo de recomendación.
3. Integramos nuestros módulos de visión por ordenador y de recomendación en el sistema central de gestión del tráfico del departamento de transportes de Moscú y proporcionamos recomendaciones para los cambios de fase en tiempo real.
Participación ciudadana
Los ciudadanos pueden hacer comentarios sobre la situación del tráfico en intersecciones concretas, utilizando una plataforma online del departamento de tráfico.
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