Calibración Microsimulador AIMSUN Para Flujo Ininterrumpido Para La Ciudad de Concepción

UNIVERSIDAD DEL BIO-BIO FACULTAD DE INGENIERIA DEPARTAMENTO INGENIERIA CIVIL

“Calibración del Microsimulador AIMSUN para flujo ininterrumpido en la ciudad de Concepción” Proyecto de Título presentado en conformidad a los requisitos para obtener el Título de Ingeniero Civil

RODRIGO GONZALEZ RIVERA Prof. Guía: Patricio Álvarez Mendoza

Concepción, Octubre del 2005

ii DEDICATORIA

A mi esposa por el amor e incondicional apoyo, a mis padres por enseñarme a ser lo que soy, a mis hermanos por el cariño de siempre.

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AGRADECIMIENTOS A mi profesor guía, Patricio Álvarez, por la oportunidad y paciencia durante toda la etapa de mi tesis, además mencionar y agradecer al profesor Sergio Vargas por confiar en los inicios de mi proyecto de titulo. Agradecer a mis compañeros, mis profesores y funcionarios del Departamento de Ingeniería Civil, que durante toda mi carrera confiaron y me apoyaron en cada uno de los proyectos tanto a nivel académico como de representante del alumnado. Quiero agradecer a todos los voluntarios que hicieron posible realizar con gran esfuerzo las mediciones de terreno, especialmente a mi hermano Gerald por su colaboración en el análisis de los datos y a Sebastián, Franco, José Luis, Luis, Marcos, Cristian, Manuel, Loreto, Corina, Carla, Moisés, Jorge, Patrick, Marcelo y Carlos. Sin ellos no hubiese sido posible realizar con éxito esta etapa fundamental del desarrollo de la tesis. Agradezco la colaboración involuntaria de Justin Siegel y Luz Maria Velasco, por los consejos y ayudas constantes que me permitieron solucionar diversos problemas durante el transcurso de la investigación. Especiales agradecimientos a Fernando Miguel, por el gran apoyo en el inicio de mi carrera profesional como también por la constante disposición y consejos para terminar mi proyecto de titulo. Finalmente quiero volver a agradecer a mi esposa, mis padres y hermanos, mis suegros por la preocupación, cariño durante toda mi carrera y a toda mi familia que siempre confiaron en mí.

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INDICE GENERAL DEDICATORIA .................................................................................................................ii AGRADECIMIENTOS.........................................................................................................iii INDICE GENERAL .............................................................................................................. iv INDICE DE TABLAS........................................................................................................... vi INDICE DE FIGURAS ......................................................................................................... ix RESUMEN ............................................................................................................................. x CAPITULO 1: INTRODUCCION......................................................................................... 1 1.1. Objetivos...................................................................................................................... 1 1.2. Alcances ...................................................................................................................... 2 1.3. Contenidos ................................................................................................................... 2 CAPITULO 2: MARCO TEORICO ...................................................................................... 4 2.1. Clasificación de modelos de simulación ..................................................................... 4 2.2. Introducción a modelos de microsimulación............................................................... 6 2.3. Revisión de microsimuladores .................................................................................... 7 2.4. Descripción de GETRAM ........................................................................................... 8 2.4.1 Editor de Redes TEDI ........................................................................................... 8 2.4.2. Simulador Microscópico AIMSUN.................................................................... 10 2.4.3 Resultados entregados por GETRAM ................................................................. 12 2.4.4. Modelos utilizados por AIMSUN....................................................................... 13 2.4.5. Parámetros que incluye GETRAM..................................................................... 21 CAPITULO 3: METODOLOGIA DE CALIBRACION UTILIZADA .............................. 29 3.1. Proceso de Calibración .............................................................................................. 29 3.2. Variables de Interés o de Contraste ........................................................................... 32 3.2.1 El Flujo y su Composición .................................................................................. 32 3.2.2 Flujo por cada Pista (Uso de Pistas) .................................................................... 33 3.2.3. Las Velocidades por Pistas ................................................................................. 33 3.2.3. El Headways por Pista........................................................................................ 33 3.3 Análisis de Sensibilidad de Parámetros a Calibrar..................................................... 34

v 3.3.1 Parámetros Uso de Pistas..................................................................................... 34 3.3.2. Parámetros Velocidades por Pista ...................................................................... 37 3.4. Ajuste de Parámetros ................................................................................................. 40 3.5. Comparación de la Bondad de Ajuste ....................................................................... 46 CAPITULO 4: RECOPILACION DE INFORMACION Y TOMA DE DATOS ............... 48 4.1. Elección de la Autopista de Estudio .......................................................................... 48 4.2. Determinación de Características Geométricas y Operacionales de la Autopista Seleccionada. .................................................................................................................... 49 4.3. Determinación de las Características del Parque Vehicular...................................... 50 4.4. Obtención de Datos de Tráfico.................................................................................. 52 4.4.1. Medición de Información ................................................................................... 54 CAPITULO 5: RESULTADOS DEL PROCESO DE CALIBRACION............................. 62 5.1. Resultados Obtenidos ................................................................................................ 62 5.1.1. Errores con los Parámetros por Defecto ............................................................. 64 5.1.2. Secuencia de Calibración ................................................................................... 67 5.1.3. Errores con Parámetros Propuestos por Lacalle ................................................. 69 5.1.4. Resultados Finales de Calibración...................................................................... 75 5.2. Proceso de Validación ............................................................................................... 89 CAPITULO 6: CONCLUSIONES....................................................................................... 92 ANEXOS .............................................................................................................................. 97 Anexo A: Verificación de Capacidad Vial. ...................................................................... 97 A1.1 Conceptos Generales ........................................................................................... 97 A1.2 Simulación de Capacidad Máxima ...................................................................... 98 A1.3 Cálculo de la Capacidad según HCM-1985......................................................... 99

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INDICE DE TABLAS Tabla 2.1: Listado de microsimuladores ................................................................................ 7 Tabla 4.1: Parámetros vehiculares utilizados en categoría vehículos livianos..................... 51 Tabla 4.2: Parámetros vehiculares utilizados en categoría camiones simples ..................... 51 Tabla 4.3: Parámetros vehiculares utilizados en categoría camiones semiremolques y remolques. .................................................................................................................... 52 Tabla 4.4: Flujos Av. Alonso de Ribera en Puntos de Control separados por categoría, en periodo 14:00 a 15:00 hrs. ............................................................................................ 56 Tabla 4.5: Velocidades en Kph del total de los vehículos, separados por pista, en periodo 14:00 a 15:00 hrs. ......................................................................................................... 56 Tabla 4.6: Velocidades en Kph, separados por pistas y categorías, en periodo 14:00 a 15:00 hrs. ................................................................................................................................ 57 Tabla 4.7: Headway en segundos del total de los vehículos, separados por pistas, en periodo 14:00 a 15:00 hrs. ......................................................................................................... 57 Tabla 4.8: Flujos Av. Alonso de Ribera, en puntos de medición (PM), separados por categoría en periodo entre las 14:00 a 15:00 hrs. ......................................................... 58 Tabla 4.9: Flujos Av. Alonso de Ribera en Puntos de Control separados por categoría, en periodo 15:30 a 16:30 hrs. ............................................................................................ 59 Tabla 4.10: Velocidades en Kph del total de los vehículos, separados por pista, en periodo 15:30 a 16:30 hrs. ......................................................................................................... 59 Tabla 4.11: Velocidades en Kph, separados por pistas y categorías, en periodo 15:30 a 16:30 hrs. ...................................................................................................................... 60 Tabla 4.12: Headway en segundos del total de los vehículos, separados por pistas, en periodo 15:30 a 16:30 hrs ............................................................................................. 60 Tabla 4.13: Flujos Av. Alonso de Ribera, en puntos de medición (PM), separados por categoría en periodo entre las 15:30 a 16:30 hrs. ......................................................... 61 Tabla 5.1: Parámetros por defecto entregados por AIMSUN. (promedio, desviación, mínimo, máximo) ......................................................................................................... 63 Tabla 5.2: Tabla de Errores Promedios en valor absoluto para el Uso de Pista usando los valores de los parámetros por defecto. ......................................................................... 64

vii Tabla 5.3: Tabla de Errores Promedios en valor absoluto para las Velocidades por Pista usando los valores de los parámetros por defecto ........................................................ 66 Tabla 5.4: Tabla de Errores Promedios en valor absoluto para los Headway por Pista usando los valores de los parámetros por defecto. ....................................................... 67 Tabla 5.5: Tabla de Errores alcanzados en las primeras 7 Iteraciones. ................................ 68 Tabla 5.6: Errores obtenidos con los parámetros por defecto en las velocidades por pistas para los vehículos livianos............................................................................................ 70 Tabla 5.7: Errores obtenidos con los parámetros de Lacalle en las velocidades por pistas para los vehículos livianos............................................................................................ 71 Tabla 5.8: Errores obtenidos con los parámetros por defecto en las velocidades por pistas para los camiones 2ejes ................................................................................................ 71 Tabla 5.9: Errores obtenidos con los parámetros de Lacalle en las velocidades por pistas para los camiones 2ejes. ............................................................................................... 72 Tabla 5.10: Errores obtenidos con los parámetros por defecto en las velocidades por pistas para los camiones +2ejes. ............................................................................................. 72 Tabla 5.11: Errores obtenidos con los parámetros de Lacalle en las velocidades por pistas para los camiones +2ejes .............................................................................................. 73 Tabla 5.12: Tabla de Errores Promedios en valor absoluto para el Uso de Pista usando los valores propuestos por Lacalle. .................................................................................... 74 Tabla 5.13: Tabla de Errores Promedios en valor absoluto para las Velocidades por Pista usando los valores propuestos por Lacalle. .................................................................. 74 Tabla 5.14: Tabla de Errores Promedios en valor absoluto para los Headway por Pista usando los valores propuestos por Lacalle. .................................................................. 75 Tabla 5.15: Tabla de Errores Promedios en valor absoluto para el Uso de Pista una vez terminado el proceso de calibración. ............................................................................ 76 Tabla 5.16: Errores promedios alcanzados en valor absoluto para el uso de pistas representado como porcentaje. ..................................................................................... 77 Tabla 5.17: Tabla de Errores Promedios en valor absoluto para las velocidades por pistas una vez terminado el proceso de calibración................................................................ 79 Tabla 5.18: Errores Velocidades por Pista separados por categoría encontrados con parámetros con defecto, Lacalle y finalizada la calibración......................................... 80

viii Tabla 5.19: Errores promedios alcanzados en valor absoluto para los headway por pista una vez terminado el proceso de calibración....................................................................... 82 Tabla 5.20: Comparación de Parámetros Calibrados con los Parámetros por defecto y propuestos por Lacalle.................................................................................................. 87

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INDICE DE FIGURAS Figura 2.1: Clasificación modelos de simulación según nivel de detalle............................... 6 Figura 2.2: Visualización TEDI ............................................................................................. 9 Figura 2.3: Visualización AIMSUN..................................................................................... 11 Figura 2.4: Zonas de cambio de pista ................................................................................... 17 Figura 2.5: Zonas en el modelo cambio de pistas para acceso ............................................. 19 Figura 2.6: Zonas en el modelo cambio de pistas para salidas............................................. 19 Figura 2.7: Esquema de categorías de parámetros. .............................................................. 21 Figura 3.1: Esquema del Proceso de Calibración Utilizado (Lacalle, 2003)........................ 29 Figura 3.2: Proceso de Ajuste en dos etapas propuesto por Lacalle (2003)......................... 41 Figura 4.1: Gráfico Flujos Totales de la Avenida J.M. García............................................. 53 Figura 4.2: Ubicación de puntos de control y de medición de autopista seleccionada ........ 55 Figura 5.1: Calibración con valores por defecto, situación representativa uso pista 1......... 65 Figura 5.2: Evolución del uso de pistas y velocidades por pistas entre parámetros por defecto y parámetros propuestos por Lacalle (2003).................................................... 69 Figura 5.3: Gráfico evolución error uso de pistas en valor absoluto durante la calibración.78 Figura 5.4: Gráfico evolución Velocidades por pistas en valor absoluto durante la calibración. ................................................................................................................... 81 Figura 5.5: Gráfico evolución error headways por pistas en valor absoluto durante la calibración. ................................................................................................................... 83 Figura 5.6: Grafico evolución error Función Objetivo Global en valor absoluto durante la calibración. ................................................................................................................... 85 Figura 5.7: Comparación final de errores entre modelos calibrados y no calibrados para cada una de las variables de contraste. ......................................................................... 86 Figura 5.8: Resultados de la Validación con los Parámetros por Defecto, Propuestos por Lacalle y Calibrados. .................................................................................................... 91 Figura A.1: Verificación de la Capacidad Segmento Básico. .............................................. 91

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RESUMEN El mundo globalizado y los avances tecnológicos, han permitido en todos los ámbitos de la Ingeniería, desarrollar herramientas que facilitan enormemente la tarea de los Ingenieros y planificadores. Una de ellas son los modelos de microsimulación, los cuales permiten modelar con un gran un nivel de detalle diferentes fenómenos y comportamientos. La obtención de buenos resultados depende fundamentalmente de la calidad de la información entregada al microsimulador y a la utilización de parámetros que representen el comportamiento de los conductores en el lugar de simulación. Para esto se propone la herramienta de Calibración, la que consiste en precisar un conjunto de valores para diversos parámetros del modelo con la finalidad de replicar las condiciones observadas en terreno para ciertas variables de interés. Este estudio, comprende la calibración para flujo ininterrumpido en la ciudad de Concepción usando la metodología propuesta por Mariano Lacalle (2003) para la Av. Kennedy en Santiago de Chile, que consiste en un proceso iterativo que busca replicar las condiciones de flujo existentes con las obtenidas por el microsimulador. El indicador estadístico utilizado corresponde al MAPE (error promedio porcentual absoluto). Los objetivos planteados resumen la búsqueda de valores adecuados para un conjunto de parámetros que influyen en el flujo ininterrumpido. Dentro de las etapas de esta tesis, se destaca la toma de datos de tráfico, el ajuste de los parámetros y el proceso de validación de los parámetros encontrados durante el desarrollo de la calibración. Los resultados logrados llevan a la conclusión de la necesidad de calibrar el microsimulador AIMSUN, ya que los errores por defecto alcanzan un valor de 37,49% versus un 7,67% con los parámetros calibrados. Otra conclusión observada es que los parámetros propuestos por Lacalle (2003) no son replicables para la ciudad de Concepción, en especial los parámetros que afectan a las velocidades por pistas, debido a que presentan un error de un 16,68% versus un 6,9% con los parámetros calibrados.

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CAPITULO 1: INTRODUCCION

El mundo globalizado y los avances tecnológicos, han permitido en todos los ámbitos de la Ingeniería, desarrollar herramientas que facilitan enormemente la tarea de los Ingenieros y planificadores. Una de ellas son los modelos de microsimulación, los cuales permiten modelar con un gran un nivel de detalle diferentes fenómenos y comportamientos de los elementos de simulación. Es por esto que el desarrollo de microsimuladores de transporte ha ido en constante crecimiento, debido a sus innumerables ventajas con respecto a los sistemas tradicionales, entre ellas, el hecho que se puede analizar todo el sistema vial y la simulación puede ser visualizada. Sin embargo, para obtener buenos resultados en el uso de los microsimuladores, es necesario su calibración para el país o ciudad específico, y cuando es posible para el lugar en donde se realiza la microsimulación y haber alcanzado un nivel aceptable de validación para ciertas características de trafico. El proceso de calibración consiste en precisar un conjunto de valores para diversos parámetros del modelo con la finalidad de replicar las condiciones observadas en terreno para ciertas variables de interés.

1.1. Objetivos El Objetivo general de esta tesis es determinar valores adecuados para un conjunto de parámetros de AIMSUN para flujo ininterrumpido para la Ciudad de Concepción usando la metodología propuesta por Lacalle (2003). Lo anterior es relevante considerando que las características socioculturales y del parque vehicular chileno difieren a lo largo de nuestro país y además si consideramos estudios anteriores se puede inferir que los parámetros por defecto no representan en general la realidad chilena. Dentro de los objetivos específicos están:

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•

Reconocer una autopista compatible con la metodología propuesta para la calibración de los parámetros dentro de la ciudad de Concepción

•

Obtener información de la geometría de la autopista necesaria para la implementación del escenario de simulación (plataforma TEDI)

•

Obtener de forma efectiva los datos de flujo, velocidad y headway necesarios para simular y calibrar los parámetros seleccionados.

•

Simular el comportamiento del tráfico vehicular de la autopista seleccionada.

•

Encontrar valores para los parámetros seleccionados, que simulen de mejor manera las condiciones de transito que presenta actualmente la autopista seleccionada.

1.2. Alcances El estudio de Calibración de AIMSUN para la ciudad de Concepción, se basa en el procedimiento propuesto por Mariano Lacalle (2003), el cual estable la metodología para flujo ininterrumpido. El flujo estudiado corresponde solamente a tráfico privado los cuales se dividen en tres categorías, vehículos livianos, camiones 2 ejes y camiones sobre 2 ejes. El proceso de calibración utilizado solamente aborda aspectos del comportamiento del automovilista, en una autopista de flujo ininterrumpido para la ciudad de Concepción, por lo que se obtendrán valores de estos parámetros para esta ciudad.

1.3. Contenidos La tesis consta de 6 capítulos los cuales comprenden desde la Introducción hasta las conclusiones.

3 El Capítulo I corresponde a la Introducción, en el cual se describen los objetivos generales y específicos. En el Capitulo II se entrega el Marco teórico, el que comprende la clasificación de los modelos de microsimulación y una breve descripción de Getram, mostrando sus características generales y modelos utilizados para el caso de simulaciones para flujo ininterrumpido. El Capítulo III, corresponde a una descripción del proceso de calibración utilizado, en donde se presentan las variables de estudio, proceso de ajuste de parámetros y por último se muestra el indicador de la bondad de ajuste de los parámetros. El Capítulo IV, muestra el proceso de recopilación de información, es decir, muestra la metodología usada para la obtención de los datos de tráfico y entrega los valores obtenidos después del análisis de los datos. El Capítulo V, corresponde a los resultados obtenidos mediante el proceso de calibración, el cual se entregan los valores encontrados para el indicador de ajuste, tanto para los parámetros por defectos como los obtenidos en el proceso de calibración para flujo ininterrumpido de la ciudad de Concepción. Además se presenta el proceso de Validación de los parámetros encontrados. Finalmente, el Capítulo VI corresponde a las conclusiones finales obtenidas en este proyecto de título.

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CAPITULO 2: MARCO TEORICO

A lo largo de estos últimos años la simulación se ha ido convirtiendo en una de las herramientas más poderosas y utilizadas para el diseño y análisis de sistemas gracias a su probada capacidad de reproducir con gran fidelidad la realidad. Las simulaciones nos entregan una serie de ventajas, entre las cuales se puede destacar, tiempos bajísimos en el análisis del sistema, es decir, simular en segundos o minutos el comportamiento de horas, días o meses. También se puede destacar la posibilidad de visualizar detalladamente comportamientos de los automovilistas como también analizar diferentes alternativas o la reacción del sistema ante cambios en la red de estudio. En síntesis una de las mayores virtudes de los modelos de simulación es lograr entregar información detallada frente a los posibles cambios del sistema permitiendo anticipar soluciones correctas a los problemas reales. Por otro lado, en el ámbito de la ingeniería de transporte, es frecuente la alteración de las vías de circulación, lo cual involucra evaluar distintas medidas frente a estos cambios, siendo la opción mas frecuente aplicar y “probar” las consecuencias, siendo generalmente de difícil percepción. Debido a lo expuesto en el párrafo anterior, la utilización de microsimuladores de transporte permite obtener la mejor solución para enfrentar las modificaciones del sistema de transporte, modelando el entorno y obteniendo resultados antes del llevar la solución a la práctica.

2.1. Clasificación de modelos de simulación Existen distintos tipos de clasificaciones, dependiendo de las características de los modelos que son consideradas como relevantes para realizar la clasificación. Se presenta a continuación una breve descripción de ellos, siguiendo el lineamiento planteado por Lieberman y Rathi (1997) y expuesto en la tesis de Velasco (2003).

5 Considerando el tiempo como variable relevante, surge la siguiente clasificación de los modelos de simulación: a) Continuo: describe cómo los elementos de un sistema cambian de estado continuamente en el tiempo como respuesta a estímulos continuos. b) Discreto: realiza los cambios de estado en forma abrupta en ciertos momentos. Hay dos tipos de modelos discretos, que son aplicables según las características que quieren ser representadas; Tiempo y Evento. Otra clasificación posible surge al considerar el nivel de detalle con el que se representa el sistema estudiado y que es específica de transporte (ver Fig. 2.1): a) Macroscópico: describe entidades y sus actividades e interacciones con bajo nivel de detalle. Ejemplos de esto, puede ser el que los flujos son representados como un promedio, considerando densidades y velocidades. Las maniobras de cambio de pista no son consideradas, sino que son incorporados los vehículos a los arcos suponiendo una correcta distribución. b) Mesoscópico: en general representa las entidades con un alto nivel de detalle, pero describe sus interacciones y actividades con un detalle mayor que el anterior, pero menor que el siguiente (pelotones). c) Microscópico: describe tanto las entidades del sistema como sus actividades en forma detallada. Por ejemplo, al realizarse un cambio de pista se analiza la trayectoria propia, la del vehículo anterior, la del vehículo anterior en la pista adyacente y la del que viene a continuación en ella. Estos modelos difieren también en la dificultad asociada a su calibración. Los modelos microscópicos son más difíciles de calibrar que los macroscópicos, debido a que los primeros consideran la interacción entre vehículos en la simulación y las variables observadas de terreno no se relacionan directamente a los parámetros de los modelos considerados (Jayakrishnan et al., 2000).

6 A continuación se representa en forma grafica la clasificación de los modelos de simulación considerando el nivel de detalle. Figura 2.1: Clasificación modelos de simulación según nivel de detalle.

FLUJO PROMEDIO

MACRO

VEHICULO INDIVIDUAL

MESO

MICRO

-

+

2.2. Introducción a modelos de microsimulación Los microsimuladores representan un concepto generado por los considerables aumentos en la tecnología del parque vehicular, lo que ocasiona un constante crecimiento de éste, trayendo consigo innumerables necesidades tanto de infraestructura como también de gestión vial. Un manera de mejorar la gestión de tránsito es aplicando Sistemas de Transporte Inteligente (ITS), los cuales ayudan al funcionamiento del sistema de transporte más eficiente con la capacidad vial actual. Al aplicar estos sistemas los microsimuladores ayudan a cuantificar los beneficios logrados evaluando en forma anterior o en paralelo con la operación real de las medidas analizadas. No todos los modelos son diseñados para resolver todas las aplicaciones posibles existentes, pues poseen distintas propiedades. Además de lo mencionado en el párrafo anterior los microsimuladores se aplican en la evaluación de esquemas a gran escala, gestión en-línea y usos referentes a la investigación y educación. A continuación se hace una breve descripción de los microsimuladores existentes.

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2.3. Revisión de microsimuladores Existe actualmente un gran número de microsimuladores. Algunos de ellos son de carácter comercial mientras otros son utilizados sólo académicamente. Se presenta en la tabla 2.1 un listado con modelos de microsimulación reportados por Smartest (1999). En ella la categorización tiene relación con el tipo de condiciones de tráfico que son capaces de representar. Tabla 2.1: Listado de microsimuladores Urbano

Autopista

Combinado

CASIMIR

AUTOBAHN AIMSUN2

ANATOLL

DRACULA

FREEVU

CORSIM

PHAROS

HUTSIM

FRESIM

FLEXSYT II

SHIVA

MICSTRAN

MIXIC

INTEGRATION SIMDAC

NEMIS

SISTM

MELROSE

NETSIM

MICROSIM

PADSIM

MITSIM

SIGSIM

PARAMICS

SIMNET

PLANSIM-T

SITRA-B+

TRANSIMS

SITRAS

VISSIM

Otros

THOREAU Fuente: Smartest D3, 1999

Los modelos de microsimulación más utilizados en Chile según Velasco (2003) son: Paramics, Corsim, Aimsun 2 (Getram), éste último es el más utilizado tanto a nivel privado como en forma académica, siendo el software de microsimulación utilizado para este estudio. Hay que señalar, que en ámbito académico existen solamente tres Universidades del país las cuales poseen las licencias del software GETRAM, la Universidad de Chile, Pontificia Universidad Católica de Chile y la Universidad del Bío –Bío.

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2.4. Descripción de GETRAM GETRAM (Generic Environment for Traffic Analysis and Modeling) es un entorno de simulación que comprende un editor gráfico de redes de tráfico (TEDI), un simulador microscópico de tráfico (AIMSUN), una base de datos de redes de tráfico, un módulo para el almacenamiento de resultados y un API (Interfaz para la Programación de Aplicaciones) para programar las interfaces entre el simulador y cualquier aplicación del usuario, como por ejemplo su propio sistema de control. En la simulación que se realiza, tras generar la topología de la red con sus características mediante el uso de TEDI, AIMSUN considera el comportamiento de cada vehículo con sus características individuales y todos los elementos de la red representada afecta al comportamiento de los vehículos: pendientes, semáforos, señales, paradas de autobuses, etc. Esto crea una simulación virtual de la realidad usando animación que permite realizar un completo análisis y percibir el tráfico del entorno modelado de una forma fácil y rápida. Las impresiones resultantes, pueden ser confirmadas por una serie de informes numéricos y gráficos que proporciona el propio, además de incluir en los resultados particulares de este estudio aquellos que se han estimado más representativos.

2.4.1 Editor de Redes TEDI TEDI es un editor gráfico de redes de tráfico. Su función principal es la de la construcción de modelos de tráfico con los que alimentar el simulador AISMUN2 (Fig. 2.2). Para facilitar esta tarea el editor acepta de fondo de imagen una descripción gráfica del área del modelo procedente de Autocad o GIS, que se usa como patrón para la construcción de calles e intersecciones. Además de los algoritmos implementados, el usuario puede definir funciones de coste o modelos de elección de ruta mediante el editor de funciones. Sus principales características son:

9 Soporta tanto redes urbanas como interurbanas, con los diferentes niveles de detalle requeridos. •

La geometría de los arcos componentes de la red se especifica a nivel microscópico pero el editor puede hacer uso de determinadas características y facilidades que se brindan en el nivel macroscópico.

•

Se pueden utilizar distintos tipos de control de tráfico: semáforos (fijos, variables o actuados), intersecciones prioritarias (ceda el paso o pare), “ramp metering” o peajes.

•

Se modela el transporte público, definiendo líneas (rutas y paradas), horarios (frecuencia de partida u horario fijo) y tiempo de detenciones.

•

La construcción de complejas intersecciones incluyendo la definición de giros, señales y controles de semáforos se convierte en una sencilla tarea realizable con las ventanas de diálogo de fácil uso. Figura 2.2: Visualización TEDI

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2.4.2. Simulador Microscópico AIMSUN AIMSUN (Advanced Interactive Microscopic Simulator for Urban and Non-Urban Networks, o Simulador Microscópico Avanzado e Interactivo para Redes Urbanas e Interurbanas) es una herramienta software capaz de reproducir las condiciones reales de tráfico de cualquier red vial (Fig. 2.3). Como lo expuesto en secciones anteriores se usa principalmente para evaluar nuevos sistemas de control y estrategias de gestión de tráfico, pero también ha sido utilizado para la predicción del estado del tráfico como componente de sistemas de guiado de vehículos y otras aplicaciones en tiempo real. Sus principales características son: •

Modelación del tráfico

•

AIMSUN realiza una aproximación microscópica al problema, como ya se ha expuesto. Esto significa que el comportamiento de cada vehículo es continuamente modelado durante el período de simulación, mediante diferentes técnicas.

•

La simulación puede realizarse bien basándose en flujos de tráfico, proporciones de giro y un conjunto de datos dados, o bien en matrices de viajes origen / destino basadas en una zonificación previamente establecida. En el primer caso, el usuario puede definir distintas formas de generación de vehículos, con distribución constante, uniforme, normal, exponencial o cualquiera definida por él. En el segundo de los casos, los vehículos son asignados a rutas específicas desde su origen a su destino.

•

Las rutas más cortas pueden ser calculadas de acuerdo a funciones de costo que están en el simulador por defecto, o pueden ser definidas por el usuario.

•

El comportamiento de los vehículos responde a funciones de varios parámetros que permiten modelar diferentes tipos de vehículos: automóviles, buses, camiones simples, camiones pesados, etc. Los vehículos pueden agruparse en clases y pistas reservadas para determinados tipos de vehículos pueden ser considerados, por ejemplo: pistas segregadas buses y automóviles.

11 •

Varios modelos de elección de ruta están disponibles: fijo, binomial, logit multinomial o cualquier otro definido por el usuario.

•

En relación con los elementos de control de tráfico pueden ser modelados: semáforos, cedas al paso, etc. Los planes de control de semáforos están basados en la duración de las fases, son muy flexibles tanto en su definición como en su control.

•

El usuario puede definir incidentes, antes o durante la simulación. Una lista de ellos pueden ser almacenados para ser utilizadas en simulaciones posteriores.

•

Señalización de mensaje variable y la influencia de sus mensajes en los conductores también puede ser simulada.

•

Las maniobras vehiculares son modeladas en detalle utilizando modelos de seguimiento vehicular, de cambio de pista y de aceptación de gap. Los dos primeros están basados en los modelos de Gipps los cuales serán explicados en la sección 2.4.4. Figura 2.3: Visualización AIMSUN

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2.4.3 Resultados entregados por GETRAM El software brinda un conjunto de salidas numéricas y gráficas tras la ejecución de la simulación. En general posee diversas aplicaciones para la entrega de la información, entre ellas podemos destacar •

Flujos por sección

•

Flujos por pista

•

Velocidades

•

Velocidades máximas

•

Tiempo de viaje

•

Paradas

•

Colas máximas

•

Colas medias

•

Flujo / capacidad

•

Densidad por pistas

Todos los parámetros arriba relacionados, y los que se han omitido pero el software facilita, admiten al menos una clasificación diversa en diferentes sentidos: •

Por su ámbito: o Para una determinada sección o Para un conjunto de secciones o Para el sistema general

13 •

Por su espacio temporal: o Para el período completo de simulación o Para intervalos de medición definidos.

2.4.4. Modelos utilizados por AIMSUN La información de los vehículos que circulan por la red modelada es actualizada de acuerdo a ciertos modelos que rigen el movimiento de ellos. Estos modelos son presentados a continuación. a) Modelo de seguimiento vehicular Se basa en el modelo de Gipps (1981, 1986), con algunas modificaciones, que determina el comportamiento de un vehículo dependiendo de su entorno. Está compuesto principalmente por dos componentes, aceleración y desaceleración. El primer componente representa la intención de un vehículo de alcanzar cierta velocidad deseada, mientras el segundo reproduce las limitaciones impuestas por el vehículo precedente al tratar de conducir a la velocidad deseada. La velocidad máxima a la que un vehículo (n) puede acelerar durante un período de tiempo (t, t+T) es:

⎛ V ( n, t ) ⎞ V (n, t ) ⎟⎟ 0.025 + * Va (n, t + T ) = V (n, t ) + 2.5a(n)T ⎜⎜1 − * V ( n) ⎝ V ( n) ⎠ donde: V(n,t): velocidad del vehículo n en el momento t. V*(n): velocidad deseada por el vehículo n. a(n): máxima aceleración del vehículo n.

(2.1)

14 T: tiempo de reacción o intervalo de simulación. La máxima velocidad que el mismo vehículo (n) puede alcanzar durante el mismo intervalo de tiempo (t, t+T), de acuerdo a sus propias características y a las limitaciones impuestas por la presencia de un vehículo antecesor es: ⎡ V (n − 1, t ) 2 ⎤ Vb (n, t + T ) = d (n)T + d (n) 2 T 2 − d (n) ⎢ 2 { x(n − 1, t ) − s (n − 1) − x(n, t )} − V (n, t )T ⎥ d (n − 1) ⎦ ⎣ (2.2)

donde: d(n): (